도시에서 범죄는 해당 지역 인구의 사회경제적 특징과 공간적 상호관계를 반영한다. 범죄의 피의자와 피해자 사이의 상호작용은 범죄패턴의 공간적 자기상관으로 나타난다. 이러한 범죄의 공간자기상관은 일반적인 최소자승모델에서 편향된 추정치를 제공하여 잘못된 해석으로 이어질 수 있다. 본 연구는 도시주거범죄로서 2000년에 오하이오주 콜럼버스에서 발생한 주거 강도와 절도를 분석 하였다. 특히 주거 범죄율의 공간적 분포패턴은 공간자기상관을 반영하는 아이겐벡터(Eigenvector)를 이용하여 최소자승모델로 분석 하였다. 아이겐 벡터를 이용한 공간자기상관의 필터링은 기존의 모델에서는 잔차에 남아있던 공간자기상관 요소를 설명하기 때문에, 더 효율적인 추정을 가능하게 하였다. 경제적 궁핍과 범죄의 기회가 주거범죄율을 추정하는데 통계적으로 유의미한 요인이었다.
일반적으로 상용화되고 있는 고해상도 위성영상에는 좌표가 부여되어 있지만, 촬영 당시 센서의 자세나 지표면 특성 등에 따라서 영상 간의 지역적인 위치차이가 발생한다. 따라서 좌표를 일치시켜주는 영상 간 상호등록 과정이 필수적으로 적용되어야 한다. 하지만 영상 내에 구름이 분포할 경우 두 영상 간의 정합쌍을 추출하는데 어려움을 주며, 오정합쌍을 다수 추출하는 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 구름이 포함된 고해상도 KOMPSAT-2 영상간의 자동 기하보정을 수행하기 위한 방법론을 제안한다. 대표적인 특징기반 정합쌍 추출 기법인 SIFT 기법을 이용하였고, 기준영상의 특징점을 기준으로 원형 버퍼를 생성하여, 오직 버퍼 내에 존재하는 대상영상의 특징점만을 후보정합쌍으로 선정하여 정합률을 높이고자 하였다. 제안 기법을 구름이 포함된 다양한 실험지역에 적용한 결과, SIFT 기법에 비해 높은 정합률을 보였고, 상호등록 정확도를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 공간 영상 자료의 감독 분류에 있어, 분석자에 의하여 선정된 분류 항목별 교사 자료를 분광 특징별로 다수의 군집으로 분리하고, 각각의 군집을 새로운 분류 항목의 교사 자료로서 설정함으로써 분류 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하고자 한다 특징 분리를 통하여 생성된 교사 자료는 비교적 작은 값의 밴드별 분산값을 가질 뿐 아니라 정규분포 형태의 자료 분포를 보이게 되어 통계적 감독 분류 기법의 적용에 적합한 교사 자료로서의 성격을 가지게 된다. 제안된 기법은 부산 지역에 대한 Landsat TM 영상 자료를 이용하여 그 적용성이 시험되었으며, 기존의 통계적 분류 기법들에 의한 결과와 그 성능이 정성적으로 비교되었다. 시험 적용 결과, 본 기법은 분석자가 선정한 교사 자료의 분광적인 분포 형태에 관계없이 우수한 분류 성능을 나타내는 것으로 판단되며, 따라서 분류 항목의 설정 및 항목별 교사 자료의 선정에 있어 교사 자료의 분광적 특징에 대한 동일성을 유지하기 위한 노력을 줄여줄 것으로 기대된다.
우리나라의 의료기관은 시설규모와 제공하는 진료과목 등에 의해 크게 의원, 병원, 종합병원으로 구분되는데 각기 입지적 특성이 다르게 나타난다. 특히 1차 진료기관에 해당하는 의원들은 병원시설의 설립과 운영을 모두 민간부문에서 담당하고 있어 그들의 입지선정에는 영리를 목적으로 하는 사적 부문의 입지원리가 작용하고 있다. 또한 진료 전문과목에 따라 환자의 발생 빈도나 의료서비스 선택의 선호도에 작용하는 요인에 차이가 있고, 요구되는 의료시설 및 장비의 자본 집약성에 차이가 있어 전문과목마다 각기 개원의원의 입지 선택이 다르게 이루어져 전문과목별 공간분포에 차이를 보인다. 본 연구에서는 진료 전문과목별로 사적 부문에서 개원하는 의원들의 공간적 분포에 나타나는 특징을 분석해 보았다. 이를 위하여 이러한 개원의원이 가장 많이 분포하고 있는 서울지역을 대상지역으로 전문과목별로 개원하는 의원들을 대상으로 입지계수를 산출하여 공간적 분포패턴을 분석하였다. 특히 지역적 편중이 심한 성형외과 의원이 집중 분포하고 있는 강남구를 대상으로 집적과정을 미시적 접근으로 분석해 보았다.
GIS기법을 이용하여 공간데이터간의 융합을 통한 지역적 장수인구의 분포와 영향요인을 밝혀내는 연구사례가 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 연구들은 분석의 공간단위로써 센서스 행정구역을 채택한다. 그러나 센서스 구역 안에서도 공간적 특징의 다양성이 존재하기 때문에 장수현상을 충분히 설명한다고 할 수 없다. 따라서 장수라는 현상을 현실적으로 반영하는 공간단위에 대한 연구가 필요하다. 대시매트릭 기법은 다양한 공간정보를 이용하여 센서스 행정경계 보다 현실적인 공간단위의 재구성이 가능하게 해준다. 또한 이를 응용하여 소지역의 통계량 추정이 가능하다. 본 연구에서는 벡터기반 건물 데이터를 기반으로 대시매트릭 매핑기법을 응용하여 소지역 노인인구 수를 통계적으로 유의한 수준 안에서 재구성 하였다. 또한 클러스터 분석을 통해 센서스 행정경계안에 존재하는 국지적인 공간 영향관계의 변이를 확인 하였다. 본 연구를 통해 국지적 수준의 장수연구에 대한 필요성과 대시매트릭 기법의 응용이 유효한 방법론임을 제시하였다고 판단된다.
정규최소자승법(OLS : Ordinary Least Square)은 장수인구의 지역적 분포와 적용된 환경변수들의 관계가 공간상에서 동일하다고 가정한다. 따라서 장수현상이나 그와 관련된 변수의 공간적 특성을 충분히 설명할 수 없다. 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)모형은 지리적 가중 함수를 통해 인접지역들의 공간적 유사성을 대변할 수 있다. 또한 환경특성에 따른 장수인구분포의 공간적 변이를 국지적으로 설명할 수 있는 특징이 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 기존의 연구에서 제시된 장수의 환경생태학적 요인들에 대해 보통 최소자승법과 GWR모델간의 비교분석을 수행하였다. 연구결과 GWR모형이 OLS모형보다 높은 모형 부합도를 가지고 특정 환경 변수가 가지는 효과에 대한 공간적 변동성을 설명할 수 있는 것으로 나타났다.
공간적으로 다양하게 재구성되며 이동하는 분산/이동/실시간 시스템을 명세 및 분석하기 위한 기존의 프로세스 대수들은 명세/분석 과정에서 텍스트 기반의 명세 언어를 사용한다. 이로 인하여 프로세스 사이의 이동성과 프로세스들의 공간적 분포를 대한 명세 및 분석 방법은 매우 큰 복잡도가 존재한다. 이를 극복하기 위하여 일반 프로세스 대수를 시각적인 형태로 표현하는 다양한 기법들이 제안되었다. 이러한 시각화 언어들은 시스템의 특정 상태를 명세하거나, 시스템의 속성을 공간적 분포와 링크정보로 분리하는 방법들이 사용되었지만, 명세하고자 하는 시스템의 전체 행위에 대한 효율적인 명세 방법이 존재하지 않고, 시각화 언어임에도 불구하고 텍스트기반의 프로세스 대수와 병행되어 사용되어야만 하는 제약들이 존재한다. 이러한 제약들을 극복하기 위한 하나의 방법으로 본 논문에서는 프로세스 대수를 위한 새로운 시각화 언어인 Onion Visual Language를 제안한다. Onion Visual Language는 프로세스 사이에서 발생하는 이동과 상호작용 등의 전체 행위를 원형의 양파껍질과 같은 형태로 표현하며, 각 프로세스들 사이에서 발생하는 행위들의 관계를 액션으로 표현한다. 또한, 계층화된 프로세스 구조, 프로세스의 상태정보, 프로세스의 미래 행위 정보, 비결정적 행위정보를 포함하여 매우 복잡한 시스템의 특징을 효율적으로 명세/분석 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 공간영역특성의 컬러정보와 주파수영역 기반의 시각특성 요소를 이용한 혼합 워터마킹 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 공간영역을 선택하여 컬러의 색차 정보를 분석하여 공간적으로 분포되어있는 컬러정보를 계산하고, 주파수 변환영역을 통해 인간시각에 덜 민감한 계수블럭을 분석하여 인간의 시각특성 파라미터 값들을 구하였다. 또한 중요한 특징 중에 하나는 퍼지추론 기법을 시각시스템 특성에 적용하여 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 선택하도록 설계하였다. 계수분포에 따른 적응적 워터마크를 삽입한 후, 비가시성과 강인성 평가 실험을 수행한 결과 다양한 종류의 공격유형에 대하여 제안한 방법의 타당성을 입증 하였다.
효율적인 영상 검색 시스템을 구축하기 위하여 칼라, 형태, 질감등과 같은 특징을 추출하여 검색하는 방법들이 연구되어 지고 있다. 이 중 기존의 형태 정보를 이용한 방법은 적용 대상을 국한하여 연구되거나 특징 추출을 위한 계산의 복잡성에 비해 좋은 효과를 보이지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 다양한 영상에 적용할 수 있는 특징을 추출하고자 통계적인 방법중의 하나인 히스토그램을 이용하고자 한다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산이 용이할 뿐 아니라 검색 결과면에서도 높은 효율을 보이고 있다. 영상으로부터 추출한 선분을 각도에 따라 18개의 빈으로 양자화 하여 각 빈에 속한 선분들의 길이의 합을 이용하여 비교하는 각도 히스토그램(angular histogram), 그리고 선분들이 공간 분포에 대한 정보를 얻기 위하여 각도 히스토그램에서 각 빈에 속한 선분들의 대표 좌표들의 1차, 2차, 3차 모멘트를 구하여 사용하는 방법과 특정 각도를 가진 선분들 사이의 거리를 이용한 각도 Correlogram을 제안한다.
본 논문에서는 피라미드 계층간에 나타나는 잡음 신호의 특성을 바탕으로 라플라시안 피라미드를 이용한 X-ray 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위해 X-ray 영상 신호의 지역적 표준 편차와 신호의 영역적 특징을 이용하였다. 지역적 표준 편차는 영상의 경계선 정도와 비례하는 특징을 가지기 때문에 지역적 표준 편차를 이용하여 경계 정보의 손실을 막았다. 또한 라플라시안 피라미드의 각 계층에 잡음 신호가 좁은 면적을 가지며 분포되는 영역적 특징을 이용하여 평평한 지역에서 잡음 신호의 제거 성능을 높였다. X-ray영상 및 잡음이 첨가된 표준 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 경계 정보의 유지와 잡음 제거에서 기존의 방법보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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