360 영상은 상하좌우 모든 영역에 대한 정보를 갖고 있기 때문에 종종 지나치게 많은 정보를 포함하게 된다. 또한 360 영상의 내용을 2D 모니터를 이용하여 확인하기 위해서는 마우스를 이용하여 360 영상을 돌려 봐야 하거나, 또는 심하게 왜곡된 2D 영상으로 변환해서 봐야 하는 문제가 있다. 따라서 360 영상에서 사용자가 원하는 물체를 찾는 것은 상당히 까다로운 일이 될 수 있다. 본 논문은 물체나 영역을 묘사하는 문장이 주어졌을 때, 360 영상 내에서 문장과 가장 잘 어울리는 영상을 추출해 내는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 주어진 문장 뿐 아니라 구도 역시 고려하여 구도 면에서도 보기 좋은 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 우선 360 영상을 2D 큐브맵으로 변환한다. 일반적인 큐브맵은 큐브맵의 경계 부분에 걸쳐 있는 물체가 있을 경우, 이를 검출하기 어려운 문제가 있다. 따라서 더 정확한 물체 검출을 위해 본 논문에서는 변형된 큐브맵을 제시한다. 이렇게 변형된 큐브맵에 Long Short Term Memory (LSTM) 네트워크 기반의 자연어 문장을 이용한 물체 검출 방법을 적용한다. 최종적으로 원래의 360영상에서 검출된 영역을 포함하면서도 영상 구도 면에서 보기 좋은 영역을 찾아서 결과 영상을 생성한다.
This study conducted a comparative analysis of differences between cartesian trajectory in a linear rectangular coordinate system and MultiVane trajectory in a nonlinear rectangular coordinate system axial T1 and axial T2 images using an American College of Radiology(ACR) phantom. The phantom was placed at the center of the head coil and the top-to-bottom and left-to-right levels were adjusted by using a level. The experiment was performed according to the Phantom Test Guidance provided by the ACR, and sagittal localizer images were obtained. As shown in Figure 2, slices # 1 and # 11 were scanned after placing them at the center of a $45^{\circ}$ wedge shape, and a total of 11 slices were obtained. According to the evaluation results, the image intensity uniformity(IIU) was 93.34% for the cartesian trajectory, and 93.19% for the MultiVane trajectory, both of which fall under the normal range in the axial T1 image. The IIU for the cartesian trajectory was 0.15% higher than that for the MultiVane trajectory. In axial T2, the IIU was 96.44% for the cartesian trajectory, and 95.97% for the MultiVane trajectory, which fall under the normal range. The IIU for the cartesian trajectory was by 0.47% higher than that for the MultiVane trajectory. As a result, the cartesian technique was superior to the MultiVane technique in terms of the high-contrast spatial resolution, image intensity uniformity, and low-contrast object detectability.
본 연구에서는 스트랩 다운 영상 탐색기를 활용한 유도무기와 목표물 사이의 관측각을 효과적으로 추적할 수 있는 연구를 수행하였고 이를 시각적으로 시뮬레이션 가능한 테스트 베드를 구축하였다. 영상 정보를 이용하여 목표물 추적을 위한 Lucas Kanade의 Optical flow 알고리즘과 같은 희박 특징점 추적 알고리즘 구현 시 고성능의 특징점 분포를 유지시키는 법을 기술하였으며, 특징점 추적 문제를 특징점 관리의 개념으로 확장하여 연구하였다. 이를 구현하기 위해 Unity3D 엔진을 이용하여 시각 환경을 구성하고 OpenCV를 이용하여 영상 처리 시뮬레이션을 개발하였다. 상호-시뮬레이션을 위해 매틀랩(Matlab) 시뮬링크(Simulink)로 동적 시스템 모델링을 하였고, Unity3D를 이용한 시각 환경을 구성, OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 작업을 수행하였다.
Objectives: The purpose of this study was to investigate factors influencing the smoking behavior of adolescents, in order to provide basic data to develop a future nursing intervention program for smoking prevention. Methods: The study subjects were 162 adolescents attending high schools, who were living in K city. The instruments included the Self Esteem Scale translated by Jeon (1974), beliefs about the social rule scale developed by the Committee for Adolescence Guidance (1988), differential peer association developed by Krohn et. al. (1982), perceived behavioral control scale developed by Hanson (1997), intention of smoking scale developed by Newman et. al.(1982), and self-efficacy scale developed by Sherer et. al. (1982). The data were analyzed using descriptive statistics, Pearson correlation coefficient, and stepwise multiple regression. Results: 1. The smoking behaviors of the subjects were significantly correlated with beliefs about social rule, perceived behavioral control. differential peer association, intention of smoking, self efficacy, grade, father's level of education, monthly pocket money, time of onset for smoking, degree of alcoholic intake, and drug abuse. 2. The multiple regression analysis revealed the most powerful predictor for smoking behavior was time of onset for smoking. A combination of beliefs about social rule, perceived behavioral control, grade, differential peer association, and intention of smoking accounted for 54.0% of the variance for smoking behavior in adolescents. Conclusion: It is recommended that these influencing factors for smoking behavior be considered when developing future nursing intervention programs for the antismoking behaviors of adolescents.
목 적: Exactrac 6D couch system을 이용한 2D/2D 정합 결과를 분석하여 두경부암 환자의 방사선 치료 시 사용되는 Aquaplastic mask가 실제 임상에서 환자 위치 고정에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 2010년 6월에서 2011년 6월까지 방사선치료를 받은 두경부암 환자 14명을 대상으로 Exactrac 6D couch system을 이용하여 2D/2D 정합을 통한 영상유도를 실시하였다. 영상 유도 후 획득한 6D 보정 결과 값들을 이용하여 각 값들의 상호 관계 연관성에 대하여 환자에 관련된 부분과 환자에 관련되지 않은 부분으로 나누어 분석하였다. 결 과: 전체 14명의 각 환자에 대한 보정 값들의 환자와 관련된 연관성 분석에서는 Longitudinal 방향과 Pitch 방향의 결정계수($R^2$)값이 0.76, Longitudinal 방향과 Yaw 방향은 0.48, Pitch 방향과 Yaw 방향은 0.42로 나타났으나 환자의 의존도를 제외한 분석에서는 위의 인자들에 대하여 0.03 이하의 값을 나타내었다. 결 론: Aquaplastic mask를 이용한 환자의 고정은 환자와 관련된 여러 가지 인자들로부터 영향을 받는 부분도 있지만 근본적인 mask 자체의 요인도 있음을 확인 할 수 있었다. 이에 대한 보정이 이루어질 경우 두경부암 환자의 치료에 있어 좀 더 정확한 치료가 이루어질 수 있으리라고 사료된다.
본 논문에서는 최근 광고효과 및 소비자 반응 측정 연구에 활발히 사용되고 있는 안구운동추적기법(Eye-movement tracking)을 이용하여, 광고 모델의 위치 및 시선 방향(정면/측면_그림정보/측면_언어정보)이 광고 태도 및 제품 구매 욕구, 브랜드 재인에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 지면 광고들 중 모델의 비중이 비교적 높으며, 간접적 설득 경로의 중요성이 비교적 크게 평가되는 화장품 지면 광고를 이용하여 20대 성인 남녀 36명에게 실험을 진행한 결과, 기존의 연구들에서 확인한 바와 같이 모델의 시선이 향하고 있는 광고 내 특정 요소(제품사진, 브랜드 등)에 대한 응시 시간(Fixation duration)이 길어지고 해당 영역에의 진입 시간(Entry time)이 빨라진다는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 모델의 시선에 의한 주의 유도 효과가 광고태도 및 제품 구매 욕구에 바로 반영되지는 않았다. 모델이 좌측에 있는 경우에는 시선의 방향이정면일 때 제품 구매 욕구가 가장 높았으며, 모델이 우측에 있을 때는 측면_그림정보(제품사진) 에 시선이 향할 때 광고 태도가 높은 것으로 확인되었다. 그리고 안구운동 추적실험 이후 추가적으로 진행한 브랜드 재인 실험 결과에서는 모델의 시선이 제품 사진을 향하고 있을 때 브랜드재인도가 높게 측정되었으며, 모델이 왼쪽에 있을 때 유효하였다. 이상의 결과는 모델의 시선이고객의 주의를 특정한 영역으로 이끄는 주의 유도자(attentional guidance)로서의 역할을 수행하지만, 모델의 위치 및 시선이 머무는 대상에 따라서 그 효과의 방향성과 크기는 달라질 수 있다는 것을 시사한다. 따라서 궁극적으로 고객의 광고 태도 및 제품 구매 욕구를 향상시키기 위해서는 모델의 시선 방향 이외에도 모델의 위치 및 추가 구성 요인들에 대한 복합적인 고려가 필요할 것이다.
최근 3차원 동영상을 다양한 영상자료를 이용하여 제작할 수 있게 됨에 따라 GIS환경에서의 목적지까지 쉽게 찾아갈 수 있는 기법을 실험한 것으로서 주로 항공사진과 위성의 센서에 의한 디지털 영상을 기본으로 사용하였다. 3차원 지형 공간을 구성하기 위한 지도좌표에 맞는 표고 값을 수치지형도로부터 생성하여 영상과 공간상에 매칭을 통하여 투영된 영상으로 재현하여 목적지까지의 동영상으로 도로를 따라 이동할 수 있도록 구성하였다. 이를 통하여 3차원 입체공간에서 목적지에 이르는 길을 자동으로 찾아가도록 하는 웹 환경을 설정하여 작성하였다. 이러한 연구를 통하여 관광지 안내 및 모르는 지역을 찾아갈 수 있는 종합적인 3차원 영상콘텐츠를 이용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.
Purpose: This quasi-experimental study was done to develop image-use medication education for older inpatients and to evaluate the effects on their knowledge, self-efficacy, and misuse of medication. Methods: Fifty nine elders (experimental group - 30, and control group - 29) received medication education once a week for 3 weeks. Data were collected before (pretest), right after (post 1), and 4 weeks after the program finished (post 2). Drug Use Knowledge Scale, Self-efficacy for Appropriate Medication Use Scale, and Drug Misuse Scale were used. Analysis included descriptive statistics, $x^2$ test, repeated measured ANOVA. Results: Findings showed significant differences in knowledge of medication and drug misuse between groups according to time(pretest, post 1, and post 2). At post 1 and post 2, knowledge and self-efficacy levels were significantly higher and misuse scores were lower in the experimental group compared to the control group. Conclusion: Findings indicate that elder-tailored medication education consisting of group education and individual guidance with images is effective and practical for medicine safety in elderly inpatients. Moreover, it could lead to a healthier life for elders, even elders with multiple chronic diseases and taking several medications.
OpenCV는 디지털 영상처리와 컴퓨터 비전에서 사용되는 프로그래밍 언어이다. 본 연구에서는 OpenCV 프로그래밍 언어를 이용하여 제작된 미디어 아트를 살펴보고 활용 가능성에 대하여 알아본다. 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 미디어 아트에서 자주 사용되는 OpenCV 함수와 활용 예를 살펴본다. 둘째, OpenCV를 이용한 미디어 아트를 함수와 작품 제작을 위해 사용된 프로그래밍 언어와 환경을 중심으로 기술한다. 셋째, 기술된 OpenCV를 이용한 미디어 아트 작품들의 특징을 사용된 함수들과 프로그래밍 언어를 중심으로 분석한다. 이 연구는 OpenCV 또는 프로그래밍 언어를 이용하여 미디어 아트를 제작하려는 아티스트들에게 가이드라인을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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