본 논문에서는 컴퓨터의 정보처리 능력과 시각기능인 CCD 카메라의 영상처리 능력을 결합시켜 극한 상황에서도 실제 시스템을 효과적으로 제어할 수 있는 실시간 비전시각 제어시스템을 제안하고, 이를 대표적인 벤치마컴 시스템인 도립진자 시스템에 적용하여 실증하였다. 우선, 전용화 된 하드웨어를 사용하지 않고. 컴퓨터를 직접 사용하므로 영상처리 중에 발생하는 많은 데이터에서 필요한 정보를 신속하게 획득하고 처리할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 또한, 실제 비전 제어시스템을 제작하고, 제안된 알고리즘을 비선형 도립진자의 제어에 적용하여 퍼지 제어기를 설계하므로 컴퓨터를 이용한 실시간 비전 시각 영상처리 제어의 가능성과 우수성을 입증하였다.
인간의 수량지각은 선천적인 능력으로 생각되지만 그 민감도에 있어서는 개인차가 존재할 가능성이 크다. 본 연구는 시각작업기억과 시각탐색 효율성 그리고 수량민감도 능력 간의 상관 여부를 조사하였다. 이를 위해 변화탐지 수행 능력에 기초해 개인의 작업기억 저장용량을 정량화시킨 K-값, 시각탐색 효율성의 지표인 탐색함수의 기울기 그리고 두 점 배열내의 점 개수 간 수량 차이에 대한 민감도를 각각 측정하였다. 이들에 대한 상관 관계분석 결과 시각작업기억 고용량 개인의 경우 점 배열 간 위치 정보가 보전되었을 때 수량 차이에 상대적으로 저용량 개인에 비해 민감했던 반면, 시각탐색 고효율 개인의 경우 점 배열 간 위치 정보가 보전되지 않았을 때 수량 차이에 상대적으로 민감했다. 이러한 결과는 작업기억 고용량 개인들의 경우 점배열을 소수의 점 패턴 형태로 군집화하는 책략을 사용했을 가능성과 함께, 고효율 시각탐색이 가능한 개인들은 배열 내의 개별 점들에 대해 초점 주의를 상대적으로 신속하게 이용하는 책략을 사용했을 가능성을 시사한다. 종합해 볼 때, 개인들의 수량 민감도는 개인의 작업기억 용량 및 초점주의 이동의 효율성에 의존할 가능성이 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 내분삼각형 넓이의 일반화에 대한 탐구 과정에서 GSP가 영재학생들의 기하학적 원리와 개념의 이해를 어떻게 돕고, 일반화 과정에서 시각화한 내용을 어떻게 논리적으로 전개하는가에 대하여 탐구하였다. 이를 위하여 M대학교 과학영재교육원 중등수학 심화과정에 있는 학생 4명을 연구 참여자로 선정하여, 학생들이 삼각형의 각 변을 m:n으로 내분하는 점을 연결하여 만든 삼각형의 넓이와 기존의 삼각형 넓이 사이의 규칙성을 탐구하고 이를 일반화하는 과정에서 수집된 디지털 오디오 녹취물, 학생 활동을 촬영한 비디오 녹화자료와 학생활동지를 서로 연계하여 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, GSP를 활용한 시각화는 수학 영재학생들이 기하학적 원리와 개념을 직관적으로 이해하고 다양한 사례를 검증하여 일반화하는데 도움을 주고, 귀납적 추론 능력과 분석적이고 연역적인 추론 능력을 계발하는데 도움을 준다. 둘째, GSP를 활용한 교수 학습은 수학 영재학생들에게 능동적인 탐구활동을 조장하고 수학적인 개념의 확장이나 사고의 확산에 긍정적인 역할을 한다. 셋째, GSP를 활용한 수학영재 교수 학습은 수업에 소극적인 태도를 보인 학생에게 수업에 적극적으로 참여하도록 함으로써 수학에 대한 흥미와 태도, 자신의 능력에 대한 믿음, 자기 신뢰감 등과 관련된 수학적 과제 집착력을 발현하게 한다.
본 논문에서는 소스코드의 코딩 스타일을 검사하고 코딩 스타일 점수를 얼굴 표정을 이용해 시각화하는 시스템인 StyleVisualizer 를 제안한다. StyleVisualizer 는 스타일 평가 점수에 따라 몇 가지 얼굴로 표현한다. 웃는 표정은 소스코드가 코딩 표준을 잘 준수했음을 의미한다. StyleVisualizer 의 효과를 알아보기 위해 두 분반의 실용 컴퓨터 교과목 수강생을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험에서는 StyleVisualizer 를 사용한 분반과 사용하지 않은 분반에 대해 코딩 표준 준수에 대한 오류 비율을 비교했다. 실험결과, StyleVisualizer 를 사용한 경우 30% 이상 오류 비율이 감소하였다. 논문에서 제안하는 시스템은 학생들에게 자신들의 프로그램에 대한 시각화된 결과를 피드백해 줌으로써 코딩 표준을 준수하고 가독성이 높은 프로그램을 작성하는 능력을 기르는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
지형공간정보체계가 공간분석 및 의사결정을 위한 뛰어난 도구로서 다양한 분야에서 활용되고 있지만 세밀한 도시환경을 3차원으로 묘사할 수 있는 기능은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 3차원 모델링 및 시각화의 최근 기술을 GIS의 3차원 구현능력을 향상시키기 위하여 기존의 GIS 상용 프로그램과 통합하였다. 현실과 매우 근사한 3차원 모형을 하기 위하여 입체항공사진으로부터 빌딩 모형을 제작하였으며 또한 건물의 지붕과 벽의 텍스쳐는 각각 정사항공영상 및 지상사진을 이용하여 생성하였다. 본 연구는 ArcGIS, ArcObjects 및 Visual Basic을 이용하여 구현되었으며 3차원 기하학적 모형과 자료 구조, 텍스쳐 생성 및 이들을 병합한 3차원 도심 모형의 생성 기법을 제시하였다. 그 결과 미국 퍼듀대학 캠퍼스를 현실감있는 3차원 시각화를 구현하였다.
이 연구에서는 고등학교 수학영재와 일반학생들의 수학적 사고력의 차이를 알아보았다. 이를 위하여 9개의 문항으로 구성된 수학적 사고력 검사를 353명의 일반계 고등학교 1학년 학생과 192명의 과학 고등학교 1학년 학생에게 실시하였다. 그 결과 수학적 사고력의 하위요소인 정보의 조직화 능력, 시각화/공간화 능력 및 직관적 통찰 능력이 수학영재와 일반학생을 구분하는 중요한 특성임을 추출하였다.
본 연구는 최소짝을 이용하여 한국인 피 실험자들의 영어자모음과 반모음의 음소구별능력을 살펴본 실험적 연구이다. 음소구별능력을 알아보는 실험의 방법으로는 청해시험을 활용하였으며, 거기에서 얻어진 결과를 통해 다음의 세 가지를 확인할 수 있었다. 첫째, 피 실험자들이 영어자음음소의 구별에 비해 영어모음음소의 구별에 상대적인 어려움을 겪고 있다는 점이다. 둘째, 영어모음음소 중에서도/ə:/와 /ɔ:/의 구별에 심각한 어려움을 겪고 있음을 확인할 수 있었다. 셋째로, 반모음/w/음의 유무에 따른 구별능력에서는 피 실험자 전원이 어려움 없이 구별해내고 있었는데, 이는 반모음/w/의 유무를 단어의 발음에서 쉽게 구별하고 있음을 보여주는 증거이다. 이러한 실험의 데이터 분석을 시각화함으로써 실험결과를 영어교육현장에서 활용할 수 있도록 스펙트로그램의 그림분석을 병행하였다.
기존 가시권 분석에 있어서는 주거지 개발, 도로, 송전선 설치 등에 따른 시각적 영향을 분석하는 연구가 많이 이뤄졌다. 이들은 개발에 따른 시각적 영향을 분석하고 부정적 영향을 최소화시킴을 목표로 하고 있다. 경관이 안공요소의 침입을 수용할 수 있는 정도를 고려하여 각 경관의 수용능력에 따른 개발을 유도함으로써 시각적 환경의 질을 높이고자 하는 것이다. 또한 도심지의 개발로 인하여 중요 문화ㆍ관광자원의 훼손으로 오랫동안 잘 보존되어야할 관광자원에 대한 시각적 영향을 분석하고자 하였다. 본 논문에서는 많은 문화ㆍ관광자원을 보유하고 있는 경주시 지역에 대하여 가시권역을 시각화하고 분석하여 보았다. 우선 경주시 지역에 대한 1:25,000 수치지형도 9장을 중첩하여 Arcview 프로그램을 이용하여 등고선만을 추출하였으며, 추출된 등고선도를 가지고 DEM을 생성한 후 Arc/GIS의 Workstation Arc/Info를 이용하여 가시권역을 나타내어 보았다. 이렇게 나타난 가시권역과 문화ㆍ관광지역과의 중첩을 통하여 가시지역의 범위를 분석하여 본 결과 관측점에서의 가시범위가 약 70%정도로 나타났다.
빅데이터 분석은 경영 및 산업현장에서 다양하게 분석되고 사용되고 있으며, 경영의사결정에서 중요한 역할을 한다. 경영분석 업무에 종사하는 빅데이터 분석 직무자의 직무능력은 반드시 미시적인 IT 기술 습득이 요구되는 것이 아니라, Data Scientist로서 다양한 경험과 인문학적 지식과 분석력이 요구되어진다. 그러나, 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)을 기반으로 하는 국공립 교육기관 및 직무교육기관의 빅데이터 교육은 소프트웨어 공학적 측면에서 진행되고 있으며, 이러한 교육 방법론은 비 기술기반 전공자에게는 어렵고, 비효율적인 결과를 초래하기도 한다. 따라서, 우리는 현재의 빅데이터 플렛폼과 그와 관련된 기술을 분석하여, 그 중에서 현장 직무자에게 반드시 필요한 직무능력 요구수준이 무엇인지를 정의하였다. 그리고, 이를 바탕으로 비 기술기반 전공자를 위한 빅데이터 분석 및 시각화 기법 교육과정을 구성하였다. 특화된 본 교육과정을 경영현장에서 경영분석에 종사하는 금융기관 실무자를 중심으로 Pilot test를 실시한 결과 좀 더 개선된 교육효과를 얻을 수 있었다. 이에 본 연구에서 제시되는 교육방법은 산업전반에서 효율적으로 빅데이터 직무 수행과, 비 기술기반 전공 직무자를 대상으로 빅데이터 분석 및 시각화 교육이 활성화되는 계기가 될 것이다.
본 논문에서는 인간의 시각 인지 능력(Human Visual System; HVS)을 기반으로 하는 영상 품질 측정 방법을 제안한다. 보다 구체적으로 제안하는 시각 인지 기반의 영상 품질 측정 방법은 기존의 객관적인 품질 평가 방법인 PSNR 품질 측정 방법에 1) HVS 에 기반한 foveated contrast sensitivity 을 이용하여 집중 영역으로부터 거리에 따른 인식률 저하를 반영하였으며, 이와 동시에 2) Just Noticeable Distortion(JND)을 통해 영상의 휘도 대비 차이에서 오는 인식률 차이를 반영하여 사용자가 인지하는 품질을 계산하였다. 이러한 연구 결과는 특히 대형 영상의 부호화 과정에서 양자화 및 bit allocation, 또는 기 부호화된 영상의 전송 과정에서 차등화된 오류 보호 기술 등에 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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