색채는 중요한 시각적 요소로서 도시 이미지와 사람들의 인식 형성에 중요한 영향을 미친다. 도시환경에서 색채를 정량적으로 분석하는 작업은 복잡한 과정을 필요로 하여 과거에는 실행하기가 어려웠다. 그러나 최근 머신 러닝 기술의 급속한 발전으로 관광객이 공유한 사진을 이용하여 도시 색채를 분석하는 것이 가능해졌다. 본 연구는 중국의 인기 관광지인 대리시를 사례로 선정하여 관광객이 공유한 대리시의 사진을 수집하였으며, 머신 러닝 기술을 결합하여 대규모 도시 색채를 측정하는 방법을 탐색하였다. 구체적으로는 먼저 DeepLabv3+ 모델을 사용하여 ADE20k 데이터 셋을 기반으로 관광객이 공유한 사진의 의미 분할을 수행하여 사진에서 인공 요소를 분리했다. 다음으로 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 대리시의 인공 요소의 주요 색상을 추출하고, 이러한 색상 간의 상관관계를 분석하기 위해 인접 매트릭스를 구축했다. 연구 결과에 따르면 대리시의 인공 요소의 주요 색상은 주황-회색이 가장 높은 비율을 차지한다. 또한, 회색 계열의 색상이 다른 색상과 자주 조합되어 사용되는 경향이 있다. 분석에 따르면 대리시의 인공 요소의 색채 특성은 지역의 민족 문화와 불교 문화의 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 색채 분석을 위한 새로운 접근 방법을 제공하며, 연구 결과는 대리시가 관광객의 기대에 부합하는 도시 색채 이미지를 형성하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 향후 대리시의 색채 계획을 위한 참고 자료를 제공하고자 한다.
본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.
가로는 도시를 구성하는 선적(線的) 요소로서 도시 발전의 축이다. 이러한 가로의 본질적 기능은 통행이 목적인 교통공간이지만 이와 함께 사람과 사람의 만남, 휴식, 오락 등의 다양한 활동을 담아내는 커뮤니티의 장으로서 중요한 역할을 하고 있다. 가로는 기본적으로 보도와 차도 그리고 가로를 에워싸고 있는 가로변 건축물로 구성되는 3차원의 공간이다. 이때 가로변건축물은 가로공간을 구성하는 중요한 물리적 구성요소로 가로변건축물의 입면은 사람들이 가로공간의 이미지를 형성하는데 중요한 변수로 작용하게 된다. 이에 본 연구에서는 가로변 건축물의 입면을 구성하는 형태구성요소를 대상으로 가로경관의 이미지에 영향을 미치는 시지각적 우세요소들을 추출하고 각각의 요소들의 만족도와 선호도를 조사/분석하여 향후 도시가로 경관계획 시 기초자료로 활용할 수 있도록 제공하는데 그 목적이 있다.
34년만에 본격적인 지방화 시대가 열린 이후 개성 있는 도시 이미지 만들기 작업이 전개되고 있다. 지방화시대의 개방으로 각각의 지역은 유니크한 특성과 자율성을 형성하여 그를 바탕으로 지역의 삶의 질을 향상시키는데 필요한 지역발전 전략을 수립하여 추진하고 있다. 즉 지역고유의 특성을 바탕으로 유니크한 아이덴티티를 창조하면서 미적인 경영을 지향하는 경영전략을 가지고 지방화 시대에 대응하는 것이다. 본 연구에서는 전라남도 순천시의 CI 연구 사례를 중심으로 자치단체 CI개발에 관해 다루었다. 순천시는 남도 관광의 보고인 송광사, 선암사, 낙안읍성, 순천만등 천혜의 관광자원을 가지고 있다. 시민들의 자긍심과 애향심을 고취시키고 외부 관광객들에게 순천시만의 개성 있는 이미지를 형성할 수 있도록 CI 프로그램을 연구 개발하였다. 이와 관련하여 노출 빈도가 높은 디자인 요소들을 중심으로 순천시의 이미지를 시각화하였다.
도시들은 경쟁 시대에서 살아남기 위해 매력적인 도시콘텐츠를 통해 독창적인 도시브랜드를 형성하고자 한다. 이에 본 연구에서는 도시브랜드 형성 요인에 대해 알아보고, 그 이론적인 개념의 틀을 제시하고자 한다. 본 연구는 도시브랜드 선행연구들을 고찰하여 도시브랜드 형성의 주요 요인에 대해 살펴보고, 이를 기반으로 하여 새로운 도시브랜드 개념화를 제시하는 연구이다. 도시브랜드에 관한 기존의 선행연구들 중 평가기준 또는 전략에 대해 연구한 주요 선행연구 20개에서 언급된 도시브랜드 형성요인을 종합 및 분석하여 새로운 개념의 틀을 구성하였다. 연구 결과 도시브랜드를 형성하는 주요 요인은 1)경관적 요인, 2)행정적 요인, 3)역사 문화적 요인, 4)인지적 요인, 5)경험적 요인으로 크게 다섯 가지로 분류할 수 있다. 이러한 형성요인을 기반으로 독창적인 도시브랜드를 형성할 수 있으며, 이는 향후 도시경쟁력 제고가 가능할 것으로 기대한다.
이 논문은 도시재생을 통해 창조성을 살리는 도시정책을 선도적으로 추진하여 성공을 거둔 프랑스 낭트(Nantes)시의 창조도시 개발사업 사례(추진과정, 거버넌스, 성과)를 분석하여 정책적 시사점을 얻는 데 목적이 있다. 낭트는 조선소의 폐쇄로 인한 지역경제의 침체가 심화됨에 따라 창조도시사업을 통해 새로운 도시발전을 도모하였다. 낭트의 창조도시사업은 약 20년간 추진되었는데 성공적 경제전환과 함께 도시의 이미지 제고에 기여하였으며, 프랑스에서 가장 살기 좋은 도시로 평가를 받고 있다. 낭트는 창조도시사업의 추진과정에서 유럽 프로젝트 참여와 더불어 다른 도시들의 사례를 참조하고, 전문가들의 아이디어를 수용하여 낭트 고유의 모델을 모색하였다. 낭트는 창조도시사업의 추진과정에서 규모와 여건에 맞게 다른 도시들과 차별화하고, 명확한 목표와 역동적 협동 작업에 초점을 두면서 도시와 문화 프로젝트 간의 상호작용에 중점을 두었다. 또한 낭트는 쇠퇴한 지구의 재생을 위해 건물이나 공간을 창조적으로 바꾸고, 역사 문화자원을 바탕으로 고부가가치 창조산업을 창출 또는 유치하였다.
도시지역의 시정변화는 일정한 경향성을 지니는 일부 오염물질들의 배출에 의해 지배적인 영향을 받는 것으로 보고되고 있다. Sulfate, nitrate는 대기중의 상대습도와 밀접한 관계를 지니고 있어서, 일일주기로 증감하는 수증기와의 반응에 의하여 입자의 크기가 성장ㆍ감소하여 대상물체의 이미지 형성광(image forming light)을 산란시킴으로써 관측자의 시야 경로부터 빛을 이탈시키는 현상을 나타낸다.(중략)
세계 182개국 6천만 태권도인들의 성지이자 대한민국의 자랑스러운 문화관광 유산이 될 태권도공원이 전라북도 무주군에 조성되고 있다. 맨체스터는 18세기 영국 산업혁명의 요충지였으나 후기산업사회로 넘어오면서 오래된 중공업 도시 이미지를 도시이미지가 후퇴하였다. 맨체스터는 이를 쇄신하기 위하여 장소마케팅 전략을 성공적으로 수행하였다. 대표적으로 맨체스터 유나이티드와 맨체스터 씨티를 보유한 세계 스포츠 축구팬들의 메카로 자리잡은 것이다. 태권도 공원은 특색있는 3개의 구역(체험공간, 수련공간, 상징공간)으로 나누어지고 있음을 알 수 있다.
1980년 영등포구에서 분리된 구로구는 종전 제조업 위주의 구로공단의 칙칙한 이미지로 각인되었다. 하지만 이제 구로는 첨단 벤처단지로 거듭나면서, 디지털 단지를 중심으로 우리나라의 첨단산업을 이끄는 메카로 부상하고 있다. 4대 권역별 균형개발이란 청사진이 완료되면서, 가리봉동 일대 균형발전 촉진지구는 디지털 단지의 배후 기능도시로, 신도림동 일대는 상업복합화를 통해 상권 중심지로, 개봉역 일대는 영등포 교정시설 이전과 주거.문화가 어우러진 복합단지 건설로 생활중심권으로, 서남권 시계지역(오류동, 수궁동 지역)은 수목원과 도시자연공원이 어우러진 전원형 신도시로 변신중이다. 이같은 변화의 주체이며 조력자인 구로구청을 찾아 구로구 소재 중소.벤처기업의 포괄적 마케팅 지원 사업과 해외시장개척단 운영사업, 디지털산업 지원시책을 듣는다.
Deep learning models, which imitate the function of human brain, have drawn attention from many engineering fields (mechanical, agricultural, and computer engineering etc). The major advantages of deep learning in engineering fields can be summarized by objects detection, classification, and time-series prediction. As well, it has been applied into environmental science and engineering fields. Here, we compiled our previous attempts to apply deep learning models in water-environment field and presented the future opportunities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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