Recently, products that a have 3-dimensional(3D) micro structure have been in wide use. To fabricate these 3D micro structures, several methods, such as stereo lithography, reflow process, and diffuser lithography, have been used. However, these methods are either very complicated, have limitations in terms of patterns dimensions or need expensive components. To overcome these limitations, we fabricated various 3D micro structures in one step using a pair of diffusers that diffract the incident beam of UV light at wide angles. In the experiment, we used positive photoresist to coat the Si substrate. A pair of diffusers(ground glass diffuser, opal glass diffuser) with Gaussian and Lambertian scattering was placed above the photomask in the passage of UV light in the photolithography equipment. The incident rays of UV light diffracted twice at wider angles while passing through the diffusers. After exposure, the photoresist was developed fabricating the desired 3D micro structure. These micro structures were analyzed using FE-SEM and 3D-profiler data. As a result, this dual diffuser lithography(DDL) technique enabled us to fabricate various microstructures with different dimensions by just changing the combination of diffusers, making this technology an efficient alternative to other complex techniques.

소셜 미디어의 급속한 발달로 인해 사용자가 생성한 텍스트 데이터가 급증하고 있다. 오피니언 마이닝에서는 이러한 사용자의 텍스트를 분석하여 사용자의 의견을 추출하고 있다. 특히 오피니언 마이닝의 세부 분야인 정서분석에서는 텍스트에서 사용자의 정서를 추출하는 것이 주된 목적인데, 이를 위해서는 정서 단어 목록 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 소셜 미디어의 정서 분석을 위해서 대표적인 소셜 미디어인 페이스북 텍스트를 사용하여 정서 단어 목록을 구축하였다. 페이스북 텍스트로부터 데이터를 수집한 후 정서 단어를 선별하고 설문을 통하여 정서가와 활성화 차원을 측정하였다. 그 결과 정서가, 활성화 차원을 포함한 267개 정서 단어 목록을 구축하였다.

본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.

전단벽-골조 구조시스템의 구조적인 거동은 휨거동하는 전단벽과 전단거동하는 골조의 상호작용에 의하여 결정된다. 이러한 전단벽-골조 구조물의 거동특성을 효과적으로 고려하기 위하여 선행 연구에서는 2차원 T형 강체를 사용한 단순 해석 모델을 제안하였다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 편심코어를 가진 전단벽-골조 구조물에 대한 효율적인 해석모델을 제안한다. 2차원 등가모델을 3차원으로 확장하여 비틀림 거동을 고려할 수 있도록 하였고, 그 결과 제안하는 등가모델이 편심코어를 가지는 전단벽-골조 구조물에도 적용가능 하도록 하였다.

본 연구에서는 고층 전단벽-골조 구조시스템의 효율적인 해석모델을 제안하였다. 전단벽-골조구조시스템은 휨거동하는 전단벽과 전단거동하는 골조로 구성된다. 그리고 전단벽-골조구조시스템의 변형형상은 골조와 전단벽의 상호작용으로 결정된다. 효율적인 해석모델에서는 이러한 거동특성을 반영되어야 하므로 골조와 전단벽을 분리하여 동적인 거동특성을 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 벽체부와 골조부를 분리하기 위하여 T형 강체를 전단벽의 위치에 대체하는 방법을 사용하였다. 분리한 벽체부와 골조부 각각의 등가모델을 구성한 후 결합시키는 방법으로 고층 전단벽-골조구조시스템의 등가모델을 완성하였다. 제안한 등가모델의 정확성과 효율성을 검증하기 위하여 고층의 전단벽-골조 구조물의 시간이력해석을 수행하였고, 그 결과 제안한 등가모델이 해석시간과 컴퓨터 메모리를 현저하게 줄이면서도 정확한 결과를 도출하였다.

멀티미디어의 개발에 따라 가상 영상에 대한 실사적인 색 표현이 가능해졌다. 이로 인해 영상에서 물체를 표현하기 위해 빛과 표면의 특성을 기반으로 색을 표현하는 렌더링 기법들이 개발되고 있다. 빛과 표면의 물리적인 상호작용을 모델링하는 과정에서 각각에 대한 분광 특성에 대한 정보가 정확하다면 결과영상은 정확하게 표현할 수 있다. 그러나 기존의 렌더링 응용은 단순한 RGB 기반 3차원을 이용하여 벡터의 성분별 합과 곱으로 빛과 표면의 분광 특성을 표현하고 상호작용을 모델링하기 때문에 실제적인빛-표면 상호 작용과 수학적인 연산이 일치하지 않는다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 특성함수 기반의 기저함수를 이용하여 단순한 연산으로 빛-표면 상호작용을 계산할 수 있는 표면 반사율 모 델 기법을 제안한다.

This paper presents a new feature representation method, named two- dimensional orthogonalized Fisher discriminant analysis(2D-OFD). The method adopts the 2D-LDA and orthogonalization of Fisher vector. It produces the small size scatter matrix than 1D method. Therefore it can evaluate the scatter matrix accurately. In addition, it is not suffered from small sample size problem. The orthogonalization eliminates the linear dependences among Fisher's discriminant vectors. As a result, it promotes the discriminant capability of the 2D-LDA. The proposed method is tested on the ORL face image database. We test our method 10 times. For each experiment, five training images are randomly chosen each person and the other five images are used for testing. The test show that the average recognition rate is 96.2%. When the image is downsampled to 28x23 matrix to reduce the computational complexity, the average recognition rate is 95.9%.

최근 감성공학 분야를 중심으로 인간의 감성에 반응하는 콘텐츠 개발이 많이 시도되고 있다. 하지만 아직까지 감성 콘텐츠가 사용자의 몰입이나 재미를 보다 극대화시킬 수 있는지에 대한 본질적 효용성을 직접적으로 논의되진 않았다. 따라서 본 연구에서는 감성 영화 콘텐츠를 이용하여 사용자의 물리적인 감성을 인식하여 이에 반응한 시각적 피드백을 제공함으로써 더 큰 감성적 반응을 유도할 수 있는지 살펴보기 위해 실험을 진행하였다. 사용자 감성의 변화를 측정하기 위하여 피부온열반응(SKT), 피부전기저항(GSR), 심박반응(PPG) 등의 자율신경계(ANS) 반응을 살펴보았다. 또한 뇌파(EEG)와 실험 후 주관적인 질의응답을 통해서 사용자의 몰입도와 피로감, 재미 등의 요소에 대하여 분석하였다. 본 논문에서는 실험에 사용된 감성 영상 콘텐츠 시스템에 대하여 서술하고, 실험 설계와 방법에 대하여 설명한다. 그리고 실험 결과 사용자로부터 관찰된 객관적인 생리 반응 및 주관적인 반응에 대한 분석한 결과를 토론한다.

화상영어회화시스템은 원격으로 원어민과 직접 영어회화를 가능하게 함으로써 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 어린 학습자는 게임 기술을 활용하여 학습의 흥미와 교육의 효과를 얻을 수 있다. 본 논문은 3차원 게임 기술과 네트워크 게임 기술을 이용해서 저연령의 학습자가 교육에 몰입할 수 있도록 하는 3차원캐릭터 화상영어회화시스템의 설계와 구현에 대해서 기술한다. 3차원캐릭터 화상영어회화시스템은 게임과 교육이 결합한 좋은 예가 될 것이며, 향후 성공적인 교육용 기능성 게임의 적극적인 개발을 기대한다.

한국무용교육의 교육내용은 무엇인가? 한국무용교육내용에는 ‘기능적 차원’과 ‘정신적 차원’이 있으나, 그동안 기능적 차원만이 주된 교육내용으로 주목받았다. 그러나 정신적 차원은 기능적 차원만큼이나 중요한 가치를 지니며, 핵심적이고 본질적인 가치라고 할 수 있다. 한국무용이 예 술의 한 장르가 되고, 한국무용교육이 예술교육의 한 분야로 인정받기 위해서는 기능과 기능교육 의 차원에서 머물러서는 안 될 것이다. 본 논문은 한국무용의 교육내용에는 두 층위가 있음을 드 러내 보려고 한다. 그리하여 한국무용교육에서는 정신적 차원에 대한 새롭고 높은 관심과 조치가 취해져야 한다는 점을 강조한다. 이를 위하여 우선 한국무용교육내용과 관련된 연구들을 전반적으로 살펴본다. 2절에서는 한국무용교육내용의 지배적인 차원인 기능에 관하여 좀 더 자세히 알아보고, 그것의 문제점을 검토한다. 3절에서는 교육내용에는 기능적 차원과 정신적 차원이 관여 된다는 점을 살펴보고, 4절에서는 정신적 차원의 교육내용은 무엇을 의미하는지 구체적으로 탐색 해본다. 마지막으로 정신적 차원의 교수를 가능하게 하는 핵심적 요인이 바로 무용교사임을 강조하면서, 교수법을 포함한 다양한 측면에서의 노력이 요청됨을 제안한다.

이 연구에서는 동적 애니메이션 지도 제작을 위해 HTML5 Canvas와 OGC의 WMS 시간 차원 정보를 활용하였다. 동적 애니메이션 지도는 플러그인 없이 구동이 가능하기 때문에 플랫폼에 독립적인 특징을 가진다. WMS 시간 차원 정보는 사용자가 연속적인 지도 정보를 전송 받을 수 있는 기능을 제공한다. HTML5 Canvas로는 애니메이션 지도를 표출하고, 지속시간, 시점, 순서와 같은 동적 변수를 조정할 수 있는 컨트롤 구현이 가능하였다. HTML5 Canvas와 WMS는 모바일 웹 기반의 동적 애니메이션 지도 제작을 위한 기능적 요구 사항을 충분히 지원하는 것으로 평가된다.

This study is for the multi-dimensional analysis of diverse data sets for artificial reefs off the coast of Shimonoseki, Yamaguchi prefecture, Japan. Various data sets recorded in artificial reefs ground were integrated in new GIS software: to reveal the relationships between water temperature and fish schools; to visualize the quantitative connection between the reefs and the fish schools; and to compare the seabed types derived from two different data sources. The results obtained suggest that the application of GIS in analyzing multi-dimensional data is a better way to understand the characteristics of fish schools and environmental information around artificial reefs and particularly in the evaluation of the effectiveness of artificial reefs.

Since the non-metric Multidimensional scaling (nMDS), a data visualization technique, provides with insights about engineering, economic, and scientific applications, it is widely used for analyzing large non-metric multidimensional data sets. The nMDS re