• Journal of the Korean association of regional geographers
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.287-306
• /
• 2016

This paper aims to explain the Korean urbanization, which can be characterized by the development of apartment complexes and new towns, in relation to urban ideology in Korea. In particular, it examines the impacts of the ideological processes of Gangnam-ization on the ways in which 'the urban' has been represented, imagined, aspired, and consumed by the Korean urban middle class in particular ways. For this research, we interviewed 22 urban middle class people living in three important urban centers (Gangnam, Bundang, and Haeundae).

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.605-607
• /
• 2021

본 논문에서는 지형 API를 활용해 사용자와 병원들의 위치를 들로네 삼각화로 그래프를 구성하고, 교통정보를 기반으로 사용자에게 최적의 경로를 알려주는 새로운 길 찾기 알고리즘을 제안한다. 경로를 분석하는 과정에서 교통정보를 활용하여 최단 시간이 걸리는 구간을 알려주어 전체적인 처리 시간을 최소화한다. 또한, 본 논문에서는 교통정보와 지형 API를 기반으로 들로네 삼각화를 구성하고, 구성된 간선을 기반으로 최적화 문제를 풀어냄으로써, 사용자에게 최적의 경로를 알려준다.

• Journal of the Korean Geographical Society
• /
• v.35 no.1
• /
• pp.121-139
• /
• 2000

본 연구는 국내 소프트웨어 산업의 새로운 집적지로 떠오르는 강남·서초지역이 과연 산업지구적 성격을 지니고 있는지를 이론적·경험적 측면에서 살펴보기 위한 것이다. 이를 위하여 기존연구로부터 산업지구의 성격과 발달에 관한 다섯 가지 차원-국지화, 네트워킹, 착근성·제도적 집약, 잡단학습, 혁신 시너지-을 도출하였다. 실증연구에서는 소프트웨어 업체의 입지변화와 창업의 공간적 분포를 살려보았으며, 설문조사 자료를 토대로 강남·서초지역이 타 지역에 비해 어떤 산업지구 차우너이 발달하였는지 분석하였다. 분석 결과 강남·서초 지역은 산업지구의 최소 요건인 물리적 집적에서는 상당한 발전을 보였으며, 혁신의 결과인 창업에 있어서도 여타 지역과는 차별화된 성과를 나타냈다. 설문분석 결과 강남·서초지역은 서울시내 타 지역에 비해 '국지화', '착근성과 제도적 집약', 그리고 '집단학습' 등의 측면에서는 뚜렷한 차이를 보였다. 이에 비해, '혁신 시너지'는 타 지역과 유사하였으며, '네트어킹'은 오히려 미흡한 결과를 보였다.

• Proceedings of the KGS Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.77-77
• /
• 2004

본 연구는 "왜 성형외과가 강남구에 밀집분포하고 있는가？" 라는 문제의식에서 출발하여, 강남구 성형외과의 의료공급자의 입지요인과 의료소비자의 방문요인에 대하여 알아보고 양측의 상호연관성에 대해 고찰해 보고자 하였다. 연구방법으로는 문헌연구, 통계자료 분석, 강남구 성형외과 개원의와 내원객에 대한 설문조사와 심층 인터뷰, 대중매체의 기사 검색 등을 통해 이루어졌다. (중략)루어졌다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.01a
• /
• pp.261-264
• /
• 2021

본 논문에서는 SR(Super-Resolution)을 계산하는데 필요한 데이터를 효율적으로 분류하고 분할하여 빠르게 SR연산을 가능하게 하는 쿼드트리 기반 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터로 사용하는 연기 데이터를 다운스케일링(Downscaling)하여 쿼드트리 연산 소요 시간을 감소시키며, 이때 연기의 밀도를 이진화함으로써, 다운스케일링 과정에서 밀도가 손실되는 문제를 피한다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 Dataset이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과 기법에 비해 약15~18배 정도의 속도향상을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.67-68
• /
• 2023

본 논문에서 제안한 Multi Agent Multi Action은 기존의 대화형 시스템 방식인 Single Agent Single Action 구조에 비해 확장성을 갖춘 대화 시스템을 구현하는 방식이다. 시스템을 여러 에이전트로 분할하고, 각 에이전트가 특정 액션에 대한 처리를 담당함으로써 보다 유연하고 효율적인 대화형 시스템을 구현할 수 있으며, 다양한 작업에 특화된 에이전트를 그룹화함으로써 작업의 효율성을 극대화하고, 사용자 경험을 향상 시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.601-604
• /
• 2021

본 논문에서는 모바일 디바이스의 카메라로부터 얻은 RGB이미지를 분석하여 장애물을 안정적으로 탐지할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 장애물을 안정적으로 찾기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 위험감지 시스템을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB영상으로부터 특징점(Feature point)을 추출하고, 특징점을 분석(Feature point analysis)하여 영상내의 평면을 감지한다. 복잡한 지형으로 인해 생성되는 다수의 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하고, 이로부터 특징점을 분류하기 위한 기준점을 계산한다. 모바일 디바이스의 위치와 회전 제약 없이 효과적으로 기준평면(Reference plane)을 탐색할 수 있고, 영상 내 특징점을 실시간으로 계산한다. 다양한 실험을 통해 기준평면과 장애물과의 거리를 파악하여 장애물을 효과적으로 분류하는 결과를 얻었다. 우리의 기법은 실세계에서의 위험요소를 감지하고 모바일 디바이스 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.655-658
• /
• 2021

본 논문에서는 GPU 아키텍처를 이용하여 적응형 부호 거리장을 최적화하여 빠르게 구축하고 시각화 할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 쿼드트리를 효율적으로 GPU 메모리로 전달하고, 이를 활용하여 삼각형에 대해 유클리디안 거리를 각 스레드 별로 병렬처리하여 최단 거리를 찾는다. 이 과정에서 GPU를 사용하여 삼각형으로 구성된 3D 메쉬로부터 빠르게 적응형 부호 거리장을 계산할 수 있는 최적화 기법과 절단면 보기, 특정 위치의 값 조회, 실시간 레이트레이싱 및 충돌처리 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는지를 보여준다. 또한, 제안하는 프레임워크를 활용하면 하이 폴리곤 메쉬도 1초 내외로 부호 거리장을 계산할 수 있기 때문에 강체뿐만 아니라 변형체에도 충분히 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.553-556
• /
• 2022

본 논문에서는 거품 입자를 활용하여 시뮬레이션 장면에 맞는 소리를 효율적으로 합성할 수 있는 기법을 제안한다. 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 소리를 표현하는 대표적인 방법은 생성과 합성이다. 사운드 생성의 경우 시뮬레이션 장면마다 물리 기반 접근법을 사용하여 소리를 생성할 수 있는데 계산 시간과 재질 표현의 어려움으로 다양한 시뮬레이션 장면에 대한 소리를 만들어 내기에는 쉽지 않다. 사운드 합성의 경우 소리 데이터를 미리 구축해야 하는 사전 준비가 필요하지만, 한 번 구축하면 비슷한 장면에서는 같은 소리 데이터를 활용할 수 있는 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 거품 시뮬레이션의 소리 합성을 위해 소리 데이터를 구축하고 거품 입자의 효율적인 군집화를 통해 계산 시간을 줄이면서 소리의 사실감은 개선할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다.

• Proceedings of the International Microelectronics And Packaging Society Conference
• /
• 2001.11a
• /
• pp.1-19
• /
• 2001