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    레저용 중소형 파워요트의 형태적 특성과 감성디자인의 상관성 연구 = Research on the Correlation Between Morphological Characteristics and Emotional Design of Small and Medium-sized Leisure Power Yachts

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    목차 (Table of Contents)

    • Ⅰ. 서론 1
    • 1. 연구 배경 및 목적 1
    • 가. 연구 배경 1
    • 나. 연구 목적 3
    • 2. 연구 범위 및 방법 6
    • Ⅰ. 서론 1
    • 1. 연구 배경 및 목적 1
    • 가. 연구 배경 1
    • 나. 연구 목적 3
    • 2. 연구 범위 및 방법 6
    • 가. 연구 범위 6
    • 나. 연구 방법 7
    • 3. 선행 연구 고찰 10
    • 가. 선행 연구 동향 고찰 10
    • 나. 선행 연구의 문헌 계량 분석 18
    • 4. 연구 흐름도 26
    • II. 이론적 배경 27
    • 1. 해양 레저의 장비 산업 27
    • 가. 해양 레저 산업의 개요 27
    • 나. 해양 레저 산업의 현황 29
    • 다. 해양 레저 장비 디자인 33
    • 2. 레저용 중소형 파워 요트의 형태 디자인 37
    • 가. 레저 요트의 개념 및 분류 37
    • 나. 레저용 파워 요트의 형태 디자인 요소 41
    • 3. 감성공학 및 연구 방법 52
    • 가. 감성공학의 개념 52
    • 나. 감성공학과 제품 디자인의 관계 53
    • 다. 감성공학 연구 방법 개요 54
    • 4. 형태 분석법 56
    • 5. BP 신경망 기반 제품 형태 디자인의 이론적 배경 57
    • 가. BP 신경망 모델의 개념 57
    • 나. BP 신경망과 감성공학, 형태 분석법의 융합 응용 58
    • 다. BP 신경망 기반 형태 특성과 감성 선호 상관성 모델 가설 59
    • Ⅲ. 형태 특성 요소와 감성 선호의 데이터 구축 62
    • 1. 레저용 중소형 파워 요트의 표본 데이터베이스 구축 62
    • 가. 대표적인 표본의 선택 기준 62
    • 나. 표본 데이터베이스 구축 64
    • 다. 요트의 조형 표본 제약 목록 확립 74
    • 2. 레저 요트 표본 형태 특성에 대한 사용자 관심도 분석 75
    • 가. 시선 추적 실험의 목적 76
    • 나. 실험 대상의 선정 기준 76
    • 다. 실험 장비 및 환경조건 설정 77
    • 라. 실험 설계 및 과정 80
    • 바. 시선 추적 실험 데이터의 변수 지표 및 분석 과정 85
    • 3. 레저용 중소형 요트의 형태적 특성의 데이터 매트릭스 구축 99
    • 가. 1차 형태적 요소의 공간 구축 99
    • 나. 최종 요트의 형태적 특성 매트릭스 구축(입력층) 104
    • 4. 레저용 중소형 파워 요트에 대한 감성 이미지 어휘의 구축 106
    • 가. 감성 이미지 어휘 수집 106
    • 나. 감성 이미지의 어휘 의미 매칭 107
    • 다. 감성 이미지 어휘의 전문가 선별 및 군집 분석 109
    • 라. 대표적인 감성 이미지 어휘 추출 113
    • 5. 레저용 중소형 파워 요트의 감성 이미지 매트릭스 구축 114
    • 가. 대표적인 감성 이미지 어휘 집중도에 대한 설문 조사 114
    • 나. 감성 이미지 평가 매트릭스 구축(출력층) 116
    • Ⅳ. BP 신경망을 기반으로 한 중소형 요트의 형태적 특성과 감성 선호의 상관성 연구 120
    • 1. 레저용 중소형 파워 요트의 BP 신경망 훈련 모델 응용원리 120
    • 2. BP 신경망 매핑 모델 구축 121
    • 가. 네트워크 매핑 모델의 계층 설정 123
    • 나. 매핑 모델 계층의 노드 설정 124
    • 다. 은닉층 설계 125
    • 라. 입력층 형태의 요소 코딩 126
    • 마. 출력층 데이터 정규화 처리 128
    • 바. 매핑 모델 함수와 훈련 파라미터 선택 131
    • 3. 네트워크 훈련 132
    • 4. 훈련 결과 분석 136
    • V. 상관성 결정 모델 구축 및 디자인 실습 141
    • 1. BP 신경망을 기반으로 상관성 결정 모델 개발 141
    • 가. BPNN-PKC 모델의 구조 141
    • 나. BPNN-PKC 모델의 디자인 제안 실습에 대한 지도 역할 144
    • 2. 레저용 중소형 파워 요트의 형태 디자인 제안 데이터베이스 구축 144
    • 가. 형태 요소 코딩 기준 매트릭스 구축 145
    • 나. 형태 특성 조합의 철저한 알고리즘 구상 및 구현 146
    • 3. 레저용 중소형 파워 요트 형태 조합 제안의 감성 선호도 예측 147
    • 가. 예측을 위한 출력 데이터 준비 147
    • 나. BPNN-PKC 모델 기반의 조형 방안의 감성 이미지 예측 149
    • 4. 레저용 중소형 파워 요트의 디자인 제안 실습 152
    • 가. 디자인 방향 설정 153
    • 나. 레저용 요트 조형 방안의 디자인 제약 154
    • 다. 형태 문법을 기반으로 한 레저용 요트 형태 디자인 변환 규칙 155
    • 라. 레저용 요트 형태 디자인 제안 추론 158
    • 마. 디자인 방안 추출 및 심화 160
    • 바. 레저용 중소형 파워 요트 형태 디자인 수작업 스케치 표현 161
    • 사. 레저용 중소형 파워 요트 3D 효과 개념 방안 제시 166
    • 5. 개념 디자인 방안 감성 선호도 평가 173
    • 가. 평가 방식의 확립 173
    • 나. 개념 제안의 사용자 감성 선호도 조사 174
    • 다. BPNN-PKC모델 실용성 효과 요약 176
    • IV. 결론 178
    • 1. 연구 결과 178
    • 2. 연구의 한계 및 전망 180
    • 참고문헌 182
    • Abstract 192
    • 부록 197
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