이 논문은 희소어레이의 최적패턴 형성을 위하여 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 자승치를 최소화하는 방법을 제시한다. 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 대칭인 경우와 비대칭인 경우에 대하여 성능을 점검하며, 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 주빔 부근의 측면롭의 효과적인 제어를 위하여 지수 함수적인 계수를 제안하였으며 그 결과 측면롭의 수준이 전체적으로 균등하게 분포되는 패턴을 얻을 수 있었다. 이 결과는 입력잡음신호가 어레이 공간상에 균등하게 입사될 때 효과적으로 사용될 수 있다.
본 연구는 범죄발생 자료를 이용하여 시계열적으로 공간적 분포특성을 파악하고, 범죄발생 장소의 공간적 환경 특성을 분석함으로써 도시공간의 물리적인 환경 개선을 통한 범죄예방 가능성을 타진해 보는데 목적이 있다. 사례도시의 범죄자료는 지리정보시스템을 이용하여 공간데이터로 변환하여 사용하였다. 범죄발생의 공간분석을 통해 향후 범죄발생 지역의 변화를 확인하고, 환경설계나 도시계획으로 범죄를 예방할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 2008년과 2011년 2개년 동안 범죄발생의 공간적 분포 패턴을 분석해 본 결과 국지적인 핫스팟의 이동이 발견되었다. 또한 상업지역을 중심으로 도로를 따라 선형으로 범죄 다발지역이 형성되고, 블록의 내부보다 도로변의 환경개선과 범죄예방 전략이 중요함을 알 수 있었다. 이외에도 사례지역을 위험지역과 안전지역으로 분류하고, 안전한 도시 만들기를 위해 도시계획 관점에서 접근하는 것도 필요함을 지적하였다. 연구의 결과는 도시의 물리적 환경개선으로 근본적인 범죄예방을 도모하고 그 결과로서 안전도시를 만드는데 기여할 것이다.
물리적 또는 기능적으로 연결된 두 지점에서 발생하는 이벤트(쌍대위치 이벤트)들 사이의 국지적인 공간적 연관성을 평가하는 것은 쉽지 않다. 그것은 대개 그러한 형태의 지리적 현상들이 가지고 있는 프로세스 자체의 복잡한 특성 때문이지만, 실제 공간 상에서 재현될 때 매우 복잡하게 얽혀 시각적 패턴을 인식하기 어렵기 때문이기도 하다. 이 논문은 국지적 스케일에서 공간적으로 자기상관된 쌍대위치 이벤트(또는 벡터)들을 확인하기 위한 대안적 방법을 다루고 있다. 제시된 통계적 알고리즘은 (벡터들의) 시작 포인트들의 클러스터링을 평가하기 위한 단변량 포인트 패턴 분석과 시작 포인트들에 상응하는 벡터들의 유사성 측정을 혼합하여 개발되었다. 사례 분석은 미국 오하이오주 프랭클린 카운티의 지역 주택시장에서 2004년에서 2006년 동안 이루어진 주택거래 데이터를 사용하여 이루어졌다. 분석 결과, 국지적으로 특성화될 수 있는, 특히 지역 커뮤니티와 연관된 다양한 이동들을 보여주는 주택거래들을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 우리나라를 대상으로 절대적 공간을 시간거리 접근성에 의한 공간 카토그램으로 재구성하여 지도화하고, 이를 바탕으로 접근성의 변화된 공간패턴을 분석하는 것이다. 카토그램은 특정한 목적을 위해 기본도의 형상이나 지역간의 연속성을 강조시켜서 만든 변형된 지도의 일종으로 전통적인 지도와는 매우 다른 이미지를 주게 되지만, 표현하고자 하는 현상의 공간적 구조를 매우 효과적으로 나타낼 수 있다. 시간거리는 교통망을 이용하여 실제 이동 가능성를 나타내는 것으로 접근성을 대변하며, 교통망의 상태에 따라 달라지므로 우리나라 주요 교통망 별 시간거리를 카토그램으로 표현하면 국토공간의 접근성 구조를 시각적으로 확연히 드러 낼 수 있다. 현재 우리나라에서 시간거리 접근성에 가장 큰 영향을 미치는 교통망은 도로망과 일반철도망 및 고속철도(KTX)망 이므로 본 연구에서는 이들 세 교통망을 중심으로 움직일 때 요구되는 실제 이동 소요시간을 이용하여 시간거리 공간 카토그램을 제작하였다. 시간거리로 재구성된 공간 카토그램은 한 지점의 공간적 접근성 및 그에 따른 공간 구조의 패턴을 시각화하여 보여주기 때문에 교통망의 발달에 따른 접근성의 공간구조 변화 분석이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 도로망과 철도망, 그리고 고속철도망 간의 시간거리 카토그램의 공간적 변화를 분석하였다. 또한 접근성의 공간구조의 보다 상세한 분석을 위해 도시별 다차원척도 분석을 실시하였다.
다양한 특성의 도시공간의 확장은 경제 활동의 활성화는 물론 도시공간에서의 범죄발생 확대로 이어지고 있다. 이에 따라 국민의 생명과 재산보호, 사회질서유지 등을 위한 각종 대책과 경찰의 역할을 확대되고 있으나 효율적인 범죄예방 활동이 부족한 상태이다. 따라서 이 연구에서는 체계적인 범죄 모니터링을 위한 기초연구의 일환으로 도시공간에서의 범죄가 발생하는 공간에 대한 패턴을 이해하고 분석하여 도시 내 안전구역을 분석하여 GIS 공간분석기법의 효용성을 나타내었다.
가상 현실을 이용한 게임 환경은 하드웨어의 한계로 게임 속의 가상현실 공간에 비해 실제 유저가 활동하는 게임공간은 한정되어져 있다. 이러한 물리적인 한계는 게임의 내용을 제한시키게 되고, 공간 안에서 반복된 패턴을 느끼게 해 게임 레벨 디자인에 한계를 가져오게 된다. 이에 물리적으로 한정된 공간에 대해 게임 속에 다양한 공간 디자인을 설계하고 실험을 통해 통해 공간의 감성적 한계를 극복해보려 하였다.
본 논문에서는 회전 주사 패턴을 사용하여 영상 검색을 위한 효율적인 영상 기술 방법을 제안하였다. 본 논문에서 근회전 주사 패턴을 영상 중심부에 위치시키고, 이를 이용하여 공간 칼라 정보를 기술하였다. 사용된 특징은 회전 대표 칼라와 회전 칼라 질감 그리고 회전 칼라 변화도이다. 제안 방식은 영상의 색상 정보와 그와 관련된 국부적 공간 분포를 효율적으로 기술할 수 있었다. 따라서 위 방식은 영상 검색에 있어 기존방식에 비하여 계산량, 메모리 사용량 등을 줄일 수 있었다.
전통적인 이진 가산기는 최상위 비트까지 올림수 전달이 발생하고 직렬가산을 수행한다. 그러나, 변형부호화자리수 체계를 이용한 광가산기는 이진 가산기에서 발생하는 연속적인 올림수 전달을 제한하도록 제안되었다. 본 논문에서는 9가지 부호화된 입력 패턴 중에서 동일한 가산 결과를 가지는 패턴을 동일군으로 하여 5개의 기준패턴으로 만들어 기호치환 규칙수를 줄였다. 또한 결합공간부호화된 입력 패턴과 마스크의 직렬연결로 기존의 기호치환 가산기의 인식 단계에서 필요한 어떤 공간적인 연산없이 인식하여 시스템의 크기를 줄였다.
캐쉬를 사용하는 분산 공유 메모리 시스템에서는 캐쉬들 사이의 일관성 유지를 위한 지연 시간이 성능에 큰 영향을 미친다. 최근에는 각 공유 메모리의 일반적인 접근 패턴을 학습하여 일관성 유지의 예측적 수행을 가능하게 하는 메모리 공유 패턴 예측기가 연구되고 있다. 기존의 메모리 공유 패턴 예측기는 패턴 정보를 저장하기 위해서 모든 메모리 블락마다 예측 테이블들을 할당하지만 실제로 성능 향상에 도움을 주는 테이블들은 소수에 불과하다. 본 논문에서는 적은 양의 패턴 저장 공간을 사용하면서 기존의 예측기와 유사한 성능을 낼 수 있는 캐쉬 구조의 메모리 공유 패턴 예측기를 제안한다, 제안된 예측기에서는 좋은 성능을 내는 예측 테이블들을 선택적으로 저장하게 하는 효율적인 테이블 교체 기법이 요구된다. 본 논문에서는 LRU 교체 기법을 캐쉬 구조의 예측기에 적용시켰을 때의 문제점을 분석하고 제안된 예측기의 특성에 적합한 테이블 교체 기법을 제안한다.
최근 패턴인식분야에서 성능향상을 목적으로 개별인식기들을 결합하거나 동적 선택에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인식기를 동적으로 선택하는 경우에는 전체 학습패턴으로부터 학습한 개별 인식기를 이용하거나 클러스터링 알고리즘을 이용하여 학습패턴들을 특징공간에서의 부 영역으로 분할한 다음 각 클래스를 하나의 영역과 대응하는 방법이 사용되어 왔다. 이러한 접근방법에서는 각 패턴의 지역적인 정보를 이용하기 때문에 클래스 사이의 결정 경계부분에 대한 지역적인 정보를 이용하기 어렵다. 본 논문에서는 학습패턴의 지역적 영역에 대한 마이크로 인식기를 설계하여 임의의 테스트 패턴에 대한 지역적 영역에서 가장 성능이 좋은 인식기를 동적으로 선택하여 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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