본 연구에서는 스마트팔찌와 스마트워치의 물리적 특성이(예: 모양, 색상, 소재, 크기, 무게, 기술적 기능) 소비자의 기능적, 심미적, 상징적 가치 지각에 미치는 영향을 확장된 기술수용모형을 사용하여 탐색하였다. 스마트팔찌나 스마트워치를 사용한 경험이 있는 미국 거주 성인 남녀를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고, 최근 1년 사용했거나 현재 사용중인 제품에 대한 다양한 물리적 특성과 그에 대한 평가를 질문하였다. 연구 결과, 전면 디스플레이 모양이 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤는데, 구체적으로 원과 정사각형은 직사각형보다 유의하게 높은 상징적 가치를 보였다. 손목밴드의 소재 역시 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤으며, 여러 소재 중에서도 금속과 가죽의 상징적 가치가 높게 나타났다. 또한, 제품의 크기가 클수록 높아지는 상징적 가치를 확인하였다. 이 외에도 활동 추적, 알람 시계, 거리 추적과 같은 기술적 기능은 기능적 가치를, 시계, GPS, 이메일 같은 기술적 기능은 심미적 가치를, 보폭계, GPS, 이메일은 상징적 가치를 높게 지각하도록 했다. 이러한 결과는 스마트팔찌와 스마트워치에 대한 소비자 욕구를 이해하여 제품을 개선하거나 신제품 개발하는 자료로 사용될 수 있다.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 한국산 감초의 50% 에탄올 추출물로부터 얻은 에틸아세테이트 분획을 함유한 크림의 안정성을 평가하였다. 감초추출물의 0.20% 에틸아세테이트 분획을 함유한 크림에 대하여 12주 동안 온도별 저장조건($4^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $37^{\circ}C$, $45^{\circ}C$)과 태양광선(2013년 3 평균온도 : $5.10^{\circ}C$, 4 ~ 5월 평균온도 : $14.10^{\circ}C$) 노출조건하에서 2주 간격으로 pH, 흡광도 및 점도 변화와 1주 간격으로 색도 변화를 측정하였다. 온도별 저장 조건에서 감초 추출물을 함유한 시료 크림의 pH 변화는 0.44로 추출물을 함유하지 않은 대조군 크림(0.66)보다 pH 변화 값이 작았다. 태양광선하에서는 pH 변화는 대조군과 시료군에서 큰 차이가 없었다. 온도별 저장조건에서 대조 크림의 점도는 평균 2,483 cPs 감소하였고 시료 크림은 평균 2,893 cPs 감소하였다. 시료 크림이 대조크림보다 평균 410 cP 감소를 나타내었다. 감초출물이 크림 점도에 큰 영향을 미치지는 않았다. 감초 추출물 에탄올 용액의 태양광선하에서 276 nm에서의 흡광도는 30.00% 감소하였다. 반면에 감초추출물 함유 크림의 경우는 동일 조건에서 흡광도가 12.02% 감소하였다. 감초추출물이 크림 속에서 비교적 안정함을 나타내었다. 색도 측정에서 대조 크림에서는 색차가 거의 일어나지 않았다. 시료 크림은 색차가 조금 증가하였으나 안정성에 크게 영향을 끼치지 않았다. 이상의 결과들로부터 한국산 감초 추출물 함유 크림 제형은 비교적 안정함을 확인하였다. 향후 제품에 응용 시 감초 추출물의 항산화 효과가 발휘할 수 있도록 보완 연구가 이루어진다면 화장품에의 응용이 가능할 것으로 사료된다.
해수면온도는 급변하는 기후를 이해하는 가장 중요한 해양 변수 중의 하나이므로 과학 교과서에는 정확하고 오류없는 해수면온도 영상이 제시되어야 한다. 그러나 고등학교 교과서에 제시된 해수면온도 영상들은 다양한 원인에서 비롯된 많은 오류들을 가지고 있었다. 본 연구는 제 7차 교육과정에 근거한 24종의 고등학교 과학 교과서, 지구과학 I, 지구과학 II 교과서의 36개의 인공위성 해수면온도 영상을 17개 항목에 대하여 분석하였다. 해수면온도 영상 처리 과정에서 생긴 구름 제거, 육지 마스킹, 색상표, 위치 정보, 시간 표시와 관련된 오류와 인공위성에 대한 기본적인 표현 오류를 조사하였다. 예비교사 25명에게 문제가 있는 대표적인 인공위성 영상들을 제시하고 설문을 실시하고 반응을 분석하였다. 그 결과 대부분의 예비교사들은 해수면온도 영상 처리 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대하여 인지하지 못하였으며, 해빙, 강수 유입, 한류와 같은 실제 해양현상과 연관지어 해수면온도를 이해하려는 경향을 보였다. 따라서 교과서 해수면온도 영상은 본 연구에서 제시한 세부 항목들을 고려하여 정확하게 처리되어야 한다.
본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
디스플레이의 대비는 일반적으로 디스플레이 최대 밝기와 최소 밝기의 비율을 이용하여 나타낸다. 그러나 이와 같은 명암비는 인간 시각의 인지 특성을 고려하지 않고 디스플레이의 물리적 특성만을 고려했기 때문에 인지 대비와 일치 하지 않는다. 본 논문에서는 디스플레이 밝기 범위 내에서 인지적으로 구별 가능한 밝기를 고려한 대비 측정 방법을 제안한다. 먼저, 디스플레이의 인지 밝기 범위를 측정하기 위해 CIECAM02 색 공간에서 최대 밝기와 최소 밝기 사이의 길이를 계산한다. 다음으로, Weber-Fechner 법칙을 기반으로 하여 각 밝기에서 인지적으로 동일한 밝기 범위를 결정하고, 각 범위 내에 존재하는 색의 수를 계산한다. 마지막으로, 각각의 동일하게 인지되는 밝기 범위내의 색의 수와 인지적 대비 길이의 비율로 인지적으로 구별 가능한 밝기를 계산한다. 주관적 실험에서 제안한 방법은 이전의 인지 대비 측정법에 비해 주관적 인지 대비 실험 결과와 일치하는 결과를 보였다.
본 논문에서는 광 회절 단층 촬영 (Optical Diffraction Tomography, ODT) 기법을 사용해 얻어진 세포 영상을 3차원 가상 공간에 시각적으로 표현하고 기존의 세포 영상들과의 일치감을 주는 색상 매핑 기술을 포함한 가시화 프레임 워크를 소개한다. 전체 볼륨을 구성하는 내부 구조에 대한 정보가 잘 알려져 있거나 명확하게 구분 가능한 인체의 장기 또는 산업 기기와 같은 기존의 볼륨 데이터와는 달리 세포 영상 데이터는 세포소기관들 간의 경계가 모호하거나 상황에 따라 형상의 변화가 다양하다는 특징을 가지고 있어, 세포의 형상에 대한 일관적인 시각 표현이 상대적으로 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 세포의 3차원 형상을 실시간으로 렌더링 할 수 있는 가시화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 우선 세포의 3차원 형상을 나타내기 위해 볼륨 데이터의 가시화에서 널리 활용되고 있는 볼륨 렌더링 기법을 ODT 영상에 맞게 적용했으며, 빈 공간 교란 기법을 통한 렌더링 결과의 개선으로 세포내 구조의 연속성을 나타낼 수 있게 했다. 또한 다중 전이 함수에 대해 레이어 기반 독립 렌더링을 적용하는 것을 통해 다수의 세포내 구조를 하나의 화면에 표현하는 복합 가시화 기법을 제안했다. ODT 영상 및 염색 영상을 동시에 촬영 가능한 현미경으로부터 얻어진 세포 영상을 가시화 하는 것을 통해 제시된 가시화 기법의 유용성을 확인했다.
본 연구에서는 세계 최초 정지궤도 해색위성인 GOCI 영상을 이용하여 최근 가장 심각한 적조피해가 발생한 남해안 해역을 대상으로 적조지역을 탐지하였다. 적조출현부터 소멸될 때까지의 구름이 없는 맑은 날의 GOCI 영상을 선정하여 적조지역을 탐지하였고, 시간적 변화에 따른 적조발생해역의 공간적 분석으로 적조 우심해역을 도출하였다. 본 연구 결과 남해안 해역에서 통영시 한산 욕지해역 일대가 적조 우심해역으로 나타났으며, 적조 우심해역에서 연안 해역인 통영시 산양읍 해역 일대로 적조 확산이 이루어지는 것으로 추정되었다. 또한, 시간적 경과에 따른 적조발생면적과 경상남도의 방제활동 및 적조피해 발생액의 변화를 비교 분석한 결과 상호 관련성이 있는 것으로 나타났으나, 적조활동은 다양한 인자에 의하여 이루어지기에 본 연구결과로 단정키는 어려우며 보다 많은 자료분석을 통하여 신뢰도를 높여야 할 것으로 판단된다.
현재 디스플레이 기술의 급격한 발전과 종류의 다양성으로 인해 디스플레이 화질평가에 대한 중요성이 대두되고 있다. 기존 디스플레이 화질평가는 물리측정에 의한 정량적 평가법이 사용되어 왔지만, 이러한 방법은 최종 평가자인 인간의 인지평가와 일치하지 않는다. 따라서 이와 같은 모순점을 해결함과 동시에 디스플레이의 물리적 특성과 인간의 인지화질 사이의 정량적 상관관계를 정립할 필요가 있다. 이에 본 논문은 디스플레이들의 상대적 인지화질을 평가할 수 있는 체계화된 방법을 제안하며, 이 방법을 통해 디스플레이들의 상대적 인지화질을 정량화한다. 디스플레이들에 대한 상대적 인지화질평가는 개개인의 주관적 의사를 평가하는 것과 같으며, 이 점에 착안하여 디스플레이 인지화질평가에 의사결정방법들 중 하나인 Analytic Network Process(ANP)를 도입하였다. 또한, 본 논문은 인간의 시각정보처리 체계를 표현하기 위해서 색, 모양, 깊이에 해당하는 3가지 평가기준을 채택하였으며, 그 3가지 평가기준들에 대한 하위 평가항목들로 디스플레이의 대표적 특성 8가지를 사전 설문조사를 통해 선정하였다. 제안된 방법과 주관적 평가의 유사성을 입증하기 위해 대표적인 모바일 디스플레이인 TFT-LCD와 OLED 디스플레이에 대해 상대적 인지화질을 실험 평가하였다. 그 결과, 제안된 방법에 의해 정량화된 값들 사이의 대소관계와 주관적 평가를 통해 얻은 디스플레이 선호도 간의 관계가 유사하다는 것을 입증하였다.
현대사회는 도시팽창 문제와 이로 인해 발생되는 문제해결을 위해 복합기능을 가진 대형건물이 늘어나는 추세이며 내부공간의 기능과 용도가 다양해지고 있다. 특히 쇼핑몰 내에서의 길찾기(wayfinding) 문제는 고객이 수월하게 해결 할 수 있다면 결과적으로 쇼핑몰이나 일반 상점에게 더 많은 이익이 보장될 수 있을 것이다. 따라서 이용자들의 다양한 연령층과 성별, 지식정도 등에 구애됨 없이 원하는 목적지를 찾아가는데 신속ㆍ정확하고 직접적인 정보를 제공해주는 유도사인(directional sign)에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 첫째, 기존의 문헌 분석을 통해 시각적 관점에서 유도사인의 조형요소에 대하여 고찰하여, \circled1문자, \circled2픽토그램, \circled3색채, \circled4레이아웃, \circled5형태, \circled6위치의 항목으로 분류하여 특징을 알아보았다. 둘째, 지하공간이 생겨난 배경과 특성에 대하여 조사하고, 국내 3곳의 지하쇼핑몰 유도사인사례를 분석하였다. 셋째, 설문조사를 통해 이용자들의 유도사인에 대한 객관적인 평가를 비교ㆍ종합하여 길찾기에 도움을 줄 수 있는 디자인 방안을 장소별로 제안하였다. 본 연구는 쇼핑몰이라는 특정 장소의 조사와 장소별 제안으로 그 장소에만 적용되는 한계가 있지만, 향후 이용자들의 인지심리와 장소의 환경적 특징에 대한 지속적인 연구를 통해 쇼핑몰뿐만 아니라 다른 건축물에서도 적용될 수 있는 유도사인 디자인 전반의 발전 방향을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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