본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.
본 연구는 탐방객이 자유롭게 서술한 블로그 텍스트 데이터를 자연어 처리 기술 중 하나인 감성분석을 활용하여 북한산둘레길의 선호도를 평가하고, 선호 요인과 비선호 요인을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이에 2019년 1년 동안 작성된 블로그를 수집하고 21개 둘레길 구간별 텍스트에 나타난 긍정 및 부정 감성 단어 도출을 통해 감성점수를 산출하였다. 이후 내용분석을 통해 탐방객이 어떤 요소로 인해 구간을 선호하거나 선호하지 않는지 파악하였다. 북한산둘레길에 대해 작성된 블로그에서는 긍정적인 단어가 평균적으로 약 73% 출현하고 있었고, 각 구간별 게시물의 감성 극성 비율에서도 긍정적인 문서의 비율이 부정적인 문서의 비율보다 높았다. 이를 통해 탐방객은 북한산둘레길에 대하여 대체로 긍정적으로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 그럼에도 감성점수를 도출한 결과, 21개 둘레길 구간에서는 선호하는 구간과 선호하지 않는 구간이 존재하고 있었다. 선호 구간과 비선호 구간에 대해 탐방객은 난이도가 낮고 부담 없이 걸을 수 있는 구간을 선호하고 있었고, 경관에 대한 여러 요소(시각, 청각, 후각 등)가 조화롭고 계절감이 뚜렷해 다양한 경관이 연출되는 곳, 경관 시퀀스의 변화가 존재하는 구간을 선호하는 것으로 나타났다. 또한 탐방객은 전망대, 조망점 등의 뷰포인트 유무를 둘레길에서의 주요 요소로 인식하고 있었고, 접근성이 우수하고 안내판 등 정보 제공이 원활하게 이뤄지는 구간에 대해 선호도가 더 높은 것을 알 수 있다. 반면, 도로와 인접함에 따라 발생되는 주변 소음과 과도한 시가지 비율, 구간별 난이도 불균형 등으로 인한 둘레길 동선 불만족이 비선호 요인으로 크게 작용하고 있었으며, 경관 단절 및 구간에 대한 정보 부족 등이 선호도를 떨어트리는 원인으로 나타났다. 본 연구의 결과는 국립공원뿐만 아니라 근교 산림 녹지 관리에 있어서 둘레길 정비 및 개선방안 마련에 활용될 수 있으며, 연구에 활용된 감성분석은 자연지역에 대한 실제 이용자들의 반응을 지속적으로 모니터링 할 수 있다는 점에 의의가 있다. 다만 사전에 정의된 감성사전을 기반으로 평가하였기에 지속적인 사전 업데이트가 필요하다. 또한 소셜미디어 특성상 부정적인 견해보다는 긍정적인 내용을 공유하는 경향이 존재하기 때문에, 현장 설문조사 등의 분석 결과와 비교, 검토하는 작업이 필요하다.
연구목적: 학령기 정상아동에 있어서 전산화 신경인지기능검사의 타당도 및 신뢰도를 알아보고자 하였다. 방 법: 2002년 6월부터 2003년 1월까지 평균 범위 이상의 지능을 유지하고 있고, 배제기준(ru1e out criteria)을 통과한 학년별 남녀 각각 10명씩, 120명의 정상아동에게 K-ABC, K-PIC 및 전산화 신경인지기능검사를 실시하였다. 그리고 이들 중 무작위로 선발된 30명에게 검사-재검사 신뢰도(reliability)를 알아보기 위해 4주뒤 전산화 신경인지기능검사를 재실시하였다. 결 과: 타당도 검증을 위한 상관분석 결과, 4가지 연속수행검사는 성인을 대상으로 한 연구와 동일하였으며, 기억력 검사에서도 단기기억의 순방향과 역방향 검사의 차이를 보이면서 선행연구와 동일하였다. 고위인지기능검사들에서는 각기 다른 측정 목적을 가지고 있는 검사들로 구성되어 있음을 시사하였다. 12개 검사 43개의 변수에 대해 요인분석을 실시한 결과, 10개의 요인이 도출되었으며, 전체 설병변량은 75.5%였다. 도출된 요인은 '주의력 유지, 정보처리속도, 경계력, 언어학습, 주의의 배분 및 개념형성, 사고의 유연성, 개념형성, 시각기억능력, 단기기억, 선택적 주의력' 순이었다. 해석적 준거(criteria)를 마련하기 위한 K-ABC와의 상관분석에서, K-ABC의 하위척도와 선택적인 관련성이 있음을 확인하였다. 신뢰도 검증에서, 연습효과를 반영하는 결과들이 발견되었으며, 특히 고위인지기능검사에서 현저하였다. 하지만, 각 검사 군의 반분신뢰도와 내적 일치도는 유의하게 높았다. 결 론: 아동기 정상아동의 전산화 신경인지기능 수행은 성인과는 다른 발달적 특성을 반영하고 있음을 발견할 수 있었으며, 신경심리학적 배경을 가진 표준화된 지능검사와의 관계를 알아봄으로써 해석적 준거 마련을 위한 기본적인 정보를 얻을 수 있었다.
레이노 현상에 대한 검사 중 $^{201}Tl$을 이용한 검사에서 관류영상을 composite하여 혈액 풀 영상 과 국소 지연 영상 관찰 및 비교 시의 유용성에 대해서 평가하고자 한다. 2008년 2월부터 2009년 8월까지 레이노 현상을 호소로 경희대학교 동서 신의학병원 혈관외과를 찾은 29명을 대상으로 시행하였다. 방사성 동위원소는 $^{201}Tl$ 111 Mbq (3 mCi)를 검사부위 반대편 팔과 다리의 대각선 사지에 정맥 내 주사하였고, 최초 dynamic 관류 영상과 혈액 풀 영상 그리고 국소지연 영상을 저에너지 고해상도 조준기를 장착한 감마카메라를 이용하여 검사하였다. 보고자 하는 손 또는 발에 대한 관심영역(ROI : Region of Interest)은 관류영상을 composite한 영상과 혈액 풀 영상, 국소 지연 영상 순으로 양측을 동시 분석하였고 대응표본 T 검정(SPSS v12.0)을 이용하여 p-value를 측정하여 데이터의 상관관계를 확인하였다. 분석대상 29명의 레이노 환자(positive)에서 분석된 관류 composite 영상, 혈액 풀 영상, 국소 지연 영상에서 나타난 count ratio(Rt./Lt.)의 평균은 $1.25{\pm}0.39$, $1.20{\pm}0.33$, $1.11{\pm}0.17$이었다. 이를 바탕으로 혈액 풀 영상과 국소 지연 영상의 대응표본 T-검정결과 p<0.029를 만족했고, 또한 관류 composite 영상에 대한 혈액 풀 영상(p<0.038)과 국소 지연 영상 (p<0.016)이 각각 차이가 없음을 알 수 있었다. $^{201}Tl$을 이용한 Raynaud scan에서 관류 영상을 composite함으로써 혈액 풀 영상과 국소 지연 영상을 비교 평가하는데 도움을 줄 수 있었다. 또한 육안적 식별도 가능하여 향후 좀 더 깊이있는 연구가 진행된다면 보다 적절하고 유용한 진단적 정보를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.
이 연구에서는 뇌기반 진화적 교육 원리를 도출하기 위하여, 인간 뇌의 구조적 기능적 특징, 개체간과 개체내에서 일어나는 생물학적 진화, 뇌내에서 일어나는 진화적 과정, 과학 자체와 개별 과학자의 과학적 활동에 내재된 진화적 속성에 관한 연구물을 리뷰하였다. 이렇게 하여 도출된 인간 뇌의 주요 특징과 생성-선택-파지를 핵심 요소로 하는 보편 다윈주의 혹은 보편 선택주의를 토대로, 뇌기반 진화적 과학 교수 학습 모형을 개발하였다. 이 모형은 세 가지 요소와 세 가지 단계 및 평가로 이루어진다. 세 가지 요소는 정의적, 행동적, 인지적 요소이고, 각 요소를 구성하는 세 단계는 다양화 $\rightarrow$ 비교 선택 $\rightarrow$ 확장 적용(ABC-DEF; Affective, Behavioral, Cognitive components - Diversifying$\rightarrow$Emulating, Estimating, Evaluating $\rightarrow$ Furthering steps)이다. 이 모형에서 정의적 요소 (A)는 인간 뇌에서 감성을 관장하는 대뇌변연계에 토대를 두고 자연 사물과 현상에 대한 학습자의 흥미 호기심과 관련된다. 행동적 요소(B)는 시각 정보를 처리하는 후두엽, 언어 정보의 이해.생성과 관련된 측두엽, 감각운동 정보를 처리하는 감각운동령을 수반하고 과학적 활동의 직접 해보기와 관련된다. 인지적 요소(C)는 사고, 계획, 판단, 문제해결과 관련된 전두엽합령에 토대를 둔다. 이 모형은 이러한 측면에서 '뇌기반(brain-based)'이다. 이 모형의 세 가지 각 요소를 구성하는 세 단계에서, 다양화 단계(D)는 각 요소에서 다양한 변이체를 생성하는 과정이고, 가치나 유용성에 비추어 비교.선택하는 단계(E)는 변이체들 중 유용하거나 가치 있는 것을 검증하여 선택하는 과정이며, 확장.적용 단계(F)는 선택된 것을 유사한 상황으로 확장하거나 적용하는 단계이다. 이 모형은 이러한 측면에서 '진화적(evolutionary)'이다. ABC 세 요소에 대해, 과학적 활동에서 감성적 요인이 출발점으로 갖는 중요성과 뇌에서 사고 기능과 관련되는 신피질에 비해 감성을 관장하는 대뇌변연계의 우세한 역할을 반영하여 DARWIN (Driving Affective Realm for Whole Intellectual Network) 접근법을 강조한다. 이 모형은 학교 현장에서 다루는 과학 주제와 학생의 특징에 따라 다양한 형태와 수준으로 융통성 있게 실행될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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