마르셀 뒤샹이나 지아코모 발라와 같은 미래파 화가들은 물체가 움직이는 순간 순간의 정지 이미지를 캔버스에 중첩해서 운동감을 표현하려고 했다. 본 연구진은 선행 연구에서 이렇듯 운동성이 내포된 추상 미술작품들에 대한 사전 경험이 뇌의 운동 지각 영역의 반응에 영향을 미친다는 것을 보고한 바 있다. 본 연구에서는 선행 연구에서 관찰된 사전 경험에 따른 차별적인 뇌 운동 지각 영역의 활성화가 안구 운동 패턴의 차별성에 기인하는지 살펴보았다. 사전 경험은 미술 전공 여부로 조작하였다. 또한 전문성 이외에도 움직임 내포에 관한 화가의 의도 자각 여부에 따라 관찰자의 안구 운동 패턴에 차이가 나타나는지 검증해보고자 하였다. 연구 결과, 미술 전공 여부에 따라 추상화 지각시 그림 전체에 대한 시선고정 횟수나 시간 등에 차별적인 경향이 나타났다. 화가의 표현 의도에 대한 자각은 이러한 전반적인 차이와 관련이 없었다. 반면, 운동성의 내포라는 화가의 표현 의도의 자각은 추상화 중 운동성이 표현된 특정 위치에 대한 안구운동과 연관성을 보였다. 즉, 표현의도를 자각한 관찰자들은 그렇지 못한 관찰자들에 비해 추상화 중 움직임과 연관된 신체 부위가 표현된 위치에 좀 더 집중하는 경향을 나타냈으며, 화폭에 표현된 물체의 움직임 방향과 합치하는 방향의 안구 운동을 더 많이 보였다. 미술 전공 여부는 움직임 표현 위치에 특정적인 안구 운동과 무관하였다. 이러한 결과는 미술 전문성 및 화가의 의도 자각 여부가 관찰자들이 움직임이 함축된 추상화를 지각하는 방식에 차별적으로 관여함을 시사한다. 즉, 전문성은 그림에 대한 전반적인 지각 방식에, 내포된 움직임에 대한 자각은 그 정보에 특정적인 공간에 대한 지각방식에 관여할 가능성을 제안한다.
지리정보를 정보시스템에서 사용하기 위해서는 복잡한 실세계의 형상을 단순화, 일반화하여 전산적으로 처리할 수 있는 정보구조로 변환해야 한다. 기존의 2차원 GIS에서는 실세계의 형상을 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상으로 수치 정보화 하여 GIS 기능을 수행하고 있다. 하지만 지구상에 존재하는 지리적인 요소들은 3차원적인 공간정보로 구성되므로 이를 2차원으로 추상화시키면 많은 정보의 손실이 일어나게 되며, 기존의 2차원 GIS는 근본적인 한계가 존재하게 된다. 따라서, 실세계의 3차원적인 지리요소는 컴퓨터 상에서도 3차원으로 처리하는 것이 지리요소가 원래 지니고 있는 정보의 손실을 최소화 할 수 있으며, 실세계의 자연물 및 인공 시설물에 대한 3차원적인 표현과 분석을 위해서는 궁극적인 형태의 3차원 GIS가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 점, 선, 면 등의 2차원적인 형상을 3차원 공간 데이터로 수치 정보화 하기 위한 수단으로 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용하여 Virtual GIS 적용을 위한 3차원 가상세계를 생성함으로서 각종 의사결정을 보다 효율적이고 시각적으로 행할 수 있는 공간데이터를 작성하고자 하였다.
우리는 센서 네트워크의 전체적인 수명을 최대화하기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 우리는 매우 복잡한 환경의 센서네트워크를 대상으로 한다. 복잡한 환경은 빌딩 내부 또는 복잡한 도심에 센서 네트워크가 배치될 수 있다는 점에서 실생활에 바로 적용 가능한 환경이다. 복잡한 환경에서는 한정된 공간에 많은 장애물이 놓이기 때문에 장애물들 사이에 낀 좁은 공간들이 있다는 특징을 가진다. 좁은 공간에 놓인 센서 노드는 매우 빈번히 라우팅 경로로 선택되기 때문에 에너지 소비가 많이 예상된다. 이러한 연결노드(relay node)는 주변에 자신이 수행하는 역할을 대신해줄 대안의 노드가 적기 때문에 에너지 고갈 시 네트워크 분할(partition)의 문제로 이어질 수 있다. 네트워크 분할은 네트워크에 다른 센서 노드들의 에너지가 아직 충분하다 할지라도 분할로 인해 데이타를 전송할 수 없는 문제를 야기한다. 따라서 우리의 목적은 이러한 문제를 해결하기 위하여 네트워크 분할과 직결된 연결노드의 에너지를 고려하여 네트워크가 최대한의 수명을 가질 수 있게 하는 라우팅 프로토콜을 제한한다. 우리가 제안하는 라우팅 알고리즘은 크게 가중 그래프(weighted graph)를 통한 네트워크 추상화(abstraction)과정과 에너지 추정(estimation) 알고리즘을 거친다. 가중 그래프는 전체 토폴로지를 고려하여 목적지까지 이르는 모든 길에 대한 정보를 알려주고, 에너지 추정 알고리즘을 통해 추가적인 통신 비용 없이 라우팅 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서는 전체적 지형의 추상화된 정보를 기반으로 사용 빈도가 높은 노드의 에너지를 관찰, 보호함으로써 전체적인 네트워크의 수명을 연장 및 라우팅 복잡도를 낮추는 라우팅 프로토콜을 제안한다.
최근 국방 모델링 및 시뮬레이션에서 상세한 통신 분석을 수행하기 위하여, 지휘통제(C2: Command and Control)와 통신(C: Communication) 시스템으로 구성된 C3복합체계(SoS: System of Systems)를 통하여 통신 시스템 분석을 수행하였다. 그러나 이러한 방법은 C2 시스템의 시간 및 공간적 제약을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 C2 시스템을 추상화한 후, C 시스템과 결합하는 단일체계 환경에서의 통신 분석 방법에 대해 제안한다. 추상화 과정에 있어서, C 시스템 분석에 필요한 트래픽 모델과 모빌리티 모델을 정의하고, 모델 내부의 파라미터를 머신 러닝기반으로 학습한다. 제안한 기법을 통해 전장 환경에 따라서 다른 출력을 갖는 형태의 트래픽 및 모빌리티 모델 구성이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 C2 시스템 추상화 과정을 C3 복합체계에 적용하여 보여주고, 실험을 통해 복합체계 분석에 있어서 기존 방법보다 정확한 분석이 가능함을 보였다. 제안한 방법으로 통해, 다양한 통신 파라미터를 갖는 실험 시나리오에 대해 효율적인 통신 분석이 가능할 것으로 기대한다.
상황인지(context awareness)기술은 유비쿼터스 컴퓨팅환경의 지능형 도시공간정보 서비스 제공을 위한 핵심기술이다. 상황인지기술은 상황정보 모델링 기술과 상황정보 센싱기술, 상황인식 서비스 미들웨어기술 등 다양하다. 특히, 상황정보를 모델링하고 추상화하기 위한 방법으로 온톨로지(ontology)가 매우 유용하다. 온톨로지를 통해 다양한 도메인이나 환경에서 유연하게 상황을 분석, 최적의 서비스를 제공할 수 있다. 여기서는 공간정보를 중심으로 이런 기존의 상황인지기술 및 이를 위한 온톨로지 개발 동향을 파악, 지능형 도시 공간정보 서비스제공을 위한 개념적 아키텍쳐를 수립하고, 이에 근거하여 이를 효율적으로 활용하는 방안 및 개발전략을 제시하였다.
효과적인 시각화는 일반적으로 대용량의 디버깅 정보와 프로그램의 추상적 수행모델을 표현하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 스레드들간의 논리적 병행성 관계를 나타내는 부분순서 수행그래프를 이용하여 내포병렬성과 임계구역을 가진 OpenMP 병렬 프로그램의 수행양상과 경합정보의 효과적 디버깅을 위해서 효과적으로 제공하는 추상적 시각화 도구를 제안한다. 본 도구는 수행중 추적선택 기법으로 시각화 정보를 위한 공간적 복잡성을 줄이고, 추적된 시각화 정보에 프로그램의 내포병렬성과 임계구역 동기화를 위한 그래프 추상화를 제공하여 시각적 복잡성을 해결한다. 그래프 추상화를 통한 스레드들간의 부분순서 관계와 경합탐지 정보는 프로그램의 제어흐름과 경합의 위치를 구조적으로 파악할 수 있게 하므로 프로그램 수행의 이해와 경합 탐지 및 수정에 효과적이다.
본 연구에서는 고향의 개념을 의미론적 측면과 지리학적 입장에서 정의하고, 한국 사람들이 고향이라고 지칭하는 고향의 공간적 대상, 고향에 대한 감정과 선호, 고향의 지리적 특징 및 이미지 등을 조사하여, 이를 중심으로 한국인의 고향에 대한 애착의 본질과 정서(ethos)를 밝히려 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국인의 고향에 대한 애착은 본질적으로 고향 의식과 회귀본능과 같은 고향에 대한 인류의 보편적 정서로부터 나온 것이다. 둘째. 이러한 보편적 정서 위에 한국의 사회적 배경에서 나오는 고유한 고향의식이 첨가되었다. 사회적 배경에서 발생된 고향에 대한 강한 애착은 효에 근본을 둔 유교적 전통, 남북분단, 도시화에 따른 광범위한 실향의 결과에 의해서 형성된 정서라고 볼수 있다. 섯째, 고향이미지는 이러한 한국의 정서를 반영하고 있으며, 자연환경적, 인문환경적, 감각적 요소가 모두 수렴된 전형적이며, 추상화된 유형으로 나타난다. 넛째, 한국인의 고향에 대한 정서는 인간의 본성으로부터 나오는 보편적 정서와 대체로는 일치하지만 개인이나 집단의 인구.사회적 배경과 공간적 체험에 따라 다른 것으로 나타났다.
유비쿼터스 환경이 도래함에 따라 데이터 흐름이 신속하고 연속적으로 변화하고 있다. 이러한 스트림형태의 데이터는 데이터의 치명적 변화, 자주 발생하지 않는 패턴 등의 관점에서 데이터 분석을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 다단계의 추상화 데이터 분석이 용이한 다차원 분석에 기반하여 고정적인 공간활용만이 가능했던 기존 방식을 살펴본 후 이를 유동적으로 보완하여 공간 비용을 최소화 하면서 평균응답시간을 줄여주는 방법에 대해 논의한다. 또한 제안 방법의 시공간 비용을 수식으로 증명하고 기존 방법과의 비교 실험을 통하여 성능을 평가해 본다.
본 논문은 상이한 추상화 및 일반화 기준에 의하여 지형도와 지적도 사이에서 발생하는 가구계 폴리곤 개체의 입도차로 인하여 발생하는 N:M 대응쌍을 탐색할 수 있는 기법을 제시한다. N:M 대응쌍을 도출하기 위하여 어떤 지도상의 가구계 폴리곤 집합에서 병합이 수행될 폴리곤들은 다른 지도상의 어떤 폴리곤과 유의미한 공간적 중복성을 가져야한다는 가정하에 반복적인 중첩 분석을 수행하였다. 반복 과정은 두 지도 사이에서 각각 병합이 수행된 폴리곤 사이의 공간적 중첩이 1:1 대응쌍의 조건을 만족시킬 경우 종료된다.
멀티미디어 데이타베이스에서 이미지를 검색하기 위해 공간관계를 이용하는 것은 비주얼한 인터페이스 시스템을 통해서 효율적으로 수행할 수 있다. 시스템에서 이미지의 객체들은 2D 스트링으로 표현되고, 이것은 이미지 내의 객체를 추상화 하는 방법으로 객체의 심볼릭 프로젝션을 통해서 생성된다. 그러나 2D 스트링 표현기법을 이용한 이미지 객체간의 공간관계는 정확하지 않기 때문에 3D 이미지를 검색할 때 정확도가 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기위해 본 논문에서는 3D 이미지를 위한 공간 연산자를 이용한 공간관계를 제안하고, 이미지의 공간관계에서 중복되는 부분을 제거하기 위해 여러 가지 추론규칙을 이용한다. 이러한 규칙을 기반으로 하는 추론기법은 내용을 이용해 이미지를 검색할 때 질의 처리 시스템에서 사용되고, 기존의 방법보다 정확도와 융통성이 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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