본 연구는 비주얼 씽킹과 윈도우 패닝을 적용한 간호윤리와 전문직 교과목 수업개선의 실행과정과 그 효과를 확인하기 위한 통합연구방법설계의 실행연구이다. 이 연구는 G시 소재 간호학과 2학년 학생들 중 114명을 대상으로 2018년 2월부터 9월까지 이루어졌다. 실행연구에 대한 개념적 모형을 기반으로 하여 양적·질적 접근을 통해 통합적으로 자료를 수집하고 분석하는 과정을 거쳤다. 양적접근으로는 윤리적의사결정 자신감, 생명의료윤리의식, 간호전문직관을 설문지를 통해 평가하였고, SPSS WIN 23.0 program 으로 분석하였다. 질적 접근으로는 수업참여에 대한 경험을 개방형 질문을 통해 면담하고 전사된 자료는 내용분석을 실시하였다. 비주얼 씽킹과 윈도우 패닝을 적용한 결과 윤리적의사 결정자신감(t=6.748, p<.001), 간호전문직관(t=-3.52, p<.001)은 통계적으로 유의한 변화를 보였으나 생명의료윤리의식(t=1.291, p=.199)은 유의한 변화가 없었다. 질적분석 결과, 신선한 경험, 낯설지만 편안한 느낌, 내것이 되어감, 부족한 시간, 이론 기반의 체계적인 사례연구 접근, 토의토론을 통한 협력과 조정능력함양, 다양한 전문직 분야에 대한 체감, 자긍심, 윤리적 책임의식, 학습내용의 현장적용 등을 경험하는 것으로 나타났다. 비주얼 씽킹과 윈도우 패닝을 적용한 교수법은 간호교육에 있어서 다양한 역량을 함양하고 통합적인 학습이 일어나도록 돕는다. 따라서 본 연구의 결과를 반영하여 간호핵심역량을 개발하기 위한 타교과목의 수업개선에도 적용할 것을 제안한다.
정보기술은 통신 및 멀티미디어 기술의 발전에 힘입어 빠르게 발전하고 있으며, 이에 따른 디지털 콘텐츠에 대한 수요가 증가하였다. 디지털 콘텐츠 중 비디오 콘텐츠는 VOD, NOD, 디지털 도서관, IPTV, UCC 등 다양한 응용 분야에서 점점 확산되고 있다. 비디오 데이터는 순차적인 특성이 있으며, 시간과 공간정보가 결합한 3차원 데이터로서 계산 비용이 많이 드는 작업이기 때문에 검색이나 브라우징이 어렵다. 본 논문에서는 비디오 데이터를 구조화하는 동영상 내용 편집 도구(ATVC: Authoring Tool for Video Contents)를 제안한다. 동영상 내용 편집 도구는 비주얼 리듬을 이용하여 비디오 데이터에서 대표 프레임을 추출한 다음 XML을 이용한 태그 및 키워드 정보를 대표 프레임에 삽입하는 도구(Tool)이다. 비주얼 리듬은 3차원의 시공간적인 정보를 2차원으로 매핑한 정보로 IDCT과정 없이 픽셀 정보를 얻을 수 있어 처리속도가 빠르며 컷, 와이프, 디졸브 등의 편집 효과를 효과적으로 구분할 수 있다. 그리고 XML 데이터에는 태그 및 키워드 정보와 함께 대표 프레임의 정보까지 저장되므로 효율적인 브라우징을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 웹 이미지의 분류 효과를 높이기 위해 이미지 자체에서 추출된 저수준의 비주얼 특징뿐만 아니라 이미지와 관련된 텍스트 정보로부터 나온 고수준 시맨틱 특징들을 이용하는 분류 방법을 제안한다. 이 고수준의 텍스트 특징들은 이미지 URL, 파일명, 페이지 타이틀, 하이퍼링크 및 이미지 주변 텍스트로부터 얻어진다. 분류 엔진으로는 Kohonen의 SOM(Self Organizing Map)을 사용한다. 고수준의 텍스트 특징들과 저수준의 비주얼 특징들을 동시에 사용하는 SOM 기반의 이미지 분류에서는 10개의 카테고리로부터 수집된 200개의 테스트 이미지들이 사용되었다. 분류 성능을 평가하기 위해 간단하면서도 새로운 두 가지 척도, 즉 동일 카테고리 이미지들의 산포 정도와 집적 정도를 나타내는 각각의 척도를 정의하고 사용하였다. 실험결과, SOM기반의 웹 이미지 분류에서는 고수준의 텍스트 특징들이 보다 유용한 것임이 밝혀졌다.
The purpose of this study is to identify the differences in persuasive effectiveness of visual merchandising according to merchandise class. For the experiment, 8 stimuli brands were selected. A total of 360 questionnaires were obtained from college students. The results were as follows. First, VM cognition were divided into 3 factors by confirmatory factor analysis: coordination, attractiveness, and function. Second, coordination and function had a positive effect on brand attitude. Third, brand attitude had a positive impact on brand loyalty. Fourth, it was revealed that merchandise class had a moderating role in the influence of VM cognition on brand attitude. This study has a meaning in that the theoretical extension of previous studies on VM was executed and demonstrated the moderating role of merchandise class when brand attitude was formed by VM cognition.
전통적인 인공지능 계획방식은 완전한 월드 상태모델과 시스템 동작모델에 기초하여 처음부터 자동으로 작업계획을 생성하려는 접근방식이다. 그러나 지능로봇제어와 같이 불확실성과 가변성이 높은 실 세계 응용분야에서 이와 같은 전통적인 인공지능 계획방식은 효과를 얻기 어렵다. 반면에 많은 실 세계 응용분야에서는 그 분야에서 이미 잘 알려져 있는 작업 영역지식이나 제어지식들이 존재하며, 이들을 효과적으로 이용하는 것이 매우 중요하다. 이러한 방법 중의 하나로서 복잡도가 높은 작업계획을 전문가가 직접 편집해서 입력하는 방식이 널리 쓰인다. 기본 동작모델과는 달리, 일반적으로 작업계획 표현언어는 복잡한 제어구조를 포함하는 하나의 작업 프로세스로 계획을 표현한다. 따라서 이러한 복잡한 절차적 지식인 작업계획을 편집하고 검증하기 위해서는 편리한 모델링 도구의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 PRS 계열의 작업계획을 비주얼 환경에서 편집할 수 있고, 가상 시뮬레이션 기능과 작업 계획기와의 연동 기능을 갖춘 PKM시스템의 설계와 구현에 대해 설명한다.
본 연구는 중학생의 배려심 및 다문화수용성 향상을 위해 중학교 기술·가정교과의 '가정생활과 안전'영역의 '청소년기의 영양과 식행동, 식사의 계획과 선택' 내용 요소를 중심으로 교수·학습 과정안을 개발하였다. ADDIE 모형을 바탕으로 개발된 교수·학습 과정안은 비주얼 씽킹을 활용하여, 배려와 감사의 마음 기르기, 가족에 대한 배려, 다문화 가족에 대한 이해와 배려, 사랑의 도시락 만들기의 주제로 총 5차시로 개발되었다. 개발된 프로그램은 중학교 3학년(교육군 34명, 비교육군 35명)을 대상으로 적용되었고, 수업 전·후 교육군과 비교육군의 배려심 및 다문화수용성의 차이를 대응표본(paired t-test)을 통해 비교하였다. 식생활 교육프로그램 적용 후, 교육군의 배려심 하위영역인 식생활, 정서적, 행동적, 인지적 배려 모두 유의적으로 증가하였으며(p<.001), 다문화수용성 하위영역인 다양성, 관계성, 보편성 또한 유의적으로 증가하였다. 비교육군의 배려심 및 다문화수용성 사전-사후 평균에는 유의미한 차이가 없었다. 따라서 본 연구에서 개발된 식생활 교육프로그램은 중학생들의 배려심 및 다문화수용성 향상에 긍정적인 효과를 주었음을 시사한다.
기존에 존재하는 비디오 영역을 가로 혹은 세로로 확장하는 비디오 확장 기술에 대한 수요가 높아지고 있지만, 최신 기술로도 모든 비디오를 성공적으로 확장할 수는 없다. 따라서 비디오 확장을 시도하기 전에 해당 비디오가 잘 확장될 수 있을지 판단하는 것이 중요하다. 이를 통해 불필요한 컴퓨팅 자원 낭비를 줄일 수 있기 때문이다. 이 논문은 비디오가 수평 확장에 적합한지 판별하는 비디오 분류기를 제안한다. 이 분류기는 광학 흐름과 적응형 가우시안 블러 네트워크를 활용하여 흐름 기반 비디오 확장 방식에 적용할 수 있다. 학습을 위한 라벨링은 유저 테스트 및 정량적 평가를 거쳐 엄격하게 이루어졌다. 이렇게 라벨링된 데이터셋으로 학습한 결과, 주어진 비디오의 확장 가능성을 분류하는 네트워크를 개발할 수 있었다. 제안된 분류기는 광학 흐름과 적응형 가우시안 블러 네트워크를 통해 비디오의 특성을 효과적으로 포착함으로써, 단순히 원본 비디오나 고정된 블러만을 사용하는 경우보다 훨씬 정확한 분류 성능을 보였다. 이 분류기는 향후 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 몰입감 있는 시청 경험을 위해 장면을 자동으로 확장하는 기술과 함께 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
디지털기기 개발에 있어서 소프트웨어의 중요성이 높아지고, 규모가 커짐에 따라 소프트웨어의 위기를 해결하기 위한 소프트웨어형상관리의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 일반적인 소프트웨어형상관리 시스템들은 영상처리 알고리즘 개발 환경의 특성 및 특징들을 수용하기에 부족하다. 영상처리 알고리즘 개발 환경은 컴파일러와 같은 기본적인 개발 도구 외에 컴포넌트(나 라이브러리)들을 인터액티브하게 조합하고 테스트 할 수 있는 시뮬레이션 환경을 통하여 테스트와 분석을 반복하면서 개발하는 특징을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 시뮬레이션 과정 중에는 유사한 기능을 가진 알고리즘 중에 적합한 알고리즘을 빠르고 효과적으로 찾기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 영상처리 알고리즘 개발 환경에서 사용하는 시뮬레이션 도구를 체계적으로 지원해줄 수 있는 비주얼 워크스페이스 기반의 소프트웨어형상관리 방법과 이를 수용할 수 있는 소프트웨어형상관리 시스템을 제안한다. 또한, 개발된 시스템을 실제 시뮬레이션 도구와 연계하여 소프트웨어형상관리 시스템으로써의 적합성을 확인한다.
Focusing on the communication effects of fast fashion visual merchandising (VM), this paper examines the effects of a fast fashion store's VM attributes on consumer's perceptions of store image towards newness and prestige that influence the time spent at stores as well as the frequency of visits. This study was conducted by collecting data online using males and females in their twenties to forties; subsequently, a total of 382 samples were analyzed. The VM communication effect model utilized in fast fashion stores was developed and tested on structural equation modeling. The findings of the study were as follows. First, the show window presentation and ancillary facilities of VM elements have a positive effect on the perception of newness, while merchandise display, layout, and signage have a positive influence on the perception of prestige. Therefore, the VM elements in the fast fashion stores that affect the perception of newness and prestige are unique. Second, the perceptions of newness and prestige have a positive impact on time spent in fast fashion stores; however, only the perception of store's newness has a significant effect on the frequency of visits. Third, show window presentation and facilities are VM elements that directly influence the time spent and frequency of visits. Finally, we confirm that store image partially mediate between VM elements and shopping behavior at a fast fashion store.
시선 벡터 정답값을 갖는 대규모 데이터의 수집은 시선 추적 분야에서 많은 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 원본 사진의 시선을 수정하는 데이터 증강 기법을 사용하여 제한된 개수의 시선 정답값이 주어진 상황에서 시선 추적 모델의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 시선 구간 다중 클래스 분류를 보조 작업으로 학습하고, 디퓨전 오토인코더의 잠재 변수를 조정하여 원본 사진의 시선을 편집한 사진을 생성한다. 기존의 얼굴 속성 편집과 달리, 우리는 이진 속성이 아닌 시선 벡터의 피치와 요를 지정한 범주 내로 변경하며, 편집된 사진을 시선 추적 모델의 증강된 학습 데이터로 활용한다. 시선 정답값이 5만 개 이하일 때 준지도 학습에서의 시선 추적 모델의 정확도 향상은 제안한 데이터 증강 기법의 효과를 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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