Objective: The present study aims to evaluate the visual reactions of users when they are playing games of different flow levels, and to explore the visual variables that can sensitively reflect the different flow levels. Background: The flow is defined as a psychological state where interface users feel their actions in a virtual setting identical to those in real environment. To measure the flow states of users, the questionnaire-based FSS(Flow State Scale) has mostly been used. However, this method is a qualitative test that has limits in terms of the accuracy of users' flow experiences. Therefore, more accurate methods to measure users' flow experiences are required. Method: Ten subjects participated in the experiment, where the independent variables were three games with different flow levels(puzzle games, dot drawing and coloring) and the time frame(the first and last 10 seconds in game playing), whereas the dependent variables included the pupil size and the frequency and duration of eye blinking. This study was a within-subject design. Each participant performed three types of games with different flow levels 3 times for each for 10 minutes, and their visual reactions to each game were measured. Results: The higher the flow cause the bigger pupil size(p<0.01) and the lower eye blinking frequency(p<0.1), indicating that different types of games lead to different flow levels. The pupil size during the last 10 seconds when the flow level was higher was bigger by 2.1% compared with that during the first 10 seconds in game playing(p<0.1), and the eye blinking frequency decreased by 12%(p<0.01). Conclusion: It was found out that the pupil size and the frequency and duration of eye blinking were psychophysiological indices for evaluating users' flow experiences, which could quantify the flow states users go through. The psychophysiological variables capable of measuring diverse aspects of the flow need diversifying to be applicable to precise measurement of the flow. Application: These studies are warranted for both quantitative analysis of flow levels and qualitative improvement of cyber leisure in line with development of healthy games.
혀의 색상 및 형태는 신체의 생리적이고 임상 병리적인 상태를 반영한다. 최근에는 정량적이고 객관화된 설 진단을 위해 다양한 설 영상 측정 장치가 개발되고 있다. 설 진단의 대부분은 혀의 색상 정보를 활용하기 때문에 설 영상 획득 장치에서 조명환경의 성능은 매우 중요하다. 본 연구에서는 좁은 시스템 내부 구조에서 설 표면에 조명이 고르게 비춰질 수 있도록 간접조명을 고안하였고, 그 성능을 평가하였다. 간접 조명환경 구현을 위해 타원체 형태의 반사 구조를 시스템 내부에 위치시키고, 타원체 내부에 높은 조도의 LED 두 개를 통해 정면 카메라 아래 방향으로 빛을 조사하도록 배치시켰다. 혀 위치 영역에는 반사 구조에 의해 반사된 빛만이 조사될 수 있도록 하였다. 조명의 균질도는 5개 영역에서 밝기를 측정하여 변동계수로 평가하였고, 직접조명과 확산판조명에서 각각 0.16, 0.13으로 나타난 반면 간접조명에서는 0.01미만으로 나타났다. 혀 모형을 통해 조명에 의한 빛 반사 영역의 비율을 계산한 결과는 직접조명, 확산판조명, 간접조명에서 각각 5.76%, 4.22%, 1.79%로 나타났다. 혀 모형을 측정한 영상에서 6영역의 변동계수를 계산해 색상 균질도를 평가한 결과는 간접조명에서 0.06 미만으로 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 논문에서 구현한 조명방식을 설진 시스템에 적용하여 진단 지표 측정의 재현성 및 반복성이 향상될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 PRC(Pseudo Range Correction : 의사 거리 보정치) 선형보간 알고리즘의 성능을 분석 및 검증한 후 적용 함으로써 기지의 DGPS 기준국 위치정보를 이용하여 미지의 사용자 위치를 파악할 수 있다. 중파 DGPS 신호를 이용한 PRC 선형보간 알고리즘의 항법해 성능을 검증하기 위해 다채널 DGPS 수신기를 이용한 실시간 환경에서의 현장 실험결과를 활용했다. 현장실험용으로, 다중 DGPS 기준국의 보정 정보를 실시간으로 획득하기 위해 해양수산부에서 운영하고 있는 해상용 DGPS 기준국 및 내륙 DGPS 기준국 신호를 이용했다. 대전 근방에서는 무주, 영주, 어청도, 팔미도 등 모두 4 곳의 DGPS 기준국의 신호 수신이 가능하다. PRC 재생성 알고리즘의 위치해 성능 분석을 위해 개별적인 DGPS 위치해와 3중 커버리지 조합의 위치해를 구해 상호 비교했다. 동적 상태에서의 위치해 성능평가 기준으로 RTK-GPS 측위 결과를 이용했다. 단, 항공용 GNSS 보정정보는 RTCA(Radio Technical Commission for Aeronautics) 포맷에 따르고 해상용 GNSS 보정정보는 RTCM (Radio Technical Commission for Maritime Services) 포맷을 사용하였다. 다중 DGPS 신호를 사용하는 PRC 선형 보간을 통한 위치해 성능향상 알고리즘을 제안하고 다중 DGPS 기준국 정보를 이용한 위치해와 단독 DGPS 기준국 정보만을 이용한 위치해를 상호 비교하여 PRC 재생성 알고리즘이 우수성을 검증했다.
전 세계적으로 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 세계 각국은 도로중심의 운송체계를 철도 등 친환경 교통체계로 전환하고자 하는 움직임이 증가하고 있다. 우리나라도 도로화물수송의 철도전환을 도모하고자 하고 있으나 실질적인 노력은 부족한 상황이다. 화물철도와 같은 친환경 수송수단에 대한 지원정책 마련을 위해 무엇보다 필요한 것이 바로 도로대비 철도의 친환경성에 대한 정량적 자료이나 이에 대한 연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 철도와 도로의 화물수송시 배출되는 환경오염물질 및 온실가스 배출 원단위를 산정하고 이의 비교검토를 진행함으로써 철도화물의 친환경성을 제시하였다. 특히 디젤기관차와 전기기관차의 대기오염물질 및 온실가스 배출량이 상이하므로 이를 구분하여 산정함으로써 보다 현실적인 친환경성 비교분석을 수행하였다. 분석결과 도로화물의 단위수송 당 대기오염물질 배출량이 SO2를 제외하고는 철도보다 7~15배 가량 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한 온실가스의 경우 도로화물이 철도대비 약 4배 수준의 온실가스를 배출하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
본 연구는 기후변화에 따른 난대상록수종인 황칠나무의 적지예측모델을 개발하기 위하여 수행하였다. 생장 및 입지환경 인자들간의 관계 구명을 통하여 양적 질적 자료 분석이 가능한 수량화 분석 방법에 의하여 황칠나무의 적지예측 평가기준을 도출하였다. 적지예측 프로그램은 ESRI, ArcView GIS 프로그램을 이용하여 개발하였다. 개발된 프로그램은 적지예측의 정확성 검토를 위하여 다양한 난대 상록활엽수가 분포하고 있는 전남 완도 지역에 적용하였다. 황칠나무의 적지예측 분석 결과, 최적지 표고 401~500m, 경사도 $15^{\circ}$ 이하, 국소지형은 산복 계곡부위, 퇴적양식 붕행토, 방위가 남쪽인 요철사면으로 나타났다. 완도지역의 황칠나무 최적지 등급별 맵핑 면적은 I 등급 1,487.2ha(25.4%), II 등급 1,020.3ha (17.4%), III 등급 2,231.8ha(38.2%), IV 등급 1,110.5ha(19.0%)로 나타났다.
본 연구는 건강기능식품 프랑스해안송껍질추출물 중 catechin, caffeic acid, ferulic acid, taxifolin에 대한 동시분석법을 개발하는 연구이다. 최적분석조건을 확립하기 위해 시료 채취량, 용매 조건을 비교 검토하였으며, UPLC-MS/MS를 이용하여 각 4개 성분에 대한 정확한 분석 및 분석시간의 효율성도 향상하였다. 분석 시 사용한 컬럼은 Acquity UPLC BEH $C_{18}$이며, 정량이온으로 catechin, caffeic acid, ferulic acid, taxifolin 각각 133, 135, 245 및 248을 선정하였다. 확립된 시험법에 대해 특이성, 직선성, 검출한계, 정량한계, 정확성, 정밀성 등의 밸리데이션을 수행하였다. 4개 성분 모두 50-25000 mg/L 농도에서 결정계수(R2) 0.999이상으로 높은 직선성을 확인하였다. 또한 회수율은 84.9-104%이었고, 정밀성은 1.2-4.3%의 RSD를 확인하였다. 개발된 시험법은 프랑스해안송껍질추출물 중 catechin, caffeic acid, ferulic acid, taxifolin 분석을 위한 시험법으로 활용되기에 적합한 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 정부의 성과공유제 운영 및 성과공유제 지원정책이 기업 성과에 미친 효과성에 대한 실증적 분석을 통해, 효과적인 성과공유제 지원정책의 개선방안을 제시하는 데 있다. 이에 따라, 정부의 현 성과공유제 운영현황 문제점을 분석하고, 225개 성과공유제 도입(위탁)기업과 협력(수탁)기업을 대상으로 기업성과에 대한 설문조사를 실시하였다. 연구결과, 성과공유제는 다양한 인센티브 부족에 따른 도입기업의 증가와 확산 어려움, 현금배분 등 실질적인 성과공유 미흡, 신기술 신제품 혁신유도가 어려운 경영관리시스템 모델 증가, 1차 이외 2 3차 협력사로 제도 확산 한계 등 일부 개선점이 발견되었다. 반면, 그간 정부의 성과공유제 지원정책은 성과공유제 도입(위탁)기업과 협력(수탁)기업 모두에 긍정적 영향을 미쳤으며 특히 협력(수탁)기업의 성과에 긍정적 영향을 미쳤음이 확인되었다. 향후 과제로, 협력(수탁)기업의 매출증가 또는 R&D 역량증가 등과 같은 보다 객관적이고 정량화된 데이터를 기반으로 기업현황과 기업성과간 상호 연관성 등의 검증을 통한 연구 수행을 통해 객관성과 정확도를 제고할 필요가 있다.
최근 우리나라에서는 기후변화로 인하여 기상재해의 위험성이 증가하고 있고 특히 강우로 인한 피해가 계속해서 강조되고 있다. 현재의 기상예보가 정량적 강우를 제시해주지만 피해 정도를 예상하는 데에는 여러 가지 어려움이 존재한다. 그래서 피해에 따른 영향을 파악하기 위해서는 유역별 한계강우량이 필요하다. 강우로 인한 피해는 지역별로 상이하게 일어나고 있고 각 유역의 특성인자가 고려된 분석은 한계가 존재한다. 또한 강우가 올 때마다 수문모델을 통한 강유-유출분석에는 시간이 많이 소모되고 단순 강우 데이터만 사용하여 분석되는 경우가 많다. 본 연구는 GIS데이터를 이용하였고 2개의 수문모델을 커플링하여 침수를 유발하는 한계유출량으로부터 한계강우량을 산정하였다. 산정결과는 실제사례와 비교하여 결과를 검증하였고 대체로 위험지역에 대해 피해가 난 것으로 분석되었다. 향후 본 연구를 통해 사전에 침수위험지역에 대해 대비를 할 수 있을 것이고 머신러닝 분석방법을 추가한다면 정확도가 높아질 것으로 예상된다.
치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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