높은 공간 해상도의 지상 자료와 상대적으로 저해상도인 원격탐사 자료의 통합을 통한 지표 환경 주제도 작성에서는 이러한 해상도의 차이를 반영한 통합 방법론이 필요하다. 이 연구에서는 상대적으로 저해상도인 원격탐사 자료와 지상 자료로부터 고해상도 주제도 작성과 관련된 다운스케일링을 위한 다중 스케일 지구통계학적 방법론을 적용하였다. 기존 정규 크리깅 시스템을 확장하여 포인트 자료로 간주할 수 있는 지상 자료와 블럭 자료로 간주할 수 있는 원격탐사 자료를 크리깅 시스템에 직접 포함하는 블럭 크리깅 방법론을 이용하였다. 부가적으로 다운스케일링에 따른 불확실성을 묘사하기 위해 블럭 크리깅 기반 시뮬레이션 기법도 함께 이용하였다. SRTM DEM과 MODIS 엽면적 지수 자료의 다운 스케일링 실험 연구를 통해 적용 기법의 적용성을 평가하였다. 두가지 실험 연구 결과, 적용 기법을 통해 효과적으로 상대적으로 고해상도 주제도 생성이 가능함을 확인하였으며, 특히 다중 시뮬레이션 결과는 다운 스케일링된 자료를 입력 자료로 사용하는 GIS 모델에 사용하여 모델 결과의 불확실성 분석에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 연구되어 왔다. 특히 데이터웨어하우스의 등장은 이러한 데이터마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또한 관련성 없는(Trivial, Spurious and Irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적인 이러한 데이터마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관규칙탐사(Associations)로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하였고, 이를 위해 도메인 지식(Domain Knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현방법으로 관계형 술어논리(RPL : Relational Predicate Logic)를 개발하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대한 RPL로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(Explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 설명기반 데이터마이닝 구조(Explanation-based Data Mining Architecture)를 제시하였다.
전자탐사는 매우 다양한 탐사 방법론 및 탐사 장비가 개발되어 있으며 그 적용 분야 또한 매우 넓다. 전자탐사는 탐사기법 및 사용되는 기기 즉, 특정 송 · 수신 배열이나 사용 주파수 대역 등에 따라 탐사심도 및 분해능이 서로 다른 결과를 제공한다. 또한 현대의 전자탐사 측정장비는 그 복잡성에 비추어 장비의 이동성이 뛰어나므로 지반조사 및 환경 오염대의 조사와 같은 지반 · 환경 물리탐사에 적용이 용이하다. 비록 전자탐사는 이론이 복잡하지만, 최근 급속한 컴퓨터 기술의 발달에 힘입어 정확한 모델링 및 역산 기법이 지속적으로 개발되고 있다. 여기서는 다양한 전자탐사 방법 중에서 환경분야 및 지반조사에 효과적이고 현재 국내에서 수행 가능한 방법 및 조속한 시일 내에 국내에 도입 가능한 전자탐사법의 원리 및 방법을 간략하게 소개하고 각 방법에 대한 현장자료를 소개한다.
경희대학교 천문대는 한국과학창의재단에서 후원하는 2013년 과학문화 민간활동 지원사업의 일환으로 "청소년, 우주를 향해 미래를 쏘다!"라는 멘토링 프로그램을 2013년 7월 23일부터 2014년 2월 28일까지 진행하였다. 본 프로그램의 참가대상은 경기지역 고등학교 1, 2학년 학생 32명이 참가하였고, 대학생 멘토 8명과 팀으로 활동하였다. 본 프로그램의 목적은 달 탐사를 주제로 한 체험프로그램을 통해 청소년들의 우주개발의 현황을 체험할 수 있는 기회를 제공하고, 체험 프로그램을 활용하여 창의력, 협동심, 자신감을 함양시키며 이공계 분야의 비젼과 진로 방향을 제시하는 것이다. 본 프로그램은 6개의 주제로 총 10회 동안 진행되었으며, 각각의 주제는 우리나라 우주개발 현장체험, 달탐사의 필요성 체험, 발사체 및 탑재체의 이해와 체험, 청소년이 바라본 우리나라 달탐사의 미래, '우주로' 체험 캠프, 최종발표회이다. 프로그램은 체험, 조사, 발표 및 토의 형식으로 진행되었다. 본 프로그램에서 기대되는 성과는 조별 활동 및 다양한 체험 실습으로 협동심 및 인성을 함양하고, 천문학/공학 분야의 전공 대학생의 멘토링으로 논리적, 체계적, 비판적인 사고를 유도하고, 학연 협력을 활용한 현장학습으로 청소년들의 이공계에 대한 흥미를 유발하고 진로 방향을 제시하며, 다양한 체험 실습 및 미래 지향적인 컨텐츠를 활용하여 천문학 및 우주과학에 대한 호기심을 자극하는 것이다. 본 프로그램에서의 최종 성과물은 기존의 달탐사와 차별적인 주제와 방법론을 고안하여 논리적이고 창의적으로 우리나라의 달탐사에 대한 방법론적인 아이디어를 유도하는 것에 중점을 두었다.
석유/가스 물리탐사 분야에서의 최근 추세는 3D 탄성파 탐사라 할 수 있다. 기존의 2D 자료처리와는 달리, 3D탄성파 탐사 자료처리는 고가의 상용 소프트웨어 시스템과 고성능 컴퓨터가 필요한 것으로 인식되어 왔다. 본 논문에서는 일반 개인용 컴퓨터(PC)를 기반으로 일반에게 공개되어 있는 비상업용의 공유 소프트웨어 시스템들인 "SU, SEPlib, SEPlib3D"들을 선택적으로 조합하여 적용하는 3D 탄성파 자료처리 방법론을 제시하고, 이를 실제 자료에 매우 근접한3D 합성 탄성파 자료인 SEG/EAGE 3D 합성 자료에 적용하여 실질적인 적용성을 시험해 보았다.
물리탐사 자료의 역산 해를 찾는데 흔히 이용되는 결정론적 해법은 지역 최소점에 빠져 적절한 해에 수렴하지 못할 가능성이 크다는 단점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위한 대안 중 하나는 확률론적 접근법에 기반한 전역 최적화 방법을 이용하는 것이며, 여러 방법들 중에서 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization, PSO)법의 적용사례가 많이 소개되었다. 이 논문에서는 PSO법을 이용한 소형루프 전자탐사 자료의 층서 구조 전기비저항 역해석 알고리즘을 개발하고 합성자료를 이용하여 역산실험을 수행하였다. 실험결과 기존의 Gauss-Newton 알고리즘으로는 최적의 역산해를 찾는데 어려움이 있는 소형루프 전자탐사 자료의 역산 시도에 PSO 방법을 적용하면 성공률을 높일 수 있음을 확인하였다.
전자탐사는 매우 다양한 탐사 방법론 및 탐사장비가 개발되어 있으며 그 적용 분야 또한 매우 넓다. 전자탐사는 탐사기법 및 사용되는 기기 즉, 특정 송${\cdot}$수신 배열이나 사용 주파수 대역 등에 따라 탐사심도 및 분해능이 서로 다른 결과를 제공한다 그러나 이러한 전자탐사 방법의 다양성은 주어진 문제를 해결할 수 있는 여러가지 기술 중 가장 적절한 방법을 선택할 수 있는 기회를 부여하므로 전자탐사의 중요한 장점중의 하나이다. 또한 현대의 전자탐사 측정장비는 그 복잡성에 비추어 장비의 이동성이 뛰어나다. 전자탐사는 최근 급속한 컴퓨터 기술의 발달에 힘입어 정확한 모델링 및 정밀 해석기술이 계속 개발됨에 따라 그 적용이 확대되고 있으며, 특히 지반조사 및 환경분야에의 적용이 활발히 추진되고 있다. 여기서는 다양한 전자탐사 방법 중에서 환경분야 및 지반조사에 효과적이고 현재 국내에서 수행 가능한 방법 및 조속한 시일 내에 국내에 도입 가능한 기술에 대하여 현장자료를 위주로 소개한다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
이 논문은 원격탐사 화상 분류에서 공간적 불확실성 분포를 얻기 위해 공간 통계를 적용하였다. 분류 항목 할당과 참조 자료와 연계된 각각의 불확실성 표현을 위해 2가지 정량적 방법을 제안하였다. 우선 분류 항목 할당에 따른 불확실성 표현을 위해 3가지 정량적 지수를 제안하였다. 그리고 참조 자료와 분류 결과를 결합하고 이와 연계된 불확실성 혹은 정확성 분포를 얼기 위해 지구통계학적 시뮬레이션 기법을 적용하였다. 다중 센서 원격탐사 화상을 이용한 감독 토지 피복 분류 실험을 수행하여 제안 방법을 예시하고, 적용시 제안점을 논의하였다. 실험 결과, 이 논문에서 제시한 방법론을 통해 분류 결과의 해석과 평가를 위한 부가적인 정보추출이 가능하였으며, 제시 방법론의 검증을 위한 다양한 자료에의 적용이 필요한 것으로 판단된다.
1895년에 건조된 러시아 군함 Dmitri Donskoi 호는 러일전쟁 중 쓰시마 해전에 참전하여 1905년 5월 29일 울릉도 동해상에 침몰하였다. 이 침몰선을 찾기 위한 탐사가 지난 1999년부터 2003년까지 5년간 수행되었다. 이 탐사는 우리나라에서 최초로 성공한 심해 침몰선 탐사이다. 러시아와 일본의 해전사 자료를 토대로 대략적인 위치를 파악한 뒤 해양물리학적 환경을 고려하여 탐사해역을 설정하였다. 그리고 다중빔 음향측심 탐사, 자력 탐사, 해저면 영상탐사 등의 지구물리탐사와 ROV 원격 탐사를 통해 침몰선 돈스코이호를 발견하였다. 향후 침몰선의 정밀 탐사와 보존관리가 진행될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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