Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.
2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다.
본 연구의 목적은 연구데이터 서비스 자체의 유용성과 연구데이터에 대한 사용경험 기반의 유용성 측면에서 평가 모형을 개발하는 것이다. 다양한 사례에서 도출한 데이터 서비스의 유용성 평가 요소로부터 연구데이터에 내재된 평가척도인 검색성, 접근성, 상호운용성, 재활용성 4개와 각각의 측정지표 총 20개를 도출하였다. 그리고 Google Analytics, YouTube 광고료 책정 기준, 서울특별시, Altmetrics의 사례를 분석하여 연구데이터에 대한 이용자 경험 기반의 유용성 측정지표 12개를 도출하였다. 평가척도와 측정지표에 대한 타당성과 신뢰성 검정을 위해 연구데이터의 잠재적 이용자 164명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 평가척도의 타당성 검정을 위해 KMO Bartlett 분석을 하였으며, 측정지표의 성분분석을 위해 주성분 분석과 베리맥스 회전분석법을 사용하였다. 내재적 평가척도의 경우 4개 척도 모두 KMO Bartlett의 타당성 값을 충족시켰으며, 평가척도에 대한 측정지표의 성분분석 결과 모두 단일 성분으로 나타나 현재의 척도로 해당 지표에 대한 설명이 가능하였다. 그러나 이용자 경험 기반의 12개 측정지표의 성분분석 결과는 2개 성분으로 나누어지는 것으로 나타나 각각을 활용도와 참여도라는 개념의 2개 평가척도로 구분하였다. Cronbach's alpha 계수에 의한 신뢰도 측정 결과 6개의 평가척도 모두 0.6 이상의 측정치를 충족시키는 것으로 나타났다.
본 연구는 환경인자를 이용하여 우리나라에 생태권역별로 분포하는 상수리나무의 지위지수 추정식을 개발하고 적지면적 및 분포를 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 전자기후도로부터 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 19개의 기후변수를 포함한 총 48개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 지위지수 추정식을 개발하였다. 최종 생태권역별 상수리나무의 지위지수 추정식에는 각각 4~6개의 환경인자가 독립변수로 사용 되었고, 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.30~0.41의 범위에 있는 것으로 분석되었다. 또한 모형의 평균편의, 정도(精度), 표준오차의 3가지 평가통계량을 이용하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 본 연구에서는 이와 같이 개발된 생태권역별 상수리나무의 지위지수 추정식을 이용하여 적지면적을 산출하고 적지분포를 도해하였다.
웹GIS는 수년 동안 사용자들에게 효율적이고 정확한 공간정보를 제공하기 위해 최신 웹기술을 기반으로 발전해왔다. 또한 웹GIS 서버는 클라이언트의 요청을 빠르게 연산 처리하고 공간정보 서비스를 제공하기 위해 성능개선을 지속해왔다. 본 연구에서는 서버 개발에 자바스크립트(JavaScript)를 사용하는 이벤트 기반의 비동기식 I/O 처리가 가능한 프레임웍 기술인 Node.js를 활용하여 NodeMap이라고 이름붙인 웹GIS 서버를 설계하고 구현하였다. NodeMap은 기본적으로 OGC 표준 인터페이스를 지원하는 웹GIS 서버이다. 이를 위해 공간 인덱스 및 표준 공간쿼리 함수를 지원하는 DBMS를 활용하여 GIS 데이터를 처리하도록 하였다. 그리고 공간 정보를 타일 맵 위에 렌더링 하기 위해 HTML5 Canvas를 지원하는 Node-Canvas 모듈을 활용하였다. 마지막으로 Node.js의 가장 많이 쓰이는 커넥트 모듈 기반의 프레임웍인 Express 모듈을 활용하였다. 구현된 NodeMap은 성능테스트를 통해 향 후 웹GIS 서버개발기술로서 Node.js의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 기존 서버 개발 기술과 차별화된 기술인 Node.js를 웹GIS 서버 구현에 우선적용 함으로서 향 후 인터넷 GIS 서비스에서의 활용 가능성을 제시하였다.
본 연구는 환경인자를 이용하여 우리나라에 분포하는 주요 침엽수종(중부지방소나무, 강원지방소나무, 낙엽송, 잣나무)의 지위지수 추정식을 개발하고 적지면적을 추정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 산림입지도와 산림기후도로부터 산림생산력에 영향을 미칠 것으로 판단되는 43개 환경인자를 도출한 후, 최적 조합에 의해 수종별 지위지수 추정식을 조제하였다. 최종 수종별 지위지수 추정식에는 각각 6개의 환경인자가 독립변수로 사용되었으며, 경사형태, 유효 토심, 연 평균기온, 연 최고기온, 연 최저기온, 그리고 생장기간 동안의 총강수량 등의 변수가 지위지수 추정에 가장 영향을 미치는 것으로 나타났다. 수종별 지위지수 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수는 0.36~0.56의 범위에 있는 것으로 분석되었으며, 모형의 평균편의, 정도, 표준오차의 3가지 평가통계량에 근거하여 검증을 실시한 결과 비교적 지위 추정능력이 높은 것으로 판명되었다. 또한 본 연구에서는 수종별 지위지수 추정식을 이용하여 각 수종의 적지면적을 산출하고 적지분포를 도해하였다.
본 연구는 ISO 심사원이 현장중심의 심사역량 제고를 위해서 개인적 특성과 함께 직무를 수행하기 위해 필요한 전문지식 및 전문기술 역량의 우선순위를 규명하는 데에 목적을 두었다. 연구의 목적을 달성하기 위해, 심사원이 필요로 하는 심사역량을 ISO 19011 기반의 전문지식영역, 직무기술영역에 개인적 특성 영역을 더하여 총 50개의 역량요소로 설문지를 구성하였고, 현재 활동 중인 ISO심사원을 대상으로, 리커트 5점 척도를 통해 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과를 바탕으로, ISO 심사원의 역량영역별 중요도와 보유도를 대응표본 t검정을 통해 통계적으로 유의한 차이를 확인하였고, 전체역량과 각 역량영역별 최우선 순위와 차기우선 순위의 역량요소를 Borich 계수와 Locus for Focus Model을 통해 도출하였다. 본 연구결과로 확인된 각 역량영역별 최우선순위의 역량요소들을 고려하여, 심사원의 심사역량 개선을 위해 관련 교육과정 등을 개발하는데 도움을 줄 수 있고, 나아가 기업의 품질, 환경, 안전보건, 사업연속성 등 ISO 경영시스템의 강화에 도움을 줄 것으로 기대한다.
최근 전 세계적으로 많은 국가에서 오픈소스 소프트웨어의 도입 및 활용이 크게 늘고 있다. 특히 오픈소스 소프트웨어의 활성화를 위해 정부와 민간 기업이 적극적으로 나서고 있는 추세이다. 본 논문에서는 오픈소스 공간정보 소프트웨어 생태계 활성화정도를 확인하고, 생태계 활성화를 위한 시사점을 도출해 보고자 하였다. 오픈소스 공간정보 소프트웨어 생태계의 주요 역할자는 정부, 기업, 학계 및 연구계, 비영리재단 등이다. 정부는 오픈소스 공간정보 소프트웨어에 대한 R&D 투자나 지원에 대한 정책을 갖고 있지 않은 것으로 나타났다. 오픈소스 공간정보 소프트웨어 관련기업은 그 숫적인 측면에서도 작을 뿐만 아니라 수익을 창출하는 명확한 비즈니스 모델을 갖고 있지 않았다. 학계 및 연구계는 오픈소스 공간정보 소프트웨어의 활용이 매우 낮으며, 이는 생태계 내에 핵심인력을 제공하는데 부정적 영향을 미치는 것으로 판단되었다. 비영리재단은 2009년 설립된 OSGeo 한국어지부가 다양한 노력을 기울이고 있지만 질적인 측면에서나 활성화 측면에서는 아직 미약한 수준이다. 오픈소스 공간정보 소프트웨어 생태계의 활성화를 위해서는 참여하는 각 주체별 노력이 필요하다. 그 가운데에서도 정부는 이 생태계의 활성화에 가장 큰 시발점을 제공할 수 있을 것으로 판단된다. 정부에서 추진되어야 할 과제와 관련하여 첫째, 오픈소스 공간정보 소프트웨어에 대한 R&D투자 둘째, 공공부문에 오픈소스 공간정보 소프트웨어를 활용한 시범구축사업, 셋째, 관련 인력양성, 넷째, 오픈소스 공간정보 소프트웨어와 관련된 국제협력, 홍보마케팅과 관련된 노력 등이 지속적으로 필요한 것으로 판단된다.
환경조형물은 공공미술의 한 분야로서 단순히 건축물의 미관 장식해 주는 역할뿐만 아니라 도시민에게 심리적으로 안정감을 주고 도시 환경과의 친밀감과 상징적인 장소로서의 랜드마크적 기능을 지니고 있기에 독창적인 조형물로서 사회 문화적 가치를 지닌다고 볼 수 있다. 본 연구는 정책적으로 법적 구속력이 있는 건축물 미술장식제도의 환경조형물을 대상으로 도시환경의 질적 수준을 향상시킬 수 있는 자치단체의 평가 및 심의방법 및 평가모형을 제시하는데 그 목적이 있다. 환경조형물의 가치는 단편적인 유행관점과 의무사항의 통과절차로 인식되는 한 도시환경조성은 염원하다고 볼 수 있다. 따라서 공공성 차원의 전문가적 안목으로 평가시스템을 설정하고 제시하는 것이 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 환경조형물 현행제도 및 심의기준을 고찰하여 이론적 연구모형을 수립하고 전문가 집단의 통계적 평가모형의 틀을 도출하고자 한다. 설문구성은 이론적 연구모형으로 설계된 설문을 타당성과 신뢰도를 검증하였으며 가설에 대한 예측이 검증 될 수 있는지에 대한 파일럿테스트 분석하였다. 2차 수집된 본 설문지는 SPSSWIN 11 프로그램을 사용하여 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석 등의 통계적 분석의 검증과정을 통해 추출된 평가모형을 제시하고자 한다.
본 연구는 윈드서핑 참가자의 참가동기가 몰입경험, 자아성취감 및 생활만족도에 관한 구조적 관계 모형 검증을 규명하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2016년 7월 5일부터 8월 20일까지 강원도 양양군 해수욕장에서 이루어지고 있는 윈드서핑에 참여하고 있는 성인 남녀 206명을 대상으로 조사하였다. 수집된 자료는 SPSS/PC+ 20.0 Version과 AMOS 16.0을 사용하여 통계분석을 하였다. 첫째, 윈드서핑 참가자의 참가동기가 몰입경험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(t=18.156, p<.001). 둘째, 윈드서핑 참가자의 참가동기가 자아성취감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다((t=19.848, p<.001). 셋째, 윈드서핑 참가자의 참가동기가 생활만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다((t=8.219, p<.001). 넷 번째, 윈드서핑 참가자의 몰입경험이 자아성취감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다((t=9.769, p<.001). 다섯 번째, 윈드서핑 참가자의 몰입경험이 생활만족도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다((t=16.033, p<.001). 여섯 번째, 윈드서핑 참가자의 자아성취감이 생활만족에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다((t=17.438, p<.001). 이러한 결과들 기초로 윈드서핑 동호인들의 삶의 질을 높일 수 있는 방향을 제시하는 것이 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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