The purpose of this study is to grasp the image of radiologists perceived by college students of radiology. The survey subjects of this study were selected college students with major in radiology with 3-year system who are attending universities where are located in Daegu and Gyeongbuk area. As for distribution and collection of questionnaire, the objective of research was explained from April 2, 2012 to April 30. 220 people's questionnaires were finally analyzed with a self-administrative method after being widely distributed. Statistical analysis was carried out frequency analysis, t-test, ANOVA, and correlation analysis. To examine factors of having influence upon the image of radiologists, the multiple regression analysis was carried out. As for survey subjects' general characteristics, gender was indicated to be 58.2% for men and 41.8% for women. School year accounted for 38.2% for freshman, 29.1% for sophomore, and 32.7% for junior. Age was the largest in under 21 years old with 43.6%. The next was in order of over 23 years old with 32.7% and 22 years old with 20%. As a result of research, the image of radiologists was being perceived positively. The radiologist was being recognized as a specialist who is sincere oneself and has strong responsibilities, does valuable and worthwhile work, and has the matured professional knowledge. However, the individual image of radiologists was a little negative. Accordingly, to promote the individual image of radiologists, a specific and positive strategy is needed for approaching people as the specialized job with autonomy and responsibility as well as radiologist oneself.
The information of eye movement is used in various fields such as psychology, ophthalmology, physiology, rehabilitation medicine, web design, HMI(human-machine interface), and so on. Various devices to detect the eye movement have been developed but they are too expensive. The general methods of eye movement tracking are EOG(electro-oculograph), Purkinje image tracker, scleral search coil technique, and video-oculograph(VOG). The purpose of this study is to embody the algorithm which tracks the location of the gazing point at a pupil. Two kinds of location data were compared to track the gazing point. One is the reference points(infrared LEDs) which is effected from the globe. Another is the center point of the pupil which is gained with a CCD camera. The reference point was captured with the CCD camera and infrared lights which were not recognized by human eyes. Both of images which were thrown and were not thrown an infrared light on the globe were captured and saved. The reflected reference points were detected with the brightness difference between the two saved images. In conclusion, the circumcenter theory of a triangle was used to look for the center of the pupil. The location of the gazing point was relatively indicated with the each center of the pupil and the reference point.
수화는 청각 장애인에게 있어 중요한 의사소통 수단이며, 청각 장애인들은 수화를 통해 대인관계를 넓히며 또한 불편함 없는 일상생활이 가능하다. 그러나 최근 인터넷 통신의 발전으로 증가하고 있는 많은 화상 채팅 및 화상 통화서비스에서는 건청인과 청각 장애인 사이에 통역을 하는 시스템이 없어 청각 장애인들이 불편을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수화 인식기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 각각 RGB, YUV, HSI 색상 정보를 이용하여 두 손의 위치를 추적하여 잡음을 제거 한 후, 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 잡음과 훼손에 강한 ART2 알고리즘을 이용하여 학습한 후 인식한다. 본 논문에서 제안된 수화 인식 방법을 실험한 결과, 수화에 사용된 지 숫자 1부터 10을 효율적으로 인식하는 것을 확인하였다.
청각장애인들은 건청인에 비해 의사소통의 기회가 적어 원만한 상호관계를 유지하는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 청각장애인들이 구화를 대신해 몸짓이나 손짓을 이용하여 의사를 전달하는 수화를 건청 인들이 대부분 습득하고 있지 않아 청각장애 인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것에서 초래된다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 가능하게 하기 위한 전단계로 FCM 알고리즘을 이용한 지화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법 은 화상 카메라를 통해 얻어진 영상에서 YCbCr 컬러 공간과 HSI 컬러 공간을 이용하여 피부영역을 검출한 후, 추출된 피부영역에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 두 손의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 두손의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 FCM 알고리즘을 적용하여 지화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상 카메라에서 획득한 지화 영상을 대상으로 실험한 결과, 두 손 영역의 추출과 지화 인식에 있어서 효과적인 것을 확인하였다.
This study aimed to provide consumer perception and evaluation of natural Cynanchi Atrium Fermented Original Cosmetics for Skin Whitening that can improve skin by using oriental medicinal ingredients. The product was applied three times a day for two weeks by a total of 60 users who agreed to participate in a clinical trial assessing the usability and skin sensitivity to extracts that had already completed component safety testing. This study subjects reported which images were most reminiscent of Korea. They preferred products that bore Korean images because they felt trust and recognized that the quality of the cosmetics was excellent. The responses also showed that many consumers were willing to buy a product, even though it was luxurious, elegant, and expensive. The cognitive evaluation of Original Cosmetics was high and showed that the quality was likely to be good. The usability and CMF(Color, Material, Finishing) evaluation of Original Cosmetics showed good product the product is long-lasting and tightened and moisturized skin naturally. They are think about that this product it has moisturizing effects and good application for use, so it is light and soft to use. And had a whitening effect. It was intended to assist in the development of products that meet consumers' desires and expectations for safe, healthy, and beautiful skin by developing a skin whitening Original Cosmetics prototype that can inhibit the production of melanin and tyrosinase activity safely and effectively.
이 연구의 목적은 언론 보도 분석을 통해 우리나라에서 경비원에 대한 인식과 이미지를 살펴보고 이를 통해 경비원의 지위와 역할에 대해 살펴보는데 있다. 연구방법은 뉴스 빅데이터 분석이 가능한 빅카인즈를 통해 경비원에 대한 키워드 트랜드와 연관어 분석을 실시하였다. 민간경비의 시대적 구분에 따라 정착기, 성장기(양적), 성장기(질적)으로 구분하여 분석한 결과 범죄, 경비업, 최저임금, 갑질에 관련된 언론의 관심과 노출이 많았던 것으로 나타났지만 범죄예방의 주체가 아닌 범죄와 갑질의 피해자, 경비업무의 애매모함, 최저임금 근무자로 근무환경이 열악한 직업의 이미지로 비춰지는 것으로 나타났다. 앞으로 경비원의 이미지 제고를 위해 경비원의 지위와 업무영역을 확고히 하고 전문성을 높여야 할 것이다.
부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.
카메라 캘리브레이션은 카메라의 초점거리, 주점위치, 렌즈왜곡 등의 매개변수를 결정하는 작업으로 이를 위해서 주로 체커보드를 촬영한 영상을 사용하고 있다. 체커보드 영상에서 타겟을 자동으로 인식할 때 기존의 연구는 사용자가 타겟인식을 위한 입력 매개변수를 잘 이해하고 있어야 하거나 영상에서 체커보드가 모두 나타나야 하는 한계점이 있었다. 이에 본 연구에서는 체커보드 중심부와 외곽부분에 각각 4개씩 8개의 블랍을 포함하는 직사각형을 이용하여 체커보드 영상의 일부만 촬영된 경우에도 자동으로 타겟점의 번호를 부여할 수 있고 별도의 입력 매개 변수 없이 자동으로 타겟을 인식하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 체커보드 타겟의 중심점을 자동으로 추출하기 위해서 흑백패턴의 왜곡, 경계선 변화빈도, 흑백픽셀의 비율의 3가지 조건을 이용하였다. 또한 체커보드의 방향성과 번호부여는 블랍을 이용하였다. 두 가지 타입의 체커보드에 대한 실험을 통해서 36장의 영상에 대해 1분 이내의 짧은 시간에 체커보드 타겟을 자동으로 인식할 수 있었다.
해상 안보, 국제 동향 파악 등 다양한 이유로 해상 사진에서 선박을 탐지하고자하는 연구는 지속되어 왔다. 인공지능의 발달로 인해 사진 및 영상 내 객체 탐지를 위한 R-CNN 모델이 등장하였고 객체탐지의 성능이 비약적으로 상승하였다. R-CNN 모델을 이용한 해상 사진에서의 선박 탐지는 인공위성 사진에도 적용되기 시작하였다. 하지만 인공위성 사진은 넓은 지역을 투사하기 때문에 선박 외에도 차량, 지형, 건물 등 다양한 객체들이 선박으로 인식되는 경우가 있다. 본 논문에서는 R-CNN계열 모델을 이용한 인공위성 사진에서의 선박 탐지의 성능을 개선하기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 표지자 기반 watershed 알고리즘을 통해 육지와 바다를 분리하고 morphology 연산을 수행하여 RoI를 한 차례 더 특정한 뒤 특정된 RoI에 R-CNN 계열 모델을 사용하여 선박을 탐지하여 오탐을 줄인다. 해당 방법을 이용하여 Faster R-CNN을 사용하였을 경우, Faster R-CNN만을 사용했을 때에 비해 오탐률을 80% 줄일 수 있었다.
Kim, Bae-Sung;Woo, Yun-Tae;Yu, Yung-Ho;Hwang, Hun-Gyu
한국해양공학회지
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제35권1호
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pp.91-97
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2021
Marine accidents caused by ships have brought about economic and social losses as well as human casualties. Most of these accidents are caused by small and medium-sized ships and are due to their poor conditions and insufficient equipment compared with larger vessels. Measures are quickly needed to improve the conditions. This paper discusses a video-integrated collision prediction and fall detection system to support the safe navigation of small- and medium-sized ships. The system predicts the collision of ships and detects falls by crew members using the CCTV, displays the analyzed integrated information using automatic identification system (AIS) messages, and provides alerts for the risks identified. The design consists of an object recognition algorithm, interface module, integrated display module, collision prediction and fall detection module, and an alarm management module. For the basic research, we implemented a deep learning algorithm to recognize the ship and crew from images, and an interface module to manage messages from AIS. To verify the implemented algorithm, we conducted tests using 120 images. Object recognition performance is calculated as mAP by comparing the pre-defined object with the object recognized through the algorithms. As results, the object recognition performance of the ship and the crew were approximately 50.44 mAP and 46.76 mAP each. The interface module showed that messages from the installed AIS were accurately converted according to the international standard. Therefore, we implemented an object recognition algorithm and interface module in the designed collision prediction and fall detection system and validated their usability with testing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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