Geodemographics(GD)는 지리적 패턴 분석을 위해 사회경제적, 행태적 자료의 이용에 관한 연구 기법으로써 동일한 근린 혹은 이웃한 지역에 거주하는 사람들은 유사한 인구적, 행태적 특성을 보인다는 전제를 바탕으로 유사한 지역을 도출하고 그 지역들의 공간적 특징을 유형화하는 연구 방법이다. 따라서 본 연구는 이러한 GD 개념의 활용성과 지역 유형화의 유용성을 확인하기 위하여 서울시 행정등 및 관련 인구 센서스 자료를 바탕으로 서울시 지역 유형화에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구는 Ward와 K-means 및 관련 통계 기법에 의한 센서스 변수들의 표준화와 군집화를 통해 총 13개의 사회경제적 특성을 공유하는 지역을 도출하고 이를 바탕으로 서울시 13개 각각의 지역에 대한 지리적 성격을 제시하였다. 마지막으로 본 연구에서는 GD의 분석기법이 유사한 공간적 성격을 갖는 새로운 공간 단위 및 군집을 탐색하고 유형 화하는데 효과적인 공간기법이 될 수 있음을 제시하고자 하였다.
최근 인터넷의 발달과 더불어 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)에 대한 인식이 저변 확대되면서 일반인들도 위치 검색 기능을 제공하는 웹GIS를 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 현재 서비스되고 있는 모든 위치 검색 기능은 사용자가 하나의 검색어를 입력하고 그에 대한 결과를 보여주는 서비스에 한정되어 있다. 하지만 사용자의 검색 목적이 다양해짐에 따라, 여러 가지 행위를 동시에 할 수 있는 장소를 검색하는 서비스는 없었다. 예를들어, 점심을 먹은 후, 은행에서 업무를 보고, 영화 한 편을 보고자 할 때 이러한 관심 지역(POI, Point of Interest)들이 모여 있는 장소를 필요로 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자로부터 여러 장소를 입력받아 입력된 장소가 모여 있는 곳을 검색해주는 k-IPS 기법을 제안하고자 한다. 여기서 k는 다양한 행위를 할 수 있는 관심의 개수이다. 이 방법은 최소경계사각형(MBR, Minimum Bounding Rectangle)의 계층적 트리 구조인 $R^*$-tree 색인 기법을 이용하여 공간을 분할하고, 기존 공간 Join 연산의 성능 개선을 위하여 $R^*$-tree간의 겹치는 영역 추출하는 재귀적 공간 Join 연산을 구현하였다. k-IPS 기법의 성능 평가는 159개의 다양한 검색어 집합을 구성하여 k=2,3,4,6에 대한 검색 결과를 확인하였다. 실험 결과의 약 90%에 대해서 예상한대로 k개의 검색어 장소가 모여 있는 위치를 얻을 수 있었고, k=2,3,4의 처리 시간은 0.1초 이내의 응답을 얻을 수 있었다. k-IPS 서비스를 통하여 현대인의 순차적 생활 패턴에 맞춘 검색 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 전포돌산공원을 대상으로, 공동체를 위한 공공공간이 절대적으로 부족한 도시 저소득층 거주지역의 공원 재생과정에서 나타나는 주민들의 갈등과 참여 그리고 공원에서 행해지는 주민들의 다양한 활동을 살펴보았다. 그리고 이를 통하여 새롭게 재생된 도시 소공원이 주민들의 일상에 미치는 영향 그리고 이들에게 공원의 역할과 의미는 무엇인지를 파악하고자 하였다. 돌산공원은 일반적인 도시 소공원의 기능을 제공할 뿐만 아니라 불량경관의 개선, 토론 집회를 위한 장소 제공, 문화 및 참여공간으로서의 역할을 수행하며 개방적인 마을분위기 형성, 공동체를 위한 공공공간 조성, 단절된 이웃마을과의 소통과 통합 등 저소득층 거주지역 주민들의 삶의 질을 향상시키는데 기여하고 있음을 확인할 수 있었다. 공원의 창조적 재생은 저소득층 거주지역에 대한 관의 일방적 재개발정책이 아니라 마을 주민들의 참여를 유도함으로써 소속감과 장소 애착에 대한 동기를 유발하고 공공(도덕)의식을 확산하며 희망공간으로의 인식 전환을 이루는 계기를 마련하였다.
본 연구의 목적은 한국의 금정산 얼레지(Erythronium japonicum) 집단의 지리적 분포에 따른 공간적 분석을 기술한 것이다. 얼레지의 공간적 양상은 Neatest Neighbor Rule, 분산 척도에 의한 다양한 플롯 크기에 따른 집단 응집, 그리고 공간적 상관관계로 분석하였다. 교란된 프롯은 5 m × 5 m 내에서 응집되었다. 얼레지의 대부분 자연 플롯은 산림 군락에서 일정하게 분포되어 있었다. 얼레지의 이웃 패치는 평균 약 7.5 m 에서 10 m 사이에서 이격되어 있었다. 얼레지 자연집단이 인간의 활동으로 교란되었다면 7.5 m~10 m 거리보다 짧은 크기에서 발생한다. 패치 지표(patchiness index, PAI)에 근거한 모리시타 지표(Morisita index, IM)는 금정산 서쪽 사면은 2.5 m × 5 m 플롯이었고 남쪽사면은 5 m × 5 m 이내에 나타났다. 금정산의 서쪽에서 패치 크기가 2.5 m × 5 m 방형구일 때 클러스터는 식물이 가진 종의 특성과 환경적 요인에 의해 결정되었다. 금정산 얼레지 집단은 Moran's I 값의 비교에서 로지스트 회귀로 분석었고, 거리에 의한 격리가 각 개체의 분산에 높은 유의성을 가지고 설명되었다.
멀티빔 음향측심기(Multibeam Echo Sounder)는 기존의 단빔 음향측심기(Singlebeam Echo Sounder)와 달리 탐사선 진행방향의 수직(Crosstrack)으로 해저면을 주사(Swath)하여, 한 번의 송수신(Ping)으로 다중의 빔 자료 - 수심, 후방산란된 음압(Backscattered Amplitude), 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar) 자료 - 를 취득하는 장비이다. 멀티빔 음향 측심기를 이용한 해저면 탐사의 경우, 수심이 변함에 따라 주사폭(Swath width)이 변화하고, 각 빔의 수평 해상도(Footprint)는 수심과 더불어 빔폭(Beam width)에 의하여 동적으로 변화한다. 멀티빔 음향 측심기는 해저면을 전역탐사 할 수 있을 뿐만 아니라, 연속된 음향 탐사를 통하여 이웃한 핑 사이에 발생하는 전방중첩영역(Endlap)과 이웃 측선(Trackline)을 따라 겹쳐지는 측방중첩영역(Sidelap)의 자료들을 이용하여 멀티 뎀 자료들의 전반적인 정확도 및 신뢰도를 평가할 수 있다. 본 논문은 수로 측량(Hydrographic Survey)에서 사용되는 멀티빔 음향 측심기를 운영하여 얻어진 측심 자료를 처리하는 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 논문에서는 L3사의 Sea Beam 2100 벌티빔 음향 측심기를 대상으로, 멀티빔의 측심 원리와 해저 지형에 대한 일반적 이해를 통하여 획득된 측심 자료의 통계적 특성을 파악하고, 오측심된 수심 자료를 제거하는 방법을 제안하며, 측심 구간의 대표격자 크기를 결정하는 기준을 제시한다. 또한, 항공원격탐사에서 고도 추정시 사용되고 있는, 평균보간법, 가중평균 보간법과, 본 논문에서 제안하는 격자 대표값 선정 알고리즘(Gridding Algorithms)의 결과를 비교하고, 최종적으로 얻어지는 해저 수치지형모델(DEM, Digital Elevation Model)과 후방산란 영상을 제시한다. 빠른 한지형잔디들이 지표면을 피복하도록 하고 여름의 고온기와 장마시기에는 뿌리전단력이 우수한 이러한 초종들로 지표면이 피복되도록 하는 것이 이상적이라 생각된다. 4. 혼파처리간의 토사유출량을 비교한 결과 토사 유출 억제효과는 한지형과 나지형잔디들의 혼합형(MixtureIII)과 자생처리구(MixtureV), Italian ryegrass와 자생식물의 혼합형(MixtureIV)등에서 비교적 낮은 수치를 토사유출량을 기록하였다. 이러한 결과는 자생식물들이 비록 초기생육속도는 외래도입초종에 떨어지지만 토사유출의 억제효과면에서는 이들 외래초종에 필적할 수 있음을 나타낸다고 할 수 있겠다.중량이 약 115kg/$m^2$정도로 나타났다.소 들(환경의 의미, 사람의 목적과 지식)보다 미학적 경험에 주는 영향이 큰 것으로 나타났으며, 모든 사람들에게 비슷한 미학적 경험을 발생시키는 것 이 밝혀졌다. 다시 말하면 모든 사람들은 그들의 문화적인 국적과 사회적 인 직업의 차이, 목적의 차이, 또한 환경의 의미의 차이에 상관없이 아름다 운 경관(High-beauty landscape)을 주거지나 나들이 장소로서 선호했으며, 아름답다고 평가했다. 반면에, 사람들이 갖고 있는 문화의 차이, 직업의 차 이, 목적의 차이, 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간상에서는 뚜렷하게 경계
스케일러블 비디오 코딩은 동영상 압축 표준인 H.264/AVC에서 확장된 표준으로써 시간, 공간, 화질적인 측면에서 확장성을 제공하는 부호화 방법이다. 여러 측면에서 제공하는 확장성으로 압축에 대한 효율 등은 좋아졌지만, 상대적으로 복잡도의 큰 증가로 인해 효율적인 사용을 위해서는 복잡도의 감소가 필수적이다. 본 논문에서는 스케일러블 비디오 코딩의 복잡도를 감소시키기 위해서, B-화면에서의 방향성 정보를 이용하여 계층 간 예측을 효율적으로 수행함으로 부호화 과정의 복잡도를 크게 감소시킬 수 있는 모드 결정 고속화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 업-샘플링 (Up-sampling)된 하위 계층의 최적 모드와 이웃한 매크로블록의 최적 모드 정보를 이용하여 간단하게 SKIP 모드를 검색한다. 그런 후 현재 수행하는 매크로블록의 예측에 이웃한 매크로블록의 최적 모드를 사용하게 되는데, 이 때 업-샘플링 된 하위 계층의 최적 모드의 방향성 정보가 순 방향과 역 방향, 양쪽 방향에 따라서 검색 모드 수를 달리하는 방법으로 모드 결정을 고속화하는 방법이다. 이러한 고속화 방법을 수행함으로 얻은 실험 결과는 SVC의 부호화 과정에서 소요되는 시간을 참조 소프트웨어의 원본 대비 53%까지 감소시키며 이에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 무시할 수 있을 정도로 적음을 실험을 통해 확인한다.
본 논문에서는 MPEG형식의 영화 데이터를 대상으로 폭발 장면 자동 추출을 위한 저급 수준 비디오 내용정보의 추상화 방법을 제안하고, 실제 구현을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 추상화 방법은 폭발시 발생하는 불꽃의 색이 노란색 톤을 가진다는 사실과, 불꽃이 나타나는 프레임은 같은 tit에 속하는 이웃한 프레임과는 화면 구성이 달라지게 되므로 움직임 에너지 값이 커지게 된다는 사실을 바탕으로 한다. 이를 위해서 샷 단위의 인덱싱을 자동적으로 수행하고 각 샷의 첫 번째 프래임을 키 프레임으로 하다. 이를 위해서 샷 단위의 인덱싱을 자동적으로 수행하고 각 샷의 첫 번째 프레임을 키 프레임으로 선택한 후 영역별 주 색깔(Dominant Color)를 추출한다. 이때 색 공간은 양자화를 통한 512색 중 노란색 톤을 가지는 48 색 범위로 정의한다. 이후 매 샷마다 첫 번째 프레임과 이웃한 프레임의 에지 이미지(Edge Image)를 추출하여 이들의 차이로써 움직임 에너지(Motion Energy)를 얻는다. 이 두 가지 정보, 즉 노란색 톤을 가지는 색 정보와, 같은 장면 내의 다른 샷의 움직임 에너지에 비해 큰 값의 움직임 에너지를 갖는 샷을 폭발장면이 포함된 장면으로 검출한다. 실험 결과에 의하면 검색 결과는 주어진 임계값에 의존적이나, Recall과 Precision에서 80% 이상의 검출률을 보이고 있다. 그러나 일반적인 폭발 장면은 찾기에는 노란색 불꽃을 보이지 않는 예외적인 경우가 발생하여 이를 추출하는데 어려움이 있었다. 앞으로 이러한 문제점등은 기존의 오디오 정보를 이용한 폭발 장면 검출 방법과 함께 이용함으로써 해결되어질 수 있을 것이다.
본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.
다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.
지표면의 공간 정보를 정확히 추출하기 위해서는 고 해상도의 다중 분광 영상 자료를 사용할 필요가 있다. 범색 영상에 비해 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 다중 분광 자료의 해상도를 범색 영상 급으로 높이기 위해 PAN-sharpening 융합 기술을 사용한다. 이러한 고해상도 자료를 분석하기 위해서는 화소기반보다는 객체 기반 분석이 주목을 받고 있다. 객체 기반 영상 분석을 위해서 영상을 구성하는 화소들의 집단으로 영상 객체를 생성하는 영상 분할 과정이 선행되어야 한다. RAG(Regional Adjancy Graph)에 의해 형성된 인접 지역을 합병하는 지역 확장을 통해 효과적으로 영상 분할을 할 수 있다. 위성 원격 탐사에서 불 완전한 관측 환경으로 수집한 영상 자료에 질 저하가 일어 난다. 정확한 영상 분할을 위해서 동일 지역으로 관측된 분광 값의 변이가 최소화되도록 질의 개선이 필요하다. 동일 지역에 속하는 공간적으로 인접한 이웃들의 화소 값과 차이를 반복적으로 줄여 나가는 과정을 통해 동일 지역에서의 화소 값의 변이를 감소시킬 수 있다. 영상 객체를 단위로 사용하는 영상 분류에서 오류를 감소시키기 위해 영상 분할 결과에서 적정한 분할 지역 크기를 생성하여야 한다. 분할 지역 크기는 지역 확장 과정에서 합병을 중지하는 단계에 의해 정해지므로 중지 규칙은 영상 분할 결과의 품질을 결정한다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 분할의 정확성에 대해 정량적 평가를 실시하였으며 3개의 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 실제 자료의 분석에서는 중지 규칙과 관련된 분할 지역 크기에 대해 정성적으로 평가 하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat-2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역과 충청남도 지역에서 각각 수집된 KOMPSAT-3 자료이다. 실험 결과는 영상 복원은 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 자료의 영상 분할 결과의 정확성을 상당히 제고시킬 수 있다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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