In order to prevent shell sticking by providing sufficient lubrication between the strand and the mold, the mold oscillation has been used. Now it is well known that the shape of the oscillation curve has a decisive effect on the surface quality of the cast product. Besides, oscillation parameters such as stroke and frequency are also very important. In order to guarantee that parameters which have been found to be optimal for a certain grade of steel do not change with time, periodical checks of the physical condition of the whole equipment are necessary. The portable mold oscillation analyzer with integrated computer, developed by POSCO, records the movement of the mold in every spatial direction. The system uses the gap sensors to measure the mold movement (displacement ) in the two horizontal directions according to the mold narrow and broad faces and the vertical strokes in the four corners of mold. The gap sensor is a non-contacting minute displacement measuring device using the principle of high frequency eddy current loss. The mold oscillation diagnosis system integrates the gap sensors, their converters and the industrial portable computer with plug-in data acquisition boards. The all programs, such as the fast Fourier transformation module (amplitude and phase spectrums) and harmonic analysis module, was coded by LabVIEW$^{TM}$ software as the graphical language. In an own 'expert module' which is included in the diagnosis program, one can obtain much information about the mold oscillation equipment.
삼변망조정계산은 지적도면을 세계측지계 도면으로 변환함에 있어 좌표변환계산의 문제점을 보완할 수 있다. 첫째, 광범위한 지역에 걸쳐 상호 정합하는 기준점 좌표를 결정할 수 있다. 둘째, 지역의 특정 점을 중시하는 계산처리를 할 수 있다. 셋째, 구속조건에 의해 지역망 전체의 형상을 유지하는 해를 구할 수 있다. 이로써 측량 공통점의 좌표를 지역의 측량체계에 알맞게 결정할 수 있다. 기타원점계열 등 원점이 다른 지역 간에 걸쳐 있는 이질적 측량성과를 단일 원점 기준의 성과로 산출하는 데에도 활용가능하다. 여러 지역에 걸쳐 특성이 다른 공통점의 지역측지계 좌표를 정확하게 구할 수 있으므로, 지역측지계 도면을 세계측지계 도면으로 변환하는 작업을 안정적으로 수행할 수 있게 한다.
Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.
달구벌 북춤은 영남지역의 전통 북춤의 전형에 기반하여 지역적 상징성과 전승자 황보영의 춤철학과 사상, 예술적 감각을 가미해 현대적 형태로 계승되고 있는 춤이다. 이 춤은 전통춤의 주요한 요소들과 예술성을 장점으로 대구, 영남지역뿐만 아니라 국내외 여러 무대에 초청받아 활동을 이어오며 전통문화의 변용을 통한 대중적 가능성을 보인다. 본 연구는 이러한 달구벌 북춤의 움직임 특질이 무엇인지를 분석하여 이 춤이 지닌 독특한 매력과 상징적 의미를 고찰하였다. 구체적 분석은 제89회 한국의 명인 명무전의 달구벌 북춤의 영상을 대상으로 라반의 움직임 분석법(Laban Movement Analysis)을 적용해 진행하였다. LMA의 4가지 주요한 카테고리-신체, 에포트, 형태, 공간-를 중심으로 살펴본 달구벌 북춤은 군더더기나 지나친 화려함 없이 담백한 움직임과 강렬하지만 단순하고 경쾌하며 큰 산맥으로 둘러싸인 대구지역의 사람들의 호방한 기질이자 문화적 특성을 형상화하고 있다. 강하게 북을 쳐 소리를 만들고, 그 음악적 행위가 다채로운 춤으로 발전되어 형성되는 북소리와 춤사위의 멋드러진 조화는 악(樂)과 무(舞)의 일치를 통한 활달한 한국적 풍류, 멋과 흥, 신명이 무엇인지를 보여준다. 특히 프로시니엄 무대를 고려하여 구성된 춤사위 그리고 북놀음의 모습은 3차원 공간의 입체 구조를 활용한 조형미와 인간의 몸짓을 드러내는 문화적 상징성을 드러낸다. 또한, 사상적으로 삼수분화(三數分化), 천지인(天地人) 합일사상(合一思想)과 음(陰) 양(陽)의 조화가 깃든 짜임새 있는 구조와 정(靜), 중(中), 동(動)의 조화로운 움직임 표현을 보인다. 인간사의 갈등과 모순, 대립에서 벗어나 신명으로 소통하고 공동체의 화합을 희망하는 주제를 담고 있는 이 춤은 한국춤의 독특한 가치와 고유한 특성을 바탕으로 한국의 전통 철학과 동양 사상의 의미성을 현대적 재해석한 작품으로 해석이 가능하다.
국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.
본 연구는 광주 예술의 거리에서 살아온 생활주체들의 경험의 관점에서 거리의 형성 과정과 장소성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 우선 예술의 거리의 지리적 특성과 공간 변화, 광주 예술계의 흐름과 경제 정치적 상황을 검토함으로써, 예술의 거리가 지정되기 이전의 역사를 정리하였다. 다음으로 예술의 거리의 장소성 파악을 위해, 선행 이론적 연구를 바탕으로 물리적, 행태적, 의미적 요소를 도출해내었다. 장소성 형성의 물리적 요소는 행정권력에 의해 드러난 요소와 생활주체가 생각하는 중요한 요소를 종합하여 파악했다. 행태적 요소는 생활주체가 거리에서 경험하는 개인적이고 미시적인 역사적 과정을 심층인터뷰를 통해 파악하였다. 마지막으로 의미적 요소는 의미경합의 장으로서 생활주체들이 경험한 예술의 거리의 역사 속에서, 그들이 거리에 대해 어떻게 인식하고 있는지를 설문조사를 통해 파악하였다. 본 연구를 통해 얻은 시사점은 생활주체의 인식과 관점을 통한 예술의 거리의 장소성 진단을 통해, 거리 정체성 확립과 통합적 장소브랜드 개발, 생활주체 네트워크와 파트너십을 위한 내발적인 장소성 만들기 정책이 필요하다는 점이다.
이 논문은 소외에 관한 기존 철학적 사회이론적 논의의 특성들을 르페브르의 소외 이론을 중심으로 살펴보고, 산업 자본주의 및 탈산업(후기) 자본주의의 도시에서 나타나고 또한 이를 통해 매개되는 다양한 소외 양상들을 개념적으로 고찰하고자 한다. 산업사회에서 근대 도시의 형성과 발달과정은 기본적으로 자연으로부터의 소외와 토지(즉 생산수단)로부터의 소외를 초래했으며, 이들을 배경으로 임금노동자들의 소외된 노동과 이를 심화시키는 기술 및 분업의 발달과정을 동반했다. 산업사회에서 탈산업사회로의 전환은 소외를 완화시켰다기보다는 오히려 심화 확장시킨 것으로 이해된다. 탈산업사회의 도시적 소외는 이른바 지구-지방화 과정 및 신용체계의 발달과 금융화 과정을 통해 공간적 및 시간적으로 확장되었다. 또한 자본 축적 메커니즘의 확장에 따라 도시적 소외는 소비와 여가 부문과 비물질적 영역으로 확대되었으며, 도시의 건조환경을 통한 자본 순환과정으로 인해 도시 공간과 경관(스펙터클)으로부터 소외도 심화되었다. 이 논문은 끝으로 도시적 소외를 극복하고 탈소외된 노동과 탈소외된 도시 공간으로서 정의로운 도시를 개념화하기 위하여, 탈소외에 관한 이론적 논의들을 간략히 살펴보고, '도시에 대한 권리' 개념을 탈소외를 위한 핵심적 실천 전략으로 이해하면서, 이에 따라 탈소외된 도시로서 정의로운 도시가 어떻게 전망되고 구현될 수 있는가를 논의한다.
이 연구의 목적은 공기 이동에 관한 사고실험에서 나타나는 멘탈 시뮬레이션을 분석하여 예측과 설명의 생성 및 정교화 과정을 알아봄으로써 멘탈 모델링 교육에 대한 시사점을 주는데 있다. 이를 위해 문헌 연구를 기반으로 멘탈 시뮬레이션 과정 및 전략 분석틀을 개발하였으며, 과학교육 전문가 4인의 내용타당도를 확인 받았다. 연구 참여자는 초등예비교사 10명을 대상으로 하였으며, 개발된 2개의 사고실험 과제에 대해 사고발성법을 통해 총 20개의 사례를 수집하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 멘탈 시뮬레이션 과정은 문제상황지각, 상황해석, 초기표상 진술, 심상 시뮬레이션 실행, 시뮬레이션 결과 확인, 정렬 확인, 구조화된 표상 재진술의 과정으로 나타났으며, 관련 개념을 해석하여 초기 표상을 진술한 후 여러 차례의 심상 시뮬레이션의 실행을 통해 설명과 예측을 생성하고 정교화 하고 있음을 확인하였다. 둘째, 멘탈 시뮬레이션 과정에서 확대, 분할, 차원강화, 차원감소, 첨가, 제거, 대체, 최소최대화와 같은 시뮬레이션 전략의 사용이 확인되었다. 시뮬레이션 전략의 사용은 문제 상황의 메커니즘 요소를 발견하는데 기여하였다.
본 연구는 객체 정합 기법을 적용하여 건물 인허가 과정에서 제출되는 설계도면에 실세계의 좌표를 등록하는 방법을 제안한다. 일반적으로 설계도면에는 건물과 함께 건물이 위치할 필지 경계선이 포함되어 있다. 필지 경계선으로부터 얻어지는 폴리곤과 KLIS 연속지적도 상의 필지 폴리곤은 동일한 형상을 가지므로, 형상 정합 기법을 적용하여 좌표 등록에 필요한 변환 정보를 얻을 수 있다. 본 연구는 설계도면에 존재하는 선형들의 기하학적 왜곡을 방지하기 위하여 상사 변환을 적용하였다. 이 변환에 필요한 평행 이동량, 축적 변화량 그리고 회전 변화량은 각각 건설도면과 연속지적도의 대응 폴리곤의 무게중심 차이, 면적비, 그리고 선회 함수를 이용한 형상 정합 과정에서 얻어지는 최적 회전 변화량으로 결정하였다. 제안된 방법을 경기도 수원시를 대상으로 세움터에 제출된 건설도면에 적용하였으며, 좌표 등록의 위치정확도를 평가하기 위하여 좌표 등록된 설계도면의 건물 객체와 항공사진을 중첩하여 건물 모서리의 좌표를 비교하였다. 평가 결과 좌표 등록에 참조한 연속지적도와 항공사진의 위치 오차의 크기에 따라 구도심지역에서는 RMSE 기준 2.37m의 정확도를, 신도심지역에서는 0.95m의 위치 정확도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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