학생들은 과학수업을 통해 과학적 개념을 접하기 전에 경험을 통해 그와 관련된 사전개념을 가지고 있거나, 과학적 개념이 아니더라도 현상의 원인을 예상하는데 필요한 근거를 제시할 수 있는 논리적 사고력, 인지구조 등이 포함된 사전개념을 가지고 있다. 이 사전개념이 과학 수업을 통해 과학적 개념을 형성해 가는 것을 방해하는 요인이 될 수 있다는 많은 연구가 있었다. 또한 이 사전개념은 견고하여 잘 바뀌지 않는 것으로 알려져 있다. 자신이 가지고 있는 사전개념이 견고하고 이로써 인지구조를 형성하고 있다면 같은 맥락의 많은 유형의 문제를 같은 사전개념으로 이해하고 설명하는 일관성을 갖게 긴 것이라는 가설을 바탕으로 '초등학생들의 전구의 박기에 대한 사전개념'을 알아보았다. 사전개념은 어떠하며 이 사전개념이 일관성을 나타내는지, 또한 개념 일관성 정도는 과학 학업 성취도와 어떤 관계가 있으며 개념변화의 필요조건이라 할 수 있는 인지갈등 정도와 관계가 있는지 알아보았다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학생들은 전구의 밝기에 대해 다양한 사전개념을 가치고 있는데 대부분 과학적 개념이 아니었다. 둘째, 초등학생들의 사전개념은 일관성을 나타내었는데 그 정도는 학생에 따라 달랐다. 셋째, 과학 학업 성취도가 높은 학생들이 개념 일관성 정도가 높은 것으로 나타났다. 넷째, 개념 일관성 정도가 높을수록 인지갈등이 높은 것으로 나타났다. 이 연구 결과에 의하면, 개념 일관성 정도가 높을수록 개념변화에 유리할 것이다. 그러나 인지갈등이 일어났다하여 모두 개념변화를 쉽게 일으키는 것은 아니라는 연구들이 있다(노태희 등, 2002). 따라서 개념 일관성 정도에 따라 학생들의 개념변화 과정에 어떤 특성을 보이는지 연구해야 할 것이다. 즉, 사전개념에 일관성 정도를 보이는 것이 개념변화에 어떤 영향을 미치는지에 대한 계속적인 연구가 필요하다고 하겠다.이드 램프와 주광색 형광램프, $\ulcorner$역량성$\lrcorner$축은 백열램프류, $\ulcorner$평가성$\lrcorner$축은 주로 색온도가 낮은 형광램프에 의한 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.. 있고 관련 인허가 부서에서의 전문성 및 지도력 부족으로 관련 산업계에 심각한 비효율성과 오류가 야기되고 있는 실정이다. 이를 개선하기 위해서는 납석의 광석평가 방식이 그 품위와 품질 개념 하에서 응용광물학적으로 적용되어야 할 것이다. 나타난 device의 문제점 등을 보완 수정한다면 치료에 더 많은 도움이 되리라 생각된다.운 IMRT의 분야에서 필름을 통한 주기적 점검의 대체수단으로 사용가능성이 있음을 알 수 있었다. 특히 point-dose 측정시 사용하는 diode나 전리조(lonization chamber)를 통해 평가하기 어려운 IMRT의 sliding window영상에 대한 적절한 평가와 MLC에서 leaf사이의 누설선량과 소조사면에서의 DMLC 움직임에 대한 정확한 평가가 기대된다.}1.06\%$이었다. packing시행 후에 $50\%,\;80\%,\;100\%$선량의 volume 방광은 $8.29\%,\;4.49\%,\;2.64\%$, 직장은 $4.45\%,\;1.52\%,\;1.21\%$ 감소하였다. 결론 : 자궁경부암의 강내치료 시 사용하는 packing의 효과를 CT를 이용한 삼차원치료계획을 통하여 알아본 결과 ICRU 38에서 권고하는 방광과 직장의 기준 점선량(reference point dose)의 경우 P값이 각각 0.0781, 0.0781이었고, 최대점선량(maximum point dose)은 P값이 각각 0.0156, 0.0156으로써 유의한 차이를
산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실시간 멀티미디어 스트림 서비스에서 발생하는 비디오 품질 저하 요인에 따른 비디오 품질 측정 방법을 제안한다. 비디오 품질 저하에는 대표적으로 비디오 압축과 네트워크의 상태에 의해 발생한다. 본 논문에서는 비디오 압축에 의하여 생기는 화질 저하를 측정하기 위하여 공간 도메인에서 블록킹 왜곡에 대한 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 블록 경계 강도는 $8{\times}8$ 블록 경계에서 픽셀간의 변화와 경계를 제외한 주변영역에서 픽셀 사이의 변화에 대한 비율로 나타내었다. 반면, 움직임이 부자연스러운 동영상은 지터 및 지연 요소와 같은 네트워크 전송능력의 악화로 인해 비디오 품질 저하가 나타난다. 본 논문에서 제안하는 시간적 저키니스는 연속된 프레임의 대응되는 픽셀간의 밝기 값 차이에 대한 평균과 현재 프레임과 이전 프레임의 재생시간 간격의 평균 및 분산을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서는 비디오 압축에 의한 품질 측정 방법인 블록 경계 강도와 네트워크에 의한 품질 측정 방법인 시간적 저키니스를 통합하여 비디오의 종합적 품질을 평가하는 Perceptual Video Quality Metric (PVQM)을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 사람이 직접 비디오 품질을 평가하는 Difference of Mean Opinion Score (DMOS)와 제안한 알고리즘을 비교 평가하였다. 그 결과 제안한 PVQM의 결과와 인간 시각에 의하여 평가된 DMOS가 근사함을 확인하였다.
구성상단 M5의 역학적 세부구조를 BV영상에 대한 점광원 측광과 타원 맞추기 표면 측광에 의한 타원률과 위치각의 변화로부터 알아보았다. 전체적으로 M5는 성단의 중심부로부터 거리에 대한 타원률과 위치각이 일정하지 않고 지속적으로 변화하고 있음을 알 수 있었다. 즉, M5의 중심으로부터 반광도 밝기($r_h$)의 약 3배에 이르기 까지, 타원률은 $0.005\~0.25$의 변화를 보이며, 위치각은 $75^{\circ}\~-75^{\circ}$의 변화를 나타낸다. 항성 종족 차이에 의한 역학적 세부구조의 변화에 있어서 M5의 $\~r_h$ 바깥 영역은 거성들의 종족 차이에 의한 효과느? 거의 없음을 알 수 있었다. 그러나 $\~0.5r_h$ 안쪽 영역에서는 매우 밝은 적색거성 또는 붉은 수평계열성들에 의한 역학적 세부구조의 변화가 나타나는데, 특히 매우 밝은 적색거성들에 의한 $\~0.5r_h$ 안쪽 영역에서 구상성단 M5의 역학적 세부구조의 변화는 전체 종족을 포함하는 M5의 역학적 구조에 비하여, 타원률의 경우 최대 약 0.1, 그리고 위치각의 경우 최대 약$100^{\circ}$에 이르는 비교적 큰 변화를 보임을 알 수 있었다.
사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.
사람 특히 얼굴 및 피부색은 칼라 영상의 화질 평가에 있어서 중요한 요소이다. 그러므로 칼라를 적용하는 장치에는 효과적으로 피부색을 보정하는 방법이 필요하다. 이전의 방법은 선호 피부색 영역의 중심 값을 기준으로 피부색을 보정하였다. 하지만 피부색에 대한 관찰자의 주관적인 평가를 통하여 선호 피부색을 조사한 결과 가장 선호하는 피부색이 선호 피부색 영역의 중심과 일치하지 않으며 또한 하나의 우세한 값을 가지지 않는다. 따라서 본 논문에서는 각 인종에 대한 다중의 선호색을 이용하여 선호 피부색으로 보정하는 방법을 제안한다. 먼저, 각 인종에 대하여 밝기에 따른 다중의 선호 피부색을 결정한다. 그 후 피부색 영역을 검출하고 각 인종의 평균 피부색과 검출된 각 피부색 영역의 평균 값의 차이를 이용하여 검출된 피부색 영역에 대한 인종을 선택한다. 다음으로 각 선택된 영역에 대하여 다중의 선호피부색 중 하나의 대응되는 선호 피부색을 결정한다. 마지막으로 입력 피부색은 부드러운 피부색 재현을 위해 선택된 선호 피부색과의 차이에 비율적으로 보정된다. 실험을 통하여 제안한 방법과 이전 방법을 비교하였고, 주관적 평가에서 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문은 얼굴 인식 또는 표정 인식 분야에 있어서 중요한 특징인 얼굴과 얼굴의 주요소인 눈과 입, 눈썹의 영역 추출 및 그의 윤곽선 추출에 관한 방법을 제시한다. 얼굴요소의 영역 추출은 엣지정보와 이진화 영상을 병합하여 이용한 프로젝션 분석을 통하여, 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 최소포함사각형(MER: Minimum Enclosing Rectangle)을 추출한다. 윤곽선 추출은 얼굴요소 모양의 개인차가 반영되고 빠른 수렴을 할 수 있는 스네이크 모델을 정의하여 수행한다. 스네이크는 초기 윤곽선의 설정이 윤곽선 추출 결과에 큰 영향을 미치므로, 초기 윤곽선의 설정 과정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 얼굴 및 각 얼굴요소를 포함하는 각각의 최소포함사각형(MER)을 추출하고, 추출된 MER 내에서 얼굴 및 각 얼굴요소의 일반적인 모양을 초기 윤곽선으로 설정하는 방법을 사용한다. 실험결과 눈, 입, 얼굴의 MER 추출은 성능이 모두 우수하고, 눈썹이 흐린 사람들의 경우에만 눈썹의 MER 추출 결과가 좋지 않았다. 추출된 MER을 기반으로 하여 스네이크 모델을 적용한 결과, 눈, 입, 눈썹, 얼굴의 다양한 모양을 반영한 윤곽선 추출 결과를 보였다. 특히 눈의 경우는 1차 유도 엣지 연산자에 의한 엣지와 2차 유도 연산자를 이용한 영점 교차점(Zero Crossing)과 병합한 에너지 함수를 설정하여 보다 더 나은 윤곽선 추출 결과를 얻었다. 얼굴의 윤곽선의 경우도 엣지값과 밝기값을 병합한 에너지 함수에 의해 비교적 정확한 결과를 얻을수 있었다.
본 연구는 경관의 색채를 시간의 개념을 포함하는 연속적 지각의 시퀀스로 보고, 그 흐름과 데이터를 정량적으로 분석하는 기법과 그것을 활용하여 개방성에 따른 도시색채 변화경향을 연구한 것이다. 이는 매우 경험자의 체험에 근접한 리듬으로 대구시 도시철도 3호선인 모노레일 속에서 바라다보는 도시의 색채 시퀀스를 좌우 양쪽에서 동영상을 촬영하여 2초 간격의 프레임에서 대표색 데이터와 시각량을 산출하여 색상, 명도, 채도, 고채도 분포로 시퀀스 데이터를 분석하는 기법들을 도출하였다. 공간의 개방성, 밝기 정도, 선명도 정도, 고채도 분포와 코드, 시각량의 우위, 지배적 노출인자, 한난색의 이미지, 각 세분별 시퀀스 리듬의 다이나믹 정도를 비교 분석할 수 있는 기법을 도출하였으며, 도출된 시퀀스 데이터 중 하늘의 시각량으로 공간 개방도를 결정하고, 개방도에 따른 도시 색채의 경향을 회귀분석하였다. 도시색채는 개방도가 높아질수록 명도는 낮아지고, 채도는 미세하게 증가하였으며, 한색계열이 현저하게 증가하였다. 이는 또한 린치의 공간 위요비례와도 매우 관계가 깊었으며, 도시 색채변화경향을 실제 경관을 통해 더 구체적으로 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 불균일한 표면을 갖는 다결정형 솔라셀에서의 마이크로 크랙 검출을 위한 개선된 비등방 확산 모델 기반의 불량 검출 기법에 대해서 다룬다. 산업용 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 CCD 센서의 특성으로 인하여 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙의 밝기가 일정하지 않게 표현되는 경우가 발생한다. 이와 같은 특징으로 인하여 기존의 비등방성 확산 모델 기반의 마이크로 크랙 검출 알고리즘에서 충분한 반복확산이 이뤄지지 않을 경우, 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙을 불연속적으로 검출하는 단점을 가지고 있다. 그러나 확산 횟수가 증가할수록 전체 알고리즘 수행 시간이 증가하며, 실제 마이크로 크랙보다 두껍게 검출하는 경향이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 기존의 동서남북 방향 기울기를 이용하는 비등방 확산 모델에 확장된 대각선 방향의 기울기를 추가로 적용하였다. 제안된 방법은 십자방향의 기울기와 확장된 기울기를 비교하고, 보다 큰 값을 확산계수 함수에 적용하는 방법이다. 이는 대각선 방향으로 발생된 마이크로 크랙의 정보를 반영하기 위한 것이다. Tsai et al.의 방법과 Ko and Rheem의 방법과 비교실험 한 결과, 본 논문에서 제안된 알고리즘이 기존에 제안된 알고리즘에 비하여 적은 반복횟수에서 마이크로 크랙을 우수하게 검출하는 것을 확인했다. 또한 기존 알고리즘에 비하여 실제 마이크로 크랙과 유사한 두께로 검출하는 것을 확인했다.
본 논문에서는 다각형 용기의 결함 검사 시스템 개발을 제안한다. 임베디드 보드는 메인부, 통신부, 입·출력부 등으로 구성된다. 메인부는 주 연산장치로써 임베디드 보드를 구동하는 운영체제가 포팅되어서 외부 통신, 센서 및 제어를 위한 입출력을 제어할 수 있다. 입·출력부는 필드에 설치되어 있는 센서들의 전기적신호를 디지털로 변환하여 메인모듈로 전달하는 역할 및 외부 스텝 모터 제어의 역활을 한다. 통신부는 영상 촬영 카메라 트리거 설정 및 제어 장치의 구동 설정의 역할을 수행한다. 입·출력부는 제어 스위치 및 센서들의 전기적신호를 디지털로 변환하여 메인모듈로 전달하는 역할을 수행한다. 동작 모드 등과 관련한 펄스 입력 등을 받기 위한 입력회로에는 외부 노이즈의 간섭을 최소화하기 위하여 각 입력포트에는 포토커플러를 설계한다. 제안된 다각형 용기의 결함 검사 시스템 개발의 정확성을 객관적으로 평가하기 위하여 다른 머신비전 검사 시스템과 비교를 해야 하지만, 현재 다각형 용기의 머신비전 검사 시스템이 존재하지 않기 때문에 불가능하다. 따라서, 동작 타이밍을 오실로스코프로 측정하여서 Test Time, One Angle Pulse Value, One Pulse Time, Camera Trigger Pulse, BLU 밝기 제어 등과 같은 파형이 정확히 출력됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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