• 한국안광학회지
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• 제14권3호
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• pp.65-73
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• 2009

목적: 노안보정용 안경 착용이 원용굴절력 및 근용가입도 변화에 미치는 영향을 조사하기 위하여 본 연구를 시행하였다. 방법: 42~75세 사이의 안과질환이 없고 백내장 수술 또는 망막질환의 경험이 없으며 교정시력이 20/20이면서 노안보정용 안경 착용 경험이 없는 대상자를 대조군, 돋보기 착용군 및 누진다초점안경 착용군으로 세분한 후 방문 시기에 따라 원용굴절력과 근용가입도를 측정하여 비교분석하였으며 추적 관찰은 최대 73개월 동안 진행하였다. 결과: 원용굴절력은 연령에 따라 원시안으로 변하는 경향이 있었으며(r=0.486, p<0.001) 연구기간 중 대상자의 50.0%에서 플러스 굴절력이 증가하였다. 돋보기 착용군의 년 간 플러스굴절력 증가량은 대조군 및 누진다초점안경 착용군과 유의한 차이를 보였으나(p<0.05), 누진다초점안경 착용군은 대조군과 차이가 없었다. 돋보기 착용군의 연간 근용가입도 증가량도 대조군 및 누진다초점안경 착용군보다 더 많았다(p<0.05). 결론: 중노년층에서는 연령관련 원시화현상이 나타날 수 있기 때문에 정기적인 굴절검사가 반드시 필요하며, 돋보기의 착용은 연령관련원시화 및 근용가입도의 증가를 유발시킬 수 있으나, 누진다초점안경의 처방은 원용굴절력과 근용가입도의 증가를 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국안광학회지
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• 제14권1호
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• pp.97-101
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• 2009

목적: 서울 A 안경원에 방문한 20대의(남자: 44명, 여자: 62명) 서양인들을 대상으로 비정시의 정도와 굴절이상을 분석하였다. 방법: 타각적, 자각적 시력 검사를 시행하여 굴절이상상태를 연구 조사하였다. 결과: 굴절이상에 따라 분류한 결과 정시는 35안(16.51%), 근시안은 177안(83.49%)이었다. 난시 종류에 따른 분포는 남성의 경우, 단순근시는 26.76%, 근시성 복난시는 60.56%, 근시성 단난시는 12.68%로 조사되었다. 그리고, 여성의 경우 단순근시는 43.40%, 근시성 복난시는 49.06%, 근시성 단난시는 7.55%로 조사되었다. 비정시안에서 등가구면굴절력에 따른 경 도근시는 전체 35.02%이었고, 가장 많은 수의 중도근시는 60.45%이었고, 고도 근시는 4.53%이었다. 난시안 중에서 근시성 직난시는 59.8%, 근시성 도난시는 26.78%, 근시성 사난시는 13.40%로 나타났다. 남성과 여성의 평균 동공 중심간 거리는 63.5${\pm}$2.4 mm와 59.7${\pm}$2.3 mm로 남성이 여성보다 크게 나타났다. 결론: 안경사들이 20대 서양인들의 시력검사 및 렌즈를 처방할 때에도 여러 가지로 도움이 되었으면 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국안광학회지
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• 제13권3호
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• pp.13-17
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• 2008

목적: 안경광학의 미래를 전망하기 위함에 있다. 방법: 안경광학과 3년제 1학년, 2학년, 3학년 각각 100명을 대상으로 의식조사를 하였다. 결과: 설문조사 결과, 1. 입학 전 안경광학과에 대한 사전정보 인지도는 1학년 40명(40%)에서 보통으로, 2학년 42명(42%)에서 보통으로, 3학년 34명(34%)에서 낮음으로 조사되었다. 2. 안경광학과 수강과목과 내용 적합도는 1학년 54명(54%)에서 보통으로, 2학년 51명(51%)에서 적당으로, 3학년 47명(47%)에서 적당으로 조사되었다. 3. 안경광학과 선택의 만족도는 1학년 43명(43%)에서 높음으로, 2학년 45명 (45%)에서 보통으로, 3학년 41명(41%)에서 높음으로 조사되었다. 4. 안경광학과 수업의 이해도는 1학년은 55명(55%)에서 보통으로, 2학년은 60명(60%)에서 보통으로, 3학년은 49명(49%)에서 높음으로 조사되었다. 5. 안경광학과 교우 관계의 만족도는 1학년 40명(40%), 2학년 50명(50%), 3학년 51명(51%)에서 높음으로 조사되었다. 6. 안경광학과 선후배 관계의 만족도는 1학년 47명(47%), 2학년 50명(50%), 3학년 41명(41%)에서 보통으로 조사되었다. 7. 안경광학과 미래전망은 1학년 47명(47%), 2학년 50명(50%), 3학년 45명(45%)에서 보통으로 조사되었다. 8. 안경광학과 졸업 후 진로는 1학년 60명(60%), 2학년 68명(68%), 3학년 66명(66%)에서 안경원으로 조사되었다. 결론: 학과 선택의 만족도와 미래전망은 대체적으로 좋은 것으로 조사되었다.