필기구는 그 구조와 사용특성상 여타 제품과는 다른 특징을 많이 띠는 제품이다. 즉, 다양한 종류의 필기구라 할지라도 대체로 공통적인 구조나 부품으로 구성된 경우가 많다. 또한 제품 전체가 항상 손에 잡혀져 필기가 이루어진다는 점에서 인체공학적인 디자인이 필수적인 제품이다. 소비자들이 필기구를 고르는 데 있어 가장 중요하게 여기는 요소가 필기감이라는 것을 감안하면, 스타일링 위주의 디자인을 행하기 보다 필기감 향상에 영향을 주는 요소 중에서도 디자인이 기여할 수 있는 인간공학적인 개선이 매우 유효한 개선 방법이 된다고 할 수 있다. 현재까지도 인간과 일의 이해를 바탕으로한 인간공학 (Ergonomics)적 접근이나 필기구를 쥐었을 때의 편안함 등에 대한 문제해결은 부족한 면이 적지 않으며, 인간과 일의 관계에 의해 인간사회는 유지되며 독특한 문화를 형성한다는 근본적인 인식을 바탕으로 필기구 디자인은 문화적인 차원에서의 인간공학적 접근을 시도해야 한다. 이에 본 연구에서는 다양한 필기구의 인간공학적 디자인 크라이테리어를 재정립하고, 실제 실험을 통하여 필기구가 가져야하는 기본적인 제원에 대하여 정리하여 향후 필기구 개발에 기초자료로 쓰기 위한 시도를 하였다. 이러한 연구는 필기구 개발의 통합적 전개, 즉 동시공학적 개발을 위한 기초자료로서 나 각 부품별 모듈 시스템을 통한 모델 다각화 전략의 초석이 되는 데이터베이스 개발에도 효과적으로 응용될 수 있다.
오래전부터 적외선은 문서감정 분야에서 사용했으나, 대부분 필기구의 분광반사 차이를 이용한 문서의 위변조에 집중되었을 뿐, 문서를 작성한 필기구들의 사용 순서에 대한 분석에는 이용하지 않았다. 문서작성의 순서를 분석하기 위해서는 보통 현미경으로 필적을 확대하여 분석하지만, 상황에 따라 분명치 않은 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 필기구들의 분광반사 차이를 이용하여 필기구들이 겹친 영역을 분석함으로서 문서작성에 사용한 필기구들의 사용 순서를 쉽게 판단할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 이 방법은 필기구 사용 순서에 따라 법적인 해석에 대한 논쟁이 있을 수 있는 보험계약서 등에 적용이 가능할 것으로 기대한다.
3-아미노프로필기를 함유한 실리카 전구체를 물질 조성 성분, 유화제 및 촉매로 이용하여 다른 활성기를 가지는 3-머캅토프로필트리알콕시 실란, 비닐트리알콕시 실란 등과 반응시켜 여러 가지 크기의 구 입자를 제조하였다. 구는 이들 분자의 자기 조립에 의하여 형성되었으며 외부적으로 아무런 물리적, 화학적 자극을 가할 필요가 없었다. 생성되는 구의 크기는 반응 혼합물의 조성 즉 반응 혼합물에 들어 있는 3-아미노프로필기를 함유한 전구체의 양에 따라 결정되었다. 생성물에 들어 있는 3-아미노프로필기의 양은 최대 20 몰%를 넘지 않았으며, 얻어진 구의 지름은 반응물 조성에 따라 수십 nm에서 수 $\mum$에 달하였다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모형(HMM)을 이용하여 사람이 쓴 필기의 통계적 특징을 갖는 글씨를 생성하는 방법에 대해서 기술코자 한다. 온라인 필기처럼 같이 필기 궤적을 시계열 신호로 표현하고, 그 특징을 통계적 모형의 하나인 HMM으로 표현한다. HMM은 시계열 신호에 대응하는 모형 내부 경로와 심볼열의 확률 분포를 표현하는 함수이다. 따라서 최적 경로에서 볼 수 있는 최적 출력 심볼열은 훈련 필기 데이타의 평균적 필기 특징에 해당한다. HMM이 주어졌을 때 HMM에서 최적의 패턴을 해석적으로 구하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하여 HMM이나 HMM 네트워크 모형에서 필기를 생성하는 방법을 제시하고, 아울러 HMM의 문제점을 지적한다.
애플은 끊임없는 도전에 디자인을 무기로 효율적으로 대응하면서 세계 시장의 메커니즘에 새로운 장을 열었다. 디자인을 통한 차별화에 성공한 대표적 성공사례라고 볼 수도 있다. 가장 혁신적인 기업활동은 신제품 개발이다. 마하펜을 통하여 국내 문구브랜드의 대명사 모닝글로리가 필기구 시장에 혁신디자인을 도입함으로서 기업의 수익구조개선과 고가 수입필기구와 저가 필기구에 의존하던 시장을 국산화 하는데 성공하였다. 모닝글로리사는 마하펜개발 과정에서 다섯가지의 혁신적인 디자인을 개발을 도입하였다. 그 결과 기업의 수익구조 개선은 물론 마하펜의 브랜드 라인 확장을 거듭하면서 진화 발전하고 있다.
본 논문은 런 길이를 이용해 필기체 한글 문자에서 자획의 교점을 검출하는 새로운 방법을 제안한다 이를 위해 첫째로, 수평 런 길이와 수직 런 길이를 이용해 필기체 한글 문자의 자획 두께를 구하고, 둘째로, 자획 두께를 이용해 입력 문자의 자소를 수평 성분과 수직 성분으로 분리하며, 마지막으로, 자획의 수평 성분과 수직 성분을 이용해 자획의 교점을 구하는 기술을 제안한다. 수평 성분과 수직 성분 분석은 각도와 관계없이 자획 두께와 런 길이의 변화량만을 이용해 구한다. 자획의 교점은 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 요소 기술 중 하나인 자소 분리를 위한 분리점 후보가 되며 분리된 자획은 필기체 한글 인식을 위한 특징을 나타낸다.
본 논문은 수평 런 길이와 수직 런 길이를 이용해 필기체 한글 문자의 자획 두께를 구하고, 그 자획 두께를 이용해 입력 문자의 자소를 수평 성분과 수직 성분으로 분리하는 기술을 제안한다. 수평 성분과 수직 성분 분석은 각도와 관계없이 자획 두께와 수평 런 길이의 변화량만을 이용해 구한다. 분리된 수평 성분 자획과 수직 성분 자획은 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 요소 기술 중 하나인 자소 분리를 위한 특징이 된다.
신체 보호와 체온유지를 담당하는 피부는 인체 최대의 감각기관이다. 피부에는 온각, 냉각, 압력, 통증, 촉각, 진동 둥을 느끼는 외수용감각기들이 산재되어 있다. 그 중에서 촉감은 건축 자재, 필기구 재질, 자동차 내장재, 의류 원단과 안감 등 신체와 접촉하는 소재에 있어 제품의 질을 결정짓는 중요한 요소이다. 특히 섬유에서의 질감이란 경제적인 면과 직결되는 문제를 안고 있다.(중략)
본 논문에서는 음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 모델링의 문제점을 다룬다. HMM은 파라미터의 수가 클수록 자기 데이터에 대해 잘 모델링하는 특징으로 음성인식과 온라인 필기인식등에서 많이 쓰이고 있다. 그러나 그러한 특징으로 인해 해당 클래스 데이터가 아닌 다른 클래스 데이터에 대해서도 파라미터의 수가 클수록 잘 모델링하는 단점이 나타났다. 이에 본 연구에서는 대상 데이터를 분석하여 state의 수와 mixture의 수를 조정하여 가장 적절한 HMM의 구조의 파라미터를 구하는 가능성을 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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