대조도와 관용도사이의 손실 교환은 투사 방사선 촬영에 있어서 잘 알려져 있고 또한 오랫동안 지속되어온 영상의 질에 있어서의 제약이었다. 전자적인 영상획득의 도입으로 한 영상 내에 넓은 영역의 X-Tay 노출을 포획하는 것이 가능해 졌다. 그러나, 진단에 필요한 세부영역 들을 위해 적절한 대조도를 유지하는 반면, 일반적으로 기대되는 관용도 범위 이외의 정보가 시각화 되어지는 것과 같은 영상의 rendering과 displaying의 문제가 남아 있었다. 이 문서에 묘사되는 EVP(Enhanced Visualization Processing)는 이 문제를 중점적으로 다룬다. 방대한 진단용 CR 영상 데이터베이스로부터 선택된 14개의 검사유형 당 각각 5개의 영상들을 포함한, 총 70개의 영상들을 사용하여 임상 보고서가 제출되었다. 각 영상에 대해, control rendering은 현재 개발되어 있는 automatic tone scaling algorithm(자동 톤 스케일 알고리즘)에 의해 생성되었고, test rendering은 그 control of image에 EVP를 인가함에 의해 생성되었다. 10명의 radiologist들은 각자 개별적으로 140개의 이미지들(70개의 test renderings와 70개의 control renderings)을 9점의 진단 상의 품질 척도로 평가했다. EVP는 세부 대조도의 부당한 손실 없이 증가된 노출 관용도를 제공했다. 많은 영상에서 EVP는 과소 투과 영역에서의 정보의 손실을 줄여주고, 반면 과다 투과 영역의 밝게 빛나는 현상을 실제적으로 감소시켰다. 진단상의 품질 평가는 EVP image와 control image 모두 평균적으로 높았다. 그럼에도 EVP images의 평균 등위는 control image의 그것보다 1 단계 완전히 높은 범위에 있는 것으로 평가되었다. 쌍으로 그 영상들을 보면, EVP images의 76%가 일치하는 control images의 평가 단계보다 1 또는 그 이상 높은 범주인 것으로 평가되었고, 반면 control image의 6% 만이 일치하는 EVP 영상보다 우수한 것으로 평가되었다. 유사한 결과가 연구된 14개의 검사유형에 대해 획득되었다.
최근 기후변화와 하천 제방의 노후화로 인해 수재해 위험이 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 기존의 재래적인 하천 제방의 점검은 많은 인력과 예산 소모로 비효율적이며 제방 전구간 점검의 한계, 객관성의 한계 등 많은 한계점들이 존재하여 효과적인 홍수 대응을 위해 새로운 모니터링과 예/경보 시스템의 구축이 반드시 필요한 상황이다. 따라서 본 연구는 인공위성을 이용한 하천 제방 변위 산출과 수문학적 요인과의 관계 분석을 통해 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템 방안을 제안하고자 한다. Sentinel-1 SAR 영상과 유럽 우주국(ESA)의 위성 영상 전처리 도구인 SNAP을 이용하여 2020년 여름 붕괴된 남원시의 금곡교 제방의 봄(4~5월), 여름(7~8월)의 변위를 산출하였고, 제방의 위험도 산정을 위해 토양수분관계를 분석하였다. 선행 연구(김상우,2019)에서는 농촌진흥청에서 제공하는 TDR(Time Domain Reflectrometry) 관측값과 Sentinel-1 SAR의 후방 산란계수의 토양수분관계가 일치하는 경향을 제시하여, 본 연구에서는 이를 이용하여 제방 후 방산란계수를 산출하고 변위와 토양수분도의 상관관계를 분석하여 변위 추세와 토양수분도의 추세가 일치하는 경향을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 향후에는 위성을 이용하여 산출한 제방의 변위와 토양수분도의 불확실성을 보완하고 기온, 수위, 토양도, 지하수위와 같은 수문기상학적 데이터의 분석을 통해 초정밀, 자동화 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템이 구현 가능할 것으로 기대한다.
모바일 앱으로 과제를 수행할 때에 트리-뷰 메뉴의 외적인 구조에 따라 사용성이 달라지고, 메뉴의 배열이 사용자가 기대하는 스크립트와 다를 때에 사용성이 떨어지고, 그리고 과제의 복잡성에 따라 이 둘의 효과가 달라진다는 연구가설을 검증하였다. 이를 위하여 대학생 참가자들이 기대하는 숙박 예약 스크립트를 작성하였으며, 과제완료시간과 오반응률을 종속변인으로 하는 실험을 설계하였다. 실험은 예약 시스템 프로토타입을 스마트폰에 구현하여 실시하였다. 그 결과로 과제가 복잡할 때에 수행이 전반적으로 불리한 가운데, 구획메뉴의 수월성이 과제가 복잡할 때에 두드러졌으며 복잡한 과제에서 메뉴의 배열이 기대와 일치할 때에 긍정적인 반응이 관찰되었다. 이러한 결과를 논의하여 모바일 화면에 절차적인 메뉴를 설계할 때에는 작업기억의 부담을 최소화하는 방안을 마련하고, 과제에 맞는 트리-뷰가 무엇인지를 고민하고, 그리고 복잡한 과제에서는 사용자가 기대하는 스크립트에 준하여 메뉴를 배열하여야 한다는 사실을 발견할 수 있었다.
OTT(Over The Top) 플랫폼은 개인화된 추천 서비스가 이용자들을 플랫폼에 더 오래 머물게 하고, 더 자주 방문하게 한다는 점에서 차별적 경쟁우위 특성을 강화하기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 개인화된 추천 서비스의 특성을 추천 정확성과 추천 다양성, 추천 신기성의 3가지로 구분하고, 각 특성이 이용자가 추천 서비스에 대해 인지하는 유용성에 영향을 미치고, 기대충족으로 이어지는 연구모형을 제안하였다. 넷플릭스를 정기구독 결제하는 20, 30대 300명을 대상으로 온라인 설문조사를 진행한 결과, 추천 서비스의 정확성과 다양성, 신기성이 높았을 때 지각된 유용성이 높아짐을 확인하였다. 높은 지각된 유용성은 넷플릭스 이용 전후의 기대충족으로 이어진다는 점 역시 확인하였다. 도출된 연구 결과는 개인화된 추천 서비스 평가에서 이용자 경험 측면의 중요성과 추천 서비스 품질 개선 방안에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 기존에 제시된 쉐이딩 알고리즘들이 음영 표현을 통해 3차원 물체의 형태를 효과적으로 전달하는지 평가하고 검증한다. 8가지 스타일로 쉐이딩된 10개의 3차원 물체 중의 한 개의 이미지를 사람들에게 보여주고 물체 표면의 여러 곳의 위치에서 곡면의 법선 벡터와 일치하도록 측정기(gauge)의 방향을 조정하도록 요청하는 스터디를 수행한다. 이 실험에서 수집한 법선 벡터 추정치가 사람들 간에 서로 일치하는지 비교하고 또한 실제 3차원 곡면 모델의 법선 벡터와 일치하는지도 비교한다. 본 논문의 실험을 통하여 물체의 음영을 표현하는 방법에 따라서 사람들이 물체의 형태를 다르게 해석한다는 사실을 보인다. 또한, 기존의 쉐이딩 알고리즘들 중에서 음영 톤의 단계수가 많고 톤 단계가 전반적으로 균일하게 분포되어 있는 특성을 가지는 알고리즘이 물체의 형태를 보다 효과적으로 표현하는 것으로 나타났다. 본 논문에서 수집한 실험 데이터 및 분석 결과는 물체의 형태를 효과적으로 전달하는 것을 목적으로 하는 새로운 CG 쉐이딩 알고리즘을 설계하는데 활용 가능할 것으로 기대된다.
Hwang(2022; J.KWRA, 55, 10)은 수심 적분 모형으로 불연속 지형을 경사로 완화하지 않고 직접 해석하는 Hwang(2015; J.KSCE, 35, 6)의 기법이 적용된 수치 모형의 정확도를 높이기 위해 지형 전면에 실제로 작용하는 정수압 분포와 차이를 해명하는 흐름률 보정 계수(flux correction coefficient)를 도입하였다. 직각 광정 위어 실험 중에서 널리 알려진 다섯 가지 월류 실험으로부터 218회의 시행을 추려 실험과 모의에서 월류량 값이 서로 잘 일치하는 흐름률 보정 계수를 각각 산정하였는데, 이때 광정 위어를 지나는 흐름을 모의하기 위해 계산 영역을 평면 2차원으로 두고 삼각형 계산 격자로 분할하였다(Hwang, 2022). 실험에 사용된 실험 수로들이 수로의 길이 방향으로 그 폭이 일정하므로 옆벽의 영향이 크지 않다면 수로의 단위 폭에 모형을 적용함으로써 계산 영역의 차원을 한 수준 낮출 수 있다. 실질적으로 1차원 모의가 되어 모의 시간을 획기적으로 줄일 수 있으므로 다양한 분석이 가능하겠으나, 2차원 모의로부터 결정된 흐름률 보정 계수를 수정없이 그대로 적용하는 것이 적절한지 검토할 필요가 있다. 이 연구에서는 Hwang(2022)이 검토한 218회의 직각 광정 위어 실험 시행에 수로의 단위 폭에 불연속 지형을 직접 해석할 수 있는 Hwang(2015)의 1차원 모형을 적용하고 모의와 실험에서 월류량의 차이가 최소가 되는 흐름률 보정 계수를 각각 산정하였다. 결정된 흐름률 보정 계수의 평균값을 별도로 선정된 두 가지 직각 광정 위어 실험에 적용하였으며, 보정에 따른 모형의 성능을 평가하기 위해 Willmott의 일치 지표(index of agreement)를 이용하였다. 흐름률 보정 계수를 적용하였을 때, 한 실험 경우에 대해 모형의 성능이 대폭 개선됨을 확인하였고 성능 개선이 미미한 나머지 실험 경우는 보정 전에 일치 지표가 이미 상당히 높은 편이었다. 2차원 문제에 이어 1차원 모형의 적용에서도 흐름률 보정 계수를 결정함으로써 계단이나 직립 보와 같은 불연속 지형을 넘나드는 천수 흐름의 월류량을 더 쉽고 정확하게 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
3D 디스플레이, 진동, 서라운드 음향 등 다양한 감각자극을 활용한 영상실감 기술이 상용화되었으나, 후각을 사용한 영상의 실감향상에 대해서는 아직 뚜렷한 진전이 없다. 후각은 인간의 정서와 강하게 연합되어 있기 때문에, 이를 잘 활용한다면 높은 수준의 실감향상이 가능할 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 영상에 냄새를 암시하는 뚜렷한 대상(커피, 꽃 등)이 존재하지 않을 때, 영상의 색온도와 관련이 높은 향의 제시가 영상의 실감향상에 미치는 효과를 검증하였다. 이를 위해 먼저 48가지 향을 수집하여 1,500K (따뜻한) ~ 15,000K (차가운)의 색온도 척도를 통해 향과 색온도의 매칭을 실시하여, 따뜻한 혹은 차가운 색온도와 뚜렷한 매칭을 보인 향 8개 (따뜻한 향 4개, 차가운 향 4개)를 선정하였다 (실험 1). 이를 토대로 이미지와 영상에 따뜻한 (3,000K), 중립적인 (6,500K) 혹은 차가운 (14,000K) 색온도를 적용한 후, 따뜻한 혹은 차가운 향을 제시하여 향과 색온도의 일치도 (일치, 불일치, 중립)에 따라 실감이 얼마나 향상되는지 참가자들에게 7점 척도로 평정하게 하였다 (실험 2-3). 그 결과 향과 색온도가 일치할 때 참가자들은 불일치하거나 중립적일 때 보다 이미지와 영상의 실감을 더 높게 평가하였다. 본 연구는 영상에 후각 정보를 가진 구체적 대상이 없을 때에도 색온도 감성과 일치하는 향을 제공함으로써 영상실감 향상이 가능하다는 것을 보여준다는 점에서 중요한 실용적 가치가 있다.
본 연구의 목적은 DINA(deterministic-input, noisy "and" gate)모형에서 최대우도(maximum likelihood: ML), 최대사후확률(maximum a posteriori: MAP), 사후기대(expected a posteriori: EAP)방법들의 분류 정확성이 어느 정도인가를 알아보는 것이다. 연구 목적을 달성하기 위하여 다양한 모의실험 조건들[인지요소의 수(K= 5, 7), 응시생 능력분포(고능력, 중간능력, 저능력 집단), 검사 길이(J= 15, 30, 45)]에 따라 모의자료를 생성했다. 응시생 분류 정확성을 평가하기 위한 준거로 참 인지요소(true ${\alpha}$)와 ML, MAP, EAP방법으로 추정된 인지요소가 어느 정도 일치하는지를 계산했다. 본 연구의 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 설정한 검사 조건에서 ML, MAP방법보다 EAP방법의 정확일치도 평균이 높았다. 둘째, 다른 검사 조건이 동일할 때, 인지요소의 수가 증가하면 ML, MAP, EAP방법 모두에서 정확일치도 평균이 낮아졌다. 셋째, 동일한 검사 길이에서 사전분포로 고능력, 중간능력, 저능력 집단을 각각 가정했을 때 ML, MAP방법보다 EAP방법의 정확일치도 평균이 높았다. 넷째, 동일한 응시생 능력분포에서 검사 길이가 증가하면 ML, MAP, EAP방법 모두에서 정확일치도 평균이 높아졌다. 인지요소의 수에 따라 응시생을 정확하게 분류하기 위한 적절한 검사 길이를 보면, 인지요소의 수가 5, 7개이고 이에 대응하는 검사 길이가 각각 30, 45문항일 때 본 연구에서 설정한 높은 분류 정확성 기준에 부합하는 것으로 나타났다.
최근 IT기기를 사용하는 점포가 늘어남에 따라 높은 수준의 서비스품질을 요구하고 있으며 이에 대한 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 점포IT관리서비스의 효과에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 점포IT관리 서비스 품질을 경험한 고객들을 대상으로 점포IT관리 서비스품질이 서비스일치, 고객만족, 지속사용의도에 미치는 영향을 알아보았다. 분석결과, 점포IT관리 서비스품질이 서비스일치에 미치는 영향을 살펴보면, 공감성, 신뢰성, 유형성, 확신성이 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 점포IT관리 서비스품질이 고객만족도에 미치는 영향을 살펴보면, 공감성, 신뢰성, 유형성이 긍정적인 영향을 미치는 중요 요인으로 나타났다. 또한, 점포IT관리 서비스품질에 대한 서비스 일치와 고객만족은 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이런 결과들에 따라, 제시된 점포IT관리 서비스품질 구성요인은 서비스일치와 고객만족을 통해 지속사용의도에 긍정적인 영향관계가 있음이 검증되었다. 본 연구 결과가 점포IT관리 서비스품질을 제고하기 위한 도움을 줄 것이라 기대된다.
최근 경영정보와 마케팅 분야의 최근 연구들은 다양한 미디어 플랫폼 환경에서 소비자들의 지속사용을 유발하는 요인들을 밝히고자 노력하고 있다. 유사한 맥락에서 본 연구는 모바일 데이터 서비스(Mobile Data Services: MDS) 플랫폼에서 사용자들의 서비스 지속사용 의지에 영향을 미치는 선행변수들을 밝히고자 한다. MDS 소비자들은 서비스 사용에 대한 비용을 직접 지불한다. 그러므로 해당서비스의 사용을 통해서 획득할 수 있는 이득과 사용할 때 지불해야 하는 비용이 지속사용을 결정하는 중요한 변수들이 될 수 있다. 이러한 의사결정 과정을 반영하기 위해서 본 연구는 소비자들이 얻을 수 있는 이득으로 인지된 유용성과 인지된 즐거움을 고려하였으며, 지불해야 하는 비용으로 재무적 비용과 정신적 비용을 고려하였다. 본 연구는 고려된 변수들을 기대일치모형(Expectation Confirmation Model: ECM)에 결합하여 MDS 사용자 지속사용을 설명할 수 있는 연구 모형을 제안하였다. 연구 모형에서 제안된 가설들 검증하기 위해서, 설문 응답 시점에서 3개월 이내에 MDS를 이용한 경험이 있는 대학생들을 대상으로 설문조사를 수행하여 총 204부의 설문지를 수집하였다. 수집된 데이터는 PLS(partial least squares)를 이용해서 분석되었다. 분석 결과, 인지된 유용성과 인지된 즐거움은 서비스 지속사용 의지를 형성하는데 도움을 주는 것으로 밝혀졌다. 반대로, 재무적 비용과 정신적 비용은 사용자들의 서비스 지속사용 의지를 저해하는 요인들임이 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 MDS 플랫폼에서 소비자들의 지속사용 행태에 대한 깊은 이해를 제공하며, 서비스 활성화를 위한 전략 개발과 시사점 제공에 도움을 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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