현재 진행되고 있는 제7차 수학교육과정에서 고등학교의 통계부분은 많은 변화가 일어나고 있다. 이 시점에서 고등학교 의 통계영역에 대해 고찰 해보는 것은 의미 있는 일이라 사료된다. 여기에서는 제7차 수학교육과정에서의 고등학교 통계영역의 지도와 개선방안에 관한 교사의 의견조사 및 분석을 주제로 하여 먼저 제7차 교육과정의 주요내용에 대해 살펴보고 고등학교 통계부분의 제6차 교육과정과 제7차 교육과정을 비교 해 보면서 아울러 주요 외국의 고등학교 통계 교육과정에 대해 살펴보고 현재 진행중인 제7차 수학교육과정에서의 고등학교 통계부분에 대한 현직 수학과 교사들에 대한 설문조사를 통해 설문결과를 살펴보고 설문결과에 대한 분석 및 지도방향을 고찰해보고, 결론에서는 지금까지의 연구를 통해 현재 우리나라의 고등학교 통계교육에 대한 문제점과 개선점에 대한 본인의 의견을 서술하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.225-226
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2018
홀로그램 콘텐츠의 정보보안을 위한 암호화 방법을 제안한다. 제안하는 암호화 기법은 실시간 처리를 위해 부분 홀로그램에 대하여 편향치를 더하고, 이중 프레넬 변환을 수행하여 에너지가 집중된 DC 영역을 획득한다. 이때 집중된 영역이 암호화 영역으로 적은 데이터롤 이용하여 고효율의 암호화를 수행한다. 제안한 기법은 기존 연구보다 변환하는 크기를 줄이기 때문에 같은 효율로 고속의 암호화를 수행할 수 있다. $1,024{\times}1,024$ 크기의 홀로그램을 $32{\times}32$ 부분홀로그램으로 구성하여 적용할 경우 약 18배 빠르게 처리할 수 있다.
본 논문에서는 정규화된 웨이블렛 방법에 기반한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 추출된 얼굴 영역의 크기를 정규화하고. 배경 영역을 제거하기 위해 이진화된 가우시안 윈도우를 사용하였으며, 또한 조명의 영향을 줄이기 위해 얼굴 영역의 히스토그램을 상세화하고, 왼쪽 부분의 밝기와 오른쪽 부분의 밝기를 평균하였다. 정규화된 얼굴 영역은 극좌표계로 표현하여 사각형의 형태를 가지게 하였다. 특징으로는 가보 웨이블렛 계수를 사용한다. 가보 웨이블렛 변환은 매개 변수와 정규화된 얼굴 영역의 해상도를 바꾸어 가며 여러 차례 적용하였다. 인식에 유용한 계수들을 선택하기 위해 FD 분석을 수행하였다. 선택된 특정들은 FD 값과 함께 인식에 사용되었다. 실험 결과를 보면 제안된 방법이 매우 유망하다는 것을 알 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.3C
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pp.119-124
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2005
In this paper, we propose a novel algorithm for determining the variable size of locally adaptive window using region-merging method. A region including a denoising point is partitioned to disjoint sub-regions. Locally adaptive window for denoising is obtained by selecting Proper sub-lesions. In our method, nearly arbitrarily shaped window is achieved. Experimental results show that our method outperforms other critically sampled wavelet denoising scheme.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.444-446
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2000
MPEG은 동영상 압축 규약의 하나로서 고화질을 유지하면서 높은 압축율을 제공하기 때문에 그 사용 범위가 점차로 넓어지고 있으며, 또한 이러한 이유로 인해서 MPEG 데이터에 대한 편집 시스템의 요구도 점차 증가되고 있다. 그러나 MPEG 스트림에 대한 편집은 대부분 공간 영역에서 수행되기 때문에 수행 시간이 오래 걸리고 화질이 저하된다는 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 DC 이미지를 이용한 MC-DCT 영역에서의 자막 처리 방법을 제안함으로써 기존의 자막 처리 방법이 안고 있는 단점을 극복하도록 하였다. 제안한 방법에서는 MC-DCT 영역에서의 워터마크 삽입 방법[1]을 응용하여 화면 상태에 따라 자막의 세기를 조절함으로써 P, B 프레임의 처리 과정에서 발생하게 되는 화질 저하를 최소화하도록 하였다. 이러한 MC-DCT 영역에서의 자막 방법을 사용함으로써 기존의 자막 처리 방법 보다 약 4.9배 빠른 수행 속도를 얻을 수 있었으며, 화질 보존의 측면에서도 기존의 자막 처리 방법이 화면 전체에 대해서 화질 저하가 발생하는 반면 제안한 방법은 자막이 들어가는 부분에 대해서만 화질 저하가 발생하는 반면 제안한 방법은 자막이 들어가는 부분에 대해서만 화질 저하가 발생하였다. 이러한 방법을 MPEG 스트림에 대해서 사용하게 된다면, 소프트웨어만을 이용한 저가의 데스크 탑 환경에서도 효율적인 자막 처리가 가능하게 될 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.517-519
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2000
본 논문은 뇌의 수직단면에 대하여 촬영된 자기공명영상에서 뇌 영역을 분리한 후 백질과 회백질 및 뇌척수액을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 본 연구는 먼저 뇌의 자기공명영상에서 영상의 배경 및 뇌 내부를 둘러싸고 있는 외피 및 지방층으로부터 뇌 영역 전체를 분리하였으며, 부분체적의 문제(partial volume artifact)에 의해 명암값의 번짐 현상을 보이는 뇌의내부 영역에서 각 성분의 부분체적을 산출하여 각 조직을 분리하기 위한 명암 값을 결정한 후 백질과 회백질 및 뇌척수액의 영역을 분리하였다. 본 연구는 뇌의 위축을 보이지 않은 정상인의 자기공명영상을 대상으로 하였으며, 향후, 이러한 연구 결과는 알쯔하이머 병이나 뇌성마비 등과 같은 퇴행성 뇌질환 환자의 뇌 위축정도를 객관적으로 진단하는 방법으로 사용될 수 있도록 하는데 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.601-603
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2003
최근에 차량수의 증가로 인하여 교통량이 증가하고 그로 인하여 ITS(Intelligent Transport System)에 대한 관심이 증가하게 되었다. 그 중에서도 LPR system(License Plate Recognition system)은 ITS에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 차량의 번호를 인식하기 위해 선행되어야 하는 과정인 대상 차량의 번호판 영역을 추출하고 구성 숫자들을 분리하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 영상에서 차량의 번호판 영역을 찾는 부분과 번호판의 숫자를 분리하는 부분으로 구성이 되어 있다. 먼저 입력 영상에서 gradient를 구하게 된다. 구해진 gradient에서 차량의 구조와 transition의 횟수를 조사를 통해서 번호판 영역을 찾게 된다. 찾아진 번호판 영역에서 adaptive threshold를 적용하여 숫자들을 분리하게 된다. 실내 주차장 환경에서 촬영된 영상을 대상으로 실험을 수행하고 그 결과를 정리하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.1
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pp.175-182
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2013
The digitalization of sea level measurement recording which is recorded as analog type is useful for many related oceanology. In this paper, we propose a method which separates the graph area from a sea level measurement recording image. At first, a pixel that is regarded as the pixel which is included in the graph area is selected. Then, many background pixels are separated using the color of the selected pixel. In each vertical line, a pixel is determined as the pixel within the graph area and the graph area is separated from the image using that pixels. Experimental results show that the proposed method in this paper overcome drawbacks of the previous research and can separate the graph area which similar to the graph area of the original image.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.1C
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pp.51-58
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2007
The purpose of this paper is to find an efficient encryption scheme for digital holograms (fringe patterns) with low encryption cost. Therefore, we introduced several encryption attempts in both hologram-domain and frequency-domain (both DCT-domain and DWT-domain) on the bases of the results from analyzing the properties of the coefficients in each domain. To effectively hide the image information, 25%, 1.5625%, and 0.0244% of the original fringe pattern need to be encrypted for hologram-domain scheme, DWT-domain scheme, and DCT-domain scheme, respectively. Consequently the DCT-domain scheme was the most efficient and it is caused by the fact that the ability for DCT to concentrate the energy of a given 2-dimensional image into a small area is the best. The encryption schemes and the analyses in this paper are expected to be used effectively on the researches on encryption and others for digital holograms.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.104-107
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2007
인간은 초점정보를 이용하여 단안만으로도 공간의 깊이를 지각할 수 있다. 이것은 한 번에 하나의 대상물에만 초점을 맞출 수 있고 그 외의 부분은 흐림 현상을 유도함으로써 이루어진다. 이는 초점이 맞는 대상물체로부터 멀어지면 멀어질수록 흐림 현상이 강해지는 원리를 이용한 것으로 주파수 성분의 변화량에 대한 연산과 깊은 관련이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 인간의 시각 시스템의 요소 중 하나인 초점정보를 모방하여 초점거리가 다른 각각의 이미지들에 각각의 가중치를 부여하였다. 그리고 각 이미지들을 일정 블록으로 각각 분할하여 초점이 가장 잘 맞는 블록을 찾아내어 하나의 이미지로 통합하였다. 이때 각 영역은 자신이 속했던 이미지의 가중치를 따르게 한다. 각 이미지에서 가장 포커스 수치가 높은 영역을 찾기 위한 방법으로 주파수 영역 기반 처리와 공간 영역 기반 처리를 결합 하였다. 주파수 기반으로는 FFT(Fast Fourier Transform)에서 고주파 부분의 영역을 뽑아내어 포커스수치를 계산하였으며, 공간 영역 처리 기반으로는 이웃픽셀과의 차이가 임계값이하인 것을 제외한 영역을 뽑아내어 저주파 영역의 연산을 제거하는 방법과 단순히 Laplacian measure만을 사용하여 저주파까지도 포함한 방법의 두 가지를 적용하였다. 최종적으로 3개의 포커스 측정값을 결합시켜 포커스 수치를 계산한 후 각 블록의 가중치에 맞게 하나의 이미지로 통합하여 상대적 깊이지도를 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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