수동적인 보안감시 시스템의 문제점이 계속적으로 제기되면서 실시간으로 공공장소에서의 군중에 대한 관리 및 감독을 지원하는 자동화되고 지능적인 군중 밀도 측정에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라, 군중의 밀도를 측정하기 위한 많은 연구가 시도되었으나 실시간 혼잡도 정보 취득이 어렵고, 조명변화 등에 취약한 한계가 드러났다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 군중 특징 정보로써 옵티컬 플로우를 검출하고 또한 Sobel 외곽선 추출 알고리즘에 의해 외곽선을 추출하여 각 특징을 입력으로 학습된 다층 신경망을 통해 실시간으로 실외 공공장소에서의 군중 밀도를 측정하였다.
본 논문에서는 움직이는 영상에 대해 물리적인 회전이 발생하였을 때, 빠른 보정을 처리하기 위해 회전된 영상의 회전 각도를 고속으로 처리하기 위한 ECP (Extreme Contour Point) 알고리즘의 FPGA (Field Programmable Gate Array) 하드웨어 설계를 최적화하였고, XC7Z020 xc7z020-3clg400 FPGA 보드와 xilinx 14.2 툴을 사용하여 검증하였다. 잘 알려진 각도 산출 알고리즘인 CORDIC (Coordinate Rotation Digital Integrated Computation)과 비교하여 4ns의 유사한 동작 속도 안에서 CORDIC 대비 Registers는 108%, Look Up Tables (LUTs)는 91% 감소하는 등 하드웨어 비용이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 신호적응필터 및 블록간 선형조합을 이용하여 멀터미디어 시스템에서 발생하는 양자화잡음을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안하였다. 제안 알고리듬에서는 모든 블록에 대해서 DCT 계수의 특성에 따라서 저주파, 고주파, 및 중간조 블록으로 블록 분류를 행한 후, 링잉 현상이 발생할 가능성이 있는 영상내의 고주파 블록에 대해서 Sobel 연산자를 이용하여 에지맵을 구한 다음, 에지들의 존재유무에 따른 신호적응필터를 수행함으로써 영상의 원래 에지들을 보호하면서 에지 주위에 나타나는 링잉 현상을 효율적으로 제거한다. 그리고 블록화 현상이 발생하지 않는 곳의 화소 밝기값 정보들을 이용하여 블록화 현상이 발생한곳의 화소 밝기값들을 개선시킴으로서 블록화 현상을 효율적으로 제거한다. 모의실험 결과 기존 방법에 비하여 PSNR 측면에서 0.2~0.4 dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문은 온라인 얼굴 인식에서 전처리에 해당하는 얼굴 검출방법을 다룬다. 기존의 얼굴 검출 방법에서 에지 정보만을 이용한 얼굴 검출 방법과 컬러 정보를 이용한 얼굴 검출 방법의 단점을 상호 보완하기 위해 본 연구에서는 에지 정보와 컬러 정보를 결합한 얼굴 검출 방법 및 중심 영역 컬러 샘플링을 이용한 얼굴 검출방법을 개발하였다. 즉, 사람의 얼굴 영역이 비슷한 컬러를 가진 배경 영역과 결합(Merge)되는 것을 막기 위해 먼저 적응형 에지 검출 알고리즘을 수행하여 배경과 얼굴 영역을 각각의 고립 영역으로 분할한다. 제안된 적응형 소벨(Sobel) 에지 검출기는 배경 영역과 얼굴 영역의 경계에서 항상 에지가 발생할 수 있도록 에지가 많이 검출되고 입력 영상의 밝기 변화에 강인하다. 이로 인해 얼굴 영역이 하나의 영역이 아닌 여러 영역으로 분할되어 나타날 수 있으므로, 각 영역들의 컬러 정보를 이용해 병합한 후, 최종 얼굴 영역을 MBR(minimum bounding rectangle) 형태로 검출하였다. 이때 병합된 최종 얼굴 영역 후보가 너무 크거나 혹은 너무 작으면, 중심 영역 샘플링 방법을 이용해 다시 얼굴 영역을 검출한다. 총 2100장의 얼굴 영상 데이터베이스를 통해 실험한 결과 본 연구에서 제안한 방법을 사용해 96.3%의 높은 얼굴 영역 검출 성공률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 입술 주위 영상만으로 독화를 위한 에지 파라미터를 추출하였고, 한국어 5모음 'ㅏ/ㅔ/ㅣ/ㅗ/ㅜ'를 인식하는데 효과적임을 보였다. 발화하는 입주위의 이미지를 $5{\times}5$로 나누고, 각 영역에 소벨 연산자를 적용하여 디지털 에지 수를 구한 후, 이 값들의 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하고, 정규화 된 값을 파라미터로 사용하였다. 파라미터의 견인성을 확인하기 위하여, 자동 독화 시스템을 구축하였다. 인식 실험에 정상인 50명이 동원되었고, 10명의 이미지로 분석하고, 다른 40명의 이미지로 인식 실험을 하였다. 500개의 데이터를 분석하고, 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축하였으며, 400개의 데이터로 인식 실험하였다. 신경망 시스템의 최고 인식 결과는 91.1%였다.
Purpose: This study aimed to test the mediating effect of uncertainty appraisal and coping style in the relation between uncertainty and anxiety in hospitalized pregnant women diagnosed with preterm labor. Methods: The participants were 105 pregnant women diagnosed with preterm labor in hospitals in Korea. Data were collected from July to October 2017. The measurements included the Uncertainty in Illness Scale, Uncertainty Appraisal Scale, Coping Style Scale, and State Anxiety Inventory. Data were analyzed using descriptive statistics, an independent t-test, correlation, and multiple regression following the Baron and Kenny method and Sobel test for mediation. Results: The mean score for anxiety was 2.29 out of 4.00 points and for uncertainty it was 2.46 out of 5.00 points. There were significant correlations among uncertainty, uncertainty danger appraisal, uncertainty opportunity appraisal, problem-focused coping, emotion-focused coping, and anxiety. Uncertainty danger appraisal (${\beta}=.64$, p<.001) had a complete mediating effect in the relation between uncertainty and anxiety (Z=4.54, p<.001). Uncertainty opportunity appraisal (${\beta}=-.45$, p<.001) had a complete mediating effect in the relation between uncertainty and anxiety (Z=3.28, p<.001). Emotion-focused coping (${\beta}=-.23$, p=.021) had a partial mediating effect in the relation between uncertainty and anxiety (Z=2.02, p=.044). Conclusion: Nursing intervention programs focusing on managing uncertainty appraisal and improving emotion-focused coping are highly recommended to decrease anxiety in hospitalized pregnant women diagnosed with preterm labor.
최근 LCD TV와 같은 순차 주사형 디스플레이의 보급에 따라 HDTV등의 전송에 사용된 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 기존의 디인터레이싱 기술에 대한 화질 개선 요구가 커지고 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에 따른 움직임 정보의 통계값을 계산하여 영상 콘텐츠의 종류별로 미리 설정된 임계값에 따라 공간적, 시간적 디인터레이싱 방법을 선택적으로 적용하는 움직임 적응형 디인터레이싱 기법을 제안한다. 또한 공간적 디인터레이싱의 화질을 개선하기 위하여 소벨 연산을 이용하여 수직 에지와 수평 에지의 비율에 따라 M-ELA 방법과 DOI 방법을 선택적으로 사용하는 개선된 공간적 디인터레이싱 방법을 제안한다. 다양한 실험 영상에 대한 객관적, 주관적 평가를 통하여 제안한 방법이 기존의 디인터레이싱 방법에 비해 우수한 화질을 보임을 확인하였다.
본 연구 목적은 노인의 평생교육활동참여가 자아통합감이 미치는 영향에 관해 살펴보고 삶의 만족도와 자원봉사활동이 매개하여 자아통합감에 미치는 영향을 검증하는데 있다. 조사대상자는 서울시, 경기도, 인천시 지역에 거주하는 60세 이상 일반노인대상으로 노인복지회관, 노인대학, 경로당 등의 평생교육기관에 참여하는 300명을 최종 분석 자료로 활용하였다. 분석방법으로는 AMOS 22.0의 구조방정식 모형을 응용하였고, 매개경로의 유의수준을 검증하기 위해서 구조방정식으로 Bootstrap 분석과 추가적으로 Sobel test 검증 방식을 사용하였다. 통계처리는 SPSS WIN 22.0, Amos 22.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 연구 결과 노인의 평생교육활동 참여가 자아통합감에 영향을 주었으며, 삶의 만족도와 자원봉사활동은 매개효과를 가지고 있는 것으로 나타났다. 이를 토대로 평생교육활동 참여를 높일 수 있는 실천적인 방안을 논의하였다.
Purpose: This study aims to identify the mediating effect of health promoting behavior in the relationship between depression and health-related quality of life, and between social support and health-related quality of life among migrant workers. Methods: Data were collected from 152 migrant workers working at companies in K and B metropolitan cities. The study conducted a survey from August 1 to September 30, 2019, and used self-report structured questionnaires that were translated into English and Korean. The data were analyzed using descriptive statistics, Pearson correlation coefficient, simple and multiple regression, Baron and Kenny's method, and Sobel test. Results: Depression was significantly negatively correlated with social support (r=-.29, p<.001), health promoting behavior (r=-.30, p<.001) and health-related quality of life (r=-.44, p<.001). And social support was significantly positively correlated with health promoting behavior (r=.50, p<.001) and health-related quality of life (r=.44, p<.001). And health promoting behavior was significantly positively correlated with health-related quality of life (r=.51, p<.001). Furthermore health promoting behavior showed partial mediating effects in the relationship between depression and health-related quality of life (Z=3.26, p<.001), and showed partial mediating effects in the relationship between the social support and health-related quality of life (Z=3.98, p<.001). Conclusion: In this study, depression and social support were shown to mediate health promotion behavior to improve health-related quality of life. Therefore, in order to improve the health-related quality of life of migrant workers, it is necessary to focus on the health promotion behaviors, and effective strategies are needed to reduce depression, and support social support.
Purpose: The purpose of this study is to identify the mediating effects of self-esteem between social comparison orientation and social network service (SNS) addiction in university students. Methods: Descriptive cross-sectional survey design was employed. The data were statistically analyzed by using the descriptive and inferential statistics. Sobel test and Bootstrap method, and Kappa squared mediation effect size measure were used to identify the mediator's significance. A convenience sample of 195 subjects was recruited from two universities in Korea. Results: The mean age of the subjects was $22.58{\pm}1.81$. The subjects showed relatively high levels of SNS addiction with a mean score of $14.33{\pm}4.80$. The overall model significantly explained 37.0% of variances in the subjects' SNS addiction after controlling gender, age, grade, major, period of SNS using, time spent on SNS per day, and times accessed SNS per day. Of the predictors, time spent on SNS per day, social comparison orientation, and self-esteem were significantly associated with SNS addiction. Self-esteem was the mediator between social comparison orientation and SNS addiction. Conclusion: When developing strategies for preventing SNS addiction, interventions for reducing time spent on SNS per day, not having upward social comparison orientation, and improving the self-esteem should be considered. These findings might provide a theoretical basis for developing effective strategies for preventing SNS addiction in university students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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