본 연구는 시간지리학 개념을 도입한 새로운 접근성 개념을 통해 공간적 근접성과 단일한 이동 행태를 전제하는 기존의 방법을 비판적으로 검토해보고자 한다. 이를 위해, 미국 Portland Metro 지역의 개인통행자료를 이용해 시공간적 접근성의 공간적 패턴과 근접성의 관계를 비교${\cdot}$분석하였다. 시간지리학의 시공간 프리즘 개념에 기반한 시공간적 접근성은 근접성 외에도 시공간 제약에 따른 다양한 이동성을 고려한 대안적 방법으로 최근 새롭게 주목받고 있다. 기존 방법은 접근성이 도시의 기능 중심성과 유사한 공간패턴을 보일 것으로 예상하지만, 연구결과는 접근성이 근접성보다는 개인의 시공간적 속성에 더 많은 영향을 받는다는 사실을 보여준다. 접근성은 CBD나 도시기회의 고밀도지역을 멀리 벗어난 지역에서 오히려 높게 나타났으며, 같은 지리적 특성을 공유하는 동일 지역이라 할지라도 성별에 따라 다르게 드러났다. 이는 접근성이 거주지뿐만 아니라 다른 공간적 축들(직장, 자녀의 탁아시설등)을 중심으로도 형성되며, 이에 따라 집에서 멀리 떨어진 곳의 도시 기회들이 집 주변의 도시기 회들보다 개인의 접근성에 더 큰 기여를 할 수 있다는 점을 시사한다.
본 논문에서는 다중 출력을 가지는 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network; FNN)를 설계한다. 퍼지 집한 기반 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 개별적인 입력 공간을 공간 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 앞서 언급한 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽 함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 따라서 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지뉴럴네트워크를 최적 설계한다. 제안된 네트워크는 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 200개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류한다.
본 논문에서는 특정 DCT계수를 조작하였을 때 공간영역에서 생성되는 정현파 패턴을 워터마크로 활률한다. 즉, 특정 DCT 계수를 워터마크 비트에 따라 변경하여 결과적으로 정현파 패턴이 삽입되도록 하고, 삽입된 워터마크는 공간영역에서 상관관계를 이용하여 검출할 수 있다. 제안된 알고리즘은 추가적인 싱크 비트 삽입 없이도 영상의 공간싱크의 변화를 어느 정도 감지 할 수 있으며 다양한 StirMark공격에 강인함을 실험결과를 통해 확인하였다.
본 논문에서는 실시간 상태 기계(Real-time State Machine, RSM)로 명제된 실시간 시스템의 행위의 쉽고 간결한 이해, 분석을 위한 새로운 상태 최소화 방법을 기술한다. 시스템의 행위를 보여주는 RSM 실행에 대한 상태는 제어 변수, 자료 변수, 시간 변소의 집합에 의해 정의된다. 상태 최소화는 4단계 추상화인 계산(computation), 제너릭(generic) 패턴, 한계 간격(limit interval), 동일 범위(coordinate scope) 추상화를 통해 이루어진다. 계산 추상화 단계에서는 연속적인 계산으로 연결된 다수의 상태를 하나의 상태로, 일반 패턴 추상화 단계에서는 상수 또는 함수 관계에 있는 동일 제어의 연속된 일련의 상태들의 집합을 하나의 제너릭 패턴으로 통합한다. 한계 간격 추상화 단계에서는 특정 값으로부터 음의 무한대나 양의 무한대 값으로 단조 증가, 단조 감소하는 값 사이에 있는 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 마지막으로, 동일 범위 추상화 단계에서는 같은 범위에 존재하는 일련의 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 각 추상화의 적용은 제어, 데이터, 시간의 무한한 상태 공간을 유한한 상태공간으로 감소시킬 수 있으며 많은 상태 감소를 가능하게 한다. 따라서, 시스템 행위에 대한 이해와 분석이 복잡도가 적은 개념 단계에서 수행될 수 있다.
요즘 어린이 교재들은 예전에 비한다면 급속도의 발전을 이루고 있어서, 앞으로도 다양한 컨셉과 아이디어로 계속 발전될 경향이다. 하지만 현재까지의 보통 낱말카드나 그래픽들은 2D로 이루어져 있어서 현실감이 떨어지는 교육이 되는 경우가 많다. 그렇다고 현실감을 주기 위해 어린이들이 갖고 놀도록 커다란 3D 의 장난감들을 갖게 된다면 이들이 차지하는 공간은 너무나 많아진다. 사실 아이들이 있는 가정들을 보면 공간의 부족 때문에 갖고 있던 교재나 장난감들을 버리기도 하는 것이 요즘 현실이기 때문이다. 본 논문은 이런 문제점들을 보완하기 위해 AR(Augmented Reality)Toolkit[l]을 응용한 어린이 교재를 제안한다 공간절약형으로 정육면체 패턴을 만들어 공간절약도 되고, 이 패턴(pattern) 위에서 3 차원 영상도 보고 패턴을 교체해 가면서 다양한 재미도 느낄 수 있는 교재를 구현해 보고자 한다.
기존 저수지 농업용수는 주로 논의 벼재배 용수공급을 목적으로 설계되었지만, 논 지역 타작물 재배 지원 등의 정책으로 논에서 밭으로 전작화가 증가함에 따라 농업용수의 효율적 분배를 위한 논의 전작화 패턴 분석이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공데이터 포털의 2019년 팜맵을 활용하여 최신 경지 현황을 파악하고, 환경부의 2007년, 2019년 토지피복지도를 이용하여 전작화 패턴을 분석하였다. 구축된 팜맵과 토지피복지도는 환경부 토지피복분류 기준 농업지역 중분류로 일치시켜 분석에 활용되었다. 논, 밭, 시설재배지 등의 농경지 이용 현황 및 전작화 추이는 전국 단위, 권역 단위로 분석되었고, 주요 시도와의 공간적 거리를 전작화 영향인자로 설정하여 DUP(Degree of Urban Proximity) 등의 지표로 그 영향을 확인하였다. 또한, 전체 경지 중 논, 밭의 면적과 증감 추이를 ACR(Area Change Rate) 등의 지표로 전작화 규모를 파악하였고, LPI(Largest Patch Index), LSI(Landscape Shape Index) 등의 지표로 개별/집단화 전작의 패턴분석을 수행하였다. 본 연구로 제시된 저수지 수혜 구역별 논의 전작화 패턴은 논 벼재배와 농업용수 수요 특성이 상이한 밭작물에 안정적 용수공급 체계 구축 등의 기초자료로 활용 가능할 것으로 생각된다.
공간상에 분포한 각종 지리사상들은 다양한 분석기법을 통하여 분포특성과 패턴이 파악된다. 이때 축척(scale)은 공간분석 기법에서 연구자가 고려해야 할 중요한 요인중의 하나이다. 이 연구에서는 해상도 저감에 따라 변화하는 공간 데이터의 구조특성을 표현할 수 있는 기법을 비교 분석하여 공간분석에 필요한 적정해상도의 모색과정에 이용하고자 한다. 순천만 해안습지의 LANSAT TM 데이터를 대상으로 하여, 데이터의 구조특성이 해상도에 따라 변화하는 특성을 살펴보고 이를 반영할 수 있는 해상도 특성 지수들을 비교평가 하였다. 기존에 개발된 국지적 분산(local variance)과 프랙탈차원을 적용하였고, 해상도 변화과정에서 파생되는 분산 데이터의 공간분포 패턴을 표현하는 지수로 공간적 자기관도인 Moran´s I를 측정하였다. 구조특성 분석기법을 적용한 결과 기존에 개발된 국지적 분산과 프랙탈 차원보다는 분산 데이터의 공간적 자기상관도가 구조특성을 분석하는 기법으로 적합하게 나타났다. 공간적 자기상관도가 정점인 해상도에서 공간 데이터의 변화가 심하게 나타나고 있다. 공간 데이터의 구조특성은 탐색하는 기법으로 분산 데이터의 공간적 자기상관도가 효과적인 지수로 작용할 수 있다.
메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 RPA(Recursive Partition Averaging)알고리즘은 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 구성된 초월 평면상에서 단순히 대표패턴을 추출하여 분류 성능 저하의 원인이 되는 단점을 가지고 있었다. 여기에서는 기존 RPA의 단점을 보완하기 위해 FPD (Feature-based Population Densimeter)를 이용한 OHC (Optimized Hyperrectangle Calving) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 RPA분할 종료 후 OHC를 이용하여 초월 평면을 최적화한 후 패턴 평균 기법을 적용하여 학습 결과를 산출한다. 제안된 알고리즘은 k-NN분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며 분류에 있어서도 RPA보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간비교에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.
IT를 이용한 시뮬레이션 및 가상현실 기술이 발전하면서 시뮬레이션 결과를 사용자에게 효과적으로 전달하기 위한 애니메이션 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 애니메이션에 대한 재생품질, 재생속도, 입출력 속도, 저장공간 축소 등애니메이션 성능을 개선하기 위한 다양한 노력이 있었다. 그러나 기존 연구는 대부분 애니메이션 영상에 대한 프레임별 이미지 압축에 초점을 맞추고 있다. 애니메이션의 저장용량 및 재생 속도를 획기적으로 개선하기 위해서는 애니메이션 자료를 벡터화 하고 시간적 공간적 중복성을 제거해야 한다. 본 연구는 애니메이션 자료에 대한 계층화, 벡터화를 통해 애니메이션 자료구조를 근본적으로 개선하였으며, 열차 이동경로 기반한 애니메이션 자료의 패턴화를 통해 애니메이션 자료의 시간적 공간적 중복성을 제거하여 저장공간을 현저히 축소하였고 입출력 속도 및 재생속도를 획기적으로 개선하였다. 실험결과 애니메이션 벡터화 이후 추가적인 패턴화를 통해 저장공간이 80%이상 축소되었으며 입출력 속도가 약 4배 향상되었다. 이러한 패턴화 기술은 객체의 이동경로가 존재하는 다양한 시뮬레이션 시스템의 애니메이션 자료 저장방식으로 활용될 수 있으며, 아주 작은 애니메이션 자료 전송량으로 인해 사용자 맞춤형 애니메이션을 제공하기 적합한 기술로 활용될 수 있을 것이다.
코호넨의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)온 빠른 검증 학습이 가능하여 다층 퍼셉트론의 단점을 보완할 수 있는 패턴분류기로 부각되고 있다. 그러나 기본적으로 고정된 크기와 구조의 네트워크를 사용하기 때문에 실재 문제에 적용하기가 쉽지 않다는 문제가 있다. 본 논문에서는 패턴에 대한 사전 정보없이 복잡한 패턴공간을 적응적으로 분할하기 위해 구조적응되는 자기조직화 신경망을 소개하고 이를 인쇄체 한글 문자의 인식에 적용한 결과를 보여준다. 여기에서 제안하는 신경망은 SOFM의 각 셀이 좀더 자세한 SOFM으로 확장될 수 있도록하며, 확률분포가 0인 셀을 제거함으로써 패턴 공간에 보다 근사한 분류를 가능하게 한다. 실제로 이러한 방식이 한글과 같은 복잡한 분류 문제에서 어떻게 작동하는지 설명하고, 한글 완성형 2350자에 대해 실험한 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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