본 연구는 인터넷쇼핑몰 비주얼 머천다이징의 주요차원을 고객이 쇼핑몰에 진입한 후 정보탐색과 대안평가를 거치는 등의 쇼핑과정을 토대로 AIDA모형 관점에서 점포, 제품, 촉진에 초점을 맞추었다. VMD의 주요차원(primary dimensions)으로는 점포디자인, 머천다이징, 그리고 머천다이징단서로 구분하였다. 선행연구 결과를 토대로 점포다자인의 하위차원으로는 차별성, 간결성, 위치확인성을, 머천다이즈의 하위차원으로는 제품구색, 명성, 정보성을, 그리고 머천다이징단서의 하위차원으로는 제품추천 및 링크를 설정하여 VMD태도와의 관계를 탐색적으로 조사하였다. 연구결과 이들 세 차원은 종속변수에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
문화재의 범죄예방환경에서 중요한 요인 중의 하나인 감시강화는 현장평가와 진단에 어려움이 있다. 이로 인해 감시강화는 문화재 형상, 지형, 수목 등을 디지털로 모델링하여 컴퓨팅 기술로 평가하는 접근이 이루어진다. 본 연구는 입체형상으로 감시강화를 정량적으로 평가할 수 있는 3차원 시각노출도 지표(3DVE, 3D Visual Exposure)를 이용하여 문화재 범죄예방환경의 평가기법을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 평가요인을 자연적 감시, 조직적 감시, 기계적 감시 그리고 통합적 감시로 세분하여 분석을 수행하였다. 분석을 위해서 건물, 지형, 담장, 수목 등의 형상을 입체적으로 모델링하였으며, Unity 3D를 이용하여 분석 프로그램을 제작하였다. 사람의 작업영역을 고려하여 머리위치와 허리위치로 구분하여 감시지점을 분석할 수 있도록 하였다. 분석 프로그램으로 3DVE의 활용 가능성을 검증하기 위해 논산에 소재한 돈암서원(사적 제383호)을 디지털로 모델링하여 범죄예방환경을 평가하였다. 연구결과 돈암서원의 자연적 감시, 기계적 감시, 조직적 감시에서 취약지점, 사각지대, 순찰동선의 문제점 등의 발견이 가능하였다. 3DVE 분석결과를 3차원 도면으로 제작함으로써 위치와 대상을 명확하게 표현할 수 있었다. 주간 감시성은 자연적 감시, 기계적 감시, 조직적 감시 순으로 높지만, 야간 감시성은 조직적 감시, 기계적 감시, 자연적 감시 순으로 높게 나타났다. 작업영역의 위치가 낮을수록 차폐되기 용이하므로, 허리위치에 대한 평가가 이루어질 필요가 있는 것으로 파악되었다. CCTV의 제원과 설치 위치, 높이에 따른 감시범위를 산출하게 됨으로써 사각지대의 발견과 표시가 가능하게 되었다. 기계적 감시의 보완효과가 있는 것으로 밝혀진 조직적 감시는 범죄취약 시간대에 분석이 요구된다. 또한 보안등, CCTV, 순찰동선 등의 설정을 검토하는데 통합적 감시도 분석이 효과적일 수 있다. 본 연구는 실제를 시뮬레이션으로 제작하여 범죄예방환경을 진단할 수 있는 성과를 거두었다. 본 연구를 기반으로 범죄예방환경설계의 대안을 평가하고 비교할 수 있는 연구가 수행되어야 한다.
현대 정보 기술은 새롭고 개선된 방법으로 여러 산업들에 지속적인 제공을 하고 있다. 본 논문에서 고려한 스마트 컨테이너 공급망 관리는 사물지능(M2M)통신의 급속한 발전과 함께 고성능 센서, 컴퓨터 비전, GPS, GSM을 기반으로 형성된다. 기존 공급망관리는 실시간 컨테이너 추적에 제한이 있다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 인터럽트 및 보통 정기적인 알림에 대한 컨테이너 식별 시스템과 자동 알림 시스템의 개발과 실시간 컨테이너 공급망관리의 연구 및 구현에 초점을 맞추었다. 첫째, 본 논문은 컨테이너 코드 식별 및 실시간 작업에 대해 컴퓨터 비전 라이브러리와 OCR 엔진을 비주얼 스튜디오 2010으로 구현된 식별 알고리즘을 제안하고 있다. 둘째는 실시간 컨테이너 추적 및 그 시스템의 한계에 대해 제공되는 현재 자동 알림 시스템에 대해 설명한다. 마지막으로 본 논문은 고성능 센서와 컴퓨터 비전과 함께 유비쿼터스 모바일 및 위성 네트워크와 실시간 컨테이너 추적 솔루션의 미래에 도전과 가능성을 요약하였다. 뛰어난 운영 및 보안 공급망관리의 우수한 전송을 제공하기 위해 이러한 모든 구성요소를 결합하였다.
Prediction of growth patterns of commercial chicken strains is important. It can provide visual assessment of growth as function of time and prediction body weight (BW) at a specific age. The aim of current study is to compare the three nonlinear functions (i.e., Logistic, Gompertz, and von Betalanffy) for modeling the growth of twenty five commercial Korean native chicken (KNC) strains reared under a battery cage system until 32 weeks of age and to evaluate the three models with regard to their ability to describe the relationship between BW and age. A clear difference in growth pattern among 25 strains were observed and classified in to the groups according to their growth patterns. The highest and lowest estimated values for asymptotic body weight (C) for 3H and 5W were given by von Bertalanffy and Logistic model 4629.7 g for 2197.8 g respectively. The highest estimated parameter for maturating rate (b) was given by Logistic model 0.249 corresponds to the 2F and lowest in von Bertalanffy model 0.094 for 4Y. According to the coefficient of determination ($R^2$) and mean square of error (MSE), Gompertz and von Bertalanffy models were suitable to describe the growth of Korean native chicken. Moreover, von Bertalannfy model was well described the most of KNC growth with biologically meaningful parameter compared to Gompertz model.
본 연구의 목적은 초등학교 6학년 1학기 3단원 렌즈의 이용단원에서 인포그래픽 수업을 이용하여 학생들이 과학적 모델 사용이 활성화 되는지 알아보는 것이다. 연구 대상은 경상남도 G시의 G초등학교 6학년 53명을 대상으로 실시하였다. 이 연구를 위해, 수업 계획은 학생들의 렌즈에 대한 선개념 조사, 과학적 모델 구성 활동, 인포그래픽 구성 활동으로 3단계로 구성하였다. 그리고 과학적 개념, 과학적 모델, 인포그래픽 3개의 관점으로 연구 결과를 분석하였다. 수업이 이루어지기 전, 학생들은 렌즈에 관해 렌즈의 외형적 형태와 구성물질에 주로 선개념을 가지고 있었다. 그러나 과학적 모델 구성 활동과 인포그래픽 구성 활동을 한 후에는 렌즈의 특징, 안경의 특징, 빛의 나아감, 렌즈의 이용 범주에서 개념적으로 향상된 것을 확인하였다. 과학적 모델 분석 관점에서는 과학적 모델 구성 활동보다 인포그래픽 구성 활동에서 다양한 종류의 과학적 모델이 사용되고 사용 빈도도 높게 나타났다. 또한 인포그래픽 분석 관점에서는 인포그래픽 구성 활동에서 인포그래픽이 아닌 그림보다 기능기반 인포그래픽과 관계기반 인포그래픽이 증가하였다. 그리고 게슈탈트의 시지각 특성의 빈도가 과학적 모델 구성 활동보다 인포그래픽 구성 활동에서 더 높게 나타났다.
본 논문은 서로 다른 디스플레이 장치에서 동일한 입력 신호에 대해 일정한 색을 표현하기 위해, 디스플레이 장치의 특성화, 색 순응 모델, 색역 사상 및 확장 기법을 포함하는 색 정합 기술을 제안하였다. DTV 디스플레이 장치에서 일정한 색을 재현하기 위해서는 디스플레이 장치의 입출력 관계를 특성화하여야 하고, 기준 백색점 차이를 고려한 색 순응 모델을 적용하고, 및 각 디스플레이 장치가 표현할 수 있는 색역의 차를 보상하여야 한다. 본 논문에서는 채널간의 간섭을 고려하고 모델링의 정확도를 향상하기 위해, 기존 3채널 GOG(gam, offset, gamma) 모델을 향상하여 9개 채널에 독립적인 GOG 모델을 특성화 기법으로 사용하였다. 다음으로 입력 영상은 각 디스플레이 장치의 제한적인 색역을 보상하기 위해 조정되어야 한다. 본 논문에서는 원 영상의 휘도와 색상을 유지하고 xy 색도도상에서 채도는 향상하기 위한 색역 사상 및 확장 기법이 수행되었다. 상대적으로 인간 시각 특성에 민감한 휘도와 색상값은 입력값과 동일하게 유지하며, 채도 향상은 입력 및 출력 색역의 비율에 따라 변하게 된다. 또한 동영상을 DTV에 나타내기 위해서는 xy 색도도가 장치의 색역 경계 설정과 연산의 복잡도를 감소하기 위해 효과적이다. 결과적으로 제안된 방법을 입력 DTV신호에 대해 LCD 및 PDP 디스플레이 장치에 적용하면 각 장치에 따른 정확한 색 재현이 가능하다.
아리따' 글꼴 개발은 기업의 타이포그라픽 아이덴티티를 구축하는 방법과 그 결과를 제시한 프로젝트로써, 아모레퍼시픽의 차원 높은 기업문화를 실현하기 위해서 타이포그라픽 아이덴티티 전략을 수립하고 일차적으로 전용 활자꼴 '아리따'를 개발했다. 해당기업의 핵심가치인 '나눔과 모심'을 추구하기 위하여 타이포그라픽 기능을 최대로 전개할 수 있는 본문용 활자꼴에 초점을 맞추었다. 아모레퍼시픽의 타이포그라픽 아이덴티티 구축을 위해서는 기업에 대한 이해와 활자꼴의 새로운 방향을 제시할 수 있는 경험과 연구 성과, 결과물의 활용성과 객관성을 확보할 수 있는 감수능력, 그리고 완성도 있는 활자꼴 제작 능력이 필요하다. 따라서 '아리따' 글꼴 개발은 홍익대학교 메타디자인연구소의 전반적인 주도 하에, 서울여자대학교 조형연구소, 활자꼴 디자인 전문회사 활자공간, 디자인회사 안그라픽스가 각각의 역할을 지원하는 협력체제로 진행하였다. '아리따' 글꼴은 기본 굵기 '아리따M'과 기본 굵기보다 약간 굵은 '아리따SB'가 있으며, '아리따' 글꼴은 윈도우즈 운영체제에서 사용할 트루타입(TTF)과 매킨토시 운영체제에서 사용할 오픈타입(OTF)을 제작했다.
본 연구는 기계 학습법 중 하나인 XGBoost를 이용하여 대사증후군을 인지하고 신체활동을 수행하는 집단을 예측하고자 2014년 7월부터 2015년 12월까지 시도되었다. 이에 2009-2013년 지역사회건강조사를 연구자료로 사용하였고 370,430명의 성인을 분석에 포함하였다. 본 연구의 종속변수는 대사증후군의 인지 및 신체활동 실천정도에 따른 단계로 3단계로 구분하였다:Stage 1(무인지, 무 신체활동), Stage 2(인지, 무 신체활동), and Stage 3(인지, 신체활동). 예측변수로는 5년간의 지역사회건강조사 중 공통으로 수집된 문항으로부터 161개의 특성을 선택하였다. 자료 분석을 위해 R program을 이용하여 XGBoost 알고리즘을 적용하였다. 분석 결과 정확도는 0.735 이었으며, 가장 영향을 미치는 10개의 특성은 나이, 교육수준, 체중조절시도 경험, EQ-5D 운동능력, 영양표시 확인, 개인 건강보험가입 유무, EQ-5D 일상활동, 금연광고경험 여부, 통증유무, 당뇨에 대한 보건기관의 교육 경험 순으로 확인되었다. 본 연구결과는 XGBoost가 보건의료빅데이터를 이용한 질병의 예방과 관리에 영향을 주는 요인을 확인하는데 유용한 도구임을 보여주었다. 또한, 본 연구를 통해 대사증후군에 취약한 계층을 확인하고 이를 위한 교육프로그램 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.
본 연구에서는 아리랑위성 2호 영상자료를 이용하여 한반도 전역에 대한 정사모자이크영상을 생성하고 정확도 평가를 실시하였다. Rational Polynomial Coefficient(RPC) 모델링 결과 지상기준점(Ground Control Point : GCP) 선점이 힘든 산악지역 등을 제외하고는 대부분 2화소 이내로 나타났다. 정사영상 제작에는 축척 1:5,000 수치지형도를 이용하여 제작한 수치고도모델(Digital Elevation Model : DEM)이 사용되었는데, 수치지형도가 존재하지 않는 접근불능지역의 경우 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM이 사용되었다. 한편 한반도 정사모자이크영상은 정사영상 집성과 색상보정을 통해 생성되었으며, 모자이크영상에 대한 정확도 분석은 1m 칼라 합성영상에 대해 실시하였다. 위치정확도 검증을 위하여 남한지역에서 현지측량을 통해 확보한 813 검사점(Check Point)이 사용되었으며 Root Mean Square Error(RMSE) 계산을 통하여 최대 5m 이내의 오차가 확인되었다. 한편 접근불능지역 경우 참조영상(Reference Image) 에서 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였는데 3m(RMSE) 이내의 위치정확도를 가지는 영상이 약 69% 정도 되는 것으로 확인되었다. 또한 인접영상과의 접합정확도 육안평가에서는 일부 산악지역에서의 약 1~2 화소 이격을 제외하고는 잘 일치하고 있는 것으로 확인되었다.
기후변화 영향평가를 위하여 프로세스 작물모형이 많이 이용되고 있지만, FORTRAN, C++, Delphi, Java와 같은 컴퓨터 프로그래밍 언어로 만들어지기 때문에 농학자들이 작물 모형을 제작하는 것이 쉽지 않다. 배추 모형을 개발하기 위해 6 가지 온도 체계를 가진 토양-식물-대기 연구(SPAR) 실험 자료가 사용되었다. SPAR 챔버에서의 식물 재배 기간 동안 잎의 수, 잎의 면적, 식물의 생장률을 6 회 측정 하였다. 또한 휴대용 LI-6400 광합성 측정기를 이용하여 잎의 광합성을 측정 하였다. 잎 수준 광합성 예측은 Farquhar, von Caemmerer 및 Berry (FvCB) 모형을 적용 하였고, 수관의 광합성은 Sun/Shade 모형이 사용되었다. 이러한 전 과정은 BuildIt 이라는 Excel 추가기능이 포함된 엑셀 파일로 제작되었다. 개발된 모형으로 시간 단위의 기상 입력 자료를 사용하여 배추의 광합성, 생장률 및 기타 생리 변수의 변화를 모의할 수 있었으며, 측정된 배추의 건조 중량의 변화와 모형에서 예측된 동화량과는 비례적인 관계를 나타내었으나, 온도에 따라서 다르게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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