2020-01-07
org.kosen.entty.User@44e6b518
최현규(abechoi)
- 1
- 0
논문을 작성할 때 그 내용을 문장으로만 표현할 수 있다면 도표와 같은 시각적 정보는 필요가 없을 것입니다. 하지만, 논문에서 시각적 정보는 증빙이 필요하고 내용을 보다 명확히 전달하거나 강조해야 하는 등의 이유로 필수적입니다.
논문과 같은 연구성과에는 우주과 과학을 대표적으로 표현하는 과학 사진들이 있습니다. 과학저널 ‘네이처’나 ‘사이언스’ 그리고 과학사진 공모전을 개최하는 영국왕립학회, 과학전문매체인 뉴사이언티스트 등이 이른 바 ‘올해 최고의 과학사진’이라는 이름으로 과학 연구의 최전선을 담아내거나 놀라운 과학의 미시세계부터 거시세계까지 표현하고 있습니다.
과학 사진은 새로운 예술의 영역으로까지 등장합니다. 과학과 예술을 접목한 Sci-Art의 형태로 나타나는거죠. 영상과학(Imaging Science, 사진공학)이라고 하기도 하는 데 카메라가 진화하고 그래픽 기술이 발전하면서 새로운 과학적 영감을 주기도 하고, 과학에 대한 이해를 높이기도 합니다.
빅데이터, 인포그래픽 등 데이터 과학이 발달하면서 보도에서도 ‘데이터 저널리즘’이 등장하여 단순히 통계 수치를 활용하는 것을 넘어 데이터 분석을 통해 새로운 사실을 찾아내어 보도하기도 합니다. 다양한 사진 이미지로 과학적 분석을 시도해 나가는 것입니다.
KOSEN이 과학사진 공모전을 할 정도는 아니지만, 새로운 과학의 모습을 보여주는 여러분의 과학사진을 올려 주십시오. 링크를 달아주셔도 좋습니다.
그리고 연구성과를 사진으로 보다 효율적으로 전달한 경험이나 비법, 사례 등에 대해 나눠주셨으면 합니다. 사진처리의 비법도 있을 것입니다. 데이터 처리의 애로도 경험했을 수도 있습니다.
* 관련기사
영국왕립학회가 선정한 올해의 과학사진 10선 / 동아사이언스 2019.12.10
http://dongascience.donga.com/news.php?idx=32894
과학 역사 다시 쓴 ‘블랙홀 사진’…韓 연구진의 경험담 KBS NEWS 2019.12.29.
http://mn.kbs.co.kr/news/view.do?ncd=4352141
논문과 같은 연구성과에는 우주과 과학을 대표적으로 표현하는 과학 사진들이 있습니다. 과학저널 ‘네이처’나 ‘사이언스’ 그리고 과학사진 공모전을 개최하는 영국왕립학회, 과학전문매체인 뉴사이언티스트 등이 이른 바 ‘올해 최고의 과학사진’이라는 이름으로 과학 연구의 최전선을 담아내거나 놀라운 과학의 미시세계부터 거시세계까지 표현하고 있습니다.
과학 사진은 새로운 예술의 영역으로까지 등장합니다. 과학과 예술을 접목한 Sci-Art의 형태로 나타나는거죠. 영상과학(Imaging Science, 사진공학)이라고 하기도 하는 데 카메라가 진화하고 그래픽 기술이 발전하면서 새로운 과학적 영감을 주기도 하고, 과학에 대한 이해를 높이기도 합니다.
빅데이터, 인포그래픽 등 데이터 과학이 발달하면서 보도에서도 ‘데이터 저널리즘’이 등장하여 단순히 통계 수치를 활용하는 것을 넘어 데이터 분석을 통해 새로운 사실을 찾아내어 보도하기도 합니다. 다양한 사진 이미지로 과학적 분석을 시도해 나가는 것입니다.
KOSEN이 과학사진 공모전을 할 정도는 아니지만, 새로운 과학의 모습을 보여주는 여러분의 과학사진을 올려 주십시오. 링크를 달아주셔도 좋습니다.
그리고 연구성과를 사진으로 보다 효율적으로 전달한 경험이나 비법, 사례 등에 대해 나눠주셨으면 합니다. 사진처리의 비법도 있을 것입니다. 데이터 처리의 애로도 경험했을 수도 있습니다.
* 관련기사
영국왕립학회가 선정한 올해의 과학사진 10선 / 동아사이언스 2019.12.10
http://dongascience.donga.com/news.php?idx=32894
과학 역사 다시 쓴 ‘블랙홀 사진’…韓 연구진의 경험담 KBS NEWS 2019.12.29.
http://mn.kbs.co.kr/news/view.do?ncd=4352141
과학자들의 집단 지성이야기
KOSEN 이슈토론에 의견을 작성해 보세요.
KOSEN 이슈토론에 의견을 작성해 보세요.
의견 1
-
2020-01-10 김채형(avalonkch)
- 0
- 3
연소나 유체 역학에서는 레이저를 사용한 계측으로 여러장의 사진을 평균분석하여
가시화를 하는 PIV, PLIF 등 의 기법이 많이 사용됩니다. 여기에는 유동의 속도, 유동 흐름, 난류 특성까지
측정가능합니다. 하지만 실제 시험에서는 시험실과 같은 깨끗한(?) 환경이 아니다 보니 영상이나 사진의
화염특성을 보고 분석을 하기도 합니다. 재작년에 발사한 시험발사체와 75톤급 엔진 시험 사진입니다.
엔진시험에서 케로신 연료는 사진과 같이 주황색의 화염과 가스발생기에서는 검은색 매연같은 케로신
배기가스가 나옵니다. 정상 연소가 되면 사진과 같이 이쁜(?) 화염이 나오며, 만약에 내부에 파손이 생긴
다면 화염의 패턴이 이상하거나 다른 화염 색이 섞이게 되어 전문가들은 이를 보고 엔진의 상태가
확인이 가능합니다. 학회나 강연 같은 곳에서 엔진 특성이 어쩌고 시험이 어쩌고 이야기하는 것보다
아래와 같은 시험 영상을 한번 보여 주면...다들 우와...라는 탄성과 함께 가장 효과적으로 연구성과를
보여주는 장점이 있습니다.
출처:https://www.kari.re.kr/kslvii/brdthm/boardthmList.do?brd_id=BDIDX_Clw547L1681wt07bQLcVUn&srch_menu_nix=OK1Ov6iX