전주일 광산 광미는 $SiO_2$의 함유량이 높고, 유해 중금속 성분의 함유량이 적은 특성을 갖고 있다. 본 연구에서는 이러한 광미를 각종 산업원료로 재활용할 수 있는 가능성을 알아보았다. 광미는 세라믹스 소결체의 원료로 사용한 결과, 색도 및 색상, 소성수축률, 흡수율 등에서 우수한 물성을 보였다. 보통포틀랜드시멘트 원료 중 실리카 성분으로 조합 원료의 2.59%까지 사용이 가능하였다. 광미를 조립물과 미립물로 분리하여 조립산물은 건조 시멘트 모르타르 원료로, 미립산물은 역청 포장용 채움재로 사용한 결과, 두 시료 모두 환경 위해성이 없고 KS 규격에 적합한 물성을 나타내었다.
본 연구에서는 천마추출물을 이용하여 건강음료를 제조하고 그 품질특성을 조사하였다. 천마 음료의 개발을 위한 관능검사 결과 추출물의 첨가량이 50%일 때 색상, 향, 맛, 전반적기호도 등이 가장 양호한 것으로 나타났다. 또한 올리고당의 첨가량은 10%, 구연산은 0.02%, 사과즙은 7%, 증류수는 32.98%가 가장 적합한 것으로 나타났다. 최종 조합비로 제조한 천마 음료의 당도 및 pH는 각각 16.97, 4.27이었으며 색도는 L값 50.72, a값 25.16, b값 13.85이었다. 천마 음료의 유리당은 glucose(3417.72 mg/100g), fructose(2215.68 mg/100g), sucrose(1615.68 mg/100g) 순이었으며 유기산은 malic acid(472.60 mg/100g), citric acid(290.27 mg/100g), succinic acid(276.63 mg/100g), fumaric acid(1.73 mg/100g) 순으로 나타났다.
The purpose of this study was to find out the various impressions that tone-on-tone coloration of shirts and ties gives. This experiment was based on the $2{\times}4{\times}4{\times}2$ factorial design: colors(red and blue), shirt tones(vivid, light, dull, and dark); tie tones(vivid, light, dull, and dark) and perceivers' gender(male and female). The materials in the experiment developed for this study were composed of 32 upper body photographs which were color printed and 27 bi-polar adjectives, each of which was graded into seven in its degree, were used to evaluate the impression. We unified those colors of shirts and neckties, and then made shirt and necktie tone different. The subjects of this research were 192 male and 192 female college students in Gyeongnam province including Jinju City The data was analyzed by using SPSS program. Analyzing methods were one-way ANOVA and LSD test. The items of the adjectives were classified into 5 impression dimensions - potency, activity, attractiveness, visibility and tenderness. All the image by the match of shirt and tie could be possible to make various images by the color, the shirt tone and the tie tone. Blue was given more effective potent image, vivid or light tone shirt in blue was the active image. As shirt and tie had different tone, regarded as the attractive image. Vivid tone tie was evaluated the visible image, light tone shirt is the tend image.
본 논문에서는 군용 항공기의 시각 탐지(visual detection)를 지연시키는 위장기술에 대하여 조사하였다. 위장(camouflage)이란 관찰자에게 드러나 보이지 않도록 어떤 물체를 거짓으로 꾸미는 것으로 정의할 수 있다. 그러나 군사적 관점에서의 위장은 완전히 사라지게 하는 것이라기보다는 관찰자의 탐지시간을 연장하거나 탐지가능성(detectability)을 낮추는데 목적이 있다. 기본적으로 항공기 위장은 항공기 위치 탐지를 지연시킬 뿐만 아니라, 관측자에게 항공기의 속도와 고도, 진행방향에 대한 혼란을 유발하여야 한다. 따라서 저(低)탐지기술 또는 위장기술은 군용 항공기의 생존성 향상에 많은 영향을 미치므로 많은 연구가 지속적으로 진행되었다. 근접 지원 항공기 및 제공 전투기의 경우는 다색(multi-tone) 위장패턴과 반음영(counter-shaded) 위장패턴이 일반적으로 적용되고 있다. 아울러, 단색(mono-tone) 위장패턴 역시 색상(hue)과 명도(brightness)가 적절히 조절 및 조합되었을 때 위장효과가 큰 것으로 나타났다. 항공기의 위장 성능 향상을 위한 능동 시각 위장 기술(active camouflage techniques)에 관한 연구도 진행되었다. 특히, 발광 반사율이 높은 발광 장치를 사용하는 Counter-illumination 기술은 항공기 표면과 배경 하늘의 명도차를 최소화하여 위장 효과를 향상시켰다. 이와 같은 능동 시각 위장 기술은 시각 탐지에 비교적 취약한 저고도 무인기의 생존성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
슬로건은 정치행동부터 기업과 상품을 돋보이게 하는 광고의 영역에 이르기까지 널리 사용되는데, 이는 대중이나 고객에게 이미지를 좋게 하는 역할을 수행한다. 또한 대중이나 고객의 태도가 동요 적이고 미확정적일 때일수록 슬로건의 호소력은 크다. 21세기의 도래와 함께 학생이 소비자이자 고객이 되고 있는 대학은, 급변하고 있는 환경변화와 함께 대학의 브랜드가치와 인지도를 높여 강력한 파워브랜드로 자리매김할 수 있도록 획기적인 브랜드아이덴티티 전략을 수립하고 시행해야 할 시점이다. 대학의 심벌마크는 대학의 정체성과 연관성이 있고, 슬로건은 신선하고 호소력이 있어야 하며 브랜드 핵심가치를 잘 반영하고 있어야 한다. 본 연구에서는 시대적 변화나 라이프스타일에 따라 변하는 경영 전략 적 마케팅 프로그램으로서 개발되어야 할 대학 UI(University Identity)에서, 슬로건디자인의 시각요소들의 형태와 문장구성, 표기언어, 색상 등 심벌마크와 슬로건 조합의 이미지를 분석하고 슬로건과 심벌마크와의 디자인 상관관계를 연구하여 시너지 효과를 낼 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
영상은 동적인 시각 이미지와 청각의 결합에 의해 감성적인 반응을 유도한다. 다양한 영상 기법을 통하여 감성적 반응의 극대화를 추구하는 영화는 영상의 시청각적 요소들을 감성의 관점에서 효과적으로 설계하는데 본보기가 된다. 그러나, 제품의 설계속성들에 대한 감성적 평가결과를 모형화하는 감성공학적 관점에서 볼 때 영화는 시청각적 자극의 수준이 극히 다양하고 동적인 경험재로 모형화의 어려움이 있다. 본 연구에서는 영화의 감성 모형을 구축하기 위한 사전연구의 단계로 영화에서의 시청각적 요인들을 문헌조사를 통해 수집, 정리, 선별하고 이러한 시청각적 요인들 중에 영화를 관람하는 관객의 감성적, 인지적 반응에 영향을 주는 유효한 요인들을 객관적이고 체계적으로 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 감성 및 인지적 반응의 변화를 생체신호를 통해 측정하는 한편, 생체신호의 측정 시 사용된 영화의 시청각적 자극요인을 Video/Audio Processing방법에 의해 연속적인 수치로 정량화하였다. 생체신호와 정량화된 시청각적 자극요인을 동기화하고 통계적으로 분석함으로써, 생체신호의 반응과 시청각적 자극요인과의 인과관계를 통계적으로 신뢰성있는 수준에서 검증하고자 하였다. 생체신호를 종속변수로, 시청각적 자극요인을 독립변수로 하는 896개의 부분선형회귀모형(Partial Linear Regression Model)들 중 통계적으로 유의한 선형관계에 있는 경우의 빈도분석에 의하면, 시각적 요인들 중에는 밝기(Brightness), 대비(Contrast), 색상(Color), 움직임(Motion), 장면전환속도(Shot change Rate), 주요대상의 상대적 크기가, 청각적 요인들 중에는 Peak주파수, Peak주파수의 음량, 평균음량, 소음비(Sound-to-Noise Ratio)가 생체신호의 변화에 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는, 위의 시청각적 자극 요인들은 특히 관객의 감성 및 인지적인 반응에 유의한 영향을 주는 요소로 작용할 수 있음을 시사하고 있다. 이를 토대로, 위의 시청각적 자극 요인들이 가지는 다양한 조합들을 설명변수로 하는 통계적인 영화의 감성 모형을 구축할 수 있을 것으로 기대한다.
여러 가지 응용 분야에서 대용량 영상 데이터 베이스가 폭넓게 사용 되면서 전체 데이터베이스를 효율적이고 빠르게 검색하는 것이 절실하다. 가변 블록 크기와 블록 매칭 알고리즘에 의한 내용기반 화상의 검색을 위한 새로운 방법을 보인다. 제안한 방법에는 영상의 색상이나 공간 배치와 같은 가시적인 단서를 찾아서 영상의 특색을 나타내고 있다. 그리고 원하는 유사도에 함당한 검색 횟수에 자동으로 수렴되어 빠른 검색이 이루어진다. 구현된 방식은 약 150개의 영상 데이터 베이스로서 시험했다. 시험 결과 임의 지정한 검색효율 0.65에서 J & V 알고리즘 대비 1.9배 그리고 지정한 고정 블록 크기에 대비하여 1.83배 빠른 검색 시간을 달성함을 보인다.
본 논문은 컬러 이미지대상 고용량 데이터 은닉을 위한 새로운 적응형 least-significant-bit(LSB) 스테가노그라피 알고리즘을 제시한다. 은닉할 데이터 비트와 교체하기 위한 컬러 이미지 픽셀의 빨강, 초록, 파랑 (RGB) 컴포넌트의 LSB 비트 수는 peak signal noise ratio (PSNR) 최저값 분석을 통해 결정하였다. 은닉 데이터의 70%는 픽셀의 두 색상 컴포넌트 LSB 3비트를, 나머지 컴포넌트 LSB 2 비트를 교체하고, 30%는 모든 RGB 컴포넌트 LSB 4비트를 교체하는 조합을 제안한다. 또한, 데이터를 은닉할 에지영역 픽셀 선택을 위하여 지역적인 정렬방법도 제안한다. 본 방법은 픽셀 당 9.2 비트(9.2bpp)의 고용량 은닉이 가능하다. 30K - 60K바이트 데이터 은닉 실험결과 512x512 컬러 이미지의 평균 PSNR값은 43.9db이고 자연스러운 히스토그램도 도출되었다.
본 논문에서는 모델 기반으로 추정한 사람의 시선 방향을 이용하여 실내 환경에서 발생 할 수 있는 사람의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 두 단계로 구성된다. 첫째, 행동 인식을 위한 사전 정보를 얻는 단계로 사람의 머리 영역을 검출하고 시선 방향을 추정한다. 사람의 머리 영역은 색상 정보와 모양 정보를 이용하여 검출하고, 시선 방향은 머리와 얼굴의 관계를 표현한 베이지안 네트워크 모델을 이용하여 추정한다. 둘째, 이벤트와 사람의 행동을 나타내는 시나리오를 인식하는 단계이다. 이벤트는 사람의 상태 변화로 인식하고, 시나리오는 이벤트들의 조합과 제약 사항을 이용하여 규칙 기반으로 인식한다. 본 논문에서는 시선방향과 연관이 있는 4 가지의 시나리오를 정의하여 실험 한다. 실험을 통해 시선 방향 추정의 성능과 시선 방향이 고려된 상황에서의 행동 인식 성능을 보인다.
표정인식 연구는 맨$\cdot$머신 인터페이스 개발, 개인 식별, 가상모델에 의한 표정복원 등 응용가치의 무한한 가능성과 함께 다양한 분야에서 연구되고 있다 본 논문에서는 인간의 기본정서 중 행복, 분노, 놀람, 슬픔에 대한 4가지 표정을 얼굴의 강체 움직임이 없는 얼굴동영상으로부터 간단히 표정인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴 및 표정을 결정하는 요소들과 각 요소의 특징영역들을 색상, 크기 그리고 위치정보를 이용하여 자동으로 검출한다. 다음으로 Gradient Method를 이용하여 추정한 광류 값으로 특징영역들에 대한 방향패턴을 결정한 후, 본 연구가 제안한 방향모델을 이용하여 방향패턴에 대한 매칭을 행한다. 각 정서를 대표하는 방향모델과의 패턴 매칭에서 그 조합 값이 최소를 나타내는 부분이 가장 유사한 정서임을 판단하고 표정인식을 행한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문의 유효성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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