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- 저자 : 윤숙(Sook Yoon) (검색결과 32 건)
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윤숙이(Sook-Yi Yoon) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.6
본 연구는 ‘지역사회’의 노인복지에 초점을 맞추어 창원시 마산회원구에 거주하는 지역 어르신들의 전반적인 생활실태 및 복지서비스에 대한 욕구를 파악함으로써 ‘어르신 맞춤형 복지서비스 개발’을 위한 기초자료를 수집하고, 나아가 지역사회 어르신들의 복지서비스 향상을 위한 정책적 제언을 하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해, 창원시 마산회원구의 60세 이상 어르신 600명을 대상으로 어르신들의 생활실태 및 복지욕구를 파악하고, 조사결과에 근거하여 지역사회 내 어르신들이 겪고 있는 다양한 문제들이 무엇인지 밝히고자 하였다. 분석결과, 지역사회내 홀몸어르신의 증가 및 열악한 경제상태, 만성질환, 자원봉사활동의 부재 등 사회참여의 부족, 취업연계서비스의 부족 등의 어려움을 가지고 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 어르신들의 복지욕구 해결을 위한 지방자치단체 차원의 정책적 과제를 제시하였다. The purpose of this study is to collect basic data for the development of welfare service customized for the elderly and furthermore provide policy suggestions for enhance welfare services for them in communities, and therefore, understanding local seniors entire life conditions and needs for welfare service, who live in Masanhoiwon-gu, Changwon-si. To this end, this study would attempt to examine their life conditions and needs for welfare, 600 senior citizens aged 60 or order in Masanheowon-gu, Changwon-si. The findings show that the community has had several difficulties such as increase of the elderly living alone and their poor economic status, chronic illness and lack of volunteer work. Based on them, this study proposed a policy agenda for municipalities to resolve the welfare needs of the elderly.
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신경회로망을 이용한 Rank-Order 필터의 구현과 성능 평가
윤숙,박동선,Yoon, Sook,Park, Dong-Sun 한국통신학회 2001 韓國通信學會論文誌 Vol.26 No.6
본 논문에서는 rank-order 필터의 구현을 위해 세 가지 신경회로망의 구조를 제시하고 분석하며 용도를 제안한다. 첫 번째 신경회로망을 이용하여 2-입력 정렬기를 제안하고 이를 이용하여 계층적인 N-입력 정렬기를 구성한다. 두 번째로 입력 신호간의 상대적인 크기 정보를 이용하여 학습 패턴을 구성한 후 역전파 학습 기법을 이용하여 구현되는 순방향 신경회로망을 이용한 rank-order 필터를 구현한다. 세 번째로 신경회로망의 구조의 출력층에 외부 입력으로 순위 정보를 가지도록 하는 rank-order 필터를 순방향 신경회로망을 이용하여 구현한다. 그리고 이러한 제안된 기술들에 대해 확장성, 구조의 복잡도와 시간 지연 등에서의 성능을 비교, 평가한다. 2-입력 정렬기를 이용하는 방식은 확장이 용이하고 비교적 구조가 간단하나 입력 신호들의 정렬을 위해 신경회로망은 순환하는 구조를 가지며 입력 신호의 수에 비례하는 반복 연산 후에 결과를 얻게 된다. 반면에, 순방향 신경회로망을 이용한 rank-order 필터의 구현 방식은 이러한 반복 연산으로 인한 시간 지연을 줄일 수 있으나 상대적으로 복잡한 구조를 가진다.
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윤숙(Sook Yoon),김재현(Jai Hyun Kim),이상일(Sangil Lee),정석원(Seokwon Jung),이상돈(Sangdon Lee),최종명(Jongmyung Choi),조현경(Hyunkyung Cho) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.4
강강술래는 다양한 장단, 반복되는 선율, 놀이를 통한 공동체 의식의 함양으로 교육적 활용가치가 높은 전통 문화 교육의 소재라 할 수 있다. 전래놀이로서의 중요성을 인식하면서도 구체적인 방식과 자료가 체계적으로 정리되어있지 않아 지도하는데 어려움을 겪고 있으며, 학생들의 경우에도 많은 흥미를 느끼지 못하고 있다. 이에 강강술래의 구성을 종전보다 체계적으로 분석하고 이를 토대로 아이들의 흥미를 이끌어낼 수 있도록 재구성하여 대중적인 현대적 생활 스포츠로의 콘텐츠를 개발하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 초등학교에서의 강강술래의 지도 실태와 아이들의 강강술래에 대한 관심도를 조사·분석하였고 강강술래를 구성하는 놀이에 대해 놀이를 수행하였을 때의 운동효과를 분석하였다. 이러한 기초 분석을 토대로 특수 목적을 위한 군무로서의 재창조 가능성을 제시하였고, 또한 강강술래에 대중성을 입히기 위한 강강술래가 가지는 진화론적 다양성과 모듈식 구조를 반영한 놀이자 지향 강강술래 구성 시스템의 모델을 제시하였다. Ganggangsulae, a traditional Korean circle-dance play, is valuable as the material for learning the traditional culture. Most people realize the importance of the Ganggangsulae as the traditional play. However, schools have experienced difficulties in teaching the Ganggangsulae to students since students are not interested in it due to the lack of systematic and proper instruction methods. In order to develop these methods, it is required to enforce researches in reinventing traditional Ganggangsulae into modern and popular life sports based on various scientific analyses. In this paper, we analyze the current instruction methods and the corresponding effects in teaching Ganggangsulae in the elementary schools. Also the effect of exercise is also analyzed for each play of Ganggangsulae. Based on these analyses, we present a model of player-centric Ganggangsulae system which can be reorganized its plays for a specific purpose. The proposed model characterizes Ganggangsulae in terms of the evolutionary variety and modular structure.
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디지털 마모그램에서 형태적 분석과 다단 신경 회로망을 이용한 효율적인 미소석회질 검출
신진욱,윤숙,박동선,Shin, Jin-Wook,Yoon, Sook,Park, Dong-Sun 한국통신학회 2004 韓國通信學會論文誌 Vol.29 No.3C
유방암은 최근에 빠르게 증가하고 있는 여성 암중의 하나이며 그 발명원인이 불명확하여 조기 검출만이 생존율을 높일 수 있는 유일한 방법이다. 본 논문에서는 효율적으로 미소석회질의 의심 영역을 검출할 수 있는 방법에 대하여 설명한다. 본 논문에서는 디지털 마모램 영상에 대한 통계적 분석으로부터 일반적인 미소석회질의 특성을 분석한 후 분석된 자료를 이용하여 다단 신경망을 구성한 후 의심영역으로 간주되는 ROI를 검출한다. ROI 검출을 위하여 4단계로 구성되는 알고리즘을 제안하며 전처리 과정, 다단계 thresholding, 선형필터를 이용한 1차 미소석회질 선별작업, 다단계 신경망을 이용한 2차 미소석회질 검출이 포함된다. 선형필터를 이용한 1차 선별작업에서는 모든 미소석회질을 검출할 수 있었고 유방조직 제거를 통한 신경망에서의 작업처리 감소율이 86%로 나타났다. 2단 신경망을 이용한 2차 미소석회질 검출단계에서 첫 번째 신경망에서는 미소석회질의 형태적 특성을 기반으로 11개의 특징 값들을 정의하였으며 모든 데이터에 대한 실험 결과 평균 96.66%의 인식률을 보였다. 그리고 두 번째 신경망에서는 첫 번째 인식 결과 값과 미소석회질의 군집특성을 이용하기 위해 첫 번째 인식결과를 토대로 조사된 군집분포 여부를 특징 값으로 사용하였으며 그 결과 1차 신경망보다 높은 평균 98.26%의 인식률을 보였다. The mammogram provides the way to observe detailed internal organization of breasts to radiologists for the early detection. This paper is mainly focused on efficiently detecting the Microcalcification's Region Of Interest(ROI)s. Breast cancers can be caused from either microcalcifications or masses. Microcalcifications are appeared in a digital mammogram as tiny dots that have a little higher gray levels than their surrounding pixels. We can roughly determine the area which possibly contain microcalifications. In general, it is very challenging to find all the microcalcifications in a digital mammogram, because they are similar to some tissue parts of a breast. To efficiently detect microcalcifications ROI, we used four sequential processes; preprocessing for breast area detection, modified multilevel thresholding, ROI selection using simple thresholding filters and final ROI selection with two stages of neural networks. The filtering process with boundary conditions removes easily-distinguishable tissues while keeping all microcalcifications so that it cleans the thresholded mammogram images and speeds up the later processing by the average of 86%. The first neural network shows the average of 96.66% recognition rate. The second neural network performs better by showing the average recognition rate 98.26%. By removing all tissues while keeping microcalcifications as much as possible, the next parts of a CAD system for detecting breast cancers can become much simpler.
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타원 모델링과 칼라정보를 이용한 효율적인 머리 추적 시스템 구현
박동선,윤숙,Park, Dong-Sun,Yoon, Sook 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.38 No.6
본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다. In this paper, we design and implement a system which recognizes and tracks a human head on a sequence of images. In this paper, the color of the skin and ellipse modeling is used as feature vectors to recognize the human head. And the modified time-varying edge detection method and the vertical projection method is used to acquire regions of the motion from images with very complex backgrounds. To select the head from the acquired candidate regions, the process for thresholding on the basis of the I-component of YIQ color information and mapping with ellipse modeling is used. The designed system shows an excellent performance in the cases of the rotated heads, occluded heads, and tilted heads as well as in the case of the normal up-right heads. And in this paper, the combinational technique of motion-based tracking and recognition-based tracking is used to track the human head exactly even though the human head moves fast.
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