• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.346-351
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• 2002

본 연구에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ (Learning Vector Quantization) 신경회로망을 이용하여 차량 번호판 인식 시스템을 구성하였다. 입력된 차량영상의 RGB 칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터는 LVQ 신경회로망의 입력으로 사용되어 인식 과정을 수행한다. 제안된 시스템의 검증을 위하여 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 실험하여 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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• pp.237-242
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• 2014

이 연구는 공공도서관 사서의 정보활용능력 수준에 대한 자기인식과 실제 평가를 통해 Big6모형을 기반으로 하여 공공도서관 사서의 정보활용능력 수준실태를 78명의 사서를 대상으로 실험하였다. 연구 결과, 정보요구 영역은 높게, 정보평가 영역에 대해서는 다른 영역보다 낮게 나타났지만 모든 영역에 대해서 평균이상으로 조사되어 사서들의 정보활용교육 필요성을 파악할 수 있었다. 특히 정보활용교육 경험여부에 대한 두 집단간의 차이는 정보이용 영역을 제외하고는 통계적으로 유의미하지 않음을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.681-691
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• 2017

본 연구는 2016년 충청남도 천안에서 개최된 대한민국 국제농기계자재박람회(영문약칭, KIEMSTA)를 토대로 참가업체의 관점에서 실증적 분석을 수행한 연구이다. 선행 연구를 바탕으로 참가 업체의 참가 목적에 대한 중요도와 참가 목적이 실제로 달성되었는지에 대한 여부를 판단하는 성취도에 관한 15가지의 동일 항목이 선정되었다. 본 연구는 2016년도 KIEMSTA에 참가한 국내 및 국외 453개 업체를 대상으로 실시하였으며, 그 중 유효성이 확보된 258개 업체를 대상으로 최종분석을 실시하였다. 분석을 위해 중요도-성취도 분석(IPA)의 결과를 토대로 도출되는 2차원의 사분면으로 유의미한 영역의 차이를 구분하여 정리하였다. 연구결과를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 과잉영역(현상유지영역)에는 경쟁사의 제품의 정보수집, 자사의 능력전시, 자사의 전시경험 향상, 마케팅 영업팀 훈련, 유지영역(유지 강화영역)에는 기존 고객과의 관계유지, 시장정보 수집, 자사의 경쟁력 파악, 신제품 소개, 마케팅 영업팀의 고객소통능력 강화, 저순위영역(점진적 개선영역)에는 새로운 미래전망의 발견, 해외시장의 수출기회 파악, 박람회 미참가 기업대비 경쟁력 강화, 마지막으로 집중영역(중점적 개선영역)에는 매출증대, 핵심 의사결정자와의 만남, 신시장 개척과 같은 항목이 나타났다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.577-580
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• 1996

위치등록(location registration)이란, 개인휴대 통신망에서 가입자의 위치정보가 변하는 경우 데이타베이스에 있는 가입자의 위치정보를 갱신해주는 일련의 과정을 말한다. 착신호 접속을 위해서는 시스템이 MS(Mobile Station)의 현재 위치를 알고 있어야 하므로, MS의 위치를 시스템의 데이타 베이스에 저장하는 위치등록 과정이 필요하다. 본 연구에서는 위치등록 방법중 핵심적 요소인 영역기준 위치등록 (zone-based registration) 방법을 다중영역 위치등록 방식으로 구현할 경우의 성능을 분석하였다. 먼저 단일영역 위치등록 방식을 해석하기 위한 이동성 모형을 구축하고 이를 기초로 하여 다중영역 위치등록 방식에 대한 성능분석을 위한 환경을 설정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 이용하여 래디오 채널에서의 부하를 최소로 하는 다중영역의 수 N을 구하였다. 개인휴대통신망의 환경에 따라 최적 N의 값은 다소 차이가 있으나 대부분 2-3으로 나타나고 있다. 또한 다중영역 위치등록 방식은 단일영역 위치등록 방식에 비하여 레디오 채널에서의 부하를 10%정도 감소시켜 주는 것으로 나타나고 있다. 본 연구 결과는 개인휴대 통신망에서 중요한 성능요소인 위치등록 처리용량을 향상시키고자 할 경우 효율적으로 이용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.466-468
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• 2001

의료 영상 처리 기술은 질병의 진단 및 치료를 위한 계획이나 방법을 결정하는데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있으며 의료 영상 시스템과 같은 활용 분야에서는 질병이 있는 환자의 자동 진단을 위한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 여기서는 뇌 MR영상에서의 질병을 자동 진단할 수 있는 방법에 관한 연구를 한다. 뇌 MR영상에서의 질병 진단을 위한 단계로서 필수적으로 이루어져야 하는 단계가 비정상 영역의 추출 단계이다. 이 논문에서는 뇌의 질병 진단에 사용할 수 있는 자료를 제공하기 위한 전처리 단계로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역 추출 방법을 제안한다. 일반적으로 비정상적인 영역의 명암간 분포는 회백질 영역의 분포와 유사하나 두께 차이로서 구분이 가능하다. 여기서는 이 정보를 활용하여 정상인의 뇌영상에 대해서 회백질의 평균 두께 분포를 구하여 테스트로 입력되어지는 영상에서 회백질의 평균 두께 이상의 영역만을 남김으로서 질병이 있는 환자의 뇌 영상에서 비정상적인 영역을 추출할 수 있음을 보인다. 또한 추출되어진 비정상 영역에 대해서 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였고 뇌경색, 뇌종양 환자를 포함한 63명의 뇌 MR 영상 시리즈에 대해서 실험하여 비교적 정확한 추출결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.158-161
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• 2023

스마트팩토리는 기존 제조산업과 ICT(Information & Communication Technology)가 융합된 지능형 공장이다. 이는 직접적인 제조공정 과정이 수행되는 OT(Operational Technology) 영역(0~3계층)과 전사업무 관리를 수행하는 IT(Information Technology) 영역(4~5계층)으로 구분되며, 각 영역과 계층이 연결되어 제조·물류·유통 과정의 자동화 및 지능화를 제공한다. 그러나 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 보안위협 벡터가 증가하고 있으며, 다영역·다계층 환경인 스마트팩토리에 적합한 대응체계 연구를 위해 영역별 보안위협 관련 데이터를 통합하여 처리 및 관리하는 아키텍처 연구가 필요한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트팩토리 환경 내 IT 및 OT 영역 장치를 식별하고 보안위협 관련 데이터 통합 처리 및 관리를 위한 아키텍처를 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.750-753
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• 2003

본 논문에서는 명함 영상에서 문자 영역을 추출하기 위해서 전처리 과정을 수행하여 잡영을 제거한다. 잡영이 제거된 명함 영상을 3배로 축소하여 가로 스미어링을 적용하여 문자열의 후보 영역을 추출하고 문자열과 비문자열의 영역으로 분리한 후, 문자열 영역에 세로 스미어링을 적용한다. 추출된 문자열 영역과 세로 스미어링된 문자열 영역에 대해 OR연산을 수행하여 문자의 특징이 분리되는 것을 제거하고 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 문자의 영역을 추출한다 제안된 방법을 실제 영문 명함의 개별 문자 추출에 적용한 결과, 기존의 영문 명함 추출 방법보다 개선되었다.

• 정보관리학회지
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• 제26권2호
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• pp.105-126
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• 2009

본 연구에서는 한국과 미국의 주요 의과대학 소속 연구자들이 발표한 연구논문 주제영역을 분석함으로써, 의학 주제영역의 학제적 성격에 대한 파악과 함께 국가별 연구 주제 영역의 특성과 경향을 비교하였다. 분석 결과 저널 수로 파악된 한국 의학 연구자들의 주요 연구 영역은 CLINICAL NEUROLOGY이며 논문수로 파악된 주요 연구영역은 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING로 나타났다. 반면, 미국 의학 연구자들의 주요 연구영역은 저널 및 논문 분석 결과 모두 동일하게 BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY로 나타났다. 또한 한국 연구자들은 몇몇 주제분야에서 일부 저널에 논문을 다수 게재하는 출판경향이 있는 것으로 나타났다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제3권2호
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• pp.15-28
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• 2006

인간의 발달 과정에서 음악은 의미 있는 역할을 담당하고 있다. 아동들은 음악을 통한 여러 활동에 참여함으로 발달 영역별 기술을 촉진할 수 있으며, 음악적 환경은 아동들의 발달 과정에서 중요한 요소가 될 수 있다. 우리나라에서는 아동의 치료나 교육에 음악을 활용하려는 시도가 많이 있었으며, 우리나라 음악치료 영역에 있어서 주 임상 대상은 발달 영역의 지연이나 장애를 가진 아동이다. 이에 본 연구는 국내 음악치료의 주 임상 대상인 아동을 대상으로 국내에서 연구되어진 논문들을 수집하여 분석함으로써 국내 아동관련 음악치료 연구의 경향과 흐름을 살펴보는 것에 목적을 두었다. 대상 논문은 음악치료 전공이 개설되어 있는 학교의 논문으로 일반 및 장애 아동을 연구대상으로 한 논문 90편을 선정하여 연구 대상, 연구 방법, 연구의 목표 영역, 음악적 개입별로 분석하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구 대상별로 살펴보면 장애 아동에 대한 연구가 가장 많았고, 장애 아동 중에서는 자폐 아동 위주로 연구가 치중되었음을 알 수 있었다. 최근에는 장애아동 뿐만 아니라 일반 아동 대상의 연구도 증가하였음을 알 수 있었다. 둘째 연구 유형별로 살펴보면 기술연구에 비해 실험연구가 많이 되고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 연구의 목표 영역별로 살펴보면 사회 영역이 가장 높은 비율을 차지하였고, 그 다음으로는 정서 영역, 언어 영역, 인지 영역 순으로 나타났다. 넷째, 음악적 개입별로 살펴본 결과 많은 연구에서 특정한 음악적 기법을 사용하기 보다는 노래 부르기와 악기 연주 위주의 음악적 개입이 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 국내 음악치료의 주 임상 대상인 아동과 관련된 연구의 경향을 알아봄으로써, 지금까지의 학문적 연구 성과와 보완점을 파악할 수 있었다. 이를 바탕으로, 본 연구는 앞으로의 아동 대상 음악치료 연구가 나아가야 할 방향을 제시해 줄 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.429-431
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• 1998

본 논문에서는 의료 영상 중에서 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 비디오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 관심 영역을 추출하는 방법을 소개하고자 한다. CCD카메라에 의해 촬영된 영상은 비디오 테이프에 저장된 후 이미지 캡쳐 보드에서 그레이 이미지(gray-level)로 변환되어 저장된다. 입력된 영상은 움직이는 영상을 촬영한 것이므로 관심 영역의 위치가 각 프레임마다 다르다. 또한 실제로 입력된 성대영상들이 점진적인 농도 변화를 보이기 때문에 에지에 의해 영역을 추출하는 일반적인 영역 추출방법은 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 두 번의 단계를 통하여 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째는 입력된 영상에서 노이즈를 제거한 후 각 프레임에서 영상의 최소 에너지를 구한다. 두 번째로 농도 변화 값을 특징 값으로 이용하는 분할-합병 알고리즘(Split-merge Algorithm)을 적용하여 관심 영역을 추출하였다. 제안한 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대의 관심 영역을 추출할 수 있었다. 그리고, 영상의 에너지 값을 이용하는 스네이크 알고리즘(Snake Algorithm)에 적용하여 비교해본 결과 본 연구에서 제안하는 스네이크 알고리즘보다 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 동적인 변화를 보이는 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있을 뿐 아니라 계산 량이 적어 200x280크기의 이미지를 초당 약 40프레임에 대한 관심 영역을 추출할 수 있는 장점이 있다.