도시공간은 거주민들의 행동과 체험, 생활방식 등을 나타내는 장소이며, 지역적 속성과 자산과의 조화에 의해 그 도시만의 고유하고 독특한 이미지가 반영된 공간을 창출한다. 따라서 도시의 발전을 위해서는 각 공간이 가진 차이에 의해 생성되는 그 공간만이 가진 정체성을 적극적으로 반영하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 공간이 가진 이질성의 측면에 착안하여 도시공간별 특성을 밝혀내고, 공간의 이질적 이미지에 대한 심리요인을 분석하였다. 그 결과 부산시의 14가지 유형의 도시공간의 이미지 특성은 공간별로 차이가 나타났으며, 크게 자연성-인위성, 동적공간-정적공간으로 분류할 수 있었다. 또한 개인의 선호군집을 살펴보면 사람들은 자연성, 개방성, 완만한 경사의 비교적 정적인 공간에서 긍정적인 이미지가 높게 나타났다.
이미지에 포함되어 있는 텍스트들은 이미지의 내용을 함축적이며 구체적으로 표현하는 정보를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 정보를 정확히 추출하기 위해서 색 변화 특징을 이용한 텍스트 영역 추출 방법을 제안한다. 관찰에 의하면 이미지 내의 텍스트들은 주변 배경과의 색 변화가 존재하며, 이러한 색 변화를 3차원 RGB공간에서 표현한다면, 명도이미지에서의 밝기 변화에서 표현하기 어려운 영역들을 강조시킬 수 있으며, 조명 변화에도 민감하지 않은 결과를 만들어 낼 수 있다. 색 변화 정도는 3차원 RBG 공간에서의 색 분산(Variance)으로 측정한다 처리 과정으로서 우선 수평 및 수직 방향의 분산 이미지를 구하는데, 텍스트 영역은 두 방향의 분산 값이 모두 높은 특징이 있다. 다음으로 두 결과의 논리적 AND 연산을 수행하여 불필요한 잡영들을 제거한 후 연결요소를 분석, 검증하여 영역을 최종 확정한다. 다양한 종류의 자연이미지로 제안한 방법을 검증한 결과 밝기 변화 또는 색 연속성 특징들을 이용한 방법에서 찾기 어려운 텍스트 영역들을 찾을 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
최근 통계청에서 발표한 2015년 축산물생산비조사 결과를 살펴보면 산란계 마리 당 순수익은 계란 산지가격 하락으로 전년보다 감소하였다. 또한, 지난 5개월 동안 계란 가격은 생산비 이하를 밑도는 등 산란계산업의 큰 위기이다. 앞으로도 계란 소비 증가 요인이 없어 가격하락은 불 보듯 뻔하고 불황은 장기화될 것으로 보인다. 이런 가운데 계획적인 입추와 온습도관리로 생산성을 향상시키고 있는 자연농장(사장 장재권)은 최근 신축농장을 짓고 불황타계와 축산업 이미지 개선을 위해 다방면으로 노력하고 있다. 이번호에는 자연농장 장재권 사장을 만나 농장 운영상황에 대해 들어보았다.
본 연구는 독도가 대한민국 국민에게 특별한 의미를 갖는 지역이기 때문에, "국가경관이미지"를 갖고 있을 것이라는 가설을 증명하기 진행되었다. 이를 위해 내국인 대학생 51명과 외국인 대학생 44명을 대상으로 어의척도 설문조사를 실시하고 통계분석을 실시하였다. 그 결과 내국인 남녀간에는 큰 차이는 없는 것으로 나타났다. 그렇지만 [독도전체 경관사진]에 대해서는 "상당히 혹은 매우 귀중하고 인상적인 동시에 신비롭고 상징적이다"라는 이미지를 갖고 있었다. 이것은 여타 국립공원의 자연경관에 대한 반응들에서는 찾아 볼 수 없는 독도 특유의 이미지들이다. 한편, 내국인과 외국인의 응답 결과는 모든 변수에서 큰 차이를 보였다. 특히 [독도전체 경관사진]에 대해서 몇몇 경관형용사들 [인상적이다(1.41), 신비롭다(1,25), 상징적이다(1.00), 귀중하다(0.98), 친근하다(0.95), 아름답다(0.93), 흥미롭다(0.85)]은 내외국인 응답자들간 뚜렷한 차를 보였다. 바위 이름 자체에 국가경관이미지와 관련된 이름을 가진 바위들[한반도바위(0.57)]와 [독립문바위(0.51)]에 대해서도 내외국인 응답에 상당한 차이를 발견할 수 있었다. 요인분석 결과 도출된 세 가지 주요 요인 가운데 첫 번째 요인은 국가경관이미지, 두 번째 요인은 독도의 자연성, 세 번째 요인은 독도의 공간감으로 나타났다. 본 조사 연구는 제한된 시간과 여건 속에서 한정적 조사연구가 수행되었지만 추후 좀 더 전 국민을 대상으로 한 확대 연구가 필요하다. 또한 CVM(조건부 가치측정법)에 의한 독도의 경제적 가치 재평가는 조속한 시일 내에 다시 수행될 필요성이 있다.
영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.
효율적인 저차원의 인덱싱을 제공하기 위해 이미지를 유사한 성질을 갖는 영역으로 나누고, 나누어진 영역에 대해 유사성을 비교하는 영역 기반 이미지 검색이 제안되었다. 그러나 영역 기반 이미지 검색은 이미지를 유사한 영역으로 나누기 위한 이미지 세그멘테이션 기술이 추가적으로 필요하다. 일반적인 칼라 자연 이미지의 경우 다양한 칼라와 질감 성분을 갖는 영역으로 나누는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 자동적인 칼라 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 제안한다. 제안하는 세그멘테이션 방법은 양자화를 통해 칼라수를 줄이고 양자화 된 이미지를 Fisher의 클래스 선형 판별식을 이용하여 이미지의 전체적인 에지를 보여주는 그레이 레벨 이미지를 생성한다. 이렇게 얻은 그레이 레벨 에지 이미지를 지역적 임계치 비교를 통해 이진 에지 이미지로 변환하고 이진 에지의 끊어진 부분을 찾아내어 인접 에지에 연결하여 영역을 생성한다. 마지막으로 나누어진 영역간의 유사성을 비교하고 유사한 영역을 병합하여 최종 세그멘테이션 결과 이미지를 생성한다. 본 논문에서는 세그멘테이션 알고리즘을 이용한 영역 기반 이미지 검색 시스템을 구현하였으며, 다양한 실험에 의하면 제안한 세그멘테이션 방법이 다양한 이미지에 대하여 양질의 세그멘테이션 결과를 보이는 것으로 나타났다.
빗물 및 폐수가 흘러가는 하수관은 자연 유하식으로 하수가 흘러갈 수 있도록 설계되어있는 관의 특성상 침전물이 많이 발생하며, 집중호우로 발생하는 다량의 빗물이 빠른 유속으로 관을 흐르기 때문에 관내부를 손상시키는 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구에서는 관 내부를 촬영할 수 있는 궤도차량을 통해 동영상 자료를 획득하고 영상의 이미지 보정 단계를 거쳐 그래픽 파일로 변환한후 관련 정보를 입력, 저장하는 시스템 개발을 본 연구의 주요 범위로 한다. 이미지보정은 동영상을 거리의 함수를 가지는 이미지 파일로 변환하고 각각의 획득된 이미지를 영상정합기법을 사용하여 하나의 연속된 이미지 형태로 저장하여 영상 해석을 통해 균열, 침전등의 사항을 도출하여 도출된 사항은 지리정보 체계와 연동할 수 있는 파일 체계를 갖추도록 개발하였다.
PC의 대량 보급과 인터넷 케이블 망의 전지역적 구축을 통해 디지털 정보의 교류가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 아날로그 이미지를 디지털화 하는 디지털 카메라나 스캐너와 같은 이미지 입력 장치와, 디지털 이미지를 눈으로 볼 수 있게 하는 모니터나 프린터와 같은 이미지 출력 장치로 구성되는 디지털 이미징 장치들의 사용이 일상화되고 있다. TV나 컴퓨터 모니터를 통한 인터넷 상품 구매는 이미 보편화되어 있고, 스캐너를 사용하여 사진을 스캔하여 수정이나 합성 등의 편집을 한 후 이미지를 웹에 올리거나 사진 프린터로 다시 뽑는 일에도 익숙해져 있다. (중략)
이 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 기존 이미지와 유사한 흑백 이미지를 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 유전자 알고리즘을 현실 문제에 적용하기 위해 가장 중요한 설계 요소인 유전자 모델링을 어떻게 할 것인지에 대하여 2가지 기법을 제안하였다. 제안한 각 기법을 이용하여 2가지 크기의 흑백 영상으로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 이미지 생성을 위한 유전자 모델링에 있어서 각 기법의 진화 성능에 큰 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 향후 기존 이미지와 유사한 이미지를 생성하거나, 서로 다른 이미지를 합성한 이미지를 생성하기 위해 빠르고 자연스럽게 학습시키기 위해서는 유전자 모델링을 신중하게 결정해야 함을 파악할 수 있다.
본 연구는 한라산과 더불어 제주 고유의 자연경관이자 원경관(原景觀)이며 제주 이미지 정체성 요소의 본질이라고도 할 수 있는 '오름'경관의 보존과 제주 브랜드로의 활용을 목표로 내국인과 외국인이 느끼는 제주 '오름'에 대한 이미지 특성을 비교 분석하였다. 항공에서 촬영한 총 18개 '오름'의 부감사진을 대상으로 준예비조사와 예비조사를 거쳐 최종 선정된 4장의 사진슬라이드를 평가매체로 연구를 진행하였다. 평가집단은 내국인과 외국인으로 나누어 구성하고, 총 26개 형용사 어휘상에 대한 7단계 형용사 어의구별척도로 이미지 및 선호도를 측정하고 인자분석을 실시하였다. 인자분석을 통해 파악된 인자군은 내국인과 외국인 집단 구분 없이 전체적으로 평온성의 이미지 변인이 제주 '오름'의 경관 이미지를 대표하는 공통적인 이미지 정체성 변인으로 파악되었다. 그러나 이밖에 이미지 주요 변인으로 외국인은 "역동성", "특이성" 그리고 "웅혼성" 순으로 설명력이 높았으나, 내국인의 경우는 "매력성", "웅혼성", "특이성"으로 유형화된 것으로 보아 상대적으로 국내인은 '오름'의 '절대가치로서의 아름다움'을 매력으로 파악한 반면 외국인은 '오름'의 역동적 이미지와 상대적 특이성을 보다 주요한 이미지 변인으로 인식한 것으로 보인다. 요인점수와 선호도와의 다중회귀분석 결과, 국내인은 "평온성", "매력성" 그리고 "역동성"이 선호도를 설명하는 중요 변수로 나타난 반면, 외국인의 경우는 "역동성", "평온성" 이외에 "균일성", "특이성" 그리고 "단순성" 등으로 차이를 나타내, 이는 상대적으로 외국인에게는 '오름'의 형태적 특이함과 단순미 등이 선호도에 크게 영향을 미친 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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