최근 딥러닝을 이용한 자동차 번호판 인식 알고리즘에 있어서 인조 번호판을 생성하여 데이터 수집과 라벨링 작업 시간을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 번호판의 특성상 정면의 이미지로 구성되어 있기 때문에 자동차의 정면에서 촬영된 번호판의 인식률은 높지만 측면에서 촬영된 번호판의 경우 인식률이 낮아진다. 본 논문에서는 다양한 카메라 설치 위치에 따른 다각도로 촬영된 번호판 영상의 인식률을 보완하기 위해 이미지를 3차원으로 회전하여 데이터를 생성하는 인조 번호판 생성기 프로그램을 개발하였다. 3차원 회전을 하였을 때 번호판 인식 성능을 비교하기 위해 기존 방식으로 생성한 번호판과 제안 방식으로 생성한 번호판 각 600,000장씩 생성하여 총 1,200,000장을 생성하였으며, 데이터의 비율에 따라 10가지의 학습 데이터 셋을 구성하였다. 인조 번호판 데이터의 학습 결과를 평가하기 위해 실제 번호판 이미지 1789장으로 테스트 셋을 구성하였고, 기존의 인조 번호판 생성 방식과 인식 정확도를 비교 분석하였다.
영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 $30{\times}30$간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.
이 연구는 '학생들은 왜 과학을 공부해야 하는가?'라는 질문에 대한 초등 예비교사들의 자유로운 서술식 응답의 분석을 통해 그들의 과학학습의 가치나 필요성에 대한 인식과 그 교육적 시사점을 얻고자 수행되었다. 이 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 이 연구에 참여한 예비교사들은 과학의 내재적 가치 중시 관점과 외재적 가치 중시 관점에 대한 응답 비율은 거의 같았고 이들의 응답은 매우 다양하여 국내외 연구자들이 제시한 과학학습의 가치가 거의 다 포함되어 있다고 할 수 있다. 다만 최하위 범주의 세부항목 합리적인 의사결정자로서의 미래 시민 육성에 관한 것에 대한 응답 비율은 매우 낮았다. 둘째, 이 연구에 참여한 예비교사의 약 30%는 내재적 가치 또는 외재적 가치 중 어느 하나에 편향된 인식을 가지고 있다고 할 수 있다. 이들은 과학을 왜 배워야하는가에 대한 학생의 질문에 대해 어느하나의 가치 관점에 치우진 설명을 할 가능성이 높다고 할 수 있다. 따라서 초등 예비교사들에게 과학의 본유적 가치와 도구적 가치 두 관점 모두를 포함한 균형 잡힌 인식의 기회가 제공할 필요가 있다.
본 연구의 목적은 농어촌지역의 음주문제 관련 상담센타, 사업장 중심의 절주 프로그램이나 치료 서비스가 취약한 형편이어서 농어촌 지역 직장인의 음주문제에 대한 대책을 마련하고자 하는데 있다. 본 연구의 대상자는 일 농어촌 지역에 거주하는 20세 이상의 남녀 직장인 530명을 대상으로 하였고, 설문에 동의하여 회수된 설문지는 512부였으며 이중 부실하게 응답한 12명의 자료를 제외한 500명의 자료를 최종 분석대상으로 하였다. 자료수집은 2007년 6월 12일부터 2007년 8월 25일까지 시행되었으며, 설문지의 내용을 이해하며 의사소통이 가능한 자에게 본 연구의 취지를 설명하고 연구에의 참여를 동의한 대상자에게 구조화된 설문지를 이용해 자료를 수집하였다. 1. 본 연구에 참여한 대상자의 음주에 대한 인식은 긍정적 인식의 평균은 2.93, 부정적 인식의 평균은 3.18로 나타났다. 2. 음주행태에서 음주경험여부는 현재 음주자가 79.7%로 가장 많았고, 비음주자 13.1%, 과거 음주자 7.2%로 나타났다. 음주빈도는 음주경험이 있는 대상자 중 '월 2-4회 마시는 경우'가 38.2%로 가장 많았고, 평소 음주량은 '소주 10잔 이상'이 34.6%로 많았으며 '소주 3잔 이상'인 경우가 전체 대상자의 92.2%를 차지하였다. 3. 대상자의 문제음주 정도 및 특성은 전체 대상자 중 CAGE를 통해 선별된 알코올 의존자(4개 문항 중 2개 이상이 그렇다고 응답하면 알코올 의존으로 규정)의 비율이 96명(25.1%)이었고, AUDIT를 통해 선별된 문제성 음주자(8점 이상)의 비율은 241명(64.8%)으로 나타났다. 4. 대상자의 음주로 인한 질병은 위장계 질환이 31.3.%로 가장 많았다. 이상의 연구결과를 종합해볼 때, 농어촌지역 직장인의 음주문제에 관한 구체적인 해결방안으로는 음주 문화에 대한 인식개선과 산업체 중심의 절주사업이 필요하며 농어촌 직장인 중 문제음주자 및 알코올 의존자의 조기발견 및 관리를 위한 알코올중독 예방 교육 및 진단 치료에 관한 교육 프로그램 개발이 필요하다.
연구 목적은 충청권 초등학생 자녀를 둔 어머니를 대상으로 가공식품 표시기준 인식이 구매행동에 미치는 융복합 효과를 살펴보기 위한 것으로, 가공식품 구매행동에 따른 집단 구분을 위해 2단계 군집분석을 하였고, Schwarz's BIC 기준에 의해 군집수를 결정하였다. 그룹 간 구매행태 특징 분석 결과 '편의추구형'과 '대형마트선호형', '고비용반복 구매형'의 3개 모형이 결정되었다. 그룹별 학력 및 직업은 '대형마트선호형'의 대졸 이상 비율이 유의적으로 높았고, '고비용반복구매형'의 취업모 비율이 높았으며, 식품표시기준 필요성은 '대형마트선호형'이 다른 그룹보다 높았다. 모든 그룹에서 식품표시기준 항목 중 '유통기한'을 가장 중요한 것으로 인식하였고, 구매 시 고려사항은 '사용원료'와 '식품첨가물', '영양성분표시'에서 '대형마트선호형'이 높은 점수를 보였다. 가공식품 구매행동 개선을 위해서는 무엇보다 실생활에 쉽게 적용할 수 있는 대상자 맞춤형 교육매체 개발이 필요하다.
정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 실제 영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 오이의 특징형상 검출은 $15{\times}15$ 간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%로 나타났다. 오류역전파 알고리즘은 영상크기를 $445{\times}363$, $501{\times}391$, $300{\times}421$, $450{\times}271$, $297{\times}421$의 크기에 따라 출력패턴을 얻은 결과 영상의 크기에 따른 검출 값의 변화는 없는 것으로 나타났다. 학습패턴 수가 25개로 증가하면 영상에서 다른 패턴을 검출하는 비율이 16.02%로 나타났다. 또한 학습패턴이 2개인 경우 40개의 영상에서 8개의 오이를 검출하지 못하였다. 학습패턴의 수가 7~9개인 경우 오이의 검출이 가장 좋은 것으로 나타났다.
경기도 용인지역 1개 고등학교에 재학 중인 남학생 146명과 여학생 165명을 대상으로 성별에 따른 아침식사의 섭취빈도(주당 0~2회, 3~6회 및 7회)를 분류한 다음 아침식사 섭취빈도에 영향을 미칠 수 있는 다양한 생활습관 및 식습관의 특성(생활습관, 아침식사 섭취패턴, 아침식사 섭취환경, 간식 섭취패턴 및 아침식사에 대한 인식도)을 조사한 후 결과를 요약하면 다음과 같다. 성별 섭취빈도는 남학생 0~2회 섭취군 27.4%, 3~6회 섭취군 28.1%, 7회 섭취군 44.5%였으며 여학생 0~2회 섭취군 25.8%, 3~6회 섭취군 29.7%, 7회 섭취군 44.5%의 결과를 보였다. 아침식사의 섭취환경 중 아침식사 준비자는 남학생과 여학생 모두 '엄마'라는 응답이 78.1%와 73.5%로 가장 많았으며, 여학생은 아침식사 섭취빈도가 증가할수록 엄마가 식사를 준비하는 비율이 함께 증가하는 결과를 보인 반면 '나 자신'이라고 응답한 비율은 감소하는 결과를 보였다(P<0.001). 아침결식 이유는 남학생의 경우 '잠을 더 자기 위해서'라는 응답이 아침식사 섭취빈도가 증가할수록 함께 증가하는 결과를 보였고(P<0.001) '입맛을 잃어서'라는 응답은 아침식사 섭취빈도가 증가할수록 감소하는 결과를 보였다(P<0.001). 여학생은 0~2회(42.5%)와 7회 섭취군(62.3%)이 '잠을 더 자기 위해서'라고 응답하였다. 아침결식 시의 가족반응은 남학생과 여학생(P<0.001) 모두 '꼭 먹으라고 충고하심'의 결과가 아침식사 섭취빈도가 올라갈수록 함께 증가하는 결과를 보였다. 아침결식에 따른 간식섭취의 영향은 남학생(35.6%)보다 여학생(51.6%)이 '관계있음'이라고 응답한 비율이 더 많았다. 간식섭취로 인한 주요한 결식끼니는 남학생(35.3%)과 여학생(53.4%) 모두 '저녁'이라고 응답하였으며 여학생 0~2회 섭취군의 저녁결식 비율이 64.9%로 매우 높은 결과를 보였다. 아침식사에 대한 인식도는 남학생(P<0.05)과 여학생(P<0.001) 모두 아침식사 섭취빈도가 증가할수록 아침식사에 대한 중요성에 대한 인식도가 함께 상승하는 결과를 보였다. 아침식사와 건강에 대한 인식도는 남학생(43.9%)에 비해 여학생(54.8%)이 높은 결과를 보였으며 여학생(0회 섭취군 32.5%, 3~6회 섭취군 45.7%, 7회 섭취군 73.9%)은 아침식사 섭취빈도가 증가할수록 아침식사 중요도 인식도가 함께 증가하는 결과를 보였다(P<0.001). 아침식사가 중요한 이유로 남학생(47.9%)과 여학생(41.9%) 모두 '에너지 공급'이 가장 높은 결과를 보였다. 앞으로의 아침식사 섭취에 대한 의지는 남학생과 여학생 모두 섭취빈도가 증가할수록 '현재 섭취하고 있고 앞으로도 섭취할 계획'이라는 응답이 함께 상승하는 결과를 보였다(P<0.001). 그러나 '현재 섭취하고 있지 않거나 섭취하고 있지만 앞으로는 섭취하지 않을 계획임'이라고 응답한 비율이 남학생은 19.2%, 여학생은 14.2%의 결과를 보여 고등학생들의 아침식사 섭취에 대한 인식 및 중요성 제고를 위한 보다 구체적이고 현실적인 영양교육의 프로그램 개발이 요구된다.
모비율 차이의 구간 추정에서 표준으로 인식되고 있는 Wald 신뢰구간은 모비율 구간 추정과 마찬가지로 포함확률의 근사성에서 문제가 있다는 것이 알려져 있다. 이에 대한 대안으로 모비율 차이의 신뢰구간에 대한 많은 연구가 있어 왔으나 대부분의 신뢰구간은 매우 복잡한 과정을 통해 얻어지게 되어 있어 실용성에 대한 문제가 제기될 수 있다. 이와 비교하여 Agresti와 Caffo(2000)에 의해 제시된 신뢰구간은 매우 간편한 식에 의해 구할 수 있어 이해하기 쉽고 포함확률과 포함확률의 평균절대오차에 있어 다른 복잡한 신뢰 구간과 필적할 수 있다. 그러나 Agresti-Caffo 신뢰 구간은 포함확률이 명목 신뢰수준을 상회하는 보수적인 구간으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이승천(2005)에서 이항비율의 신뢰구간을 구하기 위해 사용된 가중 Polya 사후분포를 이용하여 두 모비율 차이의 신뢰구간을 구하였다. 이렇게 구하여진 신뢰구간은 간편성은 물론 Agresti-Caffo 신뢰구간의 보수성을 개선하였다.
본 실험에서는 운전자의 시인성을 측정하였다. 운전자의 시인성은 전압패턴에 따라 피험자의 장애물 인식 반응시간을 측정하여 분석하였고, 남녀 성별 간의 장애물 인식 반응시간의 차이를 분석하였다. 또한 전조등의 전압변동에 의한 밝기 비율에 따라서 피험자의 장애물 인식 반응속도를 분석하였고, 전압변동이 없을 때의 장애물 인식 반응시간을 기준으로 상대적인 장애물 인식 지연시간을 분석하였다.
본 논문은 입 영역의 픽셀 분포의 비교를 통해 혀의 방향 인식 알고리즘을 제안한다. 스마트폰의 크기가 커짐에 따라 얼굴의 제스쳐를 이용한 스마트폰 제어 기술이 요구되고 있다. 처음 코의 영역을 먼저 검출한 뒤 코와 입 부분의 비율로 입의 영역을 검출한다. 입의 영역을 검출한 뒤 방향별 영역을 나누고 혀와 유사한 색의 픽셀분포를 파악해 가리키는 방향을 인지한다. 본 알고리즘은 연구실 연구원 5명을 대상으로 한 실험에서 인식률이 80%에 육박하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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