본 연구에서는 미래 유망산업영역 발굴시 기술영역과 산업/사업 영역을 연계하고, 국가적 차원과 기업차원에서의 유망산업 영역을 연계할 수 있는 방법론을 제시함으로써 기존 연구가 가지는 한계점을 극복하고자 하였다. 즉, 주요기술을 중심으로 국가적 차원의 유망산업 발굴을 주요 내용으로 하는 기존의 연구로부터 출발하여, 국가차원으로부터 기업차원으로 대상을 세분화하고, 유망산업의 기술-산업간, 산업-사업간 영역의 연계를 강화하고자 하였다. 이를 위하여, KISTI에서 개발한 새로운 유망산업/사업영역 발굴 프로세스를 새로운 방법론으로 제시하고, 발굴된 유망산업 및 사업영역의 평가에는 내 외적 평가 7단계 프레임워크를 활용하였다.
대장과 소장에서 모두 폐색 영역을 검출하기 위하여 본 논문에서는 기존에 연구된 장 폐색 영역 검출 방법과 ART2 알고리즘을 이용한 대장 폐색 영역과 소장 폐색 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존에 연구된 방법을 이용하여 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역을 ART2 알고리즘을 이용하여 영상을 군집화 한다. 군집화된 ROI 영역과 기존에 연구된 방법으로 X-ray 영상에서 검출한 장 폐색 영역의 형태학적 특징을 비교 및 분석하여 장 폐색의 형태학적 특징을 포함하는 클러스터를 분석한다. 따라서 장 폐색 영역에 해당되는 클러스터로 분류된 영역 내부를 클러스터의 중심에 해당되는 픽셀로 모두 대체한다. 그리고 $3^*3$ 필터를 이용한 침식과 팽창 연산을 적용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 각 객체들을 라벨링한 후에 크기를 비교하여 배경과 기타 지방 영역을 제거하고 남은 객체들을 장 폐색 영역으로 검출한다. 제안된 추출 방법을 장 폐색 X-ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존에 연구된 방법으로 추출에 성공한 대장 장 폐색 영상과 추출에 실패한 소장 폐색 영상 모두에서 추출되는 것을 확인하였다.
최근 모바일 기기로 획득된 영상을 이용한 다양한 분야의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 스마트폰의 보급이 확대되면서 증강현실을 지원하고자 자연영상으로부터 문자정보를 추출 및 인식하여 이미지 검색을 가능하도록 하는 많은 연구도 진행되고 있다. 자연영상에서 한글문자 영역 검출은 한글문자 인식을 위한 전단계로서 다양한 환경에 노출된 문자영역을 정확히 검출하는 것이 인식 성능을 결정함으로 중요한 전처리 단계이다. 본 연구는 한글문자 영역의 에지 및 지역적 연결요소 성분 특징을 이용하여 한글문자 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 에지 및 연결요소 성분의 특징을 검출하고, 그 결과를 레이블화하고 이를 분석함으로서 한글문자 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 검증과정을 수행하여 최종적인 한글문자 영역을 추출한다. 제안한 방법은 다양한 환경에서 얻어진 자연영상을 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결요소 성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 한글 문자영역 검출의 정확도를 향상하였다.
본 연구는 크게 두 부분으로 이루어져 있다. 연구 1에서는 창의성의 영역 특수성과 영역 보편성의 문제가 109명의 초등학교 2학년생들을 대상으로 연구되었다. 연구 1의 주목적은 첫째, 세 가지 다른 영역간의 아동들의 창의성의 상관관계를 검토하고, 둘째, 아동들의 일반적인 창의적 사고능력과 세 영역에서의 창의성의 관계를 조사하고자 하는 것이다. 연구 2에서는 연구 1에 참여하였던 학생의 일부 (71명)을 대상으로 후속연구를 실시하였다. 연구2에서는 전문가 평정에 의한 창의적 수행평가가 3년이라는 기간동안 장기적 안정성을 나타내는가의 문제와 최근 이슈로 대두되고 있는 창의성의 영역문제에 있어서의 방법론적 효과에 대하여 살펴보고자 하였다. 즉, 실제의 수행평가를 사용할 경우와 자기보고 형식을 사용할 때에 창의성의 영역 문제에 대한 결과가 다르게 나타날 수 있음을 살펴보고자 하였다. 본 연구의 결과는 아동들의 창의력이 영역 보편적이기보다는 다소 영역 특수적이라는 입장을 지지하고 있다. 본 연구에서 아동들은 세 가지 다른 영역에서 일관성 있는 창의적 능력을 보이기보다는 각 영역 간 폭 넓은 창의력의 차이를 보이므로 창의력이 상당히 영역 특수적임을 제시했다. 또한 아동들의 일반적인 창의적 사고 능력을 측정하기 위해 사용된 창의성 검사들은 세 가지 영역에서 드러난 아동들의 창의성과 매우 낮거나 무의미한 상관관계를 보였다. 이와함께 이 연구는 전문가 평정에 의한 아동의 창의적 수행평가가 적절한 신뢰도 뿐 아니라 장기적으로도 안정적이고 타당한 창의성 평가 방법일 수 있음을 시사하였으며 창의성에서의 영역문제가 어떠한 접근 방법을 취하느냐에 따라 결과가 다르게 나타날 수 있음이 제기되었고 그에 따른 논의가 전개된다.
본 연구는 의료영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 MR영상 중에서 머리 부위의 질병인 뇌종양에 대한 진단을 돕기 위한 연구이다. 뇌 MR영상의 T2강조 영상을 살펴보면, 종양 영역은 명암이 밝게 나타나고 종양 영역의 주변은 어둡게 나타나는 특성을 볼 수 있다. 따라서 제안된 방법은 뇌종양 특성인 명암의 밝기 정보를 기반으로 비정상 영역 내에서 명암 정보가 유사한 영역끼리 그룹화하고 그 중에 가장 밝은 영역을 종양 후보 영역으로 추출한 후 각 후보 영역들 중에서 MBR이 가장 큰 것을 종양으로 검출한다.
본 논문은 상향식 현저함 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 시각적 주의를 갖는 영역들을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 인간의 시각 시스템과 같이 사전 지식 없이 시각정보의 공간적인 분포에 근거하여 장면을 해석하는 상향식 현저함 모델 방법을 입력 영상에 적용하여 관심 물체 영역을 검출하는 연구이다. 상향식 현저함 방법은 Treisman의 세부특징이론 연구에서 제시한 바와 같이 시각적 주의를 갖는 영역은 시각정보의 현격한 대비차이를 가지는 영역으로 집중되어 배경에서 관심영역을 구분할 수 있다. 입력 영상에서 현저함 모델을 통해 3차원 현저함 맵을 생성한다. 그리고 생성된 현저함 맵으로부터 실제 관심영역들을 검출하기 위해 제안한 방법에서는 적응적 임계치 방법을 적용하여 관심영역을 검출한다. 제안한 방법을 관심영역 분할에 적용한 결과, 영역 분할 정확도 및 정밀도가 약 88%와 89%로 제시되어 관심 영상분할 시스템에 적용이 가능함을 알 수 있다.
본 연구에서는 영역 분할 알고리즘과 3차 스플라인 보간법을 이용하여 스테인드 글라스 렌더링을 위한 개선된 유리 타일 생성 알고리즘을 제안하였다. 먼저 유리 타일의 초기 형태를 추출하기 위하여 입력 영상에 Mean shift 분할 알고리즘을 적용하였다. Mean shift 분할 알고리즘은 영상의 각 픽셀(pixel)에서의 지역 밀도 최대 점(local density maximum)을 찾아 클러스터링(clustering)하는 알고리즘으로 영상을 효과적으로 분할할 수 있다. 그리고 분할된 영역에서 영역을 사용자 입력으로 병합하고, 영역에서 부적절한 형태를 없애기 위해 본 연구에서는 형태론적 연산(morphological operation)을 이용하였다. 추출된 영역으로부터 유리 타일의 형태로 만들기 위하여 추출된 각각의 영역에 3차 스플라인 보간법(cubic spline interpolation)을 적용하여 경계가 완화된 영역과 납틀(leading)의 형태를 얻는다. 그 다음 영역을 스플라인 곡선(spline curve)을 이용하여 재분할하고, 각 영역에 변환(transformation)된 색상을 적용하여 최종적인 유리 타일을 만들어낸다. 본 연구에서는 3차 스플라인 보간법을 이용하여 실제 스테인드 글라스에서 생길 수 있는 부드러운 경계를 갖는 유리 타일의 형태를 만들어 이를 스테인드 글라스 렌더링에 이용하였다. 이 방법은 기존의 영역 분할 알고리즘에 형태론적 연산만을 적용하여 유리 타일의 형태를 생성하는 것보다 효과적으로 유리 타일의 형태를 생성할 수 있다. 또한, 생성된 영역에 재분할 과정을 거쳐서 작은 유리 타일이 모여서 이루는 조형적인 형태를 이룰 수 있도록 하였다.
HPA(Host Protected Area) 영역과 DCO(Device Configuration Overlay) 영역은 사용자가 일반적으로 접근할 수 없는 영역이며 이 위치에 데이터를 저장하거나 은닉할 수 있다. HPA/DCO 영역은 저장 장치와의 통신을 위해 만들어진 규약인 ATA-4와 ATA-6에서 제시되었다. 디지털 포렌식 조사시 HPA/DCO 영역을 고려하지 않은 디스크 이미징 및 데이터 추출 방법은 해당 영역에 숨겨진 유용한 정보를 획득할 수 없다. 따라서 디지털 포렌식 관점에서 HPA/DCO 영역은 중요한 의미를 가지고 있으며, 해당 영역에 존재하는 데이터를 인식하여 획득하는 절차를 통해 디스크 이미징 또는 데이터 추출이 이루어져야 한다. 본 논문은 HPA/DCO 영역에 관한 기존 연구를 활용하여 포렌식 조사에서 해당 영역을 확인하고 접근할 수 있는 방법을 제시하며, HPA/DCO 영역에 저장되어 있는 데이터를 획득하여 디지털 포렌식 조사시 활용할 수 있도록 한다.
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.
우리나라 수학교육에서 당면한 가장 큰 문제 중 하나가 수학 학습에서의 학생들의 인지적 영역과 정의적 영역의 심각한 불균형으로 인식되면서 이를 해소하기 위한 정의적 영역 요인 분석, 정의적 영역 측정 도구 개발, 정의적 영역 개선 방안 등에 대한 연구가 이루어지고 있다. 이 논문에서는 최근 11년간(2005~2015년) 한국학술지인용색인(KCI: Korea Citation Index) 등재(후보) 학술지에 실린 수학 학습에서의 정의적 영역 관련 논문 103편을 분석하고 관련된 논의와 이슈 동향을 파악하고, 연구 방향 설정 및 시사점을 모색하고자 하였다. 분석 결과, 수학 학습에서의 정의적 영역 관련 연구 편수가 특별히 증가하고 있지 않은 것으로 보아 사회적 관심도에 비해 학계의 관심이 다소 부족한 것으로 보인다. 연구 방법은 통계를 이용한 양적 연구가 가장 많이 활용되었으며, 연구 대상으로는 중학생을 대상으로 한 연구가 가장 많았고 초등학생 대상이 그 뒤를 이었다. 연구 주제는 수학 학습에서의 정의적 영역 요인 분석, 정의적 영역 인식 변화, 정의적 영역 측정 및 분석이 고르게 이루어졌으며, 특히 프로그램(활동, 문제해결 등) 적용에 따른 정의적 영역 변화(효과)에 대한 분석이 가장 많은 것으로 나타났다. 문화적 배경 요인들이 함께 고려된 수학 학습에서의 정의적 영역 인식 변화를 위한 집중적인 연구가 필요하다. 장기적인 안목에서 실효성 있는 방안 마련을 위해 교사, 학생, 학부모 등의 소통 공간이 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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