영상의 유통이 활발해 지면서 증가하는 데이터베이스를 효율적으로 관리하기 위한 다양한 요구들이 생겨났다. 내용 기반 기술은 이런 요구들을 충족시켜 줄 기술 중 하나이다. 내용 기반 기술에서는 다양한 특징 방법을 이용해 영상을 표현할 수 있지만, 그 중 전역 특정 방법은 추출된 특정 벡터가 규격화 되어 빠른 정합 속도를 확보할 수 있다는 장점이 있다. 전역 특정 방법은 크게 공간적 특성을 이용한 방법과 통계적 특성을 이용한 방법으로 분류할 수 있고, 각각은 다시 컬러 성분을 이용한 방법과 밝기 성분을 이용한 방법으로 분류된다. 본 논문에서는 이와 같은 분류 방법에 따라 다양한 전역 특정 방법들을 살펴보고, 정확성 실험, 재현율-정확도 그래프, ANMRR, 특징 벡터 크기-정합시간 등을 이용해 개별 전역 특정들의 성능을 비교하였다. 실험 결과 공간적 특성을 이용한 전역 특징은 비기하학적 변형에서 특히 뛰어난 성능을 보였으며, 컬러 성분과 히스토그램을 이용한 전역 특정 방법이 가장 좋은 성능을 보였다.
영상 입출력 장치 사용이 증가함에 따라 컬러영상 내 문자영역 추출의 중요성 또한 높아지고 있다. 본 논문은 이러한 영상 내 문자영역을 효과적으로 추출하기 위해 레이블링 기법과 화소 단위의 밝기값 변화에 기반한 문자영역 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 레이블링 및 필터링 과정을 통해 비문자 영역을 미리 제거하고, 밝기값의 변화가 큰 문자영역의 특성을 이용하여 문자영역 후보군을 추출한 후 노이즈 제거 및 문자영역 병합의 후처리 과정을 통해 문자영역을 추출한다. 제안한 방법의 강점은 기존 방법보다 단순하면서도 높은 정확성에 있다. 실험 결과 제안한 방법의 정확도와 재현율, 비문자 추출의 역 비율(IRNTE)은 각각 99.59%, 98.65%, 82.30%로 측정되었다.
본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.
본 논문에서는 이전 연구 방법에서의 UV-histogram을 확장하여 적응적 UV-histogram을 제시함으로써, 복잡한 구성의 장면에서 사람의 검출율을 높이는 방법을 제시한다. 제안 방법은 먼저 U-histogram에서 사람 영역을 1차 추출하고, 각각의 레이블링된 U에서 V-histogram을 생성함으로써, 이전 방법에서 구분할 수 없었던 사람 후보 영역을 정확하게 추출한다. 또한 제안 방법은 사람 판정시, 초점거리와 거리에 따라 적응적인 크기를 가지는 오메가 모양의 템플릿을 이용하여 검출의 정확도를 높였으며, 누적 영상을 이용하여 오검출을 템플릿 재매칭 함으로써, occlusion에도 강인한 특성을 가진다. 실험 결과는 Bae의 연구방법에 비하여 복잡한 환경에서 약 15%의 정확도 향상, 80%의 재현율 향상을 보이며, Xia의 연구방법에 비하여 20배 빠른 수행속도를 보여, 제안 방법의 성능이 우수함을 입증한다.
The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of an intervention program using dietary consult and physical exercise conducted by public health center in Chuncheon city for obese adults. This study used a pretest-posttest design. The subjects were 58 out of 90 obese adults with body mass index (BMI) greater than $25kg/m^2$ who completed all education sessions for 8 weeks. Data on dietary habits, dietary behaviors, nutritional knowledge, anthropometric parameters and biochemical indices and daily nutrient intakes assessed by a 24-hour recall were collected before and after the intervention program., in order to evaluate program effectiveness. After the intervention, there were positive changes in exercise status and dietary habits and nutrition knowledge accuracy. Especially, the answer of 'I drink a cup of milk every day' were significantly improved (p<0.001), and the answer of 'I don't overeat', which is a dietary attitude question was significantly improved (p<0.05). Dietary intakes of most of nutrients were not significantly different between pre-test and post-test. But calcium (p<0.05), potassium (p<0.05), vitamin A (p<0.01), vitamin E (p<0.05), and folic acid (p<0.05) were significantly increased in the female group after the intervention. Weight (p<0.05), BMI (p<0.01), blood pressure (p<0.001), were significantly decreased after program, but changes of skeletal muscle mass, body fat mass were not significant. Resting heart rate (p<0.01), flexibility (p<0.001), whole body reaction (p<0.05), grip strength (p<0.01) and balance (p<0.01) showed positive changes after the intervention. Blood glucose level in serum was significantly decreased (p<0.001). These results indicated that dietary education and exercise program was effective not only for weight reduction but also for the improvement of physical fitness in obese adults.
웹2.0 환경에서의 대중적인 기술 중 하나는 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 부정확한 태그로 인해 낮은 검색 결과를 제공 하고 있다. 이에 선행 연구에서는 웹상에 산재되어있는 다양한 리소스 및 그에 따른 태그 정보들을 수집하여 태그들 간의 연관성에 따라 맵핑하고, 이를 클러스터링 하기 위한 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 클러스터링된 태그들을 검색에 활용하는 3-태그 기반 검색 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능평가를 위하여, 태그 기반 대표 사이트인 Flicker 사이트의 이미지 검색 결과와 정확성 및 재현율을 비교 평가하였다.
정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 기계 학습 도구인 상관에의한 특성선택을 사용하여 최적의 변인을 선택한다. 그리고 퍼지의사결정법에 기반하여 각 변인의 가중치를 사용하여 최적의 변인을 생성하였다. 본 논문의 연구결과는 컴퓨터교육 만족도 자료의 분석에서 퍼지의사결정법을 제안하고, 재현율과 정밀도 분석에 의해 만족도 평가에 대한 정확성을 확인하였다.
네티즌은 인터넷을 통해서 상품을 구매하고 상품에 대한 감정을 긍정 혹은 부정으로 상품평에 표현한다. 상품평에 대한 분석은 잠재적 소비자뿐만 아니라 기업의 의사결정에 중요한 자료가 된다. 따라서 인터넷의 대량 리뷰에서 의미 있는 정보를 분석하여 의견을 도출하는 오피니언 마이닝 기술의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 연구는 대부분이 영어를 기반으로 진행되었고 아직 한글에 대한 상품평 분석은 활발히 이루어 지지 않고 있다. 또한 한글은 영어와 달라 꾸미는 말과 어미가 복잡한 특성을 갖고 있다. 그리고 기존의 연구는 통계적 기법, 사전 기법, 기계학습 기법 등을 사용하여 연구되었으나 인터넷 언어의 특성을 감안하지는 못하였다. 본 연구에서는 감정이 포함된 인터넷 언어의 특성을 분석하여 감정분석의 정확률을 높이는 감정분류 방법을 제안한다. 이를 통해 데이터에 독립적인 인터넷 감정기호를 이용해서 자동으로 긍정 및 부정 상품평을 분류할 수 있었고 높은 정확률, 재현율, Coverage 결과를 통해서 제안 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.
모바일 디바이스에서 얻을 수 있는 로그 데이타는 의미 있고 실속 있는 다양한 개인 정보를 담고 있다. 그러나 메모리 용량과 연산 능력의 제한, 분석의 어려움으로 인해 이러한 정보들은 무시되고 있는 것이 일반적이다. 모바일 환경의 이러한 어려움을 극복하기 위해 로그 데이타를 분산된 모듈에서 분석하여 사용자에게 의미 있는 정보인 특이성을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불확실한 상황에서의 추론 정확도를 향상시키기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하고 있다. 새로운 협력적 모듈형 기술은 모바일 디바이스의 제한된 자원을 가지고 효율적으로 연산하기 위해 베이지안 네트워크를 모듈로 나눈다. 인공 데이타와 실제 데이타를 이용한 실험에서 인공 데이타의 경우 약 84%의 정확률과 약 76%의 재현률을 보였으며, 실제 데이타에서는 부분 일치를 포함하여 약 89%의 일치율을 보였다.
최근 연구들은 생존 맥락에서의 대상 기억이 다른 여러 맥락 조건들에서보다 더 정확함을 보고하고 있다(예, Nairne 등, [1]). 본 연구에서는 이러한 생존 맥락의 효과가 과제와 무관한 대상의 위치에 대한 기억에서도 나타나는지를 알아보고, 대상 위치 기억의 성차가 맥락에 따라 달라지는가를 살펴보고자 두 개의 실험을 진행하였다. 참가자들은 생존 맥락이나 혹은 이주 맥락 중 하나의 맥락 하에서 여러 위치에 순차적으로 제시된 사진(실험 1)이나 혹은 단어(실험 2)에 대한 맥락 적합도를 평가하는 과제를 수행한 후, 각 자극에 대한 회상 검사와 위치 기억 검사를 받았다. 실험 결과, 두 개의 실험 모두에서 생존 맥락 조건에서의 대상에 대한 회상율이 이주 맥락 조건에 비해 더 높은 것으로 나타났다. 위치 기억의 경우는 여성이 남성보다 더 좋은 것으로(실험 1), 그리고 생존 맥락에서 더 정확한 것으로(실험 2) 나타났으며, 자극의 종류 및 제시 방식에 따라 기억맥락 조건과 성별간의 상호작용 효과가 나타났다. 이 결과는 위치 기억에 있어서 기억의 부호화 맥락이 성별에 따라 다른 영향을 미치고 있음을 시사하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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