본 연구는 여성노인의 외모관심도, 미용성형에 대한 태도, 자아존중감 및 삶의 질 정도를 파악하고, 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. G시 여성노인 162명을 대상으로 구조화된 설문지를 이용하여 자료를 수집하였으며 기술통계, ${\chi}^2-test$, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient 및 다중회귀분석으로 분석하였다. 대상자의 외모관심도, 미용성형에 대한 태도, 자아존중감은 60대군과 70대군에서 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 삶의 질은 60대군과 70대군이 통계적으로 유의한 차이가 있었으며, 삶의 질에 영향을 미치는 요인은 60대군에서는 자아존중감, 지각된 건강상태로 나타났으며 39.1%의 설명력이 있었다. 70대군인 경우 자아존중감, 교육수준이었으며 41.7%의 설명력이 있었다. 이는 여성노인의 외모에 대한 관심을 포함하여 노화 준비교육 및 삶의 질을 향상시키기 위한 프로그램 개발 시 고려해야 할 함의를 제시한다.
SNS 등의 보급으로 인해 Web 기반의 소비자 생성 데이터는 기하급수적으로 늘어나는 추세이다. 수많은 데이터 속에서 사용자의 관심에 맞는 콘텐츠를 정확히 추출하는 것은 여러 분야에서 중요하다. 특히 비즈니스 분야에서는 많은 사용자들 속에서 자신들에게 적합한 고객을 찾아 마케팅 정책을 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 트위터의 팔로우-팔로잉 관계를 통해 각 계정에 관심이 있는 고객들을 중심으로 중요한 정보를 얻고자 한다. 현재 트위터의 팔로워 간의 관계는 사용자의 세부 관심 사항을 반영하지 않는다. 그러므로 본 연구에서는 팔로우들의 트윗에 대한 키워드 추출 방법을 사용하여 세부 관심 사항을 파악하려고 한다. 이를 위해 국내 상업 트위터 계정 2곳을 선정하여 팔로워로부터 수집한 텍스트 데이터의 마이닝 핵심 문구에 대한 순차 패턴 평가 지표를 적용한다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌우 영상을 이용하여 3차원 공간좌표(x, y, z)를 획득하고, 이를 이용하여 제어되는 가상공간을 통하여 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 시스템을 구현한다. 일반적으로 관심영역의 변이를 추정할 때 관심영역내의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 시스템에서는 관심영역의 2차원 중심좌표(x, y)만을 변이추정에 사용하여 실시간으로 변이를 추정한다. 추정된 변이로부터 깊이정보(depth)를 구하여 관심영역의 3차원 공간좌표를 획득한다. 시스템은 손을 관심영역으로 설정하여 실시간으로 손의 움직임 정보를 획득하고, 가상공간(virtual space)에 적용하여 사용자가 가상공간을 조작할 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템이 150cm 거리(distance) 내에서의 깊이측정 시 0.68cm의 평균오차를 가지고 손동작 인식률은 90%이상 보이는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 관심영역 분리에 따른 적응적인 움직임 보정에 기초한 효과적인 프레임 율 증가 기법을 제안한다. 기존에 가장 많이 알려진 방법인 확장 양방향 움직임 추정 방법(EBME)의 단점을 극복하기 위해, 제안된 알고리즘은 상호 보완적인 비대칭 영역에 대해 양방향 움직임 추정을 수행한다. 그런 후에, 블록 단위로 움직임이나 변화가 있는 영역을 관심영역으로 분류하고 관심영역의 블록 특성에 따라 움직임 벡터를 세부적으로 보정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 선형적인 움직임에 기초하는 확장 양방향 움직임 추정보다 특히 폐색영역에 대해 효율적인 움직임 추정을 한다. 다양한 테스트 비디오 시퀀스들에 대하여 실험한 결과에 따르면, 제안한 방식은 기존 EBME 대비 평균 0.59dB의 화질 개선을 달성하였음을 보인다.
최근 GPS 기능을 내장한 스마트폰의 보급이 확대됨에 따라 위치를 기반으로 하는 다양한 응용 서비스들이 제공되고 있다. 기존의 보행자 길안내 서비스는 차량 길안내 서비스를 확장하여 경로 질의를 처리하고 있으나, 인도에 대한 적절한 경로 안내가 어려울 뿐 아니라 차량을 위한 도로 네트워크 저장구조는 관심지점 위주의 경로 질의 처리에 문제를 야기한다. 또한, 저장 장치의 입출력 빈도수를 증가시켜 스마트 폰의 전력 소모를 가중시키게 된다. 본 논문에서는 보행자 경로의 정확한 표현을 위해 보행자 도로 네트워크 모델을 정의하고 저장 장치의 입출력 빈도수를 줄이기 위한 관심지점 기반 보행자 도로 네트워크 저장 구조를 제안한다. 제안 기법은 보행자 도로의 특성과 요구사항에 따른 관심지점 기반의 정확한 경로 탐색을 지원한다. 또한, 관심지점을 고려한 데이터 구조를 제공하여 경로 탐색 질의 처리 비용을 감소시켜 스마트폰의 전력 소모를 줄일 수 있다.
우리는 빛의 정도에 따라 이미지의 밝기와 채도, 대비를 보정하고 더 나아가 역광을 보정하는 기술을 구현하였다. 역광보정은 자동이나 수동으로 할 수 있는데, 수동으로 역광보정을 적용하기 위해서는 먼저 관심영역을 지정해 주어야 한다. 관심영역은 사진 속 원하는 사물의 윤곽선을 이어줌으로써 선택한다. 우리는 자석 올가미를 이용하여 사용자가 섬세한 선택을 가능하게 하였다. 기존 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시켜 주어야 하는 단점이 있었으나 제안하는 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시키지 않아도 관심영역을 선택할 수 있는 장점이 있다. 또한 사용자가 이진화 임계값과 질감추출을 위한 k-means 군집의 개수를 선택할 수 있도록 하여 다양한 역광보정 결과를 자동으로 얻을 수 있게 하였다.
본 연구는 일부 대학생을 대상으로 주관적 구강건강 인지지각이 구강건강증진행위에 미치는 융합적 요인을 조사하고자 실시하였다. S대학교 재학생 300명을 대상으로 2017년 4월 10일부터 4월 30일까지 설문조사하여 최종 290명의 자료를 사용하였다. 구강건강지식은 11.46점, 5점 척도인 구강건강 중요성은 1.71점, 구강건강 상태 2.78점, 구강건강 관심 2.52점으로 나타났다. 구강보건교육경험유무에서 구강건강지식과 구강건강중요성, 구강건강관심에서 유의한 차이가 나타났다(p<0.001). S대학 학생들의 구강건강증진행위에 영향을 미치는 융합 요인은 구강건강상태(${\beta}=-0.188$), 구강건강관심(${\beta}=-0.265$)이었다. 구강건강상태와 구강건강관심이 높을수록 결국 구강건강증진행위도 높아짐을 알 수 있었다. 따라서 구강건강지식을 높이고 구강건강에 관심을 갖게 하여 행동과 태도의 변화를 일으키게 하는 구강보건교육 프로그램이 개발되어야 한다.
영상 처리에서 포그라운드 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 포그라운드 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 포그라운드 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 포그라운드 이미지를 일정시간 누적시켜서 결과 이미지로 보여준다. 플레이 시간에 따른 누적된 포그라운드 이미지는 객체들의 화면 출현 위치와 빈도를 알 수 있게 도움을 준다. 이 연구는 플레이어들이 관심 영역 설정과 효율적인 UX/UI를 설계하는데 도움을 줄 수 있다.
현재 국내에는 스마트폰 시장의 성장으로 인해, 많은 모바일 어플리케이션들이 개발되어 출시되고 있다. 그러나 현재까지 모바일 어플리케이션의 사용자들이 무엇에 대해 관심이 많은지에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이를 위해 본 연구에서는 기존 스마트폰의 수용 원인에 관한 연구들과 어플리케이션의 수용 요인에 관한 연구들에서 사용된 요인들을 모바일 어플리케이션에 적합하게 변경하여 모바일 어플리케이션의 관심 요소로 설정한다. 그리고 안드로이드 마켓의 상위 20개의 유료 어플리케이션들에 관한 리뷰들을 모바일 어플리케이션의 관심 요소로 코드화하여 어떠한 요소들이 모바일 어플리케이션의 사용자들의 관심을 유도하는지를 분석하고, 분석된 요소를 중심으로 개발 방법을 제시한다. 본 논문은 성공적인 모바일 어플리케이션을 개발하여 출시하려는 개발업체들에게 유익한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
원격 실시간 강의에서 사용될 수 있는 정지 영상 압축은 관심객체 코딩을 미리 코딩하고 배경을 전송하는 방법을 쓸 수 있다. 관심객체의 기능은 영상의 특정 부분이 다른 영역보다 더 중요한 의미를 갖도록 하는 응용에서 중요하다. 이런 경우에, 그 영역은 배경보다 더 높은 품질로 압축되어야 한다. JPEG2000은 다양한 관심객체 코딩 기법을 제공하며, 많은 연구자들이 이런 우선 처리를 할 수 있도록 다양한 연구를 해 왔다. 그러나 모든 응용에 적용 가능한 관심객체 코딩 기법은 존재하지 않는다. 그래서 본 연구는 원격 실시간 강의를 위한 JPEG2000에서 가장 좋은 관심객체 코딩 기법을 적용하기 위하여 요구사항에 맞는 선택 사항들을 보인다. 또한, 선택된 방법들이 가장 좋은 파라미터를 결정하는 실험적 결과도 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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