대학이 신입생을 선발하는 기준은 해당전공을 공부하는데 적합한 지원자를 선발하는 것이며, 해당모집단위에 많이 지원하게 하여 신입생 충원을 용이하게 하는 것 등이다. 대학은 입학전형을 거쳐서 신입생을 선발하게 되며, 선발기준으로 전형요소를 활용하게 된다. 전형요소 활용방법은 신입생 선발에 영향을 주기 때문에 전략적으로 중요하다. 2005학년도 신입생 선발에는 고등학교 7차 교육과정을 이수한 지원자들이 지원하게 되므로 전형요소에 있어서 변화가 있다. 대학입학수학능력 시험의 체제는 수험생들이 영역이나 과목을 선택하여 응시하는 방향으로 변화한다. 즉, 수리 영역을 가형 및 나형으로 응시하고, 하나의 탐구영역을 응시하되 사회탐구영역 및 과학탐구영역은 4과목 이내에서 선택하여 응시한다. 또한 수학능력시험의 성적표는 각 영역별 및 과목별 표준점수, 백분위점수 및 등급을 표시하여 통지한다. 본 연구는 변화된 수학능력시험의 체제와 고등학교 교육과정을 어떠한 방법으로 반영하여 학생을 선발하는 것이 바람직한가에 대한 전략을 도출하는 틀을 제시하고, 각 전형요소 활용의 대안과 문제점을 도출하고자 한다. 2005 수능시험 결과는 표준점수로 통지하기 때문에 만점 개념을 적용하기 어렵고, 표준점수를 전형요소로 활용할 때 전형총점 개념을 도입하기 어렵다. 또한 복수영역 및 과목의 선택에서 유리함과 불리함이 나타나게 된다. 과거의 수능시험결과를 분석하여 전형총점개념 도입의 방법과 불리함을 보정하여 주는 방법을 제시하고, 신입생을 선발하는 목적에 적합한 전형요소 결정전략을 도출하고자 한다.2; Learning Decisions, 2001) 연구모형을 설정하고 이를 근거로 실증연구를 수행 중에 있다.7.2 $e^{0.101}$x/, y = 70.01 $e^{0.030}$x/, 반감기는 12.0, 6.86, 23.0 일이고 폐장, 간장, 신장의 회복기간(x)별 크롬농도(y)의 소실속도 상관계수 (노출농도 0.50 mg/㎥군의 경우)는 y = 1808 $e^{0.004}$93x/, y = 12.02 $e^{0.029}$7x/, y = 67.61 $e^{0.029}$2x/ 반감기는 140.6, 23.3, 23.7 일로 평가되었다. 4. 고찰 : 실험동물의 전혈, 혈청, 뇨에서의 크롬농도와 시험물질 노출농도는 밀접한 상관을 가졌으나 농도에 정비례하지는 않았다. 뇨 중 흡수된 크롬의 경우 회복기간 초기 (12시간 내)에 대부분 배설이 일어나는 것으로 나타났다. 폐장이 간장, 신장 등 다른 장기에 비해 높은 축적량을 보였으며 축적된 크롬농도가 높을수록 크롬의 소실속도는 현저히 저하하는 경향을 보였다. 노출농도가 높을수록 각 장기조직 내 크롬의 소실속도 (clearance)는 크게 감소경향이 있었으며 이는 체내 과부하시 자정작용이 감소하는 것으로 판단되었다. 본 연구 결과 SD rat를 이용 반복흡입노출의 경우 생체의 무유해영향농도 (NOAEL)는 0.2mg/㎥이하이며 발암물질을 감안하여 안전계수를 100으로 할 경우 사람에 대한 NOAEL은 0.002mg/㎥이하로 판단되
본 논문은 차량의 내부 및 외부 정보를 통합하여 운전자의 인지 상태를 측정하고, 안전운전을 보조하여 주는시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 운전자의 시선 정보와 외부 영상을 분석하여 얻은 주변정보를 mutual information기반으로 통합하여 구현되며, 차량의 앞부분과 내부 운전자를 검출하는 2개의 카메라를 이용한다. 외부 카메라에서 정보를 얻기 위해 선택적 집중모델을 기반으로 하는 게슈탈트법칙을 제안하고, 이를 기반으로 구현된 saliency map (SM) 모델은 신호등과 같은 중요한 외부 자극을 두드러지게 표현한다. 내부 카메라에서는 얼굴의 특징정보를 이용하여 운전자의 주의가 집중되는 외부 응시 정보를 파악하고 이를 통해 운전자가 응시하고 있는 영역을 검출한다. 이를 위해서 우리는 실시간으로 운전자의 얼굴특징을 검출하는 알고리즘을 사용한다. 운전자의 얼굴을 검출하기 위하여 modified census transform (MCT) 기반의 Adaboost 알고리즘을 사용하였으며, POSIT (POS with ITerations)알고리즘을 통해 3차원 공간에서 머리의 방향과 운전자 응시 정보를 측정하였다. 실험결과를 통하여 제안한 시스템이 실시간으로 운전자의 응시하고 있는 영역과, 신호등과 같은 운전에 도움이 되는 정보를 파악하는데 도움이 되었음을 확인할 수 있으며, 이러한 시스템이 운전보조 시스템에 효과적으로 적용될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 차영상 엔트로피 기반의 시선 인식 시스템을 제안한다. 차영상 엔트로피는 현재 입력된 영상과 참조 영상 또는 시선의 위치별 평균 영상들로부터 차영상을 획득하고, -255부터 +255까지의 히스토그램 빈도수를 이용하여 계산한다. 차영상 엔트로피 기반의 시선 인식방법은 2가지 방법이다. 1) 첫 번째 방법은 현재 입력된 영상과 시선 위치별 45개의 평균 영상들과의 차영상 엔트로피를 계산하여 현재 응시하고 있는 방향을 인식하고, 2) 두 번째 방법은 현재 입력된 영상과 45개의 참조 영상들과의 차영상 엔트로피를 계산하여 현재의 응시 방향을 인식한다. 참조 영상은 네 방향의 영상을 입력받아 시선 위치별 45개의 평균 영상을 이용하여 생성한다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 PCA 기반의 시선 인식 시스템과 비교 실험을 하였고, 인식 방향은 좌상, 우상, 좌하, 우하 네 방향으로 하였으며, 45개의 참조 영상 또는 평균영상에 대하여 인식 영역을 변경하여 실험하였다. 실험 결과 차영상 엔트로피는 97.00%, PCA는 95.50%의 인식률을 보여 차영상 엔트로피 기반의 시스템이 PCA 기반의 시스템보다 1.50% 더 높은 인식률을 나타내었다.
본 논문은 얼굴에서 왼쪽 눈, 오른쪽 눈, 입, 코의 위치를 검출하고 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with ITterations) 알고리즘을 이용하여 3차원 객체의 위치와 방향을 알아내는 방법을 제안한다. 왼쪽, 오른쪽 눈을 검출하는 단계에서는 사람의 얼굴에서 눈이 가지는 위상학적 특징과 형태학적 특징을 이용한다. 위상학적 특징을 기반으로 눈의 대략적인 위치를 구하고 형태학적인 특징을 이용하여 눈동자를 검출한다. 4개의 특징점 검출 후 POSTIT를 이용하여 얼굴의 회전 정도를 찾아 눈의 시선 방향을 찾았다.
로봇 전문지식에 대한 객관적 평가 기준을 제시하고자 개발한 로봇기술자격시험에는 초등학생도 응시할 수 있는 급수가 있으며 국가공인자격증으로서의 심사를 받고 있다. 그러나 방과후학교 로봇교실이 활성화인데 반해, 아직 로봇기술자격시험에 대한 초등교사에 대한 인식은 매우 부족한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 로봇기술자격시험의 추진배경 및 검정 기준, 자격증 운영 조직, 내용 및 출제 방향, 급수별 검정 내용, 문제 예시 및 응시실태를 조사하였다. 그 결과 로봇기술자격시험 4급이 초등학생을 주 타깃으로 실시하고 있지는 않으나 문제의 난이도 및 측정 내용에서 개선 요구사항이 많은 것으로 나타나 학생들의 수준에 맞는 적절한 교재와 학생들의 다양한 로봇기술을 측정할 수 있는 다양한 내용이 뒷받침 되어야 할 것으로 보인다.
본 연구는 소비자의 호기심을 자극하는 성적소구 광고 중에서 특히 주관적으로 해석하기 쉬운 소주광고 이미지를 AOI(area of interest) 3영역(얼굴, 몸매, 제품)으로 설정하여 심리 생리학적 지표 중 하나인 아이트래킹을 통해 검증하였다. 분석결과, 광고모델의 시각적 주의, 즉 관심도가 몸매보다는 얼굴에서 높게 나타났다. 남자가 여자보다 몸매에 관심도가 높을 거라는 예측과는 달리 남녀 모두 몸매보다는 얼굴에 관심도가 높은 것으로 나타났다. 또한, 제품에 대한 재인과 회상은 유의하지 않음을 도출하였다. 본 연구는 성적소구 광고에 대한 남녀 소비자들의 시선의 응시점과 응시시간 등의 시각적 주의의 패턴을 살펴보았다는 점에서 의의를 가지며 소주광고 이미지가 나아가야 할 표현방식과 나아가 적절한 마케팅 방향을 제시함으로써 소주광고 이미지에 긍정적인 영향을 가져다주길 기대한다.
본 연구의 목적은 긍정 얼굴 자극에 대한 주의의 과정에서 정서 맥락적 배경의 유무에 따라 사회불안성향자들과 정상인 간 차이가 나타나는지 살펴보고자 하는 것이다. 이를 위해 무맥락적 배경에서 긍정 얼굴 자극에 대한 주의 과정을 확인하였고, 다음으로 정서 맥락적 배경이 존재하는 상황에서 동일한 주의 과정을 탐색하였다. D시의 800명의 대학생에게 SADS와 CES-D를 실시하고, 사회불안집단(SA, n=24)과 정상 대조군(NC, n=24)을 선별하였다. 주의 개입과 주의 이탈 두 요소를 측정하기 위해 최초 응시 방향, 최초 응시 시간을 안구 운동 추적을 통해 측정하였다. 그 결과, 사회불안집단의 경우 배경이 없는 상태에서 통제집단에 비해 긍정 얼굴 자극으로부터 더 빠른 주의 이탈이 관찰되었다. 그러나 긍정 얼굴 자극이 긍정 배경 자극 안에 제시되면 사회불안집단과 통제집단 간의 차이가 관찰되지 않았다. 이 결과는 긍정 배경이 사회불안장애성향자의 정서 처리에 영향을 미친다는 것을 시사한다.
제품에 대해 소비자들은 주관적인 심리적 거리감을 갖는다. 그리고 해당 제품에 대한 광고소구 효과는 소비자의 심리적 거리감에 따라 달라질 수 있다. 본 연구는 해석수준이론을 바탕으로, 심리적 거리에 따라 효과적인 광고소구가 무엇인지를 분석하고, 아이트래커를 활용하여 신경 생리 실험을 하였다. 실험 참가자는 동일한 제품에 대하여 두 가지 소구유형의 광고를 모두 보았고, 7점 척도를 통해 각각의 광고를 평가하였다. 연구 결과, 심리적 거리가 가까운 제품일 때 이성소구를 선호하며, 심리적 거리가 먼 제품일 때에는 감성소구를 선호하는 것으로 확인되었다. 또한 눈의 움직임은 선호소구와 비선호소구를 보았을 때의 차이를 보였고 측정 변수로는 시선방문횟수(VC), 응시횟수(FC), 응시시간(TFD)을 사용하였다. 선호하는 소구를 보았을 때 세 변수 모두 비선호 소구를 보았을 때보다 값이 작게 나오는 것을 확인했다. 결론에는 본 연구가 갖는 학문적 시사점과 실무적 시사점, 그리고 연구의 한계점에 대해 논의하였으며, 향후 연구방향을 제시하였다.
오늘날 인터넷은 사용자에게 수많은 정보와 다양한 선택의 기회를 제공하지만, 사용자는 급속하게 늘어난 수 많은 정보 중에서 자신에게 유용한 정보를 찾는데 더 많은 시간을 투자해야만 한다. 이러한 문제점을 극복하고 좀 더 효율적인 인터페이스를 제공하기 위해서는 사용자들이 원하는 정보를 획득하기까지, 어떠한 탐색 과정을 거쳐 의사 결정을 내리는지에 관한 이해가 선행되어야 할 것이다. 따라서 본 연구는 웹 검색 결과를 소비하는 사용자의 정보 탐색 패턴과 이에 수반되는 인지 과정을 시선의 움직임을 통하여 분석하였다. 실험 결과 일반적인 글읽기 형태와는 차별된 시선의 움직임을 관찰할 수 있었는데, 대부분의 시선 이동 궤적은 직선이 아닌 도처에 걸쳐 흩어진 의미 단위로 드문드문 이동함을 알 수 있었다. 또한 각 의미 단위를 중심으로 진행성(forward) 도약과 역행성(regressive) 도약이 관찰되었고, 제목 ${\rightarrow}$ 내용 순의 세밀한 응시가 이루어진 이후 Click 여부가 결정되었다. 하지만 평균 Scan path 는 타이틀과 내용의 구분 없이 전체 화면 길이/너비의 50%를 넘지 못하여 축소된 Golden Triangle 형태를 보였다. 본 연구 결과는 웹 검색 결과에 대한 사용자 소비 경향의 특성을 파악하여 향후 좀 더 효율적인 소비를 이끌어내기 위한 인터페이스 설계 방향의 기초 연구로 그 의의가 있다.
In this paper we concentrate on overall direction of the gaze based on a head pose for human computer interaction. To decide a gaze direction of user in a image, it is important to pick up facial feature exactly. For this, we binarize the input image and search two eyes and the mouth through the similarity of each block ( aspect ratio, size, and average gray value ) and geometric information of face at the binarized image. We create a imaginary plane on the line made by features of the real face and the pin hole of the camera to decide the head orientation. We call it the virtual facial plane. The position of a virtual facial plane is estimated through projected facial feature on the image plane. We find a gaze direction using the surface normal vector of the virtual facial plane. This study using popular PC camera will contribute practical usage of gaze tracking technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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