• 공원문화
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• 통권11호
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• pp.52-55
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• 1979

자연보호운동이 범국민적으로 전개되어 새로운 자연에의 가치관이 뿌리를 내리고 있음에 자연의 대표적 경관지인 국립공원의 세계속에 역사적배경을 깊이 알고져하는 독자들의 관심을 다소나마 충족시켜보려는 의도에서 일본국립공원 협회지에 소개된 자료(동량삼저)를 초역한다.

• 기계저널
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• 제30권3호
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• pp.252-257
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• 1990

크립대미지이론의 발전을 처음 제시된 단순인장시의 등방성이론으로부터 최근에 제시된 다축응 력상태의 이방성이론에 이르기까지 고찰하여 보았다. 한편 미국과 일본 등지에서의 최근의 연 구방향은 이러한 이론의 응용성과 합리성을 찾기 위하여 다각적인 실험을 진행중이며 보다 정 확하고 완벽한 기계 및 금속공학적인 측면에서의 이론전개에 관심과 노력을 집중하는 추세에 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.940-947
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• 2015

본 논문에서는 기존의 터치 센서방법과 초음파나 레이저를 사용하는 방법이 아닌 디스플레이에 프린트된 매트릭스 패턴 영상을 이용하여 위치 정보를 추출하는 시스템의 패턴 영상의 특징점을 찾고 관심 영역의 영상을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 패턴 영상의 조도값과 패턴의 특징을 이용하여 촬영된 영상의 회전된 각도와 신뢰성 있는 특징점을 찾고 관심영역을 추출한다. 성공적인 관심 영역 추출을 위해서 다양한 각도에서 판서된 패턴영상을 이용하여 위치 관심영역 추출을 테스트하였고 성공적으로 관심영역을 추출하는 것을 확인하였다. 제안한 알고리즘은 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 검증하고, 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx FPGA(xc6vlx760) 보드를 이용하여 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.60-69
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• 2017

최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 정보의 양이 방대해지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 소셜 네트워크상의 활동을 분석해 최신의 사용자의 관심 분야 지수를 판단한다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상의 같은 관심분야의 사용자만을 추출하여 인적 관계를 구축하여 인적 관계 지수를 판단한다. 사용자의 응답 품질은 사용자의 응답 속도와 응답 내용을 고려하여 응답 품질 지수를 판단한다. 마지막으로 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 합하여 사용자의 전문가 지수를 판단하고 사용자의 질의를 분석하여 질의와 전문가 그룹을 매칭하여 전문가를 추천한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.388-398
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• 2004

본 논문은 인터넷 상의 다수의 참여자가 분산가상환경에서 협업을 수행하는 경우 발생되는 전송 메시지트래픽을 조절하는 기법에 초점을 맞추고 있다. 가상환경에서 교환되는 정보의 양을 줄이는 방법을 상태 갱신메시지 필터링 기법이라고 부르며 이는 가상환경의 확장성을 향상시키는데 필수적인 처리과정이다. 대표적인 필터링 방법인 공간분할 기법은 전체 환경에서 작은 관심영역으로 분할하여 일관성이 유지되어야 하는 영역의 크기를 조절하는 방법을 사용하여 메시지 트래픽을 줄인다. 기존의 공간분할 기법은 시뮬레이션 이전에 관심영역에 대한 정보가 결정되어 사용되므로 동적 환경변화에 대한 적응성과 융통성이 부족하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 관심영역 관리방법을 시스템 수행중에 재구성함으로써 적응성을 높인 동적 관심 영역 모델을 제안하고자 한다. 환경변화요소를 반영하기 위하여 제안된 모델은 관심영역의 다중분할과 다중 일관성 유지 알고리즘의 사용하여 효율적인 시스템 자원 소비를 가능하게 하였다. 제안된 기법의 성능평가를 위하여 가상으로 아바타의 행위를 발생시키고 갱신 메시지 트래픽을 측정하여 기존 모델과 비교하였다. 결론적으로, 제안된 모델은 다수의 참여자의 수용이 요구되는 MMORPG나 가상커뮤니티 시스템의 관심 영역 관리 시스템에 활용될 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.137-151
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• 2014

본 논문에서는 일반적인 자연 영상에서 관심 객체를 자동으로 검출하기 위한 방법을 제안한다. 영상에서의 관심 객체는 사람에 따라서 주관적으로 판단되며, 일반적으로 사람의 시각은 관심 객체에 초점이 맞춰지게 된다. 관심 객체의 자동 검출을 위한 첫 번째 단계로서 사람의 시각 인지기반의 돌출 맵을 이용하여 관심 객체의 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 객체에 대한 대략적인 위치 정보를 가지고 있지만 관심 객체를 정확하게 분할하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 두 번째 단계에서 영상의 색상과 에지를 고려한 그래프 기반의 영상 분할 기법과 객체 영역의 세선화(skeletonization)를 결합함으로써 정확한 객체 영역을 자동으로 검출한다. 본 논문에서는 제안하는 방법과 기존 방법들의 성능을 비교하기 위해서 정확률(precision), 재현율(recall) 그리고 정밀도(accuracy)를 계산하였다. 그 결과, 제안하는 방법은 미 검출(under detection) 및 과검출(over detection)에 대한 문제점을 줄임으로써 기존 방법보다 더 향상된 결과를 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-9
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• 2011

JPEG2000에서는 영상에서 원하는 영역을 타 영역(배경)보다 고화질로 압축하는 기법인, 관심영역 부호화 방법을 제공하고 있는데, 본 연구에서는 얼굴이 포함된 영상을 이용하여, 얼굴 영역이 가장 우선적으로 처리되고 높은 품질로 압축되도록 부가 서비스를 제공한다. 제안 기법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 얼굴 추출 단계이고, 두 번째는 관심영역 부호화 단계이다. 얼굴 추출은 영상의 모든 화소에 대해 $20{\times}20$ 윈도우 화소 크기로 자르거나 축소하여 전처리 과정을 거친 후 신경망을 이용하여 인식한다. 추출된 각 영역은 관심영역 마스크로 표시되고, Maxshift 방식을 이용하여 부호화된다. 이후에 EBCOT 과정을 거처 압축 및 저장된다. 기존의 방법은 고주파 성분의 분포에 의해 관심영역을 찾은 후 부호화하는 방법이 많이 연구되었다. 반면에 본 연구는 인간의 인지 능력을 이용하여, 여러 개의 얼굴이 포함된 영상에서 충분히 유용한 기법임을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.493-497
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• 2016

적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.687-695
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• 2007

최근 인터넷 쇼핑몰 등을 통한 전자상거래가 증가하면서 웹페이지를 탐색하는 방문자의 관심도를 분석하여 개인화 등에 활용되는 예가 증가하고 있다. 웹사이트 방문자의 관심도 분석 방법으로는 클릭스트림 기반의 분석 방법이 이용되고 있지만, 이러한 기법은 인터넷 쇼핑 몰과 같이 많은 양의 정보를 제공하는 웹페이지의 경우에는 방문자가 어떠한 정보에 관심이 많은지에 대한분석이 어렵다. 웹페이지와 같이 많은 양의 정보를 제공하는 경우에 제한된 크기의 모니터로는 한 화면에 모든 정보를 표현하기가 어렵다. 따라서 웹페이지를 표현하는 웹브라우저는 이러한 표현의 한계를 극복하기 위하여 페이지 스크롤 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 웹브라우저 내에서 스크롤바 위치와 윈도우 커서의 움직임을 주기적으로 수집하여 사용자의 관심도를 분석하는 웹페이지 관심도 분석 시스템을 제안하고 분석 및 설계하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.13-21
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• 2021

본 논문에서는 현직 초·중등 교사의 인공지능 융합교육 역량 강화 및 소양 함양을 위한 인공지능 소양교육 프로그램을 개발하고 이를 적용하여 인공지능 융합교육 관심도에 미치는 영향을 검증하였다. 검사도구는 Hall et al.(1979)의 관심중심수용모형을 기반으로 George, Hall & Stiegelbauer(2006)이 개발한 관심단계 설문 척도를 사용하였다. 인공지능 소양교육 프로그램 적용 전, 후 인공지능 융합교육에 대한 관심도를 분석한 결과, 프로그램 적용 전, 후 모두 비사용자의 유형이 나타났으나 전반적인 관심도는 적용 전에 비해 상승하였다. 인공지능 소양 교육 프로그램의 만족도 결과를 분석한 결과 대부분의 영역에서 만족한다는 응답이 도출되었으나, 인공지능과 산업의 융합 및 적용 사례에 대해서는 다소 만족도가 떨어지는 경향이 나타났다.