이동물체의 인식기능은 인간을 대신하여 수행하기위한 컴퓨터비젼 시스템이다. 공간적 의사결정지원시스템(SDSS: Spatial Decision Support Systems)을 이용한 이동물체의 위치를 인식하는 시스템은 실세계의 복잡하고 다양한 조건들을 만족시키는 대안들을 도출시키고 보다 객관적이고 과학적으로 평가받는 연구가 될것이다.본 연구에서는 거리 추정 데이터를 수집하여 공간적 의사결정을 이용하여 이동 물체의 위치를 인식하는 방법을 제안한다.
기존의 주성분 분석을 이용한 물체 인식 기술은 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 k-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다. 또한, 물체 인식을 하는데 있어 본 논문에서 제안한 주성분 분석법을 물체 영상 자체를 계산하여 인식하는 게 아니라 물체 영상 공간이라는 고유 공간을 구성한 후에 단지 기여도가 큰 8개의 벡터로만 인식을 수행하기 때문에 자원 축소의 효과까지 얻을 수 있었다.
방위, 경사, 고도 와 같은 지형인자는 생태현상에 영향을 미치는 대표적인 환경인자로, 생태현상을 파악 및 예측하기 위해서는 이들 지형인자의 분석이 필요하다. 또한 지형인자 분석에 앞서 이용자료의 격자크기를 결정해야한다. 본 연구는 소나무의 공간분포와 출현패턴을 생태학적으로 잘 설명하기 위한 DEM의 최적 격자크기를 제안하고, 궁극적으로는 생태적으로 중요한 최적의 공간구획방법을 찾고자하였다. 그 결과, 200m의 격자크기를 갖는 DEM은 주능선에 의해 방위를 동, 서, 남으로만 구분한 반면, 1m 격자크기의 DEM은 작은 부능선들에 의해 방위를 동, 서, 남, 북으로 구분하였다. 일정규모 이하의 격자크기에서 소나무는 모든 방위에 나타났지만, 격자크기가 증가함에 따라 북쪽과 남쪽 사면에서의 출현빈도는 점차 감소하였다. 또한, 200m 격자크기에서의 빈도분석은 육안분석에서처럼 소나무가 주로 서쪽과 동쪽 사면에 출현한다는 것을 보였다. 능선으로부터의 거리에 따른 소나무 출현빈도는 60m이상의 거리를 두고 분석하였을 때, 육안분석과 같이 소나무가 능선주변에 주로 분포하는 것으로 나타났다.
수원시에 소재한 T 물류센터는 제품의 종류를 고려하여 랜덤 불출정책에 의해 운영되고 있는 단위적재 형 out-of-aisle in-process 자동창고 형태이다. 랜덤불출의 결과 팔렛에 잔량의 제품이 발생할 수 있으며, 잔량의 제품 팔렛은 저장경로를 통해서 랙으로 재저장이 이루어진다. 현재 T 물류센터에서는 상당한 양의 재저장이 발생되고 있으며, 이로 인하여 저장공간이 비효율적으로 이용되고 있으며, 운송기계(S/R 기계)의 이동시간 및 이동거리의 증가, throughput의 감소, 대기시간의 증가 등이 심각한 문제로 나타나고 있다. 본 연구는 시뮬레이션 기법을 활용하여 이 물류센터에서 사용할 수 있는 4가지 불출정책 대안을 비교·분석하여 최적의 불출정책을 도출하는 것을 목적으로 하고 있다. 시뮬레이션 기법을 통해 결정된 최적의 불출정책을 도입함으로써 T 물류센터에서는 저장공간 이용률의 최소화, 운송기계의 이동시간 및 이동거리 최소화, 재저장 횟수의 최소화를 통해 효율적인 불출작업과 저장공간의 활용도를 증가시키는 효과를 기대할 수 있을 것이다.
본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.
본 연구에서는 1997년 1월부터 2006년 12월까지의 기상청에서 제공하는 31개 자동기상관측망(AWS: Automatic Weather Stations)에 의한 지표 근처 기온($^{\circ}C$) 및 강수(mm) 자료를 이용하여 서울 지역 기상인자의 시 공간 구조 분석 및 변화경향과 변이성을 도출하였다. 미관측지점의 값을 추정하기 위하여 주변 관측지점들을 고려하여, 그 영향은 거리에 반비례함을 반영하는 공간통계학적 방법 중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighing:거리자승역산가중)를 적용하여 보관하였다. 그 결과 서울시의 기온과 강수량 모두 1997년에 비해 2006년의 기온이 약 $1.03^{\circ}C$, 강수량이 약 483mm 증가한 것으로 나타났다. 기후변이성의 특성은 과거 10년 동안 기온의 경우 산림지역에서는 변화의 폭이 높게 나타났으며, 시간이 지나면서 감소하는 경향을 보였다. 주거 지역의 경우 변화이 폭이 낮게 나타났으며, 시간이 지나면서 증가하는 경향을 보였다. 그러나 강수량의 경우 산림지역과 주거지역의 변이성의 차이가 나타나지 않았다.
본 연구에서는 낙동강 임하댐 유역을 대상으로 엔트로피 이론(혼합분포 적용)과 관측소의 공간적 분포를 동시에 고려하여 강우관측망을 평가하였다. 일반적으로 혼합분포를 이용하는 강우관측망 평가는 연속분포를 이용하는 경우 비해 강우의 시공간적 간헐성을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 아울러 유역의 면적평균강우량을 산정시 강우관측소는 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이며, 이를 최근린 지수(Nearest neighbor index)를 이용하여 강우관측소 간에 공간적 분포를 등급화하였다. 최근린 지수는 임의의 점에 가장 가까운 인접 점들 간의 거리 특성을 이용하는 방법으로 점의 분포를 보다 지리적으로 파악할 수 있다. 본 연구에서는 엔트로피의 최대 정보전달량 및 강우관측소의 등급을 동시에 고려하기 위해 유클리디언 거리를 이용하여 2개의 목적함수를 통합하였으며, 이를 MOGA(Multi Objective Genetic Algorithm)를 이용하여 최적관측망을 선정하였다. 그 결과 MOGA를 이용하여 관측망을 평가한 경우 엔트로피 이론만을 적용했을 때보다 최적관측소가 보다 분산됨을 확인하였다.
본 논문은 내국인 특허출원 자료에서 복수 발명자들의 주소지들을 파악하고 가산자료의 특성을 통제할 수 있는 영과잉 음이항 회귀모형을 사용하여 230개 시군구 간 발명자 네트워크의 공간구조와 그것의 결정요인을 분석한다. 발명자 네트워크의 공간적 연계에 영향을 미치는 몇 가지 요인들이 확인된다. 이출지역이 민간 R&D, 고등교육수준, 인구규모, 특허 생산성 등과 같은 R&D 관련 지역 특수적 자산들을 많이 보유하면 동태적인 수요효과를 통해 공간적 연계는 다른 지역으로 확대된다. 그리고 물리적 거리뿐만 아니라 기술적 거리에서도 거리조락현상이 나타난다. 이입지역이 R&D 관련 지역 특수적 자산을 많이 보유하면 유사한 논리로 공간적 연계에서 정(+)의 효과가 발생한다.
생태계 내에서 미소환경요인과 식생 요인의 상호관련성을 밝히는 일은 생태계의 구성원리와 생태계의 관리에 많은 도움을 준다. 생물권보전지역으로 지정된 점봉산 일대의 온대낙엽수림에서 식생요인과 환경요인의 공간적 이질성을 정량화하고, 임상식생의 공간분포에 미치는 미소환경요인의 영향을 파악하였다. 대부분의 환경요인과 식생요인은 영구방형구내 미소지소간에 변이를 나타내었다. 환경요인 중에서 공간의존도가 높은 요인들은 지형적요인(고도, 경사도), 낙엽층 두께, 토양수분 함량 및 상대광도이었고, 공간의존거리가 상대적으로 짧은 요인은 낙엽층 두께, 상대광도 및 마그네슘 함량이었다. 식생요인 중에서 아교목층의 피도, 가을 초본층의 피도 및 철쭉꽃의 피도를 제외하고는 모든 변수들의 공간의존도는 높은 편이었다. 교목층의 피도, 관목층의 피도 및 가을 초본층의 종다양성 지수의 공간의존거리는 15 m 이내이었고,초봄 초본층의 종풍부도와 종다양성지수 및 가을 초본층의 종풍부도의 공간의존거리는 28∼48 m이었다. 초봄과 가을 임상식물의 종풍부도와 종다양성지수의 공간분포에 영향을 주는 요인으로는 낙엽층 두께, 경사도, 아교목층의 피도, 관목층의 피도, 조릿대의 피도 등이었는데,그 중에서 가장 크게 영향을 주는 요인은 낙엽층 두께로서 낙엽층 두께가 두꺼운 곳일수록 종풍부도와 종다양성지수가 낮은 경향이었다. 본 조사지역에서 낙엽층의 공간 분포에 영향을 주는 요인들로는 바람의 방향, 미소지형 및 관목의 밀집정도로 추정되었다.
본 연구의 목적은 도시 근린공원을 대상으로 주변 공간의 가로망 형태에 따른 공원의 시각적 접근기회를 분석하는 것이다. 분석을 위해 도보로 이용이 가능한 도보권 및 근린 생활권 공원 27곳을 최종 선정하였다. 공원을 중심으로 각 유치거리에 따라 GIS를 이용하여 영향권을 설정(buffering)하였으며, 설정된 구역에서의 공간배열 특성을 가로망 중심으로 파악하고 공간구문론을 이용하여 분석하였다. 본 연구수행을 위해 Arcview 기반의 Axwoman Ver3.0프로그램을 활용하였다. 공간구문론에서 제시하는 연결도, 통합도 등의 지수를 통해 공원의 접근기회를 파악하였으며, 정량적 수치들이 가지는 의미는 관련 문헌고찰을 통해 해석하였다. 연구 결과는 공원 유치거리에 따른 공간의 전체적인 배열 특성에 대해서는 통합도, 명료도 값을 활용하였으며, 각 공원의 주출입구 공간은 연결도, 통합도 값을 이용해 분석했다. 분석 결과, 전체공간에서는 대부분의 통합도 값이 2보다 낮았으나, 명료도의 경우 0.7이상의 값을 가진 공원이 10곳으로 나타났다. 공원의 주출입구 공간에 대한 접근기회는 주출입구 공간의 통합도를 중심으로 살펴봤으며, 도보권 공원에서는 사직 2공원이, 생활권 근린공원에서는 중앙공원과 발산공원 등이 상대적으로 접근기회가 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 기존의 공원 접근성에 관한 연구가 시점과 종점간의 물리적 거리 및 환경에 초점이 맞춰져 있는데 반해, 공원을 둘러싼 공간 배열 특성을 고려한 접근성 분석이 이루어졌다는데 의의가 있다. 이러한 결과는 도시공원의 입지계획에 있어 합리적 근거를 부분적으로 제공해 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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