• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1448-1451
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• 2012

파노라마 가상현실이란 특정 장소의 경험을 재현하는 방식으로, 현실 세계의 장소에 직접 가보지 않고 가상 현실 속의 사물이나 정보를 보다 쉽고 빠르게 탐색하고 습득 할 수 있다. 본 논문에서는, 우리는 이상적인 키 포인트를 탐지하는 동적 프로그래밍을 사용하여 함께 이 지점과 인접한 이미지를 병합하고, 부드러운 색상 전환을 위해 이미지를 혼합하는데 사용된다. FAST와 SURF 탐지는 이미지의 확실한 특징을 찾는데 사용되고, 가장 가까운 이웃 알고리즘은 해당되는 특징을 일치시키는데 사용되며, RANSAC을 사용하여 일치하는 키 포인트를 homography로 판단한다. 이러한 방법으로 이미지를 자동 선택하여 스티칭하는 방법을 사용한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.13 no.2
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• pp.74-93
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• 2010

Nowadays, the navigation system is very popular to general public and the study of landmarks has an important role to develop the cognitive systems for regional navigation. The city image is composed of landmarks that are well-known to regional community and they are the reference frame for place recognition in urban navigation. In general, the case of navigation can be categorized as two kinds. The first is to explore the new region and the second is to navigate the familiar region. In case of latter, the city image has a critical role in place recognition for regional community. Place recognition of a community might be a knowledge-based inference on the basis of city image which is composed of the systematically connected places. In this study, the mental structure of urban image is regarded as a hierarchical knowledge and represents it as domain ontology for the regional navigation of a community. The city image of a community is assumed as the collection of landmarks, which are categorized as anchor, distant and local according to spatial familiarity of community. Representing city image as a regional knowledge using ontology modeling method is an essential step to make the geographical assumption of a regional community explicit and reusable for the regional agents who will provide the regional guide in LBS age.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.28 no.8
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• pp.890-900
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• 2008

The purpose of this study was to investigate students' awareness on the scientific and/or technological workplaces and relevant professions in terms of accuracy, diversity and complexity. Participants were 185 7th-, 192 9th-, and 198 10th-graders in Seoul, Daegu, and Gwangju. The results revealed that students' ideas about scientific and/or technological workplaces were general in nature and were stereotyped as certain workplaces such as a laboratory, factory and garage. Their ideas did not differ significantly by grade in view of complexity. Many students also answered that the main factors affecting their ideas about scientific and/or technological workplaces were mass media and/or school education. The students' examples of scientific and/or technological professions were stereotyped as some professions, and the number of examples were very small. Students perceive the scientific professions accurately, but they have a vague perception of the technological professions. Educational implications of these findings are discussed.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.43 no.6
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• pp.873-893
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• 2008

This article focuses on reviewing place branding theories as a major toolkit of 'soft regional development'. Place branding provides sophisticate methodologies to strengthen city and regional image and identity. For effective place marketing practices, four of useful place branding tools are suggested. They include the methodology of place identity development, brand leadership system in local governance, construction of city brand architecture, and evaluation model for city brand equity. A process model is suggested for systematically organizing the diverse tools of place marketing and branding. The model is expected to be used as a framework of strategical soft regional development and planning. The place branding process model is to be an important theoretical and methodological basement of postmodern urban and regional development on which creativity, symbol and signs are more emphasized. More in-depth theoretical and empirical studies are needed. Geographical tradition and knowledge can play important roles in this inter-disciplinary process.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.888-889
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• 2010

본 논문은 도시에 대한 새로운 인문학적 담론이 형성되고 도시의 이미지 개선을 위한 다양한 마케팅 전략 수립을 통한 방법론이 제시되고 실행되는 과정에 주목하고자 한다. 이와 같은 상황을 고려하여, 본 연구에서는 케빈 린치(Lynch, K)의 ‘실체적 이미지’의 도시이론을 통해 도시와 지역이 어떻게 ‘시간’과 ‘공간’의 기능으로서 작용하고, 도시 이미지 형성과 장소의 역할을 하고있는 미국 서부지역의 Santa Monica 도시의 ‘상징적 이미지’를 통해 어떻게 도시 기능이 유기적 관계가 형성되고 있는지 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2003.05a
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• pp.109-112
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• 2003

지방자치제 실시 이후, 지방분권화에 의한 도시들 간에는 도시행정에서 도시경영으로의 개념변화가 일어나고 있다. 이러한 현실에서 우리나라의 도시들은 도시경쟁력을 갖추려는 도시마케팅 차원의 노력을 시도하고 있다. 도시 마케팅이란 지리적으로 규정된 특정 장소(도시)를 하나의 상품으로 인식하도록 이미지를 개발하고 장소(도시)의 상품가치를 높이는 다양한 방식의 노력을 의미한다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.173-173
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• 2017

드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.15 no.2
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• pp.79-88
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• 2022

Social media big data includes a lot of information that can identify not only consumer consumption patterns but also local images. This paper was collected annually data including 'Samcheok' from 2015 to 2019 from Blog and Cafe of Naver and Daum in domestic portal site, and analyzed the regional image change after refining keyword which forms the regional image by performing text mining and network analysis. According to the research results, the regional image of 2015 was expressed with image cognitive elements of the nearby place name or place etc. such as 'Jangho Port', 'Donghae', and 'Beach'. However the regional image both 2016 and 2019 were changed with image cognitive elements of 'SamcheokSolbich' which is a special place within region. Therefore as the keywords related to the local image include 'Jangho Port' and Resort, which are the representative attractions of Samcheok, it can be seen that the infrastructure factor plays a big role in forming the local image. The significance test for the network data used the bootstrap technique, and the p-values in 2015, 2016, and 2019 were 0.0002, 0.0006, and 0.0002, respectively, which were found to be statistically significant at the significance level of 5%.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.579-581
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• 2010

포스터 디자인은 알리고자 하는 내용이 그림과 문자의 요소로 구성되어 공공장소에서 불특정 다수에게 게시되는 매체이다. 알리고자 하는 내용이 호감을 주며 그 의미하는 바를 잘 전달되기 위한 조건으로서 시각이미지 구성을 탐색한다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.51 no.3
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• pp.166-178
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• 2023

This study aims to introduce and assess CNN Deep Learning methods to analyze visual landscape images on social media with embedded user perceptions and experiences. This study analyzed visual landscape images by focusing on a healing place. For the study, seven adjectives related to healing were selected through text mining and consideration of previous studies. Subsequently, 50 evaluators were recruited to build a Deep Learning image. Evaluators were asked to collect three images most suitable for 'healing', 'healing landscape', and 'healing place' on portal sites. The collected images were refined and a data augmentation process was applied to build a CNN model. After that, 15,097 images of 'healing' and 'healing landscape' on portal sites were collected and classified to analyze the visual landscape of a healing place. As a result of the study, 'quiet' was the highest in the category except 'other' and 'indoor' with 2,093 (22%), followed by 'open', 'joyful', 'comfortable', 'clean', 'natural', and 'beautiful'. It was found through research that CNN Deep Learning is an analysis method that can derive results from visual landscape image analysis. It also suggested that it is one way to supplement the existing visual landscape analysis method, and suggests in-depth and diverse visual landscape analysis in the future by establishing a landscape image learning dataset.