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OpenCV python으로 여러가지 필터 적용하여 영상 선명하게 만들기2025.05.061. 필터 적용을 통한 영상 선명화 이 프로젝트에서는 OpenCV와 Python을 사용하여 다양한 필터를 적용하여 흉부 X선 영상을 선명하게 만드는 방법을 다룹니다. 사용된 필터에는 GaussianBlur, Averaging, Laplacian, Sobel, Gamma Correction, Equalization 등이 있으며, 각 필터의 특성과 적용 방법, 그리고 최종 결과물을 보여줍니다. 코드 구현 과정과 실행 결과를 자세히 설명하고 있습니다. 1. 필터 적용을 통한 영상 선명화 영상 선명화를 위한 필터 적용은 다양한 방법으로 이...2025.05.06
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OpenCV를 이용한 공간 향상 기법 결합2025.12.161. 공간 필터링 기법 Laplacian 필터와 Sobel 필터를 이용한 영상 처리 기법을 설명합니다. Laplacian 필터는 영상의 엣지를 검출하고, Sobel 필터는 x, y 방향의 그래디언트를 계산하여 엣지를 강조합니다. 이러한 필터들을 조합하여 영상의 선명도를 향상시키는 과정을 단계별로 구현합니다. 2. 영상 선명화 알고리즘 입력 영상에서 Laplacian 필터 결과를 빼서 선명화된 영상을 생성하고, Sobel 필터 결과를 평균 필터로 부드럽게 처리한 후 곱하여 마스크를 만듭니다. 이 마스크를 원본 영상에 더하여 최종 선명...2025.12.16
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상담심리 연구의 매개효과와 조절효과 검증2025.12.171. 매개효과(Mediation Effect) 매개변인은 예측변인과 준거변인 관계를 설명하는 변인으로, 특정 개입이 효과적인 이유를 밝히고 상담 개입 전략 수립에 도움을 준다. 매개효과 검증을 위해서는 예측변인과 준거변인의 유의미한 관계, 예측변인과 매개변인의 유의미한 관계, 매개변인 통제 시 준거변인과의 유의미한 관계가 필요하다. 다중 회귀분석이나 SEM을 사용하며, Sobel 검증이나 부트스트랩 절차로 통계적 유의미성을 확인한다. SEM은 측정오차 통제, 모형 적합도 정보 제공, 높은 융통성의 장점이 있다. 2. 조절효과(Mod...2025.12.17
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회귀분석을 이용한 매개된 조절효과와 조절된 매개효과 검증2025.12.171. 조절된 매개효과(Moderated Mediation Effect) James와 Brett가 처음 제시한 개념으로, 간접경로에서 조절변수를 투입한 매개모형입니다. 매개변수의 매개효과가 조절변수 수준에 따라 달라지는 것을 의미하며, 독립변수의 간접적 효과 크기와 방향이 조절변수 수준에 따라 변화합니다. 회귀분석 기법을 통해 검증하며, 조절변수 투입에 따른 매개경로 변화를 확인하는 접근 방법을 따릅니다. 2. 매개된 조절효과(Mediated Moderation Effect) 독립변수와 종속변수의 인과관계가 조절변수 수준에 따라 다른...2025.12.17