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교각운동시 이마면에서 엉덩관절 위치가 배근육 근활성도에 미치는 영향 (Effect of hip positions in frontal plane on abdominal muscle activities during bridging exercise)

  • 이원휘
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.224-230
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 이마면에서 엉덩관절 위치에 따라 배근육들의 근활성도를 측정하여 비교함으로 이마면에서 엉덩관절의 위치가 배근육들의 근활성도에 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 연구방법은 20대의 건강한 남녀 26명을 대상으로 엉덩관절 중립, 모음, 그리고 벌림 자세에 따라 교각운동을 하였을 때 표면 근전도 장비를 이용하여 양쪽 배곧은근과 배바깥빗근, 배속빗근의 근활성도를 비교하였다. 통계 방법은 반복측정 일요인 분산분석을 실시하였고, 유의수준은 0.05로 하였다. 연구 결과 배바깥빗근과 배속빗근은 이마면에서 엉덩관절 위치에 따라 유의한 차이가 있었고, 배곧은근은 유의한 차이가 없었다. 양쪽 배바깥빗근과 왼쪽 배속빗근은 엉덩관절 중립자세보다 엉덩관절 모음 자세에서 근활성도가 유의하게 증가하였으며 오른쪽 배속빗근은 엉덩관절 벌림 자세보다 엉덩관절 모음 자세에서 근활성도가 유의하게 증가하였다. 본 연구를 통해 엉덩관절 모음 자세가 다른 자세들에 비해 안정화 운동에 더욱 효과적일 수 있다는 것을 알 수 있었고, 안정화 운동 프로그램을 고안할 때 운동의 강도를 조절하기 위해 이마면에서 엉덩관절의 위치에 대한 요소를 적용할 수 있을 것이다.

전문대학 신입생의 학업중단의도에 영향을 미치는 요인 (Factors Affecting College Freshmen's Intention to Drop Out)

  • 송영아;김신애
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.257-270
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 전문대학 신입생들의 학업중단의도에 영향을 미치는 요인을 밝히는데 있다. 이를 위해 경기도 소재 A전문대학 1학년 학생 전체를 대상으로 2017년 10월 16월부터 10월 30일까지 자료를 수집하여, 설문지 1369부를 t-test, ANOVA 와 다중회귀분석을 활용하여 학업중단의도에 영향을 미치는 요인에 대하여 개인 요인, 가정 관련 요인, 교육기관 관련 요인, 사회 관련 요인의 네 가지 측면에서 살펴보았다. 첫째, 개인 요인 중 학업중단의도에 영향을 미치는 요인은 전반적인 대학 만족도, 전공이 본인과 맞다고 생각하는 정도 등이었다. 둘째, 가정 관련 요인 중 학업중단의도에 영향을 미치는 요인은 부모와 가족이 대학생활을 잘하도록 독려하는 정도로 나타났다. 셋째, 교육기관 관련 요인 중 학업중단의도에 영향을 미치는 요인은 전공학과의 교육과정 만족도, 자신이 속한 학과 소속감 정도, 교수가 진로 비전과 자부심을 심어주는 정도, 대학 교육시설 만족도인 것으로 나타났다. 넷째, 사회 관련 요인 중 학업중단의도에 영향을 미치는 요인은 대학진학이 인생에서 잘한 일이라고 생각하는 정도, 대학에서 배우는 지식이 자신의 삶에 도움이 될 것으로 생각하는 정도로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 대학생들의 학업지속을 위해 교수, 교직원, 대학 차원에서 고려해야 할 점을 제안하고 신입생들의 학업중단율을 낮추기 위한 방안을 논의하였다.

치과위생사의 감정노동과 감성지능이 조직유효성에 미치는 영향 연구 (A Study on effects of emotional labor and emotional intelligence of dental hygienist on organizational effectiveness)

  • 김영임
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권9호
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    • pp.390-396
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    • 2019
  • 본 연구는 치과위생사의 감정노동과 감성지능이 조직유효성에 미치는 영향 요인을 분석하였다. 연구기간은 2018년 9월 4일부터 12월 7일까지 전라북도에 근무하는 치과위생사 233명을 대상으로 실시하였다. 자료 분석은 SPSS 18.0 program을 활용하여 치과위생사의 감정노동, 감성지능, 조직유효성 정도는 평균과 표준편차, 일반적 특성에 따른 감정노동, 감성지능, 조직유효성의 차이는 t-test와 one-way ANOVA, 사후검증은 $Scheff{\acute{e}}$ test, 상관관계는 Pearson correlation coefficient, 조직유효성에 미치는 영향요인은 단계적 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 치과위생사의 감정노동과 감성지능, 조직유효성 간의 상관관계에서 감성노동이 높을수록 조직유효성이 낮아지는 것으로 나타났으며, 감성지능이 높을수록 조직유효성(직무만족과 조직몰입)이 높은 것으로 나타났다. 치과위생사의 조직유효성에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 회귀모형이 유의한 것으로 나타났으며(F=138.917, P<.05), 회귀모형의 설명력은 58.2%였다. 독립변수 중 감정노동(${\beta}=0.608$)이 가장 큰 영향력을 보이는 변수로 나타났으며, 최종학력, 임상경력, 감성지능이 치과위생사의 조직유효성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 연구결과를 토대로 치과위생사의 조직유효성을 증진시키기 위해 감정노동을 줄이고 감성지능을 증진시킬 수 있는 효율적인 방안이 마련되어야 할 것으로 사료된다.

중소기업 스마트공장 구축을 위한 OpenCV 기반 재고관리 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of OpenCV-based Inventory Management System to build Small and Medium Enterprise Smart Factory)

  • 장수환;정종필
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.161-170
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    • 2019
  • 다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.

실내모형시험에서 No-target 프로그램을 이용한 터널 굴착으로 인한 지반거동 측정 (Measurement of ground behaviour due to tunnelling using No-target program in laboratory model test)

  • 이종현;이창노;이용주
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제21권3호
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    • pp.397-418
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    • 2019
  • 터널 굴착으로 인한 지반 및 인접 구조물의 거동을 이해하고 분석하는 것은 매우 중요하며, 이는 현대사회에서의 과학기술의 발전과 함께 토목공학 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 근거리 사진계측기법은 지반공학 분야에서 주로 쓰이고 있으며, 최근 GeoPIV 등을 이용한 계측기법의 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본래에는 지반의 거동을 계측하여 시각화하는 방법으로 알루미늄 봉과 타겟 포인트를 이용한 VMS 프로그램이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 방법을 적용할 경우, 타겟 포인트가 손에 의해 인위적으로 설치되기 때문에 외부적인 오차가 발생할 수 있다. 또한 포인트 사이의 그리드가 넓거나 좁을 경우 희박한 데이터가 도출될 수 있는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 연구에서는 타겟의 사용 없이 변위를 분석할 수 있는 MATLAB 기반의 No-target 프로그램을 개발하였고 수치해석과 실내 모형시험을 통해 기존의 프로그램과의 비교 및 검증에 초점을 맞추었다. 연구 내용으로는 greenfield condition, strip foundation, pile foundation 3가지 Case에 대하여 실내 모형시험을 실시하였으며, VMS 프로그램과 No-target 프로그램의 결과로부터 total displacement와 vertical displacement의 오차율을 분석하였다. 또한 유한요소 수치해석 프로그램인 PLAXIS를 통하여 실내 모형시험과의 결과와 비교 및 검증하였다.

문화예술분야 사회적기업의 지속가능성에 대한 탐색적 연구 (A Study on the Sustainability of Social Enterprises Focusing on Companies in the Field of Culture and Arts)

  • 이정연
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.668-680
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    • 2021
  • 사회적기업의 성공적인 정착과 지속가능성을 위한 방안들이 중요한 화두가 되면서 사회적기업 관련 연구가 증가하고 있으나 문화예술분야에 특정하여 사회적기업의 발전 방향을 모색하기 위한 지속가능성을 탐구한 연구는 부족하다. 본 연구에서는 문화예술분야 사회적기업의 지속성과 발전 방향을 모색하기 위해 근거이론을 이용해 문화예술분야 사회적기업의 지속가능성 모형을 제시하였다. 이를 위해 문화예술분야 사회적기업을 대상으로 심층 인터뷰를 수행한 후 그 결과를 분석하여 문화예술분야 사회적기업의 지속가능성의 개념과 범주화를 도출하였으며, 범주들 간의 통합을 도식화하였다. 연구결과, 문화예술분야 사회적기업이 지속가능하기 위해서는 명확한 비즈니스 모델을 개발하여 수익구조를 구체화하고 지역사회 연계, 문화예술분야 사회적기업 간 네트워크 강화와 연대를 통해 제도적 지원을 보다 효과적으로 활용할 필요가 있다는 것을 확인하였다. 본 연구는 문화예술분야 사회적기업을 운영하고 있는 기업가나 준비 중인 예비 창업가들이 현장(field)에서 참고할 수 있는 자료로서 문화예술분야 사회적기업에 대한 실증연구의 토대를 마련할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 다양한 장르의 문화예술분야 사회적기업을 대상으로 한 연구수행을 통해 더욱 유의미한 결과와 시사점을 도출할 수 있을 것이라 판단된다.

물체탐색과 전경영상을 이용한 인공지능 멀티태스크 성능 비교 (Comparison of Artificial Intelligence Multitask Performance using Object Detection and Foreground Image)

  • 정민혁;김상균;이진영;추현곤;이희경;정원식
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.308-317
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    • 2022
  • 딥러닝 기반 머신 비전 기술을 이용한 영상분석 과정에서 전송되고 저장되는 방대한 양의 동영상 데이터의 용량을 효율적으로 줄이기 위한 연구들이 진행 중이다. MPEG(Moving Picture Expert Group)은 VCM(Video Coding for Machine)이라는 표준화 프로젝트를 신설해 인간을 위한 동영상 부호화가 아닌 기계를 위한 동영상 부호화에 대한 연구를 진행 중이다. 그 중 한 번의 영상 입력으로 여러가지 태스크를 수행하는 멀티태스크에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 멀티태스크를 위한 파이프라인을 제안한다. 제안하는 파이프라인은 물체탐지를 선행해야 하는 각 태스크들의 물체탐지를 모두 수행하지 않고 한번만 선행하여 그 결과를 각 태스크의 입력으로 사용한다. 제안하는 멀티태스크 파이프라인의 효율성을 알아보기 위해 입력영상의 압축효율, 수행시간, 그리고 결과 정확도에 대한 비교 실험을 수행한다. 실험 결과 입력 영상의 용량이 97.5% 이상 감소한데 반해 결과 정확도는 소폭 감소하여 멀티태스크에 대한 효율적인 수행 가능성을 확인할 수 있었다.

반려동물용 자동 사료급식기의 비용효율적 사료 중량 예측을 위한 딥러닝 방법 (A Deep Learning Method for Cost-Effective Feed Weight Prediction of Automatic Feeder for Companion Animals)

  • 김회정;전예진;이승현;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.263-278
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    • 2022
  • 최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.

사례분석을 통한 객체검출 기술의 건설현장 적용 방안에 관한 연구 (A Study on the Application of Object Detection Method in Construction Site through Real Case Analysis)

  • 이기석;강성원;신윤석
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제18권2호
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    • pp.269-279
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    • 2022
  • 연구목적: 본 연구의 목적은 건설현장의 재해 예방을 위해 딥러닝기반의 개인보호구 검출 모델을 개발하고, 실제 건설현장에 적용하여 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 수행 방법은 실제 환경의 데이터를 구축하고, 개발된 개인보호구 검출 모델을 적용하였다. 개인보호구 검출 모델은 크게 근로자 검출 및 개인보호구 착용 분류 모델로 구성되어 있다. 근로자 검출 모델은 딥러닝 기반의 알고리즘을 실제 현장에서 획득한 데이터셋을 구축하여 학습 및 근로자를 검출하였고, 개인보호구 착용 분류 모델은 앞단에서 추출된 근로자 검출영역에서 학습된 개인보호구 검출 알고리즘을 적용하였다. 구축된 모델의 검증을 위해 건설현장 3곳에서 획득된 데이터를 통해 실험결과를 도출하였다. 연구결과: 데이터베이스 12,000장을 구축하여 정상검출 9,460장(78.8%), 오검출 1,468(12.2%), 미검출 1,072장(8.9%)으로 나타났으며 주요 원인은 영상에서의 객체 크기, 객체간 중첩(Occulusion), 객체 잘림, 그림자에 의한 오검출로 분류되었다. 결론: 개인보호구 검출모델은 현장 상황마다 다른 검출률을 확인할 수 있었고, 본 연구의 결과가 차후 현장적용을 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 여겨진다.

초목을 포함한 도로 환경에서 주행 가능 영역 검출을 위한 필터링 기반 방법 및 하드웨어 구조 (Filtering-Based Method and Hardware Architecture for Drivable Area Detection in Road Environment Including Vegetation)

  • 김영현;하지석;최철호;문병인
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권1호
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    • pp.51-58
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    • 2022
  • 첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.