본 연구는 심미적 영향요소 중 하나인 단순/복잡이 과연 선호도에 어떠한 영향을 주고 다른 심미적 차원들과 어떠한 관계를 갖는지를 정립하기 위한 기초연구로 진행되었다. 이에 따라, 본 연구는 단순/복잡, 균형 그리고 선호도를 가지고 진행하였다. 본 연구는 근본적인 질문으로부터 시작하였다. 첫째, 심미적 차원 중 하나인 단순/복잡이 다른 요소인 균형과의 관계. 둘째, 심미적 영향요소인 단순/복잡 그리고 균형과 선호도와의 관계를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 제품들을 범주화하고 각 범주별 제품들을 대상으로 실험하여 범주별 성향을 찾고 이를 기본으로 디자인 프로세스에 적용하여 검증하도록 한다.
본 연구는 심미적 영향요소 중 하나인 단순$\cdot$복잡이 과연 선호도와 어떠한 관계가 있으며, 다른 심미적 차원들과의 관계를 정립하기 위한 초기 연구 과정 중 하나이다. '제품이 가져야 할 가장 기본적인 기능이 제품 형태에 표현될 때 과연 심미적 영향요소 중의 하나인 단순$\cdot$복잡이 그 기능 표현에 영향을 주는가' 그리고 '기능 표현, 단순 복잡 그리고 선호도와의 관계는 어떠한가'를 알아보는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 선택된 제품들을 범주화하고 각 범주별 제품들을 대상으로 실험하여 범주별 성향을 찾고 이를 기본으로 디자인 프로세스에 적용하여 검증하도록 한다.
현재의 소프트웨어들은 자연의 시스템에서 관찰할 수 있는 다양성과 복잡성을 얻기에는 한계가 있다. 그러나 우리는 소프트웨어가 단순한 규칙, 단순할 구조만으로 구현되어도 결과의 복잡성과 다양성을 나타낼 수 있는 시스템을 필요로 한다 단 논문에서는 소프트웨어의 복잡도나 크기를 늘리지 않고 결과의 복잡성이나 다양성을 얻을 수 있는 방법으로서 상호작용에 기초한 E-O-M 모델을 제안한다. 기본 아이디어는 복잡성이나 다양성은 단일 객체로 구현하기에는 무리이며 많은 객체들간의 상호 작용에 의해 나타나는 창발적 특징이란 것이다.
인류의 역사가 시작된 이후, 인간의 창조는 자연의 모방이라는 큰 울타리 안에서 이루어져 왔다. 신의 작품이 위대한 자연이라면, 인간의 작품은 극히 단순한 그것의 모방에 불과한 것인데, 인간은 인간의 제한된 두뇌 활동으로 이해하기가 불가능한 복잡한 자연을 인식하기 위하여 단순화(simplification)라는 방법을 사용하여 왔다. 이 과정에서 기하학(geometry)은 극도로 발전하게 되며, 인간의 자연 인식을 위한 보편적인 수단으로 자리잡게 된다. 중요한 사실은 기하학이 수단으로서 뿐만 아니라 인간에 의한 창조의 목표로서 위치하게 되었다는 사실이다. 즉 기하학은 자연의 모방이전에 이미 인간의 상상력을 지배해왔고, 그것은 가장 보편적인 창조원리가 되어왔다는 점이다. 그러나 최근의 과학과 기술의 발전, 특히 컴퓨터 기술의 발전으로 그 복잡한 자연은 단순화의 과정을 거치지 않은 복잡한(complex) 상태로 인간에게 이해되어지기 시작했다. 그중 하나가 19세기에 시작된 복잡성(chaos)이론인데 실내공간의 디자인에 있어서도 이러한 자연의 복잡성(complexity)이 새로운 창조 원리로서 자리잡게 되었다. 대표적인 실내 공간 다지이너로서 Nigel Coats를 꼽을 수 가 있는데 그의 무정부적인 (anarchism) 디자인 성향은 자연에서 발견될 수 있는 특징중의 하나라고 할 수 있다. 그가 추구한 복잡성(complexity)은 일본의 동경과 같은 고 밀도(high density)의 적극적 소비 도시(active consuming city)에서 발견되는 지극히 인간적인 도시생활을 만들기 위한 software의 제작이며, 이는 자연이라는 신의 창조물에 근접한 모방이 된다. 본 연구는 Nigel Coats의 작품에서 발견될 수 있는 이러한 무정부주의적 성향이 어떻게 자연의 본질적인 복잡한 (complex) 모습과 관련이 되는가를 통하여 현대 실내디자인의 새로운 방향이 이 시대의 과학적 발견에 따른 복잡성(complexity)과 유관함을 보여준다.
시스템의 기능이 복잡하게 되는 것은 기존 시스템이 운용되는 중에 새로운 기능이 추가되는 경우가 많기 때문이다. 기능이 복잡하게 되어 이용자 측면에서는 시스템의 이용이 어렵게 되며, 운영자 측면에서는 운용 추가, 갱신 등에 많이 비용이 들게 된다. 따라서 어느 시점에서 기존시스템을 재정비할 필요가 있으며, 이 때 단순화라는 접근방법을 고려하면 업무의 효율화를 기할 수 있을 것이다.
단순한 폴리리듬은 이제 더 이상 폴리리듬이라고 생각되지 않을 정도로 많이 또 쉽게 연주되고 있지만, 좀 더 복잡한 폴리리듬은 그 접근부터가 불가능하다고 생각되기가 쉽다. 예를 들어 '9 against 2'의 경우를 보면, 이것을 연주하기 위해서는 우선 기존의 한 박자를 9개로 나누어 연주하는 것에서부터 출발하여야 하므로 처음부터 난관에 봉착하게 된다. 그러나 '3 against 2'를 이용하여 생각해 보면 좀 더 쉬운 연주법을 찾을 수 있다. 본 연구에서는 이러한 원리를 이용하여 또 다른 복잡한 폴리리듬도 접근할 수 있는 방법들을 제시하였다.
3차원 가시화는 3차원 공간정보를 효율적으로 제공하기 위하여 중요하다. 그러나 기존의 3차원 가시화 소프트웨어는 복잡한 다면체 모델들을 삼각면으로 분할하여 저장하여 불필요한 기하정보들을 포함한다. 따라서 본 연구는 불필요한 기하정보가 제거된 건물 모델을 생성하기 위하여 동일한 삼각면들을 병합하여 다각면으로 정의하는 기하학적 단순화를 수행한다. 이를 위하여, 3차원 모델에 포함된 기하학적 오류와 위상학적 오류들이 제거된 삼각면의 속성을 정의한다. 그리고 이웃면 정보를 생성하여 동일면을 병합하고 병합된 면의 경계점들을 정리함으로써 단순화를 수행한다. 제안된 방법의 수행 결과, 삼각면으로 정의된 복잡한 다면체 모델은 다각면으로 정의된 보다 단순한 다면체 모델로 단순화될 수 있었고 동일한 기하학적 정보를 포함하고 있으나 데이터의 크기가 매우 작아 신속하게 가시화를 수행할 수 있었다. 따라서 제안한 방법론은 3차원 건물모델의 가시화 시간을 크게 줄일 것이다.
복잡한 문제 학습을 위해 여러 가지 형태의 모듈라 네트워크의 구조가 제시되어 왔다. 그 중 엑스퍼트 네트워크와 게이팅 네트워크로 구성된 Mixtures of Experts network은 복잡한 문제를 단순한 문제들로 분해하고, 각각의 엑스퍼트 네트워크가 분해된 단순한 문제를 학습하여 결과를 도출함으로써, 국소적 지역해의 위험을 방지하고 보다 정확한 학습을 가능하게 한다. 그러나 엑스퍼트 네트워크의 수렴은 게이팅 네트워크의 수렴에 많은 영향을 받게 되고, 모든 복잡한 데이터에 대한 엑스퍼트 네트워크의 기여도를 학습하는 게이팅 네트워크는 역전파 알고리즘에 의한 학습 방법으로는 수렴 속도가 떨어진다. 본 논문에서는 게이팅 네트워크를 칼만필터로 학습하여 복잡한 문제에 대한 강건성은 유지하고 보다 빠른 수렴이 가능한 방법을 제시하고자한다.
본 연구는 제품 심미성을 바탕으로 하며, 기존에 연구된 여러 연구들과 달리 심미성 차원들 간의 관계를 파악하고 이들의 변화에 따라 선호도가 어떻게 변화하는지를 연구하였다. 연구 방법은 실험을 통해 여러 심미성 요소들 중 단순/복잡과 균형을 선택하였으며, 이를 이용 시중에 사용되는 제품들을 FCB Grid를 통해 4개의 그룹으로 묶었다. 이후 이들에 각 그룹을 대표하는 2개의 제품을 선정 하였고 이들의 전형적 모델을 찾았다. 이 전형적 모델을 가지고 단순/복잡과 균형만을 가지고 변화를 시켜 자극물들을 제작하였으며, 이렇게 제작한 자극물을 가지고 단순/복잡, 균형 그리고 선호도의 관계를 증명 하였다. 또한 선호도의 정도값 변화를 측정하여, 디자인 개발 시 기초 자료로 제공하고자 한다. 차후 연구로 이러한 연구 과정을 통해 여러 심미적 차원들 간의 관계를 증명하고자 한다.
본 논문에서는 이동 통신에서 사용될 저 복잡도를 갖는 이진 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 기존의 이진영상의 부호화에 사용되는 알고리즘에는 JBIG, G.4등과 같은 방식이 있으나, JBIG의 경우 산술 부호화로 인한 높은 복잡도를 필요로 하고, G.4의 경우 일반 A4 문서를 대상으로 하고 있어 이러한 알고리즘을 이동 통신에서 사용하기에는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 단순한 이진 영상에 대해서 낮은 복잡도를 가지며 기존의 부호화 방식들 보다 좋은 성능을 얻을 수 있는 효과적인 압축 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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