현재의 출입국 관리자는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 자동으로 여권을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 여권에는 사용자에 대한 많은 정보들이 있는데 여권 영상에서 코드 정보 영역을 히스토그램 방식과 소벨 연산자를 이용하여 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하고 새로운 자가 생성 지도학습 알고리즘(Self-Generating Supervised Learning Algorithm)을 제안하여 여권 인식에 적응하였다. 10개의 여권 영상을 실험한 결과 모든 코드의 문자 영역이 추출되었고 인식되었다.
본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 탈모 자가 진단 앱을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앱은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 탈모 유무와 탈모 유형에 대해 학습을 하고, 앱에서 사용자가 자신의 이마 라인을 촬영하여 사진이 서버에 전송이 되고 서버에서 학습된 모델을 이용하여 검출된 탈모 유무 판단과 탈모 단계 판단의 결과값을 다시 앱으로 전송한다. 탈모에 대한 정확한 진단을 통하여 치료 방법과 치료 시기 결정에 대하여 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 혈액투석 중인 만성신부전증 환자들의 자가 구취인식이 구강건강관련 삶의 질에 미치는 영향을 파악하여 국내에서는 매우 드문 만성신부전 환자의 구강관련 기초자료로 사용하고자 실시하였다. 연구대상은 2013년 6월부터 7월까지 전주시에 위치한 혈액투석 전문병원에서 혈액투석 중인 만성신부전증 환자에게 설문조사를 실시하였다. 자가 구취 인식에 따른 구강 증상에서는 지난 한 달 동안 치아 아픔 증상, 잇몸에 피가 남, 혀 또는 뺨 아픔 증상, 입안 건조 증상에 유의한 차이가 나타났고, 구강기능 상태에서는 음식 씹는데 불편, 발음의 어려움, 상실된 치아 유무에 유의한 차이가 나타났다. 구강건강관련 삶의 질에서는 기능적 제한, 신체적 동통, 심리적 불편, 신체적 능력저하, 심리적 능력저하, 사회적 능력저하, 사회적 불리에 유의한 차이가 나타났다. 만성신부전 환자에서 인식한 구취가 구강건강관련 삶의 질에 미치는 영향요인 분석한 결과, 심리적 불편(B=-2.028, p<.01), 사회적 능력저하(B=2.596, p<.01), 사회적 불리(B=-2.173, p<.01)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 자가 인식한 구취는 심리적, 사회적으로 부정적인 영향을 미치므로 급격히 증가하고 있는 신부전 환자들에게 중요하게 고려할 요인이다.
본 논문에서는 퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡음 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 교양댄스수업참가자가 인식하는 교수행동, 지속적 참여의도, 그리고 수업몰입의 구조관계를 파악하고 수업몰입을 매개변수로 설정하여 효과를 검증하는 것이다. 이를 위하여 대학의 교양댄스수업에 참가하고 있는 대학생을 모집단으로 선정하고 비확률 표본표집법 중 유의표본표집법을 이용하여 서울, 경기지역의 대학에서 총 314명의 자료를 수집하였다. 자료처리는 빈도분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 신뢰도분석, 구조방정식모형 분석, 부트스트래핑(bootstrapping) 방법을 실시하였다. 이와 같은 방법 및 절차를 통하여 얻어진 결론은 다음과 같다. 첫째, 교양댄스수업참가자가 인식하는 교수행동은 수업몰입에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 교양댄스수업참가자가 인식하는 교수행동은 지속적 참여의도에 유의한 영향을 미치지 않았다. 셋째, 교양댄스수업참가자가 인식하는 수업몰입은 지속적 참여의도에 유의한 영향을 미쳤다. 넷째, 교양댄스수업참가자가 인식하는 교수행동과 지속적 참여의도의 관계에서 수업몰입은 유의한 매개효과가 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 구취인식도와의 관련요인을 분석하고자 2010년 1월 7일부터 3월 14일까지 서울 및 경기지역에 거주하는 35세 이상에서 65세 미만의 성인 450명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 인구사회학적 특성과 구취인식도의 관련성을 분석한 결과, 성별 등의 요인에 따라 구취인식도의 차이가 나타나지 않았다. 2. 주관적 구강건강상태와 구취인식도를 분석한 결과 전반적으로 구강건강상태가 좋지 않고, 보철치아가 있으며, 치주질환과 구강건조 증상을 인식한 집단에서 구취를 인식한 자가 더 많았다(p<0.05). 3. 건강행동 및 식습관과 구취인식도를 분석한 결과 하루 중 칫솔질 횟수가 2회 이하이고 간식 후 칫솔질을 시행하지 않으며 단 음식을 자주 섭취하는 집단에서 구취를 인식한 자가 더 많았다(p<0.05). 4. OHIP-14와 구취인식도를 분석한 결과, 삶의 질이 낮으며, 불편이나 통증 및 각종 능력저하를 많이 경험한 집단에서 구취를 인식한 자가 더 많았다(p<0.05). 또한 전반적으로 삶의 질이 낮은 집단에서 구취를 인식한 자가 많은 것으로 나타났다(p<0.05). 이상의 결과로 볼 때 구취인식도는 치주질환과 구강건조증상, 구강위생관리행동 및 삶의 질과 연관성이 있는 것으로 나타났으므로 치주질환 및 구강건조를 예방하고 구강위생관리행동의 강화는 구취를 예방하고 삶의 만족도를 향상시키는 데 크게 기여할 것으로 사료된다.
이 연구는 기업근로자가 인식한 조직문화 유형에 따른 양성평등의식의 차이를 규명하는 목적으로 수행되었다. 연구목적을 달성하기 위해 국내 기업 근로자 253명의 응답자료를 활용하여 기술통계, 상관관계 분석, 잠재프로파일 분석을 실시하였다. 분석결과 기업근로자가 인식한 조직문화 유형은 5가지로 구분되었다. 구체적으로 1번 집단은 합리문화가 높고 개발문화가 낮은(고합리-저개발 문화), 2번 집단은 합리문화가 상대적으로 높고 합의문화가 가장 낮은(고합리-저합의 문화), 3번 집단은 전체적으로 비슷한 가운데 합의문화가 높게 나타난(합의 문화), 4번 집단은 개발문화가 가장 높은(고개발 문화), 5번 집단은 위계문화가 가장 높은(고위계 문화)로 명명하였다. 조직문화 유형 인식에 따른 잠재집단별 양성평등의식의 차이를 분석한 결과 양성평등의식에 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며, 구체적으로 고합리-저합의 문화, 고합리-저개발 문화, 고위계문화, 고합의 문화, 고개발 문화 순으로 나타났다. 특히 합리문화에 대한 인식이 다른 문화에 대한 인식보다 더 높게 나타나는 프로파일에서 양성평등의식이 높았다. 이 연구는 조직문화 유형과 양성평등의식의 관계를 밝혔다는 점에서 의의가 있으며, 양성평등의식 향상을 위한 조직차원의 개입관련 시사점을 제안하였다.
오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가됨에 따라 시스템의 관리작업은 고수준의 자동화를 요구하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식은 전통적인 관리자 중심에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 현재 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어 지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 연구에서 자율 컴퓨팅의 한 요소인 자가 치유는 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델을 필요로 하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4 가지 예측 모델 설계 방법을 제안하며, 본 예측 모델을 ID3 알고리즘, 퍼지추론, 퍼지뉴럴네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞추어 적절하게 사용되는 하이브리드 방식이며, 이를 통해 보다 정확하고, 신속한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안 모델을 평가하기 위해 본 예측 모델을 자가 치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.
본 연구는 55세 이상의 성인 및 노인인구를 대상으로 한방간호 중풍 예방교육 프로그램을 적용하여 연구대상자의 자가 건강인식 변화, 건강 행태변화, 자가관리와 생리적 지수에 미치는 효과를 보기 위한 유사실험연구이다. 자료수집은 2017년 8월 12일~11월 29일까지이며 교육 프로그램에 참여할 것을 동의한 실험군 26명과 대조군 27명 등 총 53명을 연구대상으로 하였다. 연구결과, 교육프로그램 실시 전 실험군과 대조군의 일반적 특성 및 연구변수 등이 통계적으로 유의한 차이가 없어 두 집단은 동질하다고 볼 수 있었다. 가설검정에서 두 집단의 건강인식변화 t=-5.28(p<.001), 건강행태변화 t=-4.24(p<.001), 자가관리 t=-5.28(p<.05), 수축기혈압 t=2.48(p<.05), 이완기혈압 t=2.78(p<.01), 혈당 t=5.91(p<.001), 콜레스테롤 t=-3.94(p<.001) 등은 두 집단 간 통계적으로 유의한 차이를 보여 4가지 가설 모두 지지되어 교육프로그램이 효과가 높은 것으로 나타났다. 이상의 연구결과에서 한방간호 중풍교육은 건강에 대한 인식과 건강행동을 변화시키고, 자가관리 능력을 향상시키며, 생리적 지수를 조절하는데 효과적인 프로그램으로 규명되었으며 차후 효과적인 한방간호중재로서 잘 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 지속적인 교육프로그램의 운영과 지역을 확대시켜 교육할 필요가 있다고 보아진다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 에지 추출 기법을 이용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 추출된 컨테이너 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 결합하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 컨테이너 개별 식별자 인식은 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 자가생성 지도학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 실험결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 및 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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