• 감성과학
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• 제2권2호
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• pp.67-74
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• 1999

본 연구는 실제 현장에서 적용할 수 있는 보다 구체적인 감성 데이터를 제공하기 위한 시도로서, 메이크업의 주요한 색채특성을 평가변인으로 하여 칼라 시뮬레이션 실험 및 분석을 실시하여, 최종적으로 색채감성 분석기법에 의한 이미지 유형별 예측모델을 작성하였다. 그 결과, $\ulcorner$품위있는.귀족적인$\lrcorner$, $\ulcorner$깔끔한.여성스러운$\lrcorner$, $\ulcorner$강렬한.도발적인$\lrcorner$, $\ulcorner$캐주얼한.경쾌한$\lrcorner$, $\ulcorner$수수한.부드러운$\lrcorner$의 5가지 이미지유형이 추출되었고, 이미지유형별로 이미지와 색채특성간의 정량적 예측모델을 작성한 후, 그 결과를 토대로 이미지유형별 색채팔레트를 제시하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.324-329
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• 1999

본 연구는 실제 현장에서 적용할 수 있는 보다 구체적인 감성 데이터를 제공하기 위한 시도로서, 메이크업의 주요한 색채특성을 정가변인으로 하여 칼라 시뮬레이션 실험을 실시한 후, 색채감성 분석기법에 의한 이미지유형별 예측모델을 작성하였다. 그 결과, $\ulcorner$품위있는ㆍ귀족적인$\lrcorner$, $\ulcorner$깔끔한ㆍ여성스러운$\lrcorner$, $\ulcorner$강렬한ㆍ도발적인$\lrcorner$, $\ulcorner$캐주얼한ㆍ경쾌한$\lrcorner$, $\ulcorner$수수한ㆍ부드러운$\lrcorner$ 의 5가지 이미지유형이 추출되었고, 이미지유형별로 이미지와 색채특성간의 정량적 예측모델을 작성한 후, 그 결과를 토대로 이미지유형별 색채팔레트를 제시하였다.

• 감성과학
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• 제14권1호
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• pp.127-136
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• 2011

본 연구에서는 견직물의 색채 특성이 촉감각/감성 이미지에 미치는 영향을 고찰하고 견직물의 역학적 성질과 색채 특성을 이용한 촉감각/감성 이미지 예측모델을 제안하고자 하였다. 연구결과로서 무채색과 유채색 견직물 모두 견직물의 역학적 성질이 기본적으로 촉감각/감성 이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 '매끄럽다', '하늘하늘하다', '독특하다', '두껍다', '뻣뻣하다', '전원적이다', '캐주얼하다', '내추럴하다', '모던하다'는 무채색과 유채색에 따라 유의한 차이가 있었다. 특히 '두껍다'와 '뻣뻣하다'는 견직물이 Red 또는 Green 색상일 때, 그리고 pale 또는 vivid 색조일 때 무채색일 때보다 더 강하게 인지되었고, '전원적이다'와 '캐주얼하다'는 Green 색상의 견직물과 pale 또는 vivid 색조의 견직물에서 무채색 견직물에서보다 더 강하게 느껴지는 경향이어서, 견직물의 색채가 주관적 촉감각/감성에 영향을 줄 수 있음을 시사하였다. 마지막으로 역학적 성질과 색채 특성을 함께 설명변수로 이용한 예측모델을 수립하여 제안하였다.

• 감성과학
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• 제12권1호
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• pp.109-120
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• 2009

본 연구는 천연염색 직물의 색채로 가장 일반적으로 사용되는 황색과 적색 계열의 색채를 대상으로 색채감성요인의 예측모델을 제시함으로써 색채감성에 영향을 미치는 색채감각과 물리적 색채특성을 규명하고자 하였다. 동일한 견직물에 염색한 서로 다른 320종의 천연염색 색채를 군집 분석하여 선정한 각 4종씩의 황색계열과 적색계열의 색채에 대하여 40대 남녀 30명을 대상으로 의미미분법에 의하여 색채감각 및 감성을 평가하였다. 색채감성용어에 대한 요인분석 결과 3개 요인이 도출되었는데, 요인<활동성>에는 $L^*,\;b^*$, '맑다', '밝다'의 감각과 정적상관을 보여서, 명도가 높고 노랑기가 많은 황색계열 천연염색 직물들이 높은 평가를 받았다. 요인<독특성>은 $a^*$와 '따뜻하다'와 정적 상관을 나타내어서, 적색계열 천연염색 직물들에서 더 강하게 느껴지는 경향을 보였다. 요인<편안성>은 색채감각 '강하다'와 부적 상관을 보였는데, 황색과 적색에 따른 차이가 나타나지 않았다. 각 색채감성요인을 정량화하기 위해 단계적 회귀분석을 통해 수립한 예측모델에서 요인<활동성>은 색채특성 $L^*$ 값이 클수록 더 강하게 인지되어서 무매염 황벽 염색 직물의 색채의 <활동성> 요인점수가 가장 높았으며, 요인<독특성>은 색채특성 $a^*$와 색채감각 '가볍다'가 설명변인으로 진입하여서 $a^*$값이 가장 높은 무매염 홍화300% 염색직물이 <독특성> 감성이 가장 강하게 인지되었다. 또한 요인<편안성>은 색채감각 '강하다'가 부적 설명 변인으로 나타났으며, '강하다'의 점수가 가장 낮은 커피100% 알루미늄 2%매염직물 등의 <편안성> 요인점수가 높게 나타났다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.54-57
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• 2009

This study was aimed to investigate the effects of visual texture on color emotion and to establish prediction models for color emotion by both physical color properties and visual texture characteristics. A variety of fabrics were printed by digital printer according to hue and tone combinations. Subjective sensation was evaluated in terms of visual texture for fabrics printed in gray whereas color emotion for those in chromatically printed. As results, fabric clusters by visual texture showed significant differences in color emotion factors and the differences were clearer for grayish tone fabrics. Prediction models for color emotion factors by both physical color properties and visual texture clusters were proposed as for all fabrics and grayish ones, respectively.

• 한국의류학회지
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• 제34권9호
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• pp.1567-1580
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• 2010

This study investigates the effects of visual texture on color emotion and establishes prediction models for color emotion by both physical color properties and visual texture characteristics. A variety of fabrics including silk, cotton, and flax were colored by digital textile printing according to chromatic hue and tone combinations that are evaluated in terms of color emotion. Subjective visual texture ratings are also obtained for gray-colored same fabrics to those used in color emotion tests. As a result, fabric clusters by visual texture factors showed significant differences in color emotion factors that are primarily affected by physical color properties. Finally prediction models for color emotion factors by both physical color properties and visual texture clusters were established, which has a potential to be used to explain color emotion according to the visual texture characteristics of fabrics.

• 자원리싸이클링
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• 제28권2호
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• pp.23-30
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• 2019

폐자동차 범퍼 파쇄물 재활용을 위하여 색채선별법을 도입하였다. 색채선별법은 기존의 비중, 입도 차이에 의한 선별이 어려운 물질을 색상 차이를 이용한 카메라와 영상 분석기법으로 분리하는 선별법이다. 본 연구에서는 반응표면법 중 BBD (Box-Behnken Design)를 적용하여 실험을 계획하고 최적 조건을 도출하였다. 색채민감도, 피드투입량 및 입자크기의 영향을 분석하였으며, 회귀분석과 통계적인 방법에 기초하여 2차 반응 모델을 획득하였다. $R^2$ 및 p-value는 각각 99.56%, < 0.001로 타당하였으며, 추정된 최적조건은 색채민감도 32%, 피드투입 200 kg/h, 입자크기 33 mm 조건에서 94.1%의 회수율이 나올 것으로 예측하였다. 실제 실험을 통한 회수율은 93.8%로 나타나 해당 모델이 적절함을 확인하였다.

• 한국의류학회지
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• 제42권3호
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• pp.503-515
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• 2018

In this research, the three-dimensional structural and colorimetrical modeling of yarn-dyed woven fabrics was conducted based on the Kubelka-Munk theory (K-M theory) for their accurate color predictions. In the K-M theory for textile color formulation, the absorption and scattering coefficients, denoted K and S, respectively, of a colored fabric are represented using those of the individual colorants or color components used. One-hundred forty woven fabric samples were produced in a wide range of structures and colors using red, yellow, green, and blue yarns. Through the optimization of previous two-dimensional color prediction models by considering the key three-dimensional structural parameters of woven fabrics, three three-dimensional K/S-based color prediction models, that is, linear K/S, linear log K/S, and exponential K/S models, were developed. To evaluate the performance of the three-dimensional color prediction models, the color differences, ${\Delta}L^*$, ${\Delta}C^*$, ${\Delta}h^{\circ}$, and ${\Delta}E_{CMC(2:1)}$, between the predicted and the measured colors of the samples were calculated as error values and then compared with those of previous two-dimensional models. As a result, three-dimensional models have proved to be of substantially higher predictive accuracy than two-dimensional models in all lightness, chroma, and hue predictions with much lower ${\Delta}L^*$, ${\Delta}C^*$, ${\Delta}h^{\circ}$, and the resultant ${\Delta}E_{CMC(2:1)}$ values.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1515-1519
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• 2006

본 연구에서는 초단시간 강수예보(VSRF, Very Short-Range Forecast of precipitation) 시스템 구축 현황을 소개하고자 한다. VSRF 모델은 레이더 반사도 자료와 지상 AWS 자료를 이용하여 레이더-AWS 강우강도를 산출하는 강수분석과정과 분석된 강수량 자료와 중규모 수치예보장을 사용하여 외삽법에 의한 초단시간 강수예보를 수행하는 예보과정, 실시간으로 산출된 강수예보 자료를 검증하고 홈페이지에 제공하는 자료지원과정으로 구성된다. 본 연구에서는 모델의 예보능력을 향상시키기 위해 크게 두 가지 측면에서 모델을 개선하였다. 첫째는 모델의 입력자료인 레이더-AWS 강우강도 자료를 기상연구소 원격탐사연구실에서 운영하던 WPMM (Window Probability Matching Method)과 기상청 기상레이더과에서 운영하던 RQPE(Radar Quantitative Precipitation Estimation)의 알고리즘을 통합하여 정확한 강우강도 자료인 레이더-AWS 강우강도(RAR, Radar-AWS Rain rate) 시스템을 구축하여 개선하였으며, 둘째는 외삽과정을 통한 예보가 3시간이 지나면 예측능력이 감소하는 문제점을 보완하기 위해 현업 중규모 모델(RDAPS, Regional Data Assimilation and Prediction System)의 예측강수와 병합하여 모델을 개선하였다. 또한 이를 시계열 검증 및 공간 검증하는 실시간 검증 시스템을 구축하여 실시간으로 모델의 정확성을 평가하고 있다. 그 결과 입력자료 개선을 통한 모델의 정확도는 크게 향상된 결과는 볼 수 없었지만 미약하게 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 모델의 병합을 통한 모델의 개선은 예측 3시간 이후부터는 50% 정도 향상되었다.의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제32호
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• pp.97-104
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• 2002

The purpose of this study is to suggest the prediction model for the color design by the image types in the office interior. This prediction model of the color design is for the more comfortable environment by using suitable, various colors fitted with business functions. In this research, we carried out the evaluation experiment with the variables such as the color on ceiling, wall, floor and the harmonies of color schemes. We set the prediction index through the multi-regression analysis. And the prediction model was made by these results. The design methods by the prediction model are as follows. 1) The $\ulcorner$variable$\lrcorner$ image was deeply influenced by the value and chroma and it was marked high in low value and high chroma and the harmonies of contrast and different color. 2) The $\ulcorner$comfortable$\lrcorner$ image was related to the value and chroma and it was marked high in high value and low chroma and harmonies of homogeneity and similar. 3) The $\ulcorner$warm$\lrcorner$ image was greatly influenced by the hue and the harmony of color schemes, and it was marked high in the warm colors and harmonies of homogeneity.