The objective of this study was to identify the texture-related components of woven fabrics and to develop a multidimensional perceptual structure map to represent the tactile textures. Eighty subjects in clothing and tektite industries were selected for multivariate data on each fabric of 30 using the questionnaire with 9 pointed semantic differential scales of 20 texture-related adjectives. Data were analyzed by factor analysis, hierarchical cluster analysis, and multidimensional scaling(MDS) using SPSS statistical package. The results showed that the five factors were selected and composed of density/warmth-coolness, stiffness, extensibility, drapeability, and surface/slipperiness. As a result of hierarchical cluster analysis, 30 fabrics were grouped by four clusters; each cluster was named with density/warmth-coolness, surface/slipperiness, stiffness, and extensibility, respectively. By MDS, three dimensions of tactile texture were obtained and a 3-dimensional perceptual structure map was suggested. The three dimensions were named as surface/slipperiness, extensibility, and stiffness. We proposed a positioning perceptual map of fabrics related to texture naming system(TNS). To classify the textural features of the woven fabrics, hierarchical cluster analysis containing all the data variations, even though it includes the errors, may be more desirable than texture-related multidimensional data analysis based on factor loading values in respect of the effective variables reduction without losing the critical variations.
국가 경제를 이끌고 있는 하이테크 산업은 일반 건축물에 비해 투자비 규모가 크고 공사 기간이 짧으며 지속적인 투자가 필요한 특성으로 인하여 정확한 공사비 예측과 빠른 의사결정은 효율적인 비용 및 공정 관리를 위한 중요한 요소이다. 국외의 경우, 1980년부터 건설정보 분류체계 표준화를 시행하고 지속적인 발전을 이루어, 체계적으로 프로젝트 전 생애 주기 정보를 수집·활용하는 등 건설 생산성을 향상시키고 있다. 반면, 국내의 건설 현장에서는 건설정보 분류체계의 표준화를 위한 시도들이 있었으나, 표준화 주체의 부재, 건설사별 비용 및 공정관리 방식의 차이로 인한 지속적인 표준화 및 체계화가 이루어지는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 하이테크 산업의 경우, 큰 규모, 수많은 공종, 복잡한 공사, 보안 등의 문제로 인하여 하이테크 공장 건설을 위한 건설정보 분류체계 표준화·체계화 수준이 매우 낮다. 따라서 본 연구의 목적은 국내 건설된 관련 프로젝트 데이터를 수집·분류·분석을 통하여 하이테크 공장 건설에 적합한 건설정보 분류체계를 구성하는 데 있다. 본 연구를 통해 분류·분석된 WBS(Work Breakdown Structure)·CBS(Cost Breakdown Structure)를 기반으로 계층적 구분을 통한 코드체계를 제안하였고, WBS와 CBS를 연계를 통한 건축물의 비용 모델을 입체화 및 활용 방법을 제시하였다. 이를 통하여, 일반적인 건설정보 구분 체계인 일 방향의 트리구조를 벗어나 상호 관계성을 기반으로 한 정보 분류체계가 가능하여, 공사 기간 단축 및 비용 절감 등 효과를 극대할 수 있을 것이다.
고객센터 (call-center)와 같은 기업환경의 감성인식 시스템은 감성 훈련용 음성과 불특정 고객들의 질의 음성간의 녹취 환경차이로 인해 상당한 시스템 성능 저하와 불안정성을 겪게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 기존의 전통적인 평상/화남 감성 분류체계를 남 녀 성별에 따른 감성별 특성 변화를 적용하여 2단계 분류체계로 확장하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 녹취 환경 차이로 인한 시스템 불안정성을 해소할 수 있을 뿐 아니라 약 25% 가까운 인식 성능 개선을 가져올 수 있었다.
최근 정부산하공공기관은 "공공기록물 관리에 관한 법률" 시행령에 따라 기록관리기준표를 도입하기 위해 분류체계를 정비하고 있다. 하지만 정비한 기록관리기준표를 탑재할 시스템이 부재하여 활용성에 문제가 있다. 본 연구는 고유의 미션을 가진 정부산하공공기관을 대상으로 기록관리의 토대가 되는 분류체계를 관리 할 수 있는 분류체계관리시스템 기능 설계를 목적으로 수행되었다. 기능 설계를 위해 5개 정부산하공공기관 기록물전문 요원과의 심층면담을 수행하였고, 이를 토대로 다양한 분류체계 등록 기능, 집합체 계층 구조 설정 기능, 기록관리기준 관리 기능을 설계하였다.
This study aims at classifying and analyzing the vegetation structure of Castanopsis sieboldii forest, one of the evergreen broad-leaved forests found under the warm-temperate climate of Korea. It is also compared with the ones of the Castanopsis sieboldii forest in Japan where most similar such forest of Korea, to find unique vegetation structures of the only Korean forest. Vegetation structure of Korean Castanopsis sieboldii forest was divided into two units at the level of community units both of Ardisia japonica-Castanopsis sieboldii community and Ardisio-Castanopsietum sieboldii association. The association carries similar type with the vegetation system of Japan, but any subunits differentiated with the Japan were found vary much. Hierarchical cluster analysis brings in similar result with the analysis on the vegetation structure as well.
본 연구는 1960년대 이후 과학적 소양을 정의하고 분류를 시도했던 연구자들의 분류 결과를 3가지 분류 기준에 의하여 재분류하고, 과학적 소양의 정의 분류의 경향을 파악하는데 목적이 있다. 과학적 소양이 과학교육의 주요 목표를 대변하는 개념이므로 그 정의에 따른 분류는 과학교육의 목적에 대한 동향을 검토할 수 있는 주요자료가 될 수 있다. 분류 기준은 1) "literate"의 의미로서 '학습됨', '능력 있음', '사회에서 최소 기능을 할 수 있음', 2) 과학적 소양을 표현하는 방식으로서 용어와 서술, 3) 과학적 소양의 내부 구조로서 '단일 구조', '직렬식 위계구조', '병렬식 수평구조'이다. 분류 결과와 해석은 다음과 같다. 첫째, 과학적 소양의 구조로서 위계 구조는 90년대 후반부터 표현방식으로서 용어를 사용하는 정의와 함께 나타나고 있으며, 학습과 능력사이에서만 위계를 인정하고 사회적 기능으로서의 과학적 소양의 의미는 수용하지 않고 있다. 수평구조는 과학적 소양의 하위 요소 간의 위계 구조를 보이지 않는 대신 사회적 기능으로서 과학적 소양의 의미를 전반적으로 수용하고 있다. 또, 단일 구조는 대부분 과학적 소양을 새로운 시각에서 제안하는 연구에서 나타나고 있으며, 소양의 의미도 최근으로 오면서 학습에서 능력을 거쳐 사회적 기능을 강조하는 특성이 있다. 둘째, 근래로 오면서 과학적 소양을 용어 형식으로 정의하려는 연구가 증가하고, 이들 사이에도 위계를 설정하는 분류가 주도하고 있다. 또한 소양의 세 가지 의미인 학습, 능력, 사회적 기능을 전반적으로 수용하는 분류가 빈번해졌으나, 이들 간에는 위계 구조보다는 오히려 수평 구조를 설정하는 경향이 있다. 위와 같은 분석 결과를 토대로 살펴 볼 때, 과학 교육의 목표로서 과학적 소양의 의미는 학습이나 과제 해결 능력뿐만 아니라, 근래에는 사회적 맥락에서 어떤 역할을 하는 개인을 육성하려는 목표로서 인정되고 있다는 점이다. 또한 주목할 것은 과학적 소양의 이러한 사회적 기능 측면은 위계적이 아닌 독립적인 목표로서의 특성을 견지하고 있다는 점이다. 이러한 변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 과학교육이 교과 내 개념학습에서 벗어나 다양한 맥락에서의 적용과 사회적 역할을 중시하는 목표로 전환할 준비를 해야 할 것으로 보인다.
본 논문은 엔지니어링 문서에서 각 제목의 머리기호가 그 문서의 논리적 계층 구조를 표현한다는 점을 이용하여 문서 내 각 제목의 계층을 자동으로 분류하는 방법론을 제시하였다. 제시한 방법론은 일반 텍스트 문서에서 세부 제목을 추출하는 방법과 추출된 제목의 계층을 정의하는 방법으로 구성된다. 문서의 세부 제목은 문장의 맨 앞에 위치한 머리기호의 형태를 미리 정의된 머리기호 그룹과 비교하여 추출하며, 추출된 제목의 계층은 머리기호 형태의 변화에 따라 각 제목간의 상대적 위치를 파악함으로써 정한다. 제시된 방법론을 이용하여 일반 텍스트 문서를 세부 제목에 따라 구조화된 XML 문서로 변환하는 시범 모듈을 개발하였으며, 20개의 엔지니어링 문서를 대상으로 그 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 비전 패턴인식 알고리즘인 시공간적 계층 메모리 학습 알고리즘을 이용한 새로운 근전도 패턴인식 방법을 제시한다. 효율적인 근전도 신호의 학습과 분류를 위하여 단순화된 2 레벨의 공간적 집합, 시간적 집합, 그리고 관리 맵퍼를 이용한 수정된 시공간적 계층 메모리 학습 알고리즘을 제안한다. 인식 성능을 향상시키기 위해서 관리 맵퍼 학습뿐만 아니라 시간적 집합 학습에도 카테고리 정보를 사용한다. 실험을 통하여 열 가지 손동작이 성공적으로 인식됨을 검증한다.
RPG, 전략 시뮬레이션등의 2D/3D 게임에서 동적으로 변화하는 장애물이나 지형 정보 등을 관리하기에는 대체로 동적 그래프가 적합하다. 이 논문에서는 빠르게 길 찾기를 수행하고 동적으로 변경할 수 있는 고정 레벨의 계층적 그래프 모델을 제안한다. 공간 분류나 공간 모델을 이용해 그래프를 분할하여 계층적 그래프를 구성하고, 동적 그래프의 연산자들을 제시하여 계층적 그래프 모델에서의 실시간 A* 길 찾기 방법을 실험하였다. 본 논문에서 제안한 모델이 동적 장애물이나 동적 구조를 가지는 게임 환경에서 빠르게 길 찾기를 수행하기에 적합한 그래프 모델임을 실험을 통해 입증하였다.
본 논문에서는 개인화된 방송 컨텐츠의 보기 시스템에서 사용자가 보다 빠르게 검색할 수 있도록 메타데이터 저장 구조를 계층화하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 원하는 컨텐츠를 찾는데 걸리는 시간을 단축시킬 수 있도록 MPEG-7 MDS 구조의 분류 기술구조와 기술구조 사이에 세부장르 목록이 들어있는 하위 장르 테이블을 추가한다. 그리고 기술구조에서 기존의 메타데이터들이 분류 없이 트리 형태의 계층구조로 저장되던 부분을 사건과 객체로 구분하여 저장하도록 한다. 이러한 방법은 기존 연구에 비해 장르의 단계별 검색이 가능해짐으로 사용자가 원하는 계층적 검색이 가능해진다. 또한, 메타데이터를 사건과 객체를 구분하여 저장함으로써 탐색의 복잡성을 최소화한다. 실험 결과에서 제안하는 검색 구조의 시스템이 기존 시스템의 구조보다 향상된 검색 시간을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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