• 수산해양기술연구
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• 제39권4호
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• pp.347-357
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• 2003

연근해 소형 어선에 널리 탑재되어 있는 소형 레이더 장치에 radar target extractor를 인터페이스하여 레이더 선호를 수록, 처리 및 해석하기 위한 PC based radar system 을 구축하고, cell averaging CFAR 처리장치를 통해 실제의 레이더 echo 신호를 처리하여 오경보 확률의 설정치 변화에 따른 echo영상의 변화패턴을 레이더 스코프상에서 직접 비교, 분석한 결과 및 레이더 영상신호의 음영구역의 발생대역폭을 추정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 레이더 선호의 해석을 통해 추출된 표적의 운동벡터 및 방위, 거리, 속력, CPA, TCPA 등과 같은 ARPA 정보를 실시간으로 이동 궤적과 함께 PC 모니터상에 구현하고 있기 때문에 소형 레이더 시스템에 이 장치를 부착하면 저가의 비용으로써 ARPA 정보의 취득이 기능하다. 2. ideal threshold 에 의한 표적검출성능을 개선시키기 위해 cell averaging CFAR processor 의 CUT전후에 각각 3 개의 guard cell과 이 cell의 좌$.$우측에 각각 20개씩, 총 40개의의 reference cell를 설치하여 레이더의 video 신호를 입벽한 후, 오경보 확률 10$\^$-0.25/∼10$\^$-1.0/의 범위에 대하여 설정치를 점차증가시켜 갈 때, 레이더 영상신호는 10$\^$-0.75/ 의 설정치에서 가장 양호한 clutter 제거효과를 나타내었다. 3. 레이더 스코프상에서 영상신호를 관찰하면서 cell averaging CFAR 의 오경보 확률을 적정하게 제어하면 지금까지의 ideal threshold level 에 의한 잡음억제기법에서 나타나는 선박영상의 과도한 레벨약화현상을 보완할 수 있을 것으로 판단한다. 4. 부산 용호만에 정박중인 예인선의 레이더 신호를 해석하여 영상의 음영패턴과 음영 대역폭을 추정한 결과, 예인선의 유효높이는 약 1.2 m 이었고, 이들 음영효과의 정량적 해석을 통한 해상표적의 형상정보는 향후 3차원 레이더 영상을 구현하는 데 그 기초자료가 될 것으로 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제8권3호
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• pp.157-163
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• 2013

본 연구는 비행청소년의 가족유형에 따른 HTP 검사 반응비교를 실시하여 그 중 특별히 '집'에 대한 반응을 연구하였다. 이를 통하여 비행청소년의 가족유형에 따라 자신의 가족 구성원에 대한 반응을 알아보고, 학교교육경영과 비행청소년확산방지방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 연구를 위하여 대상은 법무부 서울남부대안교육센터에 입교한 비행청소년 120명을 무작위 추출하였으며, 그 중 부모동거집단 62명, 한부모 동거집단 58명으로 분류하여 HTP 검사를 실시하였다. 연구 처리 방법은 SPSS for WIN 18.0을 사용하였고, 빈도분석(Frequency Analysis)과 교차분석($x^2$)을 실시하였다. 그 결과를 종합해보면, 한부모 동거 비행청소년들이 HTP 검사 '집' 요소에서 특히, 그림의 위치가 '지면의 상단'에 유의미하게 나타나고, '굴뚝연기', '음영과 세부선'에서 유의미하게 나타났다. 이 결과는 비행청소년 중 한부모 동거비행청소년들은 부모동거 비행청소년 집단보다 과거, 현재 가정에 대한 불만과 불안을 보였고, 가정이나 가족에 대한 갈등, 미래 가정, 가족에 대한 소망들이 나타나고 있다는 것을 나타낸다. 이러한 결과를 토대로 창의적 행복교육경영의 필수요소인 비행청소년사회확산방지를 위한 구현 방안을 제시하면, 첫째, 점차 상담의 영역을 교육 본연의 업무로 인식하지 않는 교원들에게 직무연수를 통하여 비교적 습득이 용이한 HTP 검사 방법을 연수하여 학생들의 비행 여부를 조기에 판정하여 대처 방안을 수립할 수 있도록 조치한다. 둘째, 이미 비행의 경험이 있어 각종 검사에 노출되어 자기 방어력이 강한 잠재적 비행학생들에게 놀이형태의 HTP 검사 방법을 개발하여 비교적 자연스러운 비행 잠재성을 파악하도록 한다. 셋째, 집단 상담, 집단놀이의 형태로 HTP 검사의 방법을 개발하여 잠재적 비행 학생들이 자신의 동거가족 유형과 H(집)반응에 관한 표현을 상호 비교하거나 동질적 감정을 유발하여 다음 단계의 상담활동에 적극적으로 참여할 수 있는 태도를 기른다. 넷째, 이를 바탕으로 자연스럽게 학부모 상담과 연계될 수 있도록 유도하여, 비행청소년 뿐 만 아니라, 일반 청소년, 잠재적 위험군 청소년들의 심리상태를 현장에서 파악하고, 그것을 학부모와 공유하여 비행의 확산방지 및 예방을 할 수 있도록 하여야 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.