본 논문에서는 정확한 깊이를 추출하기 위해 고차 통계기반 초점 척도를 이용한 SFF(shape from focus) 알고리즘을 제시한다. 기존의 SFF기반 3차원 깊이 복원 기법들은 초점 척도로 SML(sum of modified Laplacian)을 사용하기 때문에, 성능이 영상의 특성에 크게 의존하여 초점이 정밀하거나 질감이 풍부한 영상에서만 효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 비교적 질감과 초점이 빈약한 영상에서도 초점 값을 추출할 수 있도록 고차 통계(HOS:higher order statistics)를 이용한 알고리즘을 제안한다. 이 초점 척도에 의해 초점 영역 맵이 생성되고 국부적으로 최적의 초점 값을 갖는 화소를 추출하기 위해 영역개선, 세선화, 모서리 검출과정이 순서적으로 적용된다. 최종적으로 추출된 점에 대해서 Delaunay 삼각화를 사용하여 3차원 모델정보를 생성한다.
고배율 렌즈를 장착한 3차원 비접촉 측정 장비에서 컴퓨터 비전을 이용한 정밀도 높은 형상의 측정을 위해서는 선명한 영상 획득을 위한 정확한 초점 위치 결정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 정초점 위치를 찾기 위하여 수동형 초점 조절 방법을 사용한다. 각각의 렌즈 위치에서의 입력 영상에 대해 초점 위치 추적의 척도가 되는 초점값을 변형된 LoG 방법을 이용하여 측정하고, 측정된 초점값들의 렌즈 위치에 따른 분포 곡선에 대한 가우시안 정합을 적용한 정초점 위치 검색을 통해 최적의 초점 위치를 결정하는 기법을 제안한다.
본 연구는 라틴아메리카의 일부 지역인 안데스와 리버플레이트 지역에서 양보접속사구로 기능하는 [todavía que]에 대한 형태-통사적 그리고 의미적 특성을 연구하고자 한다. Real Academia $Espa{\tilde{n}}ola$(2009)에 따르면 부사 todavía는 초점과 관련된 다양한 맥락에서 사용되며 특히 안데스와 리버플레이트 지역에서는 [todavía que]가 양보구문을 형성하며 첨가적 해석을 갖는다고 한다. 케추아어의 접미사 '-raq'과 아이마라어의 접미사 '-raki '는 스페인어의 부사 todavía와 동일한 의미를 갖는다. 그러나 이 두 원주민 언어에서는 상기의 접미사가 첨가 초점사의 기능을 수행하지만 스페인어에서는 첨가 초점사로 쓰이는 접미사는 없으므로 이러한 범주적 불일치로 인해 [todavía que]구조에서는 todavía가 부사의 형태로 접속사 que와 함께 첨가 초점사로 사용된다. 본 연구는 이러한 형태-통사적 그리고 의미적 특성은 두 원주민어들과 스페인어의 언어접촉 현상에서 비롯된 것으로 주장한다. 또한 이러한 주장에 기초하여 스페인어의 부사 todavía가 어원적으로 전칭양화사와 관련되는 사실과 척도와 관련된 자질을 내포하는 특성에 기인하여 [todavía que]는 척도 첨가의 의미를 갖는 양보의 접속사로 기능한다고 주장하고자 한다.
본 연구는 미국 자활 영역에서 아래로부터 위로의 '이용자중심(client-centered)' 접근을 통해 개발되어 사용 중인 '정서적 자활 성과 지표(Psychological Self-Sufficiency: PSS)'의 한국에의 적용 가능성을 탐색하기 위해, 한국 자활 프로그램 참여자를 대상으로 척도 타당성 검증을 실시한다. 자활사업은 전통적으로 '경제적 자활'에 초점을 두고 자활사업의 궁극적 목표인 경제적 성과에\만 집중함으로써, 자활사업 참여자의 정서적, 사회적 변화를 간과해왔다. 본 연구는 자활사업의 성과를 제고하기 위해서는 기존의 경제적 측면에서의 접근 뿐 아니라 정서적 측면에서의 접근 또한 필요함을 제안하며, 자활사업 참여자들의 정서적 변화에 초점을 둔 고용희망 척도(employment hope scale: EHS)의 타당도를 검증한다. 그 결과, 4차원 17문항으로 구성된 한국형 고용희망 척도의 타당성이 검증되었다. 본 연구는 정서적 자활 정도를 측정할 수 있는 성과지표로서 한국형 고용희망 척도의 활용가능성을 검증함으로써, 경제적 자활 성과 지표를 보완할 수 있는 보완적 과정 평가 도구로서의 적용 가능성을 제안한다.
본 논문에서는 최소의 sub-window를 사용하여 정확한 초점 값을 측정할 수 있는 모바일 폰 용 저전력 MDCT 초점 값 연산 방식을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 DCT 연산 계수 중 초점 값의 척도로 사용하기에 특성이 가장 우수하고, 하드웨어로 구현하였을 경우 연산량이 최소가 되는 중간 결과 계수를 초점 값으로 사용한다. 또한 중간 주파수에 연관된 DCT 결과를 초점 값으로 사용하므로 임펄스 성 노이즈의 영향을 줄일 수 있고, 영상의 흐린 정도에 따른 초점 값의 변화가 커서기존의 Gradient 방식보다 초점 값 특성이 우수하다. 제안된 알고리즘은 Verilog HDL언어를 사용하여 구현되었으며, Excalibur-ARM보드에 내장하여 그 성능을 검증하였다.
깊이 추정은 로봇 비전, 3차원 영상, 모션 제어를 위해 사용되는 매우 중요한 인자이다. 깊이 추정은 렌즈와 물체 사이의 거리를 변화시켜가면서 취득된 일련의 영상에서 계산된 초점 정보에 기반을 둔다. 본 논문에서는 다양한 초점정보를 이용한 패턴간의 상대적 깊이 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 거리별로 취득된 영상의 초점값 정보를 이용하여 구현하였으며, 깊이는 두 패턴의 상대적 거리를 고려함으로써 추정하였다. 다양한 영상정보를 이용하여 깊이 추정을 수행한 결과 효과적인 추정이 가능함을 알 수 있었다.
본 연구는 기존의 자활 관점이 경제적 자활에 초점 맞추어져 특정시점의 '결과'로서 이해되어왔다는 한계점을 인식하고, 성매매피해여성의 자활성과를 측정함에 있어, 당사자의 경험이 내포되는 일련의 '과정'으로 이해되어야 한다는 문제제기로부터 출발한다. 이를 위해, 성매매피해여성 34명의 심층인터뷰를 통해 분석된 자활경험에 기반하여 자활 과정 척도문항을 구성하였고, 성매매피해여성 243명의 설문조사를 통해 척도의 구성타당도와 신뢰도를 검증하였다. 탐색적 요인분석 결과 4개 요인, 24문항의 척도 타당도가 검증되었으며, 각 요인의 신뢰도는 .823에서 .871로 높았다. 더불어, 척도 영역별 점수분포 양상의 검토와 함께 자활과정 척도의 측정방법을 제시하였다. 이처럼 비가시적인 자활의 과정을 가시화시키는 척도개발을 통해 기존 자활개념과 성과측정의 한계를 보완하고, 자활 현장의 현실성을 보다 반영할 수 있다.
본 논문에서는 공초점 라만 스펙트럼을 이용하여 기저세포암종(basal cell carcinoma, BCC)를 검출하는 문제에 대하여 다룬다. 특히, 라만 스펙트럼 측정시 발생하는 잡음 성분 및 변별력이 없는 성분을 제거하기 위한 방법으로 Fisher의 척도를 활용한 스펙트럼 필터링 방법을 제안한다. 특징벡터의 차원을 줄이기 위하여 주축분석방법을 사용하였고, 분류방법으로는 MAP(maximum a posteriori) 방법을 이용하였다. 실험결과 제안한 방법이 특징벡터의 차원을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 검출 결과도 향상됨을 확인하였다
Evaporative Demand Drought Index (EDDI)는 미국해양대기관리처 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)에서 2016년에 개발한 가뭄지표로, 기존의 가뭄지표가 주로 강수량과 기온에 초점을 두고 가뭄을 판단하는 반면 토양의 수분 스트레스의 신호를 바탕으로 증발산수요의 상대적인 변화를 계산하여 가뭄지표에 대한 조기 경보를 제공한다. EDDI는 강수량을 이용한 기존의 가뭄지수와 달리 증발/산 요구량 (evaporative demand)에 초점을 맞춰 보다 짧은 시간의 척도와 공간 분포 및 시계열 결과의 도출로 잠재적 가뭄 예보에 활용할 수 있어 가뭄의 조기 경보 및 가뭄 모니터링 도구로 사용할 수 있다. 현재 NOAA에서는 EDDI Map Archive(https://www.esrl.noaa.gov/psd/eddi/)를 활용하여 1980년부터 현재까지 1-week부터 12-months 시간척도의 미국 전역의 EDDI 지도를 제공하고 있으며, 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 조기경보지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 최근 3년간 우리나라에 발생한 극심한 가뭄 사상을 대상으로 EDDI의 적용함으로서 시공간적 가뭄 특성을 파악하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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