도시의 물리적 성장을 분석하기Hl 원격탐사 자료는 매우 유용한 도구를 제공한다 할 수 있다. 도시의 물리적 성장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며 지속 가능한 도시성장을 위하여서는 토지이용을 중심으로 한 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상의 해상도 등에 따라 달리 그 기준이 정해질 수 있다. 도시의 성장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용 분류를 수행하고 시기별 토지이용 변화와 양상을 분석함으로써 성장요인을 추출하고 이를 기반으로 향후의 도시 성장을 예측할 수 있는 성장모델 개발이 가능해 진다. 따라서 본 연구에서는 도시성장 예측모델 개발의 전 단계로써 도시의 성장관리를 위해 사용되는 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 다양한 분류기준의 검토를 통해 토지이용 분류 기준을 도시 성장관리의 측면에서 설정하고자 한다.
디지털 카메라가 널리 보급되면서 사람들은 언제, 어디서나 사진을 찍고 값싼 저장장치에 많은 수의 사진을 저장할 수 있게 되었다. 하지만 많은 수의 사진 중 원하는 사진을 효율적으로 탐색하는 것은 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문은 위치 정보를 갖는 대규모 사진집합을 신속하고 직관적으로 탐색하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 사진집합을 구조화하기 위해 지리적 거리가 가장 근접한 사진들을 묶어 군집화하고, 이러한 과정을 반복하여 최종적으로 모든 사진이 하나의 군집으로 병합되는 계층적 군집화를 수행한다. 또한 모든 군집의 컨벡스 헐과 넓이를 미리 계산하여 사진 탐색 시에는 미리 계산된 데이터와 현재 탐색 중인 지리 영역에 포함되는 군집들의 넓이를 비교해 적절한 넓이의 군집들을 선택적으로 시각화한다. 이 때 군집은 포함되는 모든 사진의 위치를 보여주는 대신 컨벡스 헐로 시각화하여 군집의 정확한 공간적 범위를 쉽게 파악할 수 있다. 사용자는 관심 군집을 클릭하여 해당 군집으로 신속하게 이동할수 있으며, 시스템은 관심 군집을 지도 영역에 정확히 채워 보일 수 있도록 자동적으로 지도 이동과 축척 조절을 하고 적절한 넓이의 하위 군집들로 분할하여 시각화한다. 특정주제 검색, 사진분류 등의 일반적인 사진탐색 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.
본 논문은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여 입력된 사용자 얼굴 사진과 가장 유사한 아바타를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 사진으로부터 알려진 영상처리 기법들을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 추출된 얼굴로부터 얼굴 구성요소(눈썹,눈,코,입)를 추출한다. 추출된 얼굴 구성요소와 미리 분류하여 구축한 실제 얼굴 사진에서의 얼굴 구성요소 라이브러리를 PCA와 LDA를 적용하여 유사도를 계산한다. 최종적으로 계산된 유사도 값이 가장 큰 영상의 대표 아바타가 결과영상으로 나오게 된다. 실험결과 기존의 아바타 추출방법에서 드러난 입력영상과 2진화된 아바타 영상과의 속성 차이로 인한 문제점을 보안하고 좀 더 정확하고 자동화된 방법으로 아바타를 추출 할 수 있다는 것을 보였다.
본 논문에서는 피사계 심도(DoF, Depth of field)가 포함된 사진을 자동으로 추상화 시켜주는 비 사실적 렌더링(NPR, Non-photorealistic rendering) 기술을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB 채널을 이용하여 DoF 영역을 효율적으로 분류하고, DoF 크기에 따라 색상을 추상화하며, 라인의 두께를 자동으로 조절함으로 새롭게 필터링 하는 기술이다. DoF기반 필터링 방식은 성능과 디자인 관점에서 추상화의 품질을 크게 개선시켰으며, 간단하고 빨라 구현하기 쉽고, 사진으로부터 추상화나 일러스트레이션을 제작할 때 원본 사진이 갖고 있는 DoF의 특징과 스타일을 효율적으로 잘 표현한다.
일반적인 여행 커뮤니티는 사진과 텍스트 기반의 사용자 리뷰를 바탕으로 정보 공유를 한다. 본 연구에서는 관광지에서 수행한 활동을 한 문장의 형태로 공유하는 애플리케이션을 제안한다. ChatGPT를 활용하여 활동을 산책, 사진, 음식 등 9가지 태그로 분류하여 관광지가 가지는 특징을 용이하게 파악한다. 또한, 사용자가 작성한 활동을 임베딩하고 관광지 소개 글 벡터와 유사도를 비교하여 관광지를 추천한다. 본 애플리케이션을 통해 사용자가 긴 설명이나 사진 없이 관광지가 가지는 정보를 쉽게 공유하고 관광지 추천을 하는 새로운 여행 커뮤니티를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
통영시 미륵산 용화사 근처에서 보리수나무과에 속하는 미기록 분류군인 통영볼레나무(Elaeagnus pungens Thunb.)가 발견되었다. 이 분류군은 중국과 일본 원산으로, 북아메리카에는 도입되어 분포하고 있다. 근연 분류군인 보리장나무(Elaeagnus glabra)와 비교하여 경침이 존재하며, 엽연은 파상형으로 뒤로 젖혀지고, 잎 뒷몃은 은백색 인모에 드물게 갈색 인모가 있으며, 꽃받침통은 종형의 형태를 가진다는 점에서 뚜렷이 구분된다. 국명은 채집지의 명칭을 따서 '통영볼레나무'로 명명하였으며, 형태적 특징의 기재, 생태사진, 도해, 표본사진 및 검색표를 제시하였다.
최근 딥러닝 기반의 이미지 분류는 다양한 산업과 서비스에서 활용되고 있으며, 이미지 인식을 통한 다양한 테스트가 SNS를 통해 인기를 끌고 있다. CNN은 대표적인 이미지 분류를 위한 신경망 모델로 본 연구에서는 사진속의 얼굴에 대해 동물상 인식을 위하여 동물 얼굴 이미지 및 각 동물상을 대표하는 연예인의 이미지를 수집하고, CNN 기반의 동물상 인식 모델을 구현하였다.
본 논문에서는 초음파 영상의 통계적 특징벡터를 활용하여 폐암 분류를 제안한다. 폐암의 초음파 사진들을 비교 분석하여 각각의 label에 맞는 feature vector를 선별한다. 선택된 feature vector는 SVM을 이용하여 훈련 시킨 후, 최종적으로 폐암을 구별한다.
한반도 중부지방의 강변을 따라 생육하는 부추속(부추과) 1분류군을 국내 미기록종으로 보고한다. 이 분류군은 지금까지 중국에만 분포하는 것으로 알려졌던 Allium longistylum Baker로서, 국내 생육지의 특성을 고려하여 국명을 '강부추로' 신청하였다. 이 분류군에 대한 형태적 특징을 기재하였고, 도해 및 생태 사진을 제시하였다.
인천광역시 옹진군 대청도에서 발견된 지치과 미기록속의 1분류군을 한반도 미기록종으로 보고한다. 이 분류군은 중국일대에 분포하는 것으로 알려진 Thyrocarpus glochidiatus Maximowicz로서, 한국명은 발견된 지역명을 따라 '대청지치'로 명명하였다. 이 분류군에 대한 형태적 특징을 기재하였고, 도해 및 생태 사진을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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