부산대도시의 공간구조와 그 문제들에 관심을 가진 많은 도시 학자들과 연구자들이 부산대도시 공간구조에 대한 관리의 필요성을 오랫동안 제기하였다. 그래서 본 연구의 목적은 1993년, 2001년의 기간 동안의 인구밀도, 고용밀도, 지가로 부산대도시의 공간구조의 동적인 변화를 알아보는 것이다. 본 연구의 중요한 결과들은 다음과 같다. 도심의 인구유출을 경험하는 동안, 주변부는 지속적으로 성장하였다. 중앙동은 인구 잠재성의 높은 접근성을 가졌다. 그러나 그 접근성은 1993년 이후 줄어들고 있다. 부전동은 2000년까지 인구가 증가하는 경향을 보이나 그 이후 년부터는 인구가 감소하였다. 그사이에 주변부는 높은 접근성으로 인구가 증가하였다. 그래서 부산의 공간구조가 다핵도시로 바뀌었다. 이 현상은 기존의 도심에서부터 자발적인 인구분산을 일으키게 되었다. 지가 변화에서는 부산 도시화의 분포패턴을 보여준다. 부산의 가장 높은 지가는 CBD에서 나타나며, 부산의 발전은 남북 띠를 따라 나아가면서, 서부산 지역에 영향을 주었다.
본 연구는 세계적으로 성공한 애니메이션의 샷리듬 유형을 제안하였다. 캠벨의 영웅서사에서 나타난 공간 변수 연구와 영상의 샷 지속시간 연구를 바탕으로 <겨울왕국(2013)>의 공간서사에 따른 샷리듬을 분석하였다. 이를 통해 세 가지 결론을 도출하였다. 첫째, <겨울왕국> 서사의 샷밀도를 통해 서사 강도의 시각화가 가능하다는 근거를 마련하였으며, 둘째, 상승형, 하강형, 산형, 함몰형, 복합형으로 나타난 샷리듬 유형을 도출하고 그에 따른 서사의 특징을 분석하였다. 셋째, 영웅서사 공간지도모델에서 나타난 샷리듬의 상도를 상, 중, 하로 구분하여 서사 강도의 측정 기준을 제시하였다. 본 연구는 철학적, 질적 방법에 치중된 애니메이션 콘텐츠 연구 흐름에서 예술적 정서를 객관적 데이터로 시각화 및 유형화 했다는데 의의가 있다.
실제 공간의 분포 또는 양적 속성을 대변하는 지리정보 입력은 지구시스템 모의 내에서 주요 관심사가 되고 있다. 많은 연구에서 다양한 격자 해상도에서의 지표면 특성에 대한 부정확한 추정이 모델링 결과를 크게 바꾸는 것으로 나타났다. 따라서, 이 논문은 도시지역 건물들의 분포와 면적·체적 속성을 반영하기 위해서, 항공라이다로 수집된 3DPC(three-dimensional point cloud) 샘플링 체계에 Monte Carlo Integration(MCI) 기법 기반 공간확률(spatial probability)을 적용을 제안하였다. 건물 식별과 관련해 공간확률(SP) 임계치, 격자 크기, 3차원점군 밀도 세 인자의 결정규칙 적용 결과가 비교되었다. 연구 결과, 건물의 격자가 커짐에 따라 식별되는 건물의 면적 속성이 증가하였다. 공간 모델링 및 분석의 신뢰성을 높이기 위해서는 샘플링 체계에서의 결정규칙을 사용하여 건물의 면적 속성을 조정하는 것이 권장된다. 제안된 방법은 모델링 분야가 요구하는 크고 작은 격자의 변화에서도 일정하게 건물 면적 속성이 유지되도록 지원할 것이다.
본 연구의 목적은 차별화 된 분석지표를 활용하여 2040년 대전의 중심지 위계와 도시공간구조를 설정하는 것이다. 미래의 대전시의 도시공간에서 중심지 위계를 설정하기 위해서는 인구밀도, 건축물의 용도(상업 및 업무, 주거 등), 통행량 데이터(KTDB) 등 3개 지표를 도출하였다. 지표를 활용하여 중심지 위계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 도심(핵)기능을 담당하는 1차 중심지는 둔산도심과 원도심(대전역세권, 도심융합특구지정), 도안신도시 일원으로 3개 지역으로 설정하고, 부도심(지역거점)에 해당하는 2차 중심지는 9개로 설정하였으며, 지역중심(생활권 중심)에 해당하는 3차 중심지는 10개, 그리고 특화거점 5개를 신설하는 중심지 위계를 설정하였다. 둘째, 2030대전도시기본계획 상 중심지 위계와는 다른 새로운 2차 중심지와 3차 중심지가 나타났다. 본 연구에서 활용된 3개 지표를 통해 도시경쟁력을 확보할 수 있는 도시공간구조와 중심지 위계 설정에 있어서 유의미한 결과를 도출하였다.
MRI 촬상내의 체동에 의해 화상위에 나타나는 아티팩트를 제거하는 알고리즘에 관해서 기술한다. 종래의 반복적인 위상탐색법에 의한 제거법과는 달리, 위상 엔코딩 방향인 Y 방향의 체동에 대하여 MRI의 원리에 근거해서 체동과 화상의 위상공간에서의 대응관계를 해석해서 체동성분을 추출함으로써 아티팩트를 제거하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 인체의 단층상에 있어서 피하지방 부위를 통과하는 Y방향의 한 라인상의 밀도분포는 대칭성을 갖고 있어 밀도분포위상의 선형성을 체동과 화상성분을 분리하기 위한 구속조건으로 사용한다. MRI 신호에 대해서 X 방향의 1차원 푸리에 변환을 행한 후의 Y 방향의 스펙트럼 위상값은 화상자신의 성분과 체동성분의 합이 되고 있다. Y 방향의 한 라인에 따른 밀도분포가 대칭인 경우에는 화상의 위상성분이 그 위치에 대해서 선형함수가 되고 있다. 이러한 구속조건에 근거한 아티팩트의 제거방법을 정식화하며, 시뮬레이션에 의해 본 방법의 유효성을 확인한다. 아울러, 체동 변동이 약간 큰 경우 및 Y 접선 영역의 대칭성이 무너진 경우에 대해서도 검토를 행한다.
공연장음향성능에 영향을 미치는 중요한 부자재중의 하나인 음향반사판의 면밀도 변화에 따른 흡음특성 변화를 조사하였다. 음향반사판은 목질계반사판으로 밀도 변화는 $11\;㎏/m^2{\sim}41k\;㎏/m^2$으로 총 3개의 시료를 대상으로 측정하였다. 저주파 대역에서의 흡음률을 측정하기 위하여 서브우퍼와 무지향성 스피커를 사용하였으며 측정결과 중고주파수 대역의 흡음률은 면밀도 변화에 따라 큰 차이가 없었으나 저주파수 대역의 흡음률을 면밀도 변화에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 향후 음악 공연 공간내의 음향반사판의 면밀도 변화에 따른 실내 음향 특성 변화 및 설계지침에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 국내 현실적인 기준 반영을 위하여 인구 유동에 있어 출퇴근 이용자가 집중되고 상업활동이 복합된 지하상가의 유동인구를 측정하여 재실자 밀도를 분석하였다. 실측 결과, 지하역사의 연결부분은 퇴근 시간을 기점으로 하여 인원이 편중되었으며 상업시설은 11시, 14시, 17시 등 다양한 시간에 이용자가 편중되는 특성을 나타냈다. 아울러 재실자 밀도는 1.52인/$m^2$로 현재 국내 기준과는 달리 다소 높은 분포를 보여주고 있다.
포인트 클라우드 콘텐츠는 3D 포인트 집합으로 이루어진 3D 데이터로, 일반적으로 3D 포인트 클라우드는 하나의 객체를 표현하기 위하여 수십, 수백만 개의 3차원 포인트(Point) 데이터가 필요하며, 각 포인트 데이터는 3차원 좌표계의 (x, y, z)좌표와 포인트의 색(color), 반사율(reflectance), 법선벡터(normal) 등과 같은 속성(attribute)으로 구성되어 있다. 따라서 기존 2D영상보다 한 단계 높은 차원과 다양한 속성으로 구성된 포인트 클라우드를 사용자에게 제공하기 위해서는 고효율의 인코딩/디코딩 기술 연구가 필요하며, 다양한 대역폭, 장치 및 관심 영역에 따라 차별화된 서비스를 제공하기 위한 품질 확장성 기능의 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 포인트 클라우드 압축에 사용되는 V-PCC에서 3차원 미디어인 포인트 클라우드의 3D 공간 내 포인트 간의 밀도를 변경하여, 새로운 품질 변화를 달성하고 비트전송률 변경을 추가 지원하는 방법을 제시하였다.
본 논문은 재난 리스크 평가를 위한 집계구 통계자료의 활용방안에 대한 연구를 수행하였다. 인구통계자료, 주택통계자료, 전국사업체 자료는 재난취약성분석과 리스크 평가를 위한 필수 요소이다. 재난의 분석과 평가를 위하여 GIS에 구축하는 자료로는 인구의 총인구, 평균나이, 인구밀도, 노령화지수, 교육수준 등이 있다. 이 자료들을 공간정보로 구축함으로써 기존의 넓은 수준의 데이터를 활용하는 것 보다 정밀한 분석이 가능하다고 판단된다. 또한, 인구와 관련된 데이터뿐만 아니라 집계구 통계 자료는 주택의 건축년도와, 주택의 유형(다세대, 아파트, 연립, 영업용건물주택의 정보를 가지고 있다. 이는 건물의 경제적 평가를 위한 자료로 활용될 것이다. 또한 선정된 지역의 사업체를 분류하여 각 폴리곤의 주요 사업체를 조사하여 공간정보를 구축함. 구축된 공간정보는 리스크 평가를 위한 자료로서 활용될 수 있다 판단된다.
본 논문에서 화자공간모델 evolution에 기반한 continuous density hidden Markov model (CDHMM)의 online 적응에 대한 새로운 기법을 제안한다. 학습화자의 a priori knowledge을 나타내는 화자공간모델은 factor analysis (FA) 또는 probabilistic principal component analysis (PPCA)와 같은 은닉변수모델(latent variable model)에 의해 효과적으로 나타내어진다. 은닉 변수모델은 화자공간모델뿐아니라 CDHMM 파라메터의 ajoint prior분포를 표시함으로, maximum a posteriori(MAP)적응기법에 직접 적용되어진다. 화자공간모델의 hyperparameters와 CDHMM파라메터를 동시에 순차적으로 적응하기 위해 quasi-Bayes (QB)추정 기술에 기반한 online 적응기법을 제안한다. 연속숫자음 인식과 관련된 화자적응 실험을 통해 제안된 기법은 적은 적응데이터에서 좋은 성능을 나타내며, 데이터가 증가함에 따라 성능이 지속적으로 증가함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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