저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
왜 인도는 해양으로 환경 설정된 인도태평양 지역의 핵심 행위자가 되었는가? 몇 가지 외부적 요인이 있지만, 인도의 경우 점점 더 험난해지는 지정학 및 안보 환경 속에서 인도의 지정학 및 해양 이권을 망라하는 전략지정학적 경계가 인도양 및 태평양에 걸친 자신의 영토를 넘어 빠르게 확장하고 있다. 따라서, 인도는 해양 군사력을 포함한 국력의 모든 면을 활용하여 이러한 전략적 무대 내의 사건에 영향을 미칠 능력을 갖춰야 한다. 이에 따라 인도 정부는 최근에 해상 안보 전략을 검토하는 데 많은 지적자본을 투자했다. 인도의 새로운 전략은 해상안보의 더 '소프트 (soft)'한 측면을 수반한 전체론적인 안보의 개념 및 전통적으로 '해양 전략에 대해 무지한 (sea-blindness)' 국가인 인도의 해양 인식을 되살리는 것을 전제로 하고 있다. 새로운 전략은 '안전한 바다 보장하기: 인도의 해상안보 전략'이라는 제목에서 분명히 보이듯이, 지금까지보다 더 지역 전체적, 포용적, 적극적인 접근법을 취하고 있다. 이 전략은 인도 연안 지역의 새로운 비전통적인 위협에 대한 커져가는 우려 및 군사적 억제력과 대비의 필요성을 다루는 한편, 전략적 자주성이라는 지속되는 원칙에 이끌린 다중 매개의 전략적 파트너십을 통한 것을 포함해 인도의 근접한 그리고 확장된 해양 주변부에서 호의적이고 규범에 기반한 온화한 환경을 추구하기 위한 인도의 필수적인 과제를 다룬다. 인도의 해상안보 전략에 대한 더욱 심오하고 포괄적인 이해를 위해 본 논문은 이 전략을 뒷받침하는 핵심적인 무언의 암시된 요소를 살펴본다. 이는 인도의 국가로서의 역사적, 문화적 진화; 전략적 지형; 지정학 및 안보에 대한 인식; 그리고 방위군에 대한 정치적 방향을 포함한다. 본 논문은 구체적으로 자연재해, 범죄 및 국가가 지원하는 테러에서부터 파키스탄과 중국이 가하는 위협에 이르는 해상위협에 대한 인도의 대응, 그리고 말라카 해협(Malacca Straits)의 동부에서 인도 해군이 구상 중인 역할을 다룬다. 또한, 인도의 해상안보 세력에 대한 조직개편 및 부대 기획의 측면도 분석한다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제6권1호
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pp.56-64
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1995
오늘날 우리사회가 맞고 있는 가치관의 변화, 도덕성의 불괴와 더불어 가정폭력은 중대한 사회문제로 대두되고 있는 실정이다. 흔히 문제가 되는 가정 폭력으로는 배우자학대, 아동학대, 노인학대, 근친상간등을 들수있는데 특히 근친상간은 그 문제의 은폐성으로 인하여 정확한 발생빈도조차 파악되지 않고 있다는점이 그 심각성을 더해주고 있다. 그러나 아동에 대한 성적학대의 한 형태인 근친상간이 높은 빈도로 발생하고 있다는 사실은 여러문헌을 통하여 간접적으로 알려진 사실이다. 근친상간은 매우 역기능적인 가족관계에서 유발되며 이러한 환경에서 성장한 자녀가 성인이 된후 그들의 자녀를 성적으로 학대하는 경향이 높다는 악순환성에서 그 심각성을 엿볼수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 근친상간 경험청소년의 성격적특성, 근친상간 발생 가정내 가족원의 성격적특성과 정신병력 유무 및 근친상간발생 가정의 가족역동을 알아보기 위함이다. 연구방법은 설문지와 면담을 통한 측정조사연구로써 조사대상자는 중학교 1학년에서 고등학교 3학년까지 재학중인 학생청소년 1,237명과 소년원, 분류심사원에 재원중인 비행분류심사원, 범죄 청소년 601명중 불충분한 응답자 142명을 제외한 1,696명을 대상으로 하였다. 조사결과 전체 연구대상자중 근친상간경험비율은 3.7%였으며 근친상간유형별로는 형제-자매간 근친상간유형이 1.6%로 가장 높았다. 근친상간경험 청소년의 성격특성은 근친상간비경험 청소년에 비해 미숙하고, 융통서이 적으며, 의사표현력의 결여, 충동적, 학업성적의 저조와 긴장, 불안 및 의존적 성향을 보여주었으며 가족원중에도 우울증환자, 알코올중독자, 정신병력자 및 범법행위자등이 많았다. 또한 근친상간발생 가정의 가족역동은 근친상간이 발생하지 않은 가정의 가족역동에 비해 매우 역기능적이었음을 알수 있었다. 즉 근친상간 발생 가정의 가정분위기는 매우 불안정하였으며, 자녀에 대한 부모의 거부적 태도, 가족원간의 불화, 원만하지 않은 부부관계등을 보여주었다.로 나타났으며, 특히 LNNB-C의 지적 과정 척도(C11)와 FSIQ간에 가장 높은 부적 상관을 보여주었다. 이러한 절과들은 모두 뇌손상을 진단하는 신경심리 검사로서 한국판 LNNB-C의 타당도 및 진단 변별력이 우수함을 입증해주는 결과라 할 수 있다.形 父母平定尺度)(CAPRS), 아동행동조사표(兒童行動調査表) 및 연속과제수행(連續課題遂行)에서 호전을 보였고, 투여 2개월후에서도 같은 양상의 호전을 보였으며, 또한 아동행동조사표(兒童行動調査表)에서 외향성(外向性)은 물론 소통불능(疏通不能)${\cdot}$사회적위축(社會的萎縮)${\cdot}$과잉행동(過剩行動)${\cdot}$공격성(攻擊性)${\cdot}$비행요인(非行要因)에서도 호전양상을 보였다. 이와같은 결과는 이 두 약물이 모두 주의력(注意力)과 인지기능(認知機能)을 증진시키기는 하였으나, 보다 뚜렷한 변화는 methylphenidate 투여후에 볼 수 있었다. 특히 methylphenidate투여후 연속과제수행(連續課題遂行)에서 민감도(敏感度)와 반응오류수(反應誤謬數)의 호전이 있었으나 반응기준(反應基準)에는 변화가 없었다는 소견, 그리고 단기기억수행(短期記憶遂行)에서의 호전과 '같은 그림 찾기' 검사의 오류수(誤謬數)에서 변화가 없었다는 소견은 methylphenidate가 훈기요인(勳機要因)의 호전에 의한 이차적인 변화에 의한 것이 아니라 주의집중력(注意集中力)에 직접적으로 효과를 나타내는 것으로 해석할 수 있었다. 또한 이같은 소견으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애환아(過剩運動障碍患兒)에서의 충동성(衝動性)은 이 장애의 중심증상이 아니거나, 이들 약물투여에 의해 호전되지 않거나, 호전의 측정에 문제가 있을 수도 있겠다. 마지막으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애(過剩運動障碍)에서 과잉행동(過剩行動)과
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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