This study used text mining to analyze big data to understand consumers' demand for and perceptions of fashion masks. Based on the text-mining analysis results, a survey was conducted with those living in Korea to investigate the influence of consumers' mask selection criteria on mask brand awareness and purchase intention for fashion masks. "Fashion mask" and "functional mask" were used as the keywords in a text-mining analysis, and an online survey of 242 respondents was conducted. The analysis results were as follows: First, the text-mining analysis extracted commonly appearing words that had a high frequency and TF-IDF, such as "COVID-19," "fashion," "celebrity," "antibacterial," and "filter." This confirmed that during the COVID-19 pandemic, consumers have demanded masks that are both functional and fashionable. Second, among consumers' mask selection criteria, trend and design had positive effects on face-mask brand awareness. Third, face-mask brand awareness had a positive effect on the purchase intention for both brand and fashion masks, and the purchase intention for brand masks had a positive effect on the purchase intention for fashion masks.
본 연구에서는 호흡용 보호구 필터의 나노물질에 대한 여과특성을 측정하기 위해서 소금(NaCl)과 은나노입자(Ag)를 대상으로 입경별 집진효율을 평가하였다. 호흡용 보호구 필터는 특급 방진마스크와 1급 방진마스크의 두 가지 안면부 여과식 방진마스크인 사용하였고, 마스크의 배기밸브 부분을 제외한 필터 여재 부분을 직경 47 mm로 잘라내어 필터홀더에 부착하여 입경별 입자제거효율을 시험하였다. 시험입자는 일반적으로 시험 입자로 사용되는 소금입자는 분무형 입자발생장치를 사용하여 발생하였고 중화기를 통과시켜 입자의 하전특성을 볼츠만 분포로 만들어 공급하였다. 은나노입자의 경우, 기화-응축 방법을 이용한 금속나노입자 생성방법인 ISO10801 방법을 사용하였다. 작업장의 은나노입자의 고농도 노출을 모사하기 위해, 중화기를 통과하지 않은 나노입자를 시험입자로 사용하였다. 은나노입자의 경우 소금입자로 만들기 어려운 20nm 이하의 입자를 안정적으로 효과적으로 만들어 시험에 적용하였고, 나노 크기에서도 매우 안정적인 데이터를 확보할 수 있었다. 1급 마스크 필터와 특급 마스크 필터에 대한 소금입자의 평가에서, 입경별 최소효율이 30~50nm 사이에서 나타나는 특성은 기존 연구와 비슷한 결과를 얻었다. 반면, 은나노입자의 경우 1급 마스크 필터와 특급 마스크 필터 모두에서 비슷한 크기의 소금 입자와 비교할 때 높은 효율을 나타냈다. 이것은 소금 입자의 경우 중화기를 통과시켜 시험입자로 사 용한 반면, 은나노입자의 경우 중화기를 통과시키지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 작업장에서 은나노 입자가 고농도로 노출될 경우를 모사하여, 기화-응축에 의한 방법의 은나노입자 발생장치를 사용하였는데, 이 때 상대적으로 높게 대전된 입자들이 많이 만들어진다(Jung et al., 2006). 이로 인해, 정전필터인 마스크 필터의 포집 효과가 상대적으로 크기 때문에, 입경별 효율이 높아진 것으로 생각된다. 본 연구에서 평가한 1급 및 특급 방진마스크 여재의 최소 포집효율은 유럽 EN 149 기준인 95 LPM 유량 기준을 만족하는 것으로 나타났지만, 이것은 여재에 대한 평가 결과로, 실제 마스크에 대해서는 여재의 구조적인 불균일성이나 마스크를 착용하는 과정에서 밀착이 되지 않아 누출될 가능성은 마스크 사용에 고려되어야 한다. 불시에 발생할 수 있는 작업장 내 안전사고의 예방을 위하여 적절한 보호구의 선택과 올바른 착용 및 유지관리가 필요할 것으로 생각된다.
본 연구는 방사선치료 시 사용하는 고정용구 인 열가소성 플라스틱 마스크를 3D 프린트로 제작하기 위한 선행 연구로써 열가소성 플라스틱을 대체할 수 있는 필라멘트 재질을 분석하고자 진행하였다. 시중에 상용화되어 있는 필라멘트 재질 중 열가소성 플라스틱 마스크와 특성이 유사한 재질을 선택하여 방사선량을 비교 분석하였다. 실험은 몬테칼로 시뮬레이션을 이용하였으며, 마스크가 두부를 고정한 형태를 ICRU구를 대상으로 모사하고 열가소성 플라스틱 재질과 필라멘트 재질을 적용하여 피부 Hp(0.07), 수정체 Hp(3), 전신 Hp(10) 지점에서 광자 플루언스를 계산하였다. 그 결과 열가소성 플라스틱 재질을 기준으로 상대적인 선량을 보면 차이가 4% 이내로 근사한 값을 나타내었으며, 가장 유사한 선량을 보인 재질은 PA-nylon으로 나타났다. 적절한 필라멘트 재질 선택에 있어서 경제성, 방사선 영향 등 다양한 조건을 종합적으로 고려하여 선택해야 할 것이며, 본 연구 결과를 기초적인 자료로써 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구의 목적은 안면 마스크가 한국어에 미치는 영향을 음향적, 공기역학적, 포먼트 매개변수 측면에서 검증하고자 하였다. 국내에서 판매되는 모든 종류의 마스크를 필터 성능과 접이식 방식을 기준으로 선택하였다. 본 연구에는 표준 한국어를 구사하는 경력 20년 이상의 한국인 전문 성우 2명(남녀)이 음성 데이터의 화자로 참여하였다. 연구 결과, 안면 마스크는 고주파수 범위를 약화시켜 Vowel Space Area(VSA) 및 Vowel Articulation Index(VAI) 점수를 감소시키고 모든 음성 샘플에서 Low-to-High spectral ratio(L/H ratio)을 증가시킨 것으로 나타났다. 이로 인해 음성 명료도가 낮아질 수 있음을 파악하였다. 그러나 음성 특성에 따라 증가 및 감소 정도가 결정되며 여성 화자의 경우 안면 마스크 두께가 증가함에 따라 Speech Level(SL)과 Cepstral Peak Prominence(CPP)가 증가하였다. 그러나 남성 화자의 경우 안면 마스크 두께가 증가함에 따라 이 두 매개변수가 감소하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 마스크의 유무나 필터 성능이 음성 특성에 따른 음성 음향 매개변수에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 안면 마스크는 음성 강도가 충분히 강하지 않거나 환경의 반향이 덜할 때 음성 노력에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마스크 착용시 음향 변형을 극복하기 위해 안면 마스크로 유도된 음성 노력에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 함을 시사한다.
최근 빠른 동작속도와 고 집적도를 얻기 위해 metal oxide semiconductor field effect transistor (MOSFET) 의 크기는 계속 해서 줄어들고 있다. 동시에 게이트의 절연층도 얇아지게 된다. 절연층으로 사용되는 $SiO_2$ 의 두께가 2nm 이하로 얇아 지게 되면 터널링에 의해 누설 전류가 발생하게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 $SiO_2$ 를 대체할 고유전체 물질의 연구가 활발하다. 고유전체 물질 중에는 $ZrO_2,\;Al_2O_3,\;HfO_2$ 등이 많이 연구 되어 왔다. 하지만 유전상수 이외에 band gap energy, thermodynamic stability, recrystallization temperature 등의 특성이 좋지 않아 대체 물질로 문제점이 있다. 이를 보안하기 위해 산화물을 합금과 결합시키면 서로의 장점들이 합쳐져 기준들을 만족하는 물질을 만들 수 있고 $HfAlO_3$가 그 중 하나이다. Al를 첨가하는 이유는 문턱전압을 낮추기 위해서다. $HfAlO_3$는 유전상수 18.2, band gap energy 6.5 eV, recrystallization temperature 800 $^{\circ}C$이고 열역학적 특성이 안정적이다. 게이트 절연층은 전극과 기판사이에 적층구조를 이루고 있어 이방성인 드라이 에칭이 필요하고 공정 중 마스크물질과의 선택비가 높아야한다. 본 연구는 $HfAlO_3$박막을 $BCl_3/Ar,\;N_2/BCl_3/Ar$ 유도결합 플라즈마를 이용해 식각했다. 베이스 조건은 RF Power 500 W, DC-bias -100 V, 공정압력 15 mTorr, 기판온도 40 $^{\circ}C$ 이다. 가스비율, RF Power, DC-bias, 공정 압력에 의한 마스크물질과 의 선택비를 알아보았다.
본 논문에서는 영상의 에지성분을 이용하여 손실된 프레임에서의 오류를 은닉하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 손실된 블록의 주변에 존재하는 상, 하, 좌, 우의 일정 부분을 에지 추출을 위한 영역으로 정의하고, 정의된 네 부분의 영역은 방향에 따라 선택적인 에지 연산자를 적용시켜 에지 성분을 추출한다. 이 에지정보는 영상이 복잡한 부분과 단순한 부분에 대해 복잡도를 결정하는 판단 기준이 되며 경계정합을 위한 마스크 폭을 조절하게 된다. 즉, 제시된 방법은 경계정합 수행시 정확도를 높이기 위하여 네 부분에서 추출된 에지성분의 양에 비례하여 방향에 따라 경계정합 마스크의 폭을 조절하고, 이에 따라 영상의 윤곽을 나타내는 에지 특성에 가중치를 적용함으로써, 개선된 움직임 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법에 대한 오류은닉 결과를 비교함으로써 제안된 방법의 우수성 검증 및 장단점에 대해 분석한다.
잡음 제거는 디지털 영상처리 과정에서 필수적으로 이루어지며, 다양한 분야에서 그 목적과 환경에 맞는 알고리즘을 개발하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 임펄스 잡음 제거 방법들은 영상의 에지 성분 및 고주파 성분의 잡음 제거에 다소 미흡한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 고주파 성분을 보존하기 위해 잡음 판단에 따른 잡음 밀도에 따라 마스크의 범위를 확장하였다. 선택된 마스크는 임펄스 잡음을 제외한 내부 화소의 메디안 값과 표준편차를 기준으로 화소 범위가 설정된다. 그리고 화소 범위에 존재하는 화소는 거리에 따른 가중치를 적용하여 최종 출력 계산에 사용하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 영상의 에지 부분 및 고주파 성분이 많은 영역에서 잡음 제거성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 랜덤 위상 암호화된 기준빔을 이용한 광 보안 기술과 생체 인식기술을 접목시킨 새로운 디지털 홀로그래픽 보안 시스템을 제안하고 구현하였다. 일반적인 광보안 시스템의 암호화된 아날로그 영상이 아닌 지문 및 얼굴사진, 문서 정보 등을 포함하는 디지털 정보가 홀로그래픽 메모리의 다중화 기술에 의해 저장되었다. 랜덤 위상 마스크는 기준빔을 암호화하여 불법 복제를 방지하는 복호화 키로 사용되었고, 64×64 크기를 갖는 2차원 위상 마스크를 통해 3.6×10-4의 Raw BER과 4㎛의 매우 높은 위치 선택도를 얻을 수 있었다. 또한 실시간 정보 추출을 위해 위치 제어 센서가 필요 없는 저가의 판독기 구현에 적합한 기록패턴과 영상 신호처리를 개발하였으며, 홀로그램 지문 정보와 사용자의 지문 정보를 비교 검증함으로서 타인에 의한 불법 도용의 위험성을 제거하였다.
본 논문에서는 효과적인 영상 검색을 위한 방법으로서 JSEG 영상 분할 기법을 통한 영역 기반의 영상 인덱싱 및 검색 기법을 제안한다. JSEG은 영상을 색상 분류에 따라 양자화하고 이에 영역 윈도우를 적용시켜 J-image를 만든 다음, 세부 분할된 영역의 성장과 병합을 통하여 영상을 효과적으로 분할하는 방법이다. 제안하는 영상 검색 시스템은 JSEG에 의해 분할된 영상을 사용자에게 질의 영상으로 주고, 사용자로 하여금 분할 영상에서 관심 영역군(群)을 선택하게 한다. 그리고 나서, 사용자 질의에 의해 선택된 영역의 MBR을 구하고 이 영역의 중심을 기준으로 다중 윈도우 마스크를 생성하여 적용시킴으로써 특정 관심 영역을 중심으로 한 영상의 전역적인 특징을 추출한다. 최종적으로 추출된 특징의 성능 비교를 위한 기술자로는 누적 히스토그램을 이용하였다. 제안된 방법은 특정 영역에서의 특징과 전역 특징을 동시에 추출하여 검색에 이용함으로써 보다 빠르고 정확하게 사용자가 원하는 영상을 제공할 수 있다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 방법이 영상 기반의 검색 기법과 비교하여 더 효과적임을 보여준다.
피부의 상태는 얼굴부위별로 차이가 있다. 본 연구에서는 안면피부를 9부위로 구획화하여 수분, 유분, 건조감, 각질량, 거칠음 등의 특성을 기준으로 부위별 피부 관리 후 개선효과를 확인하였다. 20~35세 여성 98명을 대상으로 지각하는 피부의 특성을 부위별로 선택하여 순서대로 나열하고 가장 강하게 느끼는 부위에 가중치를 두어 분석하고 그 결과를 토대로 부위별 보습 관리를 시행하였다. 가장 건조감을 느끼는 부위는 입가와 눈가, 각질량이 가장 많은 곳과 거친 곳은 턱으로 나타났다. 또 부위별 관리 후 특정 부위 및 안면 전체 수분량의 유의한 증가를 보였고(p<.05), 90.5%의 건조감 해소에 대한 만족도를 나타냈다. 이상의 결과로 안면 부위별 관리는 뷰티 디바이스 또는 안면 마스크팩 응용 개발에 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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