본 연구에서는 설문조사를 통해 중학생들의 도형표현도 인지 능력을 알아보려 했다. 분석 결과 3가지 사실을 확인할 수 있었는데, 우선 과소추정 경향은 지수함수로 나타나며, 선기호, 사각기호, 원기호, 입체기호 순으로 과소추정 정도가 증가하였다. 둘째, 범례의 수(3, 5, 7개), 범례 표현방법(나열, 포섭), 기호 크기 척도 체계(비례적, 심리적)에 따라 기호의 크기가 상이하게 인지되고 있음을 확인하였다. 마지막으로 범례에 비해 기호의 크기를 과대추정 하는 경향이 있었고, 1학년과 3학년의 기호 인지 능력에서는 차이를 보이지 않았다.
This study addresses a method for 3D reconstruction using acoustic data with heterogeneous sonar devices: Forward-Looking Multibeam Sonar (FLMS) and Profiling Sonar (PS). The challenges in sonar image processing are perceptual ambiguity, the loss of elevation information, and low signal to noise ratio, which are caused by the ranging and intensity-based image generation mechanism of sonars. The conventional approaches utilize additional constraints such as Lambertian reflection and redundant data at various positions, but they are vulnerable to environmental conditions. Our approach is to use two sonars that have a complementary data type. Typically, the sonars provide reliable information in the horizontal but, the loss of elevation information degrades the quality of data in the vertical. To overcome the characteristic of sonar devices, we adopt the crossed installation in such a way that the PS is laid down on its side and mounted on the top of FLMS. From the installation, FLMS scans horizontal information and PS obtains a vertical profile of the front area of AUV. For the fusion of the two sonar data, we propose the probabilistic approach. A likelihood map using geometric constraints between two sonar devices is built and a monte-carlo experiment using a derived model is conducted to extract 3D points. To verify the proposed method, we conducted a simulation and field test. As a result, a consistent seabed map was obtained. This method can be utilized for 3D seabed mapping with an AUV.
the purpose of this study was to suggest managemental strategies for one-day use recreational area in public sector under competitive environment with private sector. Data was collected from citizens of Seoul, and 10 recreational areas were determined by a preliminary survey. Theses areas were regarded as "products", then positioning was applied to these products. Perceptual map was produced by multidimensional scaling to identify degree of competition among areas. Properties, which were developed by the Kelly Repertory Grid, were utilized to understand the strong and weak points of each area. Ideal types of recreational areas were analyzed by PREFMAP, then the size and distribution of recreation market of Seoul were found by grouping of individual ideal point by cluster analysis. Several strategies were suggested to enhance the competitive power for public recreation areas, and a few comments were described to improve this method for future research.
본 논문에서는 HVS(human visual system)의 특성을 고려한 새로운 스케일러블 코딩방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 영상 내에서 관심영역(saliency map)을 찾고 관심영역을 제외한 부분에 에지 보존 필터를 적용한다. 그 영상은 정해진 양자 파라미터 값으로 인코딩 되어 제안된 코딩 시스템의 베이스 층(base layer)이 된다. 기존 스케일러블 코딩 표준에서의 베이스 층과 다르게 본 논문의 베이스 층은 관심 있는 중요영역(foreground)을 보존하고 또한 배경(background)의 에지 성분도 보존한다. 기본 층이 전송되면 개선층(enhancement layer)은 원 영상과 복원된 베이스 층 영상간의 차분 영상에서 관심영역 순으로 보내진다. 실험은 HEVC 를 바탕으로 수행되었고 스케일러블 코딩 표준인 SHVC 와 관심영역에서 비교를 했을 때 제안된 알고리즘이 더 높은 PSNR 을 가지는 것을 확인하였다. 또한 전체적으로 지각적인 품질(perceptual quality) 또한 향상되었음을 확인하였다.
MDPREF(Multidimensional Preference Analysis) is a program for analysis of preferences. It is what is known as a vector model. This means that the objective of the MDPREF analysis is to identify a perceptual map displaying subject(attribute) vectors. To form the subject vectors visually, lines are drawn from the origin of the plot to each subject point. We analysis the defense industry infrastructure in fire power area by using MDPREF.
본 논문에서는 영상 입력 장치로 입력되는 영상 내의 수많은 정보 중에서 지각적으로 중요하다고 여겨지는 현저한(salient) 영역만을 탐지해내는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간이 가지고 있는 시각적 주의 기능에 기본 바탕을 두고 있으며, 영상을 구성하고 있는 정보의 특징에 기반을 두고 있다. 가장 먼저 인간의 시각적 주의 기능에 영향을 미친다고 알려져 있는 몇 가지 특징들이 입력되는 영상의 모든 영역에 걸쳐 추출되어 각각의 특징에 해당되는 특징지도들로 형성된다. 이렇게 형성된 각각의 특징지도들을 구성하고 있는 특징 값들은 이들 각각의 국부적인 경쟁력 특성에 의하여 영상의 각 영역에서의 중요도를 나타내는 값으로 변환되어 중요도지도를 형성하게 된다. 이러한 중요도지도들은 모두 통합되어 하나의 현저함지도를 생성하게 된다. 현저함지도는 영상 내 각 장소의 현저함 정도를 미리 계산된 특징들의 공간적 중요도 측정치에 따른 스칼라 값으로 표시함으로써 영상 내에서 가장 현저한 영역을 찾을 수 있도록 가이드 한다. 제안하는 방법에 의해 시스템을 구성하여 실험한 결과, 인간이 중요하다고 여겨지는 주요 영역을 만족스럽게 탐지해 냄을 알 수 있었다.
본 연구에서는 중소수출기업의 수출애로요인과 촉진요인을 파악한 후 상호 연관성을 전체적으로 분석하고자 하였다. 문헌조사에 근거하여 수출 애로요인으로는 수출경험, 시장정보, 브랜드 이미지, 제조기술, 유통망확보 등 9개의 요인이, 수출촉진요인으로는 경영자의 해외시장 지향성 등 4가지 요인을 제시하였다. 다차원척도법을 사용하여 수출애로요인간 복잡한 연관성을 2차원의 평면에 단순화시키고 회귀분석을 통하여 촉진요인의 애로요인에 대한 효율성을 분석하였다. 정부지원정책은 시장정보와 제조기술의 부족을 해소하는데 큰 효과를 발휘하는 반면 브랜드이미지, 전자무역인프라, 운영자금의 부족에서 겪는 어려움은 기업의 내부 역량으로 완화될 수 있음을 보여주고 있다.
본 논문에서는 VVC의 LMCS에서 휘도 신호 매핑 방법의 부호화 효율을 향상시키기 위한 휘도 신호 매핑 함수 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 LMCS에서 지역적 특징을 반영하기 위하여 사용하는 지역적 공간 분산에 합성 곱 신경망의 어텐션 맵을 곱하여 인지 지각적 특징을 추가적으로 반영한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 AI (All Intra) 조건에서 VVC 표준 실험 영상의 A1, A2, B, C, D 클래스를 이용하여 VTM-12.0과 BD-rate 성능을 비교한다. 실험 결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 VTM-12.0 대비 BD-rate 성능 관점에서 휘도 성분이 평균 -0.07%의 성능 향상을 보이고, 부/복호화 시간은 거의 동일하다.
This study is designed to 1) understand customers' choice behavior and preference of foodservices in campus and 2) provide recommendation on management strategies for university foodservice manager. Individual interview and focus group interview were used to identify important selection attributes. The questionnaire was developed and distributed to 480 Yonsei university students and statistical data analysis was completed using SPSS WIN/7.5 for descriptive analysis, multidimensional scaling and conjoint analysis. The results of this study were summarized as follows: Students evaluated four foodservices in different ways, and strength/weakness points could be identified from the evaluation patterns. Most students(51.1%) were frequently used 'A' foodservice, though they preferred other foodservices, and cost, mainly, caused the difference. Perceptual map from multidimensional scaling showed that preference and patronage were close with different attributes. Cost was most relatively important attribute to select foodservice in campus from conjoint analysis. Therefore, relative importance of attributes should be considered in customer preference survey for constructing management plan.
Personal Digital Assistants (PDAs) have become ubiquitous and continued to gain popularity. Since PDAs have some special contexts such as mobility and limited screen size, icons are utilized frequently because icons allow us to do tasks more rapidly and effectively on PDAs like another information appliances. The study presents a cognitive approach to study human factors affecting icon design with multidimensional Scaling (MDS) analysis. In the experiment, a real PDA was used to investigate 29 attributes and2 preference ratings for 22 PDA icons by 20 Korean subjects. As a result, cognitive positioning about icons, attributes, and preference data were arranged on the two dimensional perceptual map. Attributes were grouped by simplicity, universality, activity, complexity, abstraction, static, and alphanumeric time. Subjects preferences were highly related with simplicity attributes group and positive to universality and activity attributes groups. It was also confirmed that there are some icons unfitted to the mental model of Korean. However, when icons are designed for PDAs or similar information appliances to Korean, it should be designed simply and actively with universal image fitted on target users mental model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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