• 문화기술의 융합
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• 제5권2호
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• pp.263-270
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• 2019

본 연구는 간호학과 재학생의 전공만족도 및 비판적 사고성향, 간호사이미지를 파악하고, 제 변수들 간의 관계를 확인하여 전공만족도에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위한 연구이다. 연구대상자는 M시 소재 M 대학 간호학과 학생 2, 3, 4학년 280명을 대상으로 하였으며 자료분석은 SPSS/WIN 24.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, Scheffe's test, Pearson correlation coefficients 분석하였다. 변수 중 하나인 비판적 사고성향은 7개의 하위영역인 신중성, 지적열정 및 호기심, 자신감, 체계성, 지적공정성, 건전한 회의성, 객관성으로 구성되어 있었다. 대상자의 전공만족도는 5점 만점에 3.81점, 비판적 사고성향은 3.52점, 간호사이미지는 3.85점으로 나타났으며, 전공만족도와 비판적 사고성향, 간호사이미지는 서로 정적 상관관계를 나타냈다. 따라서 간호대학생의 효율적인 비판적 사고의 향상을 통해 간호사 이미지를 개선하여 전공만족도를 높일 수 있는 방법을 연구하는 것이 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.27-34
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• 2019

본 논문에서는 문자 영역의 패턴을 분석하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 명암이 일정한 영역을 구분하는 MSER(Maximally Stable External Regions)방법의 문자 검출에서는 배경 영역이 포함되어 검출되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연 이미지에서 MSER 방법을 사용하여 명암 값이 차이가 나는 영역과 차이가 나지 않는 영역 즉 문자 영역과 배경 영역을 구해 변화율을 계산하여 배경을 제거하였다. 그러나 배경이 제거된 이미지에서 일부 제거되지 않는 배경 영역이 생겨 LBP(Local Binary Patterns)방법을 사용하여 이미지에서 균일한 값을 갖는 영역을 문자 영역이라고 판단하고 문자를 검출하였다. 실험 데이터는 배경이 단순한 이미지, 문자가 정면으로 구성된 이미지, 문자가 기울어진 이미지 등의 다양한 자연 이미지를 실험하였다. 제안하는 방법을 기존의 MSER, MSER+LBP 방법의 문자 검출 방법과 비교하였을 때 약 1.73%로 높은 검출률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.540-543
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• 2020

본 논문에서는 대표적인 이미지 분류 모델인 CNN(Convolutional Neural Network)과 시간에 따른 이미지의 변화를 학습할 수 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반의 온라인 서명인식 모델을 제안한다. 실제로는 위조서명을 미리 구하기 어렵다는 사실을 고려해 서명검증 대상자가 아닌 타인의 진서명과 대상자의 일반 필기 데이터를 음의 데이터로서 학습에 사용하였다. 실험 결과, 전체 이미지 중 서명 부분의 비율에 따라 좋은 성능을 보이는 검증 모델이 다르며 Accuracy 성능지표를 통해 이 비율이 높거나 낮을 경우 CNN-LSTM 이, 중간일 경우 CNN 이 적합하다는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.527-529
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• 2021

본 논문은 올바른 재활용품 분리배출에 대한 교육과 학습을 제공하는 AI 기반 분리배출 교육 플랫폼 서비스를 기획하고, 재활용품을 인식하고 판단하는 리사이클링 봇 이미지데이터 학습모델 구현에 집중한다. 리사이클링 봇은 대량으로 수집되는 이미지데이터를 이용하여 인식 판단하기 위한 AI 학습모델을 적용하고 실험을 진행하여 결과를 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.327-337
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• 2022

대학 간 경쟁이 치열해지고 멀티미디어의 다양화 및 급속한 발전으로 대학홍보영상은 대학들이 더 좋은 브랜드 이미지를 심어주고 경쟁력을 높이며 신입생을 더 많이 유치할 수 있는 효과적인 수단 중 하나가 되었다. 광고홍보영역에서 대학홍보영상에 관한 연구가 많이 없고, 한국과 중국의 대학홍보영상에 관한 비교연구도 없었다. 이에 따라서 본 연구는 2021 QS(World University Rankings) 세계대학평가기관에서 발표한 세계 대학교 순위명단을 참고하여 한국과 중국의 상위 30개 대학의 홍보영상을 분석하고 두 국가 간 어떠한 차이점이 나타나는지 모색해 보고자 한다. 연구결과에 따라 한국과 중국의 대학홍보영상은 각 분석유목에서 일부 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국과 중국의 대학홍보영상의 차이점을 제시하면서 향후 학교홍보영상의 제작에 참고가 된다는 점에 의의가 있다.

• 화훼연구
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• 제18권4호
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• pp.308-314
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• 2010

화훼디자인 분야에 있어서 색채의 중요성이 부각된 것은 오래 되었지만 전문적인 교육과 표준화 작업은 미흡한 실정이며, 화훼디자인 분야에서 큰 비중을 차지하고 있는 웨딩부케도 이러한 문제점을 직시하고 있다. 이에 본 연구는 인터플로라 세계월드컵대회의 출품작 중 웨딩부케의 색채이미지 분석을 통해 화훼디자인의 기초자료로 활용하고자 연구를 수행하였다. 분석 결과, 명도와 채도가 높은 색채를 선호하였고, 난색과 한색의 고른 분포가 나타났다. 반면 파란색(Blue)의 사용은 없는 것으로 결과가 도출되어, 화색(花色) 중 파란색(Blue)을 띠는 식물의 희소성을 보여주는 결과라고 판단되었다. 색채 배색의 분석 결과 대륙별로 차이점을 보이고 있었다. 유럽의 웨딩부케는 한가지 색에 치중하지 않고 다양한 색채 배색이 나타난 반면, 아시아의 웨딩부케는 빨간색(Red)계열이 나타났다. 본 연구에서 살펴본 결과 웨딩부케의 색채이미지스케일은 12개의 대표이미지 중 8개의 이미지에 분포하였고, '맑은, 우아한, 점잖은, 모던한'의 4개의 이미지에는 나타나지 않았다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.631-634
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• 2009

최근 무선통신, MEMS 소자, 센서 및 베터리 분야의 발전은 저가, 저전력 다기능 소형 센서 노드를 가능하게 한다. 다수의 소형 센서 노드는 무선 통신을 통해 센서 네트워크를 형성한다. 센서 네트워크는 전통적인 센서를 통해 중요한 개선을 나타내며 지그비 무선 이미지 전송에 대한 연구는 산업과 과학 분야에서 주요 연구 테마가 되고 있다. 본 논문에서는 지그비 무선 이미지 센서 노드와 멀티미디어 모니터링 서버 시스템을 디자인하였다. 구현된 시스템은 임베디드 프로세서, CMOS 이미지 센서, 이미지 획득 및 처리부, 지그비 RF 모듈, 전력공급 및 원격 모니터링 서버 시스템으로 구성된다. 앞으로 지그비 무선 이미지 센서 노드 및 모니터링 서버 시스템의 성능을 개선하고 에너지 효율적인 지그비 무선 이미지 전송 프로토콜과 모바일 네트워크와의 연동에 대한 연구를 진행할 예정이다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권5호
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• pp.1314-1324
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• 2021

본 연구는 간호대학생이 지각한 간호사 이미지와 전공몰입 정도를 파악하고, 이들의 관계를 규명하여 간호대학생의 전공몰입 향상에 필요한 방안을 마련하고자 시도되었다. 본 연구에는 7개 간호대학에 재학 중인 간호대학생 185명이 참여하였으며, 수집된 자료는 SPSS/WIN 24.0 프로그램으로 통계분석하였다. 본연구결과는 다음과 같다. 연구대상자들이 인식한 간호사 이미지는 3.79점. 전공몰입은 3.52점으로 평균 이상의 점수를 보였으며, 대상자가 지각한 간호사 이미지가 긍정적일수록 전공몰입이 높은 것으로 확인되었다. 또한, 전공몰입에 영향을 미치는 요인에는 전공만족도, 간호에 대한 인식, 간호사 이미지, 간호학과 선택 동기 중 적성과 흥미 순으로 확인되었고 전체 설명력은 42%였다. 이상의 결과를 토대로 볼 때, 간호대학생이 긍정적인 간호사 이미지를 형성하고 전공에 대해 만족감을 증진할 수 있는 교과 및 비교과 프로그램을 개발하고 적용할 필요가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.261-262
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• 2019

본 논문에서는 신경망 모델에 키보드를 통한 주행 학습을 이용하여 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 주어진 트랙에서 키보드의 방향키를 통해 전진, 후진 등 5가지의 상태로 RC카를 수동 제어하고, 제어시 카메라를 통해 얻어진 이미지를 저장해, 키 제어 데이터와 이미지 데이터를 학습시켜서 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.185-186
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• 2024

본 논문에서는 CNN 알고리즘을 사용한 수학 문제 답지 추론 모델에 대한 소개를 다룬다. 현재의 학습 보조 서비스 중에서도 질문에 답하는 서비스들이 흔하지만, 수학 문제에 특화된 이미지 기반 답지 추론 서비스는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 MathDataset 클래스를 활용하여 수학 문제 이미지와 정답을 연결하는 데이터셋을 생성하고, CNN 알고리즘을 사용하여 모델을 훈련하는 방법을 제시한다.