본 연구는 남한사회에서의 생활경험이 탈북자 자신 및 남한에 대한 그들의 지각에 미치는 영향을 알아보고자 했다. 이를 위해 남한사회에서의 생활경험이 전혀 없는 탈북자(혹은 무경험자) 66명과 평균 2.7년의 생활경험이 있는 탈북자(혹은 유경험자) 99명을 대상으로 설문을 실시하였다. 이들은 가치관, 성격특성, 부정적 성행동에 대한 태도 그리고 성역할 고정관념 차원에서 남한사람과 자기 자신을 평가하였으며, 남한사회에 대한 현실인식 및 정치적 통제감을 평가하였다. 그 결과, 남한사회 유경험자는 무경험자에 비해 남한사람 및 자신의 가치관과 성격특성을 더 부정적 평가하는 경향이 있었지만, 성적 일탈행위에 대하여 더 긍정적 태도를 가지고 있었으며, 성역할 고정관념도 덜 강했다. 또한, 유경험자들은 무경험자에 비해 현실인식차원에서 남한사회를 더 부정적으로 보았으며, 남한사회의 정치적 통제감도 더 낮게 평가했다. 이러한 결과를 문화 및 생활경험의 변동에 대한 자신과 사회에 대한 인식의 변화라는 측면에서 논의하였다.
본 논문에서는 한자를 포함하는 한글 문서 인식을 위한 인쇄체 한글, 한자의 구분과 인식 방법에 대하여 연구하였다. 제안된 한글, 한자 구분 방법은 한글의 수직모음과 수평모음의 구조적 특징을 이용하였다. 한글은 6가지 형태로 분류하고 분류된 각 형태에 대하여 세선화 과정을 거치지 않고 모음 우선추출에 의한 자모분리를 행하고 분리된 자음에 대하여 변형된 교차거리 특징을 이용하여 인식하였다. 한자에 대해서는 획교차수의 평균치를 이용하여 전체 한자 대상문자에 대해 분류를 하였으며, 문자의 획교차수와 흑점비율 특징을 이용하여 인식하였다. 한글과 한자의 구분에서는 90.5%의 분류율을 얻었다. 한글인식에 있어서는 대상문자 명조체 2512자에 대하여 90.0%의 형태 분류율을 얻었다. 인식 결과 실험 데이타 1278자에 대하여 92.2%의 인식율을 얻었다. 한자인식에 있어서는 대상문자 4585자에 대하여 분류한 결과 최대밀집 구간은 124자로서 약 1/40 정도로 분류되었음을 알 수 있었고, 인식실험 결과 89.2%의 인식율을 얻었다.
정보시스템 성공 측정은 정보시스템 관리의 가치와 효과를 이해하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 정보시스템 성공을 위한 다양한 기준의 중요성에 대한 정보시스템 개발자의 인식을 분석하였다. 결과적으로 국내 정보시스템 개발자들은 전략 및 사용자 수준의 기준보다 조직 및 시스템 수준에 관련된 기준을 더 중요하게 인식하고 있음을 발견하였다. 또한, 정보시스템 개발자들은 간접/장기적 기준보다 직접/단기적 기준을 더 중요하게 인식하고 있었다. 본 연구에서는 다양한 성공 기준의 중요성에 대한 개발자의 견해가 혁신적 기업의 개발자들과 비혁신적인 기업의 개발자들 사이에 유의미한 차이를 발견할 수 없었다. 또한 직급에 따른 개발자 인식에도 큰 차이가 없었다.
본 연구에서는 정권의 대북한 정책에 따라 변화된 뉴스 프레임이 구체적으로 수용자의 북한 및 통일에 대한 인식에 어떻게 영향을 미칠 것인가를 실증적 연구 방법을 통해 파악해보고자 하였다. 연구방법으로는 뉴스 프레임의 노출에 따른 수용자의 반응을 실험 연구를 통해 직접 확인함으로써 뉴스 프레임의 영향력을 검증하였다. <연구문제 1$gt;은 북한의 이미지에 대한 뉴스 프레임의 영향력을 검증하는 것인데, 이 검증 결과 뉴스 실험 처치를 하지 않았던 통제 집단과 실험 처치가 되었던 두 집단 간에는 북한의 이미지에 대한 유의미한 인식의 차이를 발견 할 수 있었다. <연구문제 2>는 북한 및 통일관련 뉴스의 프레임이 통일에 대한 인식에 미치는 영향력을 알아보기 위한 것이었다. 연구 결과 적대적 뉴스 처치집단의 경우는 인식을 부정적으로 강화시켰으며, 우호적 뉴스 처치집단의 경우도 당초 예상과는 달리 역시 부정적인 인식을 강화시켰다. 이러한 연구결과는 TV 뉴스 수용자의 인식에 이치는 뉴스 프레임의 영향력을 다시 한번 확인한 것이라고 할 수 있다. 앞으로 연구결과를 바탕으로 추후 우리나라 방송의 바람직한 북한 및 통일 관련 뉴스 보도 방향을 모색해볼 수 있을 것이다.
본 연구는 생태지역 유형에 따른 방문자의 경험에 대한 인식을 비교하는데 목적을 두고 수행되었다. 연구목적 달성을 위해 생태지역 유형을 자연생태지역과 인공생태지역으로 구분하였으며, 생태지역별 방문 경험자를 대상으로 방문경험에 대한 인식도 분석과 인식도에 따른 만족도 분석을 실시하였다. 먼저, 방문경험 인식 측정요소에 대한 분석결과, 생태체험, 환경친화, 사회성, 휴식 등의 4개 요인이 도출되었다. 자연생태지역과 인공생태지역에 따라 방문경험 요인별로 인식차이를 비교한 결과, 전반적으로 자연생태지역에서의 방문경험 인식이 높은 것으로 나타났다. 또한, 생태지역방문경험 인식이 방문자 만족도에 미치는 영향 분석 결과에서는 자연생태지역과 인공생태지역에서 휴식성이 가장 많은 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 자연생태지역에서는 생태체험 요인, 인공생태지역에서는 환경친화 요인이 방문자 만족에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 이에 대한 계획 및 관리적 차원의 시사점을 제시하였다.
현재 항만의 컨테이너 양하 및 적하 과정에서 획득되는 컨테이너 영상은 크기 및 위치가 정형화되어 있지 않고, Yard Tractor의 정차 차선과 컨테이너의 크기 등의 외부 환경 변화로 인해 인식에 적합한 영상을 획득하기 어렵다. 본 논문에서는 Top-Hat Transform을 이용하여 실시간 영상으로부터 문자의 영역을 추정하고, 카메라의 PAN/TILT/ZOOM 기능을 이용한 시선이동을 통해 문자인식에 적합한 영상을 획득한다. 획득된 컨테이너 영상으로부터 Top-Hat Transform 및 Histogram Projection을 이용하여 식별자 영역을 추출하고 이진화한 뒤, Labeling 된 결과를 토대로 배경과 문자영역을 구분하고 개별 문자들을 추출한다. 이후 오류역전파 알고리즘을 이용하여 추출된 개별 문자들을 인식한다. 실제 부두에 설치하여 제안된 컨테이너 식별자 영상 획득 및 인식 방법이 우수함을 확인하였다.
운전자의 시인성, 뇌파, 심리평가를 위한 실내 실험실 및 측정 시스템을 구축하고 예비실험 결과를 분석한 후 운전자의 시인성을 측정하였다. 본 실험을 위하여 남, 녀 각각 20명의 피험자를 선발하였으며 이들의 연령은 피험자의 연령에 의한 측정오차를 최소화하기 위하여 모두 20대로 제한하였다. 그리고 본 실험 측정결과를 전압패턴에 따라 피험자의 장애물 인식 반응속도를 분석하였고, 남-녀 성별 간의 장애물 인식 반응속도 차이를 분석하였다. 또한 전조등의 전압변동에 의한 밝기 비율에 따라서 피험자의 장애물 인식 반응속도를 분석하였고, 전압변동이 없을 때의 장애물 인식 반응속도를 기준으로 상대적인 장애물 인식 지연시간을 분석하였다.
지문자는 청각장애인이 사용하는 수화로 표현하지 못하는 한글 문자를 알파벳으로 표시하기위한 손 제스처이다. 본 논문에서는 추출된 손 영역의 무게 중심과 퍼지 논리를 이용하여 지문자를 인식하는 알고리즘을 제안하고, 한글 문자를 표현하는 시스템을 개발한다. USB 카메라로부터 얻어진 영상에서 히스토그램을 이용하여 손의 피부색 영역을 추출하고, 영상 마스크를 이용하여 피부색이 아닌 배경 영역을 제거한다. 문턱 값을 사용하여 얻어진 이진화된 영상에서 손의 영역을 검출하고, 무게 중심을 이용하여 손 중심과 손가락 끝의 거리를 측정한다. 얻어진 거리 정보에 퍼지 기법을 적용하여 손가락의 굽힘 정도를 판단하고, 손 모양 데이터베이스에서 손가락 굽힘 정도와 가장 근사한 한글 문자를 선택한다.
지능형 영상감시에 대한 연구와 개발이 가속화되면서, 화재감시에 대한 예방 및 경보시스템 또한 빠른 속도로 발전하고 있다. 그러나, 기존시스템은 화재에 대한 감시기능에만 국한되어 있어, 기능으로써의 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해, 본 논문에서는 화재와 보행자를 검출하여, 초기대응 및 화재원인에 대한 정보를 제공하며, 보행자에 대한 안전을 최대한 보장할 수 있는 화재현장 보행자 인식을 통한 지능형 영상인식 시스템을 설계하였다.
각종 건설 현장에서 안전모 미착용은 주된 위험 요인 중 하나이다. 현장에서 관리자가 직접 작업자들의 안전모 착용 여부를 감독할 수 있지만 관리자가 항상 관리가 가능한 장소에 있어야 하는 한계가 있다. 본 연구에서는 안전모 착용 여부를 딥러닝 기반으로 인식하여 건설 현장에서의 안전 관리를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 YOLO를 사용하여 현장에서의 안전모 착용 여부를 인식한다. 다음으로는 인식된 결과를 바탕으로 위험 상황을 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하면 효율적으로 건설 현장의 위험 상황을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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