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        보행 활성화를 위한 웨이파인딩 시스템의 방향성 제고에 관한 연구

        안영만 ( Young Man Ahn ),조택연 ( Taig Youn Cho ) 한국공간디자인학회 2015 한국공간디자인학회논문집 Vol.10 No.1

        (연구배경 및 목적) 현대의 인간이 이동을 통해 파악해야 할 공간의 정보는 점점 더 늘어나고 있으며, 현대사회의 패러다임 변화와 IT기술의 발달은 도시공간의 물리적이고 시간적인 구조를 새롭게 재편하고 있다. 그에 따른 보행공간에서의 웨이파인딩 개념도 발전되고 있으나 그 중요성에도 불구하고 국내에서는 웨이파인딩이 아직 활성화되지 못하여, 본 연구에서는 웨이파인딩 개념을 이해하고 그 형태적, 구조적 측면을 연구함으로서 보행 활성화를 위한 웨이파인딩 시스템의 방향성을 제시하고자 한다. (연구방법) 이에 본 연구에서는 웨이파인딩 시스템에 대한 선행 연구와의 이론적 고찰과 해외 선진 사례 및 국내 사례를 연구, 분석한다. 사례 대상지의 선정 사유는 보행 공간에서의 거시적 관점 및 디자인 프로세스에 대한 체계성의 유무를 판단하여 실시하였으며, 이에 관련된 문헌조사 및 기사, 인터넷 사이트 자료를 통해 현황 및 사례에 대한 장단점을 파악하고 비교, 분석을 통해 향후 국내 체계적인 웨이파인딩 계획 시 고려해야할 사항과 웨이파인딩 시스템의 방향성을 심도 있게 검토해 보고자 한다. (결과)종합분석 결과 보행 활성화을 위한 웨이파인딩은 불필요한 정보를 제공하거나 필요한 정보를 제공하지 않는 등의 문제가 발생되지 않도록 보완해야하며 지역적인 특색, 장소가 가지는 차별성을 기억하고 식별하기 쉽게 시각화해야 한다. 이를 위해서는 무조건 많은 정보를 수록하는 것이 능사가 아니며, GPS등 다른 장비들과 복합적으로 활용될 수 있도록 계획되어지는 것이 바람직하다. 예를 들어 웨이파인딩 시스템에 감성적인 요소를 더하거나, 장소가 갖는 가치를 발견하고, 그것을 공간에 끌어내어 보행 활성화를 위한 서비스를 디자인하는 관점에서 접근해야 한다. 이제는, 산업 기술성을 강조하는 하드웨어적 접근이 아니라, 도시의 역사, 기능 가치를 문화 컨텐츠적 표현 및 장소적 정체성을 담은 복합적 접근이 필요하다. (결론) 보행 공간의 장소성은 현재에 맞추어 재해석된 과거의 기억과 현재 주변 도시의 모습들이 시간적, 물리적으로 조합되어 형성된다. 이와 같은 조합은 끊임없이 차이를 생성하는 변화의 과정을 통해 더욱 내밀하고, 풍성한 장소적 감각을 형성함으로서 미래에 대한 가능성을 제시하고 있다. 도시의 길거리는 수많은 사람들이 이용하는 공공의 장소이다. 따라서 불특정 다수의 전체가 더불어 함께 사용할 수 있는 환경으로 존재시킴이 바람직한 방향이며, 융복합 기술적 문화속의 다양한 사용자 요구가 분출되고 있는 현 상황에서 새로운 미래형 사용자의 욕구를 만족시켜야 하는 것이 우리의 새로운 역할이다. (Background and Purpose) Oral structures in modern urban spaces have been recently reconstructed through paradigm shifts and IT development. As a result, the concept of wayfinding in pedestrian spaces has developed accordingly. Despite their importance, wayfinding systems have not been sufficiently improved in Korea. This study aims to understand the concept of wayfinding and examine the types and structural aspects of wayfinding systems in order to establish how they can be used in the future to promote walking. (Method) The current study presents a theoretical review of previous studies on wayfinding systems and analyzes advanced domestic and overseas case studies. The target location for this case study was selected based on a macro-perspective view of walking spaces and on whether the design process was systematic. A literature review and a comparative study on the strengths and weaknesses of the wayfinding system’s current state and practices were conducted using articles and data from the Internet. Based on these efforts, considerations for planning a wayfinding system in Korea, as well as the system’s direction, were examined in depth. (Results) The comprehensive analysis suggests that wayfinding systems need to be improved upon by eliminating problems such as providing unnecessary information or by filtering necessary information. Regional characteristics and the locations’ distinctive aspects need to be visualized for easy recall and identification. Toward this end, it is suggested that wayfinding systems should be planned in combination with other tools, such as GPS systems, rather than listing large volumes of random information. The wayfinding systems should be developed from the perspective of service design in order to promote walking by adding emotional elements to the system or by discovering the value of a space and replicating these elements in that space. Today, a complex approach that expresses the history and function of a city as cultural content and reveals its spatial identity is required instead of a hardware approach that emphasizes industrial technicality.(Conclusions) Walking spaces consist of past memories that are interpreted from contemporary society and the present environment. Differences and repetition create the characteristics of places. These assemblages suggest the possibility of the future in an abundant sense of place. Urban streets are public places used by many people and therefore should be made accessible to all people. In the current state, in which diverse user demands for fused, complex, and technical cultures are being expressed, it is our new role to satisfy the futuristic demands of users.

      • KCI등재
      • KCI등재

        개선된 DeepResUNet과 컨볼루션 블록 어텐션 모듈의 결합을 이용한 의미론적 건물 분할

        예철수,안영만,백태웅,김경태,Ye, Chul-Soo,Ahn, Young-Man,Baek, Tae-Woong,Kim, Kyung-Tae 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.6

        As deep learning technology advances and various high-resolution remote sensing images are available, interest in using deep learning technology and remote sensing big data to detect buildings and change in urban areas is increasing significantly. In this paper, for semantic building segmentation of high-resolution remote sensing images, we propose a new building segmentation model, Convolutional Block Attention Module (CBAM)-DRUNet that uses the DeepResUNet model, which has excellent performance in building segmentation, as the basic structure, improves the residual learning unit and combines a CBAM with the basic structure. In the performance evaluation using WHU dataset and INRIA dataset, the proposed building segmentation model showed excellent performance in terms of F1 score, accuracy and recall compared to ResUNet and DeepResUNet including UNet.

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        1,4-Bis(silyl)benzene의 고리화반응에 의한 1,4-Bis(1'-alkyl-2',3',4',5'-tetraphenyl-1'-silacyclopentadienyl)benzenes 리간드의 합성

        공영건,안영만,Kong, Young Kun,Ahn, Young Man 대한화학회 1997 대한화학회지 Vol.41 No.2

        다양한 bis(silacyclopentadienyl)aromatic 화합물 합성에 필요한 전구체인 1,4-bis(alkyldichlorosilyl)benzene을 합성하였다. 이 전구체에 1,4-dilithio-1,2,3,4-tetraphenyl-1,3-butadiene을 첨가하여 고리화반응을 시킴으로써 리간드로 또는 안정한 silacyclopentadienyl anion 전구체로 사용될 1,4-bis(1'-alkyl-2',3',4',5'-tetraphenyl-1'-silacyclopentadienyl)benzene을 합성하였다. The 1,4-bis(alkyldichlorosilyl)benzene was synthesized to be a precursor of the bis(silacyclopentadienyl) aromatic system. The cyclization reaction of the precursor with 1,4-dilithio-1,2,3,4-tetraphenyl-1,3-butadiene produced the 1,4-bis(1'-alkyl-2',3',4',5'-tetraphenyl-1'-silacyclopentadienyl)benzene as the ligand of organotransition metal compound and the precursor of the stable silacyclopentadienyl anion.

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        증례 : 류마티스 ; 류마티스 관절염 환자에서 발견된 비감염 심내막염 1예

        배성만 ( Seong Man Bae ),유빈 ( Bin Yoo ),김주현 ( Ju Hyeon Kim ),김민구 ( Min Gu Kim ),안영은 ( Young Eun Ahn ),김용길 ( Yong Gil Kim ),이창근 ( Chang Keun Lee ) 대한내과학회 2015 대한내과학회지 Vol.88 No.1

        류마티스 관절염으로 인한 비감염 심내막염은 드물며 아직까지 국내에서는 보고된 바가 없다. 류마티스 관절염 환자에게서 발생한 심장 내 우종은 임상의로 하여금 진단의 혼동을 초래할 수 있으며, 특히 감염 심내막염과의 주의 깊은감별을 요한다. 이러한 경우 원인 균주가 동정되지 않으며,발열과 같은 감염 심내막염의 특징적인 임상 소견의 부재시에는 류마티스 관절염과 연관된 비감염 심내막염을 의심해 보아야 한다. 저자들은 류마티스 관절염 환자의 판막 수술 중 우연하게 발견된 비감염 심내막염을 경험하였기에 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다. Pericarditis and atherosclerotic events are generally regarded as relatively common cardiac manifestations of rheumatoid arthritis(RA). However, RA-associated endocarditis is rarely reported, and can be confused (by clinicians) with an infective vegetation. Herein, we report a case of sterile endocarditis involving the mitral valve in a 36 year-old patient with longstanding RA; the problemwas accidentally detected during performance of a valve operation.(Korean J Med 2015;88:110-113)

      • KCI등재SCOPUS

        전이학습을 이용한 UNet 기반 건물 추출 딥러닝 모델의 학습률에 따른 성능 향상 분석

        예철수 ( Chul-soo Ye ),안영만 ( Young-man Ahn ),백태웅 ( Tae-woong Baek ),김경태 ( Kyung-tae Kim ) 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5

        원격탐사 영상을 이용한 지표 속성의 변화를 모니터링 하기 위해서 딥러닝(deep learning) 모델을 이용한 의미론적 영상 분할 방법이 최근에 널리 사용되고 있다. 대표적인 의미론적 영상 분할 딥러닝 모델인 UNet 모델을 비롯하여 다양한 종류의 UNet 기반의 딥러닝 모델들의 성능 향상을 위해서는 학습 데이터셋의 크기가 충분해야 한다. 학습 데이터셋의 크기가 커지면 이를 처리하는 하드웨어 요구 사항도 커지고 학습에 소요되는 시간도 크게 증가되는 문제점이 발생한다. 이런 문제를 해결할 수 있는 방법인 전이학습은 대규모의 학습 데이터 셋이 없어도 모델 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 UNet 기반의 딥러닝 모델들을 대표적인 사전 학습 모델(pretrained model)인 VGG19 모델 및 ResNet50 모델과 결합한 세 종류의 전이학습 모델인 UNet-ResNet50 모델, UNet-VGG19 모델, CBAM-DRUNet-VGG19 모델을 제시하고 이를 건물 추출에 적용하여 전이학습 적용에 따른 정확도 향상을 분석하였다. 딥러닝 모델의 성능이 학습률의 영향을 많이 받는 점을 고려하여 학습률 설정에 따른 각 모델별 성능 변화도 함께 분석하였다. 건물 추출 결과의 성능 평가를 위해서 Kompsat-3A 데이터셋, WHU 데이터셋, INRIA 데이터셋을 사용하였으며 세 종류의 데이터셋에 대한 정확도 향상의 평균은 UNet 모델 대비 UNet-ResNet50 모델이 5.1%, UNet-VGG19 모델과 CBAM-DRUNet-VGG19 모델은 동일하게 7.2%의 결과를 얻었다. In recent times, semantic image segmentation methods using deep learning models have been widely used for monitoring changes in surface attributes using remote sensing imagery. To enhance the performance of various UNet-based deep learning models, including the prominent UNet model, it is imperative to have a sufficiently large training dataset. However, enlarging the training dataset not only escalates the hardware requirements for processing but also significantly increases the time required for training. To address these issues, transfer learning is used as an effective approach, enabling performance improvement of models even in the absence of massive training datasets. In this paper we present three transfer learning models, UNet-ResNet50, UNet-VGG19, and CBAM-DRUNet-VGG19, which are combined with the representative pretrained models of VGG19 model and ResNet50 model. We applied these models to building extraction tasks and analyzed the accuracy improvements resulting from the application of transfer learning. Considering the substantial impact of learning rate on the performance of deep learning models, we also analyzed performance variations of each model based on different learning rate settings. We employed three datasets, namely Kompsat-3A dataset, WHU dataset, and INRIA dataset for evaluating the performance of building extraction results. The average accuracy improvements for the three dataset types, in comparison to the UNet model, were 5.1% for the UNet-ResNet50 model, while both UNet-VGG19 and CBAM-DRUNet-VGG19 models achieved a 7.2% improvement.

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