국립공원 탐방안내소 기능평가를 통한 이용활성화 방안 연구 -McManus의 커뮤니케이션 이론을 중심으로-

오강임,조우,이경재 한국환경생태학회 2004 한국환경생태학회 학술대회지 Vol.2004 No.1

친환경농산물 공공급식 확대를 위한 제안

오강임 한국농식품정책학회 2017 한국농식품정책학회 학술대회 논문집 Vol.2017 No.2

취약계층 자활증진을 위한 커뮤니티가든 활동 유형별 프로그램 개발 및 적용방안 연구

오강임,김인호 (사)한국정원디자인학회 2018 한국정원디자인학회지 Vol.4 No.2

In this study, programs to improve the self-support ability of vulnerable groups were developed by different community garden activity types and these programs were applied to the homeless and the elderly to propose methods of application of the programs. The programs utilizing community gardens can be classified into healing type, self-consumption type, social relation type, and job related types. The effects of the programs to improve the self-support of vulnerable groups were examined through literature review and the programs by type were proposed. The derived programs were applied to the homeless and the elderly 11 times and 10 times, respectively, and the application methods and proportions of each of the four types of programs were proposed through participant observation and evaluation. As the result of the program, 90% of the respondents showed that they felt motivated to participate in other programs indicating that they obtained their life goals and their self-esteem was enhanced compared to before participating in the programs. In the evaluation of improvement of sociality, positive changes were shown in the domains of communication and interpersonal relations. The elderly were divided into participants and non-participants after the implementation of the programs to measure their resilience and community spirit and the two groups did not show any statistically significant difference. Given the results of the study, this research proposed that when applying community garden programs for the promotion of improvement of vulnerable groups' self-support, the conditions of participants should be examined first, that the healing type, self-consumption type, social relation type, and job type programs should be applied step-by-step, and that the proportions of application of programs by type should be changed to suit the characteristics of vulnerable groups. 본 연구는 커뮤니티가든 활동 유형별 프로그램을 개발하고, 노숙자와 노인을 대상으로 적용하여 취약계층의 자활능력 증진을 위한 프로그램 적용 방안을 제안하였다. 커뮤니티가든을 활용한 활동은 치유형, 자가소비형, 사회관계형, 일자리형으로 유형화할 수 있으며, 문헌고찰을 통해 취약계층의 자활 증진 효과를 고찰한 후 유형별 프로그램을 제안하였다. 제안된 프로그램은 노숙인과 노인을 대상으로 각각 11회차, 10회차 시범 적용한 뒤 참여자 관찰평가를 통해 4가지유형별 프로그램의 적용 방법과 비중을 제안하였다. 프로그램 적용 결과, 노숙인은 프로그램 시행 전과 비교하여 전체응답자의 90%가 삶의 목표를 얻게 되었고, 다른 프로그램에 참여하려는 동기를 유발하여 자아존중감이 높아진 것으로조사되었다. 사회성 향상 평가에서도 의사소통 영역과 대인관계 영역에서 긍정적인 변화가 나타났다. 노인은 프로그램시행 후 참여자와 비참여자로 구분하여 회복탄력성과 공동체의식을 측정하였는데, 두 집단 간 통계적으로 유의미한차이는 보이지 않았다. 연구 결과, 취약계층 자활 증진을 위한 커뮤니티가든 프로그램 적용 시 사전에 참여자 상태를파악하고 치유형, 자가소비형, 사회관계형, 일자리형 프로그램을 단계적으로 적용하여야 하며, 취약계층 특성에 따라유형별 프로그램의 적용 비중에 차이를 둘 것을 제안하였다.

GMM 기법과 RGB 클러스터링을 결합한 꽃 영역 분할

오강한(Kanghan Oh),김수형(Soohyung Kim),박상철(Sangcheol Park),나인섭(Inseop Na) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2B

본 논문에서는 GMM 알고리즘과 다양한 영상처리 기법을 이용하여 입력 이미지에서 꽃 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 GMM 알고리즘을 이용하여 입력된 칼라 영상을 두 개의 군집으로 분할하고 분할된 각 영역 분산을 이용하여 첫 번째 꽃 영역 후보를 획득한다. 다음은 두 개의 군집의 RGB값 평균 정보를 이용하여 배경과 꽃 영역을 분할한 후 앞선 과정에서 획득한 꽃 영역과의 교집합 연산을 해서 최종 꽃 영역을 추출한다. 마지막은 후처리 알고리즘을 이용하여 꽃 영역과 배경에 남아있는 잡음들을 제거하여 최종적인 꽃 영역을 결정 한다. 실험을 통해 Ground truth 이미지와 분할결과 이미지를 비교하여 성능을 평가하였다. 그리고 기존 이미지 분할 알고리즘과 비교분석을 통해 제안한방법의 우수성을 확인 하였다.

예레미야 32장에 나타난 ‘희망’ 연구

오강일 한국성서학연구소 2015 성서마당 : 한국교회를 위한 성경연구지 Vol.- No.115

국립공원 탐방안내소 기능평가를 통한 이용활성화 방안 연구 -McManus의 커뮤니케이션 이론을 중심으로-

오강임 ( Kang Im Oh ),조우 ( Woo Cho ),이경재 ( Kyeong Jae Lee ) 한국환경생태학회 2004 한국환경생태학회지 Vol.18 No.2

스마트 장치에서 비접촉식 전위계차 센서 신호를 이용한 동작 인식 기법

오강한,김수형,나인섭,김영철,문창협,Oh, KangHan,Kim, Soohyung,Na, Inseop,Kim, Young Chul,Moon, Changhub 한국스마트미디어학회 2014 스마트미디어저널 Vol.3 No.2

본 논문에서는 스마트 TV, 스마트폰으로 대표되는 스마트 장치에서 비접촉식 전위계차 센서(CEPS)로부터 추출된 동작신호를 k-NN과 DTW 알고리즘을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 CEPS 신호는 칼만 필터를 이용해서 잡음을 제거해주고 정규화를 시켜준다. 다음 인식 속도를 향상시키고 분류에 방해되는 성분제거 하기 위해 PCA 알고리즘을 사용해서 신호의 차원을 축소시켰다. 그리고 k-NN과 DTW 알고리즘을 사용하여 인식 작업을 수행하였다. 실험 결과에서는 앞서 언급된 2개의 스마트 장치 환경 셋팅에 대해서 설명하고 각각의 환경에서 추출된 신호를 제안된 알고리즘에 의해서 인식을 하였다. 기존 인식 알고리즘의 결합과 분해를 통해 다양한 결과를 비교 분석함하고 90% 이상의 인식률을 달성함으로써 제안된 방법의 우수성을 증명하였다. This paper presents a novel approach to recognize human gestures using k-NN and DTW based on Con tactless Electronic Potential Sensor(CEPS) in the smart devices such as smart TV and smart-phone in the proposed method, we used a Kalman filter to remove noise on gesture signal from CEPS and a PCA algorithm is utilized for reducing the dimensionality of gesture signal without data losses. And then in order to categorize gesture signals, k-NN classifier with DTW distance measure is considered. In the experimental result, we evaluate recognition performance with CEPS gesutres signal form the above two types of smart devices, and we can successfully identify five different gestures with more than 90% of recognition accuracy.

관심영역 추정 및 색상/거리 특징기반 분류기를 이용한 꽃 영역 자동 분할

오강한,김수형,나인섭 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.9

이 논문에서는 입력 영상에서 꽃 영역을 관심영역 추정 과정과 색상/거리특징기반 분류기를 이용하여 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 크게 3가지 과정으로 구성된다. 첫 번째 과정은 관심 영역 추정 알고리즘 이용해서 꽃 영역과 배경(background)으로 대표되는 영역들을 추정한다. 두 번째 과정은 꽃 영역으로 추정된 영역에서 PCA(Principle Component Analysis) 알고리즘을 이용하여 특징을 추출한다. 마지막으로 GMM(Gaussian Mixture Model)과 K-NN(Nearest Neighborhood) 알고리즘을 이용해서 입력영상에서 꽃 영역을 분할하고 후처리 알고리즘으로 분할된 결과 영상에 남아있는 잡음들을 제거한 후 최종적인 꽃 영역을 결정한다. 실험을 통해 Ground-truth 영상과 분할결과 영상을 비교하여 성능을 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법의 인식률이 94%로 다른 알고리즘들보다 우수한 성능을 보였다. In this paper, we propose a flower segmentation algorithm using automatic flower area segmentation using classifier based on color/distance features and ROI estimation. The proposed flower segmentation method composed of three steps. In the first step, the system estimate ROI about foreground and background. In the second step, system makes features of foreground and background using previous part result is ROI using PCA algorithm. In the last step, GMM and K-NN categorizes all pixels in the input color image into two classes using information of mean and variance that we have in the second step. And post processing applied to remove noise in foreground and background. In order to evaluate of proposed method, we make ground-truth images about all experimental images and we estimate likeness score between ground-truth and segmented images to make performance score. The experimental results show that our proposed algorithm can produce satisfactory accuracy in flower area segmentation without any priori information. Our proposed method has achieved superior performance with 94% than other algorithms.

Text Line Segmentation using AHTC and Watershed Algorithm for Handwritten Document Images

오강한,김수형,나인섭,김광복 한국콘텐츠학회 2014 International Journal of Contents Vol.10 No.3

Text line segmentation is a critical task in handwritten document recognition. In this paper, we propose a novel text-line-segmentation method using baseline estimation and watershed. The baseline-detection algorithm estimates the baseline using Adaptive Head-Tail Connection (AHTC) on the document. Then, the watershed method segments the line region using the baseline-detection result. Finally, the text lines are separated by watershed result and a post-processing algorithm defines the lines more correctly. The scheme successfully segments text lines with 97% accuracy from the handwritten document images in the ICDAR database.

Unconstrained Object Segmentation Using GrabCut Based on Automatic Generation of Initial Boundary

나인섭,오강한,김수형 한국콘텐츠학회 2013 International Journal of Contents Vol.9 No.1

Foreground estimation in object segmentation has been an important issue for last few decades. In this paper we propose a GrabCut based automatic foreground estimation method using block clustering. GrabCut is one of popular algorithms for image segmentation in 2D image. However GrabCut is semi-automatic algorithm. So it requires the user input a rough boundary for foreground and background. Typically, the user draws a rectangle around the object of interest manually. The goal of proposed method is to generate an initial rectangle automatically. In order to create initial rectangle, we use Gabor filter and Saliency map and then we use 4 features (amount of area, variance, amount of class with boundary area, amount of class with saliency map) to categorize foreground and background. From the experimental results, our proposed algorithm can achieve satisfactory accuracy in object segmentation without any prior information by the user.