• 감성과학
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• 제22권4호
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• pp.3-14
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• 2019

현대사회에서 대표적인 제3의 공간인 카페는 학업과 휴게 등에 중요한 공간으로 사용되고 있다. 카페를 방문 규모에 따른 공간적인 요구사항을 이해할 필요가 있는데, 좁은 카페의 경우, 더 넓고 높고 깊게 보일 수 있는 디자인 방법을 파악하는 것은 이용자나 디자이너들에게 도움이 될 수 있다. 본 연구는 공간의 깊이감과 머물고 싶은 의사의 관계를 시선추적기와 공간 이미지를 이용하여 연구한 것이다. 56명의 실내디자인 학생들은 15개의 렌더링으로 개발된 이미지를 함께 비교하여 보며, 어떤 공간이 가장 깊어 보이는지에 대해 응답하였다. 또한 주어진 공간을 카페로 가정하여 1인 방문 시, 그리고 단체로 방문 시 각각 어느 공간에 머물고 싶은지 응답하였다. 공간을 탐색하는 과정의 시선은 시선추적기를 통해 측정되었다. 연구의 결과, 동일한 규모의 공간일지라도 실내 및 가구요소에 따라 깊이감이 다르게 느껴짐을 보여준다. 어두운 벽에 작은 장식과 분리된 가구가 있는 공간이 밝은 톤의 벽에 큰 장식이 있거나 아예 장식이 없는 경우, 그리고 하나로 연결된 가구가 있는 공간보다 더 깊어 보인다고 인식되었다. 공간의 깊이감은 1인 방문자에게 중요한 요소이나, 여럿이 방문한 경우에는 큰 고려 요소는 아니었다. 연구의 결과는 공간의 깊이감이 카페 방문객의 규모와 관련해 머물고 싶은 의도에 어떤 역할을 하는지 밝히는데 도움이 되리라 본다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.