• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권2호
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• pp.225-235
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• 2012

다양한 이유로 인하여 발생하는 영상 잡음은 영상의 화질을 악화시키므로 발생한 잡음을 제거, 감소하는 것이 영상처리 분야에서 매우 중요한 문제이다. 이러한 문제를 해결하는데 가장 근본적인 어려움은 영상 정보에서 제거해야할 잡음과 보존해야 할 신호를 구별하는 것이 쉽지 않다는 것이다. 단순평활법과 같은 잡음 제거과정은 영상을 개선하는데 사용되는 기초적이고 중요한 방법이지만 영상을 오염시키는 잡음의 크기를 고려하지 않는 결점이 있다. 즉, 이러한 방법을 사용하면 잡음을 감소시키는 효과와 함께 잡음이 적거나 없는 부분까지도 열화되어 영상이 흐릿해지는 단점을 보이게 된다. 본 연구에서는 입력 영상에서 신호와 잡음을 효과적으로 구별하여 잡음의 상대적인 크기에 따라 적응적으로 잡음을 제거할 수 있는 방법을 블록 방법을 이용하여 제안한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘에 의해 적응적으로 잡음을 제거함으로써 전체적인 영상의 질이 개선되는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.423-432
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• 2021

본 연구의 목적은 대학생의 일상에서 발생할 수 있는 부정적 생활사건에 대해 개인의 인지된 스트레스 수준을 측정하는 도구를 개발하고, 타당도와 신뢰도를 검증하는 것이다. 도구 개발과정은 DeVellis의 도구 개발 단계와 지침에 따라 수행하였다. 도구의 타당도와 신뢰도 검증을 위해, 2020년 일 대학 재학생 1,242명에게 수집된 자료를 무작위로 2개(A, B) 그룹으로 나누어 분석하였다. A그룹의 표본 (N=620)으로 문항검사, 탐색적 요인분석, 다특성-다방법 행렬, 준거 타당도, 신뢰도를 검증한 후 B그룹의 표본(N=622)으로 확인적 요인분석과 신뢰도 재검증을 수행하였다. 그 결과, 33문항, 8개 하위요인의 최종 도구가 개발되었다. 최종 도구의 탐색적 요인분석 결과, KMO 값은 0.92, Bartlett의 구형성 검정 결과는 유의하였고(χ²=12532.42, p<.001), 초기 고유값 1.0 이상인 요인수는 8개, 누적 요인적재량은 71.5%, 각 문항의 공통성은 0.56 이상이었다. 신뢰도 검증에서도 도구 전체의 신뢰도는 Cronbach's alpha 0.94, 요인별로는 0.78~0.90이었다. 확인적 요인분석과 신뢰도 재검증에서도 유사한 결과가 도출되었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 도구를 대학생의 일상 스트레스 수준 측정에 유용하게 사용할 것을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.392-397
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• 2010

본 연구는 운동선수의 자기관리 및 정신력이 경기력에 미치는 영향을 규명하기 위하여 2009년 D시에 소재하고 있는 체육계열 중고등학교 학생선수와 대학교 운동선수를 모집단으로 선정, 최종 353명을 자료 분석에 활용하였다. 본 연구에서 사용된 조사도구는 설문지였으며, 설문문항에 대한 신뢰도 검증결과 각 변인 하위척도의 신뢰도 값은 자기관리의 경우 .720에서 .867, 정신력의 경우 .759에서 .898로서 비교적 신뢰할만한 수준인 것으로 나타났다. 타당도 분석결과 KMO 지수가 자기관리 .925, 정신력 .892로 나타나 요인분석을 위한 변인선정이 적절하였음이 밝혀졌으며, Bartlett 구형검정치의 경우 자기관리 및 정신력 등 모든 변인에서 통계적으로 유의미하게 요인분석이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용된 주요 통계기법은 상관분석(correlation), 회귀분석(regression)이었다. 이와 같은 연구방법을 통해 얻어진 결과를 종합하여 도출시킨 결론은 다음과 같다. 첫째, 운동선수의 자기관리는 경기력에 영향을 미친다. 둘째, 운동선수의 정신력은 경기력에 영향을 미친다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.415-419
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• 2009

본 연구는 운동선수의 자기관리가 정신력에 미치는 영향을 규명하기 위하여 2009년 D시에 소재하고 있는 체육계열 중고등학생과 대학교 운동선수를 모집단으로 선정, 최종 353명을 자료분석에 활용하였다. 본 연구에서 사용된 조사도구는 설문지였으며, 설문문항에 대한 신뢰도 검증결과 각 변인 하위척도의 신뢰도의 경우 .720에서 .898로 나타나 비교적 신뢰할만한 수준인 것으로 나타났으며. 타당도 분석결과 KMO 지수가 자기관리 .925, 정신력 .892로 나타나 요인분석을 위한 변수선정이 적절하였음이 밝혀졌으며, Bartlett 구형검정치의 경우 자기관리 및 정신력 등 모든 변인에서 통계적으로 유의미하게 요인분석이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용된 통계기법은 상관분석(correlation), 회귀분석(regression)이었다. 이와 같은 연구방법을 통해 얻어진 결과를 종합하여 도출시킨 결론은 다음과 같다. 첫째, 자기관리는 자기효능감에 영향을 미친다. 둘째, 자기관리는 걱정에 부분적으로 영향을 미친다. 셋째, 자기관리는 도전의식에 영향을 미친다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1127-1139
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• 2013

다양한 영상장비로 획득된 영상을 구현할 때, 원영상에 여러 가지 원인으로 인한 잡음이 추가되는 것이 일반적인 현상이며 이러한 잡음을 완벽하게 막는 것은 매우 어려운 것이 사실이다. 이러한 이유로 추가된 잡음을 탐지하여 제거하거나 가능한 줄이는 것이 영상처리의 중요한 기본목적이다. 본 연구에서는 영상의 특징에 대한 방향을 탐지하고, 영상을 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 측정하여 잡음에 대한 분산의 수준을 추정하였다. 또한 추정된 분산을 영상처리 분야에서 자주 사용되는 잡음제거 기법인 시그마 필터에 적용하고, 특징의 방향을 가중치로 사용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제시하였다. 결론적으로, 본 연구에서 제안한 잡음제거 방법을 통해 기존의 시그마 필터보다 개선된 잡음제거 결과를 얻을 수 있었으며, 추정된 잡음의 분산에 민감하지 않은 잡음제거 성능을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.991-1001
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• 2015

영상은 렌즈를 통하여 형성된 이미지로 많은 응용 분야에서 사용된다. 디지털 기기로 획득한 디지털 영상은 수치화된 자료로 통계분석이 가능하며, 신속하고 효율적인 작업이 가능하게 한다. 영상처리 분야에서는 화질의 개선을 위해서 잡음을 제거하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상 잡음을 효과적으로 제거하는 방법으로 통계적 방법들을 사용하여, 에지의 방향과 크기를 적용한 새로운 잡음 제거 방법을 제안한다. 이 방법은 동일한 방향에 위치한 화소들에 대하여 로버스트 회귀모형을 적용하고 해당 화소의 밝기 값을 추정한다. 추정된 화소의 밝기 값은 에지의 크기가 가중값으로 사용되어 평균필터의 성능을 개선한다. 모의실험의 결과, 제안한 방법은 특징을 포함하는 화소를 잘 유지하며, 잡음 제거 성능도 기존의 방법보다 개선되는 것을 확인하였다.