본 논문에서는 의료정보 광고를 인식하는 대학생들의 주관성을 진단하고, 기능적인 측면에서 세부적인 유형적 효과요인들을 확인하여 향후 개선과 방향성을 알아보고자 한다. 또한 대학생들의 의료정보 광고에 관한 주관적 성향을 살펴보기 위해서 Q방법론을 이용하였다. 분석된 결과, 총 5가지의 유형, 즉, 제 1유형[(N=4) : 관심형(Interest Type)], 제 2유형[(N=3) : 비교형(comparison Type)], 제 3유형[(N=3) : 제품중심형(Product-focus Type)], 제 4유형[(N=3) : 불신형(Disbelief Type)], 제 5유형[(N=2) : 개선형(Improvement Type)] 등으로 분류되었다. 향후, 계량적인 실증적 연구와 소비자들의 의견을 종합한 비교와 대안책이 추가된다면, 대학생들의 의료정보 광고에 관한 주관성에 관한 보다 심도 있고, 함의있는 연구결과를 확인하는데 의미를 두고 있다.
본 논문은 머신비전기반 자동검사를 위한 대상객체의 인식방향성 개선 연구로서, 영상카메라에 의한 자동 비전검사의 과정에서 제한성이 따르는 대상 객체의 인식방향성을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 통하여 머신비전 자동검사에서 시험대상물의 위치와 방향에 상관없이 검사대상의 영상을 검출할 수 있게 함으로써 별도 검사지그의 필요성을 배제하고 검사과정의 자동화 레벨을 향상시킨다. 본 연구에서는 검사대상으로서 와이어 하네스 제조과정에서 실제 적용할 수 있는 기술과 방법을 개발하여 실제 시스템으로 구현한 결과를 제시한다. 시스템구현 결과는 공인기관의 평가를 통하여, 정밀도, 검출인식도, 재현률 및 위치조정 성공률에서 모두 성공적인 측정결과를 얻었고, 당초 설정하였던 10종류의 컬러구별 능력, 1초 이내 검사시간, 4개 자동모드 설정 등에서도 목표달성을 확인하였다.
최근 자동차 인스트루먼트 패널은 디지털 콕핏으로써 차량 상태 외에도 다양한 정보와 기능을 제공한다. 그러나 무분별하게 표시되는 정보는 오히려 운전자의 주행 집중을 방해하기에, 운전자에게 필요한 정보만을 효율적으로 제공하기 위한 디자인 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내외 자동차 제조사 및 부품사의 양산 차량과 콘셉트카의 디지털 콕핏을 분석해 도출한 개인화, 연결성, 사용성이라는 주요 키워드를 토대로 글로벌 자동차의 UX/UI 동향과 기술개발 현황을 분석하였고, 이를 기반으로 미래 자동차 디지털 콕핏의 발전 방향을 키워드별로 제시하였다.
전 세계적으로 다양한 영역에서 빅데이터 활용 성공 사례가 증가하게 되면서 도서관 분야에서도 빅데이터를 활용한 신규 서비스 개발 필요성이 제기 되고 있다. 본 연구는 공공도서관의 정보서비스 제공 및 도서관 운영 실태, 이용자 특성 등을 분석하였고, 이를 바탕으로 새로운 도서관 패러다임을 이끄는 도서관 빅데이터 서비스 모형을 개발하고자 한다. 먼저, 설문 대상을 사서 집단과 이용자 집단으로 나누어 공공도서관 이용현황을 파악하였고, 대표적인 공공도서관 서비스인 장서개발 및 열람봉사, 이용자 맞춤형 추천서비스에 대한 수요도를 분석하였다. 추가적으로 응답에 대한 집단 간 차이에 대해 살펴보았다. 분석결과를 토대로 관련 서비스 개발을 위한 방향성을 도출하였고, 향후 활용 가능한 도서관 빅데이터 서비스 정립을 위한 기초 방안을 제시하였다.
한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.
차세대 태양전지로 주목받는 화합물 박막 태양전지(CIGS, CdTe, etc)는 광흡수계수가 매우 높아 얇은 두께의 광흡수층으로도 빛을 효과적으로 흡수할 수 있으므로 광흡수층의 역할이 매우 중요하며 이에 대한 정확한 정보와 이해는 필수적이다. 특히 GIGS 박막 태양전지의 정량 및 각 원소의 깊이 방향의 분포를 분석하는 것은 박막형 태양전지 개발에 크게 기여한다 [1,2]. 본 실험에서는 조성비를 알고 있는 균질한 CIGS박막을 표준시료로 사용하여 ICP-MS로 측정하여 평균농도를 구한 뒤 TOF-SIMS, D-SIMS, Auger Electron Spectroscopy (AES) 로 깊이 방향 분석 결과를 통해 상대감도(RSF)를 계산한 후 각 원소의 농도로 변환하여 정량분석 결과를 얻었다. 일반적으로 손쉽게 정량적인 정보를 얻는 AES에 비해 정량성이 떨어지는 TOF-SIMS와 D-SIMS는 스퍼터링시 사용되는 Cs 빔과 시료 내 금속과의 클러스터 이온(GaCs+와 InCs+)의 깊이 방향 조성을 이용하면 매트릭스 효과를 배제할 수 있어서 좀 더 정확한 정량 분석이 가능하므로 시료내 금속과 Cs 이 결합된 클러스터 이온의 깊이 방향 조성을 측정하여 각원소의 농도를 계산하였고 스퍼터링 에너지를 포함한 실험 변수에 따른 재현성 및 정량성의 차이를 비교분석하였다. 또한 CIGS층에 불순물로 들어 있는 미량원소들의 깊이 분포도도 함께 관찰하였다.
본 연구는 다양한 유형의 시각예술자원을 소장 기관이나 관리 주체에 관계없이 통합적으로 접근하고 이용할 수 있도록 하기 위한 통합검색의 필요성을 파악하고, 그 실현을 위한 기반 논의와 방안을 제시하기 위한 목적을 가지고 있다. 이를 위하여 국내 시각예술자원 관리 기관의 자원 관리 및 검색 서비스 현황을 파악하고, 국외의 관련 사례 분석을 통해 시각예술자원의 통합 검색 유형과 특성을 파악하였다. 이러한 분석을 바탕으로 향후 국내 시각예술자원의 통합검색의 적용을 위해 필요한 환경적 측면과 메타데이터와 시스템적인 측면의 기반조성 및 적용 방향성을 제시하였다.
다양한 유무선 네트워크 환경상에서 실시간으로 보다 안정적이고 신뢰성 있는 주문형 비디오 및 실시간 멀티미디어 서비스론 사장자가 제공받기 위해서는 비디오 비트 스트림의 비트율을 다양한 채널의 대역폭에 맞추는 트랜스 부호화(transcoding) 과정이 필요하다. 본 논문에서는 트랜스 부호화 과정에서 움직임 벡터 추정시 매크로블록의 활동도와 방향성을 이용하여 계산랑을 줄이면서 화질을 보장하는 방법을 제안한다. 매크로블록의 활동도와 방향성의 임계치는 복호화 과정에서 추출한 중간정보 중에서 DCT 계수를 사용하여 비디오마다 적합하게 적용이 가능하다. 그리고 제안된 비디오 트랜스 부호화 알고리즘을 이용하여 H.263 환경에서 영상의 비트율 변환을 통한 실험으로 적절한 수준의 하질 유지와 계산량의 감소를 확인 할 수 있었다.
정보사회로의 촉진을 유도하기 위한 초고속 정보통신기반 구축은 다양한 서비스 출현을 예상할 수 있게 하면서 이에 따른 위협요소 및 정보 범죄도 반드시 나타나리라 판단된다. 따라서 안전성 확보를 위한 종합적인 정책 수립이 요구되고 있다. 본 논문에서는 정보보호 위협요소와 정보범죄 실태를 살펴보고, 정보보호 정책 수립 지침을 고찰하면서, 국가적으로 정보보호 정착을 위한 정책 방향을 제시한다.
최근 스테레오 정합 기술은 정합하고자 하는 픽셀을 포함한 국부적인(local) 영상의 정합 비용과 시차의 변화 비용을 누적하는 전역적(global)인 방법을 많이 사용하고 있다. 특히 전역적 스테레오 정합에서도 비용누적 (cost accumulation)의 방향을 일반적인 수평방향이 아닌 다수의 방향을 사용하는 연구가 늘고 있다. 본 논문에서는 기존의 스테레오 정합 기술을 다중 방향성 정합 기술로 확장하는 방법을 제안한다. 픽셀의 국부적인 정합 비용은 단순한 NCC (Normalized Cross Correlation)를 사용하였고 전역적 정합 기술의 하나인 정합선 최적화(Scan-line Optimization) 방법을 다중 방향으로 확장하는 기술을 제안하였다. 우선 정합선 최적화를 다중 방향으로 실행한 후 이들 결과를 이용하여 신뢰도가 높은 시차영상 (disparity image)을 획득한다. 반복적인 다중 방향 정합선 최적화 시행 후, 시차영상에서 남은 공백은 홀 복원 방법으로 계산한다. 시차가 구해진 픽셀에 대해서는 신뢰도 점수를 매긴 다음 이 점수를 확산하여 신뢰도 점수 테이블에서 가장 높은 값을 가지는 시차값으로 홀을 복원하였다. 제안하는 기술을 미들버리(Middlebury)의 스테레오 영상을 사용하여 오차를 분석하였다. 기존의 전역적 방법과 제안 기술을 이용하여 시차영상을 계산하고 그 오차를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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