한국인 20대 여성 얼굴의 DB에서 얼굴의 물리적 특징을 고루 반영하는 대표적인 얼굴들을 선정하고 감성 및 미모 평정을 실시하여 아름다운 얼굴의 감성 특징을 파악하였다. 연구 1에서는 얼굴 감성 평정을 요인 분석하였으며, 그 결과 두 개의 요인으로 전체 변량의 약 65%를 설명할 수 있었다. 이들 두 요인은 각각 샤프(sharp) 요인과 소프트(soft) 요인으로 명명되었다. 연구 2에서는 각 얼굴들에 대해 감성 평정과 미모 평정을 실시하고 둘 간의 상관을 내보았는데, 얼굴 미모는 소프트한 느낌보다는 샤프한 느낌과 상관이 있는 것으로 나타났다. 연구 3에서는 얼굴 합성법을 이용하여 합성 이미지에 대해 미모 평정과 감성 평정을 실시하였다. 그 결과 미인들을 평균한 '상위 평균' 이미지가 '전체 평균' 이미지보다 아름답다고 평가되었으며, 그보다는 약하지만 '상위 평균' 이미지를 과장한 '상위 + 50' 이미지가 '상위 평균' 이미지보다 더 아름답다고 평가되었다. 감성 평정 결과, 전반적으로 '전체 평균' 이미지는 소프트한 느낌을, '상위 평균' 이미지는 샤프한 느낌을 지니고 있는 것으로 나타났으며, '상위 + 50' 이미지는 양쪽 느낌을 고루 지니고 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 아름다운 얼굴이 감성적 특징과 연결될 수 있는 독특한 물리적 특징을 지니고 있으며 이 물리적 특징의 과장이 이중적인 감성 특징을 유발하고 더 아름답게 평정될 수 있음을 시사한다.
본 연구는 아름다운 얼굴의 시대별 특징변화를 관찰하기 위해 수행되었다. 얼굴을 구성하고 있는 물리적 요소들은 매우 복잡하여 얼굴 특징별 분류와 명명이 어렵기 때문에 본 연구에서는 얼굴의 감성모형을 활용하였다. 얼굴을 물리적 특징만으로 모형화 할 경우 다차원의 복잡한 공간으로 구성될 수밖에 없으나 감성공간으로 모형화하면 2차원의 공간에서 압축하여 설명이 가능한 장점을 가지기 때문이다. 연구의 범위를 한국의 여자 스타들의 얼굴을 중심으로 2006년 현재 매체 빈도수, 인기 검색 Site의 검색 순위, 신뢰성 있는 조사기관의 인기순위 등을 기준으로 하여 조사하였으며 연령은 20대에서 30대 초반으로 규정하였다. 또한 시간의 변화에 따른 아름다운 얼굴의 트렌드 관찰을 위해 2001년 박수진 등의 연예인 얼굴 DB의 스타얼굴과의 비교 관찰을 통하여 최근 5년간의 변화를 살필 수 있었다.
본 논문에서는 Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), Decorrelated Filter Bank (DFB), Octave-based Spectral Contrast (OSC), Zero-Crossing Rate (ZCR), 그리고 Spectral Contract/Roll-Off를 복합 특징벡터로 결합하여 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 음악 장르 분류 시스템을 설계하였다. 기존 방식에서는 전체 학습 데이터에 대한 특징벡터를 정규화를 한 후 SVM 모델을 생성하여 분류를 시행하였다. 본 논문에서는 비교 대상이 되는 한 쌍의 클래스에 대해서 One-Against-One (OAO) SVM으로 모델을 생성할 때 선택된 두 클래스의 특징벡터에 대해서만 정규화를 시행하는 방식을 제안한다. 기존 정규화 방식을 이용하면 단일 특징벡터로 OSC를 사용할 경우에는 60.8%, 복합 특징벡터를 모두 이용하는 경우에는 77.4%의 인식율을 얻을 수 있었다. 또한, 제안된 정규화 방식을 이용하면 OSC와 복합 특징벡터에 대해서 각각 8.2%와 3.3%의 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본고에서는 유럽의 모바일 방송 기술과 차세대 모바일 방송이 개발된 배경에 대해서 살펴보고 지상파 디지털 방송 표준인 DVB-T2를 기반으로 모바일 방송에 특화된 DVB-T2 Lite의 특징 및 차세대 모바일 방송 규격인DVB-NGH시스템에서 다루고 있는 다양한 프로파일들과 관련하여 세부 기술들에 대해 알아본다. 또한, 현 시점에서의 미래 디지털 방송 기술 발전에 대한 전망을 살펴보고자 한다.
본 논문은 TDX-10 전자 교환기에서 호의 접속과 진행에 사용되는 R2 MFC 신호, DTMF 신호, 연속성 시험음(continuity check tone) 및 가청 신호음(audible tone) 등의 신호서비스 기능을 제공하기 위한 범용형 신호서비스 장치에 관한 것이다. TDX-10 전자 교환기내에서 신호서비스 기능을 효율적으로 제공하기 위한 범용형 신호서비스 장치를 구성함에 있어서, 먼저 호 접속시의 교환동작과 신호 절차 및 신호종류를 살펴보았고, 고려되어야 할 설계원칙들을 고찰하였으며, 이에 따라 구현된 TDX-10 전자 교환기용 범용형 신호서비스 장치의 구성기술과 제반 특징 등에 대해서 기술하였다
저염양념젓갈은 재래식 고식염 젓갈과는 달리 저염, 저온으로 숙성한다는 것이 가장 큰 특징 이며 숙성기간 중 자가소화 및 미생물이 생산하는 효소 작용에 의하여 특유의 감칠맛을 가지게 된다(Park et al., 1996). 기존의 창란젓갈 숙성공정은 0$\pm$2$^{\circ}C$에서 50~60일 동안 정치상태로 숙성하게 되는데(Han, 1996; Park, 1998), 이때 숙성용기 아랫부분에 기체가 발생하는 등 (Kim et al., 1993) 상하간의 품질편차가 크고 숙성기간이 장기화되는 단점이 있다. (중략)
이 연구의 목적은 제3차 진로 교육 5개년 기본계획(2023-2027)의 의미를 분석하여 진로 교육의 방향을 제시하는 데 있다. 제3차 진로 교육 5개년 기본계획(2023-2027)의 의미는 첫째, 제1차 진로 교육 종합계획(2010년~2013년) 과 제2차 진로 교육 5개년 기본계획(2016년~2020년)의 성과와 한계를 분석하여 제3차 진로 교육 5개년 기본계획(2023년~2027년)에 반영하였다는 것이 가장 큰 의미이다. 둘째, 2022 개정 교육과정에서 제시하고 있는 진로 교육을 충실히 반영하고 있다. 셋째, 진로 교육의 범위가 늘어 났을 뿐만 아니라 심화 확대 된 것이 특징이다. 이를 바탕으로 진로 교육의 방향을 제시하면 첫째, 진로 교육은 평생을 걸쳐 이루어질 필요가 있다. 둘째, 급격한 사회 환경 변화에 민감히 대처할 필요가 있다. 셋째, 정부 기관들의 유기적인 관계 속에서 진로 교육이 이루어질 필요가 있다. 산업, 노동, 교육 등 다양한 정부 기관이 전체적인 관점에서 진로 교육 정책이 수립되고 집행되어야 할 필요가 있다.
본 논문에서는 수리형태학에 기반한 새로운 특징값 추출 방법을 제안하였다. 수리형태학적 패턴 분포함수에 의한 수리형태학적 공간주파수를 소개하고 이를 새로운 특징인 평균높이를 정의하는데 적용하였다. 평균높이는 내용기반 이미지 검색을 위한 인덱스 키를 생성하는데 사용되는 특징값을 정의하기 위하여 사용하였다. 제안한 방법의 우수성을 다양한 영상에 대한 실험을 통하여 증명하였다. 또한 기존의 검색방법은 검색하는 이미지 데이터마다 에지 검출단계에서 적절한 문턱값에 의한 이진화 처리가 요구되어 지나 제안한 방법은 이진화가 필요 없어서 그 효용성이 크다.
본 연구는 보존기록관리기관 웹사이트에서 제공하는 온라인 기록정보콘텐츠의 사례를 분석하고 그 유형과 특징을 정리하여 기록관리기관이 콘텐츠 개발에 참고할 수 있는 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 선행연구를 통해 온라인 기록정보콘텐츠의 개념을 정의하였으며, 미국과 영국, 호주의 국립기록관과 우리나라의 국가기록원 웹사이트에서 제공하는 온라인 기록정보콘텐츠 사례를 조사하였다. 콘텐츠의 주요 목적과 구조, 콘텐츠와 이용자의 관계에 따라 온라인 기록정보콘텐츠의 유형을 분류하였고, 유형별 및 국가별로 온라인 기록정보콘텐츠가 갖는 구조적 내용적 측면의 특징을 정리하였다.
본(本) 논문(論文)은 병리학등(病理學等) 기초의학(基礎醫學)에서 요청되는 세포진(細胞診)을 위한 개선된 디지털 화상해석방법(畵像解析方法)을 제안(提案)하였다. 대상화상(對象晝像)은 갑상선세포(甲狀腺細胞)의 현미경화상(顯微鏡畵像)이고 목적은 정상세포(正常細胞)와 악성(惡性)인 유두상(乳頭狀) 종양(腫瘍)과 여포성종양(濾胞性腫瘍)간의 염색질(染色質) 패턴이 상이(相異)함을 화상해석(畵像解析)에 의해 자동식별(自動識別)하는 것이다. 먼저, 화상처리상(畵像處理上) 특징영역(特徵領域)인 세포핵(細胞核)만을 추출(抽出)하기 위해 윤곽추적법(輪廓追跡法)에 의한 영역분할(領域分割) 알고리즘을 제안하였다. 그리고 공간영역(空間領域)의 화상정보(畵像情報)를 이산적(離散적) 2차원 푸리에 변환한 후 1차원 푸리에변환에 의해 특징(特徵)파라미터를 추출(抽出)하였다. 여기서 세포(細胞) 유형별(類型別) 특징표본군(特徵標本群)을 구축하여 임의의 검증세포(檢證細胞)와 식별실험(識別實驗)을 행하였다. 기존의 방법보다 개선된 식별율(識別率)(70-90%)을 얻음으로써 본 방식은 세포진(細胞診)에 있어서 정량성(定量性)과 객관성(客觀性)을 더욱 구체화(具體化)시킬 수 있음을 증명하였다. 또한 본 방식을 그대로 종양세포식별(腫瘍細胞識別)에 즉시 사용가능함을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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