• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.7-12
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• 2011

본 논문은 자체 생성된 기준 히스토그램 템플릿을 이용하여 잠망경으로부터 획득되는 영상에 존재하는 관심 물체영역을 배경영역으로부터 분할하는 기법을 제안한다. 먼저, 수평선을 추출하고, 추출된 수평선을 기준으로 하여 하늘과 바다 영역으로 분할한다. 분할된 각각의 영역에서 배경 영역을 대표할 수 있는 영역의 블록들을 지정하여 기준 히스토그램 템플릿으로 설정한다. 여기서 전체 영상을 동일한 크기의 블록들로 나누어, 이미 설정된 기준 히스토그램 템플릿과의 멀티 정합을 통해 물체 영역과 배경 영역으로 분할한다. 본 연구에서 제안한 물체 영역 분할 알고리즘은 배경이 하늘과 바다인 환경에서 물체가 존재하는 다양한 영상에 대해 적용되었고, 사전에 주어진 학습영상이 없는 상태에서도 영상 분할이 원활하게 수행됨을 확인하였다. 또한 입력 영상에서 수평선의 기울기와 수평선에 대한 물체의 위치에 상관없이 물체 영역을 적절히 분할함을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.39-51
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• 2008

2007년 개정된 중학교 정보 교육과정은 현 7차 컴퓨터 교육과정과 많은 차이를 가지고 있다. 2007년 개정된 정보 교과 교육과정은 응용 소프트웨어 사용에서 벗어나 컴퓨터 과학의 원리와 문제해결능력을 중심으로 구성하였다. 개정된 정보 교육과정에는 7차 교육과정의 교육내용에 포함되어 있지 않은 '문제 해결 방법과 절차' 영역을 포함하고 있기 때문에, 이 영역의 성취기준 및 경가기준이 필요하다. 본 연구는 개정된 중학교 정보 교육과정의 교수학습방법과 평가 방법의 가이드라인을 제시하고자 '문제 해결 방법과 절차' 영역의 성취기준 및 평가기준을 설정하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.106-107
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• 2015

본 논문에서는 색상 및 깊이 기반 영상 분할 기법을 제안한다. 계층화된 영상 분할을 수행하기 위해서 색상을 기준으로 영상을 과분할 한 후, 과분할 영역의 깊이를 기준으로 영역 병합을 수행한다. 적은 개수의 화소로 이루어진 병합 영역을 제거하기 위해서 인접한 분할 영역 중 화소 수가 많은 영역에 병합시키는 이상영역 처리 기법을 수행한다. 제안하는 영상 분할 기법을 기존의 데이터셋 및 키넥트 취득 영상에 적용하여 신뢰도 높은 객체 단위 영상 분할이 이루어짐을 확인한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.41-50
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• 2008

본 연구에서는 거리기준 위치등록(Distance-Based Registration, DBR) 방법의 성능 개선 방안을 제안하고 그 성능을 분석한다. DBR 방법에서는 이동국이 새로운 셀에 진입할 때마다 현재 셀에서 가장 최근에 위치등록한 셀까지의 거리를 계산하여, 그 값이 기준거리 D 이상이면 위치등록을 수행하게 된다. 본 연구에서는 기존DBR 방법의 성능을 개선하기 위하여 2개의 위치영역을 가질 수 있는 이중영역 거리기준 위치등록(Two-Location Distance-Based Registration, TDBR) 방법을 제안하였다. TDBR에서는 이동국이 가장 최근에 위치등록한 위치영역뿐만 아니라 그 직전에 위치등록한 위치영역까지도 저장하게 되며 이 경우 저장된2개 위치영역을 넘나들 때는 위치등록이 필요 없게 된다. 반면에 페이징 부하는 DBR보다 증가하게 되므로 줄어드는 위치등록 부하와 늘어나는 페이징 부하의 절충이 필요하게 된다.본 연구에서는 육각형 셀 환경 하에서2차원 랜덤워크 모형에 기반을 둔 이동성 모형을 이용하여 두 위치등록 방법의 성능을 분석하고 비교하였다. 시뮬레이션과의 비교를 통하여 수리적 분석이 정확함을 보였으며, 다양한 환경에 대한 수리적 결과로부터 제안하는 TDBR 방법이 기존의 DBR 방법보다 대부분의 경우 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제23권4호
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• pp.437-457
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• 2019

본 연구에서는 우리나라 초등학교 수학과 교육과정 중 도형 영역의 내용 및 성취기준이 어떻게 변화되어 왔는지 분석하였다. 이를 위해 2015 개정 교육과정을 기본으로 한 분석틀을 기초로 시기별 성취기준을 연속형, 소멸형, 추가형으로 분류하여 그 특성을 살펴보았다. 도형 영역에서 연속형 성취기준은 전체의 51%이고, 학년 및 영역의 변동 없이 지속된 성취기준이 많았다. 소멸형 성취기준은 전체의 20.4%이고, 제3차의 수학 현대화의 영향으로 급격하게 도입되었던 학습 내용들이 제4차 교육과정에서 삭제되면서 가장 많이 소멸되었고, 제7차 교육과정 이후에는 단계형 교육과정과 학년군의 도입으로 학습 내용이 통합되거나 중학교로 이동되면서 소멸되었다. 추가형 성취기준은 전체의 28.6%이고, 제7차 교육과정에서 공간 감각 기르기가 도입되면서 성취기준이 가장 많이 추가되었다. 도형 영역에서 추가형 성취기준이 소멸형 성취기준보다 많은 것은 학습 내용 축소라는 교육과정 개정의 큰 흐름에도 불구하고 시대에 맞는 기하 내용을 적극적으로 도입하려고 노력한 결과라고 할 수 있다. 이와 같은 연구의 결과가 향후 교육과정 개발 시 새로운 성취기준의 구성에 있어서 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1870-1871
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• 2011

본 논문에서는 전력케이블에서의 시간-주파수 영역 반사파 계측법을 기반으로 한 기준신호를 설계한다. 사용된 기준신호는 시간과 주파수 영역에서 동시에 분석할 수 있는 가우시안 포락선을 가지는 첩 신호이다. 10m 전력케이블의 특성에 적합하게 설계된 기준신호를 케이블에 직접 인가하여 반사파를 측정하고 정규화된 시간-주파수 영역 상호상관함수로 비교 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.38-38
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• 2001

본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.39-50
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• 2019

본 연구에서는 중학교 SW교육에 활용할 수 있는 피지컬 컴퓨팅 교구의 선정을 위한 기준을 개발하였다. 교구를 선정하기 위한 기준을 개발하기 위하여 문헌 분석, 델파이 설문 실시와 AHP 방법을 적용하였다. 먼저 문헌을 통해 피지컬 컴퓨팅 교구가 갖추어야 할 특성을 '교육과정 적합성', '안전성', '내구성', '경제성', '범용성', '매력성', '관리의 용이성' 7개의 영역으로 설정하고 전문가 델파이 설문을 통해 영역별 세부 기준을 도출하여 7개 영역의 31개 세부 기준으로 구성된 피지컬 컴퓨팅 교구의 선정 기준을 제안하였다. 이렇게 제안된 선정 기준에 대해 추가로 AHP 방법을 적용하여 7개의 영역과 31개의 세부 기준에 대한 상대적 중요도를 분석하고 이를 바탕으로 세부 기준별 배점을 계산하여 정량화된 피지컬 컴퓨팅 교구의 선정 기준을 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.25-33
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• 2006

본 논문에서는 영상을 자동적으로 객체와 비객체 영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 객체 영상은 객체를 포함하는 영상이다. 객체는 영상의 중심 부근에 위치하고 주변 영역과는 상이한 칼라 분포를 가지는 영역들로 정의한다. 영상 분류를 위해 객체의 특징에 기반을 두고 네 가지 기준을 정의한다. 첫 번째 기준인 중심 영역의 특이성은 중심 영역과 주변 영역간의 칼라 분포의 차이를 통해 계산된다. 두 번째 기준은 영상 내의 특이 픽셀의 분산이다. 특이 픽셀은 영상의 주변영역보다 중심 부근에서 더욱 빈번하게 나타나는 상호 인접한 픽셀들의 칼라 쌍에 의해 정의된다. 세 번째 기준은 중심 객체의 평균 경계강도이다. 세 번째 기준은 분류 기준들중에서 가장 우수한 분류 성능을 나타내지만 특징값을 추출하기 위해서는 중심 객체를 추출해야 되는 많은 연산을 내포하고 있다. 이에 이와 비슷한 특성을 나타내는 네 번째 기준으로 영상 중심 영역에서의 평균 경계강도를 선택하였다. 네 번째 분류 기준은 세 번째 분류 기준에 비해 분류 성능은 조금 낮지만 빠르게 특징값을 추출할 수 있어 많은 데이터를 빠른 시간 내에 처리해야 되는 대규모 영상 데이터 베이스에 적용가능하다. 영상을 분류하기 위해 신경회로망 및 SVM을 사용하여 이들 기준들을 통합하였으며 신경회로망 및 SVM의 분류 성능을 비교하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.63-74
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• 2009

본 논문에서는 2007년 개정 중학교 정보과목 교육과정의 "정보 사회와 정보 기술"영역의 교육과정 내용을 분석하여 해당 영역의 성취기준을 상세화하고, 성취 기준에 근거한 평가기준을 설정하여 제시하였다. 제시한 성취기준과 평가기준은 새 교육과정을 근거로 개발하였기 때문에 2010년도에 적용되는 새 교육과정에 의한 중학교 정보 교과의 교수-학습 활동에서 교사들의 학습 목표의 설정, 학습 범위와 내용 수준 설정, 교수-학습 방법 개선, 평가 방법 개선 등에 도움이 될 것으로 기대한다.