이 연구의 목적은 장소-특수적 거리 패러미터를 측정하는 방법론을 제시하고, 그것이 인구이동 연구에서 가지는 의미에 대해 미국의 48개 주간(州間) 인구 이동자료를 사례로 검토해보는 것이다. 전통적인 인구이동 연구에서 추출하는 거리 패러미터는 인구 이동량에 대해 거리가 가지는 평균적인 효과를 측정하는 것이다. 그러나, 그 평균적인 거리 패러미터는 모든 지역간 인구이동의 대표값일 뿐 인구이동에 있어 거리가 가지는 효과의 공간적 변이에 대해서는 아무런 통찰을 제공해 주지 못한다. 장소-특수적 거리 패러미터란 개개 소지역이 평균적인 거리 패러미터에 대해 가지는 상대적인 값이며, 거리가 인구이동에 대해 가지는 효과의 지역적 특이성을 측정하려고 한다. 이러한 연구는 최근 계량지리학 분야에서 발생하고 있는 변화에 부응하는 것이다. 1980년대 이후, 계량지리학은 공간통계학이라는 보다 폭넓은 개념의 확장과 일반연구환경으로서의 지리정보체계(GIS)치 성장으로 학문적 재구조화 과정 속에 있다. 이러한 재구조화 과정은 특정한 패러다임으로서의 탐구적 공간자료분석(ESDA)과 그것을 통계적으로 가능케 하는 국지 통계(local statistics)의 발달로 특징 지워진다. 통계적으로 가공되어 지역에 부여된 값으로 정의되는 국지 통계는 그것의 시각화를 효과적으로 수행하는 GIS와 결합함으로써, 시각화(visualization)와 과학활동으로서의 탐구(exploration)를 강조하는 탐구적 공간자료분석이라는 계량지리학의 새로운 패러다임을 효과적으로 수행하게 된다. 이러한 맥락에서, 장소-특수적 거리 패러미터는 하나의 국지 통계치로 인식될 수 있으며, 그것이 보여주는 공간적 패턴을 탐구하는 것은, 인구이동연구에서 탐구적 공간자료분석의 전형을 수행하는 것이라 올 수 있다. 장소-특수적 거리 패러미터는 출발지-특수적 거리 패러미터와 도착지-특수적 거리 패러미터로 나뉘어 지는데, 이러한 패러미터를 추출하기 위해서는 특정한 통계기법이 요구된다. 이러한 패러미터를 추출하기 위해 전통적인 혹은 보다 진보된 형태의 중력모델이나 엔트로피-극대화 모델이 활용될 수 있지만, 본 논문은 포아송 회귀분석을 이용함으로써 패러미터의 추출이 가장 효과적으로 이루어짐을 논증하고 있다. 이 방법론은 1985년과 1990년 사이에 발생한 미국 48개 주간 인구이동량에 대한 사례연구에 적용되었다. 그 연구 결과는 장소-특수적 거리 패러미터의 공간성을 명확히 보여준다. 즉, 평균적 거리 패러미터로 부터의 편기로 이해될 수 있는 장소-특수적 거리 패러미터들이 지역별로 상당한 차이를 보여줄 뿐만 아니라(공간적 이질성), 유사한 장소-특수적 거리 패러미터들이 공간적으로 집중되어 있음을 확인할 수 있었다(공간적 의존성). 지역차에 대한 강한 전통을 가지고 있는 지리학내에서 태동한 계량지리학이 지역적 특이성을 무시하는 방향으로 발전해 온 것은 아이러니라 할 수 있다. 그것은 계량적 방법론의 한계라기 보다는 그 방법론을 사용하는 전통적 계량지리학자의 한계라고 보아야 할 것이다. 이러한 의미에서 본 연구는 최근 계량지리학의 경향을 인구이동연구에 적용한 사례임과 동시에 맥락 의존성을 강조하는 보다 폭넓은 과학운동의 계량지리적 반응이다.
공간 데이터베이스에서 공간 데이터간의 근접성을 알아보아야 할 필요가 많이 발생한다. 이를 위해, 본 연구에서는 방향 관계와 거리 관계가 혼합된 형태의 질의에서 공간적으로 가까운 객체를 순서적으로 추출해내는 방법을 제안한다. 점진적 거리 조인 알고리즘을 근간으로 섹터 기반 모델을 적용하여 객체들을 순서적으로 추출할 수 있도록 한다. 섹터의 분류와 섹터들간 정렬 순서에 따라 추출된 값을 필요에 따라 제한조건의 조절이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 점진적 거리조인 알고리즘에 있어서의 데이터 크기에 따른 성능 저하 문제도 어느 정도 해결할 수 있음을 기술하고 있다.
현실의 물리적인 공간에서의 상호작용으로 얻은 경험을 가상현실에서 완전 몰입형 HMD를 착용한 사용자에게 동일하게 제공하기 위해서는 가상공간 내의 사물의 위치, 높이와 같은 거리감을 효율적으로 제공하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 사용자가 느끼는 실재와 가상 간 거리감 보정을 위한 제어 요소 도출을 위해 인체 데이터인 IPD, 키, 눈높이를 측정하여 실험에 반영한다. 실험 시 보다 높은 가상공간 상 거리감 인지를 위해 현실에서의 50cm, 100cm 거리감 인지 훈련을 수행한다. 실험자는 가상공간 상에서 85cm 거리에 위치한 판자를 시각적으로 가늠 후 인지한 만큼 이동하게 되고 그 거리를 측정한다. 측정된 데이터들을 바탕으로 한 분산 분석을 통해 각 데이터 간의 관계를 파악한다.
실제 공간에서 네트워크를 통해 지역적으로 산재해 있는 통신 노드들에 관한 최단거리 문제 등을 위시한 각종 지리적 요소를 지니고 있는 문제들을 다루는 것은 복잡할 뿐만 아니라, 환경 및 상태 의존적이라 용이하지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크를 통해 존재하는 실제 공간상에서의 지리적 성격의 문제를 특정 공간상의 문제로 매핑하여, 형식화(formalization)함으로써, 그 공간상에서의 수학적 문제로 변환하여 접근할 수 있는 효율적이고 간단한 방법을 제안한다. 그리하여 인터넷상에서의 2 노드 간의 최단 거리 문제를 위한 접근으로서, 본 논문에서 제안된 공간상에서의 두 노드 간의 수학적 거리를 정의하여 정형화된 수학적 최단거리를 구하도록 한다.
본 논문은 다량의 고차원 얼굴 표정 모션 데이터를 2차원 공간에 분포시키고, 애니메이터가 이 공간을 항해하면서 원하는 표정들을 실시간 적으로 선택함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 표정공간의 생성은 임의의 두 표정간의 최단거리의 결정으로 귀결된다. 표정공간은 다양체 공간으로서 이 공간내의 두 점간의 거리는 다음과 같이 근사적으로 표현한다. 임의의 마커간의 거리를 표시하는 거리행렬을 사용하여 각 표정의 상태를 표현하는 표정상태벡터를 정의한 후, 두 표정이 인접해 있으면, 이를 두 표정 간 최단거리(다양체 거리)에 대한 근사치로 간주한다. 그리하여 인접 표정들 간의 인접거리가 결정되면, 이틀 인접거리들을 연결하여 임의의 두 표정 상태간의 최단거리를 구하는데, 이를 위해 Floyd 알고리즘을 이용한다. 다차원 공간인 표정공간을 가시화하기 위해서는 Sammon 매핑을 이용하여 2차원 평면에 투영시켰다. 얼굴 애니메이션은 사용자 인터페이스를 사용하여 애니메이터들이 2차원 공간을 항해하면서 실시간으로 생성한다.
본 연구의 목적은 우리나라를 대상으로 절대적 공간을 시간거리 접근성에 의한 공간 카토그램으로 재구성하여 지도화하고, 이를 바탕으로 접근성의 변화된 공간패턴을 분석하는 것이다. 카토그램은 특정한 목적을 위해 기본도의 형상이나 지역간의 연속성을 강조시켜서 만든 변형된 지도의 일종으로 전통적인 지도와는 매우 다른 이미지를 주게 되지만, 표현하고자 하는 현상의 공간적 구조를 매우 효과적으로 나타낼 수 있다. 시간거리는 교통망을 이용하여 실제 이동 가능성를 나타내는 것으로 접근성을 대변하며, 교통망의 상태에 따라 달라지므로 우리나라 주요 교통망 별 시간거리를 카토그램으로 표현하면 국토공간의 접근성 구조를 시각적으로 확연히 드러 낼 수 있다. 현재 우리나라에서 시간거리 접근성에 가장 큰 영향을 미치는 교통망은 도로망과 일반철도망 및 고속철도(KTX)망 이므로 본 연구에서는 이들 세 교통망을 중심으로 움직일 때 요구되는 실제 이동 소요시간을 이용하여 시간거리 공간 카토그램을 제작하였다. 시간거리로 재구성된 공간 카토그램은 한 지점의 공간적 접근성 및 그에 따른 공간 구조의 패턴을 시각화하여 보여주기 때문에 교통망의 발달에 따른 접근성의 공간구조 변화 분석이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 도로망과 철도망, 그리고 고속철도망 간의 시간거리 카토그램의 공간적 변화를 분석하였다. 또한 접근성의 공간구조의 보다 상세한 분석을 위해 도시별 다차원척도 분석을 실시하였다.
최근에 들어와 정보통신기술의 발전속도는 가속화되고 있으며, 그에 따른 파급효과도 엄청나게 나타나고 있다. 오늘날의 정보통신기술은 과거 전화나 팩스, 또는 TV를 이용하여 정보를 전달한 것과는 달리 인터넷을 통해 전세계를 하나의 거대한 정보망으로 연결시키면서 시ㆍ공간을 압축화시키고 있다. 정보통신기술의 발전은 거리의 장벽을 허물고 물리적 거리의 중요성을 갈수록 약화시키면서 지구촌 시대를 열어가고 있다.(중략)
본 연구는 사회복지공급체계의 불평등 현상의 한 단면을 보여주고 있는 공간접근성에 대한 착목으로부터 출발한다. 본 연구는 실증연구로서 사회복지 서비스를 제공하는 사회복지시설의 공간접근성을 측정하고 분석하였다. 특히, 공간접근성 측정에 있어 거리측정과 시간거리측정을 실시하여 이에 대한 비교분석을 실시하였다. 그리고 사회복지조직을 분석단위로 하여 향후 사회복지조직의 실천적 노력을 모색하였을 뿐만 아니라 공간접근성에 대한 실증연구를 통한 정책제언을 한다는데 본 연구의 의의가 있다. 주요한 연구결과로는 공간접근성 개입의 대상으로 이동 취약계층인 장애인뿐 아니라 노인, 그리고 이동수단이 취약한 사회복지시설을 포함해야 함을 알 수 있었다. 또한 사회서비스공급과 교통체계가 취약한 소도시와 농촌지역에서 공간접근성의 불평등 현상을 관찰할 수 있었다. 무엇보다 공간접근성을 파악하는데 거리측정법을 통해서는 현재 서비스 공급현황의 지역적 불평등을, 시간거리측정법을 통해서는 시간적 노력을 요구해야 하는 서비스 대상을 발견하게 하였으며, 이러한 연구결과는 공간접근성 향상을 위한 사회복지실천 개입에 유용성을 제공할 것이다.
본 논문은 다량의 고차원 얼굴 표정 모션 데이터를 2차원 공간에 분포시키고, 애니메이터가 이 공간을 항해하면서 원하는 표정들을 실시간 적으로 선택함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 방법을 기술한다. 본 논문에서는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임을 이용하여 표정공간을 구성하였다. 표정공간의 생성은 임의의 두 표정간의 최단거리의 결정으로 귀결된다. 표정공간은 다양체 공간으로서 이 공간내의 두 점간의 거리는 다음과 같이 근사적으로 표현한다. 임의의 마커간의 거리를 표시하는 거리행렬을 사용하여 각 표정의 상태를 표현하는 표정상태벡터를 정의한 후, 두 표정이 인접해 있으면, 이를 두 표정 간 최단거리(다양체 거리)에 대한 근사치로 간주한다. 그리하여 인접 표정들 간의 인접거리가 결정되면, 이들 인접거리들을 연결하여 임의의 두 표정 상태간의 최단거리를 구하는데, 이를 위해 Floyd 알고리즘을 이용한다. 다차원 공간인 표정공간을 가시화하기 위해서는 CCA 투영기법을 이용하여 2차원 평면에 투영시켰다 얼굴 애니메이션은 사용자 인터베이스를 사용하여 애니메이터들이 2차원 공간을 항해하면서 실시간으로 생성한다.
Euclid 기하학이 성립하는 공간은 우리들과 가장 밀접한 공간이다. Descartes의 해석기하학은 Euclid의 3차원공간에서 성립한다. 이 경우 점이라 해도 그것은 3개의 실수의 순서쌍(x, y, z)에 의해 표현되는 것으로 생각해도 좋다. 일반의 n차원 Euclid 공간 R$^n$에 대해서도 같은 생각으로 정의할 수 있다. 이 경우 n=1은 수치선, n=2는 평면, n=3은 소위 3차원의 공간으로서 직관적으로 상상할 수 있으나 n(equation omitted)4인 경우는 상상하기 어렵다. 여기서는 거리의 성질과 추상공간을 논하고 Euclid 공간의 거리에서 출발하여 그 성질중 삼각부등식을 계산을 통하여 증명하므로서 공간의 확장화가 이루워짐을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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