최근 사용 가능한 고해상도 위성 SAR 영상이 다양해지면서, 변화 탐지를 포함한 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 높아지고 있다. 다중 관측각 환경에서의 고해상도 SAR 영상간 정합은 SAR 영상의 특성상 발생하는 스펙클 노이즈, 기하 왜곡 등에 의해 어려움이 있다. 본 연구에서는 독일 TerraSAR-X의 staring spotlight 모드로 촬영된 고해상도 SAR 영상을 활용하여, 개략정합 단계와 정밀정합 단계의 2단계에 걸친 영상정합 알고리즘을 제안하였다. 개략정합 단계에서는 적응형 샘플링 기법과 SAR-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 결합하여 정합을 수행하였고, 정밀정합 단계에서는 3가지의 강성 정합 기법인 NCC(Normalized Cross Correlation), PC (Phase Congruency)-NCC, MI (Mutual Information) 기법과 비강성 정합 기법인 Gefolki (Geoscience extended Flow Optical Flow Lucas-Kanade Iterative)를 적용하여 정합 성능을 비교 분석하였다. 정합 결과는 RMSE (Root Mean Square Error)와 FSIM (Feature Similarity) 지수를 사용하여 정량적인 비교를 수행하였다. 사용한 모든 영상 조합에서 강성정합 기법은 Gefolki 알고리즘에 비해 저조한 정합 성능을 보였다. 강성정합 모델들은 지형기복이 큰 지역에서 정합오차가 크게 발생함을 확인할 수 있었다. Gefolki 알고리즘 적용 결과, RMSE 1~3화소를 보이며 가장 우수한 결과를 확인하였으며, FSIM 지수 또한 다른 기법에 비해 0.02~0.03 이상 높은 값을 취득했다. 다중 관측각 영상에서의 고해상도 SAR 영상 간 정합 성능을 비교하였으며, 강성정합 기법에 비해 Gefolki 알고리즘을 통해 지형효과를 충분히 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 추후 변화탐지를 포함한 다양한 분야의 전 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 충적하천의 식생이입 현상, 즉 경관생태적으로 하천이 화이트리버에서 그린리버로 변하는 현상을 원인 별로 구분하고, 구분된 각각의 유형을 설명하고, 앞으로의 연구방향을 제시하는 것이다. 문헌연구와 과거 필자들이 제한된 범위에서 시행한 관련 국내 연구성과에 의하면 사주 상 하천식생 이입과 퇴행의 필요/충분 조건은 기계적 교란 (하상소류력), 토양습윤(지하수위, 지형, 하상재료 구성, 강수 등), 침수기간, 극단적 기후, 그리고 영양염류의 유입 등이다. 본 연구에서 사주 상 하천식생 이입과 퇴행의 원인 별 유형으로서 부분적으로 입증된 가설인 봄철 강우양상 변화로 인한 비조절하천에서 홍수 저감과 하천에 영양물질 유입증가 유형을 추가하였다. 하천식생 이입과 퇴행 현상을 과학적으로 더 규명하고 실제 이용가능한 하천식생모형의 개발을 위해서는 화이트리버가 그린리버로 바뀌는 현상의 전국적인 현황조사, 가설의 검증과 세분화를 통한 원인 별 유형 정립, 동적 하천식생 모델링 기법 개발, 변화에 따른 적응관리 등에 대해 연구가 필요하다.
최근의 지구온난화현상은 급진전하고 있으며 산림생태계에도 많은 영향을 미쳐 온 것으로 보인다. 지난 세기에 지구온난화와 함께 생물들의 생물계절, 종 분포범위 이동 및 급작스런 기상재해 등에 있어 분명한 변화가 있었다. 우리나라 산림은 주로 온대림지역에 위치하고 있으면서 잎과 꽃의 시기의 변화, 자연재해 및 산림생산성의 변화 등을 포함하여 기후변화의 영향을 받아왔다. 그러나 우리나라에서는 기후변화의 영향을 가늠하고 적응전략 수립에 필수적이라 할 수 있는 산림생태계의 영향에 관한 연구가 매우 미흡하였다. 아울러 산림생태계 프로세스에 대한 기초적이고 장기적인 자료도 부족하다. 우리나라 산림생태계 연구에 있어 하나의 장애물로 작용하였던 복잡한 지형조건을 가진 산림생태적 특성을 고려하여 주의 깊게 자료를 수집하고 생태계프로세스 모델을 개발하여야 할 것이다. 우리나라에서 산림생태계에 대하여 산림동태, 물과 탄소의 순환 및 플럭스 그리고 시공간적 동태모델링 등에 대한 통합적 연구를 소개하고 우리나라에서의 지구온난화에 따른 산림생태계의 영향에 대한 연구현황을 고찰하였다. 역동적으로 변화하는 탄소저장고로서의 산림생태계의 중요성과 임업활동에 대하여 논의하고 우리나라에서의 향후 연구방향과 영향평가 및 적응조치 수립을 위한 산림관리 옵션과 과제를 제시하였다.
본 연구는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제시한 기후변화 취약성 개념을 서울시에 적용, 적정 홍수 취약성 지표 산정 및 퍼지모형을 활용하여 기후변화 분야 중 홍수취약성을 평가하고 GIS를 이용하여 취약성도를 작성하였다. 이를 위해 선행연구를 기반으로 지표를 도출하였다. 도출된 지표는 기후노출(일 최대 강수량, 일강수량 80m 이상인 날 수), 민감도(침수지역, 경사, 지질, 고도, 하천으로부터의 거리, 지형, 토양 및 불투수면적) 및 적응능력(홍수조절능력, 자연녹지, 공원녹지) 등의 자료이며, 이를 GIS 기반의 공간데이터베이스로 구축하였다. 구축된 지표값들을 통합하기 위한 방법으로 퍼지모형을 활용했으며, 퍼지소속값 결정을 위해서는 빈도비를 활용하였다. 2010년 침수 발생 자료를 활용하여 항목들간의 상관관계 및 퍼지소속값을 산정하였으며, 2011년 침수 발생 지역으로 작성된 취약성도를 검증하였다. 분석결과 서울지역 홍수피해에 크게 영향을 미치는 지표는 일강수량이 80mm이상인 날수, 하천과의 거리, 불투 수층으로 나타났다. 서울의 경우, 최대강수량이 269mm 이상일 때 적응능력(유수지, 녹지)이 부족하고, 고도가 16~20m 정도이며 하천에서 50m이내에 인접한 지역, 공업용지에서 홍수취약성이 매우 높은 것으로 나타났다. 지역적으로 영등포구, 용산구, 마포구 등 한강 본류의 양안에 위치한 구들이 비교적 취약지역을 많이 포함하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 기후변화 취약성 평가의 개념을 적용하고, 방법론으로 퍼지모형을 활용함으로써 기존의 취약성 평가기법을 개선하였으며 평가결과는 홍수예방정책에 대한 우선지역 선정과 의사결정의 주요한 근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 글로벌 전자책 플랫폼의 부상 과정과 유형을 구글, 아마존, 애플에 대한 사례연구방법(case study method)으로 분석하였다. 글로벌 전자책 플랫폼들은 급격히 변화되는 디지털 기술 환경과 각자의 주어진 적합도 지형(fitness landscape)에 적응하는 과정을 뚜렷이 보여주고 있다. 적응과 진화 과정에서 결정적인 요인이 된 것은 고유한 선택 범주(distinct selection criteria), 자원 풍요도(degree of resource abundance), 개방적 혁신에 기반한 탐색 과정(search process)이다. 이 요인들을 기반으로 글로벌 전자책 플랫폼들은 종분화(種分化, speciation) 과정에서 니치(niche)를 창출하였으며, 초기 조건(initial condition)인 핵심 자원(key resource)에 따라 경로 의존적으로 진화하였다. 각각의 전자책 플랫폼들은 오픈 플랫폼(open platform)과 하이브리드 플랫폼(hybrid platform), 그리고 클로우즈드 플랫폼(closed platform)으로 진화하였다. 구글 이북(eBook)은 안드로이드 기반의 다양한 단말기를 통해 주체들이 직접 운영하며 참여하는 개방성과 확장성을 특징으로 하며, 아마존 킨들(Kindle)은 온라인 대형 서점에서 확장되어 단말기와 유무선 모바일 네트워크까지 아우르며 개방성과 폐쇄성을 동시에 지닌 플랫폼으로 성장하고 있다. 또한 아이북스 스토어(iBooks Store)는 아이폰과 아이패드 등 하드웨어 경쟁력과 폐쇄성 기반의 에이전시 모형으로 진화하고 있다.
무선 채널의 시변 특성 및 경로손실, 지연, 도플러, 쉐도잉 그리고 간섭과 같은 다양한 전파 방해요소로 인해 충분한 데이터 속도 및 요구되는 서비스 품질을 달성하기 매우 어렵다. 특히 본 논문에서 고려되는 발사체 시스템의 시험 및 평가 시 동체에 장착된 송신안테나와 추적안테나 간의 전파 경로는 발사체의 빠른 이동 및 지형, 지물로 인해 다중경로 페이딩으로 인한 간섭 발생 및 Line of sight(LOS) 전파 경로가 차단되는 경우가 발생한다. 이와 같이 무선 통신 시스템에서 발생되는 다중 경로 페이딩을 효과적으로 개선하기 위해서 다이버시티 컴바이너 기법을 필요로 한다. 본 논문에서는 다이버시티 컴바이너 기법 중 공간 다이버시티 컴바이너 기법에 대한 설계 및 개선방안을 도출하기 위하여, AWGN채널 환경에서 Maximum ratio combining(MRC), Selection combining(SC)의 BER성능과 서로 독립된 채널로부터 수신된 2개의 신호 간 SNR 비교 시 설정된 특정 임계값 기준보다 낮은 경우 MRC로 동작하고 높은 경우 SC로 동작하여 수신된 2개의 신호를 컴바이너 하는 적응형 SC/MRC 다이버시티 컴바이너에 대한 BER 성능을 비교 분석하였다.
기후변화 영향평가를 위해 작물생육모형을 폭넓게 사용하고 있지만 모형을 구동하기 위해서는 품종모수를 결정하는 것이 필수적이다. 그러나 품종모수 결정을 위한 실험은 장시간의 노력이 필요하여 대부분 작황자료 또는 지역적응 시험 자료를 많이 사용하고 있다. 그러나 밭작물의 경우 작황자료 또는 지역적응 시험을 사용하는 경우에는 포장의 관개량과 시기에 대한 자료가 없고 또한 별도의 기상관측 없이 최인접지역의 기상자료를 사용하기 때문에 문제가 발생할 수 있다. CERES-MAIZE를 이용하여 밭작물인 옥수수에 대해서 이 문제점들을 검토하였다. 출사기와 관련된 품종모수는 최대 27km 내에 기상관측 지점이 있는 경우에도 신뢰성있는 품종모수가 얻어졌다. 온도의 경우에는 지형에 따라 유효한 거리가 달라질 수 있지만 본 연구의 대상 지역에서는 품종 모수 추정에 문제가 크지는 않을 것으로 보인다. 또한 온도 이외의 요소인 강수 또는 관개량은 생물계절관련 품종모수와는 큰 영향이 없기 때문에 비교적 정확도가 높은 결과가 나온 것으로 보인다. 그러나 수량과 관련된 품종 모수 요소에서는 그렇지 못하였다. 이는 밭작물의 경우 강수량에 따라 스트레스 정도가 결정되기 때문에 관개 및 강수량 정보가 중요한데, 관개량에 대한 정보를 작황 또는 지적시험 보고서에서는 얻을 수 없기 때문이다. 더구나 강수량의 경우에 온도보다 더 가까운 위치에 기상관측소가 존재해야만 유의미한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 시험포장에 따라 기상관측소와의 거리가 충분히 가깝지 않은 경우가 대부분이었다. 따라서, 작황 또는 지역적응 시험자료를 이용하여 옥수수의 품종모수를 결정할 때는 기상관측 지점이 최소한 20km 이내의 인접지역에서 생물계절과 관련된 모수에 대해서만 결정하는 것이 타당할 것으로 생각된다. 그 반면에 수량과 관련된 요소의 결정은 적절하지 않을 것으로 생각된다. 수량과 관련된 요소를 결정하기 위해서는 가급적 직접 기상관측망을 설치하여 해당 포장에서 관개시기와 관개량을 모두 확보한 실험한 결과를 바탕으로 얻는 것이 적절할 것으로 생각된다.
Advances in information and telecommunication technology increasingly reveal the potential of computer supported education. However, most computer supported learning systems until recently did not pay much attention to different characteristics of individual learners. Intelligent learning environments adaptive to learner's preferences and tasks are desired. Each learner has different preferences and needs, so it is very crucial to provide the different styles of learners with different learning environments that are more preferred and more efficient to them. This paper reports a study of the intelligent learning environment where the learner's preferences are diagnosed using learner models, and then user interfaces are customized in an adaptive manner to accommodate the preferences. In this research, the learning user interfaces were designed based on a learning-style model by Felder & Silverman, so that different learner preferences are revealed through user interactions with the system. Then, a learning style modeling is done from learner behavior patterns using Decision Tree and Neural Network approaches. In this way, an intelligent learning system adaptive to learning styles can be built. Further research efforts are being made to accommodate various other kinds of learner characteristics such as emotion and motivation as well as learning mastery in providing adaptive learning support.
웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 웹 사용자의 패턴을 추출한다. 웹 사용자 패턴은 사용자들의 검색 키워드에 대해 가질 수 있는 다양한 검색 의도에 따른 방문 웹 페이지 연결망을 생성한다. 또한, 웹 사용자 패턴은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.
본 연구는 국내 해안 및 도서지역에 자생하고 있는 버뮤다그래스를 지역별로 수집하여 입지환경에 따른 형태적 변이 정도를 알아보고자 수행되었다. 이들 입지환경, 토양의 화학성과 형태적 특성을 조사하였다. 수집된 자생지에 따라 초장, 엽폭, 엽장, 잎털, 포복경 및 화수당 종자수 등에서 큰 변이를 보여 조사 형질 간에 다양한 변이를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 광엽과 세엽 특성의 버뮤다그래스가 존재하고 있었으며, 광엽형의 버뮤다그래스의 경우 열악한 환경에서의 적응성이 매우 높아 중 저관리의 잔디면에 이용 가치가 높을 것으로 생각된다. 상기 입지 환경과 형태적 특성 조사 결과 및 수집된 유전자원들은 앞으로 유전자원으로서 보존 가치가 높으며, 유용유전자를 보존할 수 있는 체계가 마련되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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