• 과학교육연구지
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• 제32권2호
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• pp.17-32
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• 2008

이 연구의 목적은 지구과학1 교과의 지구환경변화 단원의 내용을 다양한 저작도구를 이용하여 동영상, 플래쉬 자료를 활용한 e-learning 교수 학습 자료로 제작하여, 수업에 적용 하였을 때의 결과를 알아 보는데 있다. 강의식 수업과 e-learning 교수 학습 자료를 수업에 적용하여 하였을 때의 교사와 학생의 반응을 사전 사후설문조사를 통해 비교하였다. 그 결과, 교사를 대상으로 한 설문결과를 보면 '인터페이스' '상호작용 '구성체제' '교수의 편의성'과 '자료의 개별 활용'면에서 만족을 보이고 있다. 학생을 대상으로 한 설문결과 사전검사에서는 실험집단과 비교집단 모두 대부분 지질시대 학습내용의 지적인 면과 흥미 면에서 모두 관심을 적게 보였으나, 사후 검사에서는 모두 긍정적인 효과가 있었고 특히 실험집단이 비교집단에 비에 높은 결과를 보였다. 자료의 활용면 에 있어서도 대부분의 학생들이 긍정적인 기대감을 가지고 있다는 것을 알았다. 결과적으로, 개발된 본 e-learning 교수 학습 자료는 수업시간에 활용 하였을 때, 교사와 학생 모두에게 긍정적인 학습효과가 있다고 할 수 있다. 이는 다양한 매체를 활용하여 흥미를 유발하고, 학습 후 바로 테스트가 가능하여 피드백 효과를 높였고, 질문코너가 있어 교사와 학습자간에 실시간 교통함으로 e-learning 교수 학습자료가 갖는 맹점도 보완한 결과라고 볼 수 있다. 그러나, 본 연구는 대상이 특정지역과 성별을 대상으로 하였기 때문에 좀더 폭넓은 대상과 성별에 대한 연구가 필요하며, 교수 학습자료 의 적절한 활용방안과, 이에 대한 구체적인 논의도 필요하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.191-194
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• 2003

In this paper, we propose a new accurate and robust image mosaic technique of the mural underdrawing taken from the infra-red camera, which is based on multiple image registration and adaptive blending technique. The image mosaicing methods which have been developed so far have the following deficits. It is hard to generate a high resolution image when there are regions that do not have features or intensity gradients, and there is a trade-off in overlapping region site in view of registration and blending. We consider these issues as follows. First, in order to mosaic Images with neither noticeable features nor intensity gradients, we use a Projected supplementary pattern and pseudo color image for features in the image Pieces which are registered. Second, we search the overlapping region size with minimum blending error between two adjacent images and then apply blending technique to minimum error overlapping region. Finally, we could find our proposed method is more effective and efficient for image mosaicing than conventional mosaic techniques and also is more adequate for the application of infra-red mural underdrawing mosaicing. Experimental results show the accuracy and robustness of the algorithm.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.175-183
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• 2004

본 논문은 적외선 파장대의 벽화 밑그림영상과 가시광선 파장대의 패턴영상을 이용한 다중영상 정합 기법과 적응적 중첩영역 병합 기법을 이용하여 고해상도 적외선 벽화 밑그림 영상을 생성하기위한 영상 모자익 기법을 제안한다. 기존의 영상 모자익 기법은 특징이 없는 대상에 대해서 정합을 적용하기가 힘들었다 그리고 중첩영역의 크기에 따라 정합과 병합의 오차가 상반되는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 첫 번째로, 영상에서 주목할 만한 특징이 없는 경우에도 프론젝터를 사용하여 패턴영상을 획득하고 의사 칼라 영상을 획득하여 정합을 가능하게 하였다. 두 번째, 인접한 영상간의 최소 병합 오차를 가지는 중첩영역을 찾아서 그 영역에 대해서만 병합을 수행함으로서 흐림현상을 해결하였다. 결과적으로 제안한 방법이 기존의 모자익 방법보다 더 효과적이고 효율적인 것을 확인하였고, 또한 적외선 벽화 밑그림 영상의 모자익에 더 적당한 것을 확인하였다. 실험 결과는 이 알고리듬의 강건함과 정확성을 보여준다.