기계번역에서 좋은 품질의 번역 결과를 얻기 위해서는 대상으로 하고 잇는 전문 영역에 맞게 시스템의 번역 지식을 조정해야 한다. 본 연구에서는 대상 영역 코퍼스를 이용하여 기계번역 시스템의 특정 영역화를 지원하는 워크벤치를 설계하고 구현한다. 워크벤치는 대상 영역의 코퍼스에서 대상 영역의 지식을 추출하는 영역 지식 추출기와, 추출된 지식을 사용자에게 제시하여 사용자가 사전을 편집할 수 있는 환경을 제공하는 영역 지식 검색기와 사전 편집기로 구성된다. 구혀된 워크벤치를 이용하여 일반 영역 사전을 군사 정보 영역으로 특정 영역화를 해 본 결과, 효율성과 정확성에서의 향상이 있었다.
3차원 볼륨데이터에서 분할 대상영역의 밝기 값이 다양하면서 밝기 값이 유사한 영역과 인접한 경우 3차원 영역확장(region growing) 방법을 사용하여 영역을 분할하기 위해서는 영역확장의 중요한 요인인 동질성 기준 값의 적절한 선택이 요구된다. 본 논문에서는 영역 복셀(voxel)의 1차 미분 값의 크기인 기울기 크기(gradient magnitude)만으로 영역의 경계를 찾기가 쉽지않은 대상의 분할을 위해 볼륨데이터의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 복셀의 2차 미분(second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치(eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 문턱치의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 3차원 영역확장의 단점을 보완하였다.
기계번역에서 좋은 품질의 번역 결과를 얻기 위해서는 대상으로 하고 있는 전문 영역에 맞게 시스템의 번역 지식을 조정해야 한다. 본 연구에서는 대상 영역 코퍼스를 이용하여 기계번역 시스템의 특정 영역화를 지원하는 워크벤치를 설계하고 구현한다. 워크벤치는 대상 영역의 코퍼스에서 대상 영역의 지식을 추출하는 영역 지식 추출기와, 추출된 지식을 사용자에게 제시하여 사용자가 사전을 편집할 수 있는 환경을 제공하는 영역 지식 검색기와 사전 편집기로 구성된다. 구현된 워크벤치를 이용하여 일반 영역 사전을 군사 정보 영역으로 특정 영역화를 해 본 결과, 효율성과 정확성에서의 향상이 있었다.
본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.
본 논문에서는 세금 계산서 상에서의 관심 영역 및 관심 영역 내의 데이터를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 입력되는 세금 계산서 영상의 색상 정보를 이용하여 서식을 자동으로 추출한다. 추출된 서식 영상을 가지고 문서의 기울기 및 관심 대상 영역의 위치를 파악한 후, 원 영상에 대하여 관심영역을 추출한다. 관심영역에 대한 히스토그램을 분석하여 바탕 영역으로부터 인식 대상 데이터를 추출한다. 제안한 알고리즘을 다양한 화질의 세금 계산서 영상에 대하여 적용한 결과, 정확하게 관심 영역을 분할해내고 인식 대상 데이터를 추출할 수 있음을 보인다.
목적: 인간은 시각적 자극에 뇌가 반응함으로써 대상을 파악한다. 그리고 대상의 종류에 따라 뇌가 시각적인 정보를 판단하는 영역은 서로 다를 수 있다는 것을 예상할 수 있다. 본 연구에서는 시각적 자극의 대상을 크게 인간의 안면과 사물로 나누고 그 대상에 따라 인지하는 뇌의 영역을 확인하고자 한다.
본 논문에서는 다양한 크기를 갖는 얼굴 영상들을 대상으로 얼굴 영역을 추출하고 추출된 얼굴 영역을 기준으로 증명 사진의 규격에 맞게 영상을 정규화하는 방법을 제안한다. 얼굴 영역의 추출을 위해서 본 논문에서는 피부색 확장을 통하여 얼굴 후보 영역을 추출하고. 얼굴 기관의 위치 정보와 얼굴 모양에 대한 통계치를 사용하여 최종 얼굴 영역을 결정한다 추출된 얼굴 영역과 배경 영역의 크기에 대한 비례 관계는 증명사진에 대한 통계조사에 의해 산출된 규칙을 적용하여 정규화한다. 제안된 방법은 다양한 배경을 갖는 130개 영상을 대상으로 실험하여 타당성을 확인하였다.
이 연구는 TIMSS 2011을 기초한 학업성취도평가를 통하여 초등학생의 과학학습에 대한 내용영역과 인지영역의 관계를 분석하여, 학습자의 특성에 따른 과학교육에 시사점을 얻고자 하였다. 초등학생 4~6학년 317명을 대상으로 TIMSS 2011에서 공개된 총 41개의 선택형 문항으로 검사를 실시하여, 연구대상의 학년과 학업성취수준에 따라 평가 결과를 수집하였다. 이러한 자료를 바탕으로 연구대상의 특성에 따라 과학학습의 내용영역과 인지영역별 점수와 상관관계를 분석하고, 문항별 상관관계도를 통해 정적상관관계와 부적상관관계로 구분하여 그 결과를 비교하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 연구대상의 학년에 따라 과학학습의 '물상과학'과 '추론하기'영역을 제외한 나머지 영역에서 유의미한 차이를 보였으며, 모든 내용영역과 인지영역별 상관관계도 연구대상의 학년에 따라 통계적으로 유의미한 상관관계를 나타내었다. 둘째, 연구대상의 학업성취수준에 따른 내용 및 인지영역의 차이는 모두 유의미한 차이를 보였으나, 연구대상의 학업성취수준과 과학학습의 내용 및 인지영역에 따른 상관관계의 양상은 서로 다르게 나타났다. 셋째, 문항별 정적상관관계도와 부적상관관계도에서 문항별 상관관계의 복잡성과 양상이 연구대상의 학업성취수준에 따라 뚜렷하게 구분되었다.
인간의 발달 과정에서 음악은 의미 있는 역할을 담당하고 있다. 아동들은 음악을 통한 여러 활동에 참여함으로 발달 영역별 기술을 촉진할 수 있으며, 음악적 환경은 아동들의 발달 과정에서 중요한 요소가 될 수 있다. 우리나라에서는 아동의 치료나 교육에 음악을 활용하려는 시도가 많이 있었으며, 우리나라 음악치료 영역에 있어서 주 임상 대상은 발달 영역의 지연이나 장애를 가진 아동이다. 이에 본 연구는 국내 음악치료의 주 임상 대상인 아동을 대상으로 국내에서 연구되어진 논문들을 수집하여 분석함으로써 국내 아동관련 음악치료 연구의 경향과 흐름을 살펴보는 것에 목적을 두었다. 대상 논문은 음악치료 전공이 개설되어 있는 학교의 논문으로 일반 및 장애 아동을 연구대상으로 한 논문 90편을 선정하여 연구 대상, 연구 방법, 연구의 목표 영역, 음악적 개입별로 분석하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구 대상별로 살펴보면 장애 아동에 대한 연구가 가장 많았고, 장애 아동 중에서는 자폐 아동 위주로 연구가 치중되었음을 알 수 있었다. 최근에는 장애아동 뿐만 아니라 일반 아동 대상의 연구도 증가하였음을 알 수 있었다. 둘째 연구 유형별로 살펴보면 기술연구에 비해 실험연구가 많이 되고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 연구의 목표 영역별로 살펴보면 사회 영역이 가장 높은 비율을 차지하였고, 그 다음으로는 정서 영역, 언어 영역, 인지 영역 순으로 나타났다. 넷째, 음악적 개입별로 살펴본 결과 많은 연구에서 특정한 음악적 기법을 사용하기 보다는 노래 부르기와 악기 연주 위주의 음악적 개입이 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 국내 음악치료의 주 임상 대상인 아동과 관련된 연구의 경향을 알아봄으로써, 지금까지의 학문적 연구 성과와 보완점을 파악할 수 있었다. 이를 바탕으로, 본 연구는 앞으로의 아동 대상 음악치료 연구가 나아가야 할 방향을 제시해 줄 수 있을 것이다.
인터넷을 통해 자료를 업로드하고 다운로드하는 것이 보편화되면서 개인 정보를 포함한 자료도 사용자들에게 쉽게 노출되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 입력되는 여러 가지의 컬러 영상으로부터 전경이 아닌 배경 부분을 제외하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역을 강인하게 검출한 다음, 주변의 상황에 적합한 블로킹 방법으로 검출된 대상 영역을 보호하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 영상 데이터로부터 배경 부분을 제거하고 개인 정보를 포함하고 있는 대상 영역만을 사람의 피부 색상을 기반으로 강인하게 분할한다. 그런 다음, 주변의 상황에 적합하게 해당 영역의 블러링(blurring)을 다단계로 수행하여 검출된 대상 영역을 효과적으로 블로킹함으로써 개인 정보가 외부에 노출되는 것을 보호할 수 있다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다수의 영상으로부터 개인 정보가 포함된 대상 객체 영역을 영상 블러링 방법으로 기존의 방법에 비해 2.3% 보다 정확하게 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 영상 보안, 비디오 감시, 대상 물체 커버링 등과 같은 영상처리와 연관된 많은 유사한 분야에서 실제적으로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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