• 한국지역지리학회지
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• 제2권2호
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• pp.219-231
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• 1996

본 연구는 제6차 교육과정개편으로 고등학교 교과서에 새로 도입된 GIS 부분에 대하여 검정을 통과한 모든 교과서들을 대상으로 이들의 기술체계(記述體系)를 분석하고, 일선학교 교사들의 GIS에 대한 이해정도와 수업현황을 고찰하였다. 대부분의 교과서 저자들은 GIS에 대해서 대체로 그 중요성을 낮게 평가하고 있으며, 그들 사이에도 인식의 편차가 큰 것으로 나타났다. GIS 부분 기술체계는 한국지리와 세계지리에서 각각 3종만이 목표제시에서부터 단원정리 내지 총괄평가까지 일관성 있게 설명되어 있다. 이러한 경향은 공동 저자들 중 GIS 전공자가 포함된 경우, 이 부분에 비중을 상대적으로 높게 잡았으며, 그렇지 않은 경우 용어소개 정도에 그쳐 분량이나 체계에서 크게 차이가 나기 때문이다. GIS부분은 기술적(技術的) 측면이 강한 내용이어서 교사들이 스스로 연구해서 수업에 임하는 데 한계가 있음에도 불구하고, 사전연수가 불충분했고, 교사용 지침서도 제공되지 않았다. 따라서 막연히 잘 모르는 상황에서 수업에 임한 교사가 설문응답자 중 약 절반에 달하며, 비록 소수이긴 하지만 전혀 언급하지 않은 경우도 있었다. 이와 같은 경향은 정보화사회에서 지리교과의 위상에 큰 영향을 미칠 것으로 본다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 장차 제7차 교육과정개편에서는 보다 세심한 지침을 확립하여 개념을 쉽게 이해할 수 있게 기술체계(記述體系) 및 내용을 보완하고, 교과서간의 편차를 줄일 수 있는 방안이 강구되어야 한다. 그리고 교과서와 지리부도에 GIS 출력물들을 충분히 실어 교사들이 참고자료로 활용할 수 있도록 배려하여야 할 것이다. 각 대학에서는 GIS에 대한 대학차원의 수업모델 개발뿐만 아니라, 현직교사들의 재교육을 위한 연수과정을 준비하는 것이 바람직하다. 적어도 교과과정의 개편 이전에 충분한 기간을 통하여 일선교사들에 대한 사전연수가 실질적인 측면에서 이루어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.131-154
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• 2022

최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1283-1297
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• 2023

중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.