공간 상호작용의 복잡성, 공간적 재현과 모델링의 필요성에 의해서 공간 상호작용 데이터의 합역이 불가피하다. 이러한 상황에서 본 연구의 목적은 공간 상호작용 데이터를 스케일을 달리하여 합역하거나 혹은 동일 스케일에서 합역 방식을 달리하여 합역하였을 때, 공간 상호작용 모델의 결과가 어떻게 달라지는지 평가하는 것이다. 공간 상호작용 데이터의 합역은 공간단위 수정가능성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem: MAUP)를 야기한다. 공간 상호작용 데이터의 합역을 위하여 무작위로 구역 시드를 선정한 후 인접한 공간단위를 할당하는 방법, 구역 시드와 공간단위 사이의 연구 가중 거리를 최소화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최대화하는 방법, 구역 내 상호작용 비율을 최소화하는 방법을 사용하였다. MAUP의 영향을 평가하기 위한 공간 상호작용 모텔로 기원지-목적지 제약 포아송 회귀 모델을 이용하였다. 분석 결과는 모델 잔차의 공간적 특성뿐만 아니라 파라미터 추정값, 적합도 등이 MAUP의 영향을 받는다는 것을 보여주었다. 모델은 합역 방식 보다는 합역 수준에 더 민감하게 반응하였고, 모델에 대한 스케일 효과는 구획 방식에 따라 상이하게 나타났다.
이 논문은 초국가적 이주와 정착의 과정을 설명하는 기존의 사회과학적 논의들이 공간적 관점의 결여로 인해 초국가적 이주와 정착의 구체적 과정을 이해하고 설명하는데 한계를 지니고 있음을 지적하면서, 공간적 관점과 지리적 인식론이 초국가적 이주와 정착의 과정을 이해함에 있어 매우 중요하다는 점을 강조하는 것을 목적으로 한다. 특히, 초국가적 이주와 정착의 과정은 단순히 지구적 차원에서 이루어지는 자본주의치 재구조화나 경제적 필요에 의한 결과로 나타나는 것도 아니고, 탈영역화된 국제적 사회네트워크를 통해서만 일어나는 것으로 볼 수도 없으며, 국가 단위의 정치, 사회, 역사적 조건에 의해 형성된 이주 체제를 통해 이루어지는 것으로 인식할 수도 없음을 강조한다. 대안적으로 본 논문은 초국가적 이주와 정착의 과정은 초국가적 이주자들의 공간적 정착과 이 과정에서 작동하는 장소, 영역, 스케일, 네트워크의 사회-공간적 차원의 작동에 대한 이해를 바탕으로 하는 다문화 공간에 대한 개념화를 통해 더 진전될 수 있음을 주장한다.
스케일러블 비디오 코딩은 레이어간 예측 기능을 이용하여 시뮬케스트 코딩에 비해 코딩 효율을 높인다. 하지만 스케일러블 비디오 코딩의 레이어간 예측으로는, 인트라 픽셀(inta pixel). 모션 정보(motion vector information), 레지듀얼(residual)등의 예측이 수행되는데, 이는 많은 계산 시간을 소요하게 되며, 시뮬케스트에 비해 코딩 시간이 증가하게 된다. 특히 인코더의 경우, 가장 최적의 모드를 선택하기 위하여, 기존 H.264 AVC에서 사용하는 예측을 수행한 뒤, 부가적으로 스케일러블 비디오 코딩의 레이어간 예측을 수행하기 때문에, 하나의 영상이 많은 레이어를 포함할수록 인코딩에 의한 계산부하가 매우 증가하게 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해, 멀티 코어 이용하여 레이어별로 병렬처리가 가능하도록 하는 스케일러블 비디오 인코더의 구조를 제안한다. 이로써 하나의 영상이 포함하는 레이어의 수가 증가함에 따라 발생하는 인코딩 계산 부하를 줄이도록 하였다. 그리하여 본 논문에서 제안하는 구조를 적용하였을 때, 2개의 공간영역으로의 스케일러빌리티를 가지는 영상들에 대해서는 평균 24.8%의 속도가 향상되었고, 1개의 공간영역과 1개의 화질 영역으로의 스케일러빌리티를 가지는 영상들에 대해서는 평균 82%의 속도 향상을 보였다.
유비쿼터스 환경에서의 비디오 적응 변환을 위하여 현재 MPEG-4 AVC/SE SVC에서는 공간적, 시간적, 품질적 스케일러빌리티를 지원하고 있다. 이러한 스케일러빌리티의 변환은 가변적인 대역폭을 가지는 네트워크 특성에 따라 실시간으로 이루어져야 한다. 그러나 현재의 SVC에서는 품질적 스케일러빌리티에 대해서는 실시간으로 스케일러빌리티를 변환할 수 잇지만 공간적, 시간적 스케일러빌리티에 대해서는 이를 제대로 지원할 수 없다. 이에 본 논문에서는 이와 관련된 문제점들을 자세히 알아보고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 부호시에는 주기적으로 IDR NAL을 삽입하였다. 추출시에는 실시간 추출에 필요한 정보들을 미리 분석한 후 실제 추출시에 활용하여 실시간 추출을 가능하도록 하였다. 마지막으로 복호시에는 실시간 스케일러빌리티를 지원할 수 있는 프로세스를 정의하였다. 이를 JSVM4.0에 구현하였고 주어진 네트워크 대역폭에 스케일러빌리티를 통하여 적응된 비트스트림의 비트레이트, PSNR, 스케일러빌리티를 측정하여 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
공시지가제 및 주택가격 공시제는 토지나 주택 거래를 위한 지가 정보나 국세 및 지방세의 과세를 위한 기초자료로 폭넓게 활용되고 있지만, 실제 시장에서는 공시가에 비해 낮은 현실화율을 보이고 있다. 본 연구는 이러한 개별공시지가와 주택실거래가 사이의 공간적 불일치에 주목하고 있으며, 특히 개별 공시가격 산정에 적용될 수 있는 임의적 공간 단위의 효과에 초점을 맞추어 다음 두 가지를 살펴보고 있다. 첫째, 개별공시지가, 주택실거래가, 그리고 이들의 가격 차이에 대한 공간적 분포를 집계구 단위를 기반으로 살펴본다. 둘째, 표준지나 표준주택에 대한 가격 산정, 나아가 개별공시지가나 주택가격에 대한 비준표 적용에 영향을 미칠 수 있는 공간 단위 임의성 문제(MAUP)의 스케일 효과를 탐색한다. 서울시를 대상으로 GIS와 통계 소프트웨어를 이용하여 분석하였고, 그 결과 주택실거래가가 개별공시지가에 비해 높은 일부 군집 지역들을 상세한 수준에서 발견할 수 있었으며, 상이한 공간 스케일에 따라 개별공시지가에 대한 지역 특성 변수들의 통계적 결과가 다르게 나타나고 있음을 실증적으로 확인하였다.
1960~70년대 한국의 산업화와 경제성장을 설명하는 대표적인 프레임은 발전국가론이었다. 그러나 발전국가론의 방법론적 국가주의는 국가의 관계론적 속성을 간과했고, 실제 국가과정에서 나타나는 다중스케일의 전략관계를 주변화했다. 우리는 발전국가를 통해 개발연대의 산업화를 사유하는 방식에 익숙해졌고, 그것을 자명하게 받아들이기도 했다. 이 글의 목적은 이러한 국가중심적 사유를 문제시하고, 그것이 주변화시킨 다중스케일의 전략관계를 복원해 우리가 자명하게 받아들인 산업화의 경로를 재구성하는 데 있다. 본 연구에서는 이를 위해 개발연대의 대표 산업공간인 울산공업단지를 분석한다. 구체적으로는 해방 이후 지속적으로 추진되었던 울산정유공장 건설 프로젝트를 초점에 두고, 15년 남짓한 시간 동안 이 사업에 연결되었던 다양한 스케일의 전략관계를 검토한다. 이를 통해 본 연구에서는 Van Fleet 같은 냉전 네트워크의 결절이나, 남궁연 등의 다중 스케일 행위자가 당대에 국가 간 관계나 글로벌 스케일의 사회관계를 울산이라는 특정 공간에 결속시키는 과정에 주목한다. 본 연구에서는 울산 정유공장이, 다중스케일의 경관들이 울산에 중첩해 만든 역사적 산물이란 점을 밝힘으로써, 방법론적 국가주의가 놓친 사회공간의 전략관계를 다중스케일의 시각에서 재구성할 것을 제안한다.
수공구조물을 설계하기 위해서는 설계수문량을 빈도해석을 통해 산정할 수 있다. 빈도해석 중 지점빈도해석을 보완한 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 군집분석을 통한 지역구분이 무엇보다 중요하다. 또한 스케일 성질(scaling property)은 강우의 시 공간적 특성을 지속기간별 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 방법이다. 따라서 스케일 성질을 통해 군집된 지역에서의 강우자료에 적용하여 스케일 인자(scaling exponent)를 추정한 후 수문학적 동질성을 통계적 특성으로 설명하고자 한다. 본 연구를 수행하기에 앞서 군집 분석은 4개의 군집방법(평균연결법, Ward방법, Two-Step방법, K-means방법)을 적용하였고, 한강유역에 위치한 104개의 강우지점은 4개의 지역으로 구분하는 것이 적절하다고 판단되어 비계층적 방법인 k-means방법을 이용하여 지역을 구분하였다. 본 연구에서는 군집된 결과를 바탕으로 4개의 지역으로 구분된 지역에 포함된 강우지점을 대상으로 스케일 인자를 추정하고 수문학적 동질성을 통계적 방법으로 제시하고자 한다.
일반적으로 공간 벡터 데이타는 래스터 데이타에 비해 많은 정보를 포함하고 있으므로, 좀 더 융통적이고 효율적으로 데이타에 대한 처리가 가능하다. 그러나 인터넷을 통한 공간 벡터 데이타의 조작 시 해결해야 할 문제로 좁은 대역폭을 갖는 인터넷에서 크기가 크고 복잡한 벡터 데이타를 어떻게 효율적으로 전송하는가 라는 문제이다. 본 논문은 좁은 대역폭을 갖는 인터넷을 통한 공간 벡터 데이타를 효율적으로 전송하기 위한 새로운 전송 기법인 스케일에 기반한 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법의 아이디어는 보여질수 있는 것만을 전송하는 것이다. 특정 스케일에서 일부 피쳐만이 사용자에게 보여지므로, 자연히 스케일은 공간 피쳐와 연관된 요소이다. 제안된 기법은 웨이블릿에 기반한 지도 일반화 알고리즘을 통해 공간 객체 중에서 출력되는 스케일에 따라 보여질 필요가 없는 피쳐들을 필터링하고, 보여지는 피쳐만을 최종적으로 전송한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안된 기법을 사용하는 경우, 개개의 공간 연산들에 대한 응답 시간이 대체적으로 향상됨을 보인다.
Lane marking detection based on a mono camera sensor provides a low cost solution to both ITS (intelligent transportation systems) and DAS (driver assistant systems). A number of methods and implementations have been reported in the literature. However, reliable detection is still an issue. Traditional approaches are mostly based on statistics or Hough transforms. However, the former approaches usually include many irrelevant detection areas, and the latter are not practical because actual lanes are not usually suitable for the approximation with linear or polynomial equations. In this paper, we focus on increasing the reliability of detection by reducing the detection of irrelevant areas while improving the detection of actual lane marking areas, which is usually a tradeoff for most conventional approaches. We use scale-space for that. Through experiments with real images obtained from various environments, we could achieve a significant improvement over traditional approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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