본 연구에서는 먼저 영상 초록의 배열 모형을 영상물의 소통 구조 이론, FRBR 모형 및 용어간의 구문적 및 어의적 관계를 고려하는 PRECIS 색인 이론 등을 이용하여 설계하고 이 모형에 따라서 영상 초록을 구성한 후 순차적 영상 초록과 요약문과 색인어 추출의 정확도 측면에서 어떤 차이를 보이는지 6개의 표본 비디오와 26명의 피조사자를 이용하여 실험을 통해서 조사해 보았다. 조사 결과, 배열 모형 기반 영상 초록이 순차적 영상 보다 더 정확한 요약문을 추출하는 것으로 나타났고 색인어 추출의 정확도는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 영상 초록의 반복 보기의 효과를 측정한 결과 순차적 영상 초록을 먼저 보고 배열 모형 영상초록을 반복해서 본 경우에 요약문의 정확도가 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과에 기초하여 디지털 비디오 도서관 환경에서 영상 초록의 두 가지 활용 방안 즉, OPAC 환경에서 영상 초록의 초기값으로 순차적 영상 초록을 제시하고 선택을 통해서 배열 모형 기반 영상 초록이 함께 출력되는 비디오 브라우징 인터페이스를 구성하는 것과 제안된 배열 모형 기반 영상 초록을 영상 질의의 구조화된 매칭 자료로 활용하는 것에 대해서 제안하였다.
과표본화된 이산 웨이브렛 변환은 입력 데이터보다 더 많은 양의 부대역 데이터들이 생성되지만 기존의 웨이브렛 변환의 이동 불변 불만족의 단점을 극복할 수 있다. 비분리 표본화를 기반으로 하는 이산 웨이브렛 변환은 이동 불변의 특징의 만족과 방향 선택성 등에서 더 많은 부대역 영상을 통하지만 더 효율적이다. 본 논문에서는 보다 많은 부대역 영상을 생성하는 2차원 영상처리 과표본화 된 웨이브렛 변환의 효율적인 처리를 가능하게 하여 디지털 영상의 품질 향상 및 잡음제거 응용 분야에 적용시킬 수 있음을 제안하였다.
본 연구는 수술실 신규간호사의 웹 기반 동영상 프로그램 선택속성이 학습 몰입을 매개로 차후 간호 수행능력에 관한 확신에 미치는 영향을 검증하는 것이 목적이다. 연구대상은 인천 및 경기도 소재 대학병원의 수술실 근무 중인 간호사를 대상으로 하였으며, 250개의 표본을 분석에 활용하였다. 연구방법은 구조화된 설문지를 사용하여 2019년 7월부터 8월까지 수집되었다. 참가자들은 인천과 경기에 있는 대학병원 수술실 250명의 간호사이다. 수집 된 데이터는 IBM SPSS Statistics 25.0과 AMOS 24.0을 사용하여 분석하였으며, 구조모형을 통해 위에 적합도 지표를 기반으로 직접효과와 간접효과를 측정하였다. 연구 결과, 수술실 신규간호사는 수술과 1차적으로 직결되는 위생 안전요인과 환자 관리요인을 상대적으로 더욱 중요하게 인지하였다. 학습 몰입을 통하여 차후 간호 수행능력에 관한 확신이 있었고, 위생 안전요인의 경우 학습 몰입이 없어도 수술실 신규간호사가 중요성을 인지하여 차후 간호 수행능력에 관한 확신에 긍정적 영향이 미침을 검증하였다. 따라서 향후 시각적 효과에 더 비중을 둔 웹 기반 동영상 프로그램 구성을 통해 간호의 위생 안전요인뿐만 아니라 환자 관리요인 그리고 간호 관련 요인 모두가 환자의 생명과 회복에 핵심적 단계임을 신규간호사에게 적합하게 이해시킬 필요가 있다.
본 논문에서는 1차 인쇄물을 스캔한 영상에서는 워터마크를 검출하여 저작권 증명이 가능하고, 불법적인 도용을 의미하는 2차 인쇄물을 스캔한 영상에서는 워터마크가 검출되지 않도록 하여 위조 방지가 가능한 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 화소값의 왜곡과 기하학적 왜곡에 강인하기 위하여 LPM(Log-Polar Map) 변환과 DFT(Discrete Fourier Transform) 변환을 사용한다. LPM 변환과정 에서 최대 표본반지름을 선택하여 워터마크 검출성능과 화질을 개선할 수 있었다. 또한 프린트-스캔 처리의 특성을 분석한 후, 프린트-스캔 처리가 DFT의 고주파 밴드에서 왜곡이 커진다는 점을 이용하여, 1차 인쇄물에서는 워터마크가 살아남고 2차 인쇄물에서는 워터마크가 깨어지는 주파수 밴드를 실험적으로 선택하여 워터마크를 삽입하였다. 실험 결과, 1차 인쇄물을 스캔한 영상에서는 유사도가 평균 6.13으로 임계 값 4.0 이상 검출되어 원본 증명이 가능하였고, 2차 인쇄물을 스캔한 영상에서는 유사도가 임계값 4.0 이하인 평균 2.76을 나타내어서 위조 영상임을 확인할 수 있었다.
인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 무분별한 불법 콘텐츠들의 유통으로 인한 저작권 침해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있어, 불법 복제 영상을 검출하는 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 공간영역 상에서 다양하게 변형된 복제 영상과 원본 영상간의 통계적 특성을 이용하여 그 유사도를 측정하고 복제 여부를 판단하는 계층적 구조의 불법 비디오 감식 방법을 제안한다. 영상의 대표적 특성인 휘도 성분에 따라 순위를 매김으로써 공간적 변형에 영향을 받지 않도록 하였으며, 데이터베이스에 저장된 방대한 양의 영상들에 대한 검색시간과 계산량을 줄이기 위해 순위 표본 프레임을 이용하여 유사한 후보 영상군을 추출한다. 이러한 후보 영상군을 대상으로 일반적인 불법 복제 비디오의 형태를 감안하여 각 프레임의 가장자리에 위치한 검은색 영역을 제외함과 동시에 영상의 중앙 영역을 포함하여 통계 검정을 이용함으로써 복제 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 이전 방법에 비해 순위 표본 프레임의 정확도가 유사하면서 선택된 순위 표본 프레임 수가 약 61% 가량 적게 추출하여 특징 정보에 저장되는 메모리 양을 절약할 수 있었다. 또한 영상의 화질 열화, 대비 변형, 확대 및 축소, 화면비 변환, 자막 삽입 등 다양한 공간적 변형에도 포괄적으로 복제 여부를 판단할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
한방 설진 시스템의 자동화 과정에서 혀 영상 분할은 가장 중요한 분야이다. 그러나 대부분의 한방 설진 시스템의 혀 영상 분할 방식은 사용자 기반의 메뉴얼 방식이나 반자동 방식으로 제안되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 한방 설진 시스템의 완전 자동화를 위해서 기존의 스네이크 알고리즘을 기반으로 한 혀 영상 분할의 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 스네이크 알고리즘을 개선한 방법으로서 설진을 위한 혀 영상 특성을 이용하여 포인트들이 안에서 밖으로 역추적하면서 스네이크 에너지 함수가 최소화될 수 있도록 내부 에너지 함수를 개선하였고, 외부 에너지를 계산하기 위해서는 계층적 공간 필터링 방법을 적용하여 잡음에 강인한 특징을 갖는다. 또한 제안한 방법은 표본영상 실험과 실영상 실험을 수행한 결과, 기존 스네이크 알고리즘보다 배경 잡음에 강인함을 보였으며, 임의의 포인트 한 개를 선택하고 해당 포인트의 시작점, 중간점, 끝점에서의 에너지 값을 분석하여 국소적 최저치에 빠지지 않는 강인함을 보였다.
최근 온라인 시장이 성숙해지면서, 추가 성장을 가로막는 많은 문제점이 드러나고 있는데, 이 중 가장 대표적인 문제는 온라인 상품의 동질화로 인한 고객수의 정체를 꼽을 수 있다. 최근 몇 년 사이 온라인 시장의 비중은 많이 증가하였지만, 이제 오프라인으로 영역을 확장하지 않고서는 더 이상의 발전을 기대하기 힘든 상황에 이른 것이다. 이에, 국내외 많은 온라인 기업들은 온라인 채널의 장점에 더해 온라인 플랫폼의 한계를 보완할 수 있는 오프라인 공간을 함께 확보함으로써, 사업영역 및 마케팅 채널을 확대하고자 노력하고 있다. 정보기술(빅데이터, 인공지능 등)을 활용한 대량의 고객 데이터 분석이라는 그들의 경쟁우위를 바탕으로, O4O(Online for Offline) 비즈니스 모델을 구현함으로써, 오프라인으로의 영향력을 꾸준히 강화해나가고 있는 것이다. 한편, 기존의 관련 연구들은 대부분 O2O(Online to Offline) 비즈니스 모델에만 초점을 맞추고 있으며, 최근 몇 년 동안 다양한 산업 분야에서 활발히 시도되고 있는 O4O 비즈니스 모델에 대한 학문적 시도는 아직 많이 부족한 실정이다. 그나마 존재하는 몇몇의 O4O 관련 연구들도 사례분석 및 체험마케팅 기반의 연구에 그치고 있어, O4O 기반 선택속성들과 이들이 고객만족도 및 고객충성도에 미치는 영향에 대한 실증연구가 시급한 상황이다. 이에 본 연구에서는 중국의 대표적인 O4O 비즈니스 모델인 허마셴셩(盒馬鮮生)을 중심으로, 고객의 관점에서 O4O 서비스에 특화된 주요 선택속성을 도출한 후, 이러한 선택속성들이 고객만족도 및 고객충성도에 미치는 영향을 실증해 보고자 한다. 300명의 O4O(허마셴셩) 이용 경험이 있는 고객을 대상으로 한 설문 표본을 구조방정식모델을 활용해 분석한 결과, 총 7개의 O4O 선택속성 가운데 4개(모바일앱품질, 모바일결제, 상품품질 및 매장시설)가 고객만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 고객만족도는 다시 고객충성도(재이용의도, 추천의도 및 브랜드애착)에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 본 연구의 결과는 O4O 서비스 분야의 관리자가 빠르게 변화하는 고객요구에 잘 적응하고, 나아가 어떤 선택속성에 더 많은 자원을 할당함으로써 고객만족도 및 고객충성도를 제고할 수 있는지를 알려주는 중요한 가이드라인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
통행기종점(Origin-Destination)은 경로 선택 및 통행 배정 등 교통계획 측면에서 중요한 정보 중 하나이다. O/D 예측은 대부분 현장 조사나 가구 면접조사를 통하여 표본 O/D를 산출하고 이를 전수화하는 것이 전통적인 방법이고, 가로 교통량과 통행배정모형과의 상호관계 속에서 동적 O/D를 추정하고자 하는 연구도 있다. 그러나, 최근에는 휴대폰 보급의 괄목할만한 증대에 따라 휴대폰 정보를 이용하여 O/D를 추정하는 연구에 관심이 기울어지고 있다. 본 연구에서는 휴대폰 기지국 정보를 이용한 O/D 추정 방법론을 제시하고, 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D로 변환하는 방법론을 제시한다. 연구를 위해 청주시에서 운행중인 택시에 GPS 장비 및 휴대폰 거치대를 설치하여 GPS 위치 좌표, 휴대폰 기지국 좌표를 수집하였고, 이중 3주간의 자료를 디지털 맵에 맵매칭시켜 기지국 위치 기반 O/D와 GPS 위치 기반 O/D를 산출하였다. GPS 위치 기반 O/D를 이용하여 주간 O/D 통행패턴, 주중 O/D와 주말 O/D 통행패턴, 일평균 O/D와 오전${\cdot}$오후 첨두시 O/D 통행패턴 사이의 관계를 산점도 및 상관계수로부터 유추한 견과, 주중 O/D와 주말 O/D간에는 통행패턴의 차이가 있으며, 오전 첨두시와 오후 첨두시의 통행패턴 역시 차이가 아는 것을 확인할 수 있었다. 휴대폰 기지국 기반 O/D를 행정동 기반 O/D화하는 방법으로 GPS 분포비를 이용한 방법과 기지국 커버리지 면적비를 이용한 방법을 제시하였으며, 두 방법 모두 참 O/D라 생각할 수 있는 GPS 위치 기반 O/D와 크게 다르지 않은 것을 상관계수, 평균절대오차율(MAE), 제곱근 평균제곱오차(RMSE)를 통하여 확인하였다. 향후 휴대폰 정보만을 이용하는 경우에는 휴대폰 기지국 커버리지 면적비를 이용하는 방법을 이용하면 O/D를 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 현재의 표본 택시 O/D를 전수화하는 방법도 제시하였다.
본 논문에서는 야외 및 실내에서 촬영된 차량 영상에 대해 실시간으로 차량 색상을 인식할 수 있는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 알고리즘을 제시한다. 전처리 과정에서는 차량 색상의 표본 영상들로부터 특징벡터를 계산한 뒤, 이들을 색상 별로 조합하여 GPU에서 사용할 참조 텍스쳐(Reference texture)로 저장한다. 차량 영상이 입력되면, 특징벡터를 계산한 뒤 GPU로 전송하고, GPU에서는 참조 텍스쳐 내의 표본 특징리터들과 비교하여 색상 별 유사도를 측정한 뒤 CPU로 전송하여 해당 색상명을 인식한다. 분류의 대상이 되는 색상은 가장 흔히 발견되는 차량 색상들 중에서 선택한 7가지 색상이며, 검정색, 은색, 흰색과 같은 3가지의 무채색과 빨강색, 노랑색, 파랑색, 녹색과 같은 4가지의 유채색으로 구성된다. 차량 영상에 대한 특징벡터는 차량 영상에 대해 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상모델을 적용하여 색조-채도 조합과 색조-명도 조합으로 색상 히스토램을 구성하고, 이 중의 채도 값에 가중치를 부여함으로써 구성한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 다양한 환경에서 촬영된 많은 수의 표본 특징벡터를 사용하고, 색상 별 특성을 뚜렷이 반영하는 특징벡터를 구성하였으며, 적합한 유사도 측정함수(likelihood function)를 적용함으로써, 94.67%에 이르는 색상 인식 성공률을 보였다. 또한, GPU를 이용함으로써 대량의 표본 특징벡터의 집합과 입력 영상에 대한 특징벡터 간의 유사도 측정 및 색상 인식과정을 병렬로 처리하였다. 실험에서는, 색상 별로 1,024장씩, 총 7,168장의 차량 표본 영상을 이용하여 GPU에서 사용하는 참조 텍스쳐를 구성하였다. 특징벡터의 구성에 소요되는 시간은 입력 영상의 크기에 따라 다르지만, 해상도 $150{\times}113$의 입력 영상에 대해 측정한 결과 평균 0.509ms가 소요된다. 계산된 특징벡터를 이용하여 색상 인식의 수행시간을 계산한 결과 평균 2.316ms의 시간이 소요되었고, 이는 같은 알고리즘을 CPU 상에서 수행한 결과에 비해 5.47배 빠른 속도이다. 본 연구에서는 차량만을 대상으로 하여 색상 인식을 실험하였으나, 일반적인 피사체의 색상 인식에 대해서도 제시된 알고리즘을 확장하여 적용할 수 있다.
모든 유치에 알맞은 색조의 복합레진을 수복하는 것은 소아치과 의사에게 큰 어려움이다. 최근 개발된 단일 색조 복합레진은 구조색 현상을 기반으로 주변 치질과 유사한 색상을 나타낼 수 있다. 이 연구는 단일 색조 복합레진의 유치에서의 색조 적응력(Color adjustment potential, CAP)을 일반적인 다색조 복합레진과 비교하여 평가하기 위한 연구이다. 한 개의 단일 색조 복합레진과 두 개의 다색조 복합레진이 연구에 포함되었다. Single, dual 두 종류의 표본이 제작되어 평가되었다. Single 표본은 실험군 레진을 이용하여 제2유구치 인공치를 복제하여 제작하였다. Dual 표본은 발거된 제2유구치 협면에 와동을 형성한 뒤 실험군 레진을 수복하여 제작하였다. 측색계를 이용하여 발거된 치아 및 제작된 표본의 L*, a*, b* 값을 측정하였다. Single, dual 표본에 대한 ΔEab* 값과 CAP 값의 평균을 계산하였으며 Bonferroni 사후 분석을 이용하여 실험군 레진 간의 통계적 유의성을 확인하였다. 실험 결과 단일 색조 복합레진이 다른 복합레진들에 비해 유의하게 큰 ΔESingle 값을 나타내었다(p < 0.0167). 모든 실험군 레진 간 유의한 ΔEDual 값의 차이는 관찰되지 않았다. 단일 색조 복합레진은 다른 다색조 복합레진들과 비교 시 가장 높은 CAP 값을 나타내었다. 단일 색조 복합레진은 제2유구치에서 다른 다색조 복합레진에 비해 준수한 색조 적응력을 나타내었다. 단일 색조 복합레진은 제2유구치에서 색조 선택 과정을 단순화하면서 심미적인 수복물을 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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