본 연구는 복잡한 얼굴 자극을 구성하고 있는 물리적인 특징들을 추출하여 얼굴을 수치 구조면에서 분석하고, 얼굴에서 파악되는 감성과 그들 간의 관계를 파악하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 얼굴 내부에 36개의 세부 요소들 및 요소들 간 관계를 설정하였다. 또한 얼굴 외곽형의 분류를 위해 얼굴 윤곽선 부위에 14개의 특징점을 찍고 코끝에서부터 이들 지점까지의 거리를 측정하였다. 사람마다 기본적인 얼굴 크기가 다르다는 점을 감안하여 이들 특징값들 중 비율값을 제외한 길이값들을 얼굴 좌우폭 또는 얼굴 상하길이를 기준으로 정규화(normalization)하였다. 그런 다음 35개의 얼굴 내부 특징요소들과 다섯 가지 얼굴 외곽형을 입력값으로 하여 주성분분석(PCA: principal component analysis)을 실시하였으며, 그 결과 얼굴의 물리적 특징 요소들은 얼굴외곽형 성분, 눈 세로 성분, 가로 성분, 눈썹부위 성분의 네 성분으로 대략 묶일 수 있었다. 여기에 한 개의 성분을 더하여 다섯 개의 요인점수를 기반으로 얼굴에 대한 5차원 공간을 가정하였다. 이 공간에서 얼굴을 고루 선정하되 해당 얼굴이 있다고 보기 어려운 영역은 제외하고 평균에 해당하는 얼굴을 추가하여 총 30가지 대표 얼굴 유형을 선정하였다. 다른 한편에서는 얼굴의 감성 구조를 파악하기 위하여 잡지와 설문을 통해 어휘를 수집하고 이를 정리하였다. 요인분석(factor analysis)과 다차원척도 분석(MDS: multidimensional staling) 결과 얼굴과 관련된 감성 어휘는 '날카롭다-부드럽다', '앳되다-성숙하다'의 2차원 공간에서 표현될 수 있었다.>$H_2O$/g membrane, 고정이온농도가 5.25 meq/g $H_2O$인 PVA/PAA-$160^{\circ}C$ 15% 막으로 예측된다. 첨가시에 무첨가시보다 접착정도가 더 높았으며, 가장 높은 접착율은 $\beta$-GlcNAc'ase 첨가시 나타났다. 또한 모든 glycosidase 처리시 2시간 배양한 정자보다는 배양하지 않은 정자에서 투명대에 대한 접착정도가 높게 나타났으며, $\alpha$-D-mannosidase의 처리시 유의적인 차이를 보였다 (P<0.05). 본 연구의 결과, $\beta$-GlcNAc'ase가 주로 돼지정자의 원형질막내에 존재하는 것으로 추측되며, 배양된 정자에 의한 투명대 접착정도와 침입율이 낮았음에도 불구하고 glycosidase activity가 증가하는 것으로 나타났다. 마련되어져야 할 것으로 판단되어진다. 와이어형, 기본형의 순으로 작게 나타났다.한 인자로 제시 되었다. 따라서 채식을 하는 폐경 후 여성의 경우 골격건강을 위하여 단백질의 급원이 되는 식품의 섭취에 더욱 관심이 필요한 것으로 보여 진다. 그러나 본 연구의 경우 대상자의 수가 적은 제한점이 있기 때문에 보다 많은 연구가 계속적으로 수행되어야 할 것으로 생각된다.reas(RW-2 and RW-3), lower part of the dam (RW-1) and seawater areas(RW-4 and RW-5).하는 비율이 가장 높았다. 에너지 섭취를 고려한 INQ는 칼슘과, 비타민 A는 남녀 모두, 비타민 B$_2$는 여자가

쾌-불쾌, 각성-수면의 2차원 감정상태 공간에서 임의의 좌표값을 지정하면 Parke와 Waters［1］의 근육 기반 얼굴모형에 근거하여 그것에 해당하는 표정을 자동 합성할 수 있는 시스템을 개발하였다. 얼굴 변형의 준거 설정을 위하여 정찬섭, 오경자, 이일병과 변혜란［2］의 표정 DB에 수록된 표정 자료 및 내적감정상태 모형을 사용하였다. DB 내 표정 자료들은 감정 모형에 근거하여 차원값 및 범주로 기술된 내적상태 정보를 포함하고 있었다. 내적상태 변화에 따른 표정의 변형 규칙을 찾기 위해 표집된 표정들에 대해 21개 얼굴 근육의 변화량을 측정하였다. 내적감정상태와 얼굴 근육들의 관계 구조를 파악하기 위해 수집된 자료들을 대상으로 회귀분석을 실시하였다. 이러한 과정을 거쳐 얻어진 변형 규칙은 꽤-불쾌 및 각성-수면 차원값으로 주어지는 내적상태에 대한 자연스러운 표정을 합성해내었다. 이같은 결과는 방대한 양의 자료 및 개별 근육의 변화를 포착하는 회귀분석으로부터 도출된 규칙이 얼굴표정을 합성하는데 유용하고 강력한 도구가 될 수 있음을 시사한다.

색채 감성에 관한 선행 연구들은 일반 정서 혹은 감성 어휘들을 사용하였으므로, 색채의 특성에 초점이 주어지지 못하였다. 본 연구는 색채 감성과 관련된 어휘들을 포괄적으로 수집하고, 체계적인 절차를 통하여 어휘들을 선별함으로써 90개의 색채 감성 어휘 목록을 구성하였다. 이 목록을 이용하여, 색채 공간을 대표하는 22 가지의 색광이 하나씩 제시되는 상황에서 25명의 조사 참가자가 감성 경험을 평가하도록 하였다. 요인 분석 결과, 온화감, 청아감, 화려감, 역동감, 무게감 등 5개 요인이 추출되었는데, 이 요인들은 선행 연구들과 유사점을 보이면서도, 색채의 특성을 좀더 구체적으로 대변하는 것으로 해석되었다. 요인의 해석과 결과의 적용 영역 둥의 문제를 논의하였다.

최근 인터넷에는 기존의 데이터베이스 형태가 아닌 일정한 구조를 가지지 않았지만 상당한 잠재적 가치를 지니고 있는 텍스트 데이터들이 많이 생성되고 있다. 고객창구로서 활용되는 게시판이나 이메일, 검색엔진이 초기 수집한 데이터 둥은 이러한 비구조적 데이터의 좋은 예이다. 이러한 텍스트 문서의 분류를 위하여 각종 텍스트마이닝 도구가 개발되고 있으나, 이들은 대개 단순한 통계적 방법에 기반하고 있기 때문에 정확성이 떨어지고 좀 더 다양한 데이터마이닝 기법을 활용할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 그러나, 정형화된 입력 데이터를 요구하는 데이터마이닝 기법을 텍스트에 직접 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 전처리 과정에서 텍스트마이닝을 수행하고 정제된 중간결과를 데이터마이닝으로 처리하여 텍스트마이닝에 피드백 시켜 정확성을 높이는 방법을 제안하고 구현하여 보았다. 그리고, 그 타당성을 검증하기 위하여 유해사이트의 웹 컨텐츠를 분류해내는 작업에 적용하여 보고 그 결과를 분석하여 보았다. 분석 결과, 제안방법은 기존의 텍스트마이닝만을 적용할 때에 비하여 오류율을 현저하게 줄일 수 있었다.

본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 정보제시 유형과 인지부하가 정보 처리에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 실험 1에서는 초등학생을 대상으로 하여 텍스트와 나래이션을 제시한 조건(NT조건), 텍스트와 애니메이션을 제시한 조건(AT조건), 애니메이션과 나래이션을 제시한 조건(AN조건)에 따라 학습 정도가 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 그 결과 AT조건과 AN조건이 NT조건에 비해 더 좋은 수행 결과를 보였으며, AT조건보다는 AN조건에서 더 나은 수행을 보였다. 실험 2에서는 대학생을 대상으로 텍스트와 애니메이션을 제시하는 조건(AT조건), 나래이션과 애니메이션을 제시한 조건(AN조건), 텍스트, 나래이션과 애니메이션을 제시한 조건(ANT조건)간의 수행차이를 알아보았다. 그 결과 AN조건이 다른 조건에 비해 더 좋은 수행을 보였다. 이러한 결과는 단일 미디어(텍스트)로 정보를 제시하는 것보다는 멀티미디어(텍스트, 애니메이션)로 정보를 제시하는 것이 학습에 좋으며, 학습자가 단일양식(시각)보다는 다중양식(시청각)으로 정보를 처리할 수 있도록 제시하는 것이 학습에 효과적임을 보여준다. 본 연구결과는 이중부호이론과 인지부하이론을 지지해 준다.