• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.427-431
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• 2010

다차원 척도법(multidimensional scaling)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터 간의 유사성을 표현하는 방법이다. 이는 주로 자질 선정 및 데이터를 시각화하는 데 이용된다. 그러한 다차원 척도법 중, 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)은 긴 수행 시간과 큰 공간을 필요로 하기 때문에 객체의 수가 많은 경우에 대해 적용하기 어렵다. 이는 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기반한 $n{\times}n$ 상이도 행렬(dissimilarity matrix)에 대해 고유쌍 문제(eigenpair problem)를 풀어야 하기 때문이다(단, n은 객체의 개수). 따라서, n이 커질수록 수행 시간이 길어지며, 메모리 사용량 증가로 인해 적용할 수 있는 데이터 크기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 GPGPU 기술 중 하나인 CUDA와 분할-정복(divide-and-conquer)기법을 활용한 효율적인 다차원 척도법을 제안하며, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 객체의 개수가 많은 경우에 매우 효율적일 수 있음을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.349-352
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• 2000

영상으로부터 의미있는 객체를 영역화하기 위하여, 움직임에 의한 시간적 정보를 이용하거나, 형태학적(Morphological) 기법과 같이 공간적 정보를 이용하는 방법이 있다. 그러나, 단지 시간적 정보나 공간적 정보만을 이용하는 방법은 그 한계를 가지고 있으며, 본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 분할하는 방법을 채택하였다. 시간적 분할에서는, 두 프레임에서 움직임 정보를 찾아내었던 기존 방법을 보완하여 연속되는 세 프레임을 사용하도록 하였다. 이렇게 하면 움직임이 미세한 영상에 대해서도 객체를 분리해 낼 가능성을 높일 수 있게 된다. 공간적 분할시에는, Watershed 알고리즘을 이용하는 형태학적 분할(Morphological Segmentation)[1][2]을 하게 되는데, 전처리 과정의 단일척도경사(Monoscale Gradient) 대신 다중척도 경사(Multiscale Gradient)[3][4]를 사용하여 미세한 경사는 누그러뜨리고 에지 부분의 경사만을 강조하게 하였다. 또한 개선된 Watershed 알고리즘을 제안하여 기존의 Watershed 알고리즘의 과분할 문제를 보완하였다.

• 감성과학
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• 제2권1호
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• pp.69-75
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• 1999

본 연구는 우리말 형용사를 이용하여 각종 생활공간음에 대해 느끼는 사람들이 감성적 반응의 차원을 밝히기 위한 기초 연구로 수행되었다. 형용사 사전에서 추출된 어휘들에 대한 적합성 및 유사성 평가를 통해 14개의 형용사가 최종적으로 선정되었고, 이 형용사들의 유사성 점수에 대해 요인분석, 다차원 척도 분석 및 군집분석을 시행하였다. 연구 결과 생활공간음에 대한 사람들의 감성적 반응은 크게 3가지 차원, 즉 쾌-불쾌, 민감-둔감 및 지각된 크기가 추출되었고, 소음에 대해 느끼는 감성은 이들 차원 상에서 측정될 수 있는 것으로 나타났다. 이들 차원들은 서로 직선적인 관계가 있는 것으로 보인다. 즉, 소음에 대해 민감한 사람은 그 소음에 대해 불쾌하거나 짜증을 일으키기 쉽지만 소음에 대해 불쾌하거나 짜즈을 일으킨 사람이 소음에 대해 민감한 사람이라고 볼 수는 없을 것이다. 따라서 이들 차원간에 구체적인 통로분석이 이루어져야 할 것으로 보이며 이는 후속연구에서 밝혀질 것이다. 또한 실제 소음을 제시하여 각각의 소음을 평가하는 경험적 연구도 수행될 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제45권1호
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• pp.94-104
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• 2017

최근 대체 의학에 대한 관심과 함께 일상적인 공간과 활동을 통한 건강증진에 많은 관심이 일고 있다. 이에 본 연구는 치유환경에 대한 물리적 공간의 효용가치와 구체적인 공간 유형별 차이에 관해 다룸으로 근거중심디자인 관점에서 조경계획 및 설계단계에 유용한 결과를 도출하고자 한다. 이를 위해서 인위적으로 조성된 조경공간의 치유효과가 얼마나 있는지에 대한 평가가 요구되며, 구체적인 공간에 대한 평가가 요구된다. 본 연구는 청계천 1.5km 구간을 대상으로 주의회복 효과와 공간 유형에 대해 논하고자 한다. 연구 방법으로는 공간에 대한 해석과 주의회복환경 정도를 묻기 위한 회복환경 지각척도를 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 청계천 조사 구간의 평균 회복환경지각척도는 6.12로 도출되었다. 이는 선행 연구를 기준으로 옥상 정원이나 언덕 그리고 정원에 비해서는 높은 수치이고, 자연호수가 주는 주의회복효용 정도와 유사한 값을 보였다. 둘째, 공간 유형에 따른 차이를 확인하기 위해 각 5개 공간 유형별로 ANOVA 분석을 실시하였는데, 그 결과로 안쪽 경계부 공간 유형이 치유효과가 높게 나타났다. 이상의 결과는 조경공간의 치유효과에 대한 근거자료가 되며, 세부 공간 유형 설계 시 치유공간 설계에 참고가 될 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.83-93
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• 2017

k (${\geq}2$) 그룹의 p-차원 데이터의 시각화에서 가장 전형적인 방법은 Fisher의 정준판별분석(canonical discriminant analysis; CDA)이다. CDA는 마할라노비스 공간에서 k개 그룹 중심을 근사하게 통과하는 저차원 부공간에 관측점들을 사영한다. 본 논문은 척도화 유클리드 공간에서 다그룹 다차원 데이터를 시각화하는 방법을 제안하는데, 저차원 부공간의 제1축(또는 제1축과 제2축)은 그룹 중심들의 최대변별(maximum discrimination)에서 찾고 부공간의 제2축(또는 제3축)은 관측개체들의 최대산포(maximum dispersion)에서 찾는다. 이러한 혼종방법(hybrid method)은 2-그룹 다차원 자료의 시각화에서 특히 유용하다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2000년도 제11회 정기총회 및 00년 동계학술발표회 논문집
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• pp.154-155
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• 2000

인간이 인지하는 디스플레이 화질은 디스플레이 및 시각계의 시간적·공간적 특성에 의해 결정되어진다고 한다. 이때, 시각계의 공간 특성은 공간적 콘트라스트 감도 함수(Spatial Contrast Sensitivity Function, 공간적 CSF, 이하 CSF로 표기)로 나타낼 수 있다. 일반적으로 디스플레이를 이용한 휘도 격자의 CSF는 휘도 및 시청 거리(디스플레이와 피험자간 거리)에 의한 영향을 받는다. 본 논문의 목적은 이러한 CSF의 기본 특성에 대해 검토하고, 향후 이를 디스플레이의 화질평가 척도에 이용하는 것에 있다. (중략)

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.121-126
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• 1999

본 연구는 생활 소음이 유발하는 유해성을 객관적으로 평가할 수 있는 감성 척도를 개발하고, 그 척도를 이용하여 생활 소음과 소음에 대한 감성간 관계를 반영하는 감성 지수를 도출하고자 수행되었다. 먼저 소음에 대한 주관적 느낌을 잘 기술해주는 27 개의 형용사를 선정한 뒤, 세 가지의 실제 주거 소음을 들려주며 소음에 대한 감성을 27 개의 형용사에 대해 평가하게 하였다. 이 결과에 대한 요인분석을 실시하여 '지배성', '쾌/불쾌', '각성' 차원의 세 개 차원으로 구성되는 14 개의 최종적 소음 감성 척도를 개발하였다. 다음으로 실제 주거 생활에서 소음과 감성간 관계를 알아보기 위해 실제로 4 가지의 주거 소음을 들으면서 인지적 과제를 수행하게 하여 소음에 대한 느낌을 소음 감성 척도상에 평가하게 하는 실험을 실시하였다. 이 결과 소음의 크기가 증가할수록 소음에 대한 감성이 부정적으로 나타나는 직선적 관계가 얻어졌고. 이를 기초로 일차 방정식 형태의 소음-감성 지수를 도출하였다.

• 정보관리학회지
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• 제29권2호
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• pp.45-70
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• 2012

개체들 사이의 관계를 저차원 공간에 매핑하는 다차원척도법을 수행하기 위한 다양한 방법과 알고리즘이 개발되어왔다. 그러나 PROXSCAL이나 ALSCAL과 같은 기존의 기법들은 50개 이상의 개체를 포함하는 데이터 집합을 대상으로 개체 간의 관계와 군집 구조를 시각화하는데 있어서 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 군집 지향 척도법 CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing)은 기존 방법과 달리 입력되는 데이터의 군집 구조를 고려하도록 고안되었다. 50명의 저자동시인용 데이터와 85개 단어의 동시출현 데이터에 대해서 적용해본 결과 제안한 CLUSCAL 기법은 군집 구조를 잘 식별할 수 있는 MDS 지도를 생성하는 유용한 기법임이 확인되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.157-164
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• 2015

본 논문은 융복합을 위한 범주형 데이터의 부공간에 의한 군집화에 대해서 다룬다. 범주형 데이터는 수치형 데이터에만 국한되지 않기 때문에 기존의 범주형 데이터들의 평가척도들은 순서화(ordering)의 부재와 데이터의 고차원성과 희소성으로 인하여 한계를 가지기 마련이다. 따라서 각각의 군집에 존재하는 범주형 속성들의 상호 유사도을 보다 근접하게 측정할 수 있는 조건부 엔트로피 척도를 제안한다. 또한 군집의 최적화를 위하여 군집내의 발산을 최소화하고, 군집간의 독립성을 향상시킬 수 있는 새로운 목적함수를 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 4개의 알고리즘과 비교검증하기 위하여 5가지의 데이터에 대하여 실험을 수행하였다. 비교검증을 위한 평가척도는 정확도, f-척도와 적응된 Rand 색인이다. 실험을 통하여 제안된 방법이 평가척도에 의한 결과에서 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보였다.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.73-82
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• 2011

최근, 지적도 이용에 대한 요구사항이 공공기관과 민간부문에서 높아지고 있는 추세이다. 지적도를 웹 환경 또는 모바일 환경에서 활용하기 위해서는 원 지도자료를 임의 단계의 축척 별로 압축해 놓은 다축척 공간표현 데이터베이스로 구축되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존의 연속지적도를 다축척 공간표현 데이터베이스로 구축하는데 있어서 지형도와의 중첩과 폴리곤 지도 일반화 기법을 적용하는 방안에 대해서 제안하였다. 이 과정은 크게 지형도 네트워크 데이터 재구조화, 네트워크 위계에 따른 필지경계선 병합, 선형 단순화 기법 적용의 세 단계로 이루어져 있다. 본 연구에서 제안된 일반화 기법을 수원지역의 연속지적도에 적용한 결과, 1:5,000, 1:20,000, 1:100,000 세 축척의 연속지적도로 각각 일반화 되었으며, 데이터 압축률은 각각 15%, 8%, 1% 수준으로 나타났다.