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Stereo Vision For Semiconductor Chip Inspection

제목 : 반도체 칩의 정밀한 높이 측정을 위한 스테레오 비전 알고리즘 ( An Accurate Stereo Vision Method for Measuring the Height of Semiconductor Chips . ) Key words : stereo vision, 3D vision, inspection, data adjustment 발표자 : 김영두 소속 : 한국기술 교육 대학교 C.V.I.P. LabContents 1. 서론 2. 스테레오 비전 시스템 3. 제안 방법 4. 실험 5. 결론서 론 반도체 공정과정에서 불량 검출은 완제품의 품질 개선에 중요한 역할을 한다 . 기존의 2D 기반의 검사방식은 높이 정보를 통해 불량 유무를 검출해야 하는 검사 장비에 부적합 하다 . 스테레오 비전은 카메라로부터 측정 하고자 하는 물체까지의 거리 정보 획득을 위해 이용된다 . 스테레오 비전을 통한 높이 측정 법은 카메라 캘리브레이션 , 카메라 정렬과 매칭점을 찾는 과정이 필요하다 .스테레오 비전을 이용한 측정 방법의 한계점 높이 측정 과정의 각 단계의 오차가 최종 측정 결과 값에 큰 영향을 미친다 . 반도체 칩과 같이 작은 물체의 높이 정보를 얻는데 적용하기 어렵다 .스테레오 비전 시스템 두 카메라가 소프트웨어 적으로 정렬되어 있을 경우 간단한 삼각법을 통해 카메라로부터 측정 물체까지의 거리 정보를 얻을 수 있다 .삼각법을 통한 거리 값좌표변 환 카메라에서 물체까지의 거리 정보를 물체의 바닥면으로부터 높이 값으로 변환물체의 높이 측정 과정 1. 카메라 캘리브레이션 2. 카메라 정렬 3. 매칭점 찾기 4. 삼각법을 통한 높이 측정 5. 좌표 변환 소프트웨어적인 카메라의 정렬을 이용한 높이 측정법은 의 복잡도를 갖는 매칭 점을 찾는 과정을 의 복잡도로 낮춰 준다 .제안 방법 미리 알고 있는 물체의 높이와 측정된 물체의 평균 값을 이용해 측정된 데이터를 재조정하는 모델을 설정한다 .평균 값을 이용한 측정값 조정 모델제안된 방법을 이용한 3D 높이 측정 과정 이미 높이를 알고 있는 물체의 측정 값의 평균 값과 참값을 이용해서 측정 값 조정 모델을 설정한다 . 조정 모델 설정 단계 1. 임의의 물체의 높이를 측정하기 위해 두 카메라로부터 물체의 이미지를 얻어온다 . 2. 두 카메라의 이미지로부터 물체의 매칭점을 추출한다 . 3. 비젼 시스템을 통해 임의의 물체의 높이 값을 측정한다 . 4. 측정 값 조정 모델을 통해 측정된 값을 조정 한다 . 측정 단계실 험 카메라 : Teli CS8420 CCD 렌즈 : CCTV f=25 mm 프레임 그레버 : Matrox , Meteor-II/Multi-Channel 이미지 해상도 : 640(H ) x 480(V) 이다 .높이 1.26 mm 높이 1.38 mm 높이 2.3 mm 측정 대상실 험 카메라 캘리브 레이션 , 카메라 정렬 : Matlab tool box 특징 점 추출 : SIFT 측정 값 조정 설정을 위해 미리 알고 있는 게이지 블록 위에 캘리브 레이션 플레이트를 올려 놓고 반복 실험 하였다 . 왼쪽 카메라 오른쪽 카메라 초점 거리 X, Y 방향 3235, 3235 카메라 중심 (X, Y) (1257, 260) (232, 260) 카메라간 거리 (mm) 42.25 캘리브레이션 플레이트 정렬된 카메라의 파라미터 값게이지 블록 측정 결과 값 참 값 평 균 표준 편차 최대 값 최소 값 % 오차 1 1.1385 0.1389 1.1665 1.1089 16.65 1.25 1.3784 0.1288 1.4077 1.3570 12.62 1.50 1.6439 0.1444 1.6715 1.6215 11.43 2.00 2.1228 0.1232 2.1436 2.0968 7.18 참 값 평 균 표준 편차 최대 값 최소 값 % 오차 1 1.0379 0.0392 1.0642 1.0101 6.42 1.25 1.2631 0.0163 1.2906 1.2430 3.25 1.50 1.5122 0.0168 1.5382 1.4912 2.54 2.00 1.9618 0.0392 1.9813 1.9374 3.13 측정 값 조정 값반도체 칩 측정 결과 값 참 값 평 균 표준 편차 최대 값 최소 값 % 오차 1. 26 1.3919 0.1329 1.4480 1.3353 14.92 1.38 1.4908 0.1130 1.5494 1.4279 12.27 2.30 2.4790 0.1817 2.5345 2.3842 10.20 참 값 평 균 표준 편차 최대 값 최소 값 % 오차 1.26 1.2731 0.0202 1.3259 1.2203 5.23 1.38 1.3660 0.0249 1.4209 1.3070 5.29 2.30 2.2917 0.0306 2.3438 2.2029 4.22 측정 값 조정 값결 론 스테레오 비전을 이용한 높이 측정 방법은 주변 환경의 조그만 변화에 민감하기 때문에 정밀한 측정이 요구되는 반도체 부품 검사기에 적용하기 어렵다 . 측정 값의 평균 값을 이용한 측정 값 재조정 모델은 스테레오 비전 방법의 측정 오차를 줄이는데 이용될 수 있다 . 제안된 방법은 반도체 칩의 리드나 패드와 같은 좀 더 정밀한 측정값이 요구되는 분야에 적용 하는 데는 한계점이 있다 .[1] S. Bahadori and L. Iocchi .: “A Stereo Vision System for 3D Reconstruction and Semi-Automatic Surveillance of Museum Areas,” 2007. (University-funded study). [2] N. Uchida, et. al.: “3D Face Recognition Using Passive Stereo Vision,” in Proc. of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), vol.3, no.2, pp.950-953, 2005. [3] P. Shrivasthava and P.R. Vundavilli , “An Approach for 3D Reconstruction of Environment Using Stereo-Vision System,” in Proc. of the IEEE Region 10 Colloquium and the Third International Conference on Industrial and Information Systems, pp.1-7, 2008. [4] Z. Zhang, “A Flexible New Technique for Camera Calibration,” in Proc. of the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.22, no. 11, pp.1330-1334, 2000. [5] R. Hartley, “Theory and Practice of Projective Rectification,” International Journal of Computer Vision, vol.35, no.12, pp.115-127, 1999. [6] R. A. Lande and N. A. Thacker, “Tutorial: Overview of Stereo Matching Research,” from Tina Memos: Human and Machine Vision [7] J.Y. Bouguet , “Camera Calibration Toolbox for Matlab ”. [8] D. G. Lowe, “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints ,” International Journal of Computer Vision, vol.60, pp.91–110, 2004. [9] R. Hartley and A. Zisserman , “Multiple View Geometry in Computer Vision,” Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2006. 참 고 문 헌질 문{nameOfApplication=Show}

공학/기술| 2013.08.23| 19페이지| 5,000원| 조회(119)

inspection, 스테레오 비전, Stereo Vision, thesis, 3D Reconstruction

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Adaptive Stereo Vision Algorithm for Measuring

Abstract Stereo vision algorithm is used to measure the distance between a fixed camera and an unknown object. Stereo vision method is suitable for giving an approximate measure of distance between a fixed camera and an object. Therefore, this method is inappropriate for an inspection application where very accurate results are needed. In this paper, the researchers propose an adaptive method suitable for measuring the height of small objects, such as microchips, with high accuracy. 1. Introduction Nowadays machine vision based systems are becoming popular. A vision based system has several advantages. First, it is fast due to the development of a powerful camera system and computer. It is suitable for industrial system that needs real time inspection. Second it is very flexible. For the last few decades, a lot of vision algorithms have been developed, such as feature detection<중 략>Figure 7. Measurement session. 3.4. 3D measurement process of the proposed system The process of the 3D measurement for proposed adaptive vision system can be summarized as follows. There are training session and measurement session. A. Training session 1. Obtain the images of a known object from the left and right cameras. 2. Extract the matching points of the feature of the object from the left and right images. 3. Estimate the height of a known object from the vision system. 4. Estimate optimal weight vector using LMS method.

공학/기술| 2013.08.23| 4페이지| 5,000원| 조회(105)

inspection, 스테레오 비전, openCV, Stereo Vision, adaptive filter

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버추얼메이크업_프로젝트제안서

연구프로젝트 공모 신청서클러스터지능융합 클러스터개발책임자성 명조태훈직 위교수학 위박사소 속컴퓨터공학부전 공컴퓨터연 구 기 간2009 6 월 ～ 2009년 12 월 ( 7 개월)신청개발비연 도신 청 액개발비 합계15,000천원2010년도15,000천원본인은 “ ASM에 기반한 Virtual Makeup 프로그램을 iPhone과 Android 폰에서 구현 ” 과제를 수행하고자 사업계획서를 제출하며, 연구과제가 결정될 경우 귀 원에서 정한 제반 사항을 준수하여 충분한 개발성과를 거둘 것을 서약합니다.2010 년 5 월 일연구책임자 조 태 훈 (인)상기 신청자는 재능이 우수하고 연구의욕이 왕성하여 소기의 개발성과를 거둘 수 있다고 인정되기에 대학원의 연구프로젝트 공모사업 선정대상자로 추천하며, 선정되는 경우 소정의 기관장 책무를 이행하겠습니다.2010 년 5 월 일클러스터장 : 김 한 종 직인한국기술교육대학교 대학원장 귀하Ⅰ. 연구내용ASM(Active Shape Model)에 기반한 Virtual Makeup 프로그램을 Iphone과 Android폰에 구현.1. 연구목적여성 화장품은 종류와 색상이 다양하다. 때문에 여성 화장품을 구매하기 위해선 자신에게 맞는 화장품인지 확인해볼 필요가 있다. 하지만 온라인을 통해 여성 화장품을 구매할 경우, 자신에게 맞는 화장품인지 확인하는 것이 어렵다.온라인으로 화장품을 구매하기 전에, 자신의 사진에 화장품을 적용해 볼 수 있다면 자신에게 맞는 제품을 찾기가 수월할 것이다. 여기에 언제 어디서든 사용할 수 있는 모바일 장치 상에서 이러한 프로그램을 이용할 수 있다면 온라인 구매의 장점을 극대화 시킬 수 있을 것이다.그림 1 스마트 폰의 시장 점유율 비교2010년 1분기 스마트폰 OS 시장에서 가장 눈여겨 볼 내용은 Android OS의 급성장이다. BlackBerry의 RIM은 1.2% 하락, Microsoft는 전년대비 3.4% 하락인데 비해 Android는 전년대비 1.6%에서 9.6%로 가장 큰 증가세를 보였다. 또 iPho의 강세가 뚜렷하다.(그림 1) 그만큼 사용자의 관심이 Android와 iPhone에 크다는 것을 알 수 있다.본 연구의 목적은 iPhone과 Android폰에서 가상의 화장 어플리케이션을 구현하여 온라인으로 화장품 구매를 원하는 사람들에게 방문구매와 온라인 구매의 이점을 동시에 제공하는 것이다.2. 기본방향최근에 국내외 화장품 회사들은 인터넷서비스를 통해 자사의 화장품을 가상으로 적용해 볼 수 있는 메이크업 프로그램을 제공을 하고 있다. (그림 2) 하지만 이런 프로그램은 데스크 탑 환경에 최적화 되어 있기 때문에 스마트폰 상에서 구동하는데 어려움이 있다.그림 2. 가상 메이크업 프로그램스마트 폰에서 Virtual Makeup 프로그램을 구현하기 위해서는 사용자의 사진에서 얼굴 윤곽을 추출한 후 화장 효과를 적용하는 프로그램을 구현해야 한다. 여기서 사용자의 사진으로부터 얼굴 윤곽을 추출하기 위해 ASM 알고리즘을 이용한다. 기존에 Virtual Makeup 프로그램은 사용자가 수동적으로 몇 개의 특징 점을 정확히 선택해야 하는 불편한 점이 있다. 하지만 ASM 알고리즘을 이용할 경우에는 사용자의 입력 없이 얼굴 전체 윤곽을 자동으로 찾을 수 있고 정확도 또한 상당히 높다.스마트폰에 최적화된 가상 메이크업 프로그램을 구현하기 위해서 ASM을 직접 스마트폰 상에 포팅을 통해 클라이언트 프로그램으로 구현하는 방법이 있다. 하지만 ASM을 스마트폰에 포팅 하는데 많은 어려움이 있다. 또 포팅이 되어도 많은 연산이 필요하기 때문에 ASM을 데스크 탑에 비해 제한적인 하드웨어 성능을 내는 스마트폰에서 동작시키는 것도 부담이 된다.본 연구는 ASM을 이용한 얼굴영역 추출을 웹서비스로 구축하여 스마트 폰에서그림 3 시스템 기본 구조 획득한 사용자의 얼굴 이미지를 웹서비스 호출을 통해 서버로 보내고 서버로부터 ASM 연산으로부터 획득된 얼굴윤곽의 포인트를 받아오는 방법을 이용할 것이다. (그림3)그림3의 구조를 이용하면 ASM을 스마트폰으로 포팅해야 하는 어려움을 줄일 수 있는 장점이 있다.3. 내용구성그림3에서처럼 기본적인 시스템의 구조는 이미지로부터 ASM연산을 통해 얼굴윤곽 포인트를 반환해주는 서버와 이러한 포인트를 이용해서 화장품 종류별(Foundation, blush, mascara, eye shadow, eye liner, eye pencil, lip stick, lip liner 등) 화장 효과를 적용하여 사용자에게 보여주는 클라이언트 구조로 되어 있다.여기서 웹을 통해 얼굴윤곽 포인트를 얻는 방법과 스마트 폰에서 얼굴윤곽 포인트를 통해 사용자 이미지에 화장 효과를 적용하는 과정을 좀 더 세부적으로 구성할 필요가 있다.그림 4 . 스마트폰 상에서 동작그림4는 스마트폰에서 이미지의 Binary값을 획득한 후에 화장 효과를 적용하여 화면에 출력하는 전체적인 과정을 크게 두 가지 단계로 나누고 있다.첫 번째 과정은 사용자의 이미지를 서버로 보내서 얻은 얼굴 윤곽 포인트를 버퍼에 저장하는 과정까지이다. 세부적으로, 스마트폰 내부에 장착된 카메라로부터 촬영된 사용자의 얼굴 이미지는 Binary값으로 프로그램 내부의 버퍼에 저장이 된다. 이 Binary값은 Base64로 인코딩된다. 인코딩된 결과는 Soap를 통해 서버로 전달된다. 서버에서는 전달받은 이미지 데이터를 다시 Binary값으로 디코딩 한다. 디코딩된 Binary값은 ASM 연산을 통해 얼굴 윤곽 포인트를 생성한다. 얼굴윤곽 포인트는 다시 Base64로 인코딩되어 Soap를 통해 클라이언트로 전달된다. 클라이언트로 전달된 데이터를 parsing하게 되면 원본 이미지에서 68개의 얼굴 윤곽 포인트가 (x,y)의 쌍으로 나오게 된다. 얼굴 윤곽 포인트는 버퍼에 저장된다.두 번째 과정은 얼굴윤곽 포인트를 기반으로 화장품의 효과를 사용자의 이미지에 보여주는 과정이다. 세부적으로, 첫 번째 과정을 통해 버퍼에 저장된 얼굴윤곽 포인트를 이용하여 화장품 종류별 마스크(얼굴전체, Lip Line, Eye Line, 눈, 볼 등)를 생성한다. 그리고 원본 이미지의 부위별 영역에 차 및 방법ASM알고리즘을 이용하여 Virtual Makeup 프로그램을 구현 하는 방법에 대한 연구를 기본으로 한다. 이 부분에 대한 연구가 끝나면 iPhone과 Android폰 각각에 Virtual Makeup 프로그램을 구현 한다. 스마트폰 상에 Virtual Makeup 프로그램을 구현할 때는 앞서 언급했던 웹서비스를 사용하여 구현한다. 스마트폰 상에서 핵심 기능이 구현이 된 후, 스마트폰에서 이 프로그램에 맞는 UI 구조를 통해서 Virtual Makeup 프로그램을 완성한다.5. 연구추진 전략 및 세부내용1. ASM알고리즘을 이용한 얼굴 영역 추출1.1 Viola Jones Face Detection 알고리즘을 이용하여 사진에서 전체적인 얼굴 영역을 찾는다. Viola Jones Face Detection 알고리즘은 OpenCV를 이용하는데 느리지만 정확도가 높다.(그림5)1.2 얼굴 영역 추출 알고리즘은 ASM 알고리즘을 사용한다.ASM 알고리즘은 전에 얼굴 영역에서 이마를 제외한 얼굴 외곽, 눈, 눈썹, 코, 입술부분을 68개의 점으로 나타낸다.(그림 6)그림 5 Viola Jones Face Detection 그림 6 ASM2. 얼굴 영역 포인트를 이용한 화장 효과 적용2.1 ASM을 이용해서 찾은 68개의 얼굴영역 포인트를 이용해 각각의 화장이 필요한 부분으로 나누어 얼굴전체, Lip Line, Eye Line, 눈, 볼 등의 마스크를 제작한다. 볼 터치 같은 경우에는 화장을 하는 중심으로부터 멀어 질수록 옅어지도록 해야 하므로 블러링을 통해 중심과 외곽이 차이가 나는 마스크를 제작한다.2.2 ASM을 통해 제작한 마스크를 이용해 화장을 단순히 사진에 입혔을 경우 부자연스러운 화장이 되므로 사용자의 피부톤을 이용하여 자연스러운 화장이 될 수 있도록 한다.3. 스마트 폰을 이용한 Virtual Makeup 프로그램 구현3.1 iPhone과 Android 폰에 대한 각각의 플랫폼에 대해 연구한다.그림 7 iPhone OS의 계층구조(좌), And 방법에 대해 연구한다.3.2.1 이미지 처리 API를 다루는 방법에 대해 연구 : Virtual Makeup 프로그램은 이미지에 대한 처리를 하는 부분이 많다. 아이폰과 안드로이드 폰에서 제공해주는 이미지 관련 API를 프로그램의 구조에 맞게 효율적으로 사용하는 것은 프로그램의 동작속도 향상을 위해 중요한 부분이다.3.2.2 웹 관련 API를 이용하는 방법에 대한 연구 : Virtual Makeup 프로그램은 서버로부터 얼굴윤곽 획득을 위해 Soap를 이용한 웹서버 호출을 필요로 한다. 때문에 스마트폰에서 웹 호출을 처리하는 부분에 대한 연구가 필요하다.4. 스마트폰에서 Virtual Makeup 프로그램에 최적화된 UI구조스마트폰에서는 사용자가 UI와 상호작용을 하면서 제한된 화면만을 출력해 줄 수 있다. 때문에 효율적인 UI배치를 하는 것은 중요한 일이다. 그리고 Virtual Makeup은 여성 화장품을 다루고 있다. 여성화장품의 종류가 다양하고 얼굴에 적용 범위도 다양하다. 이런 다양한 여성화장품의 효과를 효율적으로 처리할 수 있는 UI구조를 사용하는 것은 중요한 일이다.5. 프로그램 최적화에 대한 연구프로그램의 최종 마무리 단계에서 불필요한 부분이나 구조적으로 개선될 수 있는 부분에 대해 연구한다. 프로그램 최적화를 통해 실제 상용화 될 수 있는 단계까지 프로그램 수준을 끌어 올린다.6. 연구결과의 기대효과, 활용방안 및 정책제언최근에 iPhone과 Android 폰의 출시로 모바일 시장에서 스마트폰 시장의 점유율이 높아지고 있다. 그리고 모바일 폰 구매자 들은 스마트폰, 특히 iPhone과 Android 폰을 구매하려는 사람들이 꾸준히 증가하고 있다. 때문에 스마트폰은 다양한 어플리케이션이 활용될 수 있는 주요 시장으로 성장하고 있다.Virtual Makeup프로그램을 iPhone과 Android폰에서 사용할 수 있다면 최근에 안드로이드 폰과 스마트 폰에 대한 구매량이 늘어나는 만큼, 이 두 스마트폰을 소지한 여성들을 타겟으로 한 Virtual M.

공학/기술| 2013.08.23| 5페이지| 10,000원| 조회(133)

프로젝트, Mobile, Application, 제안서, asm, app, open..

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ASM Virtuall Makeup, Post Material (PPTX file)

Title: Virtual Make-up program Using A.S.M. Algorithm implemented for Iphone Key words : A.S.M., Make-up, Iphone , Web service Contents 1. Introduction 2. Body 2.1 Active Shape Model 2.2 Virtual Make up Algorithm 2.3 Basic Structure for Iphone 3. Simulation 4. ConclusionIntroduction x = x_mean + Pb ref[1] x : shape model x_mean : mean of the aligned training examples Pb : shape parameter Figure1. Land mark points There are some programs that supply virtual make up program, but mostly limited to PC based web application. From A.S.M. algorithm, it is possible to find feature point of the face to apply the cosmetic (3) Using web based structure, virtual make up program can be implemented for Iphone appliaction . Active Shape ModelVirtual Make up algorithm ① Input i mage included facial area . ② Extract land mark which means feature points of the face with ASM algorithm. ③ Create facial area mask depends on the size of mouth, eyes, cheek. ④ Apply blending effect to the facial area mask.Blending Controller Web Landmark View Basic Structure for Iphone Facial area Mask Servier (Desktop) ASM Client( Iphone ) ① Sending message from Controller to web object. ② After sending image data from Web object to Server, receive the Landmark points from Server. ③ Create View from Controller. ④ Apply Make-up effect to the RGB buffer of the View depends on facial area Mask. ⑤ Display the result Image applied make-up effect.Simulation Figure 6. Landmark points figure 7. Foundation effectSimulation Figure 6. Foundation, Lib stick effect figure 7. Foundation, Cheek, Lib liner, Eye shadow effectConclusion From A.S.M. algorithm, it is possible to find feature point of the face to apply the cosmetic There are some programs that supply virtual make up program, but mostly limited to PC based web application Using web based structure, virtual make up program can be implemented for Iphone appliaction . Expectation: .reference [1] T. F. Cootes , C. J. Taylor, D. H. Cooper and J. Graham, Active Shape Models - Their Training and Application, Computer Vision and Image Understanding, vol.61, no. 1, pp.38-59, Jan. 1995. [2] http://www.milbo.users.sonic.net/stasm [3] 구자명 , ASM 기반의 얼굴 특징 영역 추출 및 변형된 알파 블렌딩을 이용한 가상 메이크업 프로그램Touch Event CGLayer Layer1 Layer4 Layer2 Layer3 area[ touchedIndex ] 2 1 4 3 touchedIndex : Selected landmark object array event class Landmark controlController WebRequest Landmark Image Process.c CusView MakeUp.c object Implement source Structure for Iphone{nameOfApplication=Show}

공학/기술| 2013.08.23| 10페이지| 5,000원| 조회(92)

asm, openCV, Virtual Makeup, Post material, pptx file

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취업문제분석과 해결을 위한 방법

Part 1 팀규칙에서 - 문제의 도출까지 발표순서: 김설아, 김영두, 이봉기, 서성진 Part 2 멘토링에 대해서 구체적인 내용 발표순서: 최영근, 송주혜(발표 마무리)목 차 Contents1. 팀원소개kut 취업문제서성진 디공 06 3대 조장, 문서,디자인2 팀 운영 규칙2-1 팀 운영 규칙팀 회의에 적극 참여한다. 팀 회의의 주제와 진행방향을 명확히 한다. 회의 전 사전 조사 후 회의에 임한다. 능동적인 자세로 임한다. 약속시간은 엄수한다.kut 취업문제적극적인 참여!표 현전체적 구조와 개념 설명 후 세부사항 설명 같이 문제를 해결하고자 하는 마음으로 집중상대와 개인적 교감상대와 신뢰 수준을 고려하여 표현 신뢰를 쌓을 수 있도록 설명내용과 상황에 맞는 Voice Communication적절한 Body Communication을 이용2-2 의사 소통 규칙kut 취업문제3 팀 활동 과정관심영역3-1 팀 활동 일정kut 취업문제자료발견문제발견아이디어해결방안최종정리PT제작리허설3-2 팀 활동 과정kut 취업문제관심영역 발견 단계 (조장 : 이봉기)자료 발견 단계 (조장 : 이봉기)수업시간 : 브레인스토밍 및 브레인 라이팅을 통해 팀원의 관심사 판단1차 모임. 마인드맵, 브레인 라이팅 완성= 결과를 그룹화 함2차 모임. 창업 문제에 대한 조사방법 및 계획 작성수업시간 : 창업 문제의 자료 조사계획에 대한 피드백= 교수님 지도 후, 창업 취업 문제로 변경3차 모임. 취업 문제에 대한 조사 방법 및 계획 결정 취업 문제와 관련된 인터넷자료, 신문기사, 설문 자료 등에 대한 개별 역할 분배한기대 100명을 대상 으로 설문조사 실시 개별 조사를 한 후 자료 취합kut 취업문제문제 발견 단계 (조장 : 차영근)4차 모임. 브레인스토밍을 통한 취업 관련 문제 도출5차 모임Ⅰ. 히트기법을 이용하여 문제 정의문 도출= Hit를 뽑아내는 것, 결집을 구분하는 것 에 대한 의사결정 수행아이디어 발견 단계 (조장 : 차영근)결집1~4 중, 결집1. 개인의 태도와 가치관을 변화시켜 취에 대한 문제해결 방안 결정결집1에 대한 구체적 방안 중에서 하나 결정= 멘토링 시스템의 구축 방안으로 결정3-2 팀 활동 과정kut 취업문제해결 방안 발견단계 (조장 : 서성진)7차 모임. FMEA, QFD, 벤치마킹에 대한 자료 조사8차 모임. 멘토링 구축을 위한 판단기준, 구체적 실행 방안, 실행의 장애요소 및 제약사항, 기대효과에 대해 토의.멘토링의 실행 방안으로 홈 커밍데이 온라인카페 개설 지도교수 면담 체계화 분류 후 의견수렴실행 계획 단계 (조장 : 송주혜)9차 모임. 멘토링 시스템 구축에 대한 영역별 추진전략 각 단계의 지원세력, 장애세력 생각하기 5W-1H를 이용한 단계 별 추진 전략의 통합10차 모임. PPT 작성 발표연습멘토링 시스템에 구축 에 대한 영역별 추진 전략에 대한 토의 PPT 발표에 대한 계획3-2 팀 활동 과정4 팀 활동 내용4-1 관심 영역 발견4-1 관심 영역 발견: Mind Map4-1 관심 영역 발견: Brain Writing교 육국 가문 화세 계연 예자 살인 권비 리취업환 경사 회vehicle취 업4-2 자료의 발견4-2 자료발견kut 취업문제1) 자료조사 내용 및 방법 결정결과현상kut 취업문제2) 인터넷 조사특정 기업 위주로 취업 인력이 몰리는 현상글로벌 경제 위기로 인한 취업률 감소고졸자 취업기회 감소무분별한 어학연수신용 불량 대학생 증가4-2 자료발견kut 취업문제3) 설문 조사 한기대 취업 문제에 대한 경향 분석 (한기인 60명 무작위 추출)희망하는 취업기관: 대기업 16명취업 고려사항: 꿈 비전 24명투자하고 싶은 곳: 자기계발 34명한달 평균 독서량: 1권 31명하루 평균 영어 공부 시간: 안 한다 22명4-2 자료발견kut 취업문제4) 자료 분석But 턱없이 부족한 독서량 어학공부에 투자하는 시간이 적음자신의 능력을 계발하는 일에 관심 좋은 조건으로 취업을 하고자 하는 경향 꿈과 비전이 가장 중요한 고려 요소취업문제에 대한 인식은 있으나, 취업을 위한 행동변화가 없는 상태4-2 자료발견4-3 문제의 발견4릴 수 있을까? . 청년실업이 넘쳐나는 가운데 중소기업이 여전한 구인난을 보이는 이유가 무엇일까? 최종 합격자의 입사거부 및 신입사원의 이탈은 왜 일어나는 것일까? . . 어떻게 중 고등학교 교육과정과 대학교육과정에서 외국어 수업을 강화할 수 있을까? 어떻게 하면 자녀들에 대한 부모님들의 극단적인 유학 결정을 줄일 수 있을까?kut 취업문제단계 2. Hit 1.어떻게 하면 미취업자를 빨리 취업시킬 수 있을까? 2.어떻게 하면 지방대 취업난을 막을 수 있을까? 7.어떻게 하면 현장실습 제도를 개선시킬 수 있을까? 8.어떻게 하면 취업률 하락에 대응할 수 있을까? 9.어떻게 하면 기업에서 요구하는 인재가 될 수 있을까? 12.어떻게 하면 다양한(이색) 직종을 알려서 직업관을 바꿀 수 있을까? 13.어떻게 하면 중소기업에 합격해 놓고 입사를 거부하는 구직자의 수를 줄일 수 있을까? 16.중소기업의 구인난에도 불구하고 지원자들의 대기업 선호도가 높은 이유는 왜 일까?kut 취업문제4-3 문제발견kut 취업문제4-3 문제발견단계 3. 결집kut 취업문제4-3 문제발견개인어떻게 하면 개인의 태도와 가치관을 변화 시킬 수 있을까?어떻게 하면 학교 차원의 대책을 마련할 수 있을까?국가학교기업어떻게 하면 기업 차원의 대책을 마련할 수 있을까?어떻게 하면 국가 차원의 대책을 마련할 수 있을까?단계 4. Hot spots단계 5. Hot spots 재 진술kut 취업문제4-3 문제발견What is 개인의 태도와 가치관?독서량규칙적인 생활영어공부스 펙한기인들의 취업을 향한 행동의 변화 유도취업문제에 대한 자극제가 필요4-4 아이디어 발견4-4 아이디어 발견: Scamper4-4 아이디어 발견: NM법4-4 아이디어 발견: 형태분석법4-4 해결 아이디어세미나의 개최교육내용의 개선결집1: 어떻게 하면 개인의 태도와 가치관의 변화를 유도할 수 있을까?동아리 활동을 이용연수 기회의 제공학생 지원 부서 이용대회 개최멘토링 시스템4-5 해결 방안멘토링 시스템kut 취업문제4-5 해결 방안멘티enchmarking, FMEA 적용kut 취업문제4-5 해결 방안2) QFD, Benchmarking, FMEA 자료kut 취업문제4-5 해결 방안2) QFD, Benchmarking, FMEA 자료kut 취업문제4-5 해결 방안2) QFD, Benchmarking, FMEA 자료kut 취업문제4-5 해결 방안2) QFD, Benchmarking, FMEA 자료멘토링 시스템홈 커밍데이온라인 취업 상담 커뮤니티지도교수와 정기적 면담kut 취업문제4-5 해결 방안3) 구체화지도교수와 정기적 면담kut 취업문제4-5 해결 방안3) 구체화실행에 필요한 구체적 활동이나 추진내용제약사항이나 제한사항기대효과kut 취업문제4-5 해결 방안3) 구체화홈커밍 데이실행에 필요한 구체적 활동이나 추진내용제약사항이나 제한사항기대효과kut 취업문제4-5 해결 방안3) 구체화온라인 취업상담 커뮤니티실행에 필요한 구체적 활동이나 추진내용제약사항이나 제한사항기대효과4-6 실행 계획 수립kut 취업문제4-6 실행 계획1) 준비단계지원세력장애세력VS학부의 임원학교의 행정부서학교의 문화의식 부족예산 부족연락망 시스템 부족멘토링의 필요성을 느끼도록 홍보! 멘토링을 위한 준비를 체계적으로 수행!kut 취업문제4-6 실행 계획2) 도입단계지원세력장애세력VS학부의 임원학교의 행정부서인터넷 망(MSN, Blog)총장님, 교수님들멘토링 일정교통망예산부족부실한 계획학생들과 교직원들의 적극적인 참여유도!kut 취업문제4-6 실행 계획3) 발전단계지원세력장애세력VS학부의 임원학교의 행정부서인터넷 망(MSN, Blog)총장님, 교수님들멘토링 일정예산부족부실한 계획교통망멘토링 시스템을 안정적으로 유지 및 운영!kut 취업문제4-6 실행 계획4) 장착단계지원세력장애세력VS학교의 행정부서학부의 교수님들인터넷 망(MSN, Blog)의식(vocation)학과의 개편멘토링 일정각종 돌발상황돌발상황에 대처 할 수 있는 확실한 멘토링 시스템 구축!kut 취업문제4-6 실행 계획5) 통합 5W-1HWhoWhenWhereWhat인 행사 일정 때 , 주말 또는 한 달에 한번 정기 모임 실행학교 내 강의실 , 선배님의 직장 내, 교외학교 생활에 대한 조언, 궁금한 것, 스펙 이 외에도 사회생활에서 필요한 활동 등구체적으로 궁금한 것을 리스트로 만들어서 인터뷰형식자신의 현재와 미래를 위한 피드백5 마무리이번 창의력 개발론 팀 활동을 하면서 가장 좋았던 점은 문제 해결을 위해 더 많은 지식을 이용했던 것입니다. 서로가 가진 개인 지식들을 상의하며 토의 하면서 몰랐던 부분을 배우기도 하며 새로운 의견을 도출하도록 도움을 주기도 하였다. 또한 개인적으로도 리더십을 기르는 데 많은 경험을 쌓았으며 상대방에 대한 열린 자세를 배우는 데 큰 도움이 되었다. 물론 좋은 점만 있었던 것은 아니었습니다. 문제 해결을 위해 팀원 모두가 들인 참여 시간과 투자는 생각했던 것 보다 많았으며 서로의 의사소통이 잘 전달 되지 않았을 때에는 어떻게 풀어나가야 할 지를 몰라 많이 힘들었습니다. 앞으로 이러한 부분들은 고쳐나가면서 조금 더 효율적이며 창의적인 활동을 하는 팀 구성원이 되어야겠다는 생각을 갖게 되었다..차영근 : EBS 다큐 프라임, 창의성을 찾아서 에서 언급한 것과 같이, 어떤 특정 부 분에서의 창의성이란 전문성을 기초로 한다는 것을 알게 되었다. 취업 문제를 해결하는 과정에 있어서 우리 조가 여기까지 아이디어를 도출 할 수 있었던 것도, 결국에는 우리가 알고 있는 수준에서 계발된 것이기 때문이다. 서성진 : 산업사회를 이끈 것은 기술력과 같은 Hardware적인 요소였다면, 21세 기 지식정보화 시대를 이끌어갈 것은 Creativity 즉, 창조성과 같은 software 적인 요소라 할 수 있다. 창의력은 개인의 경쟁력 , 곧 국가의 경쟁력으로 연결되며 계속되어서 강조되어야 할 사항이라 생각한다. 이봉기 : 어떠한 문제에 대해서 유용하게 쓰일 수 있는 엉뚱함이라 생각합니다.김설아 : 어떤 문제 현상 해결 방안에 대해 다양한 접근 방법을 생각해 봄으 로 기존의 것을 좀 더 나은 방안으로 개선하거나 실제

교육학| 2011.11.11| 56페이지| 2,000원| 조회(396)

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