Compound verbs in Korean show properties of both syntactic phrases and lexical items. Earlier studies of compound verbs have either assumed two homonymous types, i.e. one as a syntactic phrase and the other as a lexical item, or posited some sort of transformation from a syntactic phrase into a lexical item. In this paper, I show empirical and conceptual problems for earlier studies, and present an alternative account in terms of Talmy's (2000) theory of lexicalization. Unlike Talmy who proposed [Path] conflation into [MOVE] for Korean, I suggest several types of [Co-Event] conflation; e.g. [$_{Co-Event}$ Manner] conflation as in kwul-e-kata 'to go by rolling', [$_{Co-Event}$ Concomitance] conflation as in ttal-a-kata 'to follow', [$_{Co-Event}$ Concurrent Result] conflation as in cap-a-kata 'to catch somebody and go', etc. The present proposal not only places Korean compound verbs in a broader picture of cross-linguistic generalizations, but, when viewed from Jackendoff's (1997) productive vs. semi-productive morphology, provides a natural account for classifying the compounds that allow -se intervention from those that do not.
토지정보와 건물정보는 부동산, 도시행정 분야에 있어서 가장 핵심이 되는 공간정보이지만 융복합 및 통합적인 활용이 용이하지 않아 통합정보서비스가 제공되기 어려웠다. 본 연구에서는 토지정보와 건물정보에 대한 통합정보시스템의 필요성과 정보 융합의 방법론, 통합시스템의 구축 방안을 제시하였으며 프로토타입 시스템을 개발하여 통합정보에 대한 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 토지정보와 건물정보에 대한 관리 현황을 분석하였으며, 이를 바탕으로 토지 및 건물에 대한 다양한 공간정보와 속성정보 간의 매칭 및 융합 프로세스를 적용하였다. 융합된 토지 건물정보 DB를 기반으로 한 통합정보시스템과 기능을 설계함으로써 프로토타입 시스템을 구현하였다. 마지막으로, LX가 시스템을 운영하면서 부동산 및 도시행정 분야에 제공할 수 있는 정보서비스 사례들을 제시하였다.
공간데이터자원이 많아 질수록 그들끼리 불일치가 일어날 확률은 높아지고 있다. 이러한 불일치는 같은 지역을 커버하는 같은 종류의 공간데이터사이에서도 일어날 수 있다. 그러므로, 이런 공간데이터를 효율적으로 연결시켜 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌 새로운 공간데이터를 생성시키는 일의 중요성은 증가 할 것이다. 이러한 공간데이터중의 하나로서 미국 인구통계국의 TIGER파일을 예로 들 수 있다. 현재 인구통계국 지도들은 지방정부의 지도 레이어들과 공간적으로 일치 하지 않기 때문에 인구적, 경제적인 많은 유용한 정보가 지방정부의 레이어들과 연계되어 공간적으로 충분히 활용되어지고 있지 않고 있다. 그러므로, 인구통계국 지도의 위치정보는 좀 더 정확한 위치정보를 가지고 있는 지방정부의 레이어들과 융합되어 Geometry 및 Topology측면에서 새로운 정보로 대체되어져야 한다. 이 논문은 참고맵을 이용하여 Geometry 및 Topology측면에서 일관성을 지닌지도를 만들기 위한 개념적인 프레임과 두가지 맵모델을 제시한다. 첫번째 모델은 셀 모델인데 맵은 0셀, 1셀, 그리고 2셀로 구성되어진다. 두번째 모델은 수학적으로 다른 원형을 가진 물체는 지도 일반화후에도 유사성을 가지고 있다는 것이다. 새롭게 제시된 계층적인 맵 융합은 물리적, 수학적, 논리적 경계에 바탕을 두고 있고 복잡성과 계산적인 부담을 감소시킬 수 있다. 반복성을 가진 맵 융합 원리는 인구통계지도를 예로하여 형성되었다. 이것들은 속성 매치, 의미있는 노드발견, 지도학적인 0-cell 매치. 지도학적인 1-cell 매치, 그리고 맵 변형으로 구성된다.
인터넷이나 모바일 기기를 이용한 지도 서비스를 이용하는 사용자가 많아지고 그에 따라 다양한 형태의 서비스가 제공되고 있어 이를 위한 자료 구축의 필요성이 커지고 있다. 이종의 자료를 Conflation하여 직관적으로 사용자가 공간정보를 얻을 수 있게 하기 위해서는 자료 간에 공간 편이가 없어야 하나 다양한 원인으로 인해 공간 불일치가 발생하고 있어 이를 조정하는 것이 필요하다. 이를 위해서 도로의 교차로에서 템플릿을 형성하고 도로 후보영상과 매칭을 수행하여 자료간 조정을 수행하였다.
실세계 거리에 대하여 풍부한 시각적 정보를 포함하고 있는 구글 스트리트뷰 등의 위치기반 파노라마 영상(Street-Level Imagery, SLI) 서비스는 타 공간정보 데이터셋과 합성을 통하여 그 활용성이 더욱 향상될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 목적을 위해 주요 공간 객체인 건물을 대상으로 보다 정확한 정보 결합을 위하여 가시 건물 단위의 대응을 향상시키는 기법을 제안하였다. 우선, 교차로 매칭을 이용한 위치 조정으로 SLI와 벡터 지도 간에 존재하는 위치 편차를 제거한다. 그리고 건물에 대한 가시 영역을 위치 편차가 제거된 벡터 지도상에서 탐색한 후, 이를 초기 정보로 활용하여 역으로 SLI scene상에서 대응 건물 영역을 탐색하여 최적의 대응 관계를 결정한다. 실험을 통하여 단순히 위치 편차만을 제거한 경우에 비하여 대응 건물 객체들 간에 일치 정확도가 약 8% 향상되는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구의 성과는 SLI와 벡터 지도를 연계 활용하는데 있어 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
최근 포털 사이트들을 중심으로 거리 기반의 파노라마 영상 서비스(Street-Level Imagery, SLI)가 제공되고 있다. SLI는 거리상에서 실세계를 바라보는 것과 동일한 영상으로 매우 직관적이고 상세한 정보 제공이 가능하다. 이러한 특성을 가지는 SLI는 타 공간정보와 합성을 통하여 활용성이 더욱 증대될 수 있다. 하지만, 서로 다른 공간정보 데이터셋을 합성할 경우 실세계의 동일 객체가 서로 다른 위치에 표현되는 위치 편차 문제는 합성의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 따라서 본 연구는 SLI를 현재 가장 널리 활용되고 있는 2D 지도와 합성하기 위한 상호간의 위치 편차 제거를 목표로 한다. 위치 편차 제거는 (1) 컨트롤 포인트 쌍 탐색을 위한 SLI 촬영 궤적과 2D 지도의 도로 레이어간 교차로 매칭, (2) 경향성 분석을 통한 부정확한 컨트롤 포인트 쌍 제거, (3) 정확한 컨트롤 포인트 쌍을 이용한 국지적 조정 등의 세부 프로세스를 포함한다. 또한, SLI를 포함하는 합성 결과에 적합한 정확도 평가 방법을 제시하고, 이를 통하여 위치 편차 제거의 효과를 검증한다.
광역도시지역의 정부형태는 전통적으로 개혁이론과 공공선택론간의 대화에 의해 형성되어왔다. 현대 행정학의 이론적 바탕들 중의 하나로서 이러한 대화는 최근에 별다른 진전을 보지 못하고 있다. 본 논문은 이러한 지루한 이론적 대치상황을 타개하기 위하여 하나의 이슈를 제시하려고 한다. 그것은 이론적 대치상황 속에 존재하는 이론융합의 문제를 재규정함으로써 새로운 시작을 모색하는 것이다. 이것은 다중심 조직형태에 대한 우리의 논의를 촉발시키는 역할도 할 수 있을 것으로 기대된다.
SLI(Street-Level Imagery)와 벡터지도의 합성을 통해 두 데이터 간의 위치 편차를 제거한 후, SLI의 매개변수를 기반으로 두 데이터의 대응되는 건물영역을 찾을 수 있다. 그러나 합성 이후에도 여러 요인으로 인하여 건물영역이 완전히 일치하지는 않는다. 본 연구는 영상의 영역분할을 통해 두 데이터 간의 건물영역 일치도를 향상시키는 것을 목적으로 한다. 합성을 통해 생성한 벡터 지도의 건물 객체를 SLI 영상에 투영한 선을 영역분할의 초기 정보로 사용한다. 우선, 필터링, 분할(segmentation), 하늘영역 탐지를 통해 하늘 영상을 생성한다. 그리고 에지 검출자를 통해 건물 분리 후보선을 추출한 후, 색상 차이와 하늘정보를 함께 활용하여 건물 최적분리선을 추출함으로써 보다 정확한 건물영역으로 분할한다. 실제 데이터에 대한 실험 결과, 영역 분할을 통해 건물영역 일치 정확도가 83.3%에서 89.7%로 향상된 것을 확인하였다. 본 연구의 성과는 SLI 서비스를 강화하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
지리정보에 대한 사용자의 활용도가 높아지면서 더 새롭고 고품질인 지리정보 자료에 대한 요구 역시 함께 증가하고 있다. 새로운 콘텐츠를 제작하는데 있어 기 구축된 자료간의 융합을 통한 방법은 기존의 자료들이 가진 장점만을 취하여 새로운 지리정보 콘텐츠를 생성할 수 있다는 점에서 효율적이다. 그러나, 서로 다른 자료를 융합하면 위치편차와 형상불일치가 나타나는데 이는 이종의 자료가 가진 정보의 정확도는 그대로 유지한 채 자료 간 불일치되는 부분을 개선하는 합성 기술로 해결이 가능하다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 위치편차가 최소화된 도로지도와 항공사진간에 형상불일치를 제거하는 것을 목적으로 하여 항공사진에서 도로 후보 영상을 생성한 후 이를 도로일 가능성으로 표현한 그래프를 제작하였다. 여기서 도로일 가능성이 높은 것만을 추출하여 합성 시 형상불일치를 제거할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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