KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2737-2753
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2013
In this study, we propose a novel salient object detection strategy based on regional contrast and relative spatial compactness. Our algorithm consists of four basic steps. First, we learn color names offline using the probabilistic latent semantic analysis (PLSA) model to find the mapping between basic color names and pixel values. The color names can be used for image segmentation and region description. Second, image pixels are assigned to special color names according to their values, forming different color clusters. The saliency measure for every cluster is evaluated by its spatial compactness relative to other clusters rather than by the intra variance of the cluster alone. Third, every cluster is divided into local regions that are described with color name descriptors. The regional contrast is evaluated by computing the color distance between different regions in the entire image. Last, the final saliency map is constructed by incorporating the color cluster's spatial compactness measure and the corresponding regional contrast. Experiments show that our algorithm outperforms several existing salient object detection methods with higher precision and better recall rates when evaluated using public datasets.
토지 획득 문제(land acquisition problems)란 일련의 목적에 맞게 서로 인접하고 있는 최적의 토지 필지들을 찾는 것이다. 이 문제는 도시 및 지역 계획과 각종 구획 문제 등에서 사회적 활용도가 높은 분야로서, 공간적 요소인 인접성(contiguity)와 밀집도(compactness)는 중요한 제약요소로 다루어지고 있다. 그렇지만, 공간적 밀집도(spatial compactness)는 완벽한 측정방법이 존재하지 않고, 획득된 필지들의 둘레를 제거나, 모양을 측정하는 등의 여러 가지 방법으로 측정되고 있다. 그리하여 이 논문에서는 공간적 밀집도를 측정하는 새로운 방법을 제시하고자 한다. 인접한 토지 필지간의 내부적인 구조적 특징을 바탕으로 proximity degree라고 불리는 공간적 밀집도를 측정하는 최적화 연구모델(optimization model)을 발전시켰다. 일련의 실험을 통해 proximity degree에 따라 다양한 공간적 밀집도를 가진 모습을 확인할 수 있다.
In this paper, a method of color image segmentation based on DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) using compactness of superpixels and texture information is presented. The DBSCAN algorithm can generate clusters in large data sets by looking at the local density of data samples, using only two input parameters which called minimum number of data and distance of neighborhood data. Superpixel algorithms group pixels into perceptually meaningful atomic regions, which can be used to replace the rigid structure of the pixel grid. Each superpixel is consist of pixels with similar features such as luminance, color, textures etc. Superpixels are more efficient than pixels in case of large scale image processing. In this paper, superpixels are generated by SLIC(simple linear iterative clustering) as known popular. Superpixel characteristics are described by compactness, uniformity, boundary precision and recall. The compactness is important features to depict superpixel characteristics. Each superpixel is represented by Lab color spaces, compactness and texture information. DBSCAN clustering method applied to these feature spaces to segment a color image. To evaluate the performance of the proposed method, computer simulation is carried out to several outdoor images. The experimental results show that the proposed algorithm can provide good segmentation results on various images.
본 연구에서는 집수평면의 신장도와 밀집도 그리고 등가타원에 대한 개념을 이론적인 고려와 함께 실제 유역에 적용하여 보았다. GIS를 기반으로 산정된 대상유역들에 대한 집수평면과 등가타원을 상류로부터 하류방향으로 진행하면서 변화 양상을 관찰해 본 결과 현재 논의되고 있는 Hack의 법칙에 대한 두 가설이 무작위적으로 상호작용을 할 경우 나타날 수 있는 유역 형상들에 대한 모집단처럼 보여졌다. 또한 집수평면의 최대 및 최소관성적률의 비 $R_i$가 유로연장과 집수평면에 대한 등적원(等積圓)의 직경 사이의 비 E보다 유역형상의 신장도를 보다 민감하게 평가하는 것으로 나타났다. 집수평면에 대한 밀집도는 정의별로 상이한 양상을 보였다. 이러한 결과는 형상의 정량화가 갖는 난점에 기인하는 것으로 2개 이상의 밀집도들에 대한 복합적 고려를 통한 평가나 프랙탈 이론의 적용 등이 앞으로 수행되어야 할 것으로 보인다.
최근 우리나라는 인구감소 문제를 겪으며 기존의 외연적 확산을 지향하는 개발방식은 주택, 기반시설의 공급과잉, 부동산 방치 등의 다양한 도시문제를 발생시키고 있다. 이를 최소화할 수 있는 해결책으로 도시기능을 주요 거점에 모으는 압축적이고 고밀의 공간구조로의 전환이 촉구되고 있다. 그러나 단순 물리적 압축이 아닌 오늘날의 인구구조 변화, 산업구조의 변화 등에 따른 기능적 연계성 및 연결성을 고려한 압축도시가 필요하다. 이러한 관점에서 본 연구는 저출산, 고령화, 인구감소 등으로 인하여 소멸위기를 겪고 있는 국내 소멸위험도시들의 압축성을 측정하고 공간구조적 특성을 살펴보았다. 기존 연구들에서 사용되었던 압축성 평가지표와 더불어 공간구문론을 활용한 연결성 지표를 포함하여 6개의 지표(인구, 토지이용, 생활서비스 접근성, 교통 접근성, 연결성, 집중성)의 압축성을 비교·분석하고, 종합적인 압축지수를 산정하였다. 분석결과, 종합 압축지수 기준 1등급 지역이 2.3%, 2등급 지역이 4.6%, 3등급 지역이 16.09%, 4등급 지역이 43.68%, 5등급 지역이 33.33%로 분류되어 전반적 압축도는 낮은 것으로 나타났다. 이때 압축지수에 영향을 미치는 도시특성이 지역에 따라 다르므로 각 지역의 압축지표별 영향력을 고려하여 소멸위험 대책과 공간정책을 수립할 필요가 있다. 본 연구는 공간구문론을 활용하여 연결성을 측정하였으며, 소멸위험도시들의 압축도를 정량적으로 비교·분석하였다는 점에서 의미가 크며, 소멸위험도시의 공간전략 수립에 중요한 자료로 활용되기를 기대한다.
우리나라 선거구 획정은 인구의 증감이나 행정구역의 변경뿐만 아니라 지극히 정치적인 의도와 목적을 가지고 이루어져 선거결과에 중대한 영향을 미친다. 이 논문은 선거구 구획의 실행 측면에 초점을 맞추어 선거구 구획을 위한 대안적 방법을 제시하는 데 초점을 맞추고 있다. 즉 과정에서 자의성이 개입될 수 있는 부분에 절차적이고 객관적인 선거구 획정 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위하여 선거구 획정기준(인구등가성, 연속성, 공간적 조밀성)을 준수하는 공간 최적화 모델을 고안하고 제19대 선거구 획정결과에서 논란이 되었던 용인시에 적용하여 그 가능성을 평가한다. 모델의 분석 결과는 정치적 고려나 임의적 개입 없이 기저의 데이터만으로 기준을 만족하는 선거구를 확정할 수 있음을 보여주었다. 특히, 모델에 의해서 도출된 선거구는 기존 선거구에 비하여 인구등가성을 향상시켰다.
We demonstrate a novel OFDR system with compactness and short measurement time based on the use of a wavelength-swept mode-locked fiber laser. The optical source uses an intra-cavity tunable Fabry-Perot filter as a tuning element. The fiber laser sweeps 20 nm in less than 10 ms. Spatial resolution of 100 fm and total measurement range of several centimeters are demonstrate
객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.
본 연구의 목적은 공간분석 및 모델링을 이용하여 지방행정구역을 재설정하는 최적화 모델을 개발하는 데에 있다. 이를 위해 먼저 기존의 지방행정체제 개편과 관련된 논의들을 비판적으로 검토하여 구역 설정을 위한 기준을 도출하였다. 도출된 기준을 바탕으로 행정구역 재설정을 위한 최적화 모델을 정의하였다. 구역내 동질성, 구역간 형평성, 공간적 배열이라는 세 가지 요소를 행정구역 재설정 최적화 모델의 주요 기준으로 고려하였다. 행정구역과 실제 생활권(경제권)을 일치시키기 위한 구역내 동질성은 구역에 포함된 단위 지역간 상호작용의 형태로 정량화되었다. 인구, 면적, 재정력 등의 차이를 이용하여 구역간 형평성을 평가하였다. 마지막으로 조밀하고 연속적인 구역이 형성되도록 공간적 배열을 제약하였다. 제시된 행정구역 재설정 최적화 모델은 GIS 환경에서 자동구획절차(AZP) 알고리즘을 이용하여 구현되었으며, 시군 공간 단위의 합역을 통한 광역체계 행정구역을 설정하는 문제에 적용되었다. 적용 결과 제시된 모델은 목적함수 대안에 따른 최적화된 구획체계를 도출하였다.
국내 교통부문 온실가스 총배출량 중 자동차 연료소비에 의한 $CO_2$ 배출량은 가히 절대적인 비율을 차지하고 있는 것으로 파악된다. 본 연구는 자동차, 그 중에서도 특히 승용차의 주행거리에 영향을 미치는 도시구성요소로서 도로망의 형태 그리고 건물규모와 건물용도의 공간적 배치에 주목하고, 이들 변수를 통해 승용차의 주행거리 및 $CO_2$ 배출량을 간접 추정하는 모델을 제안한다. 모델의 개발은 연역적 방식에 의한 수리모델의 구성, 시뮬레이션을 통한 모델 행태의 평가, 그리고 국내 5개 중소도시를 대상으로 한 실제 사례분석을 통해 모델을 조정하는 순으로 진행된다. 연료소비량에 기반한 하향식, 총량적 추정방식과는 대조적으로, 본 연구에서 제안되는 모델은 상향식, 미시적 성격을 갖는 것으로서, 도시구성요소 및 인간활동의 공간적 배치를 다루는 도시계획 및 설계 분야에서 그 활용도가 특히 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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