• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제23권2호
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• pp.135-152
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• 2013

본 연구의 목적은 중학교 교과서에 나타난 수직선 표기법에 대한 체계적인 분석을 통해 수직선 및 좌표평면 표기의 가장 바람직한 방향을 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 우리나라 중학교 수학교과서와 외국의 수학교과서에 나타난 수직선 기호 표기에 대해 비교하였다. 둘째, 수직선 표기가 역사적으로 어떻게 변화되었는지 두 가지 관점에서 분석하였다. 하나는 제1차 교육과정부터 2007개정 교육과정까지의 교과서를 분석하였고, 다른 하나는 1637년 Descartes 이래 출판된 문헌에 대한 분석을 실시하였다. 셋째, 수직선 표기의 타당한 방법을 제시하였다. 기호언어학적 측면에서 수직선 기호를 분석한 결과 수직선 표기는 한쪽 화살표만을 사용하는 것이 옳은 표기로 판단된다. 본 연구의 결과로부터 수직선 및 좌표평면의 올바른 사용법에 대한 충분한 논의가 있기를 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.721-731
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• 2018

국내 건설현장의 인력은 점점 더 고령화 되고 있다. 건설기능인력의 부재 및 인력수급의 어려움으로 인한 건설공사의 생산성 및 품질저하를 막기 위한 다양한 방법들이 고안되고 있다. 특히 건설공사에 필수적인 중장비와 관련해서 Machine Guidance (MG), Remote Machine Control 등 다양한 방법을 적용하여 생산성 제고 및 품질 향상을 도모하고 있다. MG의 등장 이래로 많은 선행연구가 진행되었으나, 측설(공사 등에 있어서 굴착 경계면, 기준선 중심선 등을 표기하는 것)이 힘든 환경에서의 현장 테스트는 아직까지 부족한 상황이다. 본 연구에서는 측설이 복잡한 현장을 대상으로 MG 굴삭기의 현장 테스트를 진행하고 생산성 분석, 품질평가를 수행하였다. MG 굴삭기를 적용한 후 생산성을 분석한 결과 최솟값은 20.5%, 최댓값은 56.9%, 4일 평균 생산성은 표준품셈 대비 38.3% 증가하였다. 또한 품질평가를 진행한 결과 선행연구 결과 대비 수평 오차 ${\pm}1cm$, 수직 오차 ${\pm}2cm$로 검증되었다

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.29-35
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• 2009

본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화 한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간안에 처리 함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.1352-1357
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• 2002

본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간 처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자 인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다