본 연구에서는 모자이크 영상에 대하여 정량적인 품질평가지수에 대한 적용 가능성을 제시하였다. 우선, 영상 품질평가를 위해 접합영상의 접합선을 이용한 연속성 평가와 색상을 이용한 유사성(similarity) 및 대비(contrast)를 이용하여 품질평가지수를 산정하였다. 선정된 품질평가 항목을 기반으로 최종적인 품질평가지수를 산정하여 실험자에 의한 주관적 평가와의 비교, 검증을 수행하였다. 그 결과 정량적 품질평가지수가 주관적 평가지수와 유사한 결과를 나타냄으로써 제시한 영상 품질평가지수를 이용하여 제작된 모자이크 영상에 대한 정량적이고 객관적인 모자이크 영상의 품질평가가 가능하다는 것을 보여주었다.
사람들은 대부분의 시간을 집이나 직장에서 보내게 된다. 그러므로 집과 사무실은 삶에 있어서 가장 중요한 두 개의 공간인 것이다. 인간공학적으로 디자인된 사무실은 그곳에서 일하는 사람들의 신체적, 사회적 요구에 부합하게되어 작업능률과 만족감을 향상시키며, 스트레스를 조절하고, 건강과 안전을 위협하는 요소를 최소화한다. 특히 많은 책임과 권한을 가진 사장들에게 있어서 인간공학적으로 디자인된 환경은 필수적인 요건이 될 것이다. 본 연구는 사례조사법을 이용하여 미국 Lowa주 주도인 Des Moines에 사무실을 갖고있는 10개 보험회사 사장들을 대상으로 설문지와 관찰조사 및 실내공간 스케치를 이용하였다. 대부분의 사무실은 직접적으로 일과 관련된 디자인 부분만 강조되어 있었으며 그들의 많은 시간이 읽기와 쓰기등 시각적인 일에 쓰여지고 있음에도 불구하고 조명, 특히 국부조명은 거의 고려되어 있지 않았다. 상담이나 접견과 같은 활동을 위한 가구의 선택이나 실내공간계획이 제대로 되어 있지 않았다. 사용후 평가를 실시한 결과 대부분의 대상자들은 심리적, 생물학적 요구사항들에 대해 긍정적인 평가를 하였다. 디자이너는 좀더 사용자 위주의 공간계획을 해 나가야 할 것이며 각각 다른 사무실특성, 기능, 인간관계. 특히 종업원과의 관계, 사업종류 등을 명확히 이해해야 할 것이다.
공간 색인의 하나인 그리드 파일은 공간 데이터 영역을 격자 형태의 셀로 분할하여 구성하는데 특히, 셀들의 크기가 모두 동일한 값으로 고정되어진 것을 고정 그리드(fixed grid)라고 한다. 셀들의 크기가 고정된으로 인해 샐 분할선 상에 객체가 존재하는 경우가 자주 발생하게 되고 이러한 객체들은 하나 이상의 셀에 의해 중복으로 참조된다. 중복 참조 객체는 1/10 시간을 증가시켜 질의 처리 시 성능 저하의 주요한 원인이 된다. 따라서 중복 객체를 효율적으로 처리 할 수 있는 클러스터링 알고리즘의 고안이 필요하다. 이 논문에서는 중복 참조 객체를 처리하기 위한 객체 클러스터링(Object clustering)과 셀 단위로 클러스터하기 위한 셀 클러스터링(Cell clustering) 알고리즘을 구현한다. 그리고 공간 질의 수행 시에 각 클러스터기법들에 대한 성능을 평가한다.
본 연구의 목적은 한반도 연안해역에서 적조로부터 양식장을 보호하기 위한 연안환경모니터링시스템을 구축하는데 있다. 1995년 이후 적조의 발생은 한반도 남부 연안해역에서 빈번하게 발생하고 넓게 확산되었다. 따라서 적조연구의 가장 중요한 점은 유해성적조의 발생 초기단계에 적조를 탐지하는 것이다. 지리정보시스템 기술은 적조발생의 공간적, 시간적 변화를 분석하는데 필요한 적조모니터링 시스템을 만드는데 적합하다. 유해성 적조 분석시스템 프로그램은 매일 매일의 적조 분포범위, 적조 생물 종, 적조 밀도 등을 제공해준다. 우리는 유해성 적조분석프로그램을 이용하여 적조로부터 양식장의 보호지역을 찾을 수 있다. 적조의 공간분석은 현장조사에 의한 참조자료를 바탕으로 수행되었다.
최근 공간 데이터베이스의 선택률 추정 문제에 대한 관심이 증가하면서, 데이터분포의 편중, 중복 계산, 메모리 공간 최소화등의 문제를 고려한 다양한 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들 기법들 간의 성능 분석을 통한 비교평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서, 이 논문에서는 공간 영역 객체의 범위질의에 관한 선택률 추정 기법인 Min-Skew, 웨이블릿, 누적밀도, 오일러 히스토그램을 비교 분석한다. 즉, 실제 데이터셋을 기반으로 여러 형태의 질의에 대한 성능 비교를 통해 각 기법들을 비교 평가한다. 이 연구 결과는 새로운 기법 도출에 이용될 수 있다.
본 논문은 조명 변화, 표정 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 강인하고 적은 메모리양과 계산량을 갖는 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안한다. SKKUface(Sungkyunkwan University face)라 명명한 이 방법은 먼저 훈련 영상에 PCA(principal component analysis)를 적용하여 차원을 줄일 때 구해지는 특징 벡터 공간에서 조명 변화, 얼굴 표정 변화 등에 해당되는 공간이 최대한 제외된 새로운 특징 벡터 공간을 생성한다. 이러한 특징 벡터 공간은 얼굴의 고유특징만을 주로 포함하는 벡터 공간이므로 이러한 벡터 공간에 Fisher linear discriminant를 적용하면 클래스간의 더욱 효과적인 분리가 이루어져 인식률을 획기적으로 향상시킨다. 또한, SKKUface 방법은 클래스간 분산(between-class covariance) 행렬과 클래스내 분산(within-class covariance) 행렬을 계산할 때 문제가 되는 메모리양과 계산 시간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안하여 적용하였다. 제안된 SKKUface 방법의 얼굴 인식 성능을 평가하기 위하여 YALE, SKKU, ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴 데이타베이스를 가지고 기존의 얼굴 인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, Fisherface 방법과 함께 인식률을 비교 평가하였다. 실험 결과, 제안된 SKKUface 방법이 조명 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 대해서 Eigenface 방법과 Fisherface 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 확률강우량에 대한 공간분포 추정에 있어서 공간변동성에 따른 불확실성을 평가하기 위하여 지구통계 학적 추계모의기법인 CEM과 SGS 기법을 비교하였다. CEM과 SGS를 이용한 추계모의에 있어서 공간상관구조의 재생성, 확률강우량에 대한 불확실성 평가측도로서 실현치에 대한 통계치(표준편차, 변동계수, 사분위수 범위 및 범위)의 공간분포, 유역평균강우량의 불확실성 분포의 경우 두 기법이 대체로 비슷한 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 그러나 모의 효율성 측면에서는 CEM이 SGS에 비해 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
본 논문에서느 다중-속성 데이터와 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하는 색인기법인 SJ(Spatial Join) 트리를 제안한다. 또한, 다중-속성 데이터를 다루기 위한 기존의 다양한 알고리즘들을 계산 복잡도와 I/O 연산의 복잡도와 함께 설명한다. 우리는 이 논문을 통해서 제안된 SJ 트리가 기존의 데이터베이스 시스템에서 색인 기법으로 많이 사용되는 B-트리를 일반화한 것이라는 것을 보여준다. 이것은 SJ 트리가 기존의 대부분의 B-트리를 이용하는 저장구조에 쉽게 구현될 수 있다는 것을 의미한다. 공간 출력을 갖는 공간 조인 연산은 R-트리, B-트리, K-D-B 트리, SJ 트리에 대해서 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 제안된 SJ 트리가 점 데이터를 갖는 공간 조인 연산에 대해서 다른 색인 기법들보다 상대적으로 우수한 결과를 보여준다.
태그는 위치정보가 없기 때문에 리더의 식별자를 위치정보로 사용하지만 비연속적인 심볼형 정보이다. 따라서 태그 이동 궤적간의 근접성을 정의하는 것이 어려우며 사용자 질의 처리시 비효율적이다. 본 논문에서는 태그 위치를 표현하기 위하여 인식공간을 정의하고 인식공간 근접성을 제안한다. 인식공간 근접성은 정적 인식공간 근접성과 동적 인식공간 근접성으로 구성되며 이를 이용하여 태그 궤적 간의 근접성을 측정하고 효율적인 색인을 구축할 수 있다. 제안한 태그 이동 궤적 근접성 함수를 평가하기 위해 태그 색인 기법인 IR-tree와 이동체 색인 기법인 $R^*$-tree를 대상으로 성능평가 실험을 수행하였다.
충주댐 유역의 미계측유역을 대상으로 공간분포를 고려한 저류함수법 기반의 유출자료를 활용하여 지역최대홍수량의 추정 가능성을 평가하였다. 유출자료의 공간확장 가능성을 보기위해 2008년부터 2017년까지의 홍수 사상 중에 8개를 선정하였으며, 적절한 비교와 NSE 검증을 위해 충주댐, 영월1, 영춘 수위관측소를 검정지점으로 지정하였다. 또한, 선정한 사상 8개의 계측유역 유출자료를 바탕으로 공간확장방법을 활용하여 미계측유역의 유출자료를 생성하였다. 생성한 유출자료로 충주댐 유역의 홍수 사상과 지역최대홍수량(QRMF) 사이의 상관관계를 분석하여 지역최대홍수량의 발생 가능성과 충주댐 유역의 K값을 추정하였다. NSE 검증결과 유역출구지점인 충주댐에서 0.53으로 만족하여 유출자료 공간확장방법을 활용한 모의유출자료 산정은 적절한 것으로 나타났으며, 모의유출자료의 특성이 실제 유역의 특성과 유사한 것으로 나타났다. 생성한 유출자료와 지역최대 홍수량($Q_{RMF}$)에 대해 피어슨 상관계수와 RMSE를 활용하여 평가한 결과 서로 매우 높은 상관관계를 나타냈으며(Pearson's r> 0.9), 홍수량 산정방법에 있어서 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)를 사용하여 산정하는 것이 바람직한 것으로 나타났다(RMSE=1.94). 또한, 충주댐 유역에 대한 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)의 K값은 5.298로 산출되었으며, 산출한 K값으로 전체적인 충주댐 유역의 최대홍수량뿐만 아니라 면적이 비교적 작은 소유역의 최대홍수량도 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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