버퍼링은 근접 관련 공간분석에서 흔히 사용되는 기능의 하나이다. 버퍼링은 불가피하게 새로운 다각형을 생성하게 되는데 이는 버퍼전 객체의 주변에 볼을 굴려서 얻어지는 외곽선으로부터 생성된다. 버퍼링 과정에서 버퍼전 객체 상에 존재하는 오차는 새로이 생성된 다각형인 버퍼 후 객체로 전파된다. 본 논문에서는 버퍼링 연산의 시행시 이와 같은 오차의 전파양상을 선험 프로젝트에 기반하여 분석하여 보았다. 이를 위해 두개의 자료모델인 다중선과 스플라인 곡선모델이 이용되었다. 두 모델을 이용하여 버퍼전 객체상의 오차를 분류하고, 수학적으로 정의하고, 측정하여 보았다. 측정을 위한 선험 프로젝트의 대상은 미국 위스콘신주에 있는 호수의 경계로 하였다.
인류는 현재의 인위적인 환경의 탈피와 문명의 진화를 추구하는 동시에 자연환경의 복귀를 지향하고 있다. 그러나 이러한 상반된 환경 속에서도 인공환경은 자연환경을 압도하고 있다. 이것을 학문적 영역인 심리학적 측면에서 볼 때 인간과 자연은 정신 선험적인 관계를 갖고 있어서 자연의 부재는 인간에게 정신적인 불안감을 생기게 한다. (중략)
본 논문에서는 다수 로봇의 목표물 탐색을 위한 area-based Q-learning 알고리즘에 대해 논한다. 선험적 정보가 없는 공간내의 목표물을 탐색하기 위해, 로봇들은 주위의 환경을 인식하고 스스로 다음 행동에 대한 결정을 내릴 수 있어야 한다. Area-based Q-learning에서, 먼저 각 로봇은 정육각형을 이루도록 배치된 6개의 적외선 센서를 통해 자신과 주변 환경 사이의 거리를 구한다. 다음으로 이 거리데이터들로부터 6방향의 면적(area)을 계산하여, 보다 넓은 행동반경을 보장해주는 영역으로 이동(action)한다. 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산, 이전 상태에서의 이동에 대한 Q-value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5대의 로봇을 이용하여 선험적 지식이 없고, 장애물이 놓여 있는 공간에서의 목표물 탐색을 시도하였다. 결론에서는 3개의 제어 알고리즘-랜덤 탐색, area-based action making (ABAM), hexagonal area-based Q-learning - 을 이용하여 목표물 탐색을 시도한 결과를 보인다.
본 논문은 근대 공간론들의 기하학적-수학적 이념을 해명하였다. 근대 공간론들은 점, 선, 면, 입방체 등의 연장 개념을 중요한 기반으로 채택하여 공간과 인간의 관계를 해명하면서 공간을 자연적인 실재로 규정하거나 주관적 관념 또는 형식으로 규명하였다. 근대 공간론들의 성과는 공간을 인간에게 근접시켰다는 점이다. 하나는 공간이 경험적으로 눈앞에 펼쳐져 측량될 수 있는 형태를 가지고 있다는 자연 공간의 의미이다. 다른 하나는 공간이 세계를 구성하고 자연을 이해하는 주관의 방식이고 형식이라는 인식 공간의 의미이다. 이런 의미들 속에서 근대 공간론들은 공간의 동질성 및 공간의 기하학적 해석을 고찰하고 체계화하였다. 근대의 공간론은 네 유형들로 구분될 수 있다. 첫째는 공간이 사물에 앞서 존재한다는 뉴턴의 절대 공간론이고, 둘째는 반대의 입장에서 공간을 모나드들의 공존 관계로 파악하는 라이프니츠의 상대 공간론이며, 셋째는 공간과 물질을 동일한 존재로 파악하는 데카르트의 연장 공간론이다. 넷째는 공간을 주관의 인식 형식으로 파악하는 칸트의 선험 공간론이다. 근대 공간론들은 공간의 본질을 수학적-기하학적인 측정 가능한 연장으로 파악한다는 점에서 공통점에도 불구하고 공간의 원천에 대해서 서로 대립된 태도를 보여준다. 이러한 대립 속에서 근대 공간론은 인간과 공간 사이의 관련성을 재조명하고 있다. 본 연구는 상이한 공간개념들을 자연 공간과 인식 공간으로 분류하여 그 차이를 분석하면서, 근대 공간론의 근원적인 의미를 성찰하였다. 근대 공간론들은 한편으로 인간의 공간소외를 초래한 원천이지만 다른 편으로 인간과 공간 사이의 관련성을 일깨운 단서를 제공하고 있다. 자연 공간은 공간이 외적 실재로서 구획되고 정돈될 수 있다는 것을 증시하였다. 이에 반해서 인식 공간은 공간이 자연과 세계를 이해하며 구성하는 인간의 주관적인 관념 또는 주관적 형식임을 제시한다. 전자가 공간이 인간과 무관하게 자연 법칙에 따라 측정되고 활용될 수 있다는 점을 부각하였다면, 후자는 공간이 인간과 분리해서 다루어질 수 없으며, 인간이 없으면 공간도 없다는 공간과 인간의 공속적인 관계를 증시한다. 이러한 근대 공간론들 속에는 인문주의적 이상이 선언되고 있다. 자연에 대한 인간의 주권의 선언이다. 그러나 이러한 주권 선언은 공간으로부터 인간을 소외시키는 계기를 제공하였다.
본 논문에서는 원영상이 가지고 있는 고주파 성분을 효율적으로 복원할 수 있는 공간 적응적 영상보간(image interpolation) 알고리듬을 제안한다. 영상이 갖고 있는 선험적 정보(a priori knowledge)를 보간 과정에 적용하기 위해서는, 우선 저해상도의 영상 시스템을 나타내는 분리 가능한(separable) 2차원 열화모델(degradation model)을 결정한다. 이렇게 결정된 열화 모델에 따라 다섯 가지의 서로 다른 제약 조건들을 사용하여 정칙화에 기반을 둔 공간 적응적 영상보간 알고리듬을 제안한다. 또한, 제안된 알고리듬의 수렴성을 분석하고, 실험 결과를 토대로 비적응적인 방법과 제안된 알고리듬의 성능을 비교한다.
본 논문에서는 거리영상과 발기영상의 fusion을 이용한 영상분할을 제안한다. Bayes 이론을 기반으로 하여 Markov random field (MRF)로 선험적인 정보를 모델링한다. 거리영상과 밝기영상에서 추출한 특징을 이용하여 maximum a posteriori (MAP) 추정기를 구성한다. 거리영상에서 물체는 국부적인 평면으로 근사되어 각 점마다 평면 계수를 추정해 계수 공간을 구성한다. 밝기영상에서는 ${\alpha}$ 트림드 (${\alpha}$-trimmed) 분산이 밝기특성을 구성한다. 각 공간상의 특징을 에지에 대한 likelihood를 설정하여 구성된 MAP 추정기를 최적화함으로써 영상을 분할한다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 그림자, 잡음 그리고 광원의 blurring에 관계없이 영상을 잘 분할한 것을 보였다.
본 연구는 인간의 생리학적요소를 고려한 PET(Physiologically Equivalent Temperature)를 산정하여 수도권 신도시(분당, 일산, 동탄1)의 열쾌적성을 평가하였다. 또한 선행연구 고찰을 통해 열쾌적성과 관련된 도시공간요소들을 선정하고 회귀분석을 실시하여 PET와 도시공간요소들과의 관계를 분석하였다. 분석결과, 3개 신도시 중 계획단계에서 열섬 저감효과를 고려한 2기 신도시인 동탄1이 1기 신도시인 분당, 일산에 비해 열쾌적성이 우수한 것으로 나타났다. 불투수면적률, 용적률, 상업면적률, 주거면적률 등이 PET를 상승시키는 주요 변수로 분석되었으며 하천면적률, 식생활력도(NDV) 등이 PET를 저감시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 위성영상 분석기법, 바람길 모델 등과 같은 GIS 공간분석기법을 복합적으로 활용하여 도시전체 공간을 대상으로 PET를 산정함으로써 열쾌적성을 과학적이고도 구체적으로 평가한 선험적 연구로서 의의를 지닌다. 또한, 본 연구를 통해 도출된 PET와 도시공간요소와의 관계분석 결과는 도시계획 수립단계에서 도시민의 열쾌적성을 제고할 수 있는 계획안 수립에 기여할 수 있을 것이다.
이 글은, 영화 <군산>이 재현하는 군산 도시 정체성의 내용은 무엇이며 구성 양상은 어떠한지, 그리고 이 도시 정체성 내용과 구성양상이 영화 서사의 구조와 어떻게 호응하는지를 살핀다. <군산>은 군산과 서울을 즉자적인 도시로 전제하는 동시에 상호 영향 관계에 의해 끊임없이 재구성되는 도시로 엮어낸다. 영화 서사 시간이 종료되는 서울은 다시 군산 여행을 위한 출발지로 전환되는데, 관객이 사후적으로 회귀하는 두 곳 즉 영화 서사 시간의 시작 지점 그리고 타이틀이 제시되는 지점이다. 이 영화의 여로형 서사 구조는 2차원의 평면적 원점회귀라기보다는 3차원의 입체적 나선형이다. <군산>은 이 나선형의 시공간적 구조 위에서 두 도시의 성격 그리고 도시 정체성의 선험성에 대해 형상화한다. 서울은 거대서사·집단기억과 미시서사·개인기억의 관계를 불가지한 것으로 단절시키는 도시, 관계·기억을 단절시키고 기억의 지속을 부정하는 도시다. 반면, 군산은 거대서사·집단기억과 미시 서사·개인기억이 공존하는 도시며, 단절의식·고립의식이 치유되고 상호 위로받는 도시다. 동시에 영화는 군산을 서울의 잉여, 대타적 공간으로 재현하는 한편 군산의 정체성을 확고하고 즉자적인 것으로도 그린다. 영화는 스토리와 서사구성의 상응을 통해, 군산과 서울을 역사적 단절과 지속이 교호하는 장(場), 상호대타적인 공간인 동시에 완고한 고유성의 공간으로 이해한다. 이 글은, 도시 정체성을 구성하는 시공간적 관계성과 영화 서사의 구조가 호응하는 양상을 살폈다는 데 의의가 있다.
본 연구는 외부환경에서 자율주행 로봇을 위해 중요한 물체를 찾기 위한 방법을 설명한다. 외부환경의 물체를 찾기 위해서 먼저 로봇은 외부환경에서 주행할 때 획득한 영상으로부터 물체를 검출하고 분할한다. 로봇은 물체의 후보를 자연물의 하늘과 나무로, 인공물의 빌딩으로 나눈다. 후보 물체를 분할하기 위해서 다중 특징을 이용한다. 다중 특징은 색상, 선분, 상황정보, 동시발생 행렬, 소실점 및 주요한 요소성분을 이용한다. 후보 특징은 물체의 특성에 맞게 혼합하여 물체를 분할한다. 이런 다중 특징은 물체에 대한 공간정보, 인간의 선험적인 지식을 이용한 물체의 기하학 정보, 공간적인 주파수 등으로 다양한 특징 추출 방법을 이용하여 물체의 영역분할의 결과를 얻는다. 물체의 분석은 분할된 영역을 이용하여 벽 영역, 창문, 정문과 같은 빌딩면의 기하학적인 속성을 찾는다. 빌딩은 소실점의 수직선분과 수평선분을 교차함으로써 그물을 얻는다. 빌딩의 벽 영역은 유사한 색상을 가지는 이웃해 있는 평행사변형의 그물을 합병해서 검출한다. 창문은 층의 수와 동일한 층에 있는 방의 수를 추정하여 빌딩의 높이와 크기를 추정한다. 실험에서 다중 특징을 이용하여 물체의 영역을 분할하고 빌딩의 기하학적인 속성을 이용하여 물체를 분석한다.
본 논문에서는 명제화된 어트리뷰트 택소노미를 이용하여 간결하고 강건한 분류기를 생성하는 문제를 고려한다. 이 문제를 해결하기 위해 명제화된 어트리뷰트 택소노미(Propositionalized Attribute Taxonomy)를 이용하는 나이브 베이스 학습 알고리즘(Naive Bayes Learner)인 PAT-NBL을 소개한다. PAT-NBL은 명제화 된 어트리뷰트들의 택소노미를 선험 지식으로 이용하여 간결하고 정확한 분류기를 귀납적으로 학습하는 알고리즘이다. PAT-NBL은 주어진 택소노미에서 지역적으로 최적의 컷(cut)을 찾아내기 위해 하향식 탐색과 상향식 탐색을 사용한다. 찾아낸 최적의 컷은 명제화 된 어트리뷰트 택소노미와 데이터로부터 그에 상응하는 인스턴스 공간(instance space)을 구성할 수 있게 해준다. University of California-Irvine (UCI) 저장소의 기계학습 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보면, 제안된 알고리즘이 표준적인 나이브 베이스 학습 알고리즘에 의해 만들어진 분류기들과 비교해 볼 때, 가끔은 보다 간결하고 더 정확한 분류기를 생성해 낸다는 사실을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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