• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권9호
• /
• pp.85-91
• /
• 2017

본 연구의 목적은 간호대학생의 간호역사문화 융합프로그램 수행 전 후에 간호전문직관과 간호사이미지의 차이를 비교분석하기 위함이다. 연구대상자는 충남지역에 위치한 B대학 간호학과 1,2학년 학생 29명이고, 2016년 5월 12일부터 2016년 6월 22일까지 6차례에 걸쳐 대상자에게 프로그램을 진행하였다, 간호역사문화 융합프로그램 전 후에 간호전문직관과 간호사이미지 정도를 분석한 결과 프로그램 후에 간호전문직관과 간호사이미지는 모두 유의하게 증가하였으며, 간호전문직관의 하위항목인 전문직 자아개념, 사회적 인식, 간호의 전문성과 간호사이미지의 하위항목인 간호사의 역할 및 대인관계 항목이 유의하게 증가하였다. 간호전문직관과 간호사이미지는 유의한 양의 상관관계가 있었다. 본 연구결과를 통하여 간호역사문화 융합프로그램이 간호전문직관 및 간호사이미지 향상을 위해 비교과프로그램으로 정착되고 다양한 개념으로 개발 될 것을 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권10호
• /
• pp.1010-1014
• /
• 2010

잡지기사 관련 상품 연계 추천 서비스는 온라인 상에서 잡지 가사의 컨텍스트를 반영하여 상품을 추천하는 서비스이다. 현재 이러한 서비스는 잡지기사와 상품에 부여되어 있는 태그 간의 유사성을 기준으로 한 추천 기술에 의존하고 있으나, 태그 부여 비용과 추천의 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 잡지 기사 컨텍스트 관련 상품연계 추천 기술의 한 요소로서 상품이미지 정보로부터 상품의 종류를 자동으로 분류하고 이를 상품의 태그로 활용하는 방법을 제안한다. 이미지에서 추출한 시각단어(visual word)와 상품 종류 간의 고차 연관관계를 하이퍼네트워크 기법을 통해 학습하고, 학습된 하이퍼네트워크를 이용하여 상품 이미지에 한 개 이상의 태그를 자동으로 부여한다. 실제 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 10 가지 종류의 상품 1,251개의 이미지 데이터를 기반으로, 하이퍼네트워크 이용한 상품이미지 자동 태깅 기법이 다른 기계학습 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여줌과 동시에, 복수개의 태그 부여를 통해 상품 이미지 태깅의 정확성이 향상됨을 보인다.

• 융합정보논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.27-35
• /
• 2018

본 연구는 일부 치과 의료소비자들의 대기시간에 대한 반응과 병원이미지 및 환자만족도와의 관계를 파악하여 의료서비스의 질적 대기환경관리를 위한 기초자료를 제공하고자 시도되었다. 연구대상은 치과 병 의원에 내원한 대기시간을 경험한 성인으로 하였고, 2016년 5월 16일부터 6월 18일까지 구조화된 무기명 자기기입식 설문조사를 실시하였다. 병원이미지는 장시간 대기 시 치과 의료기관 신뢰도 변화, 재이용의사 변화, 예약시스템, 환자만족도는 성별, 예상 대기시간설명, 장시간 대기 시 치과 의료기관 신뢰도 변화, 재이용의사 변화, 예약시스템과 관련이 있었다. 대기시간에 대한 긍정적 반응과 병원이미지, 환자만족도는 양의 상관관계로 나타났고, 부정적 반응은 병원이미지, 환자만족도와 음의 상관관계를 나타났으며, 병원 이미지와 환자만족도는 양의 상관관계를 나타냈다. 병원이미지 제고와 환자만족도 향상을 위한 실제적인 접근방안이 요구되며, 대기의 불안과 부정적 반응을 해소 할 수 있는 IT기술 및 여러 컨텐츠를 접목한 대기환경의 변화가 필요하다고 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.296-305
• /
• 2019

한류의 성장과 더불어 팬덤 경제의 중요성이 제기됨에 따라 한류가 가지고 있는 경쟁력을 팬덤의 관점과 더불어 고려할 필요가 있다. 특히 팬덤 현상은 자신이 선호하는 스타를 동일시하고, 팬 커뮤티니에 관련 정보를 적극적으로 획득 및 공유하는 특성을 나타내고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 중국, 일본, 베트남 소비자들 대상으로 한국의 국가 이미지가 한류 콘텐츠 이용의도에 미치는 영향관계를 파악하고, 팬덤 동일시의 매개효과를 검정하였다. 실증분석 결과 문화 이미지, 기업 이미지, 제품 이미지는 한류 콘텐츠 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 스타 동일시와 팬 커뮤니티 동일시는 문화 이미지가 한류 콘텐츠 이용의도에 미치는 영향 관계에서 부분매개를 하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 한류를 국가 이미지 향상을 위한 후광효과 관점이, 아닌 한류의 지속적인 발전을 위한 선행요인임을 검정하고, 팬덤 현상의 매개효과를 실증적으로 검정하였다는 점에서 시사점을 갖는다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제7권1호
• /
• pp.632-639
• /
• 2021

본 논문에서는 기밀데이터를 암호화한 후, 암호화된 기밀데이터를 공간적으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 기밀데이터의 보안성을 크게 강화한 가역 데이터 은닉기법을 제안하였다. 암호화된 기밀데이터를 공간적인 암호화 기법으로 커버 이미지에 은닉하여 결과 이미지를 생성하면, 결과 이미지의 화질이 매우 우수하여 원본 커버 이미지와 결과 이미지를 시각적으로 구분할 수 없다. 암호화된 기밀데이터가 공간적으로 암호화되어 은닉되었기 때문에, 결과 영상의 어느 위치에 암호화된 기밀데이터가 은닉되어 있는지를 알 수 없어 결과 영상으로부터 암호화된 기밀데이터를 추출할 수 없다. 암호화된 기밀데이터를 추출하여도 기밀데이터가 암호화되어 있어서 원본 기밀데이터를 알 수 없게 된다. 따라서 제안기법을 사용하여 기밀데이터를 영상에 은닉하면 기밀데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법은 의료, 군사 등의 응용 분야에 효과적으로 사용될 수 있다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제10권1호
• /
• pp.63-69
• /
• 2021

사람이 어떤 문장을 보고 그 문장에 대해 이해하는 것은 문장 안에서 주요한 단어를 이미지로 연상시켜 그 문장에 대해 이해한다. 이러한 연상과정을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 것을 text-to-image라고 한다. 기존 딥 러닝 기반 text-to-image 모델은 Convolutional Neural Network(CNN)-Long Short Term Memory(LSTM), bi-directional LSTM을 사용하여 텍스트의 특징을 추출하고, GAN에 입력으로 하여 이미지를 생성한다. 기존 text-to-image 모델은 텍스트 특징 추출에서 기본적인 임베딩을 사용하였으며, 여러 모듈을 사용하여 이미지를 생성하므로 학습 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 연구에서는 자연어 처리분야에서 성능 향상을 보인 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)을 문장 임베딩에 사용하여 특징을 추출하고, 추출된 특징을 GAN에 입력하여 이미지를 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존 연구에서 사용되는 모델보다 inception score가 높았으며 육안으로 판단하였을 때 입력된 문장에서 특징을 잘 표현하는 이미지를 생성하였다. 또한, 긴 문장이 입력되었을 때에도 문장을 잘 표현하는 이미지를 생성하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.933-940
• /
• 2018

본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위한 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝의 인식 구조는 입력된 이미지의 멀티 블록화, 특징 수치 분석을 통한 멀티 블록 선정, 선정된 멀티 블록의 딥러닝 수행 등의 3가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력된 이미지의 멀티 블록화는 입력된 이미지를 4등분하여 멀티 블록화 시킨다. 두 번째로 특징 수치분석을 통한 멀티 블록 선정에서는 4등분된 멀티 블록들의 특징 수치를 확인하고 특징이 많이 부각되는 블록만을 선정하여 얼굴 인식에 방해가 되는 요소를 사전에 제거한 블록들을 선정한다. 세 번째로 선정된 멀티 블록으로 딥러닝 수행은 선정된 멀티 블록 부위가 학습되어진 딥러닝 모델에 인식을 수행하여 특징 수치가 높은 효율적인 블록으로 얼굴 인식의 결과를 도출한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 CAS-PEAL 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 제안하는 멀티 블록 방식의 딥러닝 구조가 기존의 딥러닝 구조보다 평균 약 2.3% 향상된 얼굴 인식률을 나타내어 그 효용성이 입증됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.50-56
• /
• 2020

현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.319-328
• /
• 2019

병원 경영에서 가장 중요한 것은 환자들의 필요와 욕구를 파악하는 것이라고 할 수 있다. 이 연구에서는 이를 위해 상대적 중요도를 파악할 수 있는 분석기법인 AHP를 이용하여 환자들이 병원을 선택함에 있어서 AHP의 적용을 통한 그 요인들 간의 상대적인 우선순위를 파악하려는 데 그 목적이 있다. 환자들의 병원선택요인을 파악함으로써 의료기관이 중요성을 분석하여 병원이미지 개선 및 의료의 질 향상에 도움이 될 수 있도록 모색해 보고자 한다. 먼저 12개의 병원선택요인 중에서 병원의 전문성, 다양한 진료과목, 직원의 친절도, 의사의 설명 및 진찰시간 등과 같이 환자와 직접적으로 연관되어 있는 요인들이 중요도 및 가중치가 높게 나타났다. 또한 병원 주차장, 대중교통의 편의성, 의료장비 등이 상대적으로 중요도 및 가중치가 낮게 나타났다. 이러한 연구 결과는 병원의 효과적인 이미지 개선 및 의료의 질 향상 전략에 중요하다고 볼 수 있다. 따라서 광주시 소재 의료기관들은 병원 마케팅을 위해 병원선택에 영향을 미치는 요인들을 고려한 병원경영 방침을 개선하여 병원이미지 개선 및 의료의 질 향상에 노력할 필요가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.63-70
• /
• 2012

본 논문에서는 ASM(active shape model)의 성능을 향상시키기 위하여 형태(shape) 정렬 방법과 이차원 특징벡터 추출 방법을 제안한다. 기존 알고리즘은 입력 이미지의 중간 검출 랜드마크와 기준 모델 간의 정렬을 위하여 스케일, 회전, 이동 정보 만을 이용한다. 하지만 위의 평면적인 정보 만으로는 얼굴과 같이 입체적인 물체의 포즈 변화나 삼차원적인 움직임 등을 제대로 반영할 수 없다. 이를 개선하기 위하여 자유도를 증가시킴으로써 형태의 복잡한 변화에 보다 강인한 형태정렬 방식을 제안한다. 또한, 멀티스케일로 이차원 프로파일을 구하고 이들의 공분산 행렬을 trimming하여 검출속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 비교적 다양한 포즈로 촬영한 얼굴 이미지 데이터베이스를 이용하여 제안 알고리즘의 형태 검출 성능을 확인한다.