본 연구의 목적은 최근 새롭게 텔레비전 뉴스 프로그램 제작에 등장한 VJ의 영상표현상의 특성을 카메라 기자의 영상표현상의 특성과 비교 분석하고 그 차이에 대한 함의를 알아보기 위한 것이다. 본 연구에서 분석대상으로 선정한 텍스트는 2005년 7월부터 동년 12월까지 6개월간 KBS2TV를 통해 방송된 '뉴스타임' 120회분으로, 뉴스의 내용별, 취재원별 분류과정을 거쳐 샘플로 추출된 영상을 대상으로 화면의 크기, 카메라워크, 샷의 지속시간, 카메라 앵글 등이 어떻게 표현되고 있는지를 분석하였다. 연구결과 텔레비전 뉴스 프로그램에서 VJ는 사회분야, 경제분야, 문화분야를 중심으로 한 연성뉴스를 주로 취재하고, 정치분야, 건강과학분야 등 사회적으로 민감하고 국민생활 전반에 큰 영향을 미칠 수 있는 경성뉴스의 취재에는 철저히 소외되고 있으며, 영상표현상의 특성으로는 VJ가 카메라기자에 비해 현장 밀착형 취재방식을 선호하여 그룹샷보다 원샷을 자주 사용하고, 기동성과 역동성 있는 카메라워크를 선호하여 팔로우잉과 줌을 지나치게 자주 사용하며, 몰래카메라 형식의 로우앵글을 선호하는 특성을 가지고 있는 것으로 나타났다.
지구온난화와 함께 홍수와 가뭄 등 기후변화에 대비하기 위해서는 경지현황에 대한 신속하고 정확한 정보를 바탕으로 농업생산량을 효율적으로 관리, 예측, 대비하는 것이 필요하다. 본 연구는 시 도 규모 이상의 넓은 지역을 대상으로 농촌지역 토지피복도 제작을 지원할 수 있는 영상분류 알고리즘 개발을 목표로 객체기반 영상분석기법의 활용가능성과 한계를 검토해 보았다. 추가적인 공간자료의 사용이 최소화된 상태에서 다중시기 RapidEye 위성영상의 분광정보 활용가능성을 테스트해 보고자 하였으며, 사례연구지인 김제지역 일대($1,300km^2$)에 대한 토지피복 분류 정확도는 80.3%로 양호하게 나타났다. 분석에 사용된 RapidEye의 6.5m 공간해상도는 대체로 작은 규모로 경작되는 우리나라 경지의 공간적 특성 추출이 가능하다는 것을 보여주었으며, 객체기반의 영상분석 기법은 분석가의 전문지식을 분류과정에서 다양한 방법으로 구현해냄으로써 영상정보 활용의 최적화를 꾀할 수 있음을 보여주었다. 또한, 기개발된 영상분류 알고리즘을 저장하고, 분석목적에 맞게 세부 변수들을 조정하여 다른 지역 또는 다른 영상에 응용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 객체기반 영상분류의 근간이 되는 영상분할 과정은 정량적으로 명확히 설명되지 않는 경우가 많아 분석자의 경험과 전문지식을 바탕으로 최선의 결과를 도출하는 것이 요구된다.
원격탐사 응용분야 중 토지피복 분류를 통한 지구환경의 원격탐지기법은 환경 관리, 도시계획 및 지리정보시스템의 응용분야에 광범위하게 사용되고 있는 접근방식이다. 본 연구는 다목적 실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite : KOMPSAT)의 전자광학카메라(electro-optical camera : EOC)를 통해 취득한 영상의 토지피복 정보를 추출하는 방안을 제시하였다. 사용영상은 다중 분광정보를 보유하고 있는 공간해상도 30m의 Landsat TM과 6.6m의 공간해상도와 단일밴드로 구성되어 있는 KOMPSAT EOC영상이며, 연구 대상지역은 청주시 미호천 수계이다. 영상합성은 IHS(intensity hue saturation), HPF(high pass filtering), CN(color normalization), 그리고 Wavelet 변환방식을 적용하여 결과를 비교하였다. 합성된 영상은 RBF-NN(radial basis function neural network)과 ANN(artificial neural network)법을 이용하여 피복분류를 실시하였으며, 이상의 과정을 통해 최적 결과를 도출하는 영상합성 및 분류기법을 제시하였다.
Landsat TM 인공위성 자료(1997년 6월 16일 촬영)를 이용하여 평택시에 대한 지표피복분류도를 만들고 정확도를 평가하였고, 또한 우리 나라의 농업실정에 맞는 지표피복 분류체계를 세우기 위해 Anderson의 지표피복분류안을 응용하여 새로운 분류안을 만들었다. 분류방식으로는 감독분류를 사용하였는데 결과에 직접적인 영향을 주는 훈련장소(training site)의 선정을 위해 지형도, 항공사진 등과 현지 실사자료인 DGPS 자료를 사용하여 논, 밭 등 13개의 훈련조(training sets)를 작성 후 최대우도법(最大尤度法)(maximum likelihood classifier)을 적용하여 주제도를 만들었다. 이의 정확도 평가를 위해 DGPS, 항공사진, 지형도 등을 이용한 분류정확도 평가에서 전체 정확도는 86.8%이며, 카파계수가 85.4%로 매우 양호한(Excellent) 것으로 판명되었다. 그러나 도시/촌락, 비닐하우스 등의 사용자 정확도는 60% 정도로서 낮은 편이며, 도로, 비닐하우스 등의 생산자 정확도는 70% 정도로 낮은 편인데, 이는 인공건조물이라는 특징에 따른 분광학적 반사특성과 이질성(異質性)과 분포면적이 적은데 기인된 것으로 생각된다. 한편 원격탐사자료를 이용하여 토지피복 분류도를 작성할 때 우리나라 농업실정에 알맞은 농업적(農業的) 지표피복분류안(地表被覆分類案)을 만들었는데, 수준 I에는 농경지, 산림지, 물, 불모지, 도시나 인공건조물 등으로 나눌 수 있다.
Landsat data는 많은 분야(分野)에서 이용(利用)되어지고 있지만 경제적(經濟的)인 면에서 초기 비용(費用)이 많이 드는 분제(問題)가 남아있다. 그러나 Landsat TM영상(影像)을 이용(利用)한 지표정보(地表情報) 추출(抽出)은 경제성(經濟性)을 만족(滿足)시킬만한 초기비용(費用)을 산출(産出)하고 있다. 뿐만 아니라 정확성(正確性) 면에서도 양질(良質)의 data를 추줄(抽出)할 수 가 있다. 본 연구(硏究)에서는 Landsat data를 이용(利用)하고자 하는 사람들에게 경제성(經濟性)과 정확성(正確性)을 만족(滿足)시킬 목적(目的)으로 광학(光學)이미지법을 택해 TM영상(影像) data를 이용(利用)하여 지표정보(地表情報)를 획득하였다. 본 연구(硏究)에서 수행(遂行)한 연구결과(硏究結果)에 따르면 OHP를 이용(利用)한 광학(光學) 이미지법은 초기비용(費用)면에서나 정확성(正確性)에서 좋은 결과(結果)값을 얻는다는 사실(事實)을 밝혀주고 있다. 본 연구(硏究)의 방법(方法)은 TM영상(影像) data를 이용(利用)해 보고자 히는 사람들에게 많은 도움이 되리라 생각한다.
The purpose of this study is in allowing thinking about the design development process which is more towards the visual and perceptional aspects related to the form structure by more diverse methods by typology of idea generation. To accomplish such goal, researches in the psychology, pedagogy, engineering, and consilient studies as well as related precedent researches and reference data in architecture, promotion, industrial design, and other art fields and fashion designs are collected and analyzed to see the study trend. In addition, in the content analysis method based on such, the idea generation was classified into types in consideration of relevancy, usefulness, and suitability with fashion. First, a concentrated thinking of a limited space is a method of leading an optimal design by focusing on solving the cause of a problem within a space which generates the problem. Second, plan thinking per section of structure decomposition is a method of dismantling the design problems per organization, thinking type, factor, and characteristic into sub-modules to re-interpret and re-organize the problems in various aspects. Third, an associated thinking through interpreting relationships among vocabularies is a method of selecting the marginal languages that allow a person to come up with concrete forms and the key words related to fashion to import the characteristics and attributes of the marginal languages and thematic relationship between the two terms to search the relevancy. Lastly, the free integrated thinking of language extension is a method of groping integration between other fields and fashion by free integration among the extended terms by extending the vocabularies through inferring metaphorical expressions founded upon individual's memories or knowledge concepts regarding theme words that do not allow concrete forms to come up.
자살은 전 세계 사망 원인 중 4위이며 사회, 경제적 손실이 큰 난제이다. 본 연구는 자살 예방을 위하여 소셜미디어에 나타난 자살 관련 말뭉치를 구축하고 이를 통해 자살 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동분류 모델을 만들고자 하였다. 또한, 자살 요인을 분석하기 위해 주제를 자동으로 추출하는 분석 기법인 토픽모델링을 활용하여 자살 관련 말뭉치를 세부 주제로 분류하고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어 중 하나인 네이버 지식iN에 나타난 자살 관련 문헌 2,011개를 수집한 후 자살예방교육 매뉴얼을 기준으로 자살 경향 문헌 및 비경향 문헌 여부를 주석 처리하였으며, 이 데이터를 딥러닝 모델(LSTM, BERT, ELECTRA)로 학습시켜 자동분류 모델을 만들었다. 또한, 토픽모델링 기법의 하나인 LDA 기법으로 주제별 문헌을 분류하여 자살 요인을 발견하였고 이를 심층적으로 분석하기 위해 주제별로 동시출현 단어 분석 및 네트워크 시각화를 진행하였다.
Purpose: The purpose of this study was to provide foundational knowledge on nursing tasks performed on patients with COVID-19 in a nationally-designated inpatient treatment unit. Methods: This study employs both quantitative and qualitative approaches. The quantitative method investigated the content and frequency of nursing tasks for 460 patients (age ≥ 18 y, 57.4% men) from January 20, 2020, to September 30, 2021, by analyzing hospital information system records. Qualitative data were collected via focus group interviews. The study involved interviews with three focus groups comprising 18 nurses overall to assess their experiences and perspectives on nursing care during the pandemic from February 3, 2022, to February 15, 2022. The data were examined with thematic analysis. Results: Overall, 49 different areas of nursing tasks (n = 130,687) were identified based on the Korean Patient Classification System for nurses during the study period. Among the performed tasks, monitoring of oxygen saturation and measuring of vital signs were considered high-priority. From the focus group interview, three main themes and eleven sub-themes were generated. The three main themes are "Experiencing eventfulness in isolated settings," "All-around player," and "Reflections for solutions." Conclusion: During the COVID-19 pandemic, it is imperative to ensure adequate staffing levels, compensation, and educational support for nurses. The study further propose improving guidelines for emerging infectious diseases and patient classification systems to improve the overall quality of patient care.
본 연구는 l/5,000 수치지도 Ver 2.0을 이용하여 1/25,000 수치지도를 제작하기 위한 일반화처리공정을 개발하였다. 공간 및 속성정보를 포함하고 있는 수치지도 Ver 2.0은 기존의 수치지도 보다 많은 정보량을 포함하고 있기때문에 1/25,000 지청지물코드에 포함되지 않는 Layer를 삭제하고, 자료처리를 8대 지형·지물별로 분류하여 각각에 대해 처리한 후, merge 하는 과정으로 이루어지도록 적합한 작업공정을 도출하였다. 따라서, 본 연구에서 개발한 일반화 작업공정을 이용하므로서 향후 최적 자동일반화시스템을 개발할 수 있을 것이고, 소축척 수치지도 및 주제도 제작에 기여할 수 있을 것이다.
토지피복은 지표면의 물리적 상태 및 사용 용도에 따른 특성을 나타내는 기본적인 정보로 농업, 환경, 재해, 수자원 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 식생활동으로 인해 생기는 증산과 토양에서 일어나는 증발을 증발산이라 통칭하며, 이의 정확한 산정은 수리, 수문학적 유역 분석에 중요하다. 정확한 증발산의 산정을 위해서는 기압, 온도 등 기상 인자의 역할이 중요하지만 토지피복 특성 역시 증발산에 큰 영향을 주므로 중요한 요소 중 하나이다. 이는 인간의 활동에 의해 점차적으로 빠르게 변화하는 추세이므로 인공위성 영상을 이용하여 효율적인 정보의 취합 및 관리가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 Landsat 5 TM(Thematic Mapper) 영상을 기반으로 무감독 분류법을 이용하여 ISODATA Training과 Masking기법을 사용하여 한강 유역의 토지피복도를 산정하였다. 본 연구에서는 연구 대상 지역의 영상을 사용하였고, 토지의 분류는 수역, 시가, 나지, 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지로 분류하였다. 그 결과 우리나라의 대다수를 이루는 수역, 시가, 산림, 농지에 대한 높은 정확도를 갖는 토지피복도를 얻을 수 있었으며, 이는 군사경계 외부의 지역도 포함된 결과이다. 단, 나지와 습지, 초지 부분의 정확도는 비교적 떨어지나, 우리나라의 토지특성상 많은 비율을 차지하고 있지 않으므로 신뢰할 만한 결과라 할 수 있겠다. 이 결과와 외부 자료를 이용하여 보다 향상된 토지피복도를 만들 수 있을 것이다. 이를 토대로 군사지역 등 접근이 어려운 지역의 토지피복 현황을 파악하여 정확한 증발산 산정에 도움이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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