본 논문은 북한 과학자들이 발표한 학술 논문을 분석함으로써, 북한 과학기술의 주요 연구 영역을 밝혀내고, 과학기술 연구의 기반이 되는 지적 구조를 밝혀내는 데 목적이 있다. 정량 분석을 통해 주요 연구 주체가 누구인지, 어떤 분야를 주로 연구했는지, 비교적 장기간 지속되는 연구 영역과 중단된 연구 영역과 최근 새롭게 주목받고 있는 연구 영역에 대해 조사 분석하였다. 북한 과학기술의 주요 연구 영역, 지적 기반, 연구개발 주체 분석을 위해 Web of Science (SCIE)에 색인된 북한 과학자 논문을 수집하고, 과학계량분석 툴인 CiteSpace를 사용하였다. 저자 동시인용 분석 기법을 이용해 찾아낸 북한 과학기술의 주요 연구 영역은 material properties, vibration analysis, incline matrice, sodium cointercalation, external magnetic field 등으로 나타났다.
본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 4대 학술지를 대상으로 구조적토픽모델과 문헌 네트워크 분석을 사용하여 연구영역을 분석하고, 각 학술지의 공통 및 특화된 연구영역을 식별하여 문헌정보학 분야의 학술 지형을 파악하는 것을 목적으로 한다. 연구결과, 문헌정보학 분야의 학술지들이 각기 다른 연구영역에 중점을 두고 있는 것으로 나타났는데, 한국문헌정보학회지는 문헌정보학 분야의 전반적인 연구영역을 가장 포괄적으로 다루고 있으며, 한국비블리아학회지 또한 유사한 연구경향을 보였으나 도서관경영 및 도서관프로그램과 관련된 주제 선호도가 높았다. 한국도서관·정보학회지는 문헌정보학 전반의 연구주제 및 타 학술지에 비해 학교도서관이나 독서교육과 관련된 분야에 특화된 주제들을 많이 다루고 있으며, 정보관리학회지는 정보기술 및 정보학 전반에 대한 주제적 비중이 높아 다른 세 학술지와 비교했을 때 주제적 차별성이 있었다. 본 연구는 학술지별 주요 연구영역을 파악함으로써 연구자들의 논문투고와 학술지의 주제 특성화 및 다양화를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
오늘 날 태양전지 산업에서 가장 많은 생산을 하고 있는 분야는 결정질 태양전지분야이다. 현재는 이러한 시대적 요구에 따라 많은 연구가 진행되고 있는데 특히 junction을 이루는 n layer의 doping profile을 선택적으로 형성하여 개방전압 및 단락전류를 향상시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 n type layer의 doping profile을 선택적으로 형성하는 selective emitter solar cell에 관한 연구로써 SILVACO simulation을 이용하여 low Rs 영역은 고정하고 high Rs 영역의 doping depth를 가변 함으로써 high Rs 영역을 달리 형성하는 방법으로 selective emitter solar cell의 high Rs영역의 최적화에 관한 전산모사를 실시하였다. 각각의 가변조건에 따라 quantum efficiency를 통한 광학적 분석과 I-V를 통한 전기적 분석을 하여 high Rs영역을 최적화 하였다.
본 연구에서는 입력 얼굴 영상에서 눈의 윤곽선과 눈동자 영역을 추출하여 시선을 추정하는 시스템을 설계 및 구현한다. 눈 윤곽선과 눈동자 영역을 효율적으로 추출하기 위하여 먼저 입력 영상으로부터 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 영역 추출을 위하여 아시아인 얼굴 영상 셋을 확보하여 아시아인 피부색에 대한 YCbCr 범위를 사전에 정의하였고, 정의된 피부색 범위값에 따라 피부영역을 검출한다. 최대크기 피부 영역을 얼굴후보 영역으로 지정하고 검출된 얼굴 후보영역에 대한 상위 50%의 관심 영역 내에서 눈윤곽선과 색상 특성 분석을 이용한 눈 영역 검출 알고리즘을 수행하여 기존의 Haar-like feature 특성기반 눈 영역 검출방법에 비해 타이트한 눈 영역을 검출한다. 눈의 윤곽선을 포함하는 관심영역 전체를 기준으로 눈 영역을 3등분하고, 추출된 눈동자의 위치가 3등분된 영역에서 어느 영역에 중점적으로 위치하고 있는지를 분석하여 좌, 우, 정면 시선 방향을 추정한다. 본 연구에서는 20명의 실험자에 대한 5,616 장의 테스트 영상을 이용한 시선방향 추정 실험에서 약 91%의 정확도를 획득한다.
본 연구는 간호대학생의 윤리적 가치관이 환자안전에 대한 태도에 미치는 영향을 규명하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 S지역 2개 대학의 간호학 전공 4학년 학생 179명이며, 2017년 8월 21일부터 9월 15일까지 설문조사 하였고. 수집된 자료는 SPSS 24.0 Version을 이용하여 분석 하였다. 연구결과 연구대상자의 환자안전에 대한 태도 수준은 3.74점으로 중간단계였다. 윤리적 가치관의 대상자관계영역과 간호업무영역, 협동자관계영역은 환자안전에 대한 태도와 양의 상관, 인간생명영역은 음의 상관이 있는 것으로 나타났다. 환자안전에 대한 태도에 유의하게 영향을 미치고 있는 변수는 일반적 특성의 학업성적, 전공만족이며 윤리적 가치관의 하위영역인 대상자관계영역, 인간생명영역, 간호업무영역이었고 이들 변수의 설명력은 38.6% 이었다. 이러한 결과가 간호대학생의 교육 정책 개발 시 고려되어야하며 추후 효과 검증을 위한 연구가 요구된다.
최근 가상환경에서 아바타의 활용이 빠르게 증가하면서 아바타 애니메이션에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 아바타의 사람과 같은 자연스러운 얼굴 애니메이션(Facial Animation)은 사용자에게 아바타가 살아 있는 듯한 느낌(Life-likeness)과 사실감(Believability)을 심어주어 보다 친숙한 인터페이스로 활용될 수 있다. 이러한 얼굴 애니메이션 생성을 위해 얼굴의 특징 점을 추출하는 기법이 끊임없이 이루어져 왔다. 그러나 지금까지의 연구는 실시간으로 사람 얼굴로부터 모션을 생성하고 이를 바로 3D 얼굴 모델에 적용 및 모션 라이브러리를 구축하기 위한 최적화된 알고리즘 개발에 대한 연구가 미흡하였다. 본 논문은 실제 사랑 얼굴 모델로부터 실시간으로 특징 점 인식을 통한 애니메이션 적용 및 라이브러리 생성 기법에 대친 제안한다. 제안 기법에서는 빠르고 정확한 특징 점 추출을 위하여 색 정보를 가공하여 얼굴 영역을 추출해내고 이를 영역 분할하여 필요한 특징 점을 추출하였으며, 자연스러운 모션 생성을 위하여 에러 발생 시 대칭점을 이용한 복구 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 이와 같은 색 정보 기반의 영역분할 및 영역 대칭 기법을 제시하여 실시간으로 끊김이 없고 자연스러운 얼굴 모션 라이브러리를 생성 및 적용하였다.
본 연구의 목적은 1999년에 38개국이 참가하여 시행된, 제3차 수학 과학 성취도 국제비교 반복연구(TIMSS-R)중 화학 영역 성취도를 분석하는 것이다. 우리 나라 중학교 2학년 학생의 화학 성취도를 외국 및 다른 과학 영역과 비교하고, 소영역(물질의 분류, 물질의 구조, 화학반응과 변환, 에너지와 화학 변화)별로 각 문항의 정답율을 분석하였다. 우리 나라 학생들의 화학 점수는 국제 평균보다 높았으나, 다른 과학 영역과 비교하면 그 성취 수준이 상대적으로 낮았다. 특히, 에너지와 화학 변화 영역에서 중학교 2학년까지의 교육과정상 다루지 않는 주제가 많았다. 화학 성취도에 영향을 미치는 주된 요인은 교육과정에 따른 학생들의 학습 경험이었다. 이에 대한 교육학적 함의를 논의하였다.
본 연구는 라이다 자료를 이용하여 건물영역을 추출하고 건물모델을 구성하는 선형과 면요소들을 추출하는 기법을 제시하였다. 라이다 자료는 지형지물의 표고값을 정확하고 직접적인 방식으로 제공함으로써 기존의 항공사진에 비하여 매칭과정을 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 라이다 점들은 해당 수평위치에 대한 표고값만을 제공하기 때문에 지표 위의 지형지물들을 추출하기 위해서는 먼저 점들간의 기하학적인 관계를 분석하여 그들을 구성하는 선이나 면요소들을 추출해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 라이다 자료를 라스터 형태로 변환한 후, 이미지 프로세싱을 통하여 상대적으로 낫은 영역과 높은 영역으로 분리하여 각각 지형과 건물영역으로 분류하였다. 다음으로 건물영역 경계로부터 건물 외곽선을 추출하고 건물영역 내에 면요소들을 통계분석을 통하여 추출하였다. 실험결과를 통하여 제시한 기법들은 비교적 복잡한 형태의 건물 지붕면과 외곽선을 성공적으로 분할하고 추출할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로 노면에 표시된 방향지시 기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 차량 내부에 설치된 블랙박스 영상은 카메라의 원근 효과로 인해 방향지시 기호 영역을 올바르게 검출하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력 영상에서 역원근 변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 맵핑한 평면 영상에서 방향지시 기호 영역을 신경망 검출기를 통해 검출한다. 입력 영상에서 역 원근 변환은 높은 계산량으로 인해 실시간 처리가 어려운 점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력 영역의 도로노면 방향지시 기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI 영역의 Gray 색상에서 역원근 변환을 수행한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시 기호 검출 및 인식 연구에 적용한 결과, 약 87% 이상 비교적 정확히 검출율을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출율을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 운전자의 안전운전지원시스템에 적용함으로써 보다 정확한 도로정보 제공시스템 적용이 가능함을 알 수 있다.
독도 관련 고지도는 지도로서의 물리적 특수성과 고문헌으로서의 역사적 의미, 증거적 가치를 가지는 기록물로서 이를 보존하고 활용하기 위해서는 일반 기록물보다는 세밀하고 의미 있는 기술이 필요하나 높은 관심에 비해 체계적이고 통합적인 기술이 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구는 증거적 가치가 있는 독도 관련 고지도의 특성이 반영된 기술요소를 제안하였다. 우선 문헌 연구를 통해 독도 관련 고지도를 정의하고 그 특성을 알아보았으며, 국제기록기술표준(General International Standard Archival Description, ISAD(G))의 7개의 영역을 기준으로 12개의 기관사례조사를 비교분석하였다. 그리고 ISAD(G)에 적용 가능한 공통영역과 ISAD(G)에 없는 특수영역으로 나누어 기술요소안을 도출한 후, 고지도 전문가 의견을 반영하여 최종 기술요소로 식별영역, 배경영역, 내용과 구조영역, 접근과 이용조건영역, 연관자료영역, 주기영역, 기술통제영역, 기타영역 등 총 8개의 영역과 50개의 기술요소를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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