본 연구의 목적은 정성적인 개인의 공간 행동을 파악하고 행동 원인을 유추해 볼 수 있는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 이동 객체의 단순한 기하학적인 움직임에 초점을 맞추는 것을 넘어서서, 사람과 환경 사이의 관계 변화 내지는 상호작용을 파악하여 이동 객체의 행동 특성을 분석할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 특히, 본 연구에서는 특정 지역의 경계 근처에서의 이동 객체의 움직임에 중점을 두고 분석하였다. 이동 객체의 영향력 범위를 적용하는 새로운 접근 방법을 이용하여 정성적인 개인 공간행위 특성을 파악하였다. 본 연구에서는, 이러한 객체를 시공간적으로 확장된 점(STEP)이라 명명하였으며, 그 영향력 범위를 그 객체의 위치와 함께 잠재적 사건이나 주변과의 상호작용이 가능한 구역으로 정의한다. STEP과 특정공간간의 관계 정량화를 위해, 위상 데이터 모델을 기반으로 2차원 공간에서의 특정 영역과 STEP 사이의 위상 관계를 나타내는 12 교차점 모델이 이용되었다. 이 연구에서는 이러한 STEP 개념의 관점에서, GPS추적 데이터를 이용한 프로토타입 응용 분석결과가 제공되었다.
시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.
지금까지 지리 데이터를 다루는 다양한 시스템들은 서로 독립적으로 개발되어 왔다. 최근에는 이러한 시스템에 분산되어 있는 방대한 양의 데이터에 대한 상호 운용성이 요구되고 있으며 이를 지원하기 위해 개방형 GIS 명세서의 2 차원 공간 모델을 확장한 3 차원 시공간 데이터 모델을 제안하였다. 또한 제안된 모델을 컴포넌트 형태로 제공함으로써 컴포넌트의 장점인 확장성과 재사용성을 그대로 수용하였다. 특히 제안된 모텔에서의 이동 객체는 이력 객체와 동일한 자료 구조로 저장되므로, 이동 객체의 경우 시간에 따른 연속적인 데이터의 변화를 표현하기 위해 각 버전간의 관계에 대한 정의가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 3 차원 시공간 상에서 이동 객체를 이동 점 계열의 객체와 이동 영역 계열의 객체로 나누어 논의하고, 이동 객체의 시간적 특성과 공간적 특성에 따른 변화를 효율적으로 표현하기 위한 내부 구조를 설계하였다.
동작인식 연구에서 비디오를 표현하는 시공간 부분 특징이 모델 없는 상향식 방식의 주요 주제가 되면서 동작 특징을 검출하고 표현하는 방법이 여러 연구를 통해 다양하게 제안되고 있다. 그 중에서 BoF(bag of features)방식은 가장 일관성 있는 인식 결과를 보여주고 있다. 비디오의 동작을 BoF로 나타내기 위해서는 어떻게 동작의 역동적 정보를 표현할 것인가가 가장 중요한 부분이다. 그래서 기존 연구에서는 비디오를 시공간 볼륨으로 간주하고 3D 동작 특징점 주변의 볼륨 패치를 복잡하게 설명하는 것이 가장 일반적인 방법이다. 본 연구에서는 기존 3D 기반 방식을 간략화하여 비디오의 동작을 BoF로 표현할 때 비디오에서 2D 특징점을 직접 수집하는 방식을 제안한다. 제안 방식의 기본 아이디어는 일반적 공간프레임의 2D xy 평면뿐만 아니라 시공간 프레임으로 불리는 시간축 평면에서 동작 특징점을 추출하여 표현하는 것으로 특징점이 비디오에서 역동적 동작 정보를 포착하기 때문에 동작 표현 특징 설명자를 3D로 확장할 필요 없이 2D 설명자만으로 간단하게 동작인식이 가능하다. SIFT, SURF 특징 표현 설명자로 표현하는 시공간 BoF 방식을 주요 동작인식 데이터에 적용하여 우수한 동작 인식율을 보였다. 3D기반의 HoG/HoF 설명자와 비교한 경우에도 제안 방식이 더 계산하기 쉽고 단순하게 이해할 수 있다.
이 글은 전자 미디어 기술이 기하 공간에서 시공간 차원을 어떻게 수반하고 생산하는지를 네 가지 이론적 관점에 초점을 두면서 고찰한다: 반 딕의 규모의 확장과 수축으로서 네트워크의 이중구조; 라투어의 유동적이고 혼종적 네트워크로서 행위자-네트워크; 비릴리오의 지구적 미디어 벡터로서 속도권 시간; 그리고 카스텔의 비순차적 흐름으로서 초월적 시간. 이들 네 가지 이론적 관점에서, 우리는 전자 미디어 기술이 기하 미디어 공간에서 상이하고 다중적인 시공간 차원을 수반한다는 것을 알 수 있다: 동심원의 이차원 공간 (면), 행위자-네트워크의 일차원 공간 (선), 속도권 시간의 영차원 공간 (점), 그리고 초월적 시간의 다중차원 공간 (하이퍼텍스트). 전자 미디어 공간이 지리적 공간에서 탈/토착화되는 방식을 이해하기 위해서는 우리는 전자 미디어 공간을 기하 미디어공간뿐만 아니라 지리 미디어 공간에서 설명할 필요가 있음을 제시하면서 이 글은 끝맺는다.
본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
만화는 '연속된 칸의 배열'이라는 명제에서, 이 연구는 출발한다. 연속된 두 칸 이상의 이미지가 연결되어 어떻게 이야기를 전달하는 지, 앞 칸과 뒤 칸의 연결 관계는 어떠한 지 등에 관한 연구에서 비롯된다. 우리나라 만화는 웹툰의 시대를 지나가고 있다. 과거 출판만화 시대의 단행본이나 잡지를 거쳐, 온라인이나 모바일에 게재되는 만화를 즐기는 시대로 이미 접어들었다. 웹툰 또한 연속된 칸의 배열로 구성된다. 단지 그 방향과 모양, 길이 등이 출판만화와 다른 점을 보인다. 이에 연구자는 연속된 두 칸의 연결관계를 다시 한 번 규명하려 한다. 특히 한 화 혹은 한 에피소드에서 칸의 연결에 관한 연구를 넘어서, 연재되는 두 화로 확장시켜 앞 화의 마지막 칸과 다음 화의 첫 칸의 연결 관계가 어떠한 지 살펴본다. 이 연구에서는 포털사이트 네이버와 다음에 연재하는 웹툰 100여 작품을 분석하였다. 특히 작품의 1화 마지막 칸과 2화 첫 칸을 분석하였다. 첫 화를 분석한 이유는 독자를 사로잡는 가장 큰 비중을 차지하는 것이 연재 첫 화라는 전제에서 시작한다. 분석의 최대 관심은 두 칸이 연결성 측면에서 '연결'인가 또는 '단절'인가를 분석하였다. 또한 2016년 현재 대표적인 모바일만화 플랫폼 레진코믹스와 탑툰의 작품을 20여 편 분석하여 웹툰과 모바일만화에서 칸 연결의 차이점을 찾아보았다. 연재만화의 한 화의 마지막 칸은 그 화를 정리하는 기능과 동시에 다음 화에 대한 궁금증을 불러일으키게 하는 역할을 갖는다. 또한 다음 화의 첫 칸은 전 화의 이야기를 이어가는 임무를 부여받는다. 이러한 이유로 이 두 칸은 적어도 대개 일주일이라는 시공간적 간극을 연결시켜야 한다. 첫 칸이 전 화의 이야기를 떠 올리게 하는 것이 쉬운 연결 기술일 것이다. 하지만 그렇지 않은 경우도 존재한다. 이것은 온전한 작가의 몫으로, 작가는 어느 지점에서 한 화를 마무리하고 다음 화로 넘어갈지 고민한다. 따라서 이 연구는 연재되는 만화의 시공간적인 간극을 칸이 어떻게 연결하는 지에 관한 유형을 통계로 제시함으로서 칸 연출의 연구 범위를 칸과 칸의 연결에서 에피소드와 에피소드의 연결로 확장시키는 효과를 가질 것으로 기대한다. 또한 기술적으로나 만화 연출 상으로 두 화를 어떻게 연결하는 지에 관한 고민을 다소 해결할 것으로 기대된다.
기후모형으로 가장 널리 사용되는 GCM의 불확실성 및 시공간적 편의로 인하여 GCM으로부터 생산된 기상정보를 응용수문분야에서 직접적으로 이용하기 위해서는 상세화 과정이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 비정상성 은닉 마코프 모형(Non-stationary Hidden Markov Chain Model, NHMM)을 기반으로 다지점 공간상관성을 고려할 수 있는 Chow-Liu Tree 알고리즘과 결합하여 유역단위 강우시나리오 상세화 기법(CLT-NHMM)으로 확장하였으며, 낙동강 유역에 적용하여 적용성을 평가하였다. 상관행렬(correlation matrix)을 통한 강우네트워크의 공간상관성 평가결과 유역상관성이 우수하게 모의하는 것을 확인하였으며, 강수의 빈도 및 양적 관점에서 효과적인 모의가 가능하였다. 본 연구에서 제시한 CLT-NHMM 모형은 수자원뿐만 아니라 수문자료를 입력 자료로 하는 농업, 보건, 환경 및 에너지 등 다양한 응용기상분야에 핵심 기술로 활용이 전망된다.
이 연구에서는 미세먼지 시공간 변화 표현의 단점을 개선하고자 미세먼지를 흐름으로 시각화하였다. 일반적으로 미세먼지 흐름 시각화는 농도 분포와 바람장을 중첩해 표현하지만 도시 단위 이하 국지적 이동의 경우 바람과 미세먼지 이동이 다를 수 있으므로 바람장을 사용하는 것이 적합하지 않을 수 있다. 제시하는 시각화 방법론은 미세먼지 자료에서 직접 흐름 정보를 추출한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 공간 상호작용을 설명하는 중력모델을 확장한 흐름 추출 방법을 미세먼지 자료에 적용하여 미세먼지 분포 변화에서 흐름 정보를 추출하였다. 이를 위해 공간보간법을 이용하여 미세먼지 분포도를 작성하였으며 추출된 미세먼지 흐름 정보를 물방울 모양의 움직이는 입자를 이용해 동적으로 시각화하였다. 산업 및 교통 활동이 시작하는 오전 5~7시 시간대를 대상으로 서울시 미세먼지 평균 흐름을 시각화하였으며 미세먼지 요인 중 하나인 교통정보와 연계하여 시각적으로 관련성을 분석하였다.
도시 계획의 중요성이 부각되면서 다양한 도시 통합 모델의 개발이 이루어져왔으나 기존 모델들은 거시적 측면의 토지이용의 변화만 다루는 한계점이 있다. 본 논문은 토지이용 변화뿐만 아니라 다양한 사회 경제 지표를 반영하여 미시적인 분석이 가능한 UrbanSim 모델을 사용하여 사례연구를 통한 국내 도입 가능성과 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 수치지적도, 건축물 대장, 개별 공시지가 등 다양한 시공간 데이터를 이용하여 $150{\times}150m$ 그리드 셀 기반의 입력 데이터베이스를 구축하고 UrbanSim의 Land Price Model에 적용하였다. 향후 보다 현실적인 모델 수행을 위한 다중 스케일 및 Synthetic 데이터 구축 방안과 접근성 측면의 교통 통합 모델로 확장이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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