This research studies into the plane type classification and reviews its transition which has been used in the basic research of the traditional houses on the korean peninsula. The conclusions are as follows. Until now, plane type classification of traditional houses on the Korean peninsula were used to explain the characteristics of the region, or social class of the time. This classification was not used as a research tool to discover the hidden principals of the development process of traditional houses nor to attempt to restore the traditional habitation culture of the Korean peninsula.
패총은 넓은 의미에서 본다면 취락을 구성하는 하나의 구성요소로서 패총에서 출토한 자료의 정보성은 취락인의 생계유형과 방식을 추론할 수 있는 가장 적절한 유적이다. 이 글은 패총이 함유한 여러 정보 가운데에 가장 기본적인 층위에 대하여 살펴보았다. 패총의 층위범주는 인간행위에 의하여 퇴적된 층을 기준으로 패분층, 혼토패층, 패각층, 점토층으로 구분하였다. 다음은 층위의 유형분류로서 평면 및 수직적인 퇴적의 정형성을 알아보기 위해 평면적인 퇴적 유형은 독립 구릉의 비탈진 곳의 여러 장소 퇴적된 점재 I형, 산지에서 연결되는 구릉사면의 몇몇 장소에 분포하는 점재II형, 주거지 주변에 한 개소에 패총이 분포하는 단독형으로 분류하였고, 수직최적 유형은 패총이 형성되는 지표의 모양새에 따라 구지표를 이용한 경우, 선대 유구상면을 이용한 경우, 인위적으로 굴착한 구덩이에 퇴적되는 유형으로 구분하였다. 층위형성은 퇴적물 폐기장소에 따라 달라질 개연성이 높음을 알 수 있고, 그 사례로 층위의 근간을 이루는 패분층, 혼토패층, 패각층, 점토층에 대하여 퇴적물의 구성요소와 형성원인에 대하여 검토하였다. 마지막으로 어떠한 형태의 패총과 규모가 한 지역을 대표할 수 있는가를 알아보기 위하여 김해지역과 창원지역을 비교검토하였는데, 한 지역을 대표할 수 있는 패총의 입지는 구릉 정상부에 위치하여야 하고, 패총 주변에 생산활동과 대내 및 대외 교류가 양호한 지형여건이 갖추어져야 함을 알 수 있었다. 그리고 패총이 점재형으로 형성되어 규모와 조성시점이 장기간이어야 하며, 또한 패총을 포함한 복합유적이어야 한다.
Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vector Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두 개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식은 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Memvership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 2차원 벡터 입력에 대한 실험을 통하여 기존에 제시 되었던 TWSVM과 비교한다.
본 논문은 LIDAR 데이터와 수치지도를 이용한 점 기반의 3차원 건물모델링 방법을 제안하는데 목적이 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 크게 건물점 추출, 지붕유형 분류, 지붕유형별 3차원 모델링 단계로 나뉜다. 먼저 수치지도의 건물 외곽선과 LIDAR 데이터를 중첩시켜 건물폴리곤 내에 있는 LIDAR 점들 중에서 지면과 벽면 및 수목을 제거하여 건물의 지붕점만을 추출한다. 추출된 건물 지붕점들은 ODR(Orthogonal Distance Regression) 방법을 통해 평면근사하여 점들이 평면상의 점이면 평면형(flat) 지붕으로 분류하고 그렇지 않으면 박공형(gable)과 원통형(arch)으로 근사한 후 평균제곱근오차가 작은 쪽으로 지붕유형을 결정한다. 실험결과 본 연구에서 제안한 방법은 3가지 유형의 단순 지붕유형을 성공적으로 분류하였으며, LiDAR 데이터와 수치지도를 이용한 자동 3차원 건물모델링의 가능성을 제시하였다.
본 연구의 목적은 심전도를 활용하여 원룸형 평면 계획 구성에 따른 자율신경계의 반응을 측정하는 것이다. 지금까지의 생리 신호는 대부분 제한된 건축요소에 대해 개별적으로 측정되었고, 이 결과들은 실제의 전체 원룸공간에서 측정된 데이터와는 차이가 있다. 그러므로 보다 동적인 환경에서 인간의 감성을 추출하고자 본 연구를 수행했다. 먼저, 무작위로 수집 된 43 개의 원룸은 욕실과 주방의 위치에 따라 10 가지 유형의 평면 구성으로 분류되었다. 그 다음 건강한 10명의 피험자로부터 평면 구성 변화에 따른 자율신경계의 반응을 측정하였고, 쾌적성 및 선호도에 대한 주관 평가가 시행되었다. 결과적으로 평면 구성 따른 유형별 LF/HF의 평균 비율에는 통계적으로 유의미한 차이가 있었다(p < 0.05). 본 연구 결과는 평면의 구성이 원룸의 공간의 질에 영향을 미칠 수 있다는 것을 보여주는 확실한 증거를 제공하며, 이 접근법이 일인가구의 정신 질환을 악화시킬 수 있는 스트레스를 해소하는 데 효과적임을 제시한다. 앞으로 피험자수를 늘려 보다 정확한 통계적 분석을 하고자 한다.
본 연구는 국내 고속도로의 암반사면의 현장조사를 실시하여 암반사면의 붕괴형상 및 특징을 암종 및 지질구조에 따라 분류하였으며 사면의 암종에 따른 붕괴규모, 붕괴시기 등을 분류하고 불안정한 사면에 영향을 주는 주요 지질구조에 대해 분석하였다. 연구결과, 붕괴 빈도가 높은 사면은 한반도의 남동측에 나타나는 중생대 백악기 퇴적암층과 경기일원 및 강원도 일원의 비교적 넓게 분포하고 있는 선캠브리아기의 편마암, 편암지대에 분포하는 것으로 나타났다. 암종에 따른 붕괴유형은 화성암이 낙석, 평면파괴, 토층유실, 원호파괴의 붕괴유형을 보이나 붕괴빈도가 비교적 낮고 퇴적암에서는 평면파괴가 우세하게 나타났으며 계일층의 차별적인 풍화에 의해 붕락형의 붕괴유형을 보이기도 하였다. 그리고 변성암에서는 암질불량으로 인한 원형파괴, 단층구조 및 엽리 등으로 인한 쐐기파괴, 평면파괴양상을 보였다. 지질구조에 따른 붕괴는 퇴적암에서는 주로 층리에 의해서는 붕괴가 발생되었으며 화성암에서는 절리, 그리고 변성암에서는 단층과 암질불량에 의한 붕괴가 우세한 것으로 나타났다.
국내 재래시장 상가건축물은 타 상업지역 보다 노후화된 상업건축물이 상대적으로 많으며 밀집도 또한 높다고 할 수 있어 화재발생 시 화재확산 속도가 빠르고 화재진압이 어려워 인명 및 재산 피해의 가능성이 크다고 할 수 있다. 이에 따라 정부에서는 재래시장을 특정관리대상으로 지정하여 정기적으로 점검을 하고 있으나 소방시설에 비해 상대적으로 피난계획 및 피난설비에 대해서는 적절한 성능평가 및 점검이 이루어지고 있지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 대구시 소재의 특정관리대상으로 지정된 재래시장 상가건축물을 조사하여 재래시장의 평면유형분류를 하였고, 각 유형이 가지는 특성을 분석하였으며 대상건축물 피난설비의 실태조사를 통해 경년변화에 따른 설비의 노후화 특성을 분석하였다.
Support Vector Machine(SVM)은 통계적 학습 이론에 기반을 둔 분류기이다. 또한 Twin Support Vector Machine(TWSVM)은 이진 SVM 분류기의 한 종류로써, 서로 관련된 두 개의 SVM 유형 문제를 통해 평행하지 않은 두개의 평면을 결정하고 이 두 평면을 통해 분류기를 완성하는 방식이다. 이러한 방식의 TWSVM은 학습 시간이 SVM에 비해 훨씬 짧으며, SVM과 비교하여 떨어지지 않는 성능을 보여준다. 본 논문은 분류기 입력에 Fuzzy Membership을 적용하는 방식의 TWSVM을 제안하고, 전리층 레이더 데이터를 이용한 실험을 통하여 기존에 세시 되었던 분류기와 비교한다.
한국광학회 1991년도 제6회 파동 및 레이저 학술발표회 Prodeedings of 6th Conference on Waves and Lasers
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pp.181-184
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1991
본 논문에서는 off-axis 평면 기준파의 각분할(angular multiflexing) 방식과 pseudo-inverse 알고리듬에 의한 SDF 필터를 결합하여 상관기를 구성하고 상관면에서의 상관반응을 관측하여, off-axis SDF 필터가 유형분류에 유용함을 입증하고, 광상관기로의 적용가능성을 보여주고자 한다.
본 연구에서는 디자인 사고 과정에서 디자이너의 시각적 표현도구 중 하나인 '에스키스(esquisse)'를 분석하였다. 결과물 이미지의 유사성에 근거하여 F.G.I를 통해 M, N, O, P, Q 5가지 유형으로 분류하였으며, Ned Herrmann의 두뇌 4분할 이론에 근거한 두뇌선호도검사(HBDI)를 통해 두뇌활용영역의 선호유형을 분류하였다. 분류된 5가지 에스키스 유형과 이에 따른 두뇌유형의 비교 대조분석을 통해 상관관계를 찾아내어 디자인 사고 유형을 정의하였다. 구조적인 좌뇌형(M), 감성적인 변연계형(N), 시각적인 우뇌형(O), 평면표현을 선호하는 우뇌형(P), 텍스트표현을 선호하는 우뇌형(Q)의 5가지 디자인 사고 유형을 통해 디자이너의 다양한 성향과 특징을 분석하는 것이 가능하였으며, 또한 두뇌의 결핍영역을 보완시켜 창의적인 결과물을 도출해낼 방법을 찾아내는 연구의 기틀을 마련하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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