전기차의 자율주행을 위해선 차선 인식과 모터 제어가 필요하다. 카메라로 입력된 영상에 허프 변환을 적용하고, 변환된 이진 이미지에 Enet 및 DeepLabv3+ 구조를 활용한 LaneNet 모델을 적용하여 차선을 학습시키고, Fuzzy 제어 기법을 활용하여 모터의 조향이 원활이 되도록 하였다. 기존의 Rule base 기법에 비하여 차선 인식 정확도가 월등히 향상되었으며, 주행 결과 Real-Time 주행환경 판단에 대한 여지를 남겼다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
이미지로부터 중요 객체를 추출하는 것은 추적, 분할, 적응적 압축, 내용기반 검색과 같은 멀티미디어 처리에 있어서 매우 중요한 부분이며, 현재 이에 관한 많은 연구가 진행 되고 있다. 중요 객체 추출을 위한 방법으로 Saliency Map을 이용한 방법이 있다. 이 방법에서는 일반적으로 이진화된 Saliency Map을 이용하여 어떤 화소가 중요 객체 내부인가 아닌가를 표시한다. 따라서 이 방법은 이진화를 위한 임계값의 선택이 성능에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존 연구에서는 일반적으로 휴리스틱 방법을 이용하여 임계값을 결정하거나 매개변수로 임계값을 조정하는 방법이 사용되었다. 그러나 하나의 임계값 적용은 이미지 안의 다수의 객체가 포함되어 있는 경우 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선할 수 있는 Otsu 임계값을 이용한 전역적인 최적 임계값을 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 Otsu 임계화 방법은 단일-계층에 적용할 수 있는 Otsu 방법과 이를 확장하여 다중-계층에도 적용할 수 있는 Otsu 방법이다. 제안한 방법을 기존의 Saliency Map 모델에 적용한 결과 성능이 개선되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 주행 중인 차량의 차선 인식을 위해 4단계로 구성된 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 관심영역 추출한다. 두 번째 단계에서는 신호 잡음을 제기하기 위해 중간 값 필터를 이용한다. 세 번째 단계에서는 입력되는 이미지의 배경과 전경의 두 클래스로 구분하기 위한 이진화 알고리즘을 수행한다. 마지막 단계에서는 이진화 과정 후에 남아 있는 노이즈나 불완전한 에지 등을 제거하여 선명한 차선을 얻기 위해 이미지 침식 알고리즘을 이용한다. 하지만 이러한 차선 인식 앍고리즘은 높은 계산량을 요구하여 실시간 처리가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 멀티코어 아키텍처를 이용하여 실시간 차선이탈 감지 알고리즘을 병렬구현 한다. 또한, 차선이탈 감지 알고리즘을 위한 최적의 멀티코어 아키텍처의 구조를 탐색하기 위해 총 8가지의 서로 다른 프로세싱 엘리먼트 구조를 이용하여 실험하였고, 모의실험 결과 40×40의 프로세싱 엘리먼트 구조에서 최적의 성능, 에너지 효율 및 면적 효율을 보였다.
흑백 두 가지의 값으로만 구성된 이진영상(만화 영상, 문서 영상 및 서명 영상 등)은 컬러 영상에 비해 적은 양의 잉여부분으로 인해 비가시적인 비밀 데이터의 삽입이 어렵다. 따라서 이진 엄폐영상을 이용한 심층암호에서는 많은 양의 비밀 데이터를 삽입하면서, 동시에 은닉영상의 비가시성을 만족시킬 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 이에 대한 기존 연구들의 장점을 보완하여 은닉영상의 열화를 최소화 하고, 동시에 충분한 용량의 비밀 데이터를 삽입할 수 있는 방식을 제안한다. 제안 방식은 비가시적인 위치의 화소만을 변경시키며, $m{\times}n$ 크기의 한 블록에 대해서 [$log_2(mn+1)-2$] 비트의 비밀 데이터를 숨길 수 있다.
본 논문에서는 pSDF(projection synthetic discriminant function)공간 불변 필터 개념을 적용하여 기준 이미지를 구현하고, 공간 평면 상관기인 이진 결합 변환 상관기를 이용하여 동일 클래스 인식 및 클래스 판별을 위한 광 패턴 인식을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 이진 결합 변환 상관기가 기존의 결합 변환 상관기보다 상관 첨두치 세기, 상관 첨두치 세기대 부로브비, 신호대 잡음비, 상관폭 부분에서 뛰어난 상관 특성을 보였다. 이진 결합 변환 상관기를 이용한 광 패턴 인식 실험을 한 결과, 동일 클래스 인식인 경우 $4.1~9.6{\%}$ 오차 범위 내에서 상관 첨두지 세기가 일정하게 나타났으며, 클래스 판별인 경우 두 클래스간의 상관 첨두지 세기가 2배 차이가 나서 판별 능력이 우수함을 알 수 있었다.
본 연구는 일 대학 간호학과 4학년을 대상으로 문제해결능력, 간호사 이미지, 리더십 정도를 살펴보고, 간호관리 실습 전후 문제해결능력, 간호사 이미지, 리더십의 변화에 대해 알아보기 위해 시행된 서술적 조사연구이다. 연구 대상자는 일 지역 소재 간호학과에 재학 중인 4학생 60명으로 자료수집은 2014년 8월 1일 부터 8월 29일 까지 진행되었다. 수집된 자료의 분석은 SPSS/WIN 21.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t 검정, 일원분산분석을 하였다. 연구결과 간호학과 지원동기는 '취업용이'가 가장 많았고, 간호사 이미지 형성에 영향을 준 요소는 '임상실습시 간호사 모습'이 가장 많았으며 전공 만족도는 '보통' 이상이 83.4%였다. 간호사 이미지는 간호사 친척 유무 및 간호학 전공 만족도에 따라 차이가 있었고, 리더십은 간호학과 지원동기, 간호학 전공 만족도, 성격에 따라 차이가 있었으며, 문제해결능력은 간호사 친척 유무 및 성격에 따라 차이가 있었다. 실습 전 간호대학생의 문제해결능력은 3.32점, 간호사 이미지는 3.41점, 리더십은 3.62점이었고, 실습 후 문제해결능력(t=-2.15, p=.03), 간호사 이미지(t=-2.67, p=.01), 리더십(t=-2.20, p=.03)이 유의하게 증가하였다. 본 연구 결과를 토대로 간호학 실습교육에 활용할 필요가 있다고 사료된다.
현재까지 이미지의 복잡성을 추정하기 위하여 여러 가지 프랙탈 차원 추정법들이 제안되어 왔으나, 그 중에서도 박스 계수법이 단순하면서도 신뢰성이 높아 공학, 과학, 의료, 지질학 등 많은 분야에 응용되고 있다. 박스 계수법은 스텝크기 ${\delta}$를 변경해가면서 이미지를 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기의 박스로 분할하고 프랙탈 도형이 포함된 박스를 계수하여 프랙탈 차원을 추정하게 되며, 이때 분할되는 박스의 개수가 정수가 되도록 이미지의 크기가 2의 거듭제곱인 정사각형을 사용하게 된다. 그러나 이미지 크기가 다르면 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기가 아닌 박스는 버리게 되고 여기에 프랙탈 도형이 있으면 정밀도 저하의 원인이 된다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 버리는 박스에 프랙탈 도형이 포함되면 실수 계수하여 정수 계수에 합산하는 한 방법을 제시한다. 제안된 방법을 프랙탈 차원이 잘 알려진 두 결정형 이미지에 적용시켜 절대오차의 평균값을 얻고 기존의 박스 계수법과 삼각 박스 계수법의 결과와 비교한다. 제안된 방법은 이미지의 크기가 달라도 안정한 값을 얻을 뿐만 아니라 다른 두 방법과 비교하였을 때 더 만족스러운 결과를 보임을 밝힌다. 또 구글맵에서 취한 우리나라 해안선과 조도 해안선 이미지에 적용시켜 그 복잡성을 계량한다.
디지털 비디오 영상을 효과적으로 색인하고 검색하기 위해서 비디오의 내용을 함축적으로 표현하고 있는 비디오 자막을 추출하여 인식하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 압축되지 않은 비디오 영화 영상에 인위적으로 삽입한 한글 및 영어 자막을 대상으로 자막 영역을 추출하고, 추출된 자막 이미지를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 특징은 동일한 내용의 자막을 갖는 프레임들의 위치를 자동으로 찾아서 동일 자막 프레임들을 다중 결합하여 배경에 포함되어 있는 잡영의 일부 또는 전부를 우선 제거한다. 또한, 이 결과 이미지에 해상도 중대, 히스토그램 평활화, 획 기반 이진화, 스무딩의 이미지 향상 방법을 단계적으로 적용하여 인식 가능한 수준의 이미지로 향상시킨다. 제안한 방법을 비디오 영상에 적용하여 동일한 내용의 자막 그룹 단위로 자막 이미지를 추출하는 것이 가능해졌으며, 잡영이 제거되고 복잡한 자소의 획이 보존된 자막 이미지를 추출할 수 있었다. 동일한 내용의 자막 프레임의 시작 및 글위치를 파악하는 것은 비디오 영상의 색인과 검색에 유용하게 활용될 수 있다. 한글 및 영어 비디오 영화 자막에 제안한 방법을 적용하여 향상된 문자 인식 결과를 얻었다.
본 연구는 우리나라 CCTV융합채널 업계에서 마케팅믹스의 특성이 브랜드 이미지, 대리점 지각, 전환장벽과 대리점의 충성도에 미치는 영향을 분석하는데 초점을 두고 있다. 본 연구는 마케팅 믹스요인을 외생요인으로 하고 브랜드 이미지, 대리점 지각, 전환장벽을 매개변인으로 하고, 대리점 충성도를 결과변인으로 하는 구조방정식모형으로 구축하였다. 본 연구에서는 8개의 가설을 설정하고, 전국의 191개 업체를 대상으로 설문조사하여 얻은 자료를 AMOS20과 SPSS20을 이용하여 분석하였다. 그 결과, 마케팅 믹스 중 제품공급과 가격이 브랜드 이미지에 유의한 영향을 미쳤으며, 광고만이 대리점 지각에 영향을 미치고 있음이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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