도시공간은 거주민들의 행동과 체험, 생활방식 등을 나타내는 장소이며, 지역적 속성과 자산과의 조화에 의해 그 도시만의 고유하고 독특한 이미지가 반영된 공간을 창출한다. 따라서 도시의 발전을 위해서는 각 공간이 가진 차이에 의해 생성되는 그 공간만이 가진 정체성을 적극적으로 반영하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 공간이 가진 이질성의 측면에 착안하여 도시공간별 특성을 밝혀내고, 공간의 이질적 이미지에 대한 심리요인을 분석하였다. 그 결과 부산시의 14가지 유형의 도시공간의 이미지 특성은 공간별로 차이가 나타났으며, 크게 자연성-인위성, 동적공간-정적공간으로 분류할 수 있었다. 또한 개인의 선호군집을 살펴보면 사람들은 자연성, 개방성, 완만한 경사의 비교적 정적인 공간에서 긍정적인 이미지가 높게 나타났다.
사진 촬영이나 영상에서의 단일이미지를 저장할 때, 결과이미지에 사용자가 중점을 둔 이미지 정보를 훼손하는 불필요한 장애물이 존재하는 경우가 있다. 본 논문에서는 훼손된 이미지의 정보를 복원하기 위해 불필요한 부분을 표시하여 제거하고, 그 결과 빈 이미지 공간을 근접한 색상 정보를 이용해서 보간하여 손상된 이미지를 최대한 복원할 수 있도록 구현했다.
이미지를 통하여 공간 구축 방법은 파노라마 시스템과 이미지 기반 모델링이 있다. 파노라마 시스템으로 구축된 공간은 사진을 이어 붙이는 형식으로 실제 구조와 일치하지 않아 정확한 구조를 파악하기 힘들다. 이미지 기반 모델링은 대부분 데스크탑을 기반으로 하고 있어 실시간으로 공간 구성이 어렵고, 이미지 처리를 위한 시간이 많이 든다. 따라서 본 논문에서는 모바일을 이용하여 현장에서 사용할 수 있고, 실제 공간과 일치하는 구조를 가지는 3D 공간을 구성하는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 여러 장의 이미지로 공간 전체를 3D로 구성한다. 사용자의 스케치 입력을 통하여 이미지에서 공간의 구조 정보를 얻고 입력된 구조 정보들 중 바닥면을 기본 단면으로 하여 전체 공간의 파노라마 구조 정보를 구성한다. 이렇게 구성된 파노라마 구조 정보로부터 벽면, 바닥면 천장면으로 분리하여 3D 공간을 모델링하고 텍스쳐를 매핑함으로 3D 파노라마 공간의 재구성이 완료된다. 본 연구를 통하여 사용자는 쉽고 빠르게 다양한 구조의 3D 공간을 구축하여 살펴볼 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 문자열 위주의 획일적 형태에서 음성, 이미지 등 다양한 형태의 데이터들을 처리하게 되었으며, 또한 빠르고 정확하게 처리되기를 요구하고 있다. 현재 데이터 처리 중심부에 있는 Database는 대부분이 Relation DB 위주로 되어 있어 Datafile 에 데이터를 저장하고 있어 대용량의 이미지 데이터 처리에 적합하지가 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보강하기 위해 Relation DB 하에서 대용량의 이미지 데이터 처리를 가능하게 하는 기법을 제시한다. 이렇게 함으로써 이미지 데이터를 Upload, Download 시 따른 응답 속도를 보장 할 수 있도록 LRU 알고리즘 기반으로 제안을 하였다. 본 논문에서 제안된 기법은 시뮬레이션을 통해 (1)기존 RDB(Relational Database)의 BLOB(Binary Large Object)필드를 이용한 이미지 데이터 처리 방식, (2)별도의 저장 공간에 이미지 데이터를 입/출하는 방식, (3)별도의 저장 공간에 이미지 데이터를 입/출력할 때 LRU(least Recently Used)알고리즘을 이용하는 방식에 대하여 성능 평가를 하였다. 그 결과 (3)별도의 저장 공간에 LRU(least Recently Used)알고리즘을 이용하여 입/출력하는 방식이 (1)기존의 RDB(Relational Database)형태에 BLOB(binary large object)필드를 이용한 것 보다 성능이 높음을 확인하였다.
도시계획 및 설계의 공간 개념에 있어 현대도시는 정체성을 기반으로 모든 공간은 차이가 나는 장소로 이루어져 있다는 시각으로 접근한다. 이렇듯 본 연구에서는 도시를 이루고 있는 개별 공간간의 차이에 주목하여 이질적 이미지를 분석하고, 레지빌리티 측정을 통해 이질성을 띄는 각 공간의 이미지에 반응하는 물리적, 행태적 요소를 도출하였다. 그 결과 부산시의 도시공간은 폐쇄성, 개방감, 동적+폐쇄성, 동적+개방감, 정적 등의 이질적 이미지를 가지며, 각각의 이미지를 강하게 느끼게 하는 레지빌리티 요소로 폐쇄성에는 고밀 고층건축물, 거주, 업무의 요소, 개방감은 수공간, 산책, 조망의 요소, 동적&폐쇄성은 산업활동의 요소, 동적&개방감은 오픈스페이스, 수공간, 수영의 요소, 정적 이미지는 녹지, 산책, 머무름의 요소로 나타났다.
가로 안이 보행공간은 가로가 존재하는 지역특성에 따라서 보행자가 보행 시 시각적으로 느끼는 이미지가 다르다고 할 수 있다. 이러한 지역특성은 가로형태를 조성하는 가로의 물리적인 공간구조에 기인한다. 즉, 가로의 구조적인 차이에 의해서 보행자는 지역의 차이를 다른 이미지로 인지하게 된다. 어떠한 가로구조가 지역의 특징적인 이미지를 창출하는 가로구조인가, 이러한 구조에 부가적인 요소로 작용하는 것은 과연 어떤 요소들인가를 지역가로의 보행공간을 중심으로 연구가 필요하게 되었다. 연구범위는 보행공간구조와 이미지를 분석하기 위하여 보행자들이 많이 모이는 번화한 지역의 가로를 선정하였다. 선정된 지역의 가로 중에서 차선 수를 기준으로 4차선이상의 가로 중ㅇ서 보행공간의 구조를 분석하였다. 분석 결과 선정된 10개의 보행공간의 이미지는 Df/H(보도 폭과 연도건물의 높이)와 D/H(가로 폭과 연도건물의 높이)의 비율의 차이로 2개의 그룹으로 나뉘는 것을 알 수 있었다. 이렇게 2개의 그룹으로 나뉘는 보행공간의 이미지는 어떤 이미지라고 할 수 있는지를 알아보기 위하여 경관이미지를 평가할 때 사용하는 형용사들을 사용하여 2그룹의 이미지를 추출할 수 있었다. 그 중 하나의 이미지는 “번화함의 이미지”이며 다른 하나는 “쾌적함의 이미지”라고 할 수 있다. 또 선정지역의 보행공간의 연도건물의 성격을 중심으로 분석한 결과 2개의 그룹이 상업지역과 업무지역으로 나뉘어 지는 것을 알 수 있었으며 “번화함의 이미지”는 상업지역에, “쾌적함의 이미지”는 업무지역의 보행공간의 이미지라고 인식된다고 할 수 있다. 본 연구로 4차선이상의 가로구조를 가진 보행공간에서 보행자가 느끼는 가로이미지의 차이는 보도 폭과 연도건물의 높이의 차이, 가로 폭과 연도건물의 높이의 비율의 차이에서 따라 다른 이미지를 인지하게 된다는 것을 알 수 있었다. 이 연구의 결과는 지역의 특성을 부여하는 가로를 디자인할 경우, 가로구조 특히 보행공간의 구조를 형성의 지침이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 기존의 멀티미디어 연관 규칙 알고리즘인 Max occur 알고리즘에서 추출한 빈발 항목 집합의 결과들에 대하여 빈발 항목 집합들끼리의 공간적인 연관 관계를 고려하기 위챈 공간 데이터 마이닝의 대표적인 공간 분할 방법인 그리드 셀 기반으로 곰간 분할 지수(spatial facotr)인 SF를 이용한 이미지 공간 연관 규칙 마이닝 방법을 제시한다. 또한 최소 공간 지지도를 적용하여 이미지 데이터에서 반복적으로 발생하는 항목과 항목간의 공간 관계를 통해 이미지 연관 규칙을 마이닝 하는데 보다 유효한 알고리즘을 제안한다.
내용기반 이미지 검색을 위한 기존의 대부분의 기법들은 이미지 데이터에 효과적으로 적용할 수 있는 고차원의 색인구조를 고려하지 않았다. 이 연구에서는 이미지 데이터베이스에서 보다 효율적이며 정확도가 높은 검색결과를 기대할 수 있는 색상 특징 데이터 표현방법인 ECCV기법, 모양 특징 데이터 표현방법인 EPA기법을 소개한다. 또한 고차원 데이터에 대해서도 검색속도를 향상시킬 수 있는 새로운 다차원 공간 인덱스 구조인 XS-트리를 제안한다. 이 방법을 이용하면 특징표현단계에서는 차원의 수가 증가되어 저장에 필요한 공간을 많이 요구하지만 인덱싱 단계를 거치면 이미지 검색 속도가 향상되며 정확한 이미지를 검색 할 수 있는 장점이 있다.
멀티미디어 정보 검색 응용에 있어서 관련성 있는 멀티미디어 문서를 검색하기 위해 이미지에 대한 내용-본위 검색이 필수적이다. 이를위하여 본 논문에서는 이미지를 몇 개의 인식 가능한 심볼 즉, 아이콘으로 표현하고, 주어진 문서를 대표하는 값으로 받아들여 색인을 한다. 사용자가 이미지에 대한 내용-본위 검색을 요구하면 질의에 있는 이미지를 아이콘으로 변환한후, 접근 깁버을 통하여 원하는 이미지를 검색한다. 이를 위하여 본 논문에서는 방향관계 연산자와 위치관계 연산자를 합성하여 새로운 공간 매치 표현 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지 내의 아이콘들간의 관계성을 보다 정확하게 표현하며 순위 부여가 가능한 새로운 공간관계 표현기법이다. 아울러 본 연구에서 제안한 방법을 기존의 9DLT 방법 및 SMR 방법과 검색효율면에서 성능 비교를 수행한다. 마지막으로 성능 실험을 통하여 제안한방버이 기존의 9DLT 및 SMR 방법에 비해 정확률 측면에서 약 0.1 재현율 측면에서 약 0.2만큼 우수함을 보인다.
스마트폰 응용 프로그램의 메모리 관리는 응용 프로그램의 속도와 안정성 측면에서 중요하게 다루어진다. 응용 프로그램에서 다루는 요소 중 이미지는 메모리 사용량의 많은 부분을 차지하며, 메모리의 여유 공간 내에서 이미지가 사용될 수 있도록 관리되어야 한다. 그러나 이미지의 해상도가 커지거나 다루게 되는 이미지의 개수가 늘어날 수록 이미지 객체의 관리의 어려움도 늘어나게 된다. 이미지 객체가 메모리 공간이 부족한 시점에서 메모리에 적재될 경우 응용 프로그램은 성능이 저하되거나 강제 종료될 수 있어 응용 프로그램의 사용성과 안정성이 낮아지게 된다. 본 논문에서는 안드로이드의 응용 프로그램에서 사용되는 이미지가 메모리의 많은 공간을 차지할 때, 안정적인 응용 프로그램 구동 환경을 제공해주는 동적 메모리 관리 기법을 적용하여 OOM(Out of Memory) 오류가 발생하는 문제를 해결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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