딥러닝은 인간의 학습 및 인지능력을 닮은 인공지능을 실현하기 위해 여러 분야에서 활용하고 있으며, 높은 사양의 컴퓨팅 파워가 요구되고 연산 시간이 많이 소요되는 복잡한 구조의 인공신경망에 의한 딥러닝은 컴퓨터 사양이 향상됨에 따라 성능이 개선된 다양한 딥러닝 모델이 개발되고 있다. 본 논문의 주요 목적은 영상의 딥러닝을 위한 합성곱 신경망 중에서 최근에 FAIR (Facebook AI Research)에서 개발한 Mask R-CNN을 이용하여 항공영상에서 건물을 탐지하고 성능을 평가하는 것이다. Mask R-CNN은 영역기반의 합성곱 신경망으로서 픽셀 정확도까지 객체를 의미적으로 분할하기 위한 딥러닝 모델로서 성능이 가장 우수한 것으로 평가받고 있다. 딥러닝 모델의 성능은 신경망 구조뿐 아니라 학습 능력에 의해 결정된다. 이를 위해 본 논문에서는 모델의 학습에 이용한 영상에 다양한 변화를 주어 학습 능력을 분석하였으며, 딥러닝의 궁극적 목표인 범용화의 가능성을 평가하였다. 향후 연구방안으로는 영상에만 의존하지 않고 다양한 공간정보 데이터를 복합적으로 딥러닝 모델의 학습에 이용하여 딥러닝의 신뢰성과 범용화가 향상될 것으로 판단된다.
본 연구는 중학교 교육 공간에 대한 사용자인 학생들의 이용 특성과 요구 공간에 대한 내용을 분석하였으며 다음과 같은 결과가 도출되었다. 첫째, 학습능력 향상에 도움이 되는 수업 방식으로 강의식 수업, 팀 프로젝트 및 4인 토의·토론수업 등 학생의 특성에 따라 다양한 수업 방식이 필요함을 알 수 있었다. 둘째, 쉬는 시간대 공간 사용 장소와 친구 관계형성 장소를 보면 대부분 교실과 복도에서 이루어지고 있었으며, 친구의 그룹 구성도 3~8명이 다수이나 그 이상의 경우도 다양하게 구성되어 활동하고 있음을 알 수 있었다. 셋째, 학급교실에서 가깝게 위치해야 할 공간으로 건물 중심에 체육관, 도서관, 화장실, 계단, 식당, 보건실, 교무실 등이 나타났으며 이를 통해 학교 공간이 균형 있게 배치될 필요성이 있음을 알 수 있었다. 넷째, 현재의 시설 외의 학습활동에 도움이 될 수 있는 시설로 체육(무용)실, 시청각실(공연실), 공작실(개인 창작), 매점, 휴게 공간, 실내 넓은 광장, 스터디룸이 필요한 것으로 나타났다. 이를 통해 기존의 교과 기반 교실 배치 및 공간 구성 형식은 교수·학습 방법, 쉬는 시간 공간사용, 어울리는 친구의 규모, 가깝게 위치해야 하는 공간의 선호도 등을 고려한 학교 교육 공간 재구조화가 필요함을 알 수 있다.
2020년 7월 공원일몰제 시행을 앞두고 도시자연공원구역 지정과 관련 법률 개정을 통해 서울시 미집행 도시공원의 실효 시점이 연장되었다. 그러나 미집행 도시공원의 개발이 여전히 가능한 상황에서 공원녹지의 추가적인 토지개발이 예상된다. 이 연구에서는 서울시 미집행 도시공원을 대상으로 향후 공원 내 사유지의 토지전용이 일어날 상황을 가정하고 예상되는 경관 연결성 변화에 따른 우선매입 대상지를 선정하고자 한다. 이를 위해 공원일몰제 시행 전과 후의 토지피복 변화와 생물의 이동능력을 반영한 4가지 경관투과성 시나리오(PB100, PB1, PA100, PA1)를 작성하였다. 이들 시나리오에 기반하여 Connectivity Analysis Toolkit의 전류흐름 매개중심성(current flow betweenness centrality) 방식으로 경관 연결성을 계산하고 미집행공원별 전류흐름 매개중심성 순위 변화를 비교하였다. 분석결과 공원일몰제 시행 이후 상황을 반영한 PA1과 PA100 시나리오에서 서울시 남부에 위치한 미집행 도시공원의 전류흐름 매개중심성 순위가 크게 감소하였고, 한강을 통한 이동이 어려운 PA1 시나리오는 북한산 인근 공원에서 전류흐름 매개중심성 순위가 크게 감소하는 것을 확인하였다. 향후 미집행 도시공원의 환경적·생태적 기능을 고려한 매입방안 모색에 있어 본 연구결과가 도움이 될 것으로 기대된다.
전 세계적으로 레질리언스의 중요성이 부각되고 있음에도 자연재해와 관련된 레질리언스의 단일정의는 명확하지 않은 실정이다. 그 이유는 레질리언스의 정의가 취약성, 복구, 적응력, 지속가능성과 같은 유사한 용어와 어떻게 관련되어 있는지에 대한 상관성에 대한 구체적인 정의가 없기 때문이다. 또한 국가와 지역마다 지형·지질학적 특성이 다르고 태풍과 가뭄, 지진의 재해종류가 다르듯 이에 대한 각각의 측정지표가 다르기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 레질리언스의 정의를 본 연구의 공간적인 특성을 반영하여 '지방도로 또는 인명이나 시설물이 인접해 있는 지방도로에서 발생하는 복합재해(집중호우, 산사태, 토석류)에 대한 복원능력으로 정의하고 이를 도로중심 재난 레질리언스(DRR : Disaster Resilience focusing on the Road)로 구분하였다. 또한 도로중심 재난 레질리언스 인자의 도출을 위해 국내·외 문헌조사를 실시하였고, DRR평가체계 구축을 위한 계층구조 설정 및 AHP설문조사를 실시하였다. AHP설문 분석결과 지방도로 내부에 위치하고 있는 도로재난 직접영향인자(배수시설, 방호시설 등)의 가중치는 0.742로 나타났고, 지방도로 인근에 위치하고 있는 도로재난 간접영향인자(인구, 재산 등)의 가중치는 0.258로 나타나 도로재난 직접영향인자가 간접영향인자보다 상대적으로 높게 분석되었다.
광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 노인대상 한국무용 지도자들의 애로요인을 탐색하는 것에 목적을 두고, 발견된 애로요인을 지도자 교육에 적용 가능한 PBL 문제개발로 확장하였다. 이에 크게 4가지 질문으로 구성된 개방형 설문지와 1:1 인터뷰를 통해 연구의 자료를 수집하였다. 연구결과 수강생 관리 관련, 교육과정 관련, 공연 수행 관련, 수업 환경 관련의 4가지 애로요인에서 총 9개의 하위요인이 도출되었다. 첫째, 수강생 관리 관련 애로요인으로는 '수강생들 간 갈등'과 '개인 맞춤식 수업 요구'가 탐색되었다. 둘째, 교육과정 관련 애로요인으로는 '새로운 교수법에 대한 거부감', '습득력에 따른 수준차이'가 탐색되었다. 셋째, 공연 수행 관련 애로요인으로는 '부족한 연습시간', '공연 성취 욕구', '수행기관의 행정'이 탐색되었다. 넷째, 수업 환경 관련 애로요인으로는 '제반 환경', '공간 환경'이 탐색되었다. 그리고 탐색된 노인무용 지도자들의 애로요인을 바탕으로 화합을 위한 공동체 춤, 공동안무 방식의 창작춤, 역할분배가 가능한 놀이춤, 미러링(mirroring) 기법의 춤으로 4개의 PBL 문제를 개발하였다.
본 논문은 농림축산식품부에서 구축한 농경지 전자지도인 팜맵을 딥러닝을 이용하여 농경지 속성정보인 논, 밭, 인삼, 과수, 시설, 비경지의 속성 정보를 판독하는 방안을 제안한다. 팜맵은 항공 및 위성 영상을 이용하여 현실 세계의 농경지를 디지털화하여 작물 생산 현황 파악과 드론 운영에 공간정보로 활용되고 있으며, 판독 매뉴얼을 작성하여 매년 사람을 통해 농경지의 경계를 구획하고 속성을 판독하여 갱신한다. 사람을 통한 농경지 속성판독은 사람의 판독 역량과 경험에 따라 차이를 보이며, 판독 오류는 예산과 공간적 시간적 한계로 직접 현장에 갈 수 없어 현실적으로 검증이 쉽지 않다. 팜맵은 5가지의 농경지 속성의 이미지에 해당 객체의 위치 정보와 클래스 정보를 가지고 있어 적합한 AI의 기법은 인스턴스 분할 모델인 ResNet50으로 실험을 진행하였으며, 딥러닝을 이용한 농경지 속성판독과 사람에 의한 속성판독 결과를 비교하여, 향후 다른 결과를 나타내는 속성판독에 집중하여 기술을 개발한다면 속성 오류를 줄이고 농경지 전자지도의 정확성 향상에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
지속적인 노인인구의 증가와 고령화가 급속하게 진행되면서 지역 내 노인복지관은 지역주민의 다양한 욕구를 충족시키는 대표적인 서비스 공간으로 그 중요성이 높아지고 있다. 또한, 과거세대에 비해 높은 학력수준, 경제능력의 향상, 가치관과 라이프스타일이 변화됨에 따라 이전 세대와는 다르게 양질의 서비스를 추구하는 성향이 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 노인 연륜적 특성 지표인 라이프스타일 측정도구를 사용하여 노인의 라이프스타일 유형에 따른 노인복지관의 만족도를 분석하였다. 본 연구는 서울에 위치한 7곳의 노인복지관 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사결과 첫째, 군집분석을 통해 라이프스타일 유형을 독립활동형, 보호활동형, 적극도전형, 소극도전형으로 분류하였다. 둘째, 노인의 라이프스타일에 따른 노인복지관의 전반적인 만족도는 보호활동형이 가장 높게 나타났으며 그 다음으로는 소극도전형, 적극도전형, 독립활동형의 순으로 나타났다. 셋째, 노인의 라이프스타일 유형별로 노인복지관의 공간특성이 만족도에 미치는 영향을 살펴본 결과 독립활동형과 소극도전형은 친밀성, 보호활동형은 쾌적성, 적극도전형은 편의성이 가장 영향력이 큰 것으로 조사되었다.
분노는 심장질환, 가정폭력 등에 영향을 미치며 최근 분노를 조절하지 못해 발생한 각종 범죄에 대한 언론보도가 증가하고 있다. 분노는 심각한 사회문제와 사회적비용을 발생시키기 때문에 부적절한 분노대처문제 완화를 위한 적극적인 개입방법이 필요한 현실이다. 효과적 분노대처 개입의 대안 제시를 위해 인지정서행동 통합접근, 정신역학적 접근, 심리교육적 접근, 이완요법, 인지행동-예술치료기법, 스트레스 면역법 등 다양한 방법이 연구되고 활용되고 있다. 이러한 현실에서 정보통신 기술은 이를 위한 효과적인 수단으로 활용될 가능성이 있으며 관련 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구는 분노대처 능력을 향상시키기 위한 노력의 일환으로 ICT(Information & Communication Technology)기술을 활용한 분노대처 서비스기술의 개발을 목표로 하고 있다. 즉, 분노 상황을 인지하고 분노 대처를 보다 용이하게 할 수 있도록 위치기반 서비스를 제공하여 분노를 지연하고 주변을 환기시키는 기술개발을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 위치정보를 이용하여 분노 상황에 직접 개입하여 분노를 완화시키는 기술에 대한 것으로서 이를 위한 기반 기술에 대한 연구이다.
이 연구는 판구조론(plate tectonics)에 대한 지구적 인지과정(geocognition)의 검사 문항을 중학생, 고등학생 및 대학생들에게 적용하여 문항별 응답 반응을 Rasch 모델에 근거하여 횡단적으로 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 판구조론에 대한 학습 발달과정 및 교육과정 개발을 위한 기초 자료를 제안하고자 하였다. 판구조론의 개념적 구인은 '판과 관련된 지구 내부 구조의 이해, 판 경계에서 특징적인 지형, 판 경계의 지질 현상'으로, 지구적 인지과정의 구인은 시간적 추론, 공간적 추론, 과거역산적 추론, 시스템 사고로 선정하였다. 판구조론의 개념적 구인을 문항의 소재로 하여 지구적 인지과정의 추론 능력을 조사하는 통합적 형태로 9개의 평가 문항을 개발하였다. 문항의 그림 자료들은 모두 GeoMapApp을 활용하여 작성하였다. 전체 문항에 대한 학생들이 얻은 점수에 따라 학생들의 수준을 구분하고 이를 각 문항의 과제 곤란도와 비교하여 측정하는 Rasch 모델을 적용하여 학생들의 문항 반응 결과를 측정하였다. Rasch 모델 분석으로 중학생, 고등학생 및 대학생의 Wright map을 각각 작성하여 학생들의 능력과 문항 곤란도를 서로 비교하였고, Differential Item Functioning 분석을 통해 세 학교급 학생들의 문항 반응 결과를 종합하여 수행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 현행 과학 교육과정에서 판구조론에 대한 지구적 인지과정은 중학생, 고등학생에게 모두 평가 가능한 구인임을 알 수 있었다. 둘째, 중학교 ~ 대학교에 이르는 횡단적 분석에서 학생들의 발달 양상이 가장 두드러진 지구적 인지과정의 요소는 공간적 추론이었다. 셋째, 판구조론에 대한 지구적 인지과정은 적절한 교수활동의 도움과 지구과학 내용 지식을 비계(scaffolding)로 하여 더 높은 수준으로 발달할 수 있다. 넷째, 지구적 인지과정은 과제의 내용과 분리된 일반적 추론 능력이 아니라 과제의 내용과 연관된 내용-특이적(content-specific) 추론임을 알 수 있었다. 이 연구에서 수행한 횡단적 분석의 결과를 바탕으로 지구과학 교육과정에서 판구조론의 내용 체계를 재구성하기 위한 제언을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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