본 연구에서는 세계측지계 기준에 따라 지리정보를 효율적이고 정확하게 좌표변환하기 위한 방안을 도출하기 위하여 기존 1/1,000 수치지형도와 GIS 응용시스템 DB의 구축 현황 및 문제점을 파악하고, 좌표변환 파라미터 산출과 변환 성과의 정확도 평가 등을 수행하여 실용적인 좌표변환 방안을 제시하였다. 국가좌표변환계수에 의한 좌표변환 정확도를 분석하였으며, 연구대상지역의 국가기준점 및 도시기준점을 이용하여 지역좌표변환계수의 특성을 고찰 하였다. 또한 항공삼각측량 성과를 이용한 1/1,000 수치지형도를 도시기준점을 이용한 측량성과와 비교 하여 수치 지형도 제작 당시 국가기준점의 편의량을 분석하고, 도시기준점을 이용하여 추정한 좌표변환계수를 사용하여 세계측지계로 좌표변환한 성과의 정확도를 분석하였다. 마지막으로 1/1,000 수치지형도의 좌표변환 방법을 적용하여 지하시설물 DB를 대상으로 좌표변환 정확도를 평가하였다. 본 연구를 통하여 지자체 단위의 좌표변환을 수행하는데 있어 도시기준점을 이용한 Molodensky-Badekas 방법에 의한 좌표변환계수 적용과 2차원 Affine 변환도 국지적인 범위에서 적용 가능하였음을 확인하였다. 또한 수치지형도를 기반으로 지거측량 방법으로 구축된 GIS 응용 DB의 경우에도 좌표변환 및 편의보정을 통해 약 10cm 이내의 변환 정확도로 좌표변환이 가능하여 세계측지계 전환에 큰 문제가 없다고 판단하였다.
본 논문에서는 드론의 삼각 편대비행에서 정해진 삼각형 포메이션을 유지하고 서로간의 충돌을 사전에 방지할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 카메라로 입력된 빛을 이용하거나 영상을 처리해야만 드론의 충돌을 제어할 수 있었다. 그러나 빛이 없고 어두운 지역에서 드론이 영상을 처리하고 서로의 위치를 확인하는 것은 어려울 뿐만 아니라 서로의 존재를 확인하지 못하여 충돌하게 될 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 ALPS(Ad hoc network Localized Positioning System) 알고리즘을 통해 구한 세 드론과의 거리와 상대좌표를 이용하여 서로 간의 충돌을 막아주는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 드론의 포메이션 삼각형의 중심과 측정된 각각의 드론의 좌표와의 거리를 정해진 일정한 값으로 유지하도록 한다. 따라서 정해진 포메이션 형태가 흐트러질 경우에는, 각 드론과 중심좌표의 거리를 일정하게 유지하도록 드론의 위치를 재설정한다. 모의실험의 결과 제안된 알고리즘이 적용된 시스템을 사용할 경우, 드론의 충돌을 사전에 방지함으로서 충돌로 인한 고장이나 사고를 막을 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구는 인공위성을 이용한 3차원 위치결정 방법인 GPS를 이용하여 광주시 일원의 소수의 측지 및 지적 삼각점 도근점을 관측하여 WGS 84 data를 경 위도 좌표계로 변환시켜 GPS data의 신뢰성을 검증하고 차후 좌표측량시 GPS 도입시 제기되는 문제점을 파악하고져 하였다.
TIN은 Triangulated Irregular Network의 약자로 불규칙한 대소삼각형의 집합으로 삼각망을 구성, 지표면을 Digital Terrain Model로 만드는 기법이다. 지표면(해저지형포함)은 수치화된 등고선의 벡터 데이터와 점의 표고데이터 또는 표고 평행배열의 Raster데이터로부터 모형화되며 또는 제 3의 방법인 TIN에 의해 모형화된다. 이 TIN에 의한 도형은 컴퓨터가 위성측량, 항공측량, 광파측량 또는 음차수심측량등 측량결과를 받아 어떤 특정 프로그램을 구동 삼각형의 정점에 해당하는 점의 X, Y, Z의 좌표로부터 닫한 삼각형을 작성한다. (중략)
제 7차 수학과 교육과정에서 벡터는 수학 II에서 다루며, 삼각함수, 좌표와 함께 도형의 성질을 대수적으로 탐구하는 중요한 도구이다. 본 연구에서는 벡터 개념을 이용하여 볼록 n각형의 무게중심의 성질을 탐구하고, 이를 바탕으로 '볼록 n각형에서 n개의 중선은 한 점에서 교차하며 교점은 각 중선을 (n-1):1로 나눈다'는 것을 벡터를 이용하여 증명하였다.
KOMPSAT-1 위성의 EOC영상은 위성에서 지구를 촬영하는 동안 발생하는 영상 왜곡을 포함하고 있다. 본 연구는 EOC영상의 영상왜곡을 보정하기 위하여 수치지도를 이용하는 정밀기하보정에 대하여 연구한다. 정밀기하보정 과정은 수치지도와 EOC영상의 좌표계를 통합하는 과정을 거쳐 오버레이를 만들어 수치지도의 삼각점을 기준으로 위성영상에서 GCP를 선택하고, 이 GCP를 이용하여 위성 영상을 딜로니 삼각형들의 Mesh형태로 변환하여 모든 딜로니 삼각형을 리샘플링하는 과정을 거쳐 보정된 EOC영상을 얻는다.
본 연구는 고대 제철로 재현실험의 제련 슬래그를 대상으로 성분을 분석하고, 기존의 연구방법 대신 슬래그의 주성분에 대한 다른 성분들의 상대적인 비율을 활용한 해석 방법을 제시하여 슬래그 간의 경향성을 파악함으로써 노(爐)내에서 슬래그가 기인된 성분 출처를 연구하고자 하였다. 분석 데이터를 이변량 및 삼각좌표 비교 분석 그래프로 작성한 결과 기준시료의 주요 성분에 따라 일정한 경향성을 띠며 그룹을 형성하는 것이 확인되었다. 기준시료인 광석을 중심으로 형성된 광석 슬래그군은 CaO와 $TiO_2$함량이 높았고, 점토와 마사토를 중심으로 형성된 점토 슬래그군은 $Al_2O_3$와 $SiO_2$함량이 높았다. 또한 그래프 상에서 군집에 속하지 못하는 경우 어느 군집에 더 근접한가에 따라 슬래그가 기인한 성분의 추정이 가능한 것으로 판단하였다. 실험에 사용된 광석 및 점토, 첨가제와 제련 슬래그에서 공통적으로 $TiO_2$함량이 1.6% 이상으로 비교적 높게 나타났고, 모든 슬래그 분석 결과에서 $CaO/SiO_2$값이 0.4 이하로 분석되었다. 복원실험이 철광석 제련이었다는 점과 조업 시 조재제를 첨가하지 않았다는 것을 고려했을 때, 슬래그를 해석하는데 있어 단순 함량보다 성분 간 비율을 종합적으로 파악하는 방법이 더욱 정확한 해석 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 실생활과 연계된 소재를 사용한 스토리텔링 수학 교과서의 도형의 방정식 단원 개발 사례에 대한 논의를 목적으로 한다. 이를 위하여 먼저 실생활 연계형 스토리텔링 교과서의 의미를 규정하고, 개발된 스토리의 개요와 차시별 개발 사례를 논의한다. 본 연구에서는 실생활 연계형 스토리텔링 교과서를 학생들의 현실 또는 실생활과 연관이 있는 상황을 스토리의 소재로 사용하여 수학적 개념들을 탐구하고 정리하는 활동들로 구성된 교과서로 정의한다. 개발된 스토리텔링 기하 교과서는 지도와 삼각자라는 실생활 소재를 이용하였는데, 지도는 좌표평면 단원 구성에, 삼각자는 직선의 방정식 단원 구성에 사용되었다. 스토리의 흥미를 높이기 위해 선생님과 두 학생, 그리고 악당의 대결구도로 이야기를 전개했다. 개발된 모델 교과서의 타당성을 검증하기 위해 적용 실험을 시행하였다. 연구에 참여한 서울 시내의 한 자율형 사립 고등학교 학생 25명 중 17명이 사전과 사후 설문 조사에 응답하였다. 학생들의 답변은 스토리텔링을 접목시킨 기하 교과서가 학습에 도움이 되었고, 지도와 삼각자와 같은 실생활 도구가 관련된 수학 개념의 이해를 도왔지만, 개발된 스토리텔링 교과서의 스토리는 개선될 필요가 있음을 시사하였다.
본 연구에서는 지적측량기준점의 위치결정에 GPS측량을 실용화하기 위한 방법 도출에 목적을 두고 국내의 일부지역 내 지적삼각점 및 도근점을 대상으로 GPS측량을 수행하고 좌표변환기법과 GPS기선벡터에 의한 2차원 위치해석, 그리고 GPS와 지상측량데이타의 조합에 의한 위치해석을 실시하였다. 그 결과, 기존 지적측량기준망의 점검 에 GPS측량방법이 매우 효과적임을 알 수 있었으며, GPS기선벡터를 이용한 2차원 위치해석방법은 좌표계 변환을 하지 않고도 국내의 좌표체계에서 적용이 가능하였다. 그리고 지적도근점 위치결정과 같은 소규모 지역에서 행하는 측량에는 신속정지측량 또는 이동측량으로 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
평가지표와 같은 수치형 자료의 경우 수치 형태보다 엑셀(Excel)의 방사형 차트 형태로 나타내 시각적으로 표현하면 정보 전달에 더욱 효과적일 것이다. 그러나 개체가 많은 경우 시각적으로 판별하거나 분류하는 것이 쉽지 않다. 이럴 경우 각 개체에 대해 방사형 차트를 이용하여 형상화 시킨 후, 형상의 정보를 대표할 수 있는 형상점을 찾고 형상좌표로 변환해 형상분석을 적용하여 분류 및 판별하는 방법을 알아보고자 한다. 형상분석을 이용하기 위해 주로 분석자의 주관으로 형상점을 얻고 임의의 좌표공간을 생성시켜 좌표를 얻곤 했다. 방사형 차트는 해당 개체의 특징을 나타내는 변수의 개수만큼 형상점이 생기게 되고 이를 선으로 이은 것은 하나의 형상으로 여겨진다. 따라서 중심을 원점으로 두고 2차원 공간으로 정의를 내린 후, X축과 각 특징을 나타내는 축이 이루는 각에 대해 삼각함수를 적용해 형상좌표를 추출해낸다. 변수의 개수가 많아 형상의 모양이 복잡해질 경우 방사형 차트를 이용해 시각화하더라도 쉽게 파악하기 어렵다. 독립성을 보장할 수 없는 변수들에 대해 주성분 분석(PCA)을 실시하여 시각적으로 효과적인 형상을 만든다. PCA를 실시하기 전과 후의 형상에 대해 전통적 판별분석, 서포트벡터머신(support vector machine; SVM), 인공신경망(artificial neural network; ANN)의 기법을 적용시켜 분류표와 분류율을 확인한다. 또한 GPA (generalized procrustes analysis) 적합좌표, 북스테인좌표 2가지 좌표에 대한 판별의 차이를 비교한다. 북스테인좌표의 경우 기저 형상점을 중심으로 형상의 위치와 회전, 척도를 변환한 좌표로써, 분류율에 대해 GPA 형상좌표보다 더 높은 결과를 보이고 있다. 북스테인좌표의 경우 여러 군집 간의 형상을 비교하는데 유용하게 활용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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