• 한국실내디자인학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.152-159
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• 2015

Contemporary architecture is philosophy and art, and science are different that holds the architecture of human thought and behavior based on a variety of physical space. In addition, the technology is used by the new media graphics, lasers, LED, which were possible only in imagination, using tools such as the time-space of the potential for explosion. In particular, it was found in the spacial color of atypical using the nature of light. Such these architecture is space people actively experiencing a sense towards the expansion of its place. Therefore, the study purpose is to explore the Steven Holl's spacial colors to utilize the space is important to the possibility of light. He prefers the connection to the invisible world is inferred from the visible world and other space. He thoughts an idea linked to the concept watercolors which is a tool that holds to the notion of the flexibility of light and shadow. Concept watercolor is the idea space, establish space, recombinant space, and the growthy space. These have shown the no fixed spacial color cause of the combination of the different tones according to the characteristics of the mixed-color development of a concept watercolors demonstrated the spacial color of the replacement. That is to establish a parody of the works light blending spacial color.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.133-141
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• 2010

본 연구의 목적은 웹 게임을 이용한 새로운 온라인 설문조사방법을 제시하는 것이다. 이는 웹 게임에서 실제로 사용되는 배경을 중심으로 공간 디자인 요소와 감성언어 간의 상관관계를 규명하고 데이터베이스 시스템을 구축하여 기존 온라인 설문조사방법의 한계인 불성실한 응답의 문제를 극복하는 새로운 조사방법론 제시 하는 것이다. 이를 위해서 관련 문헌을 고찰하고 기존 텍스트 기반의 설문 조사 방법과 온라인 설문조사의 장단점을 비교하여 그 단점에 해당하는 오류를 개선할 수 있는 웹 게임 기반의 온라인 설문조사 방법을 도출하였다. 이는 주거 전통 상업 환타지 등 4가지 공간과 감성어휘들 간의 상관관계를 가우스분포의 위치 결정값을 기초로 감성어휘 데이터베이스가 구현되었다. 본 연구는 소비자 선호도 조사와 같은 모집단 예측 시스템에 활용할 수 있을 것을 시사한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.103-114
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• 2005

본 논문에서는 칼라 특징으로 칼라 오토코렐로그램(autocorrelogram)을 선택하고 질감 특징으로 BDIP(block difference inverse probabilities)와 BVLC(block variance of local correlation coefficient)를 선택하여 이들을 효율적으로 추출하고 결합한 다중 특징기반 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 오토코렐로그램은 영상의 H(hue), S(saturation) 칼라 성분으로부터 추출 하였고, BDIP와 BVLC는 V(value) 성분으로부터 추출하였다. 이때 각 특징추출 시 계산량을 고려하여 간소화된 오토코렐로그램과 BVLC를 제안하여 사용하였으며, 추출한 특징들을 효율적으로 저장하기 위해 특징벡터성분들의 값을 그 분포에 따라 균등 또는 비균등 양자화 하여 사용하였다. Corel DB및 VisTex DB에 대한 실험 결과, 칼라 오토코렐로그램과 BDIP, BVLC 질감 특징을 결합함으로써 동일한 차원에서 오토코렐로그램만을 사용할 때보다 최대 9.5%, BDIP, BVLC만을 사용할 때보다 최대 4% 검색성능이 향상되었다. 또한 제안한 다중 특징은 웨이브렛 모멘트, CSD, 칼라 히스토그램에 비해 특징벡터의 저장공간을 약 3분의 1 정도 적게 차지하면서 검색성능이 각각 최대 12.6%, 14.6%, 27.9% 우수하게 나타남을 확인할 수 있었다.