The soundscape is a novel attempt to offer comfortable sound environments at the urban public spaces by adding pleasant sounds and removing unagreeable ones. Most important factors to be considered therein are to determine what kind of sounds to offer and how to adjust them to the changing circumstances. But, installing, maintaining and adjusting the soundscape system directly in the field will ensue numerous problems as well as high costs. Thus, it is essential to devise a test method to analyse and verify the outcome before the actual installation in the field takes place. This study aims at devising the instrument system that enables to control. with a great ease, numerous variables. reproduce most agreeable sound sources, and can verify the effects on the virtual simulatory settings, which is named as Virtual Acoustic Field Simulation System (VAFSS).
지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.
엘리아데는 애초의 성스러움이 저절로 드러나는 것을 성현(聖顯)이라고 하였는데, 성현이 일어나는 대상이나 장소는 질의 전환을 이루어 그 자체가 성스러워진다. 사람들은 태초의 성스러움을 되살리기 위해 최초로 성스러움이 일어난 그 순간을 재현하고자 하여 원형의 순간과 동일한 시간에 동일한 장소에서 동일한 행위를 통해 성을 재현하려고 하였다. 이 논문에서 주목한 것은 성스러움이 드러나는 구체적 장소이다. 천제가 세운 지상의 도읍으로 신이 사는 영역이며, 지상과 천상을 이어주는 역할을 하는 우주산의 특성을 갖춘 곤륜, 하늘과 지상을 이어주는 매개인 하늘사다리의 역할을 하는 건목, 종교적 인간이 성스러운 실재적 공간에서 살고 싶은 욕망을 드러내며 성스러운 공간을 통해 신적 존재나 조상과 교류함으로써 태초의 순수한 영혼으로 회귀할 수 있는 공간인 도시와 종묘는 모두 고대 중국에서 볼 수 있는 성이 드러나는 구체적 공간이라고 할 수 있다.
본 연구는 덕수궁 돌담길의 장소 담론을 뉴스 빅데이터 시스템인 빅카인즈(BIGKinds)의 메타데이터 및 연관어 분석 결과를 토대로 해석하였다. 연구 결과 덕수궁 돌담길은 '문화' 분야의 보도가 가장 많았으며, 그중에서도 '요리_여행', '전시_공연' 관련 뉴스가 거의 전 기간에 걸쳐 높은 비율로 보도되었다. 또한 보행친화도로로서의 '걷고 싶은 거리', 문화와 예술적 장소이자 대상으로서 '문화와 예술의 거리', 역사 문화적 장소인 '역사적 거리'로서 시기별로 다양한 문화적, 역사적 이슈들과 함께 보도되고 있었다. 본 연구는 언론을 통해 형성되고 재현되고 있는 덕수궁 돌담길의 장소 담론 해석을 시도했으며, 장기시계열적 뉴스데이터인 빅데이터를 활용했다는데 그 의의가 있다. 한편 본 연구는 정량적 분석결과를 토대로 정성적 해석으로서 보도량이 많은 분야나 이슈 외에도 보다 미시적이지만 이 장소 중요한 의미의 발굴과 해석을 위한 후속연구가 요구된다.
도시는 우리의 삶과 직결된 일상공간이며 삶터다. 일상공간은 문화의 총체적 산물이자 재현의 대상이다. 도시의 노후주거지역은 고유의 역사와 함께 서민들의 일상의 삶이 담겨있기 때문에 경제적, 정치적 시각으로만 바라보아서는 안되는 장소다. 광주광역시 북구 중흥동의 와우산 일대는 도시노후주거지역의 특성과 경관을 잘 유지하고 있는 곳으로서, 본 논문은 이 지역의 사례 연구를 통해 일상문화와 장소성 간의 밀접한 관계, 장소성 형성요소와 과정 그리고 장소가 가지고 있는 진정성 등 도시노후주거지역이 갖고 있는 의미와 가치를 도출해내고자 한다. 와우산 일대는 조선시대 경양역(景陽驛)을 기반으로 400여년의 역사적 가치와 구릉지 지형의 주거지역 환경, 근현대 서민들의 주거지역으로서 골목과 텃밭이 만들어내는 독특한 경관보유, 골목을 기반으로 한 서민들의 일상성이 살아있는 공간이라 할 수 있다. 이를 통해 도출해낸 장소의 진정성은 도시노후주거지역은 소통하고 배려하는 인간적 삶과 비정형성의 문화적 다양성이 살아있는 장소, 환경과 인간이 공존과 조화를 이루는 장소, 거주민의 공동체적 일상성이 살아있는 장소라는 점이다.
본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 '맛집', '공연' 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.
최근 위치 기반 서비스의 활용이 높아졌으며 특히 Wifi를 사용한 위치 측위 기술의 발달로 실내위치 인식 서비스가 증가했다. 따라서 본 논문에서는 실내 공간 활용 증대를 위하여 실내 공간에서의 위치 측정 데이터를 수집해 분석하는 시스템을 제안하였다. 위치 측정을 위해 Wifi기반 Fingerprinting 기술을 통해 라디오 맵을 구축하였으며 이를 통해 실제 교내 도서관의 위치 데이터를 수집하였다. 데이터 분석은 도서관 이용 빈도가 높은 시간과 장소를 기준으로 이루어졌으며 시간과 장소간의 상관관계를 확인하였다.
파노라마 가상현실이란 특정 장소의 경험을 재현하는 방식으로, 현실 세계의 장소에 직접 가보지 않고 가상 현실 속의 사물이나 정보를 보다 쉽고 빠르게 탐색하고 습득 할 수 있다. 본 논문에서는, 우리는 이상적인 키 포인트를 탐지하는 동적 프로그래밍을 사용하여 함께 이 지점과 인접한 이미지를 병합하고, 부드러운 색상 전환을 위해 이미지를 혼합하는데 사용된다. FAST와 SURF 탐지는 이미지의 확실한 특징을 찾는데 사용되고, 가장 가까운 이웃 알고리즘은 해당되는 특징을 일치시키는데 사용되며, RANSAC을 사용하여 일치하는 키 포인트를 homography로 판단한다. 이러한 방법으로 이미지를 자동 선택하여 스티칭하는 방법을 사용한다.
현재 스케줄러는 입력해 놓은 스케줄 시간에 대한 알람 서비스를 해주지만, 알람 서비스만으로는 약속 시간, 약속 장소로 이동해야하는 스케줄 관리를 위해서는 부족하다. 본 시스템은 최근에 주목 받고 있는 매쉬업 기술을 이용한 지능형 스케줄러를 구현하였다. 날씨 정보와 교통 정보를 이용하여 해당장소까지의 교통 정보와 해당 위치의 날씨 등을 스케줄에 추가해 새로운 서비스를 제공해준다.
주위 광원에 화이트 밸런스 된 카메라로 촬영한 피사체의 RGB신호를 D/sub 65/ 광원하의 표준 디스플레이 상에서 느끼는 자극치 L₁M₁S₁값과, 실제 촬영 장소에서 눈이 충분히 주위 조건에 색순응 된 후 피사체에 대해서 느끼는 자극치 L₂M₂S₂값은 다르게 느껴진다. 이는 LMS 시세포의 파장별 감도특성과 카메라의 RGB 칼라 필터의 파장별 감도특성이 다르기 때문이다. 또한 주위 광원의 종류와 밝기에 따른 물리적인 자극 변화에 대해서 카메라의 경우는 RGB 각 채널의 이득이 선형적 변화를 가진다. 그리고 눈의 경우는 LMS 시세포의 감도가 비선형적 특성을 가지기 때문에 색감의 차이를 발생시킨다. 본 논문에서는 촬영시의 주위 조건에서 원 피사체를 직접 볼 때 느끼는 색감을 표준 시환경인 D/sub 65/ 광원하에서 화이트밸런스가 D/sub 65/인 디스플레이를 통해 피사체 이미지를 볼 경우에 동일한 색감을 느끼도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하여 표준 조건하에서 디스플레이 하였을 때 촬영 조건에서의 등색감을 재현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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