The first theme of this study is to preserve and manage rural multi-functionality resource Information. This study is to suggest the method that can irradiate rural multi-functionality resource Information efficiently and constructively. GIS uses PDA and Tablet PC as an investigation tool and verifies the outcome of the development in the investigation system. This study enhanced the mobility function of PDA by installing recording system and camera to the PDA. Also, Using GPS has been ensured scientific precision and realism to the investigation. Direct input on spot can save time, cost and minimize human error by simplifying the investigation process. Database is composed of characters like scale, form, location, distance, resident's opinion and image of 37 resources. The survey system was applied in 170 villages and got a total of 12,270 resources data. Management system should be easy to input and output the surveyed information and to get reports in any kind of form ( i.e. final result can be produced as a map). By utilizing of the Rural Resource information system, the study made a simulation to compare the target areas before and after. Also, digitalized investigation system, minimized re-input and reprocessing of data and enabled to simplify and standardize the process than memorandum investigation. Data collected through digital system could offer people useful information by Web-GIS. It was need to specify practical way in decision-making and a way to measure the value of resources to align with the regional plan. Also, need to keep on developing statistical data and application program that can connect us to present the best solution to support regional planning. Therefore, quality of data is very important. Finally, it is very important to develop various programs to analyze space md rural resource by monitoring rural environment.
최근 국토의 난개발이 발생하면서 자연생태계가 훼손되고 있어, 환경부는 기존의 사후관리와 통제중심의 환경정책에서 사전예방과 자율적 환경관리 정책으로 환경정책기조를 전환하고 있다. 자연환경 보전계획은 생태계와 야생동 식물을 보호하는데 초점을 맞추고 있어 국토 전체의 자연환경을 체계적으로 보전하는 데 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 자연환경보전계획의 공간화와 국토 도시계획과의 연계성을 강화하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 지자체 자연환경보전계획의 수립실태와 문제점을 진단하고, 그러한 자연환경 보전계획이 국토 도시계획과 유기적인 연계를 확보하기 위해 어떠한 방향으로 수립되어야 하는지 제시한다. 구체적으로 자연환경보전계획의 체계를 개편하는 것이 필요하고, 계획을 매체중심에서 공간환경 중심으로 개편하는 것이 바람직하다. 이를 위해서 도시지역에서는 비오톱지도를 작성하는 것이 바람직하다. 비오톱의 조사내용, 조사방법, 도면화 방법 및 기준이 필요하다. 이와 아울러, 중앙정부와 지방자치단체의 자연환경보전을 위한 합리적인 역할분담 방안을 강구하고, 자연환경보전계획을 효율적으로 수립 추진하기 위한 민관협력체제의 구축방안을 모색하는 것이 중요하다.
본 연구에서는 웹사이트 인터페이스의 여러 디자인 문제 가운데 사용자의 감성적·심미적 만족을 주요 목표로 하는 스타일의 역할을 이해하고 다양한 시각 요소에 기초한 분석적 접근 방법을 제시하였다. 스타일은 정서, 문화적 동질감 및 메시지를 즉각적으로 드러나게 하는 맥락을 제공하며 재미와 몰입감을 주는 역할을 한다. 이는 웹사이트 인터페이스 디자인의 우선적 디자인 목표라 할 수 있는 인지적 측면의 디자인 원리에 따른 기능성과 동시에 각종 시각 요소들을 통해 구현해야 할 주요 디자인 특질이라고 할 수 있다. 웹사이트 인터페이스의 시각요소를 파악하기 위해 내용의 구조에 따른 구성 측면, 심볼 시스템에 관한 매체 측면 및 조형적 측면의 여러 다른 차원으로 구분하였다. 여기서 도출된 시각 요소들에 기초하여 스타일 형성의 요인들을 분석하였다. '소프트-하드(Soft-Hard)', '따뜻한-차가운(Warm-Cool)'을 각 축으로 하는 이미지맵의 반대편에 위치하는 몇 개의 사이트를 선정한 후, 구성적 측면의 요소들에 대한 조형적 특성과 아이디어를 전달하는 시각적 전달방식에 따른 정서적 효과를 파악하였다. 웹사이트 스타일에 대한 이 같은 분석적 접근 방법의 이해는 디자인 계획시 디자인 문제의 체계적 이해와 다양한 해결안 도출에 활용될 수 있으며, 화면디자인을 위한 구체적 가이드라인을 마련하기 위한 토대가 될 수 있다.
수치지형도는 항공영상 및 현장조사 자료를 바탕으로 전문가의 숙련된 과정을 통해 제작되며 수치지형도는 2년 주기로 수정 갱신한다. 이러한 수치지형도 제작에는 많은 시간이 소모되어 급변하는 지형정보의 신속한 수정 갱신이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 간결하고 신속한 수치지형도의 갱신 방법을 위해 촬영시기가 다른 동일 대상 지역의 고해상도 항공정사영상을 이용하여 RGB 컬러모델에서 HSI 컬러변환을 실시한다. 이에 얻어진 채도값을 기준으로 영역확장기법 및 모폴로지를 적용하여 도로영역의 객체 분류를 수행하였으며 대상지역의 지형변화 탐측을 위해 CVA 기법을 적용하여 변화된 도로영역의 추출정확도를 비교 분석하여 제시하였다.
본 연구에서는 산림 바이오매스와 식생지수의 상관성을 분석하기 위해 현장조사 자료, 위성영상과 LiDAR 자료를 이용하여 산정된 산림 바이오매스 분포도를 기준으로 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 LANDSAT 영상을 이용하여 식생지수인 SR, NDVI, SAVI, LAI를 계산한 값과 비교하였다. 분석결과, 고해상도 KOMPSAT-2 영상의 식생지수가 LANDSAT 영상의 식생지수보다 침엽수의 상관성이 더 높게 나타났으며 활엽수의 경우는 LANDSAT 영상의 식생지수가 높은 상관성을 보였다. 식생지수 중에는 NDVI 값이 다른 지수에 비해 상관성이 높게 나타났다. 또한 STSAT-3 위성의 소형영상분광기(Compact Imaging Spectrometer, COMIS)와 유사 센서인 EO-1 위성의 Hyperion 영상을 이용하여 하이퍼스펙트럴 영상을 분석하고 바이오매스와 상관성이 상대적으로 높은 식생지수를 동일한 GSD 조건의 LANDSAT 위성의 식생지수와 비교하고 하이퍼스펙트럴 영상의 임상 추출에 대한 활용가능성을 분석하였다.
한국형 기동헬기(KUH) 다기능시현기(MFD)는 임무/시현계통을 구성하는 장비로서, 항공기 운용 중에 임무컴퓨터(MC)로부터 영상정보(항법, 비행, 생존, 전자지도 및 정비 관련 정보)를 입력받아 시현한다. 이러한 다기능시현기는 조종사가 임무를 수행하는데 있어 핵심적인 장비이며, 시현화면 제어 기능, 데이터 시현 기능, 자체진단 기능, 밝기조절 기능을 가지고 있다. 본 논문에서는 다기능시현기의 이상시현(MFD 4 Flickering) 현상이 발생한 원인을 분석하고, 이 현상에 대한 설계 개선사항을 정리하였다. 또한, 설계 개선사항에 대한 체계 안전성 분석 결과와 비행/지상시험 검증 결과를 함께 기술하였다.
핵자기 공명 뇌기능 영상에서 상관관계를 이용한 데이터 해석기법이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서 새롭게 제안된 CLT 기법은 상관관계(CCT)를 이용한 기법을 변화시켜서, 이 CCT기법의 단점을 보완하고자 하였다. CLT기법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫째, 잡음을 포함한 CCT기법의 상관계수결과로 부터 잡음은 제거하고 실제 자극반응 픽셀들은 추출한다. 둘째, 이산적인 분포를 가지는 반응 픽셀들을 두 가지의 선별법으로 군집을 이루도록 한다. 이 CLT기법을 이용해서 실제 자극에 반응하는 픽셀들은 서로 모이게 하였고, 잡음에 기인한 오류의 픽셀들은 제거 되어질 수 있었다. 본 논문에서 제안된 CLT기법은 기존의 다른 기법에 비해 여러 잇점이 있고, 특히 잡음에 강한 특성이 있다.
섬은 생태 환경보전가치가 뛰어나고 후세를 위한 생태학습장 및 해상 해저개발 등에 있어 국가영역으로서 중요한 영토임에도 불구하고 체계적인 조사 미비로 인하여 관리 자체가 이루어지지 않고 있다. 지적공부의 경우 1910 년대 측량기술의 한계로 인해 접근이 불가능한 섬들은 현재의 지적공부에 등록되어 있지 않아 미등록 섬에 대한 과학적인 조사와 체계적인 관리가 시급한 실정이다. 반면, 항공라이다측량은 최신 측량기법으로 접근이 불가능한 무인도서에 대해 정확한 위치정보와 함께 영상정보의 획득이 가능해 졌기 때문에 미등록 섬의 탐지를 과학적으로 접근이 가능하게 되었다. 이에 본 연구에서는 항공라이다측량 데이터를 이용하여 흑산도 주변 섬의 해안선을 추출하고 지적도 및 정사영상과 비교하여 미등록 섬을 탐지하였다. 또한 위치 및 면적 산출하여 미등록 섬을 추출하는 방안을 제시하였다. 그 결과 흑산도 주변에 대해 총 16개의 미등록 섬을 효과적으로 추출하였다.
본 논문은 계측기와 스마트 디바이스와의 융합을 통한 새로운 형태의 IoT 계측기에 대한 가능성을 제시한다. 연구에서는 국내 과실의 경쟁력 향상을 위해 최적의 재배 정보를 제공하고, 당도관리를 모바일 디바이스로 할 수 있는 과당 측정시스템을 설계하고 개발하여 국내에 서비스할 수 있는 방안을 제시하였다. 모바일 과당 측정기는 기존 아날로그형 굴절계와 스마트 폰을 연동시켜 휴대성과 효용성을 높인 액세서리 형태로 설계하였다. 스마트 디바이스에서 실행 가능한 전용 어플리케이션을 통해 액상 내 함유된 당도 수치 데이터를 품목별, 지역별, 시기별로 측정하고 실시간으로 서버와 연동하여 측정데이터를 저장할 수 있도록 개발하였다. 측정된 품목별, 지역별, 시기별 당도 데이터는 웹 서비스를 통해 당도지도, 당도그래프, 데이터 리스트의 형태로 제공이 가능하며 사용자에게 당도 데이터의 수집, 분석, 가공의 용이성을 제공하여 생산성 향상에 기여할 수 있도록 하였다.
최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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