• 공원문화
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• 통권76호
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• pp.69-83
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• 1999

향토 언어를 지키는 일은 고향을 사랑하는 일이며 옛것을 보존하는 일이 된다. 천박하고 듣기 싫다는 사투리에 대한 이미지가 사라지고 아름답고 정겨운 것이라는 재평가 작업이 시작되고 있다.

• 자연과 농업
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• 제28권4호통권227호
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• pp.34-36
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• 2007

• 자연과 농업
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• 제29권1호통권234호
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• pp.36-38
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• 2008

• 한국조경학회:학술대회논문집
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• 한국조경학회 2019년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.3-4
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• 2019

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.13-18
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• 2013

디지털 카메라의 보급으로 카메라만 있으면 누구나 손쉽게 파노라마 사진을 찍을 수 있다. 파노라마 사진이란 카메라를 삼각대에 고정시킨 후, 일부분을 중첩시키면서 회전하여 얻어진 이미지를 수평으로 이동하여 이미지를 결합시키는 사진이다. 이때 수동으로 사진을 찍을 경우에는 각도가 틀어져 겹쳐지는 부분을 자연스럽게 정합하기 어렵다. 기존의 방법에서는 라벨링을 이용하여 객체를 비교한 후에 결합시키는 방법을 적용하였으나 시간이 많이 소요되고 각각의 이미지를 라벨링하는 과정에서 개체 간의 불일치가 발생하여 정확히 영상을 결합할 수 없는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 처리 속도 개선을 위하여 전체 이미지의 1/3만 라벨링한 후에 객체 간을 비교하여 결함시킨다. 그리고 각도가 틀린 경우에는 특징점을 찾아내는 SURF 알고리즘을 적용하여 각각의 이미지에서 라벨링한 사각형의 4개의 포인터에 대해 1개의 중심점을 구하여 호모그래피를 이용하여 2개의 영상을 자연스럽게 정합한다. 본 논문에서 제안한 파노라마 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.1077-1085
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• 2017

도시공간은 거주민들의 행동과 체험, 생활방식 등을 나타내는 장소이며, 지역적 속성과 자산과의 조화에 의해 그 도시만의 고유하고 독특한 이미지가 반영된 공간을 창출한다. 따라서 도시의 발전을 위해서는 각 공간이 가진 차이에 의해 생성되는 그 공간만이 가진 정체성을 적극적으로 반영하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 공간이 가진 이질성의 측면에 착안하여 도시공간별 특성을 밝혀내고, 공간의 이질적 이미지에 대한 심리요인을 분석하였다. 그 결과 부산시의 14가지 유형의 도시공간의 이미지 특성은 공간별로 차이가 나타났으며, 크게 자연성-인위성, 동적공간-정적공간으로 분류할 수 있었다. 또한 개인의 선호군집을 살펴보면 사람들은 자연성, 개방성, 완만한 경사의 비교적 정적인 공간에서 긍정적인 이미지가 높게 나타났다.

• 월간양계
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• 제48권7호
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• pp.122-125
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• 2016

최근 통계청에서 발표한 2015년 축산물생산비조사 결과를 살펴보면 산란계 마리 당 순수익은 계란 산지가격 하락으로 전년보다 감소하였다. 또한, 지난 5개월 동안 계란 가격은 생산비 이하를 밑도는 등 산란계산업의 큰 위기이다. 앞으로도 계란 소비 증가 요인이 없어 가격하락은 불 보듯 뻔하고 불황은 장기화될 것으로 보인다. 이런 가운데 계획적인 입추와 온습도관리로 생산성을 향상시키고 있는 자연농장(사장 장재권)은 최근 신축농장을 짓고 불황타계와 축산업 이미지 개선을 위해 다방면으로 노력하고 있다. 이번호에는 자연농장 장재권 사장을 만나 농장 운영상황에 대해 들어보았다.

• 한국전통조경학회지
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• 제33권4호
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• pp.1-9
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• 2015

본 연구는 독도가 대한민국 국민에게 특별한 의미를 갖는 지역이기 때문에, "국가경관이미지"를 갖고 있을 것이라는 가설을 증명하기 진행되었다. 이를 위해 내국인 대학생 51명과 외국인 대학생 44명을 대상으로 어의척도 설문조사를 실시하고 통계분석을 실시하였다. 그 결과 내국인 남녀간에는 큰 차이는 없는 것으로 나타났다. 그렇지만 [독도전체 경관사진]에 대해서는 "상당히 혹은 매우 귀중하고 인상적인 동시에 신비롭고 상징적이다"라는 이미지를 갖고 있었다. 이것은 여타 국립공원의 자연경관에 대한 반응들에서는 찾아 볼 수 없는 독도 특유의 이미지들이다. 한편, 내국인과 외국인의 응답 결과는 모든 변수에서 큰 차이를 보였다. 특히 [독도전체 경관사진]에 대해서 몇몇 경관형용사들 [인상적이다(1.41), 신비롭다(1,25), 상징적이다(1.00), 귀중하다(0.98), 친근하다(0.95), 아름답다(0.93), 흥미롭다(0.85)]은 내외국인 응답자들간 뚜렷한 차를 보였다. 바위 이름 자체에 국가경관이미지와 관련된 이름을 가진 바위들[한반도바위(0.57)]와 [독립문바위(0.51)]에 대해서도 내외국인 응답에 상당한 차이를 발견할 수 있었다. 요인분석 결과 도출된 세 가지 주요 요인 가운데 첫 번째 요인은 국가경관이미지, 두 번째 요인은 독도의 자연성, 세 번째 요인은 독도의 공간감으로 나타났다. 본 조사 연구는 제한된 시간과 여건 속에서 한정적 조사연구가 수행되었지만 추후 좀 더 전 국민을 대상으로 한 확대 연구가 필요하다. 또한 CVM(조건부 가치측정법)에 의한 독도의 경제적 가치 재평가는 조속한 시일 내에 다시 수행될 필요성이 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1779-1783
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• 2008

영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권1호
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• pp.11-24
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• 2008

효율적인 저차원의 인덱싱을 제공하기 위해 이미지를 유사한 성질을 갖는 영역으로 나누고, 나누어진 영역에 대해 유사성을 비교하는 영역 기반 이미지 검색이 제안되었다. 그러나 영역 기반 이미지 검색은 이미지를 유사한 영역으로 나누기 위한 이미지 세그멘테이션 기술이 추가적으로 필요하다. 일반적인 칼라 자연 이미지의 경우 다양한 칼라와 질감 성분을 갖는 영역으로 나누는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 자동적인 칼라 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 제안한다. 제안하는 세그멘테이션 방법은 양자화를 통해 칼라수를 줄이고 양자화 된 이미지를 Fisher의 클래스 선형 판별식을 이용하여 이미지의 전체적인 에지를 보여주는 그레이 레벨 이미지를 생성한다. 이렇게 얻은 그레이 레벨 에지 이미지를 지역적 임계치 비교를 통해 이진 에지 이미지로 변환하고 이진 에지의 끊어진 부분을 찾아내어 인접 에지에 연결하여 영역을 생성한다. 마지막으로 나누어진 영역간의 유사성을 비교하고 유사한 영역을 병합하여 최종 세그멘테이션 결과 이미지를 생성한다. 본 논문에서는 세그멘테이션 알고리즘을 이용한 영역 기반 이미지 검색 시스템을 구현하였으며, 다양한 실험에 의하면 제안한 세그멘테이션 방법이 다양한 이미지에 대하여 양질의 세그멘테이션 결과를 보이는 것으로 나타났다.