다수의 연구들이 환경적 형평성 분석에 있어서 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추산하기 위하여 흔히 단순면가중내삽법을 사용하고 있지만, 그 도출된 결과치는 불가피하게 부정확하다. 왜냐하면, 단순면가중치법은 인구가 원시구역 내에서 균등하게 분포되어 있다는 것을 비현실적으로 전제하고 있기 때문이다. 두 개의 대안적인 면가중치법, 즉 지능형 면가중치법과 회귀법은 주택의 위치에 관한 추가적인 지리적 정보를 이용함으로써 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하는데 있어서 분포적인 편차를 설명할 수 있다. 본 연구는 환경적 형평성 분석에 있어서 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하기 위한 다섯 개의 면내갑법을 탐색하고, 상이한 면내삽법에 대한 환경적 형평성의 민감도를 분석하고자 한다. 본 연구는 면내삽 과정에서 원시구역과 목표구역에 위성영상으로부터 추출된 토지피복의 분포와 같은 추가적인 지리정보를 제공하기 위하여 GIS 기법을 사용하였다. 독립표본 t-test통계량은 환경적 형평성 가설을 검정하기 위하여 사용되었다. 또한, 편재계수는 상이한 면내삽법에 따른 인구추정치의 상대적 변이성을 비교하기 위하여 계산되었다. 본 연구는 사례지역에서 환경적 형평성 분석의 결과는 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하기 위해서 사용된 면내삽법에 민감하지는 않았지만, 상이한 면내삽법들이 사용됨에 따라 그 추정치는 대개 변동적 이었다는 것을 규명하였다. 이것은 환경적 형평성에 대한 통계적 분석결과는 어떤 면내삽법을 사용하느냐에 따라서 어느 정도까지는 변할 수 있다는 것을 암시한다.
국내 디지털카메라의 보급으로 항공사진측량에서 디지털 카메라의 비중이 높아지고 있으며, 영상지도 제작이나 수치지형도 제작에 활용이 증가되고 있다. 그러나 사진의 위치정보나 자세정보 등을 포함하지 못하는 경우가 있어, 보다 정확한 사진기준점 성과를 얻기 위해 추가적인 방법이 필요하다. 본 연구에서는 디지털 카메라(DMC)로 촬영된 5개코스 56매의 사진과 35점의 지상기준점 성과를 이용하여 자동접합점 추출에 필요한 사진주점의 위치정보를 지형도에서 얻어 초기치로 입력한 A방법과 4개의 기준점을 이용하여 1번의 블록조정을 거친 외부표정 요소를 초기치로 입력한 B방법에 대해, 독일 INPHO사의 사진기준점측량 소프트웨어인 MATCH-AT를 사용하여 기준점 배치별 성과에 대해 비교분석하였다. 연구결과, B방법에 의한 사진 기준점측량의 정확도가 더 양호하였고, 자가 검정을 더하여 블록조정을 실시함으로 보다 나은 성과를 얻을 수 있었다. 또한 자가검정을 사용하여 지상기준점의 수를 줄일 수 있으므로 측량비용 측면에서도 효과적임을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 기계경비시스템 이용자의 안전욕구충족 측정도구를 개발하여 타당도와 신뢰도를 검증하고 이를 적용 하여 기계경비시스템 이용집단 간에 미치는 영향을 규명하는데 있다. 이 연구는 2008년 서울(용산 종로), 경기도(수원)의 대도시에서 편의점, 귀금속점, 통신업체, 은행, 관공서 등 기계경비시스템 이용자를 모집단으로 설정하여 유의표집법(purposive sampling)을 이용해 최종분석에 사용한 자료는 262명이다. 안전욕구충족 측정도구는 문헌고찰, 개념적 정의 및 설문지 초안 작성, 전문가 회의, 예비검사 및 본 조사, 설문지의 타당도 및 신뢰도 검증 등의 과정을 통하여 개발되었다. 설문지의 타당도를 검증하기 위해 전문가 회의를 하였으며, 탐색적 요인분석을 통해 환경적, 심리적, 신체적, 물리적, 정보적 안전욕구 등의 5개 요인을 추출 하였다. 이상과 같은 연구방법 및 절차를 통하여 이 연구에서는 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 기계경비시스템 이용자의 안전욕구충족의 타당도는 매우 높다. 즉, 환경적 안전욕구의 설명력이 가장 높은 것으로 나타났다. 둘째, 기계경비시스템 이용자의 안전욕구충족의 신뢰도는 매우 높다. 내적일관성 신뢰도 Cronbach's $\alpha$값이 .765 이상으로 나타났다. 셋째, 기계경비시스템 이용자의 안전욕구는 은행근무 집단에서 가장 높게 영향을 미친다. 즉, 은행과 기계경비시스템 업체와의 긴밀한 협력체제를 통하여 환경적, 신체적, 물리적 안전욕구가 지속적으로 충족될수록 은행근무 집단의 불안요소는 감소한다. 또한 정보적 안전욕구는 편의점 집단에서 가장 높게 영향을 미친다. 즉, 기계경비시스템 업체는 새벽시간대에 더욱 많은 서비스를 제공해주고, 각종 영상정보시스템을 구축.보완해 줌으로써 편의점집단의 불안요소는 감소한다.
본 연구에서는 안면도의 토지피복변화 분석을 위해 원격탐사 및 GIS 기법을 이용하여 지표경관의 변화를 탐지하였다. 변화지역 추출은 위성영상과 현장답사를 통하여 확인하였고, 지표경관변화와 관련된 GIS 기반의 다양한 공간정보를 구축하였다. 공간통합 방법으로 퍼지논리연산을 사용하였다. 분석결과 자연 및 인문·사회에 관한 주제도들 중 토지피복 변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 표고분석도, 인구밀도도, 국토이용계획도 등이다. 퍼지논리연산을 이용하여 토지피복 변화를 통합 분석한 결과 정확한 변화를 예측할 수 있었다. 즉, 안면도 지역에서 대규모 토지피복 변화가 일어날 가능성이 높은 지역들은 해안과 가까운 평지에 위치한 지역이 높은 확률로 변화하였다. 특히 경사도 5%이하, 표고 15m 이하의 구릉지로 해양과 인접해 있는 지역은 현재 진행 중인 대규모 개발에 따른 연안환경 악화의 위험성이 높으므로 이에 대한 대책강구가 시급하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하는 분야를 HCI(Human-computer interaction)라고 한다. 이 분야는 인간과 컴퓨터 간에 서로 소통하면서 정보를 인식하는 방법에 대해 연구하는 학문 분야이다. 본 연구는 사람과의 상호작용을 위한 손동작 인식에 대한 연구로써 기존 인식방법의 문제점을 살펴보고 인식률을 개선하기 위한 알고리즘을 제시한다. 사람의 손 모양이 포함된 영상을 대상으로 피부색 정보를 바탕으로 손 영역을 추출하고, 주성분 분석을 이용하여 무게중심 프로필을 계산한다. 이렇게 얻은 정보를 미리 정의된 형상들과 비교하여 손동작을 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 기존의 무게중심 프로필은 회전으로 인한 손의 변형에 대해 잘못된 손동작 인식을 결과를 보여주었으나, 본 연구에서는 무게중심 프로필을 이용하고 모든 윤곽선의 점들과 무게중심 사이의 거리가 가장 긴 점을 시작점으로 하여 무게중심 프로필을 다시 개선함으로써 강건한 알고리즘을 제시하였다. 손동작 인식을 위하여 센서가 부착된 장갑이나 특별한 마커를 사용하지 않으며, 별도의 청색 스크린을 설치하지도 않는다. 이 결과에 대해 가장 가까운 거리의 특징벡터를 찾아 잘못된 인식을 해결하고, 적당한 경계치를 구하여 성공과 실패를 구분한다.
도로의 평탄성은 승차감과 직결되는 중요한 요소이며, 도로의 기능평가 및 포장품질 관리를 위한 평가항목이다. 본 연구에서는 지상 LiDAR, 드론 사진측량 및 드론 LiDAR의 최신 3차원 공간정보 구축 기술을 활용하여 도로 노면에 대한 데이터를 취득하고, 각각의 방법에 대한 정확도 및 평탄성을 분석하였다. 정확도 평가 결과 지상 LiDAR는 X, Y, Z 방향으로 각각 0.039m, 0.042m, 0.039m의 RMSE를 나타내었으며 드론 사진측량과 드론 LiDAR는 각각 0.072~0.076m, 0.060~0.068m의 RMSE를 나타내어 측량 및 지도제작 분야에 각각의 방법이 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 또한 편평도 분석을 위해 각각의 방법으로 구축된 3차원 공간정보에서 대상 구간에 대한 종방향 경사와 횡방향 경사를 추출하고, 설계값과 비교를 수행하였다. 평탄성 분석 결과 지상 LiDAR는 설계값과 동일한 경사를 나타내었으며, 드론 사진측량 및 드론 LiDAR의 경우 설계값과 다소 차이를 보였다. 도로의 평탄성 분석과 같은 계측 분야에 드론 사진측량 및 드론 LiDAR를 활용하기 위한 정확도를 향상 방안 연구가 필요하다. 향후 정확도 향상을 통한 활용성을 제시할 수 있다면 드론 사진측량 및 드론 LiDAR를 활용하여 취득에 소요되는 시간을 크게 감소시킬 수 있으므로 관련 업무 효율성 향상이 가능할 것이다.
Kim, Inki;Kim, Beomjun;Woo, Sunghee;Gwak, Jeonghwan
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권3호
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pp.33-43
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2022
본 논문에서는 기존의 스마트폰 카메라 센서를 사용하여 비접촉식 손바닥 기반 사용자 식별 시스템을 구축하기 위해 Attention U-Net 모델과 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)이 있는 다채널 손바닥 이미지를 이용한 앙상블 모델을 제안한다. Attention U-Net 모델은 손바닥(손가락 포함), 손바닥(손바닥 미포함) 및 손금을 포함한 관심 영역을 추출하는 데 사용되며, 이는 앙상블 분류기로 입력되는 멀티채널 이미지를 생성하기 위해 결합 된다. 생성된 데이터는 제안된 손바닥 정보 기반 사용자 식별 시스템에 입력되며 사전 훈련된 CNN 모델 3개를 앙상블 한 분류기를 사용하여 클래스를 예측한다. 제안된 모델은 각각 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61%의 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score를 달성할 수 있음을 입증하며, 이는 저렴한 이미지 센서를 사용하고 있음에도 불구하고 제안된 모델이 효과적이라는 것을 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 모델은 COVID-19 펜데믹 상황에서 기존 시스템에 비하여 높은 안전성과 신뢰성으로 대안이 될 수 있다.
본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 간 이식편의 체적을 간단하고 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 본 알고리즘은 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 시스템과 의료진의 상호작업을 최소화 하여 의료진이 수술 전 이식편의 판단을 정확하게 처리할 수 있도록 하였다. 간이 추출된 영상에 좌간과 우간을 나눌 수 있는 2점(중간 정맥(MHV: Middle Hepatic Vein) 내부의 한 점과 좌우문맥(PV: Portal Vein) 분지부에서 한 점)을 선택한다. 선택된 중간정맥 내부의 점을 이용하여 중간정맥을 자동 인식한 후 중간정맥을 기준으로 절개선을 결정하여 문맥 분지부의 한 점을 연결하는 절개면을 형성한다. 좌간과 우간의 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 진단 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적 사이의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $162.38cm^3{\pm}124.39$이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적과의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $107.69cm^3{\pm}97.24$이다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적의 상관관계는 0.79이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적의 상관관계는 0.87이다. 그리고 2점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한지의 여부를 확인하였다. 한 데이터세트($149.17pages{\pm}55.92$) 당 처리 시간의 평균${\pm}$표준편차는 $57.28sec{\pm}32.81$이다.
해양과 육상사이의 전이지대인 조간대는 인위적 활동과 자연적 교란에 의해 다양한 변화가 빠르게 일어나 지속적인 모니터링이 필요하다. 원격탐사 방법을 활용한 연안지형변화 모니터링은 조간대 접근성에 대한 한계를 극복하고, 조간대의 장기적인 지형변화를 관측하는데 효과적인 것으로 평가된다. 원격탐사를 이용한 기존 연안지형 모니터링연구는 대부분 Landsat 위성시리즈와 Sentinel 위성 영상 분석을 통해 수행되었다. 본 연구는 GOCI-II(천리안 해양위성 2호)영상에서 NDWI 지수를 이용해 수륙경계선을 추출한 후 다양한 조위에 따른 경기만 일대 조간대 면적 변화를 파악하고 짧은 기간 동안 DEM제작과 지형고도변화 관측의 유용성에 대해 살펴보았다. 2020년 10월 8일부터 2021년 8월 16일까지 경기만 일대에서 획득된 영상은 GOCI-II 249장, Sentinel-2A/B 39장, Landsat 8 OLI는 7장이었다. 조간대 DEM을 제작할 경우, Sentinel과 Landsat 영상은 최소 3개월에서 1년 이상의 자료수집이 필요했지만, GOCI-II 위성은 단 하루의 자료를 이용해서 조위에 따른 경기만 일대 조간대 DEM생성이 가능하였고 조간대 노출빈도 계산을 통해 지형고도변화도 관측하였다. GOCI-II 위성을 활용해 연안지형변화를 관측시 짧은 주기의 높은 시간해상도로 지형 변화를 조기 감지하고 부족한 공간해상도는 고해상도의 다중복합자료를 이용해 정밀하게 보간하여 활용하는 방안이 좋을 것으로 생각된다. 향후, 위 결과들을 바탕으로 연구 영역을 확대하고, 자동 분석 및 탐지 가능한 기술 개발을 통해 한반도 연안의 최신 지형도와 연안관리에 필요한 정보를 빠르게 제공 가능할 것으로 기대된다.
원격탐사기법에 의한 연안해역과 광범위한 수표면적을 지닌 호수의 부유사 분포를 파악하고자 하는 연구는 70년대 이후 위성자료의 이용이 활발히 이루어지면서 많은 연구결과들이 발표되었다. 하지만, 국내에서 원격탐사기법에 의한 부유사의 공간적인 분포를 정량적으로 해석하기 위한 연구는 부족한 실정이며, 적합한 알고리듬이 제시되지 못하고 있다. 본 연구에서는 시화호와 경기만 연안해역에서 실측한 부유사 자료와 SeaWiFS 밴드역을 가진 수중 광학장비에 의해 얻어진 반사치를 이용하여 부유사 알고리듬을 구성하였다. 또한, 알고리듬을 현장실측치가 있는 시점의 Landsat TM 자료를 적용하여 알고리듬의 적용에 따른 문제점을 제시하였다. 밴드비율과 밴드차에 의한 알고리듬 구성은 현장실측치와 $R^2$=0.7649의 관계를 나타내었고, 본 연구에서 얻어진 알고리듬을 통해 계산된 부유사와 실측치는 $R^2$=0.6959를 나타내었다. 하지만, Landsat TM으로부터 추출된 영상신호(radiance)를 알고리듬에 적용하여 얻은 결과는 만족하기 어려운 결과가 나타났고, 이는 엽록소와 용존유기물의 농도가 높은 수역에서는 부유사의 흡광과 산란에 의한 부유사 농도의 정량적인 평가가 어렵다는 것으로 해석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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