• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.601-609
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• 2014

아르누보(Art Nouveau)는 자연을 모티브로 한 양식으로 인간의 삶의 질을 높이려는 현대디자인의 이념과 상통하여 식물을 주로 모방한 곡선을 사용하면서, 자연친화적인 특징에 그리스 여신의 이미지를 가미하여 헤어바이나이트를 디자인하여 제시하였다. 이 논문의 연구범위는 다양한 곡선을 사용한 아르누보 양식 중에서 르네 랄리크(Ren$\acute{e}$ Lalique)와 에밀 갈레(Emile Galle)의 아르누보 양식에 기초하여 꽃과 유기적으로 연결되어 있는 아르누보 양식을 응용하였다. '색들의 향연'으로 에오스 Eos(새벽의 여신)와 헤스티아 Hestia(불의 여신)를, '선들의 향연'으로 아르테미스 Artemis(달의 여신)과 데메테르 Demeter(땅의 여신)로서 총 4개의 작품을 제작하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권2호
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• pp.67-73
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• 2010

반사판을 이용하여 은닉물체 탐지에 적용이 가능한 밀리미터파 수동 이미징 시스템을 제작 하였다. 94GHz 중심주파수 대역에서 밀리미터파 센서와 밀리미터파 신호를 집속하기 위한 렌즈 및 반사판을 구동하기 위한 구동장치를 설계 제작하였다. 밀리미터파 센서로부터 출력된 DC 신호는 저역통과 필터를 거쳐 DC 증폭 후에 ADC/DAQ를 이용하여 디지털 신호로 변환된다. 컴퓨터에서는 디지털 신호의 영상처리를 통해 $18{\times}64$ 화소의 해상도로 밀리미터파 수동 이미지를 획득한다. 시험 결과 제작된 시스템을 이용하여 사람과 은닉물체의 감지 영상을 얻을 수 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제25권8호
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• pp.764-773
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• 2004

산불지역 토양의 침식양상을 구분하기위하여 강원도 강릉시 사천면 일대의 산불지역 토양을 조사하였다. 토양은 유기물의 분포양상 및 토양층의 두께, 토양층 발달의 완전성(성숙도)를 근거로 5개 유형으로 구분하였다. 침식 현상은 토양의 유형에 따라 다르게 나타났다. 나뭇잎, 낙엽층, 뿌리, 재 그 밖의 유기물의 피복이 토양의 색과 영상 이미지 반사에 영향을 미치는 중요한 요인이었다. 침식양상의 차이를 보이는 5개 유형의 토양의 Landsat ETM 영상은 토양 유형별로 상이한 반사특성을 보였다. 산불지역 토양의 정규식생지수(NDVI)와 무감독 분류는 토양유형에 따른 Landsat ETM 영상 차이를 잘 반영하기 못하였으나, 최대우도법에 의한 감독분류 기법의 적용시 산불지역에서 침식형태에 따른 토양유형 구분이 가능하였다. 본 연구는 산불지역에서 침식현상을 파악하고 예측하는데 Landsat ETM 영상의 활용이 매우 효과적임을 보여주었다.

• Composites Research
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• 제29권6호
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• pp.353-357
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• 2016

B-stage 레진 필름에 탄소나노튜브(CNT) 등을 균일하게 분포시킨 뒤에 기타의 보강섬유 층과 함께 여러 겹으로 적층하여 하이브리드 형태의 복합재료를 만드는 방법은 유용하다. 본 연구에서는 CNT가 포함된 에폭시 레진으로부터 shear mixing 및 Three-roll mill 공정을 이용하여 B-stage 레진 필름을 제작하였다. 두 공정을 통해 형성된 CNT/레진 복합재 필름의분산도를 파단면의 SEM 관찰을통해분석하였다. 보다 효율적인 공정을 위해 Calendering pass 횟수에 따른 분산도를 평가하였다. Pass의 횟수에 따른 샘플을 제조하고 CNT 분산도는 SEM 이미지를 통해 확인하고, 전기 전도도 측정을 통해 분석하였다. 추가적으로 gap mode, force mode를 통해 제작한 각각의 샘플의 전기 전도도를 측정하여 CNT 분산도를 분석하였고 이를 통해 최적공정을 도출하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.539-548
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• 2020

Deep learning technology is currently being used and applied in many different fields. Convolution neural network (CNN) is a method of artificial neural networks in deep learning, which is commonly used for analyzing different types of images through classification. In the conventional classification of histopathology images of prostate carcinomas, the rating of cancer is classified by human subjective observation. However, this approach has produced to some misdiagnosing of cancer grading. To solve this problem, CNN based classification method is proposed in this paper, to train the histological images and classify the prostate cancer grading into two classes of the benign and malignant. The CNN architecture used in this paper is based on the VGG models, which is specialized for image classification. However, color normalization was performed based on the contrast enhancement technique, and the normalized images were used for CNN training, to compare the classification results of both original and normalized images. In all cases, accuracy was over 90%, accuracy of the original was 96%, accuracy of other cases was higher, and loss was the lowest with 9%.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-6
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• 2019

본 연구는 청소년수련시설 종사자의 서비스 질에 미치는 영향을 검증하고자 하였다. 이를 통해서 청소년수련시설 종사자의 서비스 질에 미치는 영향 요인을 분석하여 서비스 질 향상을 위한 기초자료 제공을 목적으로 하였다. 자료수집은 부산광역시 소재 청소년수련시설 종사자 110명을 대상으로 하였다. 그 결과 사회적지지와 감정노동, 자기효능감이 서비스 질에 정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 다음과 같이 제언하였다. 첫째, 사회적지지를 높이기 위해 다른 기관 종사자와의 정기적인 네트워크 구축과 중간관리자와 면담, 상담을 강화해야 할 것이다. 둘째, 감정노동을 높이기 위해 청소년지도사로서의 사명감 각인이 필요하다. 또한 심리·정서적인 프로그램을 개발하여 시행해야 한다. 셋째, 자기효능감을 높이기 위해 행정적 슈퍼비전 강화와 함께 이미지 메이킹 등 관련 교육 등을 강화해야 한다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.11-18
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• 2013

The Contemporary consumer society demands companies to emphasize more on the brand marketing that can deliver the brand identities distinguished from those of competing companies. In today's environment, the meaning of consumption is not only a simple purchase of a product, but also assimilation into images, experience and emotional aspects of the brand. The flagship stores of brands take the advantage of the tendency seriously and utilize the envelopes of the building as marketing catalysts to establish their brand identities. This paper aims to investigate the possibility of the architectural envelope as a marketing element to establish the brand identities, by analyzing the design techniques that enhance the visual effects utilizing innovative application of material, pattern and connection details. it is studied that the function of architectural envelope's change from past to recent date and role of architectural envelope as means of marketing for expression brand image in contemporary commerce space and elements that can be applied on architectural envelope with theoretical consideration about marketing and brand identity. Also this paper will research about experience elements because the process for consumers to recognize brand image with architecture is the process of visual experience. And through example research, this paper will study interrelationship between visual system of cognition to be expressed on architectural envelope.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.33-40
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• 2008

문자 인식의 응용이 형식 문서의 인식 같은 고전적인 영역을 벗어나 웹 문서나 자연 영상의 문자 인식으로 확장되고 있다. 이러한 새로운 응용에서는 명조나 고딕같은 표준 글꼴뿐만 아니라 다양한 모양의 글꼴을 사용하는 것이 보편적이다. 기존의 데이터베이스들은 주로 표준 글꼴을 대상으로 제작되어 새로운 응용에 사용하는데 한계를 안고 있다. 본 논문에서는 완성형 2350자 각각을 대상으로 9종류의 글꼴에 대해 글꼴 크기, 품질, 해상도를 달리하여 243개의 이미지 샘플을 생성하였다. 또한 이들 샘플 각각에 대해 이진 임계치와 회전 각도를 달리하여 변형된 샘플을 얻었다. 이러한 과정으로 각 글자마다 2,187개의 샘플을 생성하였으며, 총 5,139,450개의 샘플을 갖는 인쇄체 한글 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스에 대한 특성과 상용 OCR 소프트웨어에 대한 인식 성능 등을 제시한다.

• 디자인학연구
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• 제19권4호
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• pp.5-16
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• 2006

본 연구는 디자인이 시장에서 실패하는 이유 중의 하나로 디자이너가 디자인을 통해 의도하는 디자인커뮤니케이션목표와 소비자가 디자인에 대하여 의미를 산출하는 의미재생산간의 차이에 의해 발생될 수 있다는 전제에서 출발하고 있다. 따라서 디자이너는 디자인전개과정에서 자신이 사용하는 디자인요소 혹은 전반적인 디자인이미지에 대하여 소비자의 의미재생산과정을 이해하고 검토해야 할 필요성과 방법을 제시하고 있다. 이에 대하여 본 연구에서는 다양한 이론적 고찰을 통하여 소비자의 의미재생산이해과정을 수단-목적 모델을 기초로 하여 가치의 유형화, 소비자세분화, 주타겟소비자집단의 가치파악 및 타겟집단의 가치와 디자인속성과의 연관관계 파악이라는 절차를 통해 소비자의 의미재생산이해가 가능하다고 제시하였으며 아울러 각 단계에서 필요한 내용과 방법을 제시하였다. 또한 이를 위한 분석기법으로서 래더링기법을 제안하고 실제의 사례연구를 통해 규명하였다. 본 연구에서는 이러한 과정을 통해 특정 디자인에 대하여 시장에서의 실패가능성을 줄이고 성공가능성을 높일 수 있는 방안중의 하나가 될 수 있을 것으로 제안하고 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.161-166
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• 2011

본 논문에서는 동작인식 위한 정확한 배경 분할 및 특징점 추출 방법을 제안한다. 배경 분할 과정에서는 먼저, HSV 입력 이미지를 RGB 색상 공간에서 HSV 색상 공간으로 변환한 뒤, H와 S 값에 대한 두 개의 임계치를 사용하여 살색 영역을 분할, 프레임간의 차영상을 이용하여 움직임이 있는 영역을 추출한다. 차영상에서 발생하는 잔상 영역을 제거하기 위하여 헤시안 어파인 영역 검출기를 적용하고, 잡음이 제거된 차 영상과 살색 영역의 이진화 영상을 이용하여 사람의 동작이 나타나는 영역을 분할한다. 특징점 추출 과정은 전체 영상을 블록 단위로 나눠서 각 블록 안에서 분할된 영상에 포함되는 픽셀들의 중점을 구하여 특징점을 추출한다. 실험결과 복잡한 환경에서도 정확한 배경 분할과 사용자 동작을 대표하는 특징점 추출이 약 12 fps로 가능함을 알 수 있었다.