White noise 가 혼합된 음향은 듣는 사람에게 감성 조절 효과에 대한 보고가 있다. 그러나 White noise 의 어떤 요소가 감성을 조절하는지는 명확하지 않다. 본 연구는 White noise 와 음향을 혼합할 때 마스킹(Masking) 정도에 따른 이완 감성 변화를 밝혀보고자 하였다. White noise 의 마스킹 효과를 다르게 한 2 곡의 음악을 제작하고, 20 대 남녀 40 명을 대상으로 음악을 들려주는 실험을 실시하였다. 음악 효과에 대한 반응인 자율신경계(PPG, GSR, SKT)와 중추신경계(8ch EEG)의 생리신호를 측정하고 음악을 듣기 전후의 주관적 응답을 수집하였다. 음악을 듣지 않았을 때, 원본 음향 들었을 때 그리고 White noise 혼합한 음향을 들었을 때의 반응에 대해 ANOVA(Analysis of Variance)를 실시하였다. 생리신호는 개인간 편차를 고려해 평준화(Normalization) 한 뒤 생리신호 변화 패턴에 따라 분석하였다. 결과적으로, 주관적 응답과 생리신호 모두 White noise 의 마스킹 효과를 작게한 음향에서 이완의 정도가 더 큰 것을 확인하였다. 따라서 White noise 와 원본 음향간에 마스킹 효과가 작은 음향일수록 White noise 의 혼합으로 인한 이완효과가 큰 것을 확인할 수 있었다.
경사의 사선방향으로 절단하여 봉제된 바이어 컷 직물로 제조된 의류는 일반 의류와 달리 우아한 외관을 나타낸다. 이 직물의 단점은 형태안정성이 나빠서 완제품의 형태가 패턴의 형태와 다른 모양을 나타내는 경우가 많으며, 특히 밑단 부분이 불균일하게 쳐지므로, 가지런히 절단하는 트리밍 공정을 부가적으로 거치게 된다. 현재의 봉제 공정에서는 트리밍 단계를 모두 숙련공들의 수작업에 의존한 평면 커팅 방법으로 수행하기 때문에 작업자의 피로도에 따라 불량품이 양산되고 그에 따른 소비자들의 불만 요인도 높아지므로, 본 연구에서는 치수조절 마네킹을 제조하여 실제 의복 착용 상태를 그대로 재현한 후, 회전시키면서 스스로 회전하는 자동 커터에 의해서 공간상에서 트리밍하는 3-D 입체 시스템을 개발하였다. 이 시스템에 의하여 제조된 의류는 트리밍 라인이 균일하고 매끄러우며, 안감이 밖으로 밀려나오는 경우가 없어 품위가 있는 외관을 나타내었다. 또한 수작업에 비하여 제조 속도가 훨씬 빠르므로 봉제 후공정에서의 의류 제조 시간을 획기적으로 단축하는 신속 생산 시스템의 요소로서 충분히 사용될 수 있는 가능성을 나타냈다.
본 논문에서는 퍼지 시스템을 이용하여 칼라 패턴으로부터 인간의 강성을 예측하는 텍스타일 인덱싱 시스템을 제안한다. 텍스타일 인덱싱이란 입력받은 직물 영상을 섬유의 영상을 강성 특징으로 색인화 하는 것이다. 제안된 시스템은 입력 영상에 대해 warm-cold, strong-weak, heavy-light특징이 어느 정도 있는지 조사한다. 제안된 시스템은 크게 특징추출 부분과 감성 분류로 구성한다. 특징 추출은 입력 영상에서 컬러 점보와 텍스처 정보를 추출하고, 감성 분류는 특징 추출 부분으로부터 얻어진 정보들을 분석하여 영상 내 포함된 강성을 찾아낸다. 이때 분류를 위해서 본 논문에서는 퍼지 시스템을 사용한다. 퍼지 룰은 80개의 영상에 대하여 70명의 설문조사를 기반으로 하여 경험적으로 얻어졌다. 제안된 시스템은 80개의 영상에 대하여 테스트 해본 결과는 제안된 시스템의 효율성을 보여주었다.
본 논문에서는 심근허혈 질환을 효율적으로 분류하기 위한 신경망을 설계하였다. European ST-T DB의 심전도로부터 ST 분절의 특징을 추출하여 입력노드를 결정하고 10개의 학습률과 학습 횟수에 따른 신경망의 MES를 계산하였다. 실험 결과 특징 파라미터의 조합을 ST0, ST80, Slope, Area로 하였을 때 MSE를 가장 작았다. 이러한 특징 파라미터를 이용하여 신경망의 입력으로 학습시킨 경우 학습 횟수의 증가에 따라 MSE가 지수합수적으로 감소하였으며 1,000회 이상에서는 둔하게 감소하였다. 또한 학습 횟수가 5,000회, 10,000회, 15,000회 각각의 경우에 대하여 학습률을 0.01부터 0.7까지 증가시키면서 MSE를 계산한 결과 학습 횟수가 증가할수록 MSE를 최소로 하는 최적학습률이 0.1부터 0.04까지 감소하였다.
본 연구는 디지털 TV의 다채널화와 관련하여 최근 사용편의성 문제가 중요하게 대두되고 있는 EPG(Electronc Program Guide)와 조작장치를 대상으로 사용자의 요구사항을 분석하고 그에 대한 해결 방안을 제시하고자 하였다. 디지털 방송이 국내에서는 아직 보편화되어 있지 않아 일본 동경 지역 SkyPerfecTV 가입자를 대상으로 다채널 TV 환경에서 디지털 STB(Set Top Box)의 사용실태를 조사하고 분석하였다. 그 결과 간편한 채널 이동 과 EPG 네비게이션 방식, 일대일 TV 환경도래와 개인별 선호 패턴의 극화 현상에 대응한 개인화된 시청환경, 광범위한 정보공간에 대해 제압감을 증강시킬 수 있는 정보표시 방법, 조작수를 줄이며 직접 조작감을 향상시킬 수 있는 입력장치 등에 대한 사용자 요구를 파악할 수 있었다. 이러한 조사결과를 바탕으로 본 연구에서는 “퍼스널 TV”라는 근미래형 인터랙션 스타일을 상정하고 가상 디지털 방송국(D/TV 시뮬레이터)을 기반으로 “퍼스널 컨트롤”과 “스마트 EPG”의 사용자 인터페이스를 개발하였다.
경동맥 내중막두께(intima media thickness: IMT)는 2000년 미국심장학회에서 관상동맥 질환이나 허혈성 뇌질환 위험도의 독립적인 인자임을 인정하여 일차 진단지표로 권장함에 따라 세계적으로 그 관심이 확산되고 있다. 최근 국내에서도 서구화되어 가는 식생활 패턴으로 인해 고혈압, 동맥경화, 뇌졸중, 관상동맥 질환 등의 심뇌혈관계 질환 발병률이 높아지고 있다. 서구의 연구결과에 의하면 경동맥 내중막 두께는 인종, 성별, 연령에 따라 많은 차이를 보이기 때문에 임상적 진단에 기초가 되는 한국형 경동맥 내숭막두께 정상치 확립이 요구된다. 경동맥의 내중막두께는 경동맥 팽대부에서 근위부 10 mm 부위의 far wall 총경동맥 부위에서 심혈관계 위험 인자와 가장 상관성이 많은 것으로 보고되고 있다.
본 연구는 손동작을 하였을 때 집중력이 EEG 코히런스(coherence)에 미치는 영향을 분석하였다. 신체에 이상이 없는 대학생 8 명이 시각 자극으로 제시되는 운동 작업을 지시하는 실험에 참여하였다. 실험 중 실시간으로 오른손의 요측 수굴근에 센서를 부착하여 EMG 를 측정하였고 국제 10-20 측정법에 의거한 C3 지점과 상하좌우로 2.5cm 떨어진 지점에 5 개의 전극을 부착하여 EEG 를 측정하였다. 운동영역간의 또는 운동영역과 비운동영역 사이의 코히런스 분석을 통하여 동작과 휴식을 구분해 주는 유의한 결과를 확인할 수 있었으나 개인에 따른 차이를 보였다. 유의한 차이를 보이는 코히런스 채널 쌍의 개수에 의해 강한 코히런스와 약한 코히런스로 그룹화 할 수 있었다. 개인별로 차이가 있는 EEG 코히런스의 결과는 동작시의 채널 별 EEG 의 상대적 출현량의 결과와 동일한 패턴을 가진 것으로 확인되어 주의력에 의한 영향임을 알 수 있었다.
열 두 명의 피험자가 안정상태 일 때, 백색 소음에 노출되었을 때, 백색 소음 하에서 기억과제에 주의를 기울일 때, 백색 소음 하에서 기억 검사를 받을 때, 기록된 뇌파에 대해 relative power spectrum 분석을 하였다. 뇌파는 전두, 측두, 후두 영역에서 단극 유도법으로 기록되었다. 분석 결과, 백색 소음에만 노출되었을 때나, 백색 소음 하에서 기억과제에 주의를 기울일 때나 비슷한 전기피질(electrocortical) 반응이 나타났다. 즉, delta power의 증가, 알파 blocking, fast beta power의 증가, 스트레스를 일으킨다고 피험자들이 평정한 배색 소음 하에서 기억검사를 받을 때에도 동일한 뇌파 패턴이 나타났지만 그 크기가 유의하게 컸다. 정보를 지각할 때 전형적으로 나타나는 반응을 유발하는 스트레스원에 수동적으로 노출되었을 때("intaki"상황)의 생리 반응과 스트레스 상황에 적극적으로 대처할 때("rejection")의 생리 반응을 구분하는 이론 틀 아래서 데이터를 해석하였다. 스트레스 후 기간에 대부분의 뇌파 변수들이 기저선 수준으로 회복된 것으로 보아 사용한 스트레스 유발 모델은 단기적 스트레스 반응만을 유발한 것으로 보인다. 이는, 더 장기적으로 지속되는 스트레스원을 사용하게 되면, tonic상태의 전기피질 반응이 나타날 것을 시사한다.기피질 반응이 나타날 것을 시사한다.
텍스쳐는 그 정의화 특징이 명확하지 않은 패턴이며, 무한한 변형에 따른 무한한 수의 텍스쳐가 존재한다. 이로 인해 사람의 텍스쳐 지각에 관한 연구에 어려움이 있다. 본 논문에서는 신경망으로 사람의 텍스쳐 특징 지각과 텍스쳐간의 유사도 지각을 모의실험하였다. 쌍별비교와 비교판단법칙을 사용하여 사람이 지각하는 텍스쳐의 특징값과 텍스쳐간의 유사도 값을 구하였다. 구한 값을 바탕으로 신경망의 일종인 다층퍼셉트론을 사용하여 특징 추출기와 유사도 특정기를 구현하여 모의 실험하였다. 신경망을 사용하여 모의실험한 결과, 사람의 텍스쳐 특징 지각과 텍스쳐간의 유사도 지각과 유사한 결과를 얻었다. 이러한 실험결과는 신경망으로 구현된 시스템이 사람의 감성적인 수치를 구하는 방법으로 사용될 수 있음을 보여 준다.
본 연구는 시트 커버지로 선호하는 직물의 특성을 파악하고자 하였다. 직물디자인의 평가 요소 중 pattern에 초점을 맞추었으며 부수적으로 색상에 대한 선호도 평가를 수행하였다. 직물 pattern 디자인은 PP(Primitive pattern)와 RPU(Repeated pattern unit)의 세부항목에 대한 평가를 통해 전체 직물패턴에 대한 평가가 가능하다. Pattern 특징 평가를 위한 1차 설문에서 소재와 색상의 요인들의 영향을 최소화하기 위해 sample 직물을 gray-scale image로 제시하여 세부항목을 평가하였다. 1차 설문결과로써 pattern 특성을 대표하는 4개의 직물샘플을 선정하였다. 2차 설문에서 4개의 대표 sample을 열차용 시트에 rendering 하여 선호도 평가를 수행하였으며, 색상 선호도 평가는 5가지 색상 군집에 대한 선호를 평가하였다. 선호도 평가 결과 시트 커버지로 선호하는 직물의 특징은 PP의 특징에 상관없이 RPU의 돌출성이 적은 pattern이었다 또한 색상은 초록색과 파랑색을 선호하는 것을 알 수 있었다. 추후 이러한 결과를 통한 시트 커버 직물의 디자인 및 선택이 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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