B2C 전자상거래 분야의 대표격인 인터넷쇼핑몰은 유통산업의 구조에 큰 영향을 미침에 따라 쇼핑몰의 성공적 구축 및 운영이 주된 이슈로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 최근 웹사이트 평가모델로 주목 받고 있는 3C-D-T 모델을 기반으로 보완하여 국내 인터넷쇼핑몰 웹사이트 평가에 보다 최적화된 평가모형을 제시하였다. 평가모형의 보완은 주로 평가영역 부분에서 이루어졌는데, 인터넷 쇼핑몰 웹사이트에서 비교적 비중이 적은 Community 영역의 평가점수가 전체 웹사이트 평가에 주는 영향을 최소화 시키는 의미가 있었다. 그리하여 3C-D-T 모델의 평가영역의 Commerce 항목과 Community 항목을 통합하여 새로이 Com&Com 항목을 구성했고, 그것으로 보다 최적화 된 인터넷쇼핑몰 웹사이트 평가모형을 구축할 수 있었다. 그리고 이 새로운 평가모델로 국내 메이저 종합쇼핑몰 웹사이트들을 분석, 비교평가 하였다.
본 논문은 새로운 개념의 초음속 혼합기인 벤트 혼합기의 형상적 특성에 따른 공력 특성을 연구하였다. 홀의 크기는 2 mm이며 혼합기 벽면에서 2 mm 떨어진 곳에 위치한 모델(case 1)과 혼합기 벽면 뒤쪽에 위치한 모델(case 2)의 경우 같은 전압력 회복율을 보였으며, 홀의 크기를 반으로 줄인 1 mm(case 3) 모델은 cases 1, 2에 비해 낮은 전압력 회복율을 보였다. 재순환 영역의 크기는 cases 1-3은 같지만 전단층 두께는 cases 1, 2가 case 3 보다 두꺼웠다. 재순환 영역 내 압력 손실의 경우 cases 1, 2은 case 3에 비해 낮은 압력 손실과 높은 속도 구배를 보였으며, 이는 재순환 영역 내 공기와 연료의 혼합을 증대시키는 요인이다. 재순환 영역 내로 유입 되는 유동에 의해 형성되는 박리 버블은 연소기의 전압력 회복율과 재순환 영역 내 압력 분포와 순환 유동에 영향을 미친다. 따라서 박리 버블 형성에 영향을 주는 유입 공기 유량이 벤트 혼합기 성능에 주요한 영향을 미치는 것을 알 수 있다.
현실감 있는 얼굴 모델을 생성하기 위한 방법은 70년대부터 계속되었지만, 얼굴 구조의 복잡성, 색상과 텍스처의 다양한 분포, 잔주름과 같은 미세한 부분을 표현하기 어렵다는 정들로 인해 아직까지도 계속 연구되어지고 있다. 본 논문은 기존의 하드웨어 의존적인 3차원 얼굴 모델을 생성 방법이 아닌 2차원 얼굴 영상만으로 얼굴 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 연구 수행 단계는 크게 얼굴 영역 검출 과정과 얼굴 모델링 과정으로 나뉘어지며, 얼굴 영역 검출을 위해 정규화된 TS 색상값과 얼굴의 피부색에 대한 평균과 공분산을 이용한 마할라노비스 거리 측정법을 이용한다. 얼굴 모델링 과정에서는 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 추출한 뒤 일반 얼굴 모델에 변형을 주어 모델을 생성한다. 보다 현실감 있는 모델을 생성하기 위해 텍스쳐 매핑 기법을 추가한다. 본 연구를 통해 생성되는 얼굴 모델은 아바타 생성, 화상회의, 인증 시스템과 같은 분야에 적용 가능하며, 입력 영상에 대한 제약점을 줄이고 또한 사람의 손이 거치지 않고 전체적으로 자동화되어 처리할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 연구의 목적은 NOS 관련 주제를 대상으로 컴퓨터가 얼마나 효율적이고 타당하게 학습할 수 있는지에 대하여 정성적으로 탐색하고자 한 연구이다. 이를 위해 NOS와 관련되는 문헌(논문초록 920편)을 중심으로 말뭉치를 구성하였으며, 최적화된 Word2Vec (CBOW, Skip-gram)모델의 인자를 확인하였다. 그리고 NOS의 4가지 영역(Inquiry, Thinking, Knowledge, STS)에 따라 단어수준 워드임베딩 모델 비교평가를 수행하였다. 연구 결과, 선행연구와 사전 성능 평가에 따라 CBOW 모델은 차원 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 100, 맥락범위 1로 결정되었으며, Skip-gram 모델은 차원수 200, 스레드 수 5, 최소빈도수 10, 반복횟수 200, 맥락범위 3으로 결정되었다. NOS의 4가지 영역에 적용하여 확인한 모델별 유사도가 높은 단어의 종류는 Skip-gram 모델이 Inquiry 영역에서 성능이 좋았다. Thinking 및 Knowledge 영역에서는 두 모델별 임베딩 성능 차이는 나타나지 않았으나, 각 모델별 유사도가 높은 단어의 경우 상호 영역 명을 공유하고 있어 제대로 된 학습을 하기 위해 다른 모델의 추가 적용이 필요해 보였다. STS 영역에서도 지나치게 문제 해결과 관련된 단어를 나열하면서 포괄적인 STS 요소를 탐색하기에 부족한 임베딩 성능을 지닌 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 NOS 관련 주제를 컴퓨터에게 학습시켜 과학교육에 활용할 수 있는 모델과 인공지능 활용에 대한 전반적인 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
NREL Phase VI 12% 축소모델을 사용한 표준풍력터빈 풍동시험은 2006년에 1차 시험이 수행되었다. 1차 풍동시험은 복합재 블레이드를 사용하여 표준조건(설치각 3도)에 대해 수행되었으며 블레이드 표면상태에 따라 측정값이 영향을 받는 것을 파악하였다. 2007년 4월에 수행된 2차 풍동시험은 표면상태의 영향을 보다 정확히 파악하기 위해 알루미늄 블레이드를 사용하여 시험을 수행하였으며, 블레이드 제작 정밀도에 따른 영향을 파악하였다. 낮은 레이놀즈 수 영역(저속영역)에서는 블레이드 표면상태 따라 토크 값 다르게 나타나며, 블레이드 끝단 부근의 제작 정밀도는 최대 토크 이후의 영역에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 0.1mm 이내의 정밀도로 제작된 모델의 경우 NREL 시험결과와 전체적인 형상이 유사하게 나타나며, 축소효과에 의한 영향으로 최대토크는 약 25% 정도 감소현상을 보이고 있다.
본 논문은 2채널 스피커를 사용하여 청취자에게 보다 입체적인 음향 효과를 제시하기 위하여 크로스토크현상을 제거하고 청취자의 보다 자유로운 청취를 위해 최적 청취영역 확대를 위한 실험과 시스템 구현에 관한 것이다. 정면에 위치한 두 스피커로부터 교차경로인 크로스토크를 제거하기 위해 음질의 왜곡을 최소화하는 자유음장 모델을 이용하여 구현한 트랜스오럴 필터 사용하였고 최적 청취영역의 확대를 위해 스피커는 BPF(Band Pass Filter)를 이용하여 저주파와 고주파를 분리하여 각각 재생할 수 있는 스피커를 구성하였으며 저주파 영역은 제외하고 중고주파 영역을 이용하였으며 기존 크로스토크제거 시스템을 사용하여 고정된 한 점의 청취영역에서 좌${\cdot}$우로 5Cm씩 이동하au 100Cm까지 측정한 결과 30Cm, 55Cm, 75Cm, 90Cm, 100Cm에서 크로스토크제거됨을 알 수 있는 음의 분리도가 5dB이상 나타났다. 실험 결과 얻어진 각 지점들로부터 자유음장 모델을 이용하여 트랜스오럴 필터링 하였으며 각각의 간섭현상을 막기 위해 주파수 영역에서 심리음향에 기초한 1/3-Octave Band Pass Filter를 사용하여 음질 보상을 실시하였다. 음원을 제작하여 기존의 2채널 시스템에서 제시하는 음원을 각각의 위치의 음원과 비교하여 음질 평가를 실시하였으며 기존의 트랜스오럴 필터와 비교평가를 실시하였다.
지금까지 진행된 제스처 인식 연구는 한 사람을 대상으로 정적인 환경을 가정하여 이루어져 왔다. 본 논문에서는 복수의 등장인물이 존재하는 환경에서 대화 상대를 선택하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 먼저 복수의 인물이 존재하는 환경에서 배경영역을 제외한 행위자의 영역을 추출한다. 그 후 각각의 행위자를 트래킹하면서 카메라와 가장 가까이 있는 행위자를 대화 상대자로 선택한다. 대화상대자가 선택되면 스테레오 카메라에서 입력된 영상에서 추출된 실루엣 이미지를 이용하여 얼굴과 두 손을 특징 영역으로 하여 매 프레임마다 Kalman filter를 사용하여 각 영역을 트래킹한다. 트래킹되는 특징 영역의 2차원 좌표 값을 모델 제스처의 2차원 좌표 값과 비교하여 가장 높은 유사값을 갖는 모델 제스처를 입력 제스처로 인식하게 된다. 본 논문에서 사용한 방법은 복수의 등장인물이 있는 경우 효과적으로 행위 대상자를 선택하여 제스처를 인식할 수 있다. 또한 제스처 인식에 있어서 단순한 큐 매칭을 사용함으로써 계산이 복잡하지 않은 장점이 있다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법을 적용함으로써 복수의 인물이 등장하는 환경에서 제스처 인식이 가능함을 입증한다.
마이크로웨이브 대역은 무선 서비스의 수요가 많은 대역이지만 주로 장거리 고정 통신용으로 이용되어 전파 모델에 대한 연구가 VHF/UHF 대역보다 적게 이루어졌으나, 최근 마이크로웨이브 대역을 이용한 이동 통신 서비스가 증가됨에 따라 보다 정확성 있는 전파 예측 모델의 개발이 요구되어 왔다. 이동 전파 환경에서 신뢰성있는 전파 예측 모델을 개발하기 위해서는 다양한 전파 환경에서 신호의 반사, 회절 및 산란에 따른 전파 특성에 대한 측정 및 분석이 필요하다. 제시된 8 GHz 대역용 전파 예측 모델은 가시거리 영역과 비가시거리 영역에 맞는 모델을 구분하여 개발된다. 가시거리 영역용 예측 모델은 직접파, 지면 반사파 및 도로 양쪽 건물 반사파에 의한 해석적 결과에 측정된 경로 손실 지수를 적용하여 신호 세기를 예측하고, 비가시거리 영역용 예측 모델은 회절 후 신호 변화 현상에 대한 분석 결과를 이용하여 수신 전력을 예측한다.
본 논문에서는 실내에서 액티브 카메라를 사용하여 다중 인물의 얼굴의 위치를 검출하고. 추적할 수 있으며 조명과 배경 등의 영향에 강인한 추적 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘은 얼굴영역 검출, 추적의 2단계로 구성되며, 빠르고 효율적인 얼굴영역 검출은 추적 알고리즘의 성능향상으로 이어지므로, 이를 위해 독특한 색상영역 분포를 갖는 피부 색상 특징을 이용하였다. 표본영상에서 추출된 피부색상 픽셀들을 바탕으로 YCbCr 색상계를 사용하여 얼굴 색상모델을 구축한 후, Gaussian 함수를 사용하여 입력 영상의 픽셀과 얼굴색상모델과의 유사도를 결정하였다. 최종 얼굴 영역은 추출된 영역에 대한 얼굴의 타원특징, 해부학적 특징을 이용하여 결정된다. 추적은 추출된 얼굴영역과 temporal Gaussian 필터를 적용한 움직임 추정을 통한 움직임 검출의 조합으로 이루어진다. 또한, 예측버퍼의 사용으로 탐색영역의 축소로 인한 계산량 감소와 처리 속도의 증가시켰으며, pan/tilt가 가능한 카메라를 사용하여 상호 피드백이 가능하도록 하였다. 제시된 알고리즘은 PC 상에서 시뮬레이션되었으며, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
최근 콘크리트의 탄산화 진행 예측을 위한 수식적 모델들이 보고되고 있으며, 이러한 모델들은 $Ca(OH)_2$과 $CO_2$의 화학적 반응과 $CO_2$의 확산에 대한 관계를 연구하고 있다. 이 모델들은 콘크리트의 탄산화 영역에서 $CO_2$가 확산하고 콘크리트 중의 탄산화 영역과 미탄산화 영역과의 경계면에서 $Ca(OH)_2$와 반응한다는 가정에 기초하고 있다. 이 연구에서는 콘크리트중의 $CO_2$ 확산 및 탄산화진행영역에서의 $CaCO_3$와 $Ca(OH)_2$의 공존을 고려한 $CO_2$와 $Ca(OH)_2$와의 반응을 모델화한 것이다. 콘크리트 탄산화진행을 보다 정확하게 표현하기 위해 콘크리트 투기계수로서 탄산화진행모델에 적용하여 $CO_2$확산 계수를 유추하였다. 모델에 의한 예측은 W/C에 따라 페인트처리를 실시한 콘크리트의 촉진탄산화의 실험 결과와 아주 유사하게 나타나, 콘크리트 투기계수를 이용한 탄산화 진행속도 기본방정식을 활용하여 촉진환경 및 일반 대기환경에서 탄산화 진행예측이 가능함으로서 철근콘크리트구조물의 내구성설계를 위한 보다 정량적인 수명예측이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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