백사장 모래의 입도분포는 해빈의 침식과 퇴적을 파악하는 데 중요한 정보를 제공한다. 모래의 입도분포 분석에 보편적으로 사용되는 체가름시험은 분석 시간이 길고 개별 입자의 형상과 색에 대한 정보를 얻을 수 없다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 체가름시험법 보다 측정 과정이 간편하고 효율적인 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석 방법을 제안하였다. 이미지 분석 과정 중 이미지 기울기(Image Gradient) 계산을 통한 입자 경계 추출로 해상도가 상대적으로 낮은 스마트폰 디지털 이미지의 배경으로부터 입자를 효과적으로 검출하였다. 경상북도 4곳의 해수욕장에서 채취한 시료를 이용해 본 연구에서 제안한 경계 추출 이미지 분석법과 경계를 추출하지 않는 분석법을 각각 체가름시험 결과와 비교 검증하였을 때, 본 연구에서 제안한 방식은 D50에서 평균 8.21%의 평균 오차율을 보여 경계를 추출하지 않는 분석법 보다 65% 낮은 오차를 보였다. 따라서 스마트폰 디지털 이미지를 이용한 입도분포 분석은 간편하고 효율적이며 체가름시험에 준하는 정확성을 가짐을 확인하였다.
학습자들이 가지고 있는 교과관련 직업에 대한 이미지를 아는 것은 교사의 교수·학습의 방향성을 결정하는 좋은 자료가 된다. 기존의 그리기 이미지 분석도구는 과학자의 외형적인 이미지 및 그림을 분석하는 데 오랜 시간이 소요된다는 한계점이 있었다. 의미분석법은 특정 대상의 이미지를 분석하는데 널리 사용되는 방법이다. 그러나 의미분석법을 활용한 연구는 초창기 연구에서 사용한 형용사쌍을 연구 내용에 맞추어 그대로 사용함으로써 시대 변화에 따른 용어나 요인들을 반영하지 못하는 한계점이 있었다. 이 연구에서는 의미분석법을 활용하여 중등학생의 과학자에 대한 이미지 측정도구를 개발하고, 이를 중학생에게 적용하여 과학자 이미지 측정도구 활용의 유용성에 대한 교육적 시사점을 논의한다.
본 연구는 감성공학을 이용하여 승용차의 이미지분석을 하는데 관련된다. 본 연구에서는 감성공학적 접근법으로 제품의 이미지를 표현하는 적합한 형용사 조합을 도출한 다음 의미변별법을 이용하여 감성평가를 실시하고 그 결과를 요인분석법으로 처리하여 형용사 조합을 소수의 요인으로 축약한다. 다음으로 소수의 요인을 축으로 하여 이미지 공간을 구축하고 공간 내에서 개별 제품의 이미지 위치를 파악하는 것이다. 본 연구에서는 국산 승용차 12개 모형에 대해서 감성공학적 접근법으로 이미지 평가실험을 하였는데, 감성평가에는 127명의 패널이 참가하였으며 14개 형용사 조합에 대해서 요인분석으로 이미지 공간을 구성하는 2개의 축, 즉, 요인을 도출하고 이미지공간에서의 개별 제품의 위치를 파악하였다. 그 결과 대체로 자동차 3사가 목표하는 이미지를 달성하고 있음이 나타났다.
학습자들이 갖고 있는 과학자 이미지는 과학학습이나 과학 관련 직업 선택에 중요한 영향을 미친다. 과학자의 이미지는 주로 그리기 분석법을 활용하여 분석하였다. 그리기 분석법은 그리는 것에 제한이 있어 주로 과학자의 외형적인 이미지를 분석하였다. 과학교사들이 갖고 있는 과학자의 이미지 및 과학 관련 직업에 대한 인식은 학생들의 과학학습이나 과학 관련 직업 선택에 중요한 요인이다. 하지만 과학교사들을 대상으로 하는 연구는 부족한 편이다. 따라서 이 연구의 목적은 의미분석법을 통해서 과학자 이미지 측정도구를 개발하고 적용하여 측정 도구의 유용성을 알아보고, 중등 예비 과학교사의 과학자 이미지 및 과학 관련 직업에 대한 인식을 조사하여 교육적 시사점을 논의하는 데 있다. 연구 대상은 사범대학교에서 과학교육을 전공하는 2, 3학년 남학생 79명, 여학생 55명 총 134명이다. 연구결과 과학자 이미지 측정도구는 '능력', '평가', '활동', '정서'의 4개 요소, 24문항으로 구성되었다. 개발한 측정도구를 활용하여 중등 예비 과학 교사들에게 적용한 결과 과학자의 '평가', '능력', '활동' 요소에 대한 이미지는 높은 반면에 '정서'는 낮은 것으로 나타났다. 성별에 따른 통계적인 유의미한 차이는 없었다. 과학 관련 직업에 대해서는 '힘들다', '전문적이다', '똑똑해야한다', '복잡하다' 등으로 인식하는 것으로 나타났다. 특히, 남학생들은 '힘들고 어렵다'라고 인식하는 반면 여학생들은 '도전적이고 복잡하다'라고 인식하는 것으로 나타났다. 끝으로 과학자 이미지 측정도구 활용의 유용성 및 중등 예비 과학교사들의 과학자 이미지, 과학 관련 직업에 대한 교육적 시사점을 논의하였다.
본 연구에서는 피륙의 물리화학적 특성에 의해 결정되는 촉감, 태 이외에도 색채, 무의 등 여러 요소들의 영향을 받아 복합적으로 표현되는 의류소재의 총체적인 개념인 의류소재 이미지는 어떤 것들이 있으며 이러한 이미지들은 어떻게 분류될 수 있는지를 알아보기 위하여 의류소재 이미지의 평가를 위한 축을 개발해 보았다. 1995년부터 2000년까지의 Texjournal과 인터패션플래닝에서 발간되는 98/99FW부터 0255까지 트렌드 북에서 소재를 설명하는 형용사를 조사하여 유사한 형용사를 통합 처리하여 87개의 형용사를 최종 추출하여 형용사쌍을 만들고 소재 자극 없이 형용사쌍이 주는 소재이미지만을 가지고 쌍비교법을 통해 유사성을 7점 척도로 표시하도록 하였다. 얻어진 결과를 다차원척도법을 이용하여 분석하여 87개의 형용사의 평가차원을 살펴보았다. 의류소재 이미지를 평가하는 축을 다차원 척도법을 이용하여 개발한 결과 '남성적-여성적', '새로운-낡은 듯한', '캐주얼-클래식', '모호한-정돈된'의 4가지 차원의 8개축이 개발되었다.
본 논문은 오염 수리지질학 분야에서 다공성 매질 내 용질 이동 메커니즘을 분석하기 위한 비파괴적 방법 중 하나인 이미지 분석법을 검토하였다. 일반적으로 사용되는 이미지 분석법으로는 X-ray를 활용한 X-ray 영상법, UV 또는 가시광선을 활용한 광 투과 시각화 및 광 반사 시각화가 있다. 이러한 이미지 분석법은 용질 농도 분포, 유체 흐름 역학 및 다상 시스템에 대한 정밀한 고해상도 데이터를 제공하며, 실험구성을 변경하지 않고 지속적인 모니터링을 진행함으로써 용질 이동 메커니즘에 보다 정확한 통찰력을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 각 이미지 분석법의 개요, 적용, 장점 및 한계점을 나타내었다. 또한, 이러한 방법들이 용질의 이동을 이해하고 예측하는 데 어떠한 기여를 하고 있는지, 그리고 이러한 방법들이 적용된 연구 사례들에 대해서 논의하고자 한다. 이를 통해 이미지 분석법이 지하수 오염과 같은 환경 문제 해결에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 종합적인 이해를 제공하고자 한다.
이미지는 비주얼 특성과 다의적 해석 때문에 색인 전문가가 구성한 텍사노미와 같은 전통적인 메타데이터만으로는 효율적인 검색을 기대하기 어려운 경우가 있다. 본 연구는 폭소노미를 이미지 검색에 활용하기 위해서, 폭소노미를 분석하기 위한 5개의 카테고리와 17개의 서브 카테고리로 구성된 태그카테고리 모형을 설계하였다. 설계된 모형을 플리커 이미지 자료인 141개 인기태그들, 3개의 개인 태그 구름들에 있는 105개 태그들 및 156개 개별적인 이미지들에 부여된 3,848개 태그들에 적용하여 이용자 태깅 행태를 분석하였다. 끝으로, 이러한 분석 결과에 기초하여 이미지 자료의 검색 효율성을 높이는 세 가지 방안, 즉, 온톨로지에 기반한 폭소노미 확장법, 폭소노미와 내용 기반 이미지 검색을 결합한 검색 효율성 개선법 및 폭소노미에 기반한 텍사노미 확장법을 제안하였다.
이미지를 이용한 도공층 구조 분석은 도공층의 실제 Morphology를 분석하여 평가하는 방법으로서 최근 세밀한 도공층 구조 분석을 위해 이 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 이러한 방법은 수은압입법(Mercury intrusion)이나 질소흡착법 (Nitrogen adsorption by BJH theory) 등과 같은 기존의 공극 특성 평가 방법과 달리 pore aspect ratio 및 orientation 등과 같은 공극 dimension을 평가할 수 있는 장점이 있다. 이러한 공극 dimension은 size distribution 및 porosity와 더불어 인쇄, 라미네이션 접착 등과 같은 Liquid interfacial 및 침투 측면에서 중요한 요소이기 때문에 이를 평가하기 위한 적합한 방법으로 인식되고 있다. 또, 원지 부분과 도공층 간의 경계를 명확하게 보여주고 Surface와 Cross-section 영역을 구분하여 평가 할 수 있어 더 명확한 평가를 가능하게 한다. 본 연구에서는 이미지 분석을 통해 도공액 구성 조건에 따른 도공층의 공극 구조 특성을 평가 하였고 일부 요소에 대해서는 수은 압입법과 비교 평가하여 이미지 분석법과의 상관성에 대해 고찰 하였다. 본 연구에서 사용된 FE (Field Emission)-SEM은 일반 SEM과 달리 전압에 의한 높은 전기장의 형성을 통해 저 가속 전압으로 이미지를 구현하는 장비로서 본 연구에서는 FE-SEM을 통해 도공층의 세밀한 Morphology와 공극 구조 이미지를 구현할 수 있었다.
이 연구에서는 디지털 이미지 분석법을 활용하여 북동태평양 ODP Leg 204 시추 코아 시료에서 산출된 부유성 유공충 Neogloboquadrina pachyderma 권각의 감긴 방향을 컴퓨터 프로그래밍으로 결정하였다. 이것은 유공충 군집 이미지에서 N. pachyderma 개체를 자동 인식하게 한 것이며, N. pachyderma 권각 방향을 컴퓨터 프로그래밍으로 결정할 수 있도록 고안한 것이다. 이 알고리즘을 이용한 새로운 판독 방법을 사용한 결과 유공충 시료에 대한 정량 분석이 빠르게 수행될 수 있게 되었으며, 실제현미경을 통한 관찰 결과와 비교하였을 때 약 90% 만큼 높게 일치하였다. 이 수치는 컴퓨터를 이용한 디지털 이미지 분석이 미고생물학 분야에 성공적으로 적용될 수 있다는 점을 시사하고 있다.
본 연구는 인공지능에 대해 초등학생들이 최근 인식하고 있는 이미지를 분석하였다. 인공지능에 대한 인식과 관련된 이미지 형용사 23쌍을 추출하고 인식과 감성, 능력의 3가지 유형으로 구분하였다. 827명의 초등학생들을 대상으로 검사하여 이미지 요인을 편리성, 기술진보성, 인간친화성, 우려성의 4가지 요인으로 분류하였다. 검사결과 초등학생들은 인공지능이 똑똑하고 새로우며 복잡하지만 신나는 뚜렷한 이미지를 나타냈다. 변인별 비교에서 여학생, 코딩 경험 학생과 고학년이 인공지능에 대해 우려하는 이미지를 갖고 있었다. 반면 인공지능의 관심과 인식이 높은 학생이 인간 친화적이고, 편리하고, 기술 진보적이라는 이미지를 갖고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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