수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
오늘날 과학기술의 발전은 사이버공간과 물리적 공간이 통합된 사이버-물리체계를 출현시켰다. 사이버공간과 물리적 공간은 별개의 공간이 아니라, 사이버-물리체계로 통합된 하나의 시스템으로 구현되고 있다. 현실은 멈춰진 것이 아니라, 끊임없이 변화하고 있고, 공간의 개념도 진화 중이다. 그러나 대부분의 연구는 아직도 사이버공간과 물리적 공간을 같은 관점으로 보지 못하고, 공간별 특성에 맞는 맞춤식 대응을 고수하고 있다. 변화된 현상을 반영하지 못하는 이론적 접근은 과거에 머물 수밖에 없으며, 진보된 현실을 반영하지 못하는 뜬구름 속 이야기로 전락할 위험이 크다. 본 연구는 물리적 공간에서 적용하는 림랜드 이론의 관점에서 사이버공간 통제방안을 제시하였다. 이러한 연구는 물리적 공간과 사이버공간으로 분리된 통제개념을 림랜드 이론의 단일한 관점에서 재해석할 수 있고, 사이버공간의 통제방안도 구체화할 수 있었다. 특히, 북한의 사이버전 공격사례를 인적요소를 포함한 림랜드 이론의 관점으로 접근하여 내·외부자 위협 공격에 대한 정책적 대안을 제시하기도 하였다. 단순함은 궁극의 정교함이다. 본 연구는 개별적으로 발전되어 온 물리적 공간과 사이버공간의 통제방안을 단일한 관점으로 통합하여 다가올 사이버-물리체계 시대에 대비하기 위한 통섭적 시각을 제시하는 등 변화된 현상을 이론적 관점에서 분석한 연구성과가 있다.
본 연구의 목적은 1950년대 말의 한국 멜로드라마 영화에 대한 분석을 통하여 근대적, 서구적 이미지로 드러난 건축공간을 고찰하는 것이다. 이는 대중영화가 당대의 주거문화, 건축공간, 인간행위 등을 필연적으로 반영한다는 사실을 전제로 진행되었다. 고찰을 위해 신상옥 감독의 50년대 멜로드라마 5작품이 선정되었으며, 각 영상자료의 장면들과 등장인물의 특성, 대사, 관련 작품해설이나 평론 등이 종합적으로 분석되었다. 멜로드라마 속에서 근대건축공간은 크게 2가지로드러났다. 첫째, 전후 빈곤과 사회적 혼란 속에서도 전통적 주거건축과는 대비되는 근대적 건축공간들이 조명되었는데, 이는 서구적 주거방식과 부유층의 생활상에 대한 관객들의 동경과 호기심을 반영한 것이었다. 둘째, 주거공간뿐 아니라 업무공간, 상업공간 등 다양한 비주거 건축공간들이 비중 있게 묘사되었는데, 주로 공간의 내부를 비추면서 서구적 이미지의 인테리어 디자인이 조명되었다.
본 연구의 목적은 KOMPSAT-2 위성영상에 가장 일반적으로 적용 가능한 영상융합기법을 제시하는 것이다. 가장 널리 사용되는 영상융합기법인 HPF, modified IHS, pan-sharpened, wavelet을 지역적, 계절적 특성이 서로 다른 4장의 KOMPSAT-2 위성영상에 적용하였고, 각각의 융합결과를 공간적, 분광적으로 비교분석하였다. 영상융합기법의 품질평가는 시각적 분석과 정량적 분석을 병행하여 수행하였으며, 정량적 분석에는 spatial ERGAS, spectral ERGAS, SAM, Q4가 사용되었다. 종합적인 분석결과를 고려할 때, pan-sharpened가 색상정보와 공간정보의 균형적인 보존 측면에서 다른 융합기법들에 비해, 상대적으로 우수한 결과를 나타냈다. modified-IHS의 경우, 공간정보는 잘 보존하였지만 다소 큰 색상 왜곡이 발생되었고, HPF와 wavelet은 색상 왜곡은 적었지만, 공간정보의 왜곡이 발생하였다.
기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.
우리나라의 가구구조는 앞으로 1인 가구가 가장 보편적인 가구 유형이 될 것으로 예측되고 있다. 이에 본 연구는 급격히 늘어난 1인 가구 주거자의 삶을 총체적으로 고려한 1인 주거 공간을 디자인하기 위한 콘텐츠를 도출하기 위해, 1인 가구 주거를 형성하는 사회·경제·문화적 영향요인 등을 빅데이터 분석을 통해 객관적으로 도출하고, 콘텐츠 간의 상관관계를 소셜 네트워크 분석 방법론을 활용하여 다각적으로 분석하였다. 빅 데이터 분석 방법론을 적용해 1인 주거공간과 관련된 총 60개의 핵심 콘텐츠를 도출하였으며, 소셜네트워크 분석을 통해 가장 영향력이 큰 콘텐츠는 공간의 편집, 공간 구성 카테고리로 도출되었다. 이는 주거공간은 사용자의 삶의 변화에 따라 탄력적으로 대응할 수 있는 디자인 아이디어가 중요한 부분을 차지한다고 볼 수 있다. 앞으로 더욱 구체화된 1인 주거 공간의 컨셉 및 디자인방법론에 대한 연구를 진행하고자 한다.
원격탐측의 다양한 응용분야 중 저해상도의 다중분광(multispectral) 영상으로부터 고해상도의 영상을 생성하기 위한 영상융합의 연구가 진행되어 오고 있다. 지금까지 융합 결과에 있어서 공간해상력은 향상되었지만 영상의 질에 있어서는 그다지 만족스럽지 못한 결과를 보여주고 있다. 본 연구에서는 최근 여러 분야에서 응용되고 있는 웨이블릿 변환을 이용하여 영상융합을 시도 하고자 한다. 실험영상으로 2001년 11월에 촬영된 대전지역의 IKONOS 공간 해상력 1m 전정색(panchromatic)영상과 4m의 다중분광영상(Blue, Green, Red, NIR)을 이용하여 Daubechies 웨이블릿기반 영상 융합방법을 통해 1m의 칼라영상을 생성하였으며 기존에 일반적으로 사용되고 있는 방법과 그 결과를 비교 분석하였다.
정보통신과 관련된 기술들이 매우 급속한 속도로 발전 진화되어 감에 따라 다른 산업과의 융합 현상 또한 다양하면서도 급속도로 확산되어 가고 있다. 이들 융합현상을 종합적으로 분류해 보면 전통적인 제조산업 분야(자동차, 조선, 기계, 로봇, 섬유등), 실 생활공간과 밀접하게 연관되어 있는 건설(그린 시티), 삶의 질 향상에서 오는 의료산업과의 융합등이 대표적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 우리의 삶의 공간과 밀접하게 연관된 스마트 그린시티에 대한 내용을 다루었다.
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.
본 논문은 운영 체제(Operating System)에서 수행되는 프로세스(Process)의 가상 주소 공간(Virtual Address Space)을 기존의 단일 가상 주소 공간에서 다중 가상 주소 공간으로 확장시켜서, 하나의 프로세스가 기존보다 더욱 넓은 가상 메모리 영역을 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 방안을 제안한다. 최근 컴퓨팅 기기들은 비약적으로 증가한 메모리를 쉽게 사용할 수 있는 수단이 필요하다. 최근 PAE(Physical Address Extension)를 지원하는 32 비트 프로세서나 32 비트 명령어를 같이 지원하는 64비트 프로세서들은 프로세스의 가상 주소 크기보다 더욱 큰 용량의 메모리를 사용할 수 있어서, 한 프로세스가 장착된 메모리의 일부분 밖에 사용할 수 없는 일이 발생한다. 이를 해결하기 위해서 64비트 프로세서의 경우 64-비트 명령어를 사용하지만 이는 프로그램의 명령어 크기나 포인터 변수 크기의 증가로 메모리 사용량을 크게 늘릴 수 있어서 서버 컴퓨터나 데스크탑 PC 와 같이 충분한 양의 메모리를 장착한 시스템에서만 효과적이다. 본 논문에서 제안하는 다중 주소 공간을 지원하는 프로세스는 모바일 및 임베디드 기기와 같이 상대적으로 제한된 용량의 메모리를 지원하는 시스템에 유용할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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