본 논문에서는 입사광의 실수 진폭 분포가 대칭성을 이루지 못하고 임의의 방향으로 편위된 경우에 편위 크기, 편위 방향 그리고 비점수차에 따라 상면에서의 분해 능력을 나타내는 MTF의 변화를 조사하였다. 이 때 고려된 편위 크기는 0.0, 0.25, 0.5, 그리고 0.75인 경우이며, 편위 방향은 0과 ${\pi}/2$이다. 또한 광학계에 포함된 비점수차는 $0.0{\lambda}$, $0.25{\lambda}$, $0.5{\lambda}$, 그리고 $0.75{\lambda}$인 경우를 고려하였다. 무수차 광학계에서는 실수 진폭 분포의 편위 크기가 증가할수록 구결방향과 자오방향 MTF는 감소하였으나, 편위 방향이 ${\pi}/2$인 경우에 비점수차가 $0.75{\lambda}$ 포함된 광학계에 입사된 입사광의 실수 진폭 분포의 편위 크기가 증가할수록 자오방향 MTF는 증가하였다. 이러한 결과로부터 광학계에 포함된 비점수차에 따라 입사광의 실수 진폭 분포가 ${\pi}/2$ 방향으로 편위되어 분포함으로써 광학계에 포함된 비점수차를 보정함을 알 수 있으며, 눈에서는 난시의 효과와 비점수차의 영향을 최소화하기 위해 Stiles-Crawford 효과가 나타남을 알 수 있다.
This study evaluates the difference of visual effect according to pant style and geometric pattern. The researcher made 28 stimuli-combination of four pant Stiles (classic, baggy, skinny, and bell-bottom) and seven geometric pattern (large vertical stripe, small vertical stripe, large horizontal stripe, small horizontal stripe, large check, small check, and hound's tooth check). The test involved 96 female college students. The stimuli were made with the i-Designer computer program. The panels tested the computer screen images of all manikins wearing pants. A 7-point scale was used to evaluate each image. For the data analysis, ANOVA and Duncan-test were applied along with an SPSS program. The results of this study are as follows. Three factors (lower-body compensation, abdomen highlight, and length compensation) influenced the visual effect pant styles and geometric patterns. The skinny style and large vertical stripe evaluated positively in elongated height and leg length and a slimmer overall body. It was shown that the vertical stripe pattern was evaluated as more positive than the horizontal stripe pattern in the visual effect; particularly, the results showed distinct aspects in the classic pants style. The mutual influence of the visual effect (according to pants style and geometric pattern) were indicated as two factors of lower-body compensation and length compensation. A more positive visual effects resulted in a higher mutual influence on pant style and geometric pattern.
본(本) 논문(論文)에서는 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)과 클러스터링기법(技法)에 관한 문헌(文獻)을 간단히 살펴보았다. 선행연구(先行硏究)들로부터 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)은 조합기법(組合技法)의 비효율성(非效率性)때문이 아니라 문헌집단(文獻集團)의 이질성(異質性) 때문에 검색(檢索)과 분류(分類)에 적당치 않다는 사실(事實)을 발견(發見)할 수 있다. 그 결과(結果)로부터 정보검색(情報檢索)의 최적화(最適化)를 위한 조합기법(組合技法)으로서 클러스터링과 통계적(統計的) 색인(索引)의 개념(槪念)을 이용(利用)할 수 있다. 본(本) 논문(論文)의 가설(假說)은 클러스터파일내(內)에서 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)을 사용(使用)함으로써 정보검색(情報檢索)시스템의 성능(性能)을 상당히 향상(向上)시킬 수 있다는 것이다. 달리말해서, 파일들을 모으고 의미적(意味的)으로 관련(關聯)있는 모든 문헌(文獻)들을 함께 모아줌으로써, 유사조합(類似組合)(spurious association)의 문제(問題)를 상당히 해결(解決)할 수 있을 것이다. 실제적(實際的)으로, 본(本) 논문(論文)에서는 조합기법(組合技法)의 방법론(方法論)을 어떻게 생성(生成)할 수 있을 것인가를 고려했다. 자동용어(自動用語) 상관성(相關性)을 위하여 스타일(stiles)의 조합인자(組合因子)를 이용(利用)했으며 클러스터링 환경(環境)을 위해 커널기법(技法)(kernel method)을 사용(使用)했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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