공간 능력 및 공간 시각화 능력의 향상은 우리가 살고 있는 세계를 표현하고 설명하는데 도움을 주고 실생활과 직업에 관련된 문제해결 능력을 기를 수 있게 한다. 초등학교에서는 비형식적인 방법으로 일상생활에서 접하는 대상과 다른 구체적 자료를 사용한 조사, 실험, 탐구를 통하여 여러 위치에서 도형을 시각화하고, 그려보고, 비교하는 활동을 강조하고 있다. 제7차 수학과 교육과정에서 공간능력 및 공간 시각화 능력을 향상시키기 위한 학습으로 구체적 조작물과 학습지 사용을 병행하고 있다. 하지만 초등 기하는 공간적인 경험을 현실 상황이나 구체물 조작을 통하여 형성된 공간직관을 수학화하도록 하여야 하나, 실제 현장에서는 학교여건 등의 여러 실정으로 조작 자료들이 제대로 마련되어 있지 않거나 잘 사용하지 않고 있다. 3차원을 경험할 수 있는 공간 시각화 학습프로그램을 적극 활용하여 어떤 방향이든 상관없이 가상의 공간에서 물체를 옮기거나 회전시킬 수 있으며 시간적, 공간적 제약을 받지 않고 학습자들의 공간시각화 능력을 향상시킬 수 있는 학습 프로그램 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 이런 요구에 의해 아동과의 상호 작용성과 접근성을 향상시킨 웹기반 가상현실 프로그램을 개발하고 그 효과 분석을 통해 웹 기반 가상현실 학습 프로그램에 대한 가능성을 진단해 보고자 한다.
이 논문에서는 육상교통 환경에서 GPS 가시 위성의 수가 부족할 경우 사용자 위치 결정 성능 향상을 위해 시각도움정보를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. GPS를 이용하여 정확한 위치를 구하기 위해서는 위성으로부터 송출된 신호가 수신기까지 도달하는데 걸린 시간을 정확히 구하는 것이 가장 중요한다. 이를 위하여 위성과 수신기 간의 시각이 정확히 동기가 되어야 하지만 대부분 저가 발진기를 사용하는 수신기의 측정치에는 수신기 시계오차가 포함되어 있다. GPS 측정치로부터 정확한 위치결정을 위해서는 수신기 시계 오차가 고려되어야 하기에 최소 4개의 위성이 필요하지만 건물, 차량, 나무 등의 장애물의 영향을 받는 육상교통 환경에서는 4개 미만의 위성이 관측되는 경우가 종종 발생한다. 이러한 경우 정상적인 방법으로 수신기 시계오차가 계산되지 않아 위치 결정 성능이 떨어지게 되므로, 시각도움정보를 활용하여 위치 결정 성능을 향상시킬 수 있다. 제안한 방법의 시각도움정보는 가시 위성이 4개 이상의 경우 결정된 수신기 시계오차를 수신기 시계 고정법을 적용하여 생성하였다. 가시 위성수가 3개로 결정된 위치 결과와 시각도움정보를 적용하여 결정된 위치와의 비교를 통해 위치 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 연구는 만성 뇌졸중 환자를 대상으로 시각리듬자극(RVS)을 이용한 보행 운동을 적용하여 보행과 고유수용성감각에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 뇌졸중으로 6개월 이상 장애를 가진 21명이 연구에 참여하였고 실험군 10명과 대조군 11명으로 나누었다. 대조군은 14m의 보행로가 확보된 공간에서 준비운도 5분, 보행운동 20분, 정리운동 5분 씩 주 3회, 4주간 12회을 실시하였고, 실험군은 대조군의 운동프로그램과 같은 조건에서 보행운동시 시각리듬자극(RVS)을 추가적으로 적용하였다. 운동 전과 후에 보행과 고유수용성감각을 측정하여 효과를 비교하였다. 통계처리 방법으로 실험 전 후 차이를 검증하기 위하여 대응표본 t 검정을 실시하였고 대조군과의 차이 검증을 위하여 독립표본 t 검정을 실시하였다. 모든 통계적 유의수준은 0.05로 하였다. 본 연구의 결과 시각리듬자극(RVS)이 적용된 실험군에서 보행속도와 분속수, TUG 시간이 유의하게 증가하였고(p<.05), 고유수용성감각이 유의하게 증가하였다(p<.05). 결론적으로 시각리듬자극(RVS)을 이용한 보행운동이 만성 뇌졸중 환자의 보행과 고유수용성감각에 효과가 있는 것으로 나타났다. 향후 만성 뇌졸중 환자에게 음악적 요소인 시각리듬자극 (RVS)이 정신적 육체적 기능을 상실한 뇌졸중 환자의 재활치료 프로그램에 적용하는 연구가 필요할 것으로 기대되어진다.
In this study, 3D visualization of the packing behavior of the charge material in a foundry was attempted. It was simulated based on the practical conditions of the charge material and the melting furnace. It was confirmed whether the 3D visual simulation realistically implements the packing behavior of the manufacturing site. The realistic packing state by the 3D visual simulation was compared with the ideal packing state. It was analyzed in which case the difference between the two packing states occurred. The advantages of applying the 3D visual simulation to the manufacturing process were investigated, and various application plans in the casting industry were proposed.
This paper provides a comparative analysis of the probabilistic versus deterministic view of accident and safety using the indigenous and cultural perspectives. Death and injury due to accidents is the leading cause of preventable death in most countries, including Korea. The first part of this paper delineates the limitation of the linear, deterministic model that has been adopted in social and applied sciences. The transactional model, advocated by indigenous psychology, is provided to understand the probabilistic nature of accident and safety at home, in the workplace and in society. Second, factors related to accidents and safety are reviewed. Third, application of the probabilistic model for preventing accidents and promoting safety in Korea is outlined.
Visual communication based on socio-cultural context, such as emoticons on social media, is increasing. Therefore, it is necessary to study the visual expression of metonymy as a means to correctly understand the communication method in the age of visual culture. The purpose of this study is to explore how metonymy is visualized within a cultural context. Specifically, , a typical underlying phenomenon of metonymy expression, and the expression principles of various reproduced through it are identified by pairing them with the cultural context. Based on context theory, which is a representative discourse in the social science field, emoticons from in high context and emoticons in in low context were selected and compared as case study subjects. The major findings are: First, a visual application model of metonymy was proposed regarding the process through which metonymy is reproduced as a visual result. Second, the types of metonymy and their salience attribute applied to the emoticon expression method was identified in detail. Third, based on the contextual theory, how the characteristics of high-context visual metonymy differ from that of low-context visual metonymy were presented. In the future, the results of this study can be used as a criterion for judging the local acceptability and local suitability of design results in the design development process that requires the use of localization strategies.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.41-42
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2013
본 논문에서는 키넥트 센서에 의해 획득한 스켈레톤 정보를 이용하여 스노보드 동작을 시각화 할 수 있는 도구를 설계한다. 스노보드 동작에서 가장 기본이 되는 동작은 BBP(Balanced Body Position)자세로서 안정된 턴 동작을 위한 기본 기술이다. 키넥트 센서로 부터 획득한 좌표정보를 이용하여 발목, 무릎, 엉덩이 관절의 각도와 몸의 중심축을 추적하여 표준 자세와 비교분석한다. 본 연구결과는 향후 스노보드 턴 동작을 시각화하는 도구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
전력 계통현상 분석장치(DFR)에서 시각동기에 대한 중요성이 부각됨에 따라 장치의 시각동기가 중요하게 대두되고 있다. 본 연구내용에서 보여주고자 하는 DFR TimeSync Simulator는 GPS 수신기로부터 IRIG-B 신호와 1PPS 신호를 수신하여 계통현상 분석장치의 사고발생 이벤트를 위한 절대시각을 제공하는 장치이다. 이 절대시각은 계통현상 분석장치의 정밀성 및 품질을 검증하는데 적용한다. 그리고 개발된 Simulator가 정확한 1PPS 신호를 산출해 내는지를 검증하기 위해 GPS 수신기의 1PPS 신호와 Simulator에서 출력되는 1PPS 신호의 파형을 비교 실험하여 정확도 및 신뢰성을 확인하였다.
시각자극에 의해 머리표면에서 발생하는 Transient Evoked Potential을 검출하여 Source Tracing Method를 이용하여 뇌의 시각인지영역을 추정하였다. 본 과정에서 TEP검출방식은 average method를 이용하였고, 신경흥분에 대한 물리적 모델로 Single Current Dipole Model을 이용하고, 머리기하에 대한 3중구각모델을 이용하여 Forward Problem을 풀었다. Inverse Problem은 current dipole의 6개의 parameter에 대한 Least Square Error Method를 이용하여 신경흥분의 위치를 추정하였다. 이러한 결과와 생리학적으로 밝혀진 시각경로와의 비교결과 유사성이 확인되었다.
본 연구는 칼라 컴퓨터시각을 이용하여 가구에 이용되고 있는 활엽수 부재의 색에 의한 선별법을 제시하고자 수행되었다. 붉은 오우크 가구 부재를 대상으로 칼라 컴퓨터시각 시스템을 이용 화상을 얻은후 R,G,B 농도값을 근거로 나무결, 나무결함, 3가지의 색깔 즉 핑크색, 흰색, 갈색의 나무부분, 이밖에 배경에 대한 지식 베이스화를 행하여 각 부재에 대하여 이들의 비율을 quadratic Bayes classifier를 이용 구하였으며, 이 중 나무결, 나무결함, 배경을 제외한 3가지 색상에 대하여 부재가 갖는 상대적인 비율을 근거로 qadratic Bayes classifier와 neural network를 각각 이용하여 핑크색, 흰색, 갈색의 3가지 부재로 구분하였다. 선별의 정확도는 기존의 육안에 의한 선별을 기준으로 비교하였는데 qadratic Bayes classifier에 의한 선별이 91.7%, neural network을 이용한 선별이 96.7%의 높은 정확도를 보였다. 따라서 가구의 품질향상을 위한 색에 의한 부재 선별에 칼라 컴퓨터시각이 유용하게 이용될 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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