컴퓨터 비전에서 영상 매칭 기술은 다양한 분야에 응용될 수 있는 기초적인 기술 중에 하나이다. 강인한 영상 매칭을 위해서는 정확하고 독특한 특징점을 검출하는 과정이 중요하다. 기존의 SIFT나 SURF 등 영상 매칭 알고리즘은 등방성 가우시안 필터링을 사용한 스케일 공간을 생성하여 특징점을 검출한다. 이러한 기존의 특징점 검출 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 모호하게 만들어 정확한 특징점 검출을 어렵게 만들고 영상 매칭의 성능을 떨어뜨리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘의 강인한 특징점 검출을 위하여 양방향 필터링을 사용하여 스케일 공간 생성을 제안한다. 이러한 스케일 공간 생성 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 보존해 줌으로서 강인한 특징점 검출을 가능하게 하여 영상 매칭 성능을 향상시킨다. 특히 왜곡이 존재하는 영상들의 매칭에서 제안하는 특징점 검출 방법이 적용된 SIFT 알고리즘은 기존의 SIFT 알고리즘보다 우수한 영상 매칭 결과를 보여준다.
본 연구는 한국 주택정치에서의 '지리적 스케일의 사회적 정치적 구성(social and political construction of geographical scale)'을 분석하였다. 최근 미국 및 유럽에서 도시지리학을 포함한 인문지리학 분야에서 관심을 끌고 있는 주제 중 하나는 '지리적 스케일의 사회적 정치적 구성(또는 생산)'이다. 이에 관한 논의의 출발점은 바로 공간적 스케일은 존재론적으로 미리 주어지거나 고정되어 있다기 보다는 사회적으로 구성되며, 정치적인 경쟁의 대상물이 될 수 있다는 인식이다. 'tm케일의 정치(politics of scale)' 또는 '지리적(공간적) 스케일의 사회적 정치적 구성(생산)'에 관한 기존의 연구들은 사회운동(social movement)에서 서로 다른 공간적 스케일이 어떻게 활용되었으며 접목되었는지에 연구의 초점을 두었다. '스케일의 정치' 관련 논문들은 사회운동에서의 스케일의 역할을 '스케일 상승(up-scaling)' 또는 '정치적 행동의 스케일(scales of activism)' 위주로 논의하였다. 반면에 풀뿌리 시민사회운동에서의 스케일의 역할 연구라는 특성으로 인해 '스케일 하강(down-scaling)' 또는 '규제의 스케일(scales of regulation)' 논의는 미약하다. 한편, '스케일의 정치' 논의는 스케일의 이용을 통한 소수정치세력 및 사회소외층의 정치적 사회적 '임파워먼트(empowerment)' 과정에 연구의 초점을 두었다. 하지만, 기존의 '스케일의 정치'와 관련해서 어떻게 스케일이(특히 '스케일 하강'이) 무특권 사회집단을 소외하고 배제시키는지에 사용될 수 있는지, 그리고 공간의 생산 및 재생산을 조절할 수 있는지에 대한 연구는 미비하다. 한국 정부는 주택시장 관리 체제 및 제도 하에서 '스케일 도약(jumping scales)' 구체적으로 '스케일 하강'을 통해 여러 지리적 스케일에서의 주택 공간 생산 및 재생산에 대한 헤게모니를 가지게 되었다. 한국 정부는 주택 개발에 대한 다스케일적(multiscalar) 정책을 사용함과 동시에 중앙 정부, 지방 자치단체, 정부 산하 주택 관련 기관, 그리고 한국 다국적 기업(재벌) 간의 다양한 스케일에서의 제도적 네트워킹을 통해 '스케일 도약' 능력을 점점 더 획득하게 되었다. 전통적으로 지리적 스케일은 분석의 공간 단위 또는 범주로 인식되어 왔다. 하지만, 지리적 스케일은 사회적 내포(social inclusion), 사회적 배제(social exclusion), 정당화(legitimation)의 수단이 될 수 있다. 사회적으로 그리고 정치적으로 연대할 또는 배제할 기관 또는 조직을 선택하는 것 자체가 조직 네트워킹시의 공간적 스케일의 선택과 범위의 결정을 수반하며, 이는 '정치의 스케일 공간성(scale spatiality politics)'과 밀접히 연관되어 있다. 다양한 형태의 '규제의 스케일'을 전개해 온 한국 정부는 정부의 주택 개발 논리의 정당화를 위해 재벌, 고소득층, 중산층을 의사결정 과정에 포함시켰으나, 국지적 스케일에서의 서민 조직들과 사회소외계층을 의사결정 과정으로부터 제외시켰다.
이미지 검색 및 매칭에 사용되는 SIFT 기법은 다양한 이미지 변화 요인들에 대하여 강인한 특성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. SIFT 기법은 기존의 픽셀 단위의 변화량에 의존한 특징점 추출 방식을 확장하여 스케일 공간에서의 변화량 분석을 통한 특징점 추출 방식을 제시하였으며, 이렇게 추출된 특징점들의 강인함은 그 동안 여러 실험을 통하여 입증되었다. 또한, 최근에는 스케일 공간 변화량 분석에 있어서 기존의 SIFT 기법을 확장하여 고차 미분 계수를 이용한 특징점 추출 방법도 소개되었다. 본 논문에서는 이러한 스케일 공간의 고차 미분에서의 정규화를 통한 보다 강인한 특징점 추출 기법을 소개하고 이러한 특징점들의 강인함을 이미지 검색 실험을 통하여 입증한다.
최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 연구는 서구 여성주의 지리학을 비롯한 일군의 비판지리학자들을 중심으로 발달해 온 스케일(scale) 논의를 재검토함으로써 기존 국내 여성운동 연구에서 나타나는 공간성에 대한 인식과 방법론적 한계를 보완하는 논의의 장을 마련해 보고자 한다. 구체적인 연구목표는 다음과 같다. 첫째, 여성운동 연구에 있어서 스케일 개념의 필요성을 환기시킨다. 페미니즘 연구에서 종종 무분별하게 양산되는 공간 메타포는 사회운동의 공간성에 대한 이해를 확장시키는 데 오히려 걸림돌이 되기도 한다. 메타포로서의 공간에 그치지 않고 사회운동에서 실제로 중요한 인식론적, 실천적 도구가 되는 공간에 대한 탐색을 심화시키기 위해 본 연구는 마스턴과 브레너를 중심으로 제기된 2000년대 이후 스케일 논의의 주요 쟁점을 수용하여 이러한 논의가 여성운동 연구에 주는 시사점을 도출해 보고자 한다. 둘째, 상대적으로 덜 연구된 미시 스케일의 역할을 조명함으로써 미시와 거시가 연결된 다중스케일적 접근을 옹호하고자 한다. 여성주의의 오랜 투쟁의 대상이었던 공적/사적 분리는 위계화된 스케일 인식, 즉 거시 스케일이 더 영향력 있고 중요하다는 인식과 종종 맞닿아 있다. 그러나 여성의 영역이라고 인식되는 재생산 영역은 거시 스케일상의 생산과 정치경제와 불가분의 관련성을 지닌다. 본 연구는 공적/사적 분리와 위계화된 스케일 인식을 단번에 허무는 지점, 즉 사적인 것이 곧 공적인 것이 되고 지구적인 것이 곧 로컬한 것이 되는 지점을 파헤친다. 이를 위해 한미 FTA 반대운동에서 등장했던 유모차 부대의 사례를 간략히 소개함으로써 다중스케일적 접근이 한국 여성운동에 어떻게 접목될 수 있는 지를 탐색한다.
본 연구는 젠더차별적인 접근성 경험의 다양한 측면들을 규명하고자 한다. 사회적으로 구축된 성역할이 어떻게 남성과 여성간의 접근성 경험을 다르게 만드는가를 특히 자녀를 가진 맞벌이부부의 비교를 통해 다루었다. 미국 Portland 지역의 개인통행데이터 및 시간지리학에 토대를 둔 시 공간 접근성의 GIS기반 지오컴퓨테이션 결과를 이용해 경험적 분석을 수행하였다. 첫째, 성평등적인 사회로 변하고 있다는 일반적 기대와는 달리 가정 내 성별 분업은 여전히 지속되고 있음을 알 수 있었다. 다음으로는 성역할이 여성과 남성의 접근성 경험을 차별적으로 구조화하는 방식과 그러한 접근성 경험이 다시 젠더화된 공간성의 형태를 띠게 되는 방식에 대해 살펴보았다. 젠더화된 공간성, 특히, 집-중심적이고 공간적으로 제한적인 여성의 특징을 활동공간 및 접근성공간의 측면에서 분석하고, 그 양자간의 관계에 대해서도 살펴보았다. 남성 배우자보다 많은 가사 부담과, 더 중요하게는, 퇴근 후 탁아시설/학교에 가서 자녀를 데려오는 행위의 시간적 제약이 여성의 가능한 활동공간을 보다 집 근처로 제한하고 있음을 알 수 있다. 접근성 공간의 시공간적 맥락 분석은 젠더화된 공간성을 잘 드러내주고 있다. 그러나 본 연구는 행위결과는 개인이 직면하고 있는 제약들에 대한 명확한 인식 속에서 이해되어야 한다는 점을 지적하고자 한다. 실현된 활동공간은 제약의 산물일 수도 있지만, 또한 선택의 결과물일 수도 있기 때문이다. 행위결과를 제약수준의 직접적인 표현으로 취급해서는 안 된다. 행위결과가 제약수준을 그대로 반영한다는 기대나, 발현된 결과로부터 제약수준을 그대로 유추해낼 수 있다는 가정은 문제가 있다.공간의 생산 및 재생산을 조절할 수 있는지에 대한 연구는 미비하다. 한국 정부는 주택시장 관리 체제 및 제도 하에서 '스케일 도약(jumping scales)' 구체적으로 '스케일 하강'을 통해 여러 지리적 스케일에서의 주택 공간 생산 및 재생산에 대한 헤게모니를 가지게 되었다. 한국 정부는 주택 개발에 대한 다스케일적(multiscalar) 정책을 사용함과 동시에 중앙 정부, 지방 자치단체, 정부 산하 주택 관련 기관, 그리고 한국 다국적 기업(재벌) 간의 다양한 스케일에서의 제도적 네트워킹을 통해 '스케일 도약' 능력을 점점 더 획득하게 되었다. 전통적으로 지리적 스케일은 분석의 공간 단위 또는 범주로 인식되어 왔다. 하지만, 지리적 스케일은 사회적 내포(social inclusion), 사회적 배제(social exclusion), 정당화(legitimation)의 수단이 될 수 있다. 사회적으로 그리고 정치적으로 연대할 또는 배제할 기관 또는 조직을 선택하는 것 자체가 조직 네트워킹시의 공간적 스케일의 선택과 범위의 결정을 수반하며, 이는 '정치의 스케일 공간성(scale spatiality politics)'과 밀접히 연관되어 있다. 다양한 형태의 '규제의 스케일'을 전개해 온 한국 정부는 정부의 주택 개발 논리의 정당화를 위해 재벌, 고소득층, 중산층을 의사결정 과정에 포함시켰으나, 국지적 스케일에서의 서민 조직들과 사회소외계층을 의사결정 과정으로부터 제외시켰다.위축 등, 전형적인 세포예정사의 특성을 나타내고 있었다. 세포의 괴사도 일부 확인되었으나 그다지 현저하지 않았으며, apoptotic body와 함께 대식세포가 산재되어 있었다. 방사선(X-선)
본 논문에서는 스케일러블 멀티미디어 콘텐츠에 대한 조건적 접근제어가 가능한 암호화 방법을 제안한다. 현재 표준화가 진행중인 스케일러블 비디오 코딩방법인 JSVM(Joint Scalable Video Model)은 부호화한 동영상에 대해 공간, 시간, 품질의 스케일러빌리티(Scalability)를 지원하는데, 각 스케일러 빌리티를 고려한 조건적인 접근제어기술은 스케일러빌리티에 따라 사용자를 제한해야 하는 경우를 위해 필수적인 기술이다. 제안하는 방법은 공간, 시간, 품질의 세가지 스케일러빌리티를 지원하도록 부호화(Encoding)후 구성되는 NAL(Network Abstract Layer)을 지원하는 스케일러빌리티에 따라 구분하고, 구분된 NAL 의 종류에 따라 암호화 key 를 다르게 제공하는 방법을 통해 사용자의 접근제어 수준에 맞게 암호화 key 를 조합하는 방법을 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 JSVM 에서 공간, 시간, 품질의 스케일러빌리티가 보장되고, 이때 생성되는 Key 의 조합으로 조건적 접근제어(Conditional access control)가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 스케일 영상 공간에서 특징점 검출을 위해 수행되는 반복적인 과정을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 원 영상으로부터 특징점을 검출하고, 클러스터 필터를 이용하여 유효한 특징점을 선별하고, 특징점 클러스터를 생성한다. 그리고 특징점 클러스터의 방향 각도를 이용하여 참조 객체를 선별하고, 분산 거리 비율을 이용하여 원 영상의 스케일을 예측한다. 예측한 스케일에 따라 참조 영상의 스케일을 변환하고, 변환된 참조 영상에 대해 특징점 검출을 적용한다. 실험 결과 제안한 방법은 다중 스케일 영상을 사용하는 SIFT 방법 및 Scaled ORB 방법에 비해 특징점 검출 시간이 각각 75% 및 71% 향상됨을 알 수 있었다.
최근 기존의 영상 압축 파이프라인 대신 신경망의 종단 간 학습을 통해 압축을 수행하는 알고리즘의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 종단 간 학습 기반 공간적 스케일러블 압축 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 본 논문은 신경망의 각 계층에서 하위 계층의 학습된 특징 (feature)을 융합하여 상위 계층으로 전달하는 다중 스케일 특징 융합 (multi-scale feature fusion) 모듈을 도입해 상위 계층이 더욱 풍부한 특징 정보를 학습하고 계층 사이의 특징 중복성을 더욱 잘 제거할 수 있도록 한다. 기존 방법 대비 향상 계층(enhancement layer)에서 1.37%의 BD-rate가 향상된 결과를 볼 수 있다.
포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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