본 논문은 모니터나 스마트TV 등에서 재생 중인 동영상 재생기의 창 영역을 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 단순히 시간적 차이 유무로 판단하거나 운영체제로부터 정보를 가져오는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 재생기 검출 기법은 영상 신호의 시공간적 특성 및 꼭지점 검출 필터를 이용하여 매우 정확하게 재생기 영역을 검출할 수 있다. 먼저, 영상 신호의 시간적 특성을 이용하여 재생기 창의 초기 영역을 설정한 뒤, 그 초기 영역을 기반으로 영상의 공간적 특성인 에지 정보와 꼭지점 검출 필터를 이용하여 재생기 창 영역의 네 꼭지점들의 위치를 계산한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 빠른 연산 속도와 정확한 검출 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 컨테이너 식별자 영상 인식 시스템의 전처리 과정에 다중 임계 영역을 사용하는 방안을 제안한다. 컨테이너 영상의 특징을 이용해서, 설정된 여러 개의 후보 임계 영역들을 사용해서 영상을 각각 이진화하고, 각각의 이진 영상에 대해서 라벨링, 패널링 등을 함께 진행하면서 최종적으로 최적의 문자 영역을 추출한다. 또한 유사한 방법을 적용해서 잡음을 제거하고 개별 문자를 분리한다. 영상 162장을 사용한 실험에서 문자 영역 분리와 개별 문자 분리의 성공률이 각각 99.04%와 98.09%가 되었다.
인체의 해부학적 구조에 관해 다른 영상들보다 정확한 정보를 제공하는 MRI에 대해 많은 연구가 진행중이다. 본 논문에서는 대퇴골두 무혈성 괴사의 자동 진단에 필요한 대퇴골두 영역의 추출에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 대퇴골두의 해부학적 특성과 Hough transform을 이용하여 대퇴골두 영역을 설정하였고, 대퇴골두 영역을 분할하는 방법으로서 영역 확장법과 히스토그램 기반 영역 분할 방법의 장점을 결합한 방법을 고안하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 정상적인 대퇴골두와 무혈성 괴사의 초기 단계의 대퇴골두 뿐만 아니라 괴사가 심한 대퇴골두에 대해서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
범용성을 지닌 문자 영역의 추출을 위해서는 대상화상에 의존하지 않는 정보를 활용 할 필요가 있다. 본 논문에서는 문장영역의 추출문제를 코스트 최소화 개념으로 접근 하여, 문자의 일반적 특징들을 종합적으로 고려하는 결과를 얻을 수 있는 범용성을 띤 영역추출방법을 제안한다. 구체적으로는, 문자의 형상과 배치에 관한 규칙성을 구하고자 하는 해에 대한 조건으로 설정, 그조건을 충족시키는 해가 최소값을 갖는 코스트 함수로 도입하고, 이 함수를 Simulated Annealing법에 의해 최소화하여 영역추출을 한다. 본 방법은 코스트 함수를 정의한다는 점에서 다른 방법과 확연한 차별성을 갖는다. 본 코스 트 함수를 이용한 영역 추출실험 결과, 실험가설에 부합되는 결론을 얻어 제안방법의 유효 성이 확증되었다.
다중지능은 하워드 가드너가 제시한 개념으로, 지능이 단일한 지적 능력을 나타내는 구조(construct)이라기 보다는 다차원적인 복수의 하위 능력들로 구성된 것이라는 의미를 담고 있다. Gardner는 다중지능의 구성을 음악지능이나 신체운동지능, 논리수학지능, 언어지능, 공간지능, 인간친화지능, 자기성찰지능 그리고 자연친화지능 등과 같은 상호독립적 능력으로 분류하고 있으며, 각 개인은 각 능력 영역에서 다른 발달 수준을 가지고 있다고 본다. 본 연구는 창업자의 다중지능의 영역별 발달 특성이 창업 실행 행동, 창업 분야, 창업 성과 만족도에 영향을 미치는지를 알아보는 것을 통해 예비 창업자들이 본인의 적성과 재능에 적합한 분야에서의 창업 가능성을 탐색하도록 돕는 지도자들에게 시사점을 제공하고, 향후 창업가 육성 프로그램의 구성 개선안을 마련하는 데에 기여하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 2018년 중소기업진흥공단 청년창업사관학교에 입교한 만 39세 이하의 청년창업자 200인을 대상으로 다중지능검사와 인구통계학적 특성 및 창업 특성에 대해 묻는 설문조사를 실시한 후, Pearson 상관계수 및 다변량분산분석을 통해 수집된 자료를 분석할 예정이다. 연구목적을 달성하기 위하여 설정한 가설은 다음의 3가지이다. 가설 1. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준과 창업 실행에는 정적인 상관이 있을 것이다. 가설 2. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준에 따라 창업자가 선택한 창업 분야에 유의한 차이가 있을 것이다. 가설 3. 창업자의 다중지능 영역별 발달 수준에 따라 창업자의 창업 성과 만족도에 유의미한 차이가 있을 것이다.
본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 빠른 시간 내에 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.
본 논문에서는 색조 도플러 초음파 영상에서 K-Means 알고리즘을 적용하여 혈류 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완 동맥의 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥의 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 K-Means 기반 양자화 기법을 적용한다. 실험에서 제안 된 방법은 현장 전문가의 검증을 거쳐 30건 중 28건 (93.3%)에서 혈류 영역을 성공적으로 추출하였다. 그리고 제안된 K-Means 기반 혈류 영역 추출 방법을 30개의 색조 도플러 초음파 영상에 적용하여 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 영역과 제안된 방법을 비교 분석한 결과, 정확도가 평균적으로 94.27%로 나타났다.
본 연구는 1993년부터 시행된 대학수학능력시험 수학 영역의 변화를 살펴봄으로써 향후 수학 영역 체제의 개선 방향을 탐색하고 우리나라 고등학교 수학교육에서의 평가 방향 정립을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 대학수학능력시험 수학 영역을 시험 체제, 내용 영역, 행동 영역을 중심으로 분석하고 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 시험 체제는 시험 시간, 문항 수 외에 평가 요소와 문항 유형 등에도 영향을 미쳤음을 확인하였다. 둘째, 내용 영역 분석을 통하여 교육과정과 평가 영역의 관계성을 확인하고, 평가 영역 설정의 중요성을 확인하였다. 셋째, 행동 영역 분석을 통하여 특정 행동 영역에서 문항 유형의 고착화 가능성을 확인하고, 평가 문항의 유형에 대한 지속적 변화의 필요성을 확인하였다. 이를 바탕으로 대학수학능력시험 수학 영역에서의 시대적 요구와 변화를 반영할 수 있는 평가의 방향과 그에 따른 제반 사항에 대하여 논의하였다.
영향권은 도로시설물 건설 이후에 통행패턴이 현저하게 변화되는 지역을 의미한다. 영향권은 교통수요 예측이나 경제성 분석시 공간적 범위를 결정하는 중요한 기준이 된다. 그러나 현존하는 영향권 설정 방법(O/D를 이용한 방법, 교통량의 변화를 이용하는 방법, 교통량의 변화율을 이용하는 방법)들은 영향권 설정에 대한 일정한 기준이 없어 분석가의 판단에 따라 임의로 영향권이 좌우되는 한계가 있다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 영향권 설정방법을 분석하고, 통행시간을 이용한 영향권 설정방법을 새로이 제시하였다. 통행시간을 이용한 영향권 설정방법은 죤간 통행시간자료를 바탕으로 사업지역 죤 발생량을 기준으로 95%의 교통량이 통행하는 지역 중 통행시간의 95%에 해당하는 영역까지를 영향권으로 설정하는 방법이다. 또한 이 방법을 통해 영향권 설정에 대한 일정한 기준을 제시하였다.
자연스러운 사용자 작업 환경인 헤드 제스처 인터페이스를 구현하기 위해서는 얼굴 영역 추출에 관한 연구가 선행되어야 하는데, 최근에는 동영상에서 얼굴 영역을 추출하기 위해 색상 정보를 이용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 대표적으로 사용되는 HSI 컬러 모델과 YIQ 컬러 모델의 각 색상 성분인 H(hue)와 I(in-phase)를 이용하여 얼굴 영역의 추출 성능을 비교한다. 먼저 각 색상 성분에 대해 임계 구간 변화에 따른 최적의 얼굴색 구간을 설정하여 얼굴 영역 추출의 정확도를 비교한다. 다음으로 설정된 최적의 얼굴색 정보와 움직임 정보를 결합한 영상에 대해 얼굴 박스를 추출함으로써 최종적인 얼굴 영역 추출의 정확도를 비교 평가한다. 실험 결과, 최적의 얼굴색 정보를 표현하는 구간은 HSI의 H 성분의 경우 $0^{\circ}{\sim}14^{\circ}$, YIQ의 I 성분은 $-22^{\circ}{\sim}-2^{\circ}$인 것으로 나타났다. 이 최적 구간에 의한 각 색상 성분의 얼굴 영역 추출의 정확도에서는 I 성분이 H 성분에 비해 약 10% 정도 높은 추출율을 나타냈으며, 최적의 얼굴색 정보와 움직임 정보를 결합한 영상의 경우에서도 I 성분이 약 3% 정도의 보다 나은 얼굴 영역 추출 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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