• 제목/요약/키워드: 배경변수

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자녀의 학업성취에 미치는 가족배경, 사회자본 및 문화자본의 영향

  • 김현주;이병훈
    • 한국인구학
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    • 제30권1호
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    • pp.125-148
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    • 2007
  • 본 연구에서는 부모의 사회경제적 지위가 자녀의 학업성취를 통해 재생산되도록 만드는 변수들의 영향을 밝히려고 하였다. 가족의 사회경제적 변수, 극히 사회자본과 문화자본이 독립적으로 또는 가족배경을 맥락으로 자녀의 학업성취도에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 연구대상으로는 중고등학생 총 2771명의 사례를 분석하였다. 중학생에 비해 고등학생들의 학업성취에 미치는 부모의 사회경제적 배경변수의 영향력은 감소하였다. 그러나 사회자본과 문화자본의 영향력은 증가하였다. 성별에 따라 분석한 결과, 남학생의 경우는 부모의 사회경제적 변수와 가족의 사회자본과 문화자본의 영향력이 동시에 존재하나 여학생의 경우에는 사회자본과 문화자본의 영향이 거의 없고, 부모의 사회경제적 변수 중에서 아버지의 직업과 자산이 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 사회자본과 문화자본의 영향력은 상당부분 부모의 사회경제적 자원에 흡수되는 경향이 있으나 가족의 자녀에 대한 관심은 여전히 학업성취도에 중요한 영향을 미치는 사회자본임을 발견하였다. 이번 연구결과를 통해 경제적 지원만으로는 자녀의 학업성취를 높이기 어려우며 사회자본이나 문화자본과 함께 결합된 사회경제적 지원이 자녀의 학업성취에 기여함을 발견하였다.

효과적인 실시간 배경 모델링을 위한 환경 변수 결정 방법 (Determining Method of Factors for Effective Real Time Background Modeling)

  • 이준철;류상률;강성환;김승호
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권1호
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    • pp.59-69
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    • 2007
  • 다양한 환경을 포함하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 이러한 객체 인식을 위한 전처리 과정인 배경 모델링을 위한 여러 방안이 제안되었다. 그중 큐 기반 배경 모델링으로 대표되는 Kumar의 방법이 있다. 하지만 이는 프레임의 갱신검사 주기가 고정되어 있어 여러 시스템에 적용시키는데 한계점이 있다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링 기법을 이용하고 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 크기 및 영상의 자기 단계에 따른 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 배경 모델에 따라 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다. 배경 모델에 따른 환경변수를 결정하기 위해 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 배경 모델링 방법을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

주간의 항로표지 시인거리에 대한 연구

  • 김종태;표효진;정태권;국승기;윤종휘;이은방;김정훈
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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    • pp.395-397
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    • 2007
  • 주간의 항로표지에 대한 시인거리는 형상공학, 인간공학, 기상학적 변수와 지형학적 변수를 고려하며 분석되어진다. 눈의 분해능과 선박에 의한 안고, 동체시력이 시인거리를 결정하는 중요한 요소로 작용하며 그 외의 다른 변수들은 배경지수라는 개념을 도입함으로써 정리된다.

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국회의원 개인배경과 입법: 입법 메커니즘과 16대와 17대 국회의 입법생산성

  • 문우진
    • 의정연구
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    • 제16권1호
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    • pp.35-67
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    • 2010
  • 이글은 대의민주주의에서의 입법 메커니즘에 대한 이론적 논의를 전개한다. 이러한 논의를 근거로 한국 국회의원의 입법생산성에 영향을 미치는 변수들을 도출하고, 이 변수들이 16대와 17대 국회의 입법생산성에 미치는 효과를 분석한다. 이글의 경험분석은 국회의원의 입법생산성은 이들의 학력, 법조경력, 관직경력, 의정경력 같은 개인적 배경과 서로 무관하다는 사실을 보여준다. 이글의 경험분석에 의하면, 국회의원들의 개인배경보다는 원내 정당간의 역학관계와 소속정당의 여당지위, 그리고 의회요인들이 국회의원들의 입법생산성에 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 이러한 분석결과는 한국 대의민주주의의 작동과 관련된 함의를 제공한다. 국회의원의 입법활동에 대한 정보를 접하기 어려운 환경에서는 국회의원의 개인배경에 의존하는 국회충원 방식이 대리인문제를 유발할 가능성이 높다. 이글은 국회의원 입법활동에서 발견되는 대리인 문제의 해소를 위한 제도적 방안들에 대해 논의한다.

효과적인 객체 인식을 위한 적응적 환경 변수 결정 방법 (Determining Method of Adaptive Factors for Effective Object Recognition)

  • 강성환;이준철;류상률;김승호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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    • pp.331-333
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    • 2006
  • 다양한 환경을 포항하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 기존의 대표적인 배경 모델링 방법으로 통계적 방법을 이용한 $W^4$ 방법이 있지만 칼라 영상의 다양한 환경에서 한계를 보인다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링을 이용한다. 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 큐 크기와 RGB 값의 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 적응적으로 결정하기 위한 방법을 제안한다. 환경 변수를 결정하기 위친 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 영상 처리 기법들을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

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증강현실을 위한 매트릭 복원 (Metric Reconstruction for Augmented Reality)

  • 유정재;김혜미;박창준;김홍석;이인호
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.649-652
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    • 2007
  • 이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.

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한국과 미국노인들의 정신 및 심리적 건강요인에 관한 비교 분석연구 (The Relationships among life satisfaction, locus of control, and death anxiety as perceived by Korean and American older adults using selected personal demographic variables)

  • Sub, Hae-Kyung
    • 보건교육건강증진학회지
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    • 제4권2호
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    • pp.95-135
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    • 1987
  • 본 논문은 미국노인과 한국노인들을 대상으로 그들의 정신 및 심리적 건강을 비교 분석한 것이다. 이 분석을 위해 종속변수로서는 생의 만족도, 내외적 통제도와 죽음불안도를 선정하였으며, 독립변수로는 노인들의 배경변수인 성별, 연령, 국적, 직업유무, 교육수준, 건강상태, 가족과의 관계, 생활수준, 결혼여부 등을 채택하였다. 본 논문의 목적은 삶의 만족도, 내외적 통제도, 죽음불안도의 3가지 종속변수와 14개의 독립변수와의 상관관계를 분석하고, 이들 세가지종속변수에 가장 큰 영향을 주는 독립변수들을 찾아내어 그 결과에 따라 한국과 미국노인들간의 정신 및 심리적 건강의 차이점 (공통점)을 밝혀 내려는데 있다.

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서남해안 관측자료를 활용한 OI 자료동화의 최적 매개변수 산정 연구 (Experimental Study of Estimating the Optimized Parameters in OI)

  • 구본호;우승범;김상일
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제31권6호
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    • pp.458-467
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    • 2019
  • 본 연구는 자료동화에 필요한 매개변수의 최적화된 값를 산정하기 위해 서남해안을 포함하는 한반도 중심해역에 해양순환수치모델 FVCOM(Finite Volume Community Ocean Model)을 구축 및 검증하고 이에 연속관측된 수층별 유속자료와 OI(Optimal Interpolation)를 자료동화하였다. 자료동화에는 서남해안에 위치한 4정점에서 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)을 통해 관측된 수층별 유속자료를 사용하였다. 자료동화에 사용된 배경 모델은 복잡하고 불규칙한 지형적 특성을 가진 서남해안 중심의 한반도 해역을 비구조격자체계의 해양순환수치모델인 FVCOM으로 구성하고 이를 조석검증하였다. 최적내삽법의 Correlation length와 Scale factor는 자료동화 과정에서 관측값의 영향 범위를 결정하고 오차를 보정할 수 있는 매개변수다. 자료동화기법 내 매개변수는 연구 지역에 존재하는 해양학적 특성에 따라 능동적으로 변동되기 때문에 이를 토대로 경험적인 산정 연구가 필요하다. 따라서 서남해안에서 요구되는 각 매개변수들을 Taylor diagram을 활용하여 관측정점별로 분석하고 최적값을 산정하였다. 산정된 최적매개변수는 관측정점마다 요구되는 값이 상이하며 연안에서 외해로 갈수록 증가하는 추세를 보인다. 추가로 조석검증 전과 후에 따른 배경 모델이 갖는 정확성이 자료동화 효과에 미치는 영향을 분석하였다. 조석검증을 통해 정확성이 높아진 배경 모델은 배경오차공분산이 상대적으로 감소됨에 따라서 총 비중 함수가 0에 가까워지고 결과적으로 최적매개변수값이 감소하였다. 이러한 최적매개변수는 광역 모델이 갖고 있는 연안역까지 도달하는 개방경계의 한계점을 완화시켜줄 것으로 기대하며 향후 관측정점별로 요구되는 최적매개변수값을 독립적으로 적용하도록 개선한다면 향상된 해양예측 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.

배경자료를 이용한 나무구조의 군집분석 (Tree Based Cluster Analysis Using Reference Data)

  • 최대우;구자용;최용석
    • 응용통계연구
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    • 제17권3호
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    • pp.535-545
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    • 2004
  • 이 논문에서 제안하는 군집분석방법은 분석자료와 동일한 구조의 배경자료를 생성하고 이를 나무모형의 분류기법을 이용하여 분리해 냄으로써 변수들의 규칙으로 정의되는 군집을 형성한다. 배경자료는 reverse-arcing 알고리즘을 통하여 분석자료와 공간상에서 대비되도록 생성되며 군집이 효과적으로 식별되도록 돕는다. 이 방법은 분석자료에 이산형 변수가 혼합된 경우에도 적용할 수 있으며 모의실험자료와 실제 자료를 이용하여 제안된 알고리즘의 성능을 규명하였다.

많은 통행량과 조명 변화에 강인한 빠른 배경 모델링 방법 (A Fast Background Subtraction Method Robust to High Traffic and Rapid Illumination Changes)

  • 이광국;김재준;김회율
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.417-429
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    • 2010
  • 배경 제거를 위한 많은 연구가 있어왔음에도 기존의 방법들을 실제 환경에 효과적으로 적용하기에는 아직도 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 배경 제거를 실제 환경에 적용하면서 만나게 되는 다양한 문제들을 해결하기 위해 기존의 가우시안 혼합 모델 방법을 개선하는 배경 제거 방법을 제안한다. 첫째로 제안한 방법은 낮은 계산량을 얻기 위하여 고정 소수점 연산을 이용하였다. 배경 모델링 과정은 변수들의 높은 정밀도를 요구하지 않기 때문에 제안한 방법에서는 고정 소수점 변수를 이용함으로서 정확도를 유지한 채 연산 속도를 크게 향상시킬 수 있었다. 두 번째로 보행자들의 높은 통행량 하에서 흔히 발생되는 전경 객체가 배경으로 학습되는 문제를 피하기 위하여 각 화소의 정적인 정도를 이용하여 배경 모델의 학습 속도를 동적으로 조절하였다. 즉 최근 화소 값에 큰 차이가 발생한 화소들은 배경 영역이 아닐 가능성이 높으므로, 이에 대해 낮은 학습 비율을 적용함으로써 높은 통행량을 보이는 영상에서도 유효한 배경 모델을 유지하는 것이 가능했다. 마지막으로 영상의 빠른 밝기값 변화에 대응하기 위하여 연속한 두 프레임 간의 밝기 변화를 선형 변환으로 추정하였으며, 훈련된 배경 모델을 이 선형 변환에 의해 직접적으로 변환시켜 주었다. 제안한 고정 소수점 연산에 의해 기존의 가우시안 혼합 배경 모델링 방법을 구현한 결과 배경 제거에 기존 방법의 약 30%의 연산시간 만을 필요로 하였다. 또한 제안한 방법을 실제 환경의 영상에 적용한 결과 기존의 배경 제거 방법에 비해 검출률이 약 20% 향상되었으며, 오검률은 5~15% 가량 낮아지는 것을 확인하였다.