직물의 소리에 의해 유발되는 감성을 토대로 직물의 소리를 색채와 매치시키는 실험을 실시하여 직물의 소리를 색으로 변환해 봄으로써 시각과 생각에 의한 복합감성을 활용한 직물 디자인을 제안해 보고자 하였다. 의류소재 30개의 소리를 녹음하여 군집분석한 후 각 군집별로 섬유의 종류를 고려하여 총 6개의 소리를 선택하여 주관적 감성평가와 색 변환실험에 사용하였다. 직물의 소리는 섬유의 조성에 관계없이 주로 Blue, Purple Blue 그리고 무채색으로 표현되었다. 그런, wool은 Gr(grayish), silk는 Dk(dark), polyester는 Dl(dull), nylon은 Dk(dark)등의 차분하고, 안정되고, 점잖은 느낌의 색조로, cotton과 flax는 P(pale)와 Vp(very pale) 같은 부드럽고 가벼운 느낌의 색조로 표현되었다. 따라서 직물의 소리 감성을 설명하는 요소는 색상보다는 색조에 있음을 알 수 있었다.
일반적으로 NATM공법에서 지보의 설계는 암반반응곡선의 개념을 통해 수행된다. 그러나 암반반응곡선은 암질이 좋고 과지압에 의한 문제가 심각하지 않은 지역에 적용되며, 따라서 주로 불연속면에 의해 암반의 거동이 영향을 받는 지역에서는 시공과정에 직접 적용하기가 힘들다. 본 연구에서는 암반 블록에 대한 블록반응곡선을 연구하여, 블록반응곡선상에서 지보를 설계하였다. 각각의 차분시각에서의 변위와 응력을 얻기위해서 개별요소 프로그램인 UDEC을 사용하였다. 블록은 Mohr-Coulomb 모델이며, 불연속면은 Barton-Bandis 모델이다. 블록과 불연속면의 물성은 실험실 실험을 통하여 구하였다. 블록반응곡선을 이용한 지보설계과정을 이해하기 위하여 간단한 모델분석을 실시하였다. 동일한 형상의 키블록이 공동의 천장, 측벽, 바닥에 존재할 경우, 각 블록의 안정성 판단 및 지보의 설계를 실시하였다. 또한 초기지압의 영향을 알아보기 위하여, 측압계수(K)를 달리하여 해석해보았다. 현재 건설중인 공동에 대한 안정성 판단 및 지보설계를 블록반응곡선을 이용하여 설계하였다.
본 논문에서는 지진파 역행 전파를 이용하여 지진원을 영상화 하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 시간 역행 전파는 파동 방정식의 시간 반전의 불변성과 상반정리로 설명할 수 있으며 파동의 시간 역행 전파는 의학적인 목적을 비롯한 비파괴 검사, 그리고 탄성파 파형 역산에 사용되어 매질을 영상화 하는데 활용되고 있다. 지진 관측소에서 관측된 지진파형은 지진원으로부터 방출된 에너지를 기록한 것이다. 이를 시간의 역순으로 매질로 전파시키면, 지진으로부터 전파되었던 에너지가 진원시각의 지진원 위치에 집중하게 되어 지진원을 영상화 시키는 원리이다. 본 연구에서는 3차원 지진파 전파의 수치 모의를 위해 엇갈린 격자 유한 차분법과 병렬 처리 기법을 이용하여 탄성 매질에서의 파동방정식의 해를 구하였다. 수치모의 결과로부터 지진파 역행 전파를 이용해 지진의 시공간적 발생양상을 살펴볼 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 내륙에서 수신한 로란 9930M 포항 송신국의 로란신호를 이용하여 Loran differential ASF를 측정하였고, 이를 통해 로란 신호의 시각동기 정확도를 향상시켰다. Differential ASF는 한국표준과학연구원(KRISS)의 UTC(KRIS) 기준 TOA 데이터에서 충남대학교와 국립해양측위정보원에 설치된 원자시계를 기준으로 동시에 측정된 TOA 데이터를 각각 차분함으로써 구하였다. 자기장 안테나를 이용한 충남대학교에서의 60분 평균 TOA 측정결과는 $0.1{\mu}s$ 이내의 변동성을 보였고 국립해양측위정보원에서의 TOA 측정결과는 $0.05{\mu}s$ 이내의 변동성을 보였다. 또한 충남대학교와 국립해양측위정보원에서의 60분 평균 differential ASF 측정결과는 수신국의 주변 환경 영향에 의해 최대 $0.1{\mu}s$ 정도까지 시각 변동성을 나타냈다. 따라서 UTC(KRIS)를 기준으로 측정한 TOA 데이터로 충남대학교와 국립해양측위정보원 측정 데이터를 각각 보상하면 differential ASF 변화가 상쇄되어 로란 신호를 이용한 시각동기 정확도를 10 ns 정도 이내로 향상시킬 수 있다. 그리고 세슘원자시계를 기준으로 포항 송신국 로란 신호의 기준위상과 KRISS에서의 로란 수신기의 출력 기준위상을 측정하여 두 지점 사이의 ASF는 약 $3.5{\mu}s$로 나타났다.
비보존성 오염물질의 종확산에 관한 단계분리 유한차분 모형을 낙동강에 적용하여, 1991년에 발생한 페놀누출 사고에 따른 종확산 모의계산을 수행하였다. Preissmann의 4점 음해법에 근거한 부정류 계산모형으로부터 산정된 계산결과를 종확산 모형의 입력자료로 사용하였다. 종확산계수의 산정을 위한 경험식 및 1차 반응의 감쇠계수에 따른 종확산 계산결과의 민감도를 분석하였다. 하류 지점에서의 첨두농도 발생 시각은 사용된 종확산계수 식에 따라 상당히 달라짐을 알 수 있었다. 또한 농도 분포형은 감쇠계수에 따라 변하지 않는 반면, 농도값은 감쇠계수에 상당히 좌우되는 것으로 나타났다. 최적화 기법을 사용하여 흐름 모형 및 종확산 모형을 보정하였으며, 낙동강에 위치한 주요 취수지점들에 대한 첨두농도 발생시각을 모의하여 제시하였다.
모션타이포그래피는 디지털사회가 요구하는 감성적인 커뮤니케이션에 효과적인 수단으로 활용될 수 있는 요체가 된다. 이에 따라 본 연구에서는 모션타이포그래피로 감성을 표현하기 위하여 움직임의 특성을 연구하는 것을 목적으로 사용자 감성평가를 통해 모션타이포그래피의 감성척도를 구성하고 움직임에 대한 이미지 분포를 파악하였다. 본 연구는 문헌연구와 실험조사를 통하여 감성어휘를 수집하였고 KJ법과 클러스터 분석법으로 대표어휘를 추출하였다. 연구 결과, '차분한-활동적인', '부드러운-딱딱한' 축으로 구성된 모션타이포그래피 감성척도 공간을 구성하였으며, 모션타이포그래피의 움직임은 사용자에게 특정한 감성반응을 유발한다는 것을 알 수 있었다. 향후에 본 논문의 결과와 함께 감성어휘별 시각 요소의 특성을 도출한다면 일반인도 비교적 손쉽게 모션타이포그래피를 제작할 수 있는 가이드라인이 제시될 수 있을 것이다.
난류전단 흐름에서의 비정상 수평 선오염원의 확산에 관한 수치모형을 개발하였다. 계산기법으로는 비정상 이송확산 방정식을 종방향 이송 및 연직방향 확산으로 분리하고, 이들 방정식을 방시간 간격에 대하여 번갈아 계산하는 단계분리 유한차분기법을 사용하였다. 종방향 이송방정식에 대해서는 Holly-Preissmann 기법을, 연직방향 확산방정식에 대해서는 Crank-Nicholson 기법을 각각 적용하였다. 개발된 모형을 난류전단 흐름에서의 정상 수평 선오염원의 확산 문제에 적용하여 계산결과를 반해석해와 비교함으로써 모형을 검증하였다. 또한 난류전단 흐름내로 순간적으로 방류된 면오염원의 확산문제에 계산모형을 적용하였다. 마찰계수에 대한 민감도 분석 결과, 동일한 무차원 시각에서의 혼합 정도는 마찰계수에 관계없이 거의 일정한 것으로 나타났다. 또한 동일한 정도의 혼합상태에 도달하는 데 소요되는 유하거리는 마찰계수의 제곱근에 반비례함을 알 수 있었다.
감성 지능형 컴퓨팅은 컴퓨터가 학습과 적응을 통하여 인간의 감성을 처리할 수 있는 감성인지 능력을 갖는 것으로 보다 효율적인 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 가능하게 한다. 감성 정보들 중 시각과 청각 정보인 음악 이미지는 짧은 시간에 형성되고 기억에 오랫동안 지속되기 때문에 성공적인 마케팅에 있어서 중요한 요인으로 꼽히고 있으며, 인간의 정서를 이해하고 해석하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 사용자의 감성키워드(짜증, 우울, 차분, 기쁨)를 고려하여 매칭된 음악과 이미지를 검색하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 인간의 감성을 4단계 경우로 상황을 정의하며, 정규화 된 음악과 이미지를 검색하기 위해 음악 이미지 온톨로지와 감성 온톨로지를 사용하였으며, 이미지의 특징정보를 추출, 유사성을 측정하여 원하는 결과를 얻게 하도록 하였다. 또한, 이미지 감성인식정보를 분류하기위해 대응일치분석과 요인분석을 통한 성컬러와 감성어휘를 하나의 공간에 매칭하였다. 실험결과 제안된 시스템은 4가지 감성상태에 대해 82.4%의 매칭율를 가져올 수 있었다.
교육 매개체의 디지털화를 위해 정보 통신망과 기술을 본격적으로 교육에 도입함으로써 교육의 패러다임이 e-learning(electronics learning)으로 이동하고 있다. 그러나 e-learning 콘텐츠는 컴퓨터가 있는 장소에서만 제공받을 수 있기 때문에, 언제 어디서나 사용자가 원할 때 교육받기 힘든 단점이 있으며, 기존 오프라인 콘텐츠를 e-learning 콘텐츠로 재구성하기 위해 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적인 2차원 시각 정보만을 제공하는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상에 모바일 기기를 이용하여 동적인 인터랙션과 다양한 멀티미디어 정보를 융합할 수 있는 교육용 모바일 콘텐츠 (education mobile contents: EMC) 시스템을 제안한다. 제안된 영어 교육 콘텐츠는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상을 저해상도 카메라가 장착된 모바일 기기로 인식하기 위해 모양 기반의 영상 검색 방법을 이용하며, 수행속도와 크기와 기울기 변화에 강건한 시작점 일치를 통한 차분 체인코드 (differential chain code)를 사용한 DTW(dynamic time warping)를 이용한다. EMC는 모바일 기기를 이용하여 장소에 상관없이 오프라인 콘텐츠에 적합한 온라인 콘텐츠를 빠르고 정확하게 제공할 수 있다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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