• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.145-153
• /
• 2023

군에서 군인들의 체력 관리와 전투력 향상을 위한 필수적인 요소로서, 군인들의 운동 능력, 체력, 건강 수준을 효과적으로 측정하고 모니터링하는 중요성을 강조한다. 체력의 효과적인 측정이 관리의 핵심이며, 이는 현대경영학의 원칙과 일치하고 있다. 특히, 전장의 동적인 변화에 대비하기 위해서는 강인한 체력을 가진 군인을 양성하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 고객 분석 및 클러스터링 방법을 전자상거래에서 검증된 방법으로 소개하며, 이를 기반으로 머신러닝 알고리즘이 적용된 AI 고객 분석 방법을 군인 체력 평가에 적용하기 위해, RSC(Reveal, Sustainable, Control) 분석 모형을 도입하여 군인 체력을 효과적으로 분류하고 모니터링하는 방법을 검토하였다. RFM 기법을 적용한 RSC 분석 모형을 통해 군인 체력을 계량화하고 모델링함으로써 지속적인 발전을 도모하고 체력 관리의 효과를 높일 수 있는 전략을 모색하였다. 이러한 방법을 통해 군인의 체력을 향상하고 유지하는데 있어서 AI 고객 분석 기법을 응용한 RSC 클러스터링 분석방법을 도출하였다.

• 감성과학
• /
• 제16권3호
• /
• pp.373-386
• /
• 2013

본 연구에서는 이미지 감상자가 선호하는 화질의 객관적 평가 항목들의 범위를 구체화하고 실제 이미지를 기반으로 화질의 선호도를 측정하는 방식을 따랐다. 즉, 무기준법(No-Reference)을 기반으로 하고 화질 평가 요소를 다이내믹 레인지, 컬러, 콘트라스트로 규정하였다. 샘플 사진 수집은 인터넷 갤러리에서 추천수 30회 이상을 기준으로 감상자들이 선호하는 풍경사진 200장의 이미지를 선정하였다. 그리고 세 가지 객관적 화질 평가 항목에 의한 정규분포분석을 통하여 총점을 백점 기준으로 환산하여 최종적으로 예상되는 화질의 선호도를 측정하였다. 본 실험에서 적용한 실제 사진 샘플의 다이내믹 레인지 측정값은 10 stop, LAB 평균은 L:54.7, A:2.96, B:-15.84, RSC 콘트라스트는 376.9로 나타났다. 총 200장 샘플 사진의 정규분포 z값은 다이내믹 레인지가 0.21, LAB 평균이 LAB 평균이 L:0.15, A:0.38, B:0.13, RSC 콘트라스트가 0.08을 나타냈다. 표준정규분포 표에서 위의 z값이 나타날 확률을 상위 백분율로 나타내면 실제 사진 샘플의 다이내믹 레인지는 8.32%, LAB 평균은 LAB 평균은 L:5.96%, A:14.8%, B:5.17%, RSC 콘트라스트는 3.19%를 나타낸다. 즉 화질 평가 모형에 사용된 실제 사진 샘플의 상위 백분율을 100점으로 환산한 다이내믹 레인지는 91.68점, LAB 평균은 91.36점, RSC 콘트라스트는 96.81점이다. 따라서 세 가지 객관적 화질 평가 항목에 의한 총점의 평균은 94.99점으로 나타낼 수 있었다. 즉 본 연구에서 제안한 화질 측정 모형을 통하여 실제 사진 샘플에 대한 선호도를 수치적으로 측정할 수 있었다. 이와 같은 연구를 통하여 이미지 감상자가 선호하는 화질의 재현 성능 범위를 구체화하고 예상되는 화질의 선호도를 수치화하는 실용적인 연구 결과를 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권9호
• /
• pp.34-43
• /
• 2018

본 연구는 인물사진의 평가 요소들과 감상자들의 일반적인 선호도와의 관계를 통하여, 감상자 중심의 제품 개발 및 설계를 위한 이미지 측정 프로그램 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 사전 연구에서 개발된 프로그램을 분석하여 개선을 필요로 하는 항목과 이미지 평가 시에 필수적으로 포함해야하는 사항을 신규 항목으로 추가하였다. 본 연구에서는 첫 번째 단계로 얼굴의 초점을 확인하였고, 객관적, 주관적 화질 평가 항목으로 나누어 인물사진을 평가하였다. 객관적 평가 항목에는 RSC 콘트라스트, 다이내믹 레인지를 선정하였고, 통계학적 분석방법으로 각 이미지의 수치를 평가할 수 있었다. 주관적 평가 항목에는 얼굴의 노출, 구도, 위치, 비율 그리고 아웃포커스를 선정하였다. 또한 새로운 얼굴 인식 알고리즘을 통하여 사람의 감정을 판단할 수 있어, 이미지 관련 제조사가 사람의 감정 콘텐츠로 인물사진을 분석할 수 있는 정보를 제시하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 인물사진을 평가할 때 고려해야하는 평가 항목들을 정량적, 정성적으로 규합하였다. 이를 통하여, 일반인 사용자들의 필요에 보다 부합할 수 있는 제품을 만들기 위한 평가 모형을 개발하는데 필수적인 데이터로 활용가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.178-187
• /
• 2018

본 연구는 인물사진의 화질 평가 요소들과 선호도와의 관계를 기반으로 감상자 중심의 인물사진 선호도 측정 프로그램의 모형을 제작하여 일반인 사용자의 높은 사용률을 목적으로 하는 제조사들에게 자동화된 제품설계 및 평가 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이미지 평가를 진행하기 위하여 이미지의 화질 측정 항목을 객관적, 주관적 항목으로 나누고, 영상처리와 통계적 방법을 통하여 정확한 평가를 진행하였다. 이미지의 화질 측정 항목은 객관적 평가항목과 주관적 평가 항목으로 나눌 수 있다. 객관적 평가 항목에는 RSC 콘트라스트, 다이내믹 레인지, 노이즈를 선정하였고, 프로그램을 통해 그 수치 값을 통계적으로 분석하여 평가하였다. 주관적 평가 항목에는 노출, 컬러 톤, 인물의 구도, 인물의 위치, 아웃포커스를 선정하였고, 영상처리 방법을 적용하여 평가하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램을 통해 측정된 결과와 실제 육안으로 확인한 결과가 동일하게 나타남으로서 정확도가 매우 높은 것으로 확인할 수 있었다. 하지만 개발된 프로그램은 인물의 안면이 인식 되어야 평가를 진행할 수 있기 때문에, 향후 연구를 통해 이미지 내에 사람이 존재하는 모든 종류의 인물사진을 평가할 수 있는 프로그램을 개발해야할 필요가 있을 것이다.