건물 정보는 다양한 도시 공간 분석에 활용되는 필수 정보 중 하나이기에 지속적인 모니터링이 필요하지만 현실적으로 어려움이 존재하고 있다. 이를 위해 광범위한 지역에 대해서도 지속적인 관찰이 가능한 위성영상으로부터 건물을 추출하기 위한 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 시맨틱 세그멘테이션 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 SpaceNet의 건물 v2 무료 오픈 데이터를 이용하여 30 cm 급 Worldview-3 RGB 영상으로부터 건물을 자동으로 추출하기 위해, context-based ResU-Net의 일부 구조를 변경하여 학습을 진행하였다. 분류 정확도 평가 결과, f1-score가 2회차 SpaceNet 대회 수상작의 분류 정확도보다 높은 것으로 나타났다. 앞으로 지속적으로 Worldview-3 위성 영상을 확보할 수 있다면 본 연구의 성과를 활용하여 전세계 건물 자동 추출 모델을 제작하는 것도 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 조사연구의 과정에서 활용 가능한 공간분석의 유용성을 지리정보시스템(GIS)과 공간적 이질성을 고려하는 지리적 가중 회귀분석(GWR)을 통해 탐색한다. 많은 사회현상은 공간적 차원을 포함하고 있으며, GIS, GPS 단말장치, 온라인 위치기반 서비스의 발달로 위치정보의 수집과 활용이 용이해짐에 따라 조사연구의 과정에서 공간정보를 활용하는 분석이 이전보다 훨씬 더 용이해지고 있다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석은 공간적 의존성을 분석하지 못한다. GWR 분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법으로서, 공간적으로 근접한 사례들은 유사성을 가진다는 가정에 따라 지리적 가중함수를 활용한다. A 기초자치단체 주민들을 대상으로 한 조사연구 자료를 공간정보와 결합시킨 후 간단한 행정만족도 모형을 추정해 본 결과, 지리적 가중 회귀분석은 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시키는 것으로 나타났다. GWR 결과를 GIS와 결합시켜 독립변수 효과의 공간적 변이를 시각화시켜 봄으로써, 변수들의 효과와 관계를 더 자세하고 풍부하게 이해할 수 있다. 나아가서 이 기법은 특정 변수의 효과가 예외적으로 낮거나 높은 지역을 더 쉽게 밝혀냄으로써 정책방안을 모색하는 데에도 유용하게 활용될 수 있다.
유비쿼터스 공간 컴퓨팅 환경에서 GeoSensor는 RFID, WSN, Web CAM, Digital Camera, CCTV, 텔레매틱스 단말 등에서 발생되는 다양한 데이터와 함께 직.간접적으로 지리적 정보를 포함하는 데이터 스트림을 발생하는 센서들로, 지리적 정보를 이용한 USN 기술과 공간적 특성에 기반을 둔 서비스의 활성화에 기여하고 있다. 이러한 GeoSensor를 기반으로 하는 다양한 u-GIS 서비스를 제공하기 위해서는 광역의 GeoSensor들로부터 발생하는 센서 데이터 스트림에 대한 효과적인 처리가 필수적이다. 본 연구에서는 위치 및 이동성을 갖는 GeoSensor들로부터 생성되는 실시간 데이터 스트림에 대한 효율적인 수집, 저장, 그리고 연속 질의 처리를 제공하여 사용자의 상황(Context)에 부합하는 다양한 u-GIS 응용 서비스의 효과적인 구축을 지원하는 GeoSensor 데이터 스트림 처리 시스템을 제안한다.
최근 해양레포츠 산업이 블루오션으로 떠오르고 있는데, 해양레포츠는 조류, 수온, 염도 등과 같은 다양한 환경조건에 영향을 받기 때문에 관측자료 뿐만 아니라 모델 예측자료도 매우 필요한 정보이다. 본 연구에서는 연안해양모델인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)에서 산출된 예측자료를 웹 및 스마트폰을 통해 제공하는 시각화시스템을 구현하였다. 이를 위하여 FVCOM 자료에 내삽과 샘플링 등의 전처리를 하여, 조위, 수온, 염도의 래스터 이미지와 조류(유속, 유향)의 벡터 데이터베이스를 구축하였고, 스프링 프레임워크(Spring Framework)를 활용하여 REST(Representational State Transfer) 기반의 API(Application Programming Interface)를 제공하는 웹서비스를 구축하였다. 또한 데이터베이스 자료를 데스크톱 및 이기종의 스마트폰에 탑재시킴으로써 크로스플랫폼(cross-platform) 시각화 환경을 실현하였다.
도로용량편람에서 정의하고 있는 용량은 하류부에 용량을 제한하는 요소가 없다는 것을 가정한 정상교통류에 대한 용량 개념으로서, 이는 전통적으로 계획, 설계, 현재 및 장래 도로시설의 운영상태 분석 등에 사용되어 왔다. 실시간 제어는, 용량을 초과하지 않는 교통류를 유지시켜 혼잡교통류로의 전이를 막고, 물리적 여건이나 제반 확률적 요인으로 혼잡이 발생하였을 경우 조속히 용량이하로 교통량을 떨어뜨려 정상교통류로 회복시키는 데 목표를 둔다. 이러한 맥락에서 용량은 실시간 제어의 효과를 좌우하는 중요한 입력변수이며, 정상교통류 상태라면 혼잡으로 전이되지 않을 임계치로서의 용량 산정이 중요한 관건이다. 그러나 혼잡교통류 상태에서 정상교통류로 되도록 빨리 회복시켜 주기 위한 제어 기준으로서의 용량은, 하류부 혼잡의 시공간적 전개에 따라 변하는 값이어야 하며 이러한 동적 용량변화를 정확히 예측할 수 있는 방법론이 요구된다. 이에 본 연구에서는 기존의 용량 개념을 출력 개념의 용량으로 정의하고, 입력 개념의 용량을 최대가능처리량(Maximum Sustainable Throughput)으로 새롭게 정의하였다. 이 최대가능처리량은 혼잡의 시공간적 전개에 따라 결정되는 동적 용량이며, 이러한 혼잡의 시공간적 전개는 Newell의 단순화된 교통량-밀도 모형으로 예측할 것을 제안하였다.
본 연구에서는 수도권의 통근통행에 기초하여 중심지의 설정방법론을 제시하고, 기존의 중심지 설정방법과 비교 분석하였다. 이를 위해 수도권의 행정동을 대상으로 지역 간 통근통행량을 이용하여 요인분석 및 공간적 자기상관분석을 수행함으로써 중심지를 도출하였다. 또한 선행연구의 중심지 설정 방법론을 특성에 따라 단일지표 기반의 방법, 다수지표 기반의 방법, 비모수적 분석방법, 공간통계 분석방법의 네 가지로 분류하여 각각의 방법론을 적용한 결과를 비교분석하였다. 분석결과, 서울의 주요한 중심지를 포함하여 일부 유사한 중심지가 도출되었으나 각 방법론마다 상이한 결과가 나타났고, 수도권의 다핵 중심지를 설정하는데 한계가 있음을 보여주었다. 이 연구를 통해, 이미 다핵 도시공간구조의 수도권이 이제는 광역도시권의 맥락에서 논의되고 있는 상황에서 새로운 중심지 체계에 기반한 공간구조계획의 수립 보완이 필요함을 재확인할 수 있다.
서울시는 1995년 이후에 추진된 부서별 GIS 구축으로 인하여 발생된 공간정보 공유 및 활용에 관한 문제점을 개선하고 엔터프라이즈 GIS로 발전하기 위하여 공간데이터웨어하우스(SDW)를 구축하기로 결정하였다. 이에 본 연구에서는 서울시 SDW의 기본 구조를 바탕으로 첫째, 서울시 각 부서, 자치구, 사업소 및 유관기관의 GIS데이터 수요에 대응하며 서울시 GIS 데이터의 기준이 되는 SDW 내부의 GIS 데이터베이스 내용을 결정하기 위한 일련의 과정과 방법을 제시하고자 하며, 둘째 GIS 데이터 생성부서와 이용부서간의 데이터 일치방안을 마련하여 공간 데이터의 효과적인 공유 및 활용과 SDW의 원활한 운영에 기여하고자 하며 이를 통해서 향후 다른 지방자치단체의 엔터프라이즈 GIS 구축에 있어 가이드라인을 제공하고자 한다.
이 연구는 센서 네트워크를 통한 단순한 정보 전달을 넘어서서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 진정한 상황인식 위치 기반 서비스를 구현하기 위한 방법에 대한 제안을 하고자 한다. 그러기 위해, 이 글에서는 점 개체의 영향력 범위에 대한 새로운 형식의 접근이 소개된다. 여기서, 영향력 범위란 점 개체 주변에 점 개체로 인해 어떤 현상이나 사건이 발생한 가능성이 있는 구역을 설정한 것을 뜻한다. 점 개체는 이러한 영향력 범위설정을 통해 공간적으로 확장 될 수 있다. 이러한 점 개체를 Spatially Extended Point (SEP) 개체라 한다.SEP와 그 주변 환경 사이의 위상적 관계의 점진적 변화 조합은 그 개체의 정성적 공간 행위를 표현하는데 이용될 수 있다. 이렇게 표현된 정성적 공간 행위들은 좀더 구체적이고 적합한 정보를 사용자에게 제공하는데 필요한 기준으로 쓰일 수 있다.
본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
이 논문의 목적은 2000년대 중반이후 부각된 클러스터와 지역혁신체계의 '세계적-지방적 연결성'(global-local connectivity) 개념에 초점을 두고 3가지 측면에서 이론적 쟁점들을 고찰하는 데 있다. 첫째, 클러스터, 로컬 버즈(local buzz), 글로벌 파이프라인(global pipeline) 간의 관계를 중심으로 '지리적 근접성'(geographical proximity)이 지역산업 발전에 미치는 중요성에 관하여 논한다. 둘째, 세계적-지방적 연결성의 매개 고리로 작용하는 '지식 문지기'(knowledge gatekeeper)와 '일시적 클러스터'(temporary cluster) 개념을 살펴본다. 마지막으로, 세계적-지방적 연결성 개념이 지니는 정책적 함의를 제시하고자 한다. 이 논문에서 필자들은 다음과 같이 주장한다. 첫째, 지리적 근접성에 기초한 지역산업 클러스터를 더욱 활성화시키기 위해서 공간적 범위를 초월한 관계적 근접성이 확보되어야 한다. 이는 지역산업 클러스터 발전을 위해서 '지리적 편리성'과 '지리적 불편성'이 동시에 필요함을 의미한다. 둘째, 세계적-지방적 연결성의 토대는 사회자본과 착근성이며, 이는 관계적 접근성이 다양한 공간 규모에서 나타나는 문화와 관습에 정착한다는 점을 이해할 필요가 있다. 마지막으로, 세계적-지방적 연결성 맥락에서 기업 간 분업의 공간적 위계를 극복하기 위해서 클러스터의 개방성과 폐쇄성, 세계적-국가적 차원에서 기업 간 공간분업의 수직적 수평적 위계성, 클러스터 발전에 있어서 중앙 또는 지방정부의 정책적 포섭과 배제의 범위 등이 복합적으로 고려될 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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