• 패션비즈니스
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• 제12권1호
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• pp.129-146
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• 2008

The purpose of this study is to identify components of CEO image and to examine predictors to affect company's market value. To explore the social construction of the CEO Image depicted in the popular business newspaper, the Wall Street Journal and daily newspaper of Korea, was analyzed. Then, the reconstructed image of the CEO was compared with the firm's stock price change to see their relationship, if any. This paper focused on the case of Carly Fiorina as previous chief of Hewlett-Packard, who was the Fortune's ranking of the 50 most powerful women in business is presented. The period for the analysis was five years and eight months from her inauguration(July, 1999) to the release(February, 2005). The results, four predictors such as nature, management ability, leadership style, appearance character had statistically significant relationship with both company's market value and the image of CEO. In addition to revealed that media coverage of Carly Filoina was commensurate with the financial performance, particularly stock price change of the Hewlett-Packard. In general, the best image of the CEO is highly transcends to the image of the company as well. Therefore it is need to manage effectively components of CEO image to enhance brand image and its brand value, which are further expected to enhance company's market value.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.827-833
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• 2012

본 논문은 2D/3D 변환에서 깊이정보 생성을 위해 연산량을 감소시키는 레벨 간소화 기법을 적용하고 객체의 고유벡터를 이용하여 노이즈를 제거한 Optical flow를 이용하는 방법을 제안한다. Optical flow는 깊이정보를 생성하기 위한 방법 중 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내어 움직임 정보를 나타내며 픽셀 단위로 처리하므로 정확도가 높다. 그러나 픽셀 단위 연산으로 긴 연산 시간이 소요되며 모든 픽셀을 연산하는 특성상 노이즈가 생길 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 레벨 간소화 과정을 거쳐 연산 시간을 단축하였고 Optical flow를 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에만 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 배경 영역에 대한 깊이 정보를 에지 영상을 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 깊이정보를 생성한 뒤 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.

• 정신신체의학
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• 제4권1호
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• pp.3-12
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• 1996

Objects : This study was attempted to evaluate the body image and the self concept in high risk adolescents for eating disorders. Methods 589 middle school students were investigated with EAT(Eating Attitude Test) and BITE(Bulimic Investigatory Test Edinburgh) and Schematic Figures(Child/Adolescent Version) and Piers-Harris Self-Concept Scale. According to the score of EAT and BITE, three high risk groups(high EAT group, high BITE group, high EAT & BITE group) were identified. Three groups were examined in terms of sex, weight, self concept and body image. Each group was EAT group, BITE group, EAT & BITE group Results: The results of the study were as follows : 1) EAT & BITE group showed greatest body image distortion. 2) BITE group and EAT & BITE group showed lower score in self concept scale. 3) The majority of EAT group were boys, BITE group and EAT & BITE group were mostly girls. 4) All three high risk groups, especially Bin group, revealed overweight compared with normal control group. Conclusions : High BITE group and high EAT & BITE group could be considered as significantly high risk groups for eating disorders, showing overweight, severe body image distortion, and poor self concept. EAT score alone seemed not to discriminate high risk adolescents for eating disorders.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.463-474
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• 2008

정보 기술과 인터넷의 발전은 멀티미디어 컨텐츠의 양에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔으며 이러한 멀티미디어 컨텐츠 양의 증가는 이용자의 요구에 맞는 멀티미디어 컨텐츠 추천에 대한 필요성을 더 증가 시켰다. 현재까지 일반상품과 멀티미디어 컨텐츠 추천을 위한 기법에는 협업필터링 (CF: Collaborative Filtering)이 있다. 하지만 기존의 CF 기법은 이미지가 갖고 있는 시각적 특징을 제대로 표현하지 못하고 있으며, 입력 데이터의 희박성 (Sparsity) 문제와 신상품 추천 문제 그리고 선호도의 동적인 변화 문제를 포함하고 있기 때문에 이미지 컨텐츠 추천에는 적합하지 않다. 이와 같은 기존의 CF기법의 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 새로운 이미지 추천 방법으로 FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) 기법을 제안한다. FBCF 기법은 시각적 특징을 선호도에 따라 군집화한 새로운 사용자 프로파일 구성방법을 제시하며, 선호도 피드백을 통하여 구매자의 현재 성향을 추천에 반영할 수 있다. 실제 모바일 이미지 데이터를 사용한 실험에서 FBCF 기법이 기존의 CF 기법보다 400% 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.117-121
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• 2009

어안 렌즈 카메라로 촬영한 어안 영상은 일반 카메라 영상보다 화각이 크다. 반면 영상에서 피사체의 왜곡이 커서 사용자의 인지가 어려우므로 원근 영상으로 변환이 필요하다. 기존의 Ishii 방법[1]은 등거리 투영을 사용하므로 피사체가 변환 영상에서 크기와 기하학적 왜곡이 생기는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 스케일링 함수를 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 실험에서, 제안한 방법은 스케일링 함수를 적용함으로써 크기 왜곡과 기하학적 왜곡이 감소되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.498-506
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• 2003

A computer vision system applied to an intelligent safety vehicle has been required to be worked on a small sized real time special purposed hardware not on a general purposed computer. In addition, the system should have a high reliability even under the adverse road traffic environment. This paper presents a design and an implementation of an onboard hardware system taking into account for high speed image processing to analyze a road traffic scene. The system is mainly composed of two parts: an early processing module of FPGA and a postprocessing module of DSP. The early processing module is designed to extract several image primitives such as the intensity of a gray level image and edge attributes in a real-time Especially, the module is optimized for the Sobel edge operation. The postprocessing module of DSP utilizes the image features from the early processing module for making image understanding or image analysis of a road traffic scene. The performance of the proposed system is evaluated by an experiment of a lane-related information extraction. The experiment shows the successful results of image processing speed of twenty-five frames of 320$\times$240 pixels per second.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.255-260
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• 2022

본 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 딸기 영상 데이터의 병충해 존재 여부를 자동으로 검출할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 또한 병징에 특화된 분할 이미지 데이터 세트를 제안하여 딥러닝 모델의 병충해 검출 성능을 향상한다. 딥러닝 모델은 CNN 기반 YOLO를 선정하여 기존의 R-CNN 기반 모델의 느린 학습속도와 추론속도를 개선하였다. 병충해 검출 모델을 학습하기 위해 일반적인 데이터 세트와 제안하는 분할 이미지 데이터 세트를 구축하였다. 딥러닝 모델이 일반적인 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 81.35%이며 병충해 검출 신뢰도는 73.35%이다. 반면 딥러닝 모델이 분할 이미지 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 91.93%이며 병충해 검출 신뢰도는 83.41%이다. 따라서 분할 이미지 데이터를 학습한 딥러닝 모델의 성능이 우수하다는 것을 증명할 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제34권4호
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• pp.277-285
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• 2011

위장조영검사(UGIS)의 품질관리(quality control)를 위해 우리나라를 대표하는 종합검진기관 21곳에서 수검자 105명에 대한 위장조영촬영 영상 표본을 획득하였다. 표본 영상을 두 나라의 위장조영검사 화질평가표에 의해 각각 평가한 결과 우리나라 화질평가표(Image Quality Evaluation Table; IQET)에 의한 평균점수는 73.3점에 표준 오차 4.49로 21개 검진기관 중 19개 기관이 적격 판정을 받았다. 이에 반해 일본의 화질평가표에 의한 평균점수는 58점에 표준오차 4.45로 적격판정을 받은 기관은 불과 8곳 밖에 되질 않았다. 동일한 영상을 다른 평가표로 평가한 결과에 큰 차이를 보였다. 원인을 알아보기 위해 화질 평가표를 각각 항목별로 분석하여 위 전체영역의 묘출확인과 촬영기술에 대한 문제점을 파악하였고 획득된 영상으로 각 종합검진기관의 위장조영검사의 실태를 분석하였다. 우리나라 위장조영검사의 가장 큰 문제점은 명확한 검진방법 없이 검사가 시행되고 있다는 점이었다. 종합검진기관 21곳 모두 위장조영촬영방법이 모두 다를 뿐더러 앞벽 이중조영 촬영은 대부분 시행하지 않고 있었고 우리나라 화질 평가표에 포함하도록 명시된 점막상이나 식도영상을 포함하지 않는 종합검진기관도 있었다. 또한 체위에 따른 중복촬영이 시행되고 있어 수검자에 대한 무분별한 피폭선량에 대한 문제도 발생하고 있었다. 이에 적절한 위장조영검사의 품질관리를 통해 진단정보가 충분한 영상을 획득할 수 있도록 노력해야 할 것이다.

• 대한생식의학회:학술대회논문집
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• 대한불임학회 2004년도 제46차 춘계학술대회
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• pp.76-76
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• 2004

• 부모자녀건강학회지
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• 제15권1호
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• pp.33-38
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• 2012

Purpose: The family is a primary environment and has pivotal role for child health and development. This study was conducted to identify the relations of family strengths to body image and self-esteem in late school aged children. Methods: Data were collected from 455 children at 5th and 6th grades in four provinces of South Korea using self-report questionnaires for measuring body image, self-esteem, and family strengths. Pearson's correlation analysis and t-test, ANOVA were used to identify the relationships among variables, and compare body image, self-esteem, and family strengths according to general characteristics. Results: Body image, self-esteem and family strengths were significantly different according to economic status and academic performance. Family strengths were also affected by the presence of both parents. Body image, self-esteem and family strengths showed significant positive correlations. Conclusion: The family relations of school aged children are important for child's body image and self-esteem. We recommend that psycho-emotional interventions should be developed for both the children and their parents with low family strengths to improve body image and self-esteem.