Snake 모델(active contour model)은 초기값을 설정해주면 자동으로 임의의 물체의 윤곽을 찾아내는 알고리즘으로 영상에서 특정 영역을 분할하여 할 때 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 칼라 영상에서 얼굴과 얼굴의 특징점을 찾는 방법으로 이 알고리즘을 적용한다. 특히, 주어진 영상의 RGB 값을 정규화(normalization) 해주는 전처리 과정을 통해 얼굴의 특징점 후보 영역을 얻어내는 초기 값을 설정해주어야 하는 과정을 생략해주고 보다 정확한 값을 얻을 수 있도록 구현한다. RGB 값을 이용한 정규화 과정을 적용한 방법과 적용하지 않은 방법을 구현한 결과를 비교해줌으로써, 정규화 과정을 거친 방법의 성능이 더 우수함을 보여준다.
본 연구는 습지교육을 정규교육과정으로 채택할 수 있는가에 대한 질문에 답하기 위해 습지교육에 대한 전 세계 연구 동향과 주요 연구내용을 분석하고 습지교육을 정규교육과정으로 운영하고 있는 국가들의 사례를 파악하였다. 습지연구동향 분석을 통해 과거 습지교육은 습지에 대한 태도와 우리가 가져야할 인식에 대해 연구하다가 최근에는 습지의 생태계 기능과 서비스를 강조하는 주제로 변화한 것을 알 수 있었다. 2002년까지 람사르협약에 가입한 국가 중 습지교육을 정규교육과정으로 운영하고 있는 국가는 18개국이었는데 2020년 8월 기준 42 개국으로 확대되었다. 습지에 대한 국가 간 또는 지역 간 과학정보와 지식의 격차가 습지교육을 정규교육과정으로 채택하는데 영향을 미치는 것으로 보인다. 습지교육을 정규교육과정으로 운영하고 있는 국제적 사례를 살펴본 결과 지역단위 또는 학교 단위로 습지교육을 운영하고 있어 이들 사례를 참고할 수 있을 것으로 판단된다.
노동계급은 다양한 형태의 내적 이질성을 지니고 있으며, 신자유주의 경제정책과 구조조정 과정에서 고용형태에 따른 이질성은 계급균열로 발달하며 노동계급 내적 이질성 논의의 핵심을 구성하게 되었다. 국내의 선행 연구들도 정규직과 비정규직 사이의 물질적 존재조건의 양극화 추세와 사회적 관계의 위계적 배제적 성격을 확인해 주고 있다. 하지만 정규직과 비정규직 사이의 계급균열이 극복되고 노동계급의 내적 통합과 계급형성 과정을 이룰 수 있는지에 대한 논의로 발전하지는 못했다. 본 연구는 계급균열의 극복과 노동계급 통합의 가능성을 검토하기 위해 계급균열의 핵심인 비정규직 노동자 문제를 둘러싼 정규직 비정규직의 의식 수준의 비교연구를 실시한다. 본 연구는 민주노총 공공운수연맹 노동조합원들에 대한 설문조사와 심층면접 연구를 통해 계급균열의 존재를 확인하고 그 원인과 의미를 분석하였다. 첫째, 정규직과 비정규직 노동자들은 비정규직 문제에 대한 인식을 공유하고 있지만 구체적 해결책에 대해서는 입장 차이를 보임으로써 고용형태에 따른 계급균열은 존재하며, 경제위기 이후에도 해소되지 않고 고착화되고 있음을 확인시켜 주었다. 둘째, 고용형태에 따른 계급내적 균열이 비정규직 문제 인식과 추상적 원칙 수준에서는 유의미한 의식 차이를 보이지 않지만 비정규직 문제 해결을 위한 구체적 해결책에 대해 유의미한 입장 차이를 보이는 것은 정규직과 비정규직 사이의 물질적 이해관계의 차이 때문이다. 정규직 노동자들은 비정규직 노동자들의 고용안정성과 노동조건의 개선을 허용하더라도 자신들의 이해관계가 위협받지 않는 수준에서 이루어져야 한다고 보는 것이다. 셋째, 정규직 노동자들이 추상적 원칙 수준에서는 비정규직 노동자들과 동질성을 보이지만 구체적 대안에서 차별성을 보이는 것은 정규직 노동자들의 의식의 양면성을 표현하는 것이며, 물질적 이해관계에 기초한 개인적 수준의 합리성과 계급적 원칙에 기초한 계급적 수준의 합리성이 갈등하고 있는 것이다. 넷째, 정규직 노동자들의 주관성 속에서 개인적 합리성과 계급적 합리성이 갈등하는 정도는 노동조합 가입 여부 및 소속 노동조합의 정체성, 즉 이익집단 정체성 혹은 계급조직 정체성에 의해 결정된다. 여기에 계급조직 정체성을 지닌 민주노조들이 노동계급 계급균열을 극복하고 계급형성을 이루는데 기여할 수 있다는 실천적 함의가 있다.
본 논문에서는 고령자의 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템의 정규화에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 부착한 3축 가속도 센서 데이터를 사용하며, 총 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습하며, 각각 4가지는 일상생활에서 일어나는 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상에 대한 패턴이다. 학습시에는 손실함수(loss function)를 효과적으로 줄이기 위하여 정규화 과정을 진행하며, 정규화 과정은 데이터에 대하여 최대최소 정규화, 손실함수에 대하여 L2 정규화 과정을 진행한다. 3축 가속도 센서를 이용하여 구한 다양한 파라미터에 대하여 정규화 과정의 최적의 조건을 제시한다. 낙상 검출율면에서 SVM을 이용하고 정규화 127과 정규화율 λ 0.00015일 때 Sensitivity 98.4%, Specificity 94.8%, Accuracy 96.9%로 가장 좋은 모습을 보였다.
각 학교(전문대 이상)에서는 국제물류 전문인력 양성을 위한 전공이 개설되어 관련 과목 교육을 하고 있다. 학제별로 개설된 전공과목들을 파악하고 전체 커리큘럼을 분석하여, 정규교육과정에서 물류 전문인력을 양성하는데 한계점에 대하여 제시하였다. 또한, 한계점을 바탕으로 앞으로 정규교육이 우수한 국제물류 인력의 양성을 위하여 어떤 방향 점으로 개선되어야 하는지 분석하였다.
QA 과정을 통해 30개의 정규화 보정값을 얻고, 1개의 기준 데이터 설정 후 29개의 정규화 보정값과 비교하였다. 또한 각 정규화 보정값을 PET raw data 에 적용시켜 재구성된 영상을 동일한 ROI를 그려 SUV 와 count 로 비교평가 하였다. 30개의 정규화 보정값은 차이가 발생하지 않았으며, 각각의 정규화 보정값을 적용시킨 PET 영상도 크게 차이가 없었다. 핵의학 영상은 정량분석을 위해 불감시간 보정 및 광자의 감쇠 및 산란 등 물리적 현상에 대한 보정이 필요하고, 정규화 보정 또한 무시할 수 없는 보정 과정이다. 따라서 이런 과정을 통해 PET 장비의 균일성이 유지되고 여러 디텍터의 효율도 균등해야 영상의 왜곡을 방지할 수 있고, 질 좋은 영상을 만드는데 꼭 필요한 과정이므로 매일 QA 과정이 필요하다고 사료된다.
본 논문에서는 뇌의 하부구조인 해마를 정확하게 분석하기 위한 형상 정규화 방법과 정상인과 간질 환자의 해마를 분류하기 위한 방법을 제시한다. 해마에 대한 형상 분석 과정은 크게 형상 표현을 구축하는 과정, 형상의 유사도를 측정하는 과정, 정상인 집단과 환자 집단을 분류하는 과정으로 이루어진다. 본 연구에서는 해마의 형상 표현으로 메쉬, 골격, 복셀로 이루어진 하이브리드 옥트리 자료구조를 구축하였다. 또한 Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘을 사용하여 해마 골격을 기반으로 한 정규화를 수행하였다. 그리고 정규화된 해마 형상을 전역적, 국부적으로 분석하여 최종적으로 입력된 해마가 정상인 또는 간질 환자에 속하는지를 학습된 데이터를 이용하여 분류하였다. 본 논문에서 제시한 ICP 기반의 정규화 방법은 3차원 해마 형상을 정확하게 분석하게 해주고, 골격의 정점 수를 조절함으로써 정규화 시간을 감소시킬 수 있다. 뿐만 아니라 3차원 해마 모델의 형상을 신경망을 통하여 학습시킴으로써 해마의 형상이 변형된 환자 집단과 정상인 집단을 분류하는데 이용할 수 있다.
본 논문은 증가하고 있는 전문 직종 비정규직 노동자들이 정규직 노동자들의 파업에 보인 태도와 행동을 계급적 연대와 직종적 연대라는 두 가지 개념 사이의 관계짓기를 통해 이론화 하고자 시도했다. 이를 위해 2008년 이후 정규직 제작인력들의 크고 작은 저항이 2012년 언론대파업으로 이어지는 과정을 분석범위로 삼아서, KBS와 MBC두 방송사의 시사교양부문에서 정규직 피디들과 손발을 맞춰온 대표적 특수고용 직종집단인 독립피디와 시사교양작가들이 정규직 파업에 보인 반응을 분석하였다. 분석결과는 특수고용 제작인력들이 직종에 상관없이 정규직 피디들에 대해 계급적 이질감을 느끼고 있음을 보여주었다. 계급적 이질성 인식은 정규직 피디가 실질적 사용자 역할을 하는 방송 산업 특수고용관계의 구조직 특징에 뿌리를 내리고 있었고, 정규직 투쟁을 거치면서 강화되는 경향을 보였다. 한편, 직종적 가치공유에 기반한 정규직에 대한 인식은 두 특수고용 직종 집단 사이에 상이하게 나타났다. 시사교양작가들의 경우 정규직 피디들에 대해 높은 직종적 가치일치감을 표시했고 이는 계급적 이질성을 상쇄시키며 정규직 파업의 당위성을 인정하는 수용의 태도로 이어졌다. 반대로 독립피디의 경우 계급적 적대감에 직종적 이질감이 더해져 정규직 인력들의 위선과 모순을 강조하면서 정규직 파업에 대해 강한 냉소를 드러냈다. 이러한 차이는 두 특수고용 직종집단이 각각 정규직과 맺고 있는 사회적 관계의 특성으로부터 기인했다. 먼저 정규직 피디와 독립피디들 사이의 관계를 규정하는 제작과정의 투입 결과물에 대한 강압적인 통제 (coercive input-output control) 방식은 두 집단 사이에 직종가치 인식에 있어 차이를 낳았고, 그 차이는 저널리즘 가치에 대한 위협과 대응 속에서 더욱 커졌다. 반면, 시사교양작가들은 언론인으로서의 직종윤리 및 가치를 바탕으로 한 규범적 과정통제(normative process control)를 통해 정규직 피디들과 관계를 맺고 있었고, 이는 시사교양작가들이 계급적 이질감을 지양하고 정규직들과 저널리스트로서 직종정체성을 공유하는데 기여한 것으로 나타났다. 결론부분에서는 이러한 결과가 갖는 실제적 이론적 함의를 논의한다.
본 논문에서는 화자 확인 시스템의 등록과 확인 과정의 채널 환경 불일치로 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위한 새로운 정규화 방법에 대해 설명한다. 제안된 방법은 첫째, 입력 음성으로부터 효과적으로 채널을 추정$\cdot$보상하고 둘째, 스코어 정규화 과정에서 사칭자 모델로서 사용되는 world모델과의 차이를 채널 추정 및 화자 모델 생성에 효과적으로 사용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 입력 음성의 켑스트럼과 HMM world 모델의 파라메터인 평균 켑스트럼과의 차이를 통해 음소열에 종속적인 채널 켑스트럼인 Phone-Dependent Difference Cepstrum을 추정한다. 한편 입력 음성의 음소열은 world모델의 스코어를 얻는 과정에서 함께 얻어질 수 있다. 채널 추정 실험 결과를 통해서 가장 일반적인 채널 정규화방법인 CMS에 의해 추정된 채널에 비해 실제 채널과 유사하며 화자 고유의 특성을 왜곡시키지 않는 채널 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 3차원 얼굴 형상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 형상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나, 입력된 형상에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력시의 오류 돌을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징(눈, 코, 입 등)을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 형상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 코 형상 추출 마스크를 사용하여 입력된 형상으로부터 코 영역을 추출하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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