심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.1
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pp.11-20
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2010
The purpose of this study is to analyze the images of the Military Academy, Naval Academy, Air Force Academy, Police Academy, and Armed Forces Nursing Academy using multidimensional scaling method. For this research, we surveyed 363 applicants to special purpose academies including Military Academies and Police College. The study showed that the Military, Naval, and Air Force Academies had stronger image than the Police Academy in the area of physical strength, tradition, and fellowship between senior and junior. On the other hand, the Police Academy had better image in the area of social activity and applicant's academic achievement. The Military Academy had been evaluated the best school among the three Academies in the area of applicant's academic achievement, educational environment, faculty, tradition, and fellowship between senior and junior.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.25
no.5
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pp.301-310
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2013
For analyzing sand grain size, a specialized high-priced instrument has been used, such as sieve shaker, video camera, laser particle size analyzer, and microscope. Among these, the sieve shaker is commonly used because it is not only cheaper than others but also provides reasonable accuracy. However, it takes a long time and makes lots of dust and noise. In this study, a cheaper and easier method which can replace the sieve shaker is proposed. By using a commercial flat-bed scanner and a darkroom box, the sand size distribution can be analyzed. The darkroom box makes sand images clear and protects the glass of the scanner from being scratched. Comparison between the present method and sieve analysis shows that the present method not only has an accuracy comparable to the sieve analysis but also can save time and effort.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2016.02a
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pp.164.2-164.2
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2016
수산화인회석(Hydroxyapatite)는 뼈와 이빨의 무기물의 주성분으로서 칼슘과 인산염으로 구성된다. 본 연구에서는 특정 농도의 염기조건 (10 M NaOH)에서 수열합성법 (hydrothermal method)을 이용하여 수산 화인회석을 합성하였다. 합성된 샘플은 XRD 패턴 및 TEM 이미지 분석을 통하여 단결정성과 일정한 형태를 지닌 수산화인회석이 합성된 것을 확인하였다. 수산화인회석의 표면에 루테늄을 도입하기 위하여 이온교환 반응 과 열처리 과정을 이용하였다. 도입된 루테늄 나노 입자는 TEM 이미지 분석을 통하여 확인하였으며, 일차알콜과 이차알콜등의 유기 산화반응에 촉매로서 사용하였다.
4-step 알고리즘을 이용하여 3차원 이미지 위상 정보를 분석하였다. Carre(1966)에 의하여 제시된 위상 분석 기술은 위상이동에 대하여 설명하고 있다. Wyant(1982)에 의한 4-step 알고리즘은 수많은 PSI(Phase-Shift Interferometry)법[1] 중에서 가장 일반적인 내용이다. 그러나 실험장비 설치 시, 매우 어렵다는 단점이 있다. 실험 과정에서 물체의 3차원 형상을 얻기 위해 매우 간단히 실험 설치를 하였다. 간섭 패턴은 추가적인 렌즈, 거울, 모터와 같은 광학장비 없이 랩뷰 프로그램과 비젼 시스템을 사용하여 구축하였다. 4-step method와 컴퓨터 프로그램에 의해 생성된 unwrapping image에 의해 물체의 wrapped된 이미지를 얻었다. 실험에 의하여 얻어진 간섭패턴을 분석 함으로써, 웨이브 프론트, 강도 그래프, 3차원 형상, 상수 데이터와 같은 다양한 정보를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2000.11a
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pp.7-12
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2000
본 연구는 형용사를 이용한 향의 이미지 구조 연구에서 자극을 사용한 경우와 향을 제시하지 알은 두 경우를 비교하였다. 자극을 제시한 실험에서는 피험자에게 5가지의 향 자극을 주고 각 향에 대한 이미지를 25개의 형용사에 대하여 7점 척도로 표시하도록 하였다. 자극을 제시하지 않은 실험은 쌍 비교법을 사용하여 형용사를 두개 씩 쌍을 지워 제시하고 두 형용사가 유사한 정도를 7점 척도로 나타내게 하였다. 두 자료를 다차원 척도 (MDS), 군집분석, 상관관계를 이용하여 분석을 실시하여 비교하였다. 결론적으로 향의 이미지 구조는 자극 제시여부에 따라 구조적이며 근본적인 차이가 없음이 밝혀졌다. 그러나 자료 분포의 밀집정도에 따른 지엽적인 차이는 있었으며 이러한 차이는 두 경우에 적용되는 기억이, 단기기억과 장기기억으로, 다르다는 점에서 기인되는 것이 라고 판단되었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.8
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pp.1802-1808
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2003
In this paper, we propose a method about the extraction of the pedestrian tracking trajectory in the road and we used the method of mosaic background extraction and adaptive neural network for automatic pedestrian tracking system. We used mosaic background extraction to overcome ghost phenomenon. And we detected pedestrian using differential image analysis. We used adaptive neural network for multiple pedestrian tracking that nonrigid form moving. The ART2 network is capable of detecting the masscenters of moving objects within one frame. The history of neurons positions in the sequential frames approximates the traces of the targets. The experiments done with the network in simulated environment show promising results.
Precise counting of cell number stands in important position within clinical and research laboratories. Conventional methods such as hemocytometer, migration/invasion assay, or automated cell counters have limited in analytical time, cost, and accuracy., which needs an alternative way with time-efficient in-situ approach to broaden the application avenue. Here, we present simple coding-based cell counting method using image analysis tool, freely available image software (ImageJ). Firstly, we encapsulated RFP-expressing bacteria in a droplet using microfluidic device and automatically performed fluorescence image-based analysis for the quantification of cell numbers. Also, time-lapse images were captured for tracking the change of cell numbers in a droplet containing different concentrations of antibiotics. This study confirms that our approach is approximately 15 times faster and provides more accurate number of cells in a droplet than the external analysis program method. We envision that it can be used to the development of high-throughput image-based cell counting analysis.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.376-376
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2023
전 세계적으로 중요한 담수 자원인 지하수의 미세플라스틱 오염에 대한 우려가 커지고 있다. 지하수 환경에서 미세플라스틱의 오염을 예측하고 평가하기 위해 대수층 내 현장 실태조사가 수행 중에 있으며, 실험실 규모의 컬럼 실험을 통해 지하수에서 미세플라스틱 이동 메커니즘을 조사하는 연구들이 수행되고 있다. 이러한 연구들은 많은 개수의 분석 시료를 동반하며, 환경 중 미세플라스틱 정량분석을 위해서 고가의 분석기기(라만분광기, 푸리에 변환 적외선(FTIR) 분광기, 열분해 가스크로마토그래피 질량분석기)를 사용하여 플라스틱의 종류를 판별하고 개수를 측정하고 있다. 또한, 컬럼 실험을 수행한 대부분의 선행 연구에서는 미세플라스틱 정량분석을 위해 탁도 분석, 분광광도계를 이용한 흡광도 분석, 현미경을 이용한 계수 방법 등을 이용하여 고가의 분석기기를 사용하지 않고 연구를 수행하였다. 하지만, 이러한 방법들은 유체 속 다른 물질이 포함되어있을 경우에 민감하고 농도를 비율 혹은 개수로 표현하기 때문에 질량 측면에서 미세플라스틱의 농도를 과소·과대 평가할 수 있다. 특히, 현미경을 이용한 계수 방법의 경우에는 분석에 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 위에 언급한 다양한 분석법들의 단점들을 보완하기 위하여, 본 연구에서는 대수층 내 미세플라스틱 이동 특성을 규명하기 위한 실내 실험에 사용될 수 있는 형광이미지 기반의 미세플라스틱 정량분석법을 개발하였다. Nile Red 형광염료를 이용하여 미세플라스틱을 염색하고 사진을 촬영하여 미세플라스틱 시료의 질량과 미세플라스틱 형광이미지의 형광강도 간 상관관계를 분석하였다. 또한, Nile Red로 염색된 미세플라스틱 입자의 수중 노출 테스트를 진행하여, 실내 대수층 모의실험 시 미세플라스틱 질량을 정량화할 수 있는 적용 가능성을 평가하였다. 상관 분석 결과, 미세플라스틱 질량과 이미지의 형광강도는 높은 상관관계를 보였으며, 수중 노출 실험 전과 후의 미세플라스틱 입자의 형광강도 차이는 미미한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 통해 본 연구에서 개발된 미세플라스틱 정량분석 방법이 포화 다공성 매체로 구성된 컬럼실험 시 유출수의 미세플라스틱 질량 추정에 유용하게 사용될 것으로 생각되며, 대수층 내 미세플라스틱의 이동 특성 규명 연구에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to understand the types and features of subjectivity perceptions of the police by applying Q methodology that draw upon schematic model in subjectivity study. A survey was carried out among police officers in Gangwon province, South Korea, to classify the 61 selected Q-statements into a normal distribution using a 11 point scale. The collected data was analyzed using QUANL program, and principal component factor analysis using varimax rotation was used to identify the types of perceived image of the police. Type I can be categorized by a strong concern for the education & manpower management, Type II can be categorized by advocating for duty observance, Type III can be categorized by the pursuit of publicized police image and Type IV can be categorized by the suggestions for legal improvement. The use of Q methodology provides insights into the image of the police that would not be available through traditional methodologies and offers a foundation for essential efforts to address and overcome concerns about the image of the police.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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