The use of environmentally friendly finishing materials allows us to create a space where we can feel nature and to have stability and peace in the city center. In this paper, we examined the sensitivity of people to the three café spaces where wooden finishing materials are used in the space elements that change according to people's demands for environmentally friendly space due to pollution of living environment. First, we examined the wood and finishing materials and emotional vocabulary through literature review and previous research. Second, the values of L *, a *, b* and sR, sG and sB values were extracted by using a line spectrophotometer (Ci6X). Third, we conducted a 7 - point scale questionnaire based on the extracted 13 pairs of emotional vocabulary. Using SPSS 21, frequency analysis by descriptive statistics, crossover analysis by visiting purpose and intention, and emotional lexical factor analysis were performed. Through the study, the following points were found. First, CB (The Coffee Bean), SB (Starbucks) and HS (Hollys Coffee) showed differences in CB (65%), SB (40%) and HS (37%) in the spatial analysis. Second, CB gave color similar to the color of wall and furniture wood, but HS changed the color or brightness of wood finishing color of furniture. HS or SB showed favorable use of wood color scheme. Third, SB (26.3%) and HS (19.7%) were selected by taste. Fourth, there were differences in the items of CB, 'local-exotic' and SB 'dark-bright' in the factor value. The use of wood finishing materials differed in the atmosphere evaluation depending on the spatial factors and the color of the furniture. However, in this study, there are many factors that are insufficient in the accuracy of the ratio of the applied wood finishing material to the space element and the amount of the survey. If we further study the evaluation of emotional image according to the ratio of wood finishing materials, we think that it is necessary to study now that interest in environmentally friendly is increasing.
본 논문에서는 뇌 자기공명영상을 분류하기 위하여 결정트리 알고리즘을 2 단계로 적용하는 영상 분류 시스템을 제안한다. 영상으로부터 얻을 수 있는 정보에는 두 종류가 있다. 하나는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등 영상으로부터 직접 얻을 수 있는 하위레벨 특징들이고, 다른 하나는 특정 객체의 존재 유무, 여러 부위 사이의 공간적 관계 등 분할된 영상들에 대한 해석을 통해서 얻을 수 있는 상위레벨 특징들이다. 의미에 따라 영상을 분류하기 위해서는 상위레벨 특징들을 기반으로 학습 및 분류가 수행되어야 한다. 제안하는 시스템에서는 결정트리 학습을 각각의 레벨에 개별적으로 적용하며, 하위레벨 분류 결과를 이용하여 상위레벨의 특징을 추출한다. 종양이 있는 뇌 자기공명영상 집합에 대하여 분류 실험을 수행하였으며, 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효과를 확인하였다.
의료정보 시스템은 의료영상과 진단정보를 공유할 수 있는 환경을 제공해주는 효과적인 진단 보조 도구이지만 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 단점을 해결하고 진단활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분류 및 검색 시스템이 필요하다. 의료영상 분류 및 검색 시스템은 질환 영상과 유사한 영상을 제공함으로써 진단활동의 효율성을 높이고, 다양한 사례 확인을 통하여 보다 전문적인 의료활동을 제공할 수 있다. 그러나 기존의 영상 분류 및 검색 시스템은 영상의 표면적인 정보만을 이용하므로 영상이 내포하는 의미를 파악하기 어렵다. 그러므로 영상의 표면적인 정보뿐만 아니라 영상을 구성하는 요소들의 관계를 파악하여 영상을 분류할 수 있는 의료영상 분류 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 기법은 뇌 자기공명영상에서 영상의 표면적인 정보와 공간정보를 추출하여 뇌 자기공명영상을 학습하고 분류한다. 영상의 표면적인 정보는 영상 자체가 갖는 색상, 모양 등의 정보로 하위 영상정보라 하고, 영상의 논리정보를 상위 영상정보라 한다. 본 논문에서는 하위 영상정보와 상위 영상정보를 추출할 때 뇌의 해부학적 명칭과 구조를 활용하였다. 하위 영상정보는 뇌 영상의 부분 영역들에 대한 해부학적 명칭을 부여하기 위해 활용되고, 상위 영상정보는 명칭이 부여된 부분 영역들의 관계를 활용하여 정보를 추출한다. 각 정보는 학습과 분류에 사용된다. 실험에서는 질환을 갖는 뇌 자기공명영상을 활용하였다.
야간도로 노면 밝기는 운전자가 도로 상 장애물을 인지하고 안전하게 운행하는데 있어 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 정량적인 야간도로 시인성을 평가에 필요한 야간 도로 노면 영상정보 수집 및 처리용 모바일 체계를 제시하였다. 야간 도로 노면에서 수집되는 영상정보를 효율적으로 변환하고 야간도로 시인성에 대한 공간적인 분포를 파악할 수 있는 선형자료를 구축하였다. 이를 위해 저전력 컴퓨팅기술, 개방형 영상처리 기술, GPU 기반 가속 기술 및 도큐멘트데이터베이스 기술 등을 적용하였고 RGB영상으로부터 YUV색상체계로 변환하고 밝기에 해당하는 요소만 추출하여 공간정보와 통합하였다. 그 결과 고성능 안드로이드 단말기를 이용하여 도로밝기 자료를 취득하고 제안한 프로토타입으로 야간도로 시인성에 대한 공간적인 평가를 위한 자료 구축의 공간적 분포를 파악할 수 있었다.
To investigate properties of the stellar contents of the resolved asymptotic giant branch stars in the nearby dwarf galaxies, we obtained wide-field JHKs images of the dwarf irregular galaxies NGC 6822, IC 1613 and the dwarf elliptical galaxy NGC 205, using the WIRCam near-infrared imager of the CFHT. The obtained (J-Ks, Ks) and (H-Ks, Ks) color-magnitude diagrams for the resolved stars in the galaxies contain populations of foreground stars, super giant stars, red giant stars and the asymptotic giant branch (AGB) stars. Using corollary photometric data in the visible bands, AGB stars were selected in the color-magnitude diagrams with a wide wavelength baseline in color indices. In color-color diagrams of the resolved AGB stars, we identified C stars from M giant stars for each galaxies, i.e., 726 C stars in NGC 6822, 126 C stars in IC 1613 and 593 C stars in NGC 205. The number ratios of C stars to M-giants were estimated to be $0.59\pm0.03$ in NGC 6822, $0.30\pm0.03$ in IC 1613 and $0.14\pm0.01$ in NGC 205. From analyses of the correlations of the spatial distribution of the C/M ratios with the HI properties and dynamical structures of the target galaxies, we discuss environmental effects of the star formation in the galaxies. We also discuss the epochs of the AGB star formation in the galaxies by comparing theoretical isochrones with the color distributions and luminosity functions of the AGB stars.
고해상도 컬러항공영상은 공간정보생성을 위한 지형의 상세한 정량적 및 정성적 정보를 제공해준다. 하지만 도심지역에서 빌딩 또는 숲에 의한 그림자의 발생으로 인하여 지물 추출 및 분류시 부정확한 결과를 초래 시킬 수 있다. 현재까지 그림자 효과에 대한 여러 연구가 이뤄졌으나 도심지에서 그림자의 발생으로 야기된 분광정보 왜곡의 문제점을 해결하여 도로추출에 대한 연구가 매우 부족한 실정이다 본 연구에서는 컬러항공사진과 LIDAR(LIght Detection and Ranging) 고도 자료를 이용하여 아스팔트 도로 경계선을 추출하는 기법을 제안하였다. 구체적으로 그림자 영향의 제거를 통한 아스팔트 도로 경계선의 추출과정은 다음과 같다. 첫 번째, 항공사진에서 그림자 영역을 LIDAR자료부터 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 태양각으로부터 추출하였다. 그 후 도로영역추출기법, 경계선 검출기법을 통하여 도로의 경계를 추출하였으며 이 자료를 벡터화하므로서 GIS벡터의 선분 자료로 생성하였다. 본 연구의 실험결과 제안된 방법은 그림자의 영향을 소거하여 원활한 아스팔트 도로의 경계를 추출하는데 있어서 효과적임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 고 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다중 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 PCA(principal component analysis) 기법으로 중합하고, 중합화상을 이용하여 토지이용분류를 수행, TM 원화상과 분류정확도를 비교 분석하고자 하였다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 여러 밴드를 사용할 수 있다는 이점을 가진 PCA기법으로 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN 데이터를 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, IRS-1C PAN데이터와 TM13457의 중합화상에서 95.1%로 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 TM123457 또는 TM 13457의 중합화상의 경우 TM원화상보다 분류정확도가 가장 크게 향상(6.2%)되었다. 또한 토지이용분류에 있어서 중합칼라합성화상이 TM 원화상 보다 전체적으로 약 5.16%의 정확도 향상을 가져왔다.
열 영상은 온도에 따라 방출하는 에너지의 차이를 나타낸 영상이다. 주야간 사용이 가능하기 때문에 군사적인 용도로 많이 활용되고 있으나, 열 영상은 물체의 경계가 불명확하고 흐릿하게 표현되는 경우가 많으며 화염 등의 열기로 인해 경계부분이 변질되는 단점이 있다. 따라서, 열 영상을 이용하여 표적의 종류를 분류할 때 정확하게 분할된 경계선을 이용할 경우 효과적으로 분류 할 수 있지만, 물체의 경계가 잘못 추출되는 경우 분류의 정확도가 크게 감소한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 표적 영상의 분할 신뢰도에 따라 형태특징과 지역특징의 분류결과를 융합하는 계층적 분류기법을 제안하였으며, 연속 영상 기반으로 분류 결과를 갱신하는 기법을 새롭게 제안하여 차량 표적 분류 정확도를 개선하였다. 제안하는 방법은 실제 군용 표적 4종(전차, 장갑차, 상용차, 군용트럭)이 있는 다양한 자세의 열 영상 20,000장 이상을 이용하여 성능을 검증하였으며, 우수한 성능의 기존 방법 대비 정확도 개선에 효과가 있음을 확인하였다.
The purpose of this study is to analyze characteristic interior spaces for TV news center studio. Based on eight channels including public and comprehensive programming broadcasting stations the method for this research is to make differentiate existing relevant literature by creating analysis items for interior spaces through various case studies as well as find out characteristics of spatial forms, colors, materials, decorations, and etc. The conclusions are as follows. Firstly, spatial form of desk and ceiling are similar shapes but floor and wall are different comparing with public and comprehensive programming broadcasting stations. Secondly, preferred color for floor and ceiling is black, for wall and desk are blue and gray. Thirdly, various materials are preferred between public and comprehensive programming broadcasting stations. Fourthly, Flat and elevated floors are preferred as well as space and logos of broadcasting station are preferred for background images as decoration elements. Lastly, Soffit ceiling, desk accommodating more than 4 people, spotlight for public broadcasting stations, and architectural lighting for comprehensive programming broadcasting stations are preferred.
The represented Design Language have to include design meaning by functions in Interior. It also is able to easy and quick to understand in conversation for the design proposal. In this study, 6 stages suggest for the basic forming image in Interior Design. Those are form, line, space, color, material and principles of design. And essential image language arranged by preceding research. The fundamental 6 elements of space are used for explanation with the minimum method to make consumer understand through some image. Image has the communication function as a visual conversation in Space Design. The purpose of using the image language is the exchange into communication by written visual image. In order to it is necessary to delivery correct meaning of Interior Design for the understand between consumer and designer for the suggestion through images. Therefore, making categories for representation-language from image features of interior design is a important research with the value to share the spatial pattern. It will be expected to add the spatial Image language by processing with new trend.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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