현대사회에서 시민들의 안전과 삶의 질적 측면을 적극 고려하는 범죄예방활동은 범죄의 발생을 사전에 방지하고, 효과적인 범죄예방 전략을 통해 사회구성원들의 관심을 이끌어내고 가치를 부여하는 것이 상당히 중요하다고 할 수 있다. 범죄예방을 위한 정책과 기법들은 시간이 흐를수록 보다 과학적이고 최첨단적인 방법으로 이루어지고 있다. 특히 오늘날 대표적인 범죄예방의 최첨단 전략이 민간경비영역에 많이 도입되고 있다. 그러나 민간경비에 첨단기술이 많아지면서 비용이 상승하고 투자대비 효과에 대한 의문도 일부 제기되고 있다. 이러한 현실을 극복하기 위한 방법 중 하나가 환경설계를 통한 범죄예방(CPTED) 전략이다. 이는 적은 비용으로 범죄를 예방할 수 있도록 주위의 환경을 개선하는 것으로 자연적 감시원리, 접근통제, 영역성, 감시강화 활동의 지원, 유지 및 관리의 원리를 강조하는 다각적인 범죄예방 접근이라고 할 수 있다. 범죄예방과 관련된 방어공간의 영역설정은 민간경비와 CPTED의 영역과 활동의 영역을 결정지으며, 현실적으로 범죄에 대한 예방과 방어공간을 고려해야 한다. 범죄의 사전적 예방이 강조되고 있는 현대사회에서 범죄예방을 위한 접근 시각과 방법을 달리하는 민간경비와 CPTED의 이질적인 측면과 기술적이고 전문적인 영역에서 어느 정도 중첩이 되는 동질적인 측면이 있으며, 궁극적으로는 범죄에 대한 공간과 환경적인 접근을 통해 예방을 하는 것이다. 이러한 민간경비와 CPTED는 범죄예방활동과 관련해서 범죄가 발생할 수 있는 기회를 감소시키기 위한 공간적인 시각과 다각적인 접근을 의미하고, 특정행동에 해당하는 범행과 그 기회를 억제하거나 유인하기 위한 범죄예방 정책이라 할 수 있다. 결국, 범죄의 사전적 예방이 강조되고 이와 관련된 전략이 요구되는 가운데 민간경비와 CPTED의 상호의존성과 관련하여 다음과 같은 사항을 고려해야 한다. 첫째, 범죄예방에 대한 접근 방법과 주체 그리고 규모의 다양성, 둘째, 민간경비와 CPTED의 특성과 한계를 고려한 영역 설정, 셋째, 상호의존적인 민간경비의 첨단적이고 과학적인 발전과 범죄예방에 대한 CPTED의 방어공간영역을 전문적으로 연구하여 접목하는 것이 바람직할 것이다.
본 논문은 퍼지 C-평균 분류기와 적응적 블록 분할을 사용한 역광 영역 검출과 공간 적응적 대비 확장을 사용한 역광 영역 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 이론에 의해 계산된 최적의 임계값을 기반으로 적응적 가변블록 분할을 사용하여 역광 영상을 어두운 역광 영역과 밝은 배경 영역으로 구분한다. 가변블록에 의한 블록화 현상을 없애기 위해 유도 필터(guided filter)를 사용하여 역광 영역을 객체 영역에 적합하게 세분화한다. 마지막으로 검출된 역광 영역은 공간 적응적으로 대비가 확장되어 조도를 개선한다. 제안된 방법은 최적의 임계값을 사용하여 영상을 분할하기 때문에 입력 영상에 따라 적응적으로 영역을 분할하고 저조도 영역을 개선하며, 사용자의 별도의 설정이 없이 입력 영상에 따라 자동적 역광 영상 개선이 가능하다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법보다 역광 영역에 존재하는 피사체의 정보를 효과적으로 개선할 수 있으며, 복잡한 분할 방법을 사용하지 않고 빠르게 역광 영역을 검출할 수 있음을 보인다.
본 연구의 목적은 국가 수준의 종단 연구 자료인 한국아동패널 자료를 활용하여 유아가 선호하는 놀이영역을 예측하는 변인들의 관계를 탐색하여 유아의 놀이행동에 대한 이해를 증진시키고자 하는 것이다. 이를 위해 유아의 성을 통제변인으로 설정하고 창의성과 또래놀이행동이 유아의 놀이영역 선호에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보았다. 본 연구에서 밝힌 연구 결과는 다음과 같다. 첫째 유아의 성에 따라 창의성, 또래놀이행동, 놀이영역 선호의 차이가 나타났다. 둘째, 유아의 창의성과 또래놀이행동이 놀이영역 선호에 미치는 영향을 알아본 결과, 쌓기놀이영역 선호집단을 기준으로 할 때 언어영역, 미술영역, 수조작놀이영역, 역할놀이영역 선호에 영향을 미치는 요인은 다르게 나타났다. 본 연구는 유아의 놀이영역 선호에 영향을 미치는 변인들을 탐색하여 유아의 놀이행동을 위한 기초자료를 제공하고 있다는 점에서 시사하는 바가 크다.
목적 : 감마 카메라를 이용하여 사구체 여과율을 측정할 때 설정하는 배후 방사능 관심 영역의 위치에 따라 사구체 여과율이 어떻게 달라지는 지를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 성인 63명(남:여=39:24, 평균나이:37.9세)을 대상으로 하였다. 감마 카메라를 이용한 사구체 여과율 측정은 Tc-99m-DPTA와 Gates 방법을 이용하였다. 배후 방사능 관심 영역은 5개 부위로 설정하였고, 이들은 각각 신장 하방, 신장 주위, 신장 상방, 신장 측방, 양측 신장 사이였다. 또한 같은 사람에서 I-125-iothalamate를 주사하고 4시간까지 1시간 간격으로 혈액과 소변을 채취하여 사구체 여과율을 측정하였다. 두 검사 사이의 간격은 3주 이내인 경우만을 대상으로 하였다. 먼저 감마 카메라법과 I-125-iothalamate 측정법으로 얻은 사구체 여과율의 상관 관계를 상관 분석을 이용하여 비교 분석하였다. 그리고 신장 깊이가 7cm 이상인 경우를 1군으로, 7cm 미만인 경우를 2군으로 나누어 각 군에서 얻어진 Gates 방법을 이용한 측정치와 I-125-iothalamate법을 이용한 측정치들을 비교 분석하였다. 결과: 배후 방사능 관심 영역을 신장 상방과 양측 신장 사이에 설정하고 측정한 사구체 여과율이 I-125-iothalamate 사구체 여과율과 가장 좋은 상관 관계를 보였다(r=0.462:0.454, p=0.0001, 0.0002). 신장 깊이가 7cm 미만인 군에서는 5개 부위에 배후 방사능을 설정하고 Gates 방법을 이용하여 측정한 사구체 여과율이 모두 I-125-iothalamate을 이용하여 측정한 사구체 여과율과 통계적으로 유의한 상관 관계를 보였으나(p<0.01), 신장 깊이가 7cm이상인 1군에서는 5개 부위에 배후 방사능을 설정하고 Gates 방법을 이용하여 측정한 사구체 여과율이 모두 I-125-iothalamate을 이용하여 측정한 사구체 여과율과 통계적으로 유의한 상관 관계를 보이지 않았다. 결론: Gates 방법을 이용한 사구체 여과율 측정에서 배후 방사능 관심 영역은 신장의 상방과 양측 신장사이, 즉 혈액 풀 방사능이 많이 분포하는 부위에 설정하는 것이 I-125-iothalamate을 이용한 사구체 여과율과 가장 높은 상관 관계를 보였고, 신장 깊이가 깊지 않은 2군에서 두 사구체 여과율은 더 높은 상관 관계를 보였다.
의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. 컴퓨팅 분야에서의 이러한 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리된다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력 정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map 정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map의 특징점들을 2차원 영역성장법의 씨앗점으로 설정한 후, 검출된 영역의 최종 경계선 보정작업을 통해 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과, 평균 7.5%의 평균 영역 차이로 기존의 대표 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.
본 논문에서는 색상 정보와 변형 모델을 이용한 얼굴 영역 및 얼굴의 특징 영역의 자동 검출 방법을 제시한다. 영상으로부터 획득할 수 있는 정보 중 가장 빠르고 쉽게 얻을 수 있는 정보가 색상 정보이며, 색상정보는 사물을 판단함에 있어서 가장 효율적이면서 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문에 얼굴 영역 검출 방법으로 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 얼굴영역 및 얼굴 특성 추출함에 있어 컬러모델 사용 시 외부 조명의 영향을 줄여주는 조명 보정 방법을 제시하고, 조명 보정에 의해 평활화 된 YCbCr 색상모델에 적용하여 각 성분 특성을 고려한 얼굴영역 및 얼굴의 특성 영역에 해당하는 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 검출된 얼굴후보 영역 및 특성 영역은 가변 모델인 동적 윤곽선 모델의 초기 값으로 자동 적용되어 윤곽선 모델 적용 시 문제점가운데 하나인 초기 값 설정문제를 해결함과 동시에 얼굴 및 얼굴 특징 정보의 정확한 윤곽선을 추출하는데 사용된다. 실험 결과 제시된 방법을 적용한 결과 빠르고 효과적으로 얼굴 및 특성 영역을 검출 할 수 있음을 입증 할 수 있었다. 이상에서 추출된 얼굴의 특성정보는 차후 얼굴 인식 및 얼굴 특성을 설명하는 얼굴 특성 서술자로 사용될 수 있다.
과거에 비해 현재는 네트워크를 통해서 수없이 많은 이미지와 영상을 많은 사용자들이 공유하고 있다. 이러한 연유로 이미지 또는 영상의 압축에 대해서 많은 연구들이 진행되어지고 있다. 그 중에서도 특정한 목적을 위해 이미지의 특정영역에 관해서만 관심을 갖는 경우가 존재한다. 예를 들어 ATM과 같이 배경보다는 사람의 얼굴을 중요시 여기는 기기에서는 관심영역을 설정하여 압축하는 방법이 중요시 되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 한 이미지 내에서 관심영역과 비관심영역을 구분하고, 관심영역에 대해서는 높은 퀄리티를 유지하되 비 관심영역에 대해서는 낮은 퀄리티로 압축하여 사용자가 의도하는 관심도를 고려할 수 있도록 새로운 압축방법을 제시한다. 인간 시각체계는 어두운 영역에서보다는 밝은 영역에서 밝기 변화의 민감도가 낮다는 특성과 이미지 압축 시 사용되는 블록의 특성인 표준편차를 이용하여 새로운 관심영역을 정의하여 사용한다. 마지막으로 제시된 방법을 JPEG을 변형하여 실험해봄으로써 검증하였다.
주파수 영역 광 CDMA방식에 의한 광센서 네트워크에서 접속 가능한 광센서의 수량을 증가시키기 위하여 이득 포화 증폭기를 사용하여 액세스 잡음을 억압한다. 시뮬레이션 분석을 통하여 제안 광센서 네트워크에서 광센서의 스위핑 주파수를 10MHz이하로 설정하고 이득 포화증폭기의 이득을 증가시키면 엑세스잡음이 억압되고, 동시에 접속 가능한 광센서의 수가 종래의 방식에 비해 대폭으로 개선되는 것을 알 수 있다. 요구 SNR이 20dB이고 광센서의 스위핑 주파수가 10MHz일 경우 이득 포화 증폭기의 이득을 10dB로 설정하면 동시에 접속 가능한 광센서의 수가 종래의 방식에 비해 4배 이상으로 개선되는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 화재의 조기 감지를 위하여 카메라 입력영상으로부터 화염과 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 화염과 연기는 특정 색분포를 가지며 지속적으로 형태가 변화하며 움직인다. 제안하는 화염검출 알고리즘은 화염의 색분포와 영상 프레임간의 변화를 측정하여 후보영역을 설정하고 화염의 움직임벡터를 계산하여 화염을 확정한다. 연기에 의하여 영상의 고주파수 성분이 감소하기 때문에 경계값의 변화는 연기의 중요한 특징이다. 연기검출은 색분포, 영상 프레임간의 변화 그리고 경계를 이용하여 후보영역을 설정하고 움직임 벡터를 계산하여 결정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘으로 화염과 연기를 검출할 수 있음을 보인다.
본 연구는 의료영상내 특징정보를 추출 및 평가함으로서 정밀의료 실현 가능성을 확인하고자 하였다. 영상화는 PET/CT 및 MRI 스캐너를 이용하여 암환자의 기능적 정보와 해부학적 정보를 획득하고 관심영역을 설정하였으며 각각의 영상내 특징정보를 추출하였다. 영상내 특징정보는 GLCM을 이용하여 에너지, 대비, 엔트로피, 균질성을 획득하였고, 획득된 영상 데이터에 따른 관심영역 설정 차이를 확인하였다. 영상내 특징 정보는 MRI 영상의 해부학적 정보를 이용한 분석결과에서 엔트로피 및 균질성이 PET 보다 증가 하였고 대비는 감소함을 확인하였다. 추후연구는 다양한 영상내 특징 정보를 획득하고 정밀의료를 위한 기계학습에 활용할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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