본 논문에서는 증강현실 기반 일상다이어리 어플리케이션 서비스를 기획하였다. 제안하는 어플리케이션을 통하여 사용자는 시간이 흐른 뒤에도 변함없이 기록들을 다시 열람함으로써 추억을 회상할 수 있다. 이에 우리는 실제 생활하는 특정 공간에 자신의 감정을 기록할 수 있는 가상 나무를 심고, 해당 나무에 기록을 남기면서 생각을 정리할 수 있다. 본 논문에서는 나무를 메타포로 설정하여 공간의 축을 고정시키고 시간의 흐름을 더욱 부각시킴으로서 기억이 일상 공간에 뿌리내리듯 공간의 확립성을 부여하였다.
나무, 숲과 같은 자연물의 사실적인 묘사는 게임이나 가상현실 시뮬레이션을 위해 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 복잡하고 다양한 형태를 갖는 나무를 사용자가 원하는 형태로 자연스럽게 모델링하는 것은 현실적으로 어려움이 따른다. 본 논문에서는 간결하고 직관적으로 나무 모델을 생성 할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 생성된 나무를 사용자가 조금 더 원하는 형태로 수정, 보완할 수 있도록 직관적이고 인터랙티브한 인터페이스를 제시한다. 나무 외형의 복잡한 여러 가지 요소들을 몇 가지 규칙으로 단순화하면서 사용자가 최대한 다양한 형태의 나무 모델을 탐색하여 원하는 결과 모델을 얻을 수 있도록 한다.
통신 시스템에 대한 관심은 인터넷의 급격한 발전에 의해 가상공간의 출현과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 구축에 대한 요구가 증대됨에 따라 관련 이론 및 기술의 발전을 주도해 왔다. 이와 관련한 문제들 중에 가장 근간이 되는 문제들 중 하나는 최적 통신 걸침 나무 (OCST: Optimal Communication Spanning Tree) 문제이다. 본 논문에서는 이러한 최적 통신 걸침 나무 문제를 해결하기 위해 유전 알고리즘 (GA)를 이용한다. 유전 알고리즘을 이용함에 있어서 중요한 단계중 하나는 유전자표현을 어떻게 문제에 적합하게 설계하느냐이다. 본 논문에서는 걸침나무를 표현하기 위해 기존의 $Pr\ddot{u}fer$수 기반의 유전자 표현법을 개선하여 n개의 노드에 대해 n-2개의 숫자열로 표현가능하면서도 보다 더 최적 통신 걸침 문제에 적합하도록 고안한 새로운 유전자 표현법을 이용한다. 임의로 생성된 예제에 대한 수치 실험을 통해 통신시스템의 기본 문제 중 하나인 최적 통신 걸침 문제의 해법으로서의 제안 알고리즘의 유용성과 효율성을 확인한다.
성형외과에서는 웹 방문자를 늘리기 위하여 다양한 노력을 하고 있지만, 웹 사이트의 어떠한 속성이 웹 방문자 수를 증대시키는지에 대한 체계적인 연구는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 방문자 수가 많은 성형외과 웹 사이트와 방문자 수가 적은 웹 사이트를 구분하는 속성을 규명하였다. 다중 판별 분석과 의사결정 나무 기법, 신경망 분석 기법을 이용하여 방문자의 다소 (多少)를 구분하는 속성들을 도출하였다. 웹 사이트의 속성 중 '가상성형프로그램', '정보추천' 등 소수의 속성이 방문자 수의 다소(多少)를 설명하는 것으로 드러났다.
본 연구는 유전 알고리듬에 기반한 새로운 도산예측기법을 개발하고 그 기법의 타당성 및 예측 우수성을 검증하는데 목적이 있다. 본 연구에서 제안하는 이진분류기법은 도산기업과 비도산기업을 대표할 수 있는 가상기업(virtual company)을 설정하고, 그 가상기업과 분류대상 기업 간의 유사도를 측정하여 도산여부를 분류하는 방법론으로, 가상기업의 변수 값과 각 변수의 가중치는 훈련용 자료의 분류정확도를 극대화할 수 있도록 유전 알고리듬을 이용하여 구하게 된다. 본 연구에서 제안하는 기법의 타당성을 검증하기 위해 기존의 도산예측기법과 예측성과를 실험을 통해 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 기법의 예측력이 기존의 다변량판별분석, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무, 인공신경망 모형보다 높은 수준을 보이는 것을 확인하였다.
지의류는 곰팡이와 광합성을 하는 조류 또는 남조류의 공생체로서 토양, 바위, 나무 등에 아주 널리 분포하는 진핵생명체다. 지의류형성곰팡이는 흔히 죽은 나무나 죽어가는 나무 위에서 부착하여 증식하지만 나무를 직접적으로 죽이지는 않는다. 전남 순천시 매실나무 과수원 포장에 있는 매실나무 수피에 엽상체 지의류 Parmotrema autrosinense를 포함한 몇 가지 가상체 지의류가 심하게 증식하고 있었다. 이러한 지의류 조합의 증식으로 매실나무는 회색으로 흉하게 보이고 정상적인 생장이 억제되었으며, 심각하게 영향을 받은 매실나무 가지의 수피에서 지의체를 제거하지 않으면 낙엽이 지고 가지가 말라 죽었다. 매실나무 수피에 있는 지의체를 제거해주면 매실나무 가지들은 수세를 회복하였으며, 지의체를 제거한 후에 $Twin^{(R)}$ 20 또는 톱신페스트를 발라주면 더욱 수세가 왕성해졌다. 따라서 매실나무에 몇 가지 지의류 조합의 정착 및 증식에 의해 발생하는 낙엽과 가지마름 증상을 '매실나무 지의류병(lichen disease)'이라고 명명할 것을 제안한다.
본 논문은 가상현실(Virtual Reality)속 입체 공간에서 동양화 중 '산수화'를 표현할 수 있는 방법에 대해 연구한 결과이다. 그림 속으로 들어가 교감하며 감상하는 동양화의 특성과 가상현실이라는 매체가 가진 '몰입성'의 유사점을 중심으로 동양화의 대표적인 특징 세 가지(여백, 시점, 그림자)를 정리하고, 디지털 콘텐츠 속에서 구현하는 과정을 연구했다. 자연스러운 수묵기법의 표현을 위해 산, 나무 텍스쳐를 제작했고 콘텐츠 환경으로 여백, 그림자를 표현했으며, 동선 스토리텔링으로 시점을 재현했다. 단순히 동양화의 표현유형을 적용시킨 콘텐츠가 아닌, 체험자가 실시간으로 시점을 변환하며 감상 할 수 있는 차별화된 콘텐츠라는 점에 의의를 둔다.
초등학교 5-6학년 수학과 입체도형 교과과정의 중요한 성취기준 중 하나는 쌓기나무를 구성하는 정육면체의 개수 및 여러 방향에서 관찰한 쌓기나무의 형태를 정확히 기술하는 것으로 초등학교 학생들의 공간지각능력을 키우는데 그 목적이 있다. 그럼에도 불구하고 현행 교과서의 쌓기나무 관련 내용에서는 한 방향에서만 관찰된 모습만을 보여주고 있어 원래 목적을 달성하는 데 어려움이 따를 것으로 사료된다. 특히 교과서의 일부 내용은 바닥에서 위쪽을 관찰한 것으로, 이러한 결과는 사실상 관찰이 불가능한 경우에 해당하기도 했다. 이에 반해 Wings3D와 같은 3D Visualization SW를 사용하여 쌓기나무를 관찰하면 관찰방향은 물론이고, 원근에 따라 쌓기나무의 형태 그리고 쌓기나무를 구성하는 정육면체의 크기까지도 크게 다르게 나타난다는 것을 알 수 있다. 뿐만 아니라 가상공간이므로 관찰 방법을 자유롭게 선택할 수 있고 난이도를 달리한 다양한 형태의 쌓기나무 구성이 쉽게 가능한 장점들도 있다. 이러 결과를 토대로, 본 논문에서는 쌓기나무와 같은 도형교과 수업에 Wings3D와 같은 3D Visualization SW를 활용하는 방안을 제안하였다. 선행 연구 결과에 따르면, Wings3D는 초등학교의 도형과 관련한 대부분에 교과내용에도 적용이 가능한 것으로 나타났으며 초등학교에서 보유중인 저사양 컴퓨터에서도 사용이 가능한 open-source SW라는 경제적인 장점도 있다.
목재산업에서 생산성과 품질 향상을 위해서는 공정의 자동화가 절실히 요구되고 있다. 화상처리시스템의 현장 적용성 개선을 위해 국산 소나무와 상수리나무 및 서어나무를 대상으로 옹이, 할렬, 수피 등과 같은 주요 결함들을 인식해내는 알고리듬을 개발하였다. 목재가공공정에서 컨베이어 위를 이동하고 있는 목재를 가상하여 제재목의 규격과 목제품의 품질에 영향을 주는 표면결함들을 대상으로 그 형태와 크기 및 위치를 인식할 수 있는 화상 처리기술을 개발하였다. 화상처리를 이용하여 결함으로 인식된 각 라벨에 대해 8가지의 특성을 개발, 결함인식의 기준으로 사용하였으며, 8가지 특성을 이용하여 수종별 결함 추출의 제한 조건을 마련한 후 필터링을 실시하여 실제 결함과 결함으로 인정되지 않는 라벨을 구분하였다. 또한 수종별로 가장 효과적인 기준의 적용절차를 밝히므로써 결함 인식의 오차를 줄이는 한편, 처리대상 수종에 대한 유연성을 확보하고자 하였다. 한편, 컨베이어를 이동하고 있는 목재의 규격이나 표면상태에 관련된 모든 자료들이 database의 형태로 작성되도록 하여 이후 실제 산업현장에 대한 적용 가능성을 타진하고자 하였다. 그 결과 소나무와 상수리나무 표변에 존재하는 옹이의 오인률은 1% 이하로 매우 우수하였으며, 상수리나무의 할렬과 서어나무의 수피에 대한 오인률도 13% 이하로 낮출 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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