• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.69-79
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• 2008

무선 인터넷과 모바일 기기의 보급으로 언제 어디서나 원하는 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경을 위한 인프라가 구축되면서 교육을 포함한 다양한 분야에서 오프라인과 온라인 컨텐츠를 동시에 이용함으로써 정보 전달의 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자에게 모바일 기기를 이용하여 오프라인과 온라인 컨텐츠를 함께 제공하여 교육의 효과를 높일 수 있는 혼합형 모바일 교육 시스템(Mixed Mobile Education System: MME)을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 연구와 달리 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하기 위해서 부가적인 태그를 사용하지 않는다. 태그를 사용하는 시스템의 경우 새로운 데이터의 등록이 어렵고 유사한 내용의 오프라인 컨텐츠 사용이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서 우리는 저화질의 카메라를 통해 입력받은 영상에서 잡음 색상 왜곡, 크기 및 기울기 변화에 영향을 적게 받는 특징점을 추출하고 오프라인 컨텐츠를 인식하기 위해 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 또한 클라이언트-서버 구조를 사용함으로써 모바일 장치의 제한적인 저장 능력 문제를 해결하고 데이터의 등록 및 수정이 용이하도록 하였다. 실험을 통해 기존의 흔합형 교육 시스템과의 성능을 비교하고 제안된 시스템의 장단점을 확인하였으며, 시스템을 실생활에 적용하였을 경우 다양한 상황에서도 사용자에게 만족할만한 성능을 제공함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.368-377
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• 2021

본 연구는 한국채택 국제회계기준(K-IFRS)이 도입된 2011년 이후 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 공시된 농업법인의 재무제표를 바탕으로 자본구조의 결정요인에 관하여 분석하였다. 지금까지 자본구조에 관한 실증연구들이 많이 이루어졌지만, 농업법인을 대상으로 한 연구는 존재하지 않는다. 농업법인의 표본기간은 2015년부터 2019년까지를 대상으로 하였으며, 부채비율을 종속변수로 하고, 기존의 실증연구에서 의미있는 것으로 제시된 변수들 가운데 수집 및 이용이 가능한 수익성, 기업규모, 유동성, 유형자산비율, 고정장기적 합률, 성장성을 독립변수로 선정하여 패널데이터 분석을 실시하였다. 분석결과, 농업법인의 수익성과 기업규모가 증가할수록 부채비율은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 우리나라 농업법인의 수익성 및 기업규모가 자본구조와의 관계에서 정태적 절충이론보다는 자본조달순위이론을 지지하는 것으로 해석할 수 있다. 또한, 고정장기적합률이 증가할수록 부채비율은 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 우리나라 농업법인이 수익성, 기업규모, 고정장기적합률을 고려하여 부채사용정책을 수립할 필요가 있음을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.215-222
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• 2022

본 연구에서는 pandora 직달광 원시자료로부터 차등흡수분광법(DOAS, Differential Optical Absorption Spectroscopy)을 이용하여 이산화질소 연직칼럼농도(VCD, Vertical column density) 산출 시 파장구간과 흡수단 면적이 미치는 영향을 비교 분석하였다. GEMS Map of the Air Pollution (GMAP) 2020 캠페인 기간 동안 서산에서 Pandora 장비로 관측된 자료를 사용하였으며, 차등흡수분광법을 이용하여 CINDI-2 캠페인과 PGN의 산출 방법에 따라 4가지 조건으로 이산화질소 연직칼럼농도를 산출하였다. 4가지 조건으로 산출된 이산화질소 평균 연직칼럼농도는 1.22×10¹⁶~1.38×10¹⁶ molec. cm^-2으로, 각 조건 간 최대 0.16×10¹⁶ molec. cm^-2의 차이를 보였다. 피팅 에러는 평균 3.19~9.59%로 모든 조건에서 10% 이내였으며, RMS는 5.11×10^-3~7.16×10^-3 molec. cm^-2으로 나타났다. 4가지 방법으로 산출된 이산화질소 연직칼럼농도와 Pandonia Global Network (PGN)에서 제공하는 이산화질소 연직칼럼농도와 기울기는 0.98~1.09이었으며, 0.96~0.98의 상관관계를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.65-82
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• 2015

최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권2호
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• pp.127-134
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• 2012

다편파 레이더 산란계 시스템 (L, C, X-밴드 안테나)에서 얻어진 편파별 후방산란계수와 토양수분함량과의 상관성을 분석하고 후방산란계수를 이용 토양수분함량을 추정하고자 하였다. 콩 생육시기에 따른 밴드별 후방산란계수 변화 관측 결과 L-밴드 후방산란계수가 C-, X-밴드후방산란계수보다 높게 나타났고, 모든 안테나 밴드에서 콩 생육초기에는 VV-편파가 HH, HV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타났다. HH-편파가 VV-편파보다 후방산란계수가 높게 나타나는 시기는 밴드에 따라 차이를 보였다. L-밴드의 경우 7월 20일 (DOY 200), C, X-밴드는 7월 30일 (DOY 210)부터 HH-편파가 다른 편파들 보다 후방산란계수가 높게 나타났다. 모든 안테나 편파별 후방산란계수가 9월 29일 (DOY 271)에 최대값을 보였고, 그 이후 수확기 (DOY 294) 까지 감소하였다. L-밴드 HH-편파와 VV-편파 간의 차이는 꼬투리가 생성되는 착협기 (R3, DOY 228) 부터 다른 밴드에 비해 크게 나타났고, 반면에 C-밴드 HH-편파와 VV-편파 간의 차이는 착협성기 (R4, DOY 242) 이후 증가폭이 크게 나타났다. 후방산란계수와 토양수분함량과의 변화를 분석한 결과 생육기간동안 토양수분함량 변이가 컸고, 전체 생육기간에서는 모든 밴드별 후방산란계수와 토양수분함량 간에 상관성이 나타나지 않았다. 하지만 엽면적지수가 2 이하 (R2, DOY 224) 일 때 후방산란계수가 증가함에 따라 토양수분함량도 증가하는 경향을 보였다. 밴드별 후방산란계수와 토양수분함량과의 상관관계를 분석하였다. 전체 생육기간에서는 모든 밴드에서 두 변수간의 상관계수가 낮게 나타났다 ($r{\leq}0.50$). 반면에 엽면적지수 2 이하 일 때 모든 밴드에서 후방산란계수와 토양수분함량과의 상관계수가 전체 생육단계에서 조사한 것 보다 높게 나타났다. L-밴드 후방산란계수가 C-, X-밴드 후방산란계수 보다 토양수분함량과의 상관성이 높게 나타났고 ($r{\geq}0.84$), L-밴드 HH-편파가 상관계수가 가장 높았다 (r=0.90). X-밴드 후방산란계수는 L-, C-밴드 후방산란계수보다 상관계수가 낮게 나타났다 ($r{\leq}0.71$). 후방산란계수를 이용하여 토양수분함량 추정 모형식을 작성하였다. L-밴드 HH-편파 후방산란계수와 토양수분함량과의 관계를 비교해 본 결과 결정계수가 높게 나타났다($R^2=0.92$). 본 연구를 통해 레이더 산란계 시스템에서 얻어진 후방산란계수를 이용하여 토양수분함량을 추정할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권5호
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• pp.477-487
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• 2012

L밴드 ALOS SAR 자료를 활용하여 우리나라 동해 연안해역의 해상풍을 산출하고 오차의 특성을 분석하였다. 그 동안 인공위성 산란계를 이용한 해상풍 산출이 본질적으로 불가능하였던 연안 해역에 대하여 SAR 자료로부터 고해상도 해상풍을 산출할 수 있었다. 산출된 SAR 바람을 해양 부이 자료와 비교한 결과 0.67 m/s의 작은 오차로 잘 일치함을 보여주었다. 서로 다른 L밴드 ALOS PALSAR GMF 2007 모델과 2009 모델로 산출된 해상풍을 인공위성 산란계 해상풍과 비교한 결과, 풍속과 풍향 각각 2.16 m/s와 $19.24^{\circ}$, 3.62 m/s와 $28.02^{\circ}$의 제곱평균근오차를 보이며, 인공위성 산란계의 기대 오차보다 다소 큰 경향을 나타냈다. 또한 산출된 L밴드 SAR 바람장은 풍향과 입사각에 대하여 특징적인 의존성을 보였다. L밴드 GMF 2007 모델은 $21^{\circ}$ 보다 작은 입사각에 대하여 큰 오차를 보인 반면, L밴드 GMF 2009 모델은 입사각에 대한 효과를 선형함수가 아니라 이차함수로 고려하여 주었기 때문에 작은 입사각 범위에서 풍속 오차가 6.8 m/s에서 1.14 m/s로 크게 감소하는 결과를 보였다. 본 연구는 L밴드 SAR 바람장의 다양한 활용을 위해서는 풍향과 입사각 효과, 그리고 다른 잠재적인 오차의 요인을 집중적으로 연구하여야 함을 강조하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권2호
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• pp.119-130
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• 2018

동아시아 지역의 에어로졸 광학정보에 대하여 천리안 위성에 탑재된 GOCI, MI, 그리고 Himawari 8 위성에 탑재된 AHI 센서들의 측정자료를 연세 에어로졸 알고리즘(YAER)을 이용하여 산출하였다. 본 연구에서는 각 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께(Aerosol optical depth, AOD)를 상호비교하고, 지상장비인 AERONET과의 검증결과도 보였다. 사용한 AOD 자료는 세 종류의 센서에서 최소반사도 방법(Minimum reflectance method, MRM)을 이용하여 산출된 AOD, 그리고 AHI에서는 단파적외선이용 지표면정보산출방법(Estimated surface reflectance from SWIR, ESR)을 이용한 방법의 AOD까지 총 네가지이다. 세 위성간의 산출결과에서 육지와 해양에서 일관된 결과를 보이고 있으나, MI와 GOCI에서는 구름제거에 한계가 존재하며 AOD의 과대 추정 문제가 보인다. 한편 지상장비인 AERONET과의 비교검증결과는 MI, GOCI, 그리고 AHI 의 MRM 방법, ESR 방법 에서 기대오차 내에 들어오는 비율(% within Expected error, EE)이 36.3, 48.4, 56.6, 68.2%로 각각 나타났다. MI의 경우는 단일 채널을 이용하여 에어로졸광학정보를 산출하고 있고, 계절에 따른 에어로졸 유형을 고정하고 있어, 다양한 오차가 포함되어 낮은 EE를 보이고 있다. 5, 6월에는 ESR 방법의 결과물은 높은 EE 를 나타내고 있는데 이는 GOCI, MI, MRM 방법 에서 사용하고 있는 최소반사도 방법보다 정확한 지면반사도를 산출하기 때문으로 추정된다. 이 결과는 AERONET 사이트 별로 RMSE 와 EE 로 설명하고 있으며, 검증한 총 22개 사이트 중 15개 사이트에서 ESR 방법이 가장 높은 EE 를 보이고 있고, RMSE는 13개 사이트에서 가장 낮게 나타났다. 또한 정지궤도 위성의 특징을 이용하여 시간대별 오차를 각 산출물 별로 보였다. 00~06 Universal Time Coordinated (UTC)에서 한 시간별로 최대로 나타나는 absolute median bias error 는 0.05, 0.09, 0.18, 0.18, 0.14, 0.09, 0.10 로 나타나며 00UTC에서는 GOCI 에서, 나머지 시간대에서는 MI에서 최대오차를 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권1호
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• pp.53-66
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• 2018

지면반사도 정보는 열평형 및 환경/기후 모니터링에 중요하다. 본 연구에서는 정지궤도위성의 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) 관측에서 300-500 nm 파장 영역의 지면반사도 산출 시에 오차 유발 요소에 대한 민감도를 조사하였다. 장차 GEMS 지면반사도 산출 시에 오차 분석을 위하여 극궤도 위성의 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS; 공간 해상도 $1km{\times}1km$) 자료 및 Ozone Mapping Instrument (OMI; $12km{\times}24km$) 자료 그리고 복사전달모델 수치실험도 분석에 사용하였다. 본 연구에서 오차 유발 요소는 구름, 레일리 산란, 에어로졸, 오존 그리고 지면 특성이다. GEMS 저해상도($8km{\times}7km$)에서의 구름 탐지율은 MODIS 대비 약 79%이었으나, GEMS 화소의 운량이 40% 이하에서는 상대적으로 낮았다. 이러한 경향은 구름 이외의 다른 효과(에어로졸, 지면 특성)로 인하여 주로 발생하였다. RGB 영상과 복사전달모델 계산을 기초로 조사된 레일리 산란 효과는 육지에 비하여 해양 지역에서 뚜렷하였다. 지면반사도가 0.2보다 작은 경우에 위성관측 대기상단 반사도는 에어로졸 양에 비례하였으나, 0.2보다 큰 경우에는 그 반대 경향을 보였다. 또한 에어로졸 양에 의한 지면반사도 산출 오차는 자외선 영역에서 파장에 따라 급격하게 증가하였으나, 가시광선에서는 일정하거나 다소 감소하였다. 오존 흡수는 자외선 영역(328-354 nm) 중 328 nm에서 가장 크게 나타났다. 지면반사도가 0.15인 육지 경우에 음의 오존전량 아노말리(-100 DU)로 인한 지면반사도 산출 오차는 +0.1이었다. 본 연구는 GEMS 위성관측을 이용한 지면반사도 원격탐사의 정확도를 높이는데 기여할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.981-992
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• 2017

본 연구에서는 처음으로 차등흡수분광기술(Differential Optical Absorption Spectroscopy, DOAS) 중 광학 두께 피팅(optical density fitting) 방법을 이용하여 지상기반 원격 측정 장비인 Pandora의 복사휘도 자료로부터 2014년 5월부터 12월 사이 서울에서의 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 산출하였다. 본 연구에서는 Pandora로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 Aura 위성의 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 비교하였다. Pandora로 부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 OMI 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도 사이의 상관계수(Correlation coefficient, R)는 0.55로 나타났다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와의 비교를 위해 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 관측 자료를 이용하여 Pandora와 OMI센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 행성경계층 내 이산화질소 혼합비로 변환하였다. 현장 측정 자료의 지표 이산화질소 혼합비는 5.5 ppbv에서 61.5 ppbv의 범위로 분포하였으며 Pandora와 OMI 센서로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 각각 2.1 ppbv에서 44.2 ppbv, 0.9 ppbv에서 11.6 ppbv의 범위로 분포하였다. Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 비교적 비슷한 범위로 분포하였으나, OMI센서로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비와 Pandora의 이산화질소 혼합비에 비해 좁은 범위로 분포하였다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.50)는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 OMI로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.36)보다 좋은 것으로 나타났다. 이는 위성 기반 원격 측정 장비인 OMI센서는 지상 기반 원격 측정 장비인 Pandora 장비와 현장 측정 장비에 비하여 높은 고도에서 측정함으로써 지표 부근에 이산화질소에 대한 민감도가 떨어지기 때문인 것으로 생각된다.