• 한국조경학회지
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• 제52권1호
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• pp.1-16
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• 2024

앨빈토플러는 미래사회가 속도를 맞추는 동시화가 중요하다고 언급하면서 시간의 편차가 사회 발전을 저해할 수 있다고 했다. 우리는 언택트라는 뉴노멀 시대를 겪으면서 비대면 접촉의 증가와 디지털 전환 가속화를 경험했다. 이러한 빠른 변화 속에서 공간에도 동시화 즉 변화의 필요성을 견지해볼 수 있다. 이에 사람들이 어떤 정주지를 만들고 선택하는지에 대해서 연구해 보고자 한다. 이를 간접적으로 나마 알아볼 수 있는 대상으로 메타버스를 살펴보았다. 메타버스 공간 형태와 관련된 자료를 수집하기 위해 "동물의 숲"이라는 콘텐츠를 활용했다. 표본추출은 비확률적 표본추출 중 판단추출 방법을 활용하여 게임의 진행에 따른 차이를 완화하였다. 수집한 자료들을 평면 형태와 입지 형태에 따라 분류하고, 기술 통계를 통해 간략하게 정리했다. 각 시설들을 용도별로 매칭한 후 군집별로 좌표를 설정하여 목록화하여 데이터를 구축했다. 이 데이터를 군집별로 좌표평면상에 그래픽으로 나타내어 해석하고, 유클리디안 분석을 실시해 군집별 관계와 거주지 선택에 관해 유클리디안 행렬로 분석했다. 분석결과 유사 기능을 근접배치해 효율성을 추구하는 것으로 해석할 수 있었으며, 그럼에도 불구하고 거주지 선택에 있어서는 효율성이나 편리함이 아닌 주민들과의 인접 배치를 통해 커뮤니티를 이루고자 하는 것으로 해석되었다. 메타버스와 현실세계의 다름으로 인해 이를 현실과 동일시하기에는 한계가 있을 것으로 예상한다. 그러나 현실의 제약에서 멀어진 사람들이 가상세계에 표출한 공간을 통해 우리가 인지하지 못함으로 인해 명시하지 못한 바람을 간접적으로 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권4호
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• pp.41-54
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• 2002

본 논문에서는 등가회로를 이용하여 브래그 반사층형 FBAR (Film Bulk Acoustic Wave Resonator) 와 membrane 형 FBAR 그리고 상 하부 전극이 공기와 접하는 이상적인 FBAR 의 특성을 서로 비교함으로서 브래그 반사층과 membrane 이 공진 특성에 미치는 영향을 분석하였다. 압전층으로는 ZnO, membrane 층과 낮은 음향적인 임피던스 반사층은 SiO₂, 높은 음향적인 임피던스 반사층으로는 W, 전극층으로는 Al를 가정하였고 각 층은 탄성파 전달 손실을 가정하였다. 1-port 의 등가회로를 ABCD 파라미터를 추출할 수 있는 단순화된 등가회로로 변환하여 ABCD 파라미터를 추출하여 입력임피던스를 계산하였다. 필터 설계에서는 구하여진 파라미터를 산란행렬로 변환하여 필터의 대역폭 및 삽입손실을 구하였다. 전극층, 반사층, membrane 층의 두께 변화에 의한 공진주파수의 변화는 membrane 층과 전극 바로 아래의 반사층의 두께 변화가 가장 큰 영향을 미친다는 결과를 확인하였다. 반사층 구조에서 반사층수에 따른 공진특성과 K/sub eff/와 electrical Q 의 변화에서는 반사층수가 K/sub eff/ 에는 거의 영향을 미치지 않지만 electrical Q 는 층수가 증가할수록 증가하다가 7층 이상에서 포화되었다. 또한 FBAR의 electrical Q 는 membrane 층과 반사층의 mechanical Q 에 의존함을 알 수 있었다. Ladder 필터와 SCF(Stacked Crystal Filters) 모두 공진기의 수가 증가할수록 삽입손실과 out-of-band rejection 이 증가하였고 층수가 증가할수록 삽입손실은 감소하지만 대역폭에는 거의 변화가 없었다. membrane형의 ladder 필터와 SCF 는 불효 공진 특성으로 인한 불효응답특성이 나타났다. 또한 ladder 필터는 보다 우수한 대역폭의 skirt-selectivity 특성을 나타내었으며 SCF 는 대역폭의 삽입손실 측면에서 더 우수하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권6호
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• pp.686-697
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• 2018

오늘날 원격탐지기술의 발달로 인해, 산림지역과 같이 피복 분류작업이 난해한 지역을 비롯한 광범위한 지역에서의 세밀한 변화탐지를 위한 고해상도 위성영상 취득이 가능해졌다. 하지만, 고해상도 영상에 대한 시계열분석의 과정에서 많은 양의 지상 관측 데이터가 요구된다. 본 연구에서는 토지피복도를 지상 관측데이터로 활용한 위성영상 분류 방법의 가능성을 시험하였다. 연구대상지는 강원도 원주시이며, 산림지역과 시가화지역이 공존하는 공간이다. 연구 자료는 2015년 3월에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 2017년도 토지피복도를 이용하여 분류를 시도하였다. 서포트벡터머신(SVM)과 랜덤포레스트(RF)의 두 가지 상이한 화소기반 분류기법을 적용하여 대상지에 대한 피복분류의 분류정확도를 비교 분석하였으며, SVM 분석의 경우 다수 분석(Majority analysis)을 후속 진행하였다. 분석대상은 산림식생만 포함한 지역과 연구대상지 전지역으로 구분하였고, 대상 면적이 협소한 습지는 분석과정에서 제외하였다. 분류 결과는 오차 행렬의 전체 정확도가 두 가지 분류대상에 대해 RF 기법이 SVM 기법보다 더 나은 것으로 나타났다. 산림지역만을 대상으로 한 경우, RF 기법이 SVM 기법에 비해 18.3% 높은 값을 나타낸 반면, 전체지역을 대상으로 한 경우는 둘 사이의 간격이 5.5%로 줄어들었다. SVM 기법에 다수 분석 (Majority analysis)을 추가로 실시한 경우, 1% 정도의 정확도 향상이 나타났다. RF 기법은 산림지역의 활엽수를 분석해 내는데 상당히 효과적이었지만, 다른 대상에 대해서는 SVM 기법이 더 나은 결과를 나타내었다. 본 연구는 고해상도 단일시기 영상에 대한 화소 기반의 분류기법을 시험한 것으로, 추후 시계열분석 및 객체기반 분류기법의 추가적인 적용으로 향상된 정확도와 신뢰도를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 방법론은 시공간적으로 고해상도 분석결과를 제공함으로써, 대면적의 토지계획에 유용할 것으로 기대된다.