제품은 사용된 소재에 따라 이미지가 달라지며 전달되는 감성 또한 다르게 느껴지기 때문에 적절한 소재의 선정은 매우 중요하다. 세라믹 제품의 표면에 사용되는 소재는 유약과 소지가 있으며 각각이 가진 속성뿐만 아니라 둘의 조합에 따라서도 표면의 촉감과 색상이 달라진다. 본 연구에서는 감성어휘를 통한 평가 방법을 활용하여 세라믹 표 면에 대한 시․촉각적 감성을 알아보고 시각을 활용한 촉감 감성과 촉각을 활용한 촉감 감성을 비교하고자 한다.국내외 유명 세라믹 제품 기업의 홈페이지에 나타난 제품의 마케팅 어휘 중 감성과 관련된 어휘를 중심으로 수집하 여 총 13개의 대표어휘를 선정하였으며 소재의 색상 및 균일도, 광택의 유무에 따라 3개의 유약과 4개의 소지를 조 합하여 총 12개의 자극물을 제작하였다. 촉각을 활용한 실험에서는 응답자(그룹T)가 제시된 자극물을 문지르기, 만 지기, 들어보기의 행동을 거쳐 감성을 평가하였다. 시각을 활용한 실험에서는 촉감 평가에서 유의미한 차이가 나타 나지 않은 자극물 3개를 제외한 9개로 평가를 진행하였으며 응답자(그룹V)는 촉각을 활용하지 않고 눈으로 보는 행동만으로 감성을 평가하였다. 촉각을 활용한 감성평가(그룹T)에서 가장 높은 감성 수치를 보인 표면은 백자와 투 명유의 조합에 대한 ‘순수한’ 감성이었으며 가장 낮은 감성 수치를 보인 표면은 흑토와 투명유의 조합에 대한 ‘순수 한’ 감성으로 나타났다. 한편 시각을 활용한 감성평가(그룹V)에서 가장 높은 감성 수치를 보인 표면도 그룹T와 마찬 가지로 백자와 투명유의 조합에 대한 ‘순수한’ 감성으로 나타났으며 가장 낮은 감성 수치를 보인 표면은 흑토와 청자 유의 조합에 대한 ‘캐주얼한’ 감성으로 나타났다. 두 그룹의 비교결과 촉각을 통한 감성과 시각을 통한 감성이 모두 유사하게 나타나지는 않으나, ‘예술적인’, ‘고급스러운’, ‘감각적인’, ‘낭만적인’, ‘신비로운’ 감성에서는 시각을 활용 하여 촉각을 통한 감성 경험이 가능한 것으로 나타났다.

Ceramic membrane technology has been remarkably progressed for water treatment. The advantages were founded on the intrinsic properties of ceramics. Membrane fouling is regarded as a serious obstacles which deteriorate the stable purification process. The surface modification of ceramic membranes would be necessary to relieve the severe membrane fouling and to improve filtration efficiency. We aimed to develop a unique ceramic membrane with resistance to fouling. The ceramic membranes are subjected to chemical modification, and the surface charge effects were extensively investigated.

In General, the surface roughness of turning is depends on cutting condition which are cutting speed, depth of cut, and feed, etc. This study was carried out to presume for mutual relation of turning condition to get optimum surface roughness and experimental equation by variance and multi regression analysis As the result, multiple correlation coefficient was calculated 97%, the coefficient of determination (R2) was calculated 95% and the adjusted coefficient was calculated 97% by multiple regression analysis So, the formula was made by this multiple regression analysis is reliable.