본문은 동북 3성의 지리, 역사, 연구 상황을 개술하고 착중하여 조선족이 동북 3성에 이주한 시기를 4개기로 나누어 그 분포 특징을 밝혔다. 4개의 시기는 (1) 함풍-동치년 시기 (2) 광서년 시기 (3) 선통-민국년 (4) 위만 시기이다. 매시기마다 조선족이 동북 3성에 이주한 역사 지리적 배경을 천명했고 당시 조선족의 이주 노선과 분포특징을 귀납하였다. (1) 조선족이 동북에 이주하여 온 노선은 모두 20개 노선이 있었다. 그중 이주 수량이 많은 노선으로는 종성-개산툰-용정 노선, 남양-도문 노선, 만포-집안 노선이다. (2) 압록강 유역의 중간진에서 중국 림강에 들어온 이주민이 가장 일찍 했다면 두만강 유역은 10-20년 더 높다. (3) 동북 3성 조선족 인구밀도는 두만강과 압록강에 가까울수록 크고, 멀수록 작다. (4) 압록강, 두만강 유역에는 평안도와 함경도의 이주민이 많고, 두 유역에서 북쪽으로 갈수록 조선 남부의 이주민이 많다. (5) 동복 3성 조선족은 산지보다 평원에 많이 분포되었는데 동북의 수전개발에 커다란 공헌이 있다. (6) 중국 조선족에 97.1%가 동북에 집중되나, 그중에서도 길림성에 1,811,946명으로서 전국 조선족 총수의 65.8%를 차지하고, 흑룡강성에 452,398명으로서 25.2%를 차지하며, 요넝성은 230,378명으로서 9.0%를 차지하고 있다.(1990년 통계) (7) 도시에 있는 조선족은 모두가 잡거하고 농촌에서는 잡거구도 있지만 대부분은 순 조선족 부락을 이루었다.
최근 WEB 2.0 환경을 통해 사용자는 직접 응용 프로그램과 데이터를 이용하여 새로운 컨텐츠를 생산하는 주체로 변모하고 있다. 이러한 사용자의 자발적이고 적극적인 참여는 'UCC(사용자 제작 컨텐츠)'라고 불리는 새로운 문화 컨텐츠의 활성화로 이어지고 있다. 특히 글과 그림, 소리 등이 총체적으로 엮여 있는 동영상 UCC 의 경우, 이야기 구조나 캐릭터가 갖는 내용적인 특성과 제작자의 제작 취지를 훼손없이 살릴 수 있다는 제작의 특성으로 인해 WEB 2.0 환경에서 사용자의 참여가 더욱 두드러지고 있다. 본 연구에서 '사용자들이 열광하는 동영상 UCC 는 어떤 특징을 갖는가?' 라는 질문에 답하기 위해 동영상을 시청하는 사용자의 몰입과 창의성 평가를 진행하였고 이에 영향을 주는 요인으로 동영상 UCC 를 구성하는 내용적인 특성인 이야기의 내러티브와 캐릭터의 과장성을 살펴 보았다. 그리고 이 요인들의 상호작용에 영향을 주는 매개변인으로 제작자의 제작의도에 따른 컨텐츠의 특성을 선정하였다. 제작자의 의도에 따른 컨텐츠의 특성을 분류하기 위해 라캉의 주체이론과 퍼스의 기호학 이론을 바탕으로 모형을 제안하였으며 이를 검증하기 위해 UCC 사용자들을 대상으로 현재 서비스 중인 동영상 UCC 를 보여주고 설문을 실시하였다. 연구결과 제안하는 모형의 적용가능성이 입증되었으며 제작자의 의도에 따른 컨텐츠의 특성에 따라 이야기의 내러티브나 캐릭터의 과장성이 사용자의 몰입과 창의성평가에 미치는 영향력이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 패턴인식과 영상압축을 목적으로 2-D 영상내에 포함되어 있는 물체들의 복잡한 형상을 형태론적 연산을 이용하여 단순한 원시형상 요소들로 분해하는 방법에 관해 연구하였다. 기존의 형태론적 형상분해 알고리즘에서 가장 큰 문제점은 형상을 표현하고 기술하는데 필요한 원시형상 요소의 수가 너무 많이 생성된다는 것이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 형상의 기하학적인 특징과 가장 유사한 원시형상 요소와 4개의 스캔모드를 사용하는 형상분해법을 새롭게 제안하였다. 제안된 알고리즘은 4개의 스캔모드를 사용해서 원판, 정사각형, 마름모 꼴 등으로 구성되는 원시형상 요소를 추출하는 방법이다. 이와 같은 알고리즘은 기술 오차를 줄이면서 원시형상 요소의 수를 줄여 기술효율을 높일 수 있는 방법으로 최소의 중복성을 보장할 수 있으며, 알고리즘이 단순하고 계산시간이 감소한다는 특징이 있다.
본 논문에서는 결함 검출을 위하여 2차원 산업 영상 정합 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 참조 영상과 입력 영상 각각에 대하여 원 영상을 평활하면서도 경계를 보존하는 전처리 과정을 수행하여 일반적인 잡음에 강인한 정합을 가능하게 한다. 다음으로 x축 방향의 기울기 크기 영상 및 이진 영상을 생성한 후 각 픽셀별 주변 영역 밀도 분석을 통하여 특징 영상을 생성하여 산업 영상에서 자주 발생하는 모아레 형태의 패턴으로 인한 오정합을 방지한다. 마지막으로 이렇게 생성된 특징 영상에 대하여 위상 연관성을 이용한 정합을 수행하여 두 영상을 고속으로 최적으로 정렬하는 위치 이동 정합 인자를 계산할 수 있다. 실험 결과 실제 산업 영상에 대한 정합 정확성은 100%였고, 기존 기법보다 약 20배의 속도 향상이 있었다. 이와 같이 제안기법은 실제 산업 응용이 가능한 빠른 속도와 정확한 정합 정확도를 보여주었다.
본 연구에서는 낙동강 하구 사주영역의 장기적인 지형변화 예측을 위한 기초적 연구로서 서측 제 1사주군 최남단에 위치한 진우도를 대상으로 지형변화를 모니터링하여 시공간적 변동 특징을 살펴보고, 퇴적물 침식퇴적속도와 주요 환경요소간의 상관성을 평가하고자 하였다. 그 결과를 하면 다음과 같다. 1) 진우도 전면의 경우 매우 빠른 속도로 수로 매몰 및 천퇴(Shoal) 발생 현상이 일어나고 있음을 알 수 있다. 이러한 현상은 대체로 춘계보다는 하계(9월 및 10월)가 수심 감소도 크고, 단면별로 변화폭도 큰 것을 알 수 있다. 2) 진우도 평균 퇴적속도는 약 0.85 mm/day로서 진우도 동측의 경우 약 1.32 mm/day, 남측은 약 1.26 mm/day이었으며 최대 퇴적 및 침식속도는 각각 27 mm/day와 26 mm/day로 진우도 동측에서 7월과 12월에 발생하였다. 3) 진우도 표층퇴적물의 평균입경은 $0.18{\sim}0.26 mm$의 범위로서 신생 퇴적 사주의 경우 원 지반에 비해 상대적으로 큰 평균입경을 가지는 것으로 조사되었다. 4) 상관분석 실험결과에 따르면 진우도 남측은 강우량이 적고, 북풍이 우세한 동계에 퇴적현상이, 방류량이 많고 남풍이 우세한 하계에 침식현상이 우세한 반면에, 동편에서는 낙동강 방류량이 많을 시기에 퇴적이 우세하여 남측과는 다른 지형변화 양상을 나타내었다.
반응 속도를 조절하기 위하여 유기 첨가제인 아세트산을 사용해 치환된 티타늄 이소프로폭사이드를 합성한 뒤 가수분해 시킨 실리콘(IV)에톡사이드와 반응시켜 $TiO_2-SiO_2$ 분말을 얻었다. 반응 과정 동안의 구조 변화와 특징을 NMR과 FT-IR을 통해서 살펴보았다. 열처리 과정을 거친 분말의 FT-IR 결과로부터 상 분리를 관찰하였다.
본 논문에서는 반도체 산업 영상에서 반도체의 결함 원인 진단 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 결함 영상에 대한 특징 데이터베이스를 구축한다. 다음으로 결함 영상과 입력 영상을 블록 단위로 영역 분할을 수행한 후 컬러 히스토그램을 계산하여 블록들 사이의 히스토그램 카이 제곱 거리를 이용한 블록 유사성을 측정한다. 다음으로 각 영상에서 탐색된 블록들에 대하여 클러스터링을 수행하여 영역을 연결된 객체 단위로 군집한다. 마지막으로 각 클러스터들의 특징을 추출하여 클러스터 간 유사성 측정으로 가장 유사성이 높은 결함 영상을 특징 DB에서 탐색하여 결함 원인 정보와 함께 제시한다. 검색 결과 유사도 상위 n개의 영상 중에서 입력 영상과 동일한 범주의 결함을 갖는 영상이 검색되는 비율을 구하여 제안 기법의 정확성을 검증하였다. n = 1, 2, 3에 대해서 결함 범주에 상관없이 검색 정확도는 모두 100%로 제안 기법은 실제 산업 응용이 가능한 정확한 검색 결과를 보여주었다.
본 논문에서능 2차원 칼라 동영상으로부터 3차원 개인 얼굴 모델을 자동 생성하는 효율적인 방법을 다루었다. 복잡한 배경이 포함된 영상에서 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위하여 피부 색상 분포에 근거한 색상 움직임 추출 방법을 이용하였다. 검출된 얼굴 영역 내에서 색상 정보과 경계선 정보를 활용하여, MPEG-4의 SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding) 에서 제안하고 있는 개개인의 얼굴 특성을 표현하는 31개의 얼굴 특징점 파라메타(Facial Description Rarameter: FDP)를 자동 추출하였다. 추출된 2차원 얼굴 특징점을 1038개의 삼각형 메쉬로 이루어진 3차원 일반 얼굴 모델(Generic model)에 적용시켜 변형함으로써 개개인의 얼굴에 해당하는 모델을 자동 생성하였다. 제안하는 알고리듬은 컬러 동영상에서 배경의 복잡성, 얼굴 크기 등에 상관없이 정면상에 가까운 경우 안정적인 특징점을 추출하였으며, 펜티엄 PC에서 약 2초 이내에 개개인의 얼굴 모습에 유사한 얼굴 모델을 생성할 수 있었다.
부산광역시와 제주도에서 대극과의 미기록 귀화식물 2종을 발견하였다. Euphorbia heterophylla L. (아메리카대극)은 부산광역시 동래구 안락동 수영강변 공원에서 확인되었으며, E. dentata Michx. (톱니대극)과 비교하여 원줄기 잎은 호생하며, 소총포의 선체 입구는 원형인 특징으로 구별된다. 또한 Euphorbia hirta L. (털땅빈대)은 제주특별자치도 서귀포시 예래동 예래마을에서 확인되었으며, E. hypericifolia L. (큰땅빈대)와 비교하여 삭과에 털이 있는 특징으로 구별된다.
원기재문과 기준표본을 근거로 애기황새냉이(Cardamine manshurica (Kom.) Nakai)의 분류학적 실체와 형태적 특성을 재검토하였다. 그 결과, 애기황새냉이는 유럽에 분포하는 좀냉이(C. parviflora L.)와는 다른 분류군으로, 형태학적으로 황새냉이(C. flexuosa With)와 유사하나, 꽃과 열매의 크기가 작고 개화기가 빠른 특징에 의해 황새냉이를 비롯한 근연분류군과 종 수준에서 명확하게 구분되었으며, nrDNA를 이용한 ITS 구간을 이용한 분자생물학적 분석 결과에 의해서도 지지되었다. 따라서 본 분류군을 종으로 처리하는 것이 타당하다고 판단하였고, 학명은 C. manshurica (Kom.) Nakai를 정명으로 하였으며, 국명은 황새냉이보다 키가 작고 꽃이 소형인 특징에 기인하여 '애기황새냉이'를 채택하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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