본 연구는 시설 프로그램, 면적 구성비, 공간 구획, 순환 시스템 등 공간 구성의 분석을 통해 고문헌 전문도서관의 건축 계획 및 설계에 대한 기초적인 자료를 제공하는데 목적을 두며, 이러한 과정을 통하여 도출된 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 사례의 공간구성은 크게 자료영역, 이용자영역, 사무/유지관리영역, 서비스/공공부분으로 구분되며, 각 영역은 세부영역으로 구분된다. 둘째, 자료영역은 다른 영역보다 큰 면적을 차지한다(39~56%). 셋째, 서고의 위치, 보존처리영역의 위치, 하역장의 설치 유무에 따라 다른 특성을 보인다. 넷째, 각 사례의 공간구성체계를 분석하면 각 사례별 공간구성은 자료의 이동경로와 관계가 있다.
본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성 단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 수학교실에서 의사소통 불안에 따른 이질 집단과 동질 집단으로 소집단 구성을 달리하였을 때 정의적 영역에서 소집단 협동학습 효과의 차이가 있는지 알아보는데 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 다음과 같은 연구 문제를 설정하였다. 첫째, 의사소통 불안에 따른 동질 집단과 이질 집단간에 정의적 영역(수학적 태도, 자아존중감)에서 차이가 있는가? 둘째, 동질 집단과 이질 집단간의 비교에서 어느 집단의 불안 수준이 정의적 영역(수학적 태도, 자아존중감)에 더 긍정적인 효과가 있는가? 이러한 연구 문제를 해결하기 위하여 독립변인은 협동학습에서의 의사소통 불안에 따른 집단 구성 형태이고 종속변인은 정의적 영역(수학적 태도와 자아존중감)인 원인비교 연구 설계(casual-comparative research design)를 세워 원인비교 연구를 실시하였다. 본 연구의 결과로부터 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다. 첫째, 의사소통 불안에 따른 집단 구성방법이 수학과 소집단 협동학습의 효과, 특히 자아존중감 향상에 영향을 끼치기 때문에, 효과적인 협동학습을 위해서 학생들의 의사소통 불안을 측정하여 이질 집단으로 구성할 필요가 있다. 둘째, 의사소통 불안에 따른 집단 구성을 했을 때 이질 집단의 불안 하위수준 학생들이 자아존중감 향상에 가장 큰 효과를 볼 수 있다. 결론적으로, 수학 교실에서의 의사소통 불안은 집단의 상호작용 행동에 영향을 준다고 말할 수 있고 의사소통 불안에 따른 이질 집단은 자아존중감 향상에 효과적인 집단 구성방법임을 시사한다.
이 연구는 현장학습을 중심으로 구성해가는 만 3세 교실의 역할 놀이 영역과 그 과정에서 교사가 알게 된 것에 대한 것이다. 이를 위해 참여관찰과 심층면담을 하였으며, 수집된 자료는 동영상, 사진, 교사일지, 서술식 질문지, 심층면담 자료이다. 역할 놀이영역을 구성하기 과정은 현장학습 전 사전활동(질문목록과 질문할 역할 정하기, 현장 학습 시 지켜야 할 규칙 정하기, 현장 학습 목적 인지하기) 현장학습(현장 학습 장소 둘러보기, 질문목록에 따른 질문하기), 현장학습 후 현장학습 장소를 역할 놀이 영역으로 구성하기(현장학습 활동 회상하기, 역할 놀이영역을 구성하기 위한 계획, 자료 준비하기, 수집된 자료로 제작하기), 역할 영역놀이 및 중간 평가, 역할 영역 놀이 평가로 이루어졌다. 성인들의 큰 사회를 교실 안으로 들여오는 과정에서 현장학습은 역할놀이의 터닝 포인트가 되었으며, 언어발달의 기회, 공공질서를 배우는 더 많은 배움의 기회로 작용함을 알게 되었다.
본 연구의 목적은 3차에 걸친 전문가 델파이 조사를 통해 원예치료 효과를 측정하는 영역과 문항을 개발하고 내용타당성을 검증하여 평가도구의 근거자료를 마련하는 데 있다. 이를 달성하기 위하여 관련 전문가 24명을 대상으로 델파이조사를 실시하였다. 델파이 조사 결과는 검사 문항의 내용타당도 계수와 합의도, 수렴도, 안정성 등을 매 차수별 산출함으로써 문항들을 수정, 보완, 삭제, 추가하는 일을 거듭했다. 1차 델파이 조사에서는 관련문헌, 측정도구의 분석, 전문가 개방식 조사 및 심층 면접을 통해 신체적, 인지적, 심리 정서적, 사회적 영역 등 4개 영역의 112개 항목으로 구성된 검사도구의 기본 틀을 마련하고 구조화된 질문지를 활용하여 전문가의 의견을 수렴하였다. 그 결과 2차 시안에서4개의 영역에 총 107개 항목, 3차 시안에서 4개의 영역에 총 102개 항목이 개발되었다. 최종적으로 원예치료 효과를 측정하는 영역은 4개의 영역, 총 98개 항목으로 확정되었다. 신체적 영역은 5개 구성인자에 27개의 항목, 인지적 영역은4개 구성인자에 25개의 항목, 심리 정서적 영역은 2개 구성인자에 24개의 항목, 사회적 영역은 4개 구성인자에 22개의항목으로 확정되었다. 본 연구를 통해 밝혀진 원예치료 효과의 영역, 구성인자 및 문항들은 향후 원예치료 평가도구개발에 유용한 기초자료로 활용될 수 있으며 원예치료 프로그램 개발을 기획하고 활용하는 데 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 색상정보를 이용한 얼굴 검출 알고리즘에 대해 소개하고자 한다. 여러 개의 얼굴 검출에 적용되는 이 알고리즘은 피부색의 학습 과정과 입력영상에 대한 얼굴 검출 과정으로 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 특히 본 연구에서는 피부색이 본 논문에서 제안한 새로운 RGB 영역에서 직선을 이루는 특징을 이용하여 학습 data를 구성한다. 이렇게 구성된 data를 입력영상에 적용함으로써 1차 얼굴 후보영역을 결정한다. 그런 후 1차 후보영역을 세로방향과 가로방향으로 투영시킴으로써 최종 얼굴 영역을 찾아낸다. 실험을 통해 이 알고리즘은 기존의 색상정보를 이용한 얼굴검출 방법에 비해 얼굴 개수에 상관없이 높은 검출 성공률을 보여주었다.
본 논문에서는 움직임 필드를 분할하고, 이를 바탕으로 가변 보간율을 이용한 새로운 비디오 보간기법을 제시한다. 움직임 필드의 분할은 수리형태학적 필터링 및 영역별 움직임 추정을 이용하여 구성된다. 구성된 움직임 필드는 각각의 움직임 특성을 바탕으로 배경 또는 정지 영역, 움직임 영역, 드러난 영역, 가려진 영역 둥의 분류에 바탕을 둔다. 제시된 보간기법은 움직임이 복잡하거나 비선형적일 때, 보간율을 적게 하며, 움직임이 적거나 선형적일 때 보간율을 높게 함으로써 일정한 화질을 유지할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 조명, 얼굴 개수 및 얼굴의 크기에 제한 받지 않고 복잡한 배경에서 얼굴 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫번째 단계는 입력 영상의 평균 그레이값을 계산하고 그 값이 임계치보다 작다면 히스토그램 균일화 작업을 수행한다. 두번째 단계에서는 입력 영상의 모자이크 이미지를 만들고 이 이미지에 대해 확장된 quartet을 만들고 실험을 통해 얻어진 규칙을 적용하여 대략적으로 얼굴의 후보 영역들을 추출한다. 이 작업은 모자이크 이미지를 구성하는 셀의 크기를 변화시킬 때마다 적용한다. 세번째 단계에서는 추출된 얼굴 후보 영역에 대해 Octet을 만들고 이 octet에 규칙을 적용하여 후보 영역에 대한 검증 작업을 수행한다. 세번째 과정에서 만들어진 모자이크 이미지는 두 번째 과정에서 얻어진 이미지보다 더 세밀하게 얼굴의 특징들을 표현하고 검증한다.
자동으로 분할된 영상에서 각각의 영역들은 동질의 특징을 가지는 성분들로 구성되어 있다. 그러나 대부분의 경우 하나의 영역만으로는 특정한 혹은 의미 있는 오브젝트를 정확히 표현 할 수 없다. 이 중에서 하나 이상의 영역 즉 비슷한 특징을 갖는 몇몇 영역들의 집합이 사용자에게 있어서 의미 있는 오브젝트를 구성한다고 볼 수 있다 이를 전제로 본 논문에서는 분할된 영상 내에 존재하는 기저 영역들의 모멘트 추출을 기반으로 하는 객체 매칭 기법을 제안한다. 제안된 매칭 방법에서는 자동 영상 분할된 각 영역들로부터 모멘트를 추출하고 이 정보를 이용하여 조합된 영역에 대한 모멘트를 계산하게 되고, 다시 이들 조합된 영역의 모멘트를 이용하여 그 영역의 쉐입(shape) 특징 벡터를 추출한다. 이를 통하여 사용자가 찾고자 하는 영역과 분할영상내의 모든 영역의 조합에 대해서 초기에 추출된 정보만을 이용하여 매칭할 수 있도록 하였다.
얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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