20세기 초반기에 왕성한 작품활동을 하여왔던 구수타브 클림트는 새로운 시대에 걸맞는 새로운 정신을 발휘하여 새로운 조형성을 추구하며 총체적인 개념으로 작품활동을 전개하였다. 클림트는 그의 작품을 통해 심미적인 요소를 추구하고자 하였으며 인간을 대우주안의 소우주로서 표출하였고, 우주만물의 생성과 죽음의 과정을 여성을 매개체로 표현하였다. 클림트의 패턴은 원, 삼각형, 그리고 나선형으로 나타난다. 원은 우주, 여성을 상징하고, 삼각형은 인간을 상징하며, 사각형은 지구와 남성을 상징한다. 나선형은 돌고 도는, 끌고 당기는 우주의 힘을 상징한다. 클림트는 음과 양, 곡선과 직선, 난색과 한색의 대비를 통하여 그의 상징성을 더욱 강화시켰다. 패턴과 색상의 사용법을 통하여 그의 우주관을 상징적으로 표현하였던 클림트의 작품은 이차원적인 성격을 매우 강하게 나타낸다. 상징성을 표출하기 위하여 장식적인 패턴의 정교함을 보여주었던 클림트의 작품은 패턴디자인에 자주 응용되어 오고 있다. 그의 작품은 홈 퍼니싱 용도와 어패럴 용도의 텍 스타일 디자인으로 응용되어 왔으며, 스테인드 글래스와 타일로 제작되어 실내를 장식하며 포스터나 악세사리 용품에 응용되어 대중들의 삶에 깊이 침투되어 왔다. 이러한 디자인들은 클림트의 패턴들의 특성을 살리면서 각 디자인용도에 부합되게 레이아웃과 기법을 달리하는 방법에서부터 클림트의 작품을 전반적으로 소화시켜 그 느낌을 간결히 추상화하여 표출하는 방법에 이르기까지 클림트의 작품이 다양하게 해석되어 응용되어 오고 있다. 본 논문은 클림트 작품에 나타난 패턴들을 연구함으로 패턴디자인의 새로운 창의적인 방향을 제시하고자 한다.
복잡계 관점에서 트래픽 패턴, 도시 및 다세포 생물학적 유기체 등이 하나의 창발적인 현상인 것처럼, '그린 IT'의 개념 또한 지구 온난화 문제로 인해 인간 세계에서 태동할 수밖에 없는 불가피한 창발적인 현상이다. 복잡계 이론의 관점에서 그린 IT는 무작위한 것으로부터 대단히 복잡한 방식으로 상호작용을 하는 상당히 뒤얽힌 시스템으로 발전할 가능성이 높다. 그렇지만, 그린 IT 시스템 또한 하나의 복잡계라 할 때, 그러한 시스템을 구동시키고 억제시키는 미지의 끌개들이 존재한다. 이러한 맥락에서 본 논문은 그린 IT 시스템의 잠정적인 끌개들을 식별하고, 평가할 수 있는 하나의 새로운 모델을 제안하고, 이를 교육적으로 활용하는데 있다. 구체적으로 그린 IT의 끌개라 할 수 있는 그린 IT 너비-깊이 행렬을 기반으로 그린 IT 진화 및 자기조직화 되어가는 과정을 측정할 수 있는 유형-2 퍼지 시스템을 구축한다.
영상 기록을 남기는 장치들에서 신원을 파악할 수 있는 이미지를 확보할 때 입력 영상이 실물인지 사진인지를 구분하는 것은 중요한 문제이다. 단일 영상과 센서 등을 이용하여 단순하게 대상까지 거리만의 측정으로 구분하는 방법은 많은 약점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 스테레오 영상을 이용하여 관찰대상까지 거리뿐만 아니라, 얼굴영역의 깊이 지도를 만들어 입체감을 체크함으로써 단순 사진과 실물 얼굴을 구별하는 방법에 관한 것을 제안한다. 사진과 실물 얼굴을 촬영하고 여기에서 측정된 깊이지도 값을 이용하여 학습 알고리즘에 적용한다. 반복적인 학습을 통해 정확하게 실물과 사진을 구분하는 패턴을 찾았다. 제안한 알고리즘의 유용성은 실험으로 검증하였다.
키넥트 카메라는 마이크로소프트사에서 2010년 11월에 출시한 xbox360의 움직임 감지 카메라로 깊이 영상과 색상 영상을 획득할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀(hole) 및 잡음이 생기고 영상으로 재생 시 경계 주변에서 흔들림(flickering) 현상이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 흔들림 현상을 보정하여 화질이 좋은 가상 시점 영상을 실시간으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 결합형 양방향 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 경계 주변의 흔들림 현상은 화소를 탐색하여 처리하는 기법을 적용하여 보정한다. 향상된 깊이 영상과 색상 영상에 3D 워핑(3D warping) 기법을 적용하여 가상 시점 영상을 획득한다. 획득된 영상에서 가려짐 영역(occlusion region)으로 인하여 생기는 홀은 블록기반의 기울기 탐색 기법과 블록의 신뢰도를 이용하여 채우게 된다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 가상 시점 영상을 실시간으로 합성하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 원자력 발전소 증기발생기 세관에 발생할 수 있는 결함의 크기측정에 사용되는 Bagging 신경회로망에 대한 연구를 수행하였다. Bagging은 부트스트랩(bootstrap) 샘플링에 기반을 둔 추정기 앙상블을 생성하는 방법이다. 증기발생기 세관의 결함 크기측정을 위하여 다양한 폭과 깊이를 갖는 4가지 결함패턴의 eddy current testing 신호를 생성하였다. 그 다음, 단일 신경회로망(single neural network; SNN)과 Bagging 신경회로망(Bagging neural network; BNN)을 구성하여 각 결함의 폭과 깊이를 추정하였다. SNN과 BNN 추정성능은 최대오차를 이용해서 측정하였다. 실험결과, 결함 깊이 추정시의 SNN과 BNN 최대오차는 0.117mm와 0.089mm 이었다. 또한, 결함 폭 추정 시에는 SNN과 BNN 최대오차는 0.494mm와 0.306mm 이었다. 이러한 실험결과는 BNN 추정성능이 SNN 추정성능보다 우수하다는 것을 보여준다.
본 연구는 소옥천 호소화 수역의 퇴적물 깊이별 오염도를 조사하고, 표층 퇴적토양을 대상으로 인 용출특성을 실험한 것이다. 퇴적물의 총인 농도는 전 구간에서 대청호 준설 환경기준 1.5mg/g을 초과하였고, T-N은 팔당호 준설기준 1.1 mg/g은 초과하였으나 대청호 준설기준 3.0mg/g보다는 낮게 나타났다. 준설구역은 소옥천 추소수역(WS-6~WS-12)이 적절하다고 판단하였다. 퇴적물 깊이별 오염도 조사 결과 강열감량은 깊이에 따라 낮아지는 경향을 보였고, 총질소는 깊이에 따른 농도 분포 패턴은 나타나지 않았다. 총인 역시 지점과 깊이별로 농도 변이가 적고 특별한 경향성을 보이지 않았다. 소옥천 호저 퇴적물에서 총인의 용출률은 혐기성 조건에서 $7.2{\sim}15.4mg/m^2/d$, 호기성 조건에서는 $0.5{\sim}2.0mg/m^2/d$, 통기성 조건에서는 $2.0{\sim}4.1mg/m^2/d$의 범위로 산정되었다. 혐기성 조건에서 퇴적 표토층의 총인 농도와 용출률의 관계는 결정계수($R^2$)가 0.7871로 나타나 정상관성을 보이고 있다. 또 반응조의 용존산소 농도와 총인 용출률의 관계는 결정계수($R^2$)가 0.8824인 높은 역상관성을 보였다. 퇴적물의 오염도와 반응조건에 따라 용출률이 크게 다르다는 것을 알 수 있었으며, 추소수역에 대한 수중 용존산소 농도 및 퇴적 표토층의 총인 함량과 총인 용출률과의 관계를 해석하였다.
Friction occurs when surfaces that are in contact move relatively between solid surfaces, fluid layers, and materials slide against one another. This friction force causes wear on the contact surface, generates unwanted heat and leads to performance degradation. Thus, much research has been performed to avoid friction reduction. Among these studies, a textured surface that has micro patterns on the surface has drawn attention for its ability to reduce friction. A mathematical model is developed in this study to examine friction reduction due to the texture of a surface. Numerical simulations are carried out with respect to various factors such as the shape aspect ratio and texture depth of a diamond-shaped texture in the hydrodynamic lubrication regime. As a result, a shape aspect ratio of 1 is best for friction reduction.
단순한 사각주형(四角柱型) 물체(物體)에 대한 3차원 표준곡선을 해석하였다. 이들 표준곡선은 쌍극자배치(雙極子配置)에 대하여 적분방정식을(積分方程式) 이용한 수치계산기술(數値計算技術)로 구하였다. 전도성(電導性) 물체에 대한 IP응답(應答)은 물체의 폭과 두께의 비율에 따라서 그 패턴이 달라진다. 주향(走向)길이가 쌍극자간격(雙極子間隔)의 6배 이상이 되면 2차원의 결과와 유사하다. 또한 주향(走向)길이가 길고, 폭이 쌍극자 간격의 4배이상이 되면 층구조(層構造)(1차원) 해석도 가능하게 된다. 한편, 측선(測線)이 주향방향(走向方向)을 따라서 물체의 중심으로부터 멀어지는 효과는 물체의 깊이가 지표로부터 깊어질 때와 비슷하게 나타난다. 물체가 측선하(測線下)에서 측선과 평행(平行)한 방향으로 이동하더라도 IP패턴에는 거의 영향을 미치지 않는다.
웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서를 자료구조화하여 보다 신뢰성 있는 패턴을 추출하고 사용자의 특성과 행동 패턴을 적용하여 개인화 하여야한다. 본 논문에서는 개인화하기 위한 전처리 과정으로서 웹 문서를 구조화 하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹 문서 태그의 하이퍼링크를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프를 만드는 것이다. 이때 웹 문서 태그 탐색 시 플래시, 스크립트 등의 찾기 힘든 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점을 보완한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가함으로써 보다 신뢰성높은 방향그래프를 만든다.
Stereoscopic image generated by depth image-based rendering(DIBR) for surveillance robot and camera is appropriate in a low bandwidth network. The image is very important data for the decision-making of a commander and thus its integrity has to be guaranteed. One of the methods used to detect manipulation is to check if the stereoscopic image is taken from the original camera. Sensor pattern noise(SPN) used widely for camera identification cannot be directly applied to a stereoscopic image due to the stereo warping in DIBR. To solve this problem, we find out a shifted object in the stereoscopic image and relocate the object to its orignal location in the center image. Then the similarity between SPNs extracted from the stereoscopic image and the original camera is measured only for the object area. Thus we can determine the source of the camera that was used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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