• 한국조리학회지
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• 제22권7호
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• pp.203-221
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• 2016

본 연구는 커피전문점의 서비스스케이프가 고객의 지각된 가치와 브랜드 태도에 미치는 영향을 살펴보고 최근 포화상태에 직면해 있는 커피전문점의 질적인 향상과 효과적인 마케팅 전략의 시사점을 제공하고자 하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 커피전문점 이용행동 특성을 분석한 결과, 커피전문점 이용 시 지출비용은 21,000~30,000원(43.9%)이, 커피전문점 방문빈도는 1주에 2~3회 정도(25.1%)가, 브랜드 커피전문점을 이용하는 가장 큰 동기(이유)는 커피 메뉴의 맛(39.7%)이, 커피전문점 이용 시 동반자는 친구(53.5%)가, 커피전문점 이용정보는 지인 또는 주위 권유(29.3%)가 가장 높게 나타났다. 둘째, 심미성, 좌석의 안락성, 청결성, 대기환경, 접근성 등의 서비스스케이프가 높을수록 지각된 가치가 높게 나타났으며, 특히 커피전문점 실내장식의 매력성, 바닥과 벽의 색상의 어울림, 데코레이션의 우수성, 건물 외관의 매력성 등의 심미성을 높이는 것이 지각 가치를 높이는 데 가장 큰 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 심미성, 청결성, 대기환경, 접근성 등의 서비스스케이프가 높을수록 브랜드 태도가 높게 나타났다. 넷째, 고객의 지각된 가치가 높을수록 브랜드 태도가 높아지는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 커피전문점의 실내장식과 아늑한 분위기가 방문 고객에게 무형적인 서비스로써 긍정적인 가치와 우호적인 반응을 일으킬 수 있으며, 고객의 감각을 배려한 인테리어 컨셉과 시각적 효과를 보이는 것이 브랜드 태도에 긍정적인 영향을 줌으로 이러한 심미적 환경을 잘 개발할 필요가 있다고 사료된다. 또한, 커피전문점을 방문하는 고객들이 기본적으로 사용할 수 있는 각종 시설에 대한 청결 유지와 고객의 이동 방향을 고려한 매장관리 및 고객 편의를 증대를 위한 해당 브랜드의 이미지를 강조한 표지판과 안내, 주차시설 및 부대시설의 개선 및 관리로 청결성과 접근성을 확보하는 것이 고객의 지각된 가치와 브랜드 태도를 높일 수 있는 방안이라 사료된다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.396-404
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• 2014

의류 검색 분야는 의류의 비정형 특성으로 인해 매우 어려운 분야로 인식 오류 및 연산량을 줄이기 위한 노력이 많이 진행되어 왔으나 이를 위한 학습 및 인식 과정 전체에 대한 구체적인 사례가 없고 일부 관련 기술들은 아직 많은 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 입력된 영상에서 사람 객체를 파악하여 착용한 의상으로부터 색상, 무늬, 질감 등 의상이 가질 수 있는 특성 정보를 분석하여, 이를 분류하고 검색하는 방법에 대한 전 과정을 구체적으로 보였다. 특히, 의류의 패턴 및 무늬 등을 구분하기 위한 비정형 의류 검색을 위한 LBPROT_35 디스크립터를 제안하였다. 이 제안 방식은 영상의 통계적 특징을 분석하는 기존의 LBP_ROT(Local Binary Pattern with ROTation-invariant) 방식에 추가로 원 영상에 크기 변화가 생겨도 검색해 낼 수 있도록 하는 특성이 추가된 것이며, 이를 통해 비정형 의류 검색 시 옷이 회전되어 있거나 스케일에 변화가 있어도 높은 검색율을 얻을 수 있게 되었다. 또한 색 공간을 11개의 구간으로 양자화 하는 방식을 이용하여 컬러 분류를 구현하여, 의류 검색에 있어서 중요한 컬러 유사성을 상실하지 않도록 하였다. 한편, 인터넷 상의 의류 사진들로부터 추출한 총 810장의 트레이닝 이미지로 데이터베이스를 구축하고 이들 중 36장을 질의영상으로 테스트 한 결과, 94.4%의 인식률을 보이는 등 Dense-SIFT 대비 높은 인식률을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.9-16
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• 2018

본 논문에서는 광 회절 단층 촬영 (Optical Diffraction Tomography, ODT) 기법을 사용해 얻어진 세포 영상을 3차원 가상 공간에 시각적으로 표현하고 기존의 세포 영상들과의 일치감을 주는 색상 매핑 기술을 포함한 가시화 프레임 워크를 소개한다. 전체 볼륨을 구성하는 내부 구조에 대한 정보가 잘 알려져 있거나 명확하게 구분 가능한 인체의 장기 또는 산업 기기와 같은 기존의 볼륨 데이터와는 달리 세포 영상 데이터는 세포소기관들 간의 경계가 모호하거나 상황에 따라 형상의 변화가 다양하다는 특징을 가지고 있어, 세포의 형상에 대한 일관적인 시각 표현이 상대적으로 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 세포의 3차원 형상을 실시간으로 렌더링 할 수 있는 가시화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 우선 세포의 3차원 형상을 나타내기 위해 볼륨 데이터의 가시화에서 널리 활용되고 있는 볼륨 렌더링 기법을 ODT 영상에 맞게 적용했으며, 빈 공간 교란 기법을 통한 렌더링 결과의 개선으로 세포내 구조의 연속성을 나타낼 수 있게 했다. 또한 다중 전이 함수에 대해 레이어 기반 독립 렌더링을 적용하는 것을 통해 다수의 세포내 구조를 하나의 화면에 표현하는 복합 가시화 기법을 제안했다. ODT 영상 및 염색 영상을 동시에 촬영 가능한 현미경으로부터 얻어진 세포 영상을 가시화 하는 것을 통해 제시된 가시화 기법의 유용성을 확인했다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.199-207
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• 2016

본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템은 생체신호 측정기기와 이동식 스마트 월 패드, 조명 드라이버, 조명기기로 구성하였다. 제어 시스템은 생체신호를 측정하여 감정어휘를 추출하고, 월 패드에서 블루투스를 이용하여 각 조명 드라이버에 제어신호를 조명 드라이버에 전송하며, 조명 드라이버는 제어신호와 주변의 조도정보를 수집하여 확장보드를 통해 조명기기를 제어하도록 설계하였다. 이때, 월 패드에서는 실내 감성조명 제어 알고리즘에 의한 수동제어와 생체신호 모드 선택이 가능하고, 원하는 조명을 선택하여 부분적인 제어도 가능하게 제어 프로그램을 구현하였다. 제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템의 실험 결과, 필요로 하는 영역의 조명기기에 대하여 선택적 제어와 색온도 가변에 의한 수동 제어와 생체신호 및 감성어휘에 의한 효율적 가변점등을 할 수 있었다. 따라서 상황에 적합한 색상과 밝기를 제어하여 실내 공간 업무 행위에 있어 집중력 및 업무능력 향상을 위한 효과적인 제어가 가능하였다. 그리고 기존 감성조명 제어 시스템보다 전력 소비 및 디머전압, 전격전류를 감소시켰다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권4호
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• pp.28-34
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• 2014

최근 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용한 가상시점 합성 방법이 3차원 영상의 적용 분야에서 많이 사용되고 있다. 가상 시점 영상은 기존에 알고 있는 영상과 이와 관련된 깊이 영상 정보를 이용하여 카메라로 촬영 하지 않은 가상시점 영상을 생성하게 된다. 하지만 깊이 영상 기반 합성 방법을 이용해 가상시점 영상을 생성할 경우, 깊이 영상을 기반으로 합성하기 때문에 이미지 워핑 과정에서 폐색 영역이 발생하게 된다. 이러한 폐색 영역을 제거하기 위해 지금까지 다양한 홀 채움 방법들이 제안되어 왔다. 동일 색상영역 검색, 수평방향 보간 방법, 수평방향 보외 방법 그리고 다양한 인페인팅 방법들이 홀 채움 방법들로 제안되었다. 하지만 이러한 방법들을 사용하여 텍스쳐 영역의 홀을 제거할 경우 다른 종류의 간섭 현상이 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 방향성을 고려한 홀 채움 방법을 새롭게 제안하여 확장된 홀 영역을 효율적으로 채우는 방법을 설명한다. 제안된 방법들은 복잡한 텍스쳐들이 있는 배경부분에서 발생하는 홀 영역을 채울 때 성능 효율성을 나타낸다. 방향성을 고려한 홀 채움 방법은 픽셀 단위로 홀 채움 영역 값을 측정하는 과정에서 홀 영역의 주변 텍스쳐 픽셀 값들을 사용하게 된다. 제안한 방법을 이용해 가상시점 영상 합성 결과 발생하는 홀 영역을 기존의 홀 채움 방법보다 보다 더 효율적으로 채울 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• 디자인학연구
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• 제15권1호
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• pp.143-152
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• 2002

인터넷이 보편직인 일상의 도구로 자리잡으면서, 그 이용자의 수도 급격하게 증가하고 있다. 특히 초등학생의 인터넷 이용률의 급심장을 주목할 필요가 있다. 이들은 태어나면서부터 자연스럽게 인터넷을 접하게 된 세대로 앞으로 대두될 새로운 미디어 시대를 이끌어 나갈 주역이다. 또한 이들은 미래의 인터넷의 발전과 변화를 주도할 수 있다는 잠재력을 가지고 있는 세대이기도 하다. 현재 국내에서는 이러한 어린이를 위한 웹사이트에 대한 투자가 미흡하지만, 그 관심도가 높아지는 만큼 인터넷 시장을 주도할 새로운 영역으로 자리 잡아가고 있다. 이러한 관점에서 지금까지의 단순 학습 전달 목적의 사이트 개발보다는 보다는, 흥미 있는 요소를 통해 자연스럽게 학습환경에 몰두할 수 있도록 도와주는 에듀테인먼트 사이트의 개발이 요구된다. 어린이의 인지적인 특성을 고려하여 사이트를 설계함과 동시에, 디자인, 공학, 아동학 등의 다양한 학문 분야들 간의 학제적 접근이 필요하다. 뿐만 아니라 학습자가 보다 쉽게 정보를 인지하고 수용할 수 있는 인터페이스의 설계가 필요하며 이를 위해서는 일관성 있는 레이아웃과 아동의 감성을 고려한 색상과 배색, 내용의 조직화와 더불어, 멀티미디어 요소를 적극 활용하여 학습으로 연결해야 한다. 또한 어린이 스스로가 직접 제어하며 사고하도록 유도하는 상호작용을 통해 학습 효과를 높이고 학습의 참여도와 상상력, 사고력도 더욱 향상시킬 수가 있을 것이다. 어린이 웹사이트가 가진 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 이러한 시도 외에도 기술적인 지원과 적극적인 투자가 필요하며, 동시에 어린이의 사용성 평가를 통한 관련 연구들의 선행이 필수적이다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제44권11호
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• pp.1693-1699
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• 2015

본 연구에서는 국내에서 유통되는 각기 다른 브랜드 6종의 닭 가슴살 제품에 대해 이화학 검사, 조직감 검사 및 관능평가를 통하여 품질 비교 평가를 수행하였다. 평가 결과 일반 성분에서는 큰 차이가 없었으나, pH, 색상, 조리손실률에서 제품 간 큰 편차가 나타났다. 특히 연도 측정에서는 연도가 높은 제품군(A, B, C, D)과 연도가 낮은 제품군(E, F)으로 구분이 되어 제품의 숙성기간 또는 제품군별 냉동 방식에 따라 연도가 영향을 받음을 알 수 있었다. 묘사분석 결과 저작경도와 저작응집성에서 제품 간 유의적인 차이가 나타났고 두 특성 모두 F 제품에서 가장 높은 강도를 보였다. 소비자 기호도 조사 결과 연도 및 수분감이 가장 낮은 제품에서 기호도가 가장 낮게 나타나 연도 특성이 닭 가슴살의 품질을 결정하는 가장 중요한 지표 중 하나라는 것이 밝혀졌다. 본 연구에 사용된 닭 가슴살 제품은 제품별 사육부터 가공, 유통과정에 있어서 여러 가지 다양한 변수가 존재하고 이에 대한 정보가 공개되지 않았으므로 제품 품질 차이에 영향을 주는 인자들을 정확하게 독립적으로 구분하기는 불가능하나 현재 국내에 시판 유통되는 닭 가슴살 제품의 품질 간 큰 차이가 존재하고 소비자들의 기호도에 영향을 미치는 요인들을 밝혀냄으로써 국내 가금육 제조업체들이 소비자들의 기호도가 최적화된 닭 가슴살 제품을 생산 및 관리하는 데 본 연구 결과를 유용하게 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.95-102
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• 2005

본 논문에서는 해마와 피질 사이의 상호 작용을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 영상 검색 시스템은 대부분 예제(example) 질의 혹은 스케치 질의 등을 이용하고 있고 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 제안하는 알고리즘은 CSB 트리맵 (Color and Spatial based Binary tree map)을 이용하여 객체를 추출하고 지역 라벨링 알고리즘을 이용하여 객체의 색상의 상관관계, 객체의 크기와 위치 정보를 비트 스트림 형태로 변환하고 이것을 해마와 피질 사이의 상호 작용의 관계를 이용한 해마 신경망을 사용하여 학습시킨다. 사람의 뇌 속에서 어떤 패턴을 인식을 하는 경우 해당 패턴의 특이한 특징에 대해 흥분하는 세포들이 특정 신호를 발생시킨다. 이것은 흥분학습에 의해 단기기억에서 장기기억으로 저장하는 해마의 기능으로 기존의 신경망에서는 입력되는 패턴의 특성과는 상관없이 특징 개수가 모두 동일하게 비교된다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상 패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 장기 기억 시켜서 적응성 있는 고속 검색 시스템을 구현한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1427-1443
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• 2018

객체 기반 영상 분석은 영상의 복잡도를 낮추는 동시에 영상의 특성을 유지한다는 점에서 픽셀 기반 영상 분석보다 높은 효율성과 정보 활용 가능성을 지닌다. Superpixel은 일반적인 영상 분할보다 작은 영상 단위로 영상을 과분할함으로써 영상 내의 경계를 보다 잘 유지할 수 있다. 이 가운데 SLIC(Simple linear iterative clustering) superpixel 기법은 기존의 기법들보다 높은 품질의 영상 분할 결과를 제시하는 것으로 알려져 있다. 이러한 SLIC 기법의 입력 파라미터인 superpixel의 개수는 영상 분할 결과에 큰 영향을 미침에도 이에 대한 연구는 선행 연구에서 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT 영상을 이용하여 변화 탐지 활용 연구를 위한 SLIC 계열 superpixel 기법의 최적 파라미터 분석 및 변화 탐지 성능 비교를 수행하였다. 사용된 superpixel 기법은 SLIC, SLIC0(SLIC의 무변수 버전), SNIC(Simple non-iterative clustering) 의 세 가지 기법으로, $5{\times}5$(픽셀)에서 $50{\times}50$(픽셀)의 superpixel 크기 범위에 대해서 superpixel 개수를 지정하여 superpixel 분할 영상을 생성하고 변화 탐지 참조 영상에 대한 재현율을 분석하였다. 이를 통해 얻어진 최적 superpixel 크기를 바탕으로 변화를 탐지하고자 하는 두 영상의 차 영상을 분할한 후 일정 크기의 객체로 clustering하였다. 두 시기(bi-temporal) 영상으로부터 얻어진 공통된 영상경계는 전후 영상에 각각 적용함으로써 각 superpixel의 feature(Lab 색상 차이) 변화를 탐지하였다. 최종적인 변화 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능이 분석하였으며, 영상의 과분할 정도가 높지 않더라도 규칙적인 크기와 형태의 superpixel을 통해 높은 변화 탐지 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.76-84
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• 2019

성능위주설계(PBD)의 주방 화재시뮬레이션을 위해 요구되는 목재 가연물의 CO 및 Soot yields 정보를 제공하기 위하여, 개방 콘 칼로리미터를 활용한 실험이 수행되었다. 싱크장 제작에 널리 사용되는 MDF와 PB를 대상으로 함수율, 표면 가공처리 방식 및 색상에 따라 총 8가지의 시편이 검토되었다. 주요 결과는 다음과 같다. 동일 두께의 시편이라도 표면 가공처리 방법에 따라 깊이 방향으로의 화재확산과 관련된 열적 관통시간에 상당한 변화가 발생됨이 확인되었다. MDF와 PB series의 CO yield는 유염 연소 구간에서 연소 모드별 그리고 표면 가공처리 방식에 따라 큰 변화가 없다. 그러나 유염 연소모드에 비해 훈소 모드에서는 약 10배의 높은 $y_{CO}$가 측정되었다. 반면에 Soot yield는 연소 모드와 표면 가공처리 방식에 따라 상당한 차이를 보였다. 특히 유염 연소모드와 표면이 가공 처리된 시편에서 보다 높은 $y_{soot}$가 확인되었다. 마지막으로 PBD의 주방 화재시뮬레이션을 위하여 측정된 MDF와 PB의 $y_{CO}$ 및 $y_{soot}$ 적용 방안이 논의되었다.