• 한국과학교육학회지
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• 제30권5호
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• pp.594-608
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• 2010

이 연구는 중학생의 생명현상 관찰활동에서 과학적 흥미가 발생하는 요인을 추출하고, 추출한 요인이 과학적 흥미의 발생에 영향을 주는 정도를 검증한 것이다. 흥미발생요인을 추출하기 위해 중학교 3학년을 대상으로 4차시 분량의 관찰활동 프로그램을 투입하였고, 관찰활동에 참여한 학생 중 과학적 흥미가 높았던 학생을 대상으로 면담을 실시하였다. 면담 결과를 응답 유형별로 분류하여 21가지의 흥미발생요인을 추출하였다. 추출한 흥미발생요인은 크게 관찰대상의 특성, 관찰활동의 특성, 관찰결과의 특성, 관찰자의 특성, 외적 요인의 특성 등 5가지로 범주화하였다. 이렇게 추출한 흥미발생요인이 관찰활동에서 과학적 흥미의 발생에 영향을 주는지 검증해 보았다. 우선, 추출한 흥미발생요인이 관찰활동에서 흥미의 발생에 영향을 준 정도를 확인하기 위하여 흥미발생요인 조사지를 작성하였다. 중학교 3학년을 대상으로 4차시 분량의 관찰활동 프로그램을 실시한 후 흥미발생요인 조사지를 투입하였다. 흥미발생요인 조사지의 응답 결과를 분석하여 각각의 요인이 흥미의 발생에 영향을 준 정도의 차이를 확인해 보았다. 그 결과, 추출한 21개의 요인은 과학적 흥미의 발생에 유의미한 영향을 주는 것을 확인하였다. 이 연구의 결과는 흥미롭지 않은 관찰활동에 대한 원인 분석이 가능하며 흥미로운 관찰활동 프로그램을 개발하는데 매우 중요한 역할을 할 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권6호
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• pp.357-363
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• 2005

Active contour models have been extensively used to segment, match, and track objects of interest in computer vision and image processing applications, particularly to locate object boundaries. With conventional methods an object boundary can be extracted by controlling the internal energy and external energy based on energy minimization. However, this still leaves a number of problems, such as initialization and poor convergence in concave regions. In particular, a contour is unable to enter a concave region based on the stretching and bending characteristic of the internal energy. Therefore, this study proposes a method that controls the internal energy by moving the local perpendicular bisector point of each control point on the contour, and determines the object boundary by minimizing the energy relative to the external energy. Convergence at a concave region can then be effectively implemented as regards the feature of interest using the internal energy, plus several objects can be detected using a multi-detection method based on the initial contour. The proposed method is compared with other conventional methods through objective validation and subjective consideration. As a result, it is anticipated that the proposed method can be efficiently applied to the detection of the pulmonary parenchyma region in medical images.

• The International Journal of Costume Culture
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• 제2권2호
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• pp.60-70
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• 1999

The purposes of this study were to investigate preference and images of Korean traditional motifs, and to identify the relationship between them. The subjects consisted of 369 male and 356 female undergraduate students. The experimental materials used in this study were 48 stimuli and a questionnaire composed of 7-point semantic differential scales of 26 adjectives. Twelve motifs selected from 3 groups of Korean motifs were used as pattern design stimuli. Twelve repeated patterns were constructed from them to be applied on a CAD-simulated dress. The data were analyzed by ANOVA, Duncan's multiple range test, and regression. The major findings were as follows : 1. Category, composition type, and application object had a significant effect on the preference. Interpretation type has no significant effects on the preference independently, but it had interaction effects when combined with composition type, and category. Especially the composition type had a greater effect than the other variables on the preference. Cloud motif and its abstract and decorative type were found to be more related to the preference than the other category and interpretation type. On the basis of the analysis results, image charts and preference charts were developed. By combining information from the image chart and preference chart, motifs and images preferred by consumers may be selected and developed into new valuable designs. 2. The preference was affected mainly by 'quality'image followed by 'simplicity', 'interest', and 'modernity'image. The preference on pattern design was affected by 'quality', 'simplicity', 'interest', and 'interest', 'simplicity', and 'modernity'image in the order. The relationship between the preference and sensibility images has been represented by equations.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.51-57
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 피사계 심도(Depth of field, DoF) 영역을 효율적인 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 안정적으로 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권6호
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• pp.806-816
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• 2011

Interest about social security has recently increased in favor of safety for infrastructure. In addition, advances in computer vision and pattern recognition research are leading to video-based surveillance systems with improved scene analysis capabilities. However, such video surveillance systems, which are controlled by human operators, cannot actively cope with dynamic and anomalous events, such as having an invader in the corporate, commercial, or public sectors. For this reason, intelligent surveillance systems are increasingly needed to provide active social security services. In this study, we propose a core technique for intelligent surveillance system that is based on swarm robot technology. We present techniques for invader enclosing using swarm robots based on multiple distributed object environment. The proposed methods are composed of three main stages: location estimation of the object, specified object tracking, and decision of the cooperative behavior of the swarm robots. By using particle filter, object tracking and location estimation procedures are performed and a specified enclosing point for the swarm robots is located on the interactive positions in their coordinate system. Furthermore, the cooperative behaviors of the swarm robots are determined via the result of path navigation based on the combination of potential field and wall-following methods. The results of each stage are combined into the swarm robot-based invader-enclosing technique on multiple distributed object environments. Finally, several simulation results are provided to further discuss and verify the accuracy and effectiveness of the proposed techniques.

• 한국CDE학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.417-425
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• 2012

In recent years, great attention has been paid to using simple physical objects as tangible objects to improve user interaction in augmented reality (AR) environments. In this paper, we address AR-based user interaction using tangible objects, which has been used as a key component for virtual design evaluation of engineered products including digital handheld products. We herein consider the use of two types (product-type and pointer-type) of tangible objects. The user creates input events by touching specified parts of the product-type object with the pointer-type object, and the virtual product reacts to the events by rendering its visual and auditory contents on the output devices. The product-type object is used to reflect the geometric shape of a product of interest and to determine its position and orientation in the AR environment. The pointer-type object is used to recognize the reference position of the pointer (or finger) in the same environment. The rapid prototype of the product is employed as a good alternative to the product-type object, but various alternatives to the pointer-type object can be considered according to fabrication process and touching mechanism. In this paper, we present four alternatives to the pointer-type object and investigate their strong and weak points by performing experimental comparison of their various aspects including interaction accuracy, task performance, and qualitative user experience.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.362-373
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• 2020

최근 자율 주행 자동차와 지능형 CCTV에 대한 관심이 높아지면서 효율적인 객체 검출의 중요성은 필수적인 요소이다. 본 논문의 기반이 되는 DPM(Deformable Part Models)은 객체에 대한 변형 가능한 부분의 혼합을 사용하여 가변적인 객체를 나타낼 수 있는 대표적인 검출기로 다양한 분야에서 많이 연구 되고 있다. 객체 모델의 파트 모양과 구성을 잡아내는 기법으로 높은 검출 성능을 보여주지만 복잡한 알고리즘으로 인해 실제 어플리케이션에서 사용하기에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 DPM에서 많은 연산을 필요로 하는 이미지 특징 피라미드(feature pyramid)를 구성하는 과정 대신, 특정 스케일에서 구해진 소수의 특징(feature) 맵에 적응적인 쌍선형(bilinear) 보간법을 이용하여 이미지 특징 피라미드를 재구성해 연산 속도를 줄이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 방식의 DPM은 기존 DPM 방식 대비 검출 성능은 2.82%가 낮아졌지만 평균 연산 시간 10%를 향상시킴을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.449-458
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• 2010

최근 소프트웨어 아키텍처 설계 시 소프트웨어의 재사용성 및 유지보수 비용의 효율성을 고려한 객체지향 디자인 패턴의 관심이 증가하고 있다. 따라서 본 논문은 객체지향 디자인 패턴 기반의 도메인 객체 인터페이스를 활용하여 특정 도메인에 해당하는 논문 투고 관리 시스템을 설계하고, 아울러 자바와 XML을 이용하여 구현한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 GoF 디자인 패턴을 적용하여 하향식과 상향식을 적절히 조합한 시스템 전체 아키텍처를 설계한 후에 상향식으로 각각의 시스템 객체들을 조립하여 구현하는 방식을 적용한다. 또한 본 시스템은 시스템의 데이터 자체에 대해서는 XML을 통해 각종 퍼시스턴스 객체(Persistent Object)의 형태로 변환되도록 하며, 도메인 객체를 클래스로 자동 생성하는 방식을 채택하지 않음으로써 시스템의 복잡성을 최소화한다. 마지막으로 시스템의 구현은 일반 클라이언트/서버 환경에서도 사용 가능하지만, 사용자의 편의성 및 일관성을 고려해 일반 웹브라우저에 내장된 XSLT를 통해 시스템 사용자 GUI를 구현한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.12-20
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• 2011

본 논문은 비디오 감시 장치에 사용되는 효율적인 물체 검출 및 분류 알고리즘을 제안한다. 이전 연구는 주로 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)나 Speeded Up Robust Feature (SURF)와 같은 특정 형태의 특징을 이용해 물체를 검출하거나 분류하였다. 본 논문에서는 물체 검출 및 분류에 상호 작용하는 알고리즘을 제안한다. 이는 로컬 패치들로부터 얻어지는 텍스쳐나 컬러 분포 같은 서로 다른 특성을 갖는 특징값을 이용해 물체의 검출 및 분류율을 높인다. 물체 검출에는 특징점들의 공간적인 클러스터링을, 이미지 표현이나 분류에는 Bag of Words 모델과 Naive Bayes 분류기를 사용한다. 실험을 통해 제안한 기법이 로컬 기술자를 사용한 물체 분류기법보다 우수한 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2961-2967
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• 2014

최근 CCTV의 영상정보 공개시 타인의 영상에 대해서는 모자이크 처리하여 식별이 불가능하도록 하는 개인정보 보호법이 발표되었다. 반면에 CCTV를 통하여 획득된 영상 데이터를 활용한 범죄 수사는 점차 더 많이 활용되고 있는 추세이다. 이렇게 상반된 2가지의 요구사항에 의해 촬영된 CCTV 동영상을 수사기관 등의 기관에서 요청할 경우 개인정보(개인 얼굴 이미지 등)을 마스킹(Masking)해 배포함으로써 개인정보 유출을 차단하는 마스킹/ 언마스킹 솔루션에 대한 시장의 요구가 크게 성장할 것으로 예측된다. 정보주체가 정보열람 의뢰기관에 정보를 요구하기 전에 객체에 대한 선별 마스킹을 하기 위한 정보보호 솔루션에 있어서 가장 핵심되는 기술은 객체에 대한 추적기술이다. 본 논문에서는 CCTV영상에 대한 후처리로써의 정보보호 솔루션에 적합한 객체추적 알고리즘을 제안한다. 안정적인 추적이 가능하도록 하기 위해 움직임정보와 색상정보를 함께 사용하였다. 그러면서도 시간이 많이 걸리지 않는 컬러 중심점 이동(Color Centroid Shifting) 기반의 방법을 사용하여 추적의 속도 성능을 높였다.