최근 정부에서는 디지털 국토를 수치지도와 영상지도로 만들기 위한 본격적인 작업에 임하고 있다. 기존의 항공사진측량 방식에서 인공위성에 의한 원격탐사측량 방식으로 고해상도의 디지털 영상취득이 가능해지면서 이를 이용한 다양한 활용을 고려하고 있어, 본 연구에서는 기존의 지역영상자료와 위성영상자료를 조사하고 이를 보다 더 구체적으로 이용할 수 있는 영상지도 콘텐츠 생성을 실험 한 것이다. 그 결과 현지조사 및 측량에 의한 좌표변환방식을 보완하여 보다 효율적인 방법을 도출하였으며, 다양한 속성 콘텐츠와의 결합에 의한 보다 구체적인 지형 분석 모델링을 시도하여 일반인들이 활용 가능한 영상콘텐츠를 제작할 수 있는 방안을 얻었다.
지형정보시스템(이하 GIS)에 있어서 공간 데이타베이스의 구축은 GIS 전체 구축비용의 많은 부분을 차지하며 막대한 시간과 비용이 소요되는 과정이다. 수치지도를 이용한 공간 데이타베이스 구축은 데이타 수집비용의 절감이라는 측면에서 점차 그 유용성이 증대되고 있지만 경계선 불일치, 객체의 불연속성과 같은 새로운 문제점들이 나타나게 되어 공간 데이터베이스를 생성하기 전에 수치지도에 대한 수정 및 편집작업이 수행되어야 한다. 이 논문에서는 클라이언트-서버 환경에서 여러 클라이언트가 수치지도에 대하여 동시에 수정작업을 하기 위해 영역 잠금(region lock)을 이용한 협동 트랜잭션 모델을 제시한다. 그리고 경계선 작업 시에 클라이언트간의 협동작업을 위한 메시지 전파 프로토콜을 제시한다.
보통 문장제(거리 ${\cdot}$ 속도 문제, 시계 문제, 농도 문제, 개수 세기, 측도 영역)는 초등학교부터 반복하면서 대학수학능력 시험에서는 외적 문제해결력을 측정하는 문장으로 나타난다. 문장제를 해결하는데는 사고가 여러 단계로 이루어져야 한다. 따라서 일반적으로 문장제는 난해하므로 조직적이고 전문적인 학습지도가 이루어져야 한다. 하지만 입시위주의 교육 등 여러 여건상 잘 이루어지지 않고 있는 것이 현실이다. 수학을 잘하는 학생이라도 문장제를 해결하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 문장제의 해결의 저해 요인을 완화시킬 수 있는 지도 방안으로서 Polya의 문제해결 전략을 이용하며, 실험반과 비교반의 학습 효과를 비교 분석하여 이를 통하여 효율적인 문장제 지도방안을 연구한다.
소축척 수치지도 및 지형도 제작을 위한 자동화 처리 과정에서는 기하학적 및 논리적인 오류가 발생하고 있고, 기하학적 오류는 많은 부분에서 자동화 처리가 가능하나 논리적 오류는 논리적으로 자동 판단이 곤란한 경우가 많기 때문에 대부분 수작업으로 이루어 지고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 논리적 오류문제를 해결하기 위하여 폴리곤 겹침에 대해서 도로와 건물 폴리곤간의 겹침위치를 탐색하고, 이를 처리하기 위해 유전자알고리즘을 이용하여 프로그램을 개발하였다. 그 결과 지도제작 과정에서의 논리적 오류에 대한 자동화가 가능하도록 하였고, 그로 인한 지도제작 오류를 최소화할 수 있었다.
고해상도 위성영상을 이용하여 수치지도를 제작함에 있어 가장 큰 문제점은 레스터 자료인 위성영상에서 경계검출을 통해 벡터자료의 형태로 제작하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 경계검출을 통하여 위성영상에서 지형의 경계를 검출해내고, 이를 스크린 디지 타이징 기법을 적용하여 벡터라이징 한 후 나타난 결과를 국토지리정보원의 수치지도와 비교하여 정확도를 비교ㆍ평가하였다. 대상 범위는 대전광역시 유성구 가정동 일부지역을 IKONOS로 촬영된 공간해상도 1m의 위성영상을 사용하였다. 위성영상의 전처리는 기하보정과 정사보정을 거친 후 영상강조를 하였고, 여러 가지의 필터링을 적용하여 경계검출을 수행하였다. 경계검출 방법 중에 하나인 Sobel 연산자를 적용한 후 축척 1:5,000 수치지도와의 중첩을 통하여 표준편차(Root Mean Square Error : RMSE)를 산출하여 비교ㆍ분석하였다. 그리고 스크린 디지타이징 기법을 적용하여 추출한 벡터자료를 건물, 도로 및 임야로 분류하여 수치지도와 중첩하여 정확도를 분석하였다. 그 결과 건물과 도로의 경우에는 공공측량 작업규정에서 정하고 있는 축척 1:5,000의 평면위치 허용오차 기준을 만족하고 있지만, 임야의 경우는 축척 1:10,000 이상의 허용오차기준에 만족되고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 분석하는데 있어서 자기 조직화 지도와 계층적 군집화 기법을 상호 보완적으로 사용하여 사용자가 보다 직관적으로 군집화 결과를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하면 빠른 처리 속도로 대용량 데이터 처리에 적합한 자기 조직화 지도의 장점을 살릴 수 있으며 계층적 군집화의 장점인 가시화 기능을 이용하여 자기 조직화 지도의 단점인 군집 경계에 대한 불명확성을 해소하여 군집화 결과를 사용자가 쉽게 이해하고 직관적으로 해석할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 세 종류의 데이터를 사용하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 더 나은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 스캐닝된 지도를 이용하여 지상 제어점(GCP)을 결정하는 기술을 소개하 려 한다. 이를 위해 1:250,000축척 지도 12장을 디지탈 스캐너로 읽어들여 비트맵 영상 형식으로 저장하였다. 읽혀진 지도의 기하학적 왜곡 패턴은 다항식의 모델로 성립되었고 그 다항식의 계수 는 최소 자승법으로 결정되었다. 이 방법은 부피가 크고 값비싼 digitizing table을 사용하지 않으므로 저가 전처리 시스템 개발에 아주 유용하다. 이 방법으로 결정된 GCP는 우리별 1, 2호 소역 영상의 기하학적 보정에 충분한 정확도를 보여주었다.
본 논문에서는 신경망의 일종인 자기조직화지도(Self Organizing Map)을 이용하여 컨트롤러의 순서를 정하는 모델을 제안하였다. 자기조직화지도는 자율 학습에 의한 클러스터링을 수행하는 알고리즘으로써 컨트롤러에 가중치를 부여하고 컨트롤러 간 거리를 계산하여 효율적인 컨트롤러 선택을 목표로 한다.
본 논문에서는 데이터를 정량화하여 특징을 분류하기 위한 방법으로 퍼지 클러스터링 기반 지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 FCM 클러스터링을 기법을 적용하여 군집화를 수행한다. 그리고 군집화 된 데이터들 중에서는 정확히 분류되지 않은 데이터가 존재하므로 분류되지 않은 데이터에 대해 지도 학습 방법을 적용한다. 본 논문에서는 당뇨병의 유무를 타겟 데이터로 설정하고 나머지 8개의 속성의 데이터를 FCM 기반 지도 학습 방법을 적용하여 당뇨병의 유무를 예측한다. 당뇨병 예측에 대한 성능을 30회의 K-겹 교차검증 (K-Fold Corss Validation)을 이용하여 평가하였으며, 다층 퍼셉트론의 경우에는 훈련 데이터가 77.88%, 테스트 데이터가 62.78%로 나타났고 제안된 방법의 경우에는 훈련 데이터가 79.96%, 테스트 데이터 74.16%로 나타났다.
본 연구는 운동선수의 지도행동유형이 선수만족 및 운동몰입과의 관계를 규명하여 선수의 능력을 향상시켜서 경기력을 높이는데 목적이 있다. 표집방법으로 비확률표본추출법을 이용하였고, 설문지의 총 381부를 자료 분석에 사용하였다. 설문지는 SPSS/PC+ Window용 21.0 version 통계프로그램을 이용하여, 연구 대상자의 빈도 분석과 요인분석, 상관관계 분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 첫째, 운동선수의 지도행동유형인 훈련과 지도행동, 민주적 행동, 긍정적 피드백, 사회적지지에서 선수만족 및 운동몰입에서 상호관련성은 정적(+)인 상관관계가 나타났으며, 지도행동유형의 권위적 행동에서는 운동몰입에 상관관계가 나타나지 않았다. 둘째, 운동선수의 지도행동유형이 선수만족에 대한 결과는 사회적 상호작용은 훈련과 지도, 사회적 지지에서, 과제 수행은 훈련과 지도에서, 코치의 지도성은 훈련과 지도, 긍정적피드백에서 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 운동선수의 지도행동유형이 운동몰입에 대한 결과는 인지몰입은 훈련과 지도, 긍정적 피드백에서, 행위몰입은 훈련과 지도, 긍정적 피드백, 사회적 지지에서 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 선수들의 운동수행만족과 운동에 몰입하여 경기에 임하게 된다면 좋은 운동기술수행을 통하여 최상의 경기력을 발휘할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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