본 연구에서는 고층 건물 신축에 의한 주변 지역의 일조 환경 변화를 계절별로 분석하였다. 지리정보시스템(geographic information system, GIS) 자료를 이용하여 부산광역시 부경대학교 일대를 중심으로 지형과 건물을 구축하고, 고층 건물 건설 전과 후에 대해 계절별로 일조 모델을 수행하였다. 고층 건물 단지 건설 전에도 대상 지역의 남동쪽에 위치한 아파트 단지와 남쪽에 위치한 봉오리산의 영향을 받아 일조 차단 영역이 넓게 나타났다. 고층 건물 단지 건설에 의해 주변 지역의 일조 시간이 감소하였고, 일출과 일몰 시간대에는 일조 차단 면적이 증가하였다. 일출 1시간 후의 경우에는 춘분(1.60%), 추분(1.58%), 하지(1.50%), 동지(1.36%) 순으로 일조 차단 면적이 증가하였다. 부경대학교 동쪽(남쪽)에 건설된 고층 건물 단지는 일출(일몰)시 서쪽(동쪽)으로 1,000 m(750 m) 이상의 지점까지 일조가 차단되었다. 특히, 부경대학교 내부에서는 춘분, 하지, 추분, 동지에 각각 46.61%, 22.75%, 58.56%, 11.31%의 일조 시간이 감소하였다. 부경대학교 기숙사 건물에 대해 겨울철 1주일 동안 일조 시간을 조사한 결과, 남쪽 고층 건물 단지 건설은 기숙사 건물 서쪽(남쪽) 벽면의 일조 면적을 30.91%(49.45%) 정도 감소시켰다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 기존의 훈련지역 선정과 같은 사용자 개입 없이, 영상의 다중분광 및 색상 불변 특정 정보를 통합한 영역기반 건물 추출 방법론을 개발하고, 이를 IKONOS와 QuickBird 영상에 적용하여 개발된 방법의 효용성을 평가하는데 목적이 있다. 이를 위해 우선 영상을 시드기반 영역확장기법인 MSRG기법을 이용하여 분할한 후, 건물 추출의 편의성을 높이기 위한 전처리 과정의 일환으로 분할된 영상에서 식생과 그림자 객체를 자동으로 탐지하여 제거하였다. 객체단위의 건물 추출을 위해 다중분광 및 색상 불변 특정 정보가 통합된 영역 병합 과정을 통해 식생과 그림자 객체가 제거된 분할영역에 대하여 영역 병합을 수행하였고, 최종적으로 병합된 분할영역의 형상 특징 정보를 이용하여 건물 영역을 추출하였다. 또한 보다 완전성 높은 건물 추출을 위해 일반화 기법을 이용하여 추출된 건물의 외곽선을 단순화하였다. 실험 결과, 대상지역 모두에서 80% 이상의 건물탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 방법은 고해상도 위성영상의 건물 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
서비스디자인은 서비스를 개선하거나 새로운 서비스를 창출하기 위한 과정이며, 방법론이다. 본 연구는 서비스디자인 방법론을 적용하여 도서관서비스를 혁신하거나 새로운 서비스를 창출한 사례를 분석하였다. 본 사례연구는 덴마크 코펜하겐 시립도서관, 오스트레일리아 빅토리아 주립도서관, 피츠버그 카네기도서관, 조지아 공과대학도서관, 노스캐롤라이나 주립대학도서관 등 5개 도서관을 분석대상으로 삼았다. 사례분석을 위해 내용요소를 디자인 요구, 참여 대상자, 기간, 프로세스, 도구, 결과, 주요 특성으로 구분하였다. 본 사례연구를 통해 도출한 시사점은 다음과 같다: (1) 도서관의 서비스디자인은 이용자 중심의 서비스, 미래지향적인 서비스 창출에 주안점을 두고 있다. (2) 도서관의 서비스디자인은 사서, 이용자, 디자인 컨설팅 전문가 등 모든 이해당사자의 협업에 의해서 이루어진다. (3) 기간의 관점에서 보면, 서비스디자인은 지속적이며, 프로젝트의 성격이 있다. (4) 도서관 서비스디자인은 이용자 경험, 과정, 프로토타입 개발 및 적용에 주안점을 둔다. (5) 도서관 서비스디자인은 설문, 조사, 면담 등 전통적인 방법 외에 블루프린트, 고객여정지도, 터치 포인트, 섀도우, 폐르소나 등 새로운 도구를 활용하고 있다. (6) 도서관 서비스디자인의 목적은 서비스 개선 및 서비스 창출에 있고, 총체적인 접근방식에 주안점을 둔다.
본 논문에서는 relay 기반 OFDMA 시스템에서 cell throughput 향상을 위한 Base Station (BS)과 Relay Station (RS)의 sub-cell 커버리지 조절 기법을 제안하였다. Relay 시스템에서는 BS-RS 링크에서 무선 자원을 추가로 소비하기 때문에, 이를 고려하지 않고 sub-cell 커버리지를 설정하면, 자원 사용량이 증가하여 throughput이 저하될 수 있기 때문에 자원 소모를 고려한 sub-cell 커버리지 설정이 필요하다. 이 때, 설정된 sub-cell 커버리지를 고정하여 운용할 수도 있지만, 트래픽 상황의 변화에 따라서 커버리지를 효과적으로 조절해주면, throughput 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 MS가 이동할 때에, 멀티홉 전송에 따른 relay link에서의 자원의 소모와 자원 재사용 정도를 함께 고려하여 sub-cell 커버리지를 조절하는 기법을 제안하고 분석하였다. 제안하는 커버리지 조절 기법에서는 BS와 RS로부터의 수신 SINR 값 비율로 threshold 값을 정하고 이를 이용하여 sub-cell 경계를 설정하였다. 그리고 트래픽의 변화에 따라 멀티홉에서의 자원의 소모와 자원 재사용을 고려한 effective transmitted bits per subchannel을 이용하여 sub-cell 경계를 적응적으로 조절하였다. 성능 분석을 위해 이 경우 cell throughput을 도출하였다. 제안하는 커버리지 조절 기법을 적용할 때, 고정하여 운용하는 경우에 비해, cell throughput이 향상되는 것을 확인하고, 정량적으로 분석하였다.
지능형 비디오 분석시스템은 불특정 다수의 객체가 가지는 행동을 분석하고, 불의의 사고를 사전에 예측하여 관리자에게 경고를 전달하는 기술을 필요로 한다. 본 논문은 적응적으로 배경을 생성하여 월담, 실신, 버려진 물체, 배회와 같이 사전에 정의된 이상행위를 분석하는 기술을 제안한다. 제안된 비디오 분석 시스템은 배경 생성과 이상 행위 분석 모듈로 구성된다. 강건한 배경 생성을 위해서 영상 내의 움직임 변화를 검출하여 매 순간마다 움직임이 없는 영역을 지속적으로 갱신하고, 이를 기반으로 객체를 검출한다. 또한 객체 검출의 정확성을 높이기 위해 검출된 결과에서 잡음과 그림자 제거 단계를 추가하였다. 이상행위 분석 모듈에서는 검출된 객체로부터 무게 중심, 실루엣, 크기, 이동 궤적 정보를 추출한다. 이때 이상행위의 판단은 월담, 실신, 버려진 물체, 배회에 따라 시나리오 환경으로 구성하고 분석하였다. 실험 결과에서 제안된 시스템은 복잡한 배경 환경에서도 이동 객체 검출 및 이상행위 분석이 가능하였다.
본 연구는 인공지능 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 한 하수관 손상의 자동 탐지 분류 시스템을 제안한다. 성능의 최적화를 위하여 DB 획득 시 발생된 조도 및 그림자 변화와 같은 다양한 환경변화에 강인한 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서는 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 균열 탐지 및 손상 분류 기법을 구현하였다. 최적의 결과를 위하여 $256{\times}256$ 픽셀 해상도의 CCTV 영상 9,941개를 이용하여 CNN모델을 적용하여 손상부위에 대한 딥러닝을 수행하였고 그 결과 98.76 %의 인식률을 획득하였다. 기계학습을 통한 딥러닝 모델을 기반으로 다양한 환경의 하수도 DB에서 $720{\times}480$ 픽셀 해상도의 646개의 이미지를 추출하여 성능 평가를 수행 하였다. 본 시스템은 다양한 환경에서 구축된 하수관 데이터베이스 에서 손상 유형의 자동 탐지 및 분류에 최적화된 인식률을 제시한다.
일반적으로 분광측정을 수행함에 있어서 측정 대상물, 측정 방법, 측정 조건 등에 따라서 측정 결과가 상이하게 나타난다. 본 연구에서는 광물 및 암석 샘플의 전처리, 센서와 대상물과의 거리에 대한 표준화 방법을 제시하고, 납석의 분광특성 연구를 수행하였다. 광물, 암석 샘플의 크기는 노두의 규모와 상태에 따라서 다양하기 때문에 샘플과 센서간의 거리를 일정하게 유지하는 것이 중요하다. 표준화를 수행하기 전에 동일한 암석(석영반암)에 대해서 자연석, 자갈, 분말 그리고 절단암 등 다양한 샘플을 준비하였다. 샘플의 표면 상태와 그림자의 영향을 최소화하고 정량적인 분석을 위하여 센서와 샘플간의 거리를 30cm로 유지하고 $1{\sim}2cm$ 두께의 절단암을 3회 반복 측정하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해서 납석에 대한 사례 연구를 수행하였다. 본 연구결과에 따르면 납석은 1.406nm, 1,868nm, 2.180nm 그리고 2.180nm 파장대역에서 강한 흡수 양상을 보이며, 특히 1.406nm와 2.180nm 파장대역에서 강한 흡수가 일어난다. 이러한 흡수 특징은 Landsat TM 영상의 밴드 7과 ASTER 영상의 밴드 8과 일치한다. 따라서, 이러한 결과를 이용하여 육안으로 구분되지 않은 다른 대상물(나지, 주차장, 채석장 등)과 납석 광산을 구분할 수 있다.
본 논문은 그림책 속의 삽화가 시간적 표현에 어떻게 작용하는지에 대해 연구 및 분석을 진행하였고, 스토리형 그림책을 주된 연구 범위로 두었다. 그림책 속의 시간을 포인트 타임, 타임라인 및 타임 리듬으로 분류하였고 시간적 표현 요소, 그림 구성, 그림 시퀀스 등의 사례를 통해 분석 결과를 얻어냈다. 우선 시간적 상징 요소는 포인트 타임과 타임 리듬을 상징하는 데 이용된다. 실물 시간 상징 요소는 시간과 시간의 연상을 불러일으키는 사물을 직접 표현할 수 있다는 점이다. 색채의 상징 요소는 시간의 범위 내에서 객관적인 세계의 색채 변화에 대응하고 빛과 그림자의 대비현상은 하루 중의 시간적 변화에 대응한다. 빠르게 이동하는 물체는 점선이나 모호한 선으로 표현하고 정지되어 있거나, 안정적이거나, 느리게 움직이는 물체는 실선으로 묘사한다. 다음으로 그림책 속 삽화의 화면 구성은 타임라인의 내용을 표현하는데 매우 적합하며 스토리 전개의 선후 순서 혹은 인과적 관계를 표현한다. 화면 구성의 기술은 시각적 인도, 스플릿 필드(spilt field), 독서 습관에 부합성 이 세 가지로 요약할 수 있다. 마지막으로 그림 시퀀스는 타임 라인, 타임 리듬과 공시성(synchronicity)을 표현한다. 타임라인을 표현할 때에는 시각적 논리를 이용하여 독자들에게 화면의 시간이 시간적 정보를 정확하게 전달한다는 점을 느끼게 하며 독서 습관에 부합한다는 전제하에 시점 연결을 진행한다. 시간의 공시성 및 빠른 리듬과 느린 리듬을 표현할 때 디자인 기술은 독자의 독서 습관에 부합하는 동시에 화면의 페이지 수를 컨트롤해야 하는데 내용을 전달하는 데 있어 펼침 페이지(spread page)의 상하 및 좌우의 공간을 충분히 활용하여 디자인 해야 한다. 시간을 표현한 그림책 삽화의 본질은 공간을 시간으로 표현하는 것이며 공간 속 요소의 서로 다른 조합과 시각적 인도를 통해 시간적 정보를 전달하는 것이다.
본 연구는 도시지역을 대상으로 태양복사모델링을 수행하고 검증하여, 도시 내 열스트레스 완화에 대한 적용 가능성을 논의하였다. 이를 위해 연구지역은 항공 LiDAR 자료를 기반으로 실제 건물과 식생의 형태와 높이가 구현되었고, 보행자높이에서의 단파 및 장파복사 플럭스가 모의될 수 있도록 해상도를 향상시켰다. 고층 및 저층 건물이 고밀도로 존재하는 주거지역 $4km^2$에서 SOLWEIG 모델을 이용하여 복사플럭스를 모의하고, 지표에너지수지시스템의 Net radiometer를 이용한 복사플럭스 관측자료로 검증하였다. 그 결과 여름철 맑은 날 가장 높은 정확도를 나타냈고, 같은 날에 대한 평균복사온도를 모의한 결과, 그림자영향이 적은 저층 건물지역과 도로표면에서 가장 높은 수치를 나타냈으며, 고층 건물지역과 식생지역에서는 그림자의 영향으로 상대적으로 낮은 수치를 나타냈다. 본 연구에서 제안된 방법은 보행자높이에서 도시 내 열스트레스 지역 관리를 위한 높은 신뢰도를 보여주었다. 더욱 확장되고 있는 도시재생 및 재개발에 있어서, 새로운 주거환경을 도입하기 위해 도시 기반시설을 계획할 때 자연 및 인공 도시환경 설정과 관련된 많은 기능이 적용될 수 있다.
본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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