비확률변수간 선형관계로 정의되는 다중공선성은 설명변수간 선형방정식으로 표현되는 회귀모형의 신뢰도를 저하시키기 때문에 회귀모형의 구축과정에서는 세심한 검토와 대응이 이루어진다. 본 연구에서는 구조화된 수치실험을 통해서 로짓모형에 대한 다중공선성의 영향을 규명하였다. 효용함수를 구성하는 설명변수들간 상관관계의 정도에 따라서 추정된 모형의 적합도 지표와 계수의 신뢰도 지표가 어떻게 변동하는 지를 추적함으로써 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있었다. 첫째, 설명변수의 추가를 통해서 모델의 적합도 개선이 가능한 회귀모형과 달리, 로짓모형에서는 효용함수에 설명변수를 추가하는 경우 로짓모형의 적합도가 개선될 수도, 역으로 저하될 수도 있음이 확인되었다. 둘째, 공통의 계수를 갖도록 모델을 구성하면 제네릭 변수간 상관관계가 높아짐에 따라 모델의 적합도가 저하됨을 확인하였다. 셋째, 설명 변수간 상관관계가 높은 경우 선택행동에 대한 설명변수의 기여도가 과대평가될 가능성을 확인하였다. 넷째, 설명변수간 상관관계가 높으면 추정된 계수의 신뢰도가 저하됨을 확인하였다. 결론적으로 본 연구를 통해서 그동안 로짓모형의 구축과정에서는 주목받지 못했던 다중공선성이 실제로는 세심한 배려와 적절한 대응을 통해서 제어되어야 함이 규명되었다.
이 논문에서는 선형 푸시브룸 방식으로 촬영한 위성영상에 대한 다양한 센서모델들의 정확도를 비교분석하고자 한다. 특히 이 논문에서는 센서모델의 정확도를 번들조정의 정확도와 외부표정요소추정의 정확도로 분리하여 고찰하려고 한다. 번들조정 정확도는 수립된 센서모델이 얼마나 기준점에 잘 부합하는 가를 알려주는 척도로 이제까지 대부분의 센서모델 정확도 분석에 사용되어온 기준이다. 이에 반하여 외부표정요소추정의 정확도는 센서모델이 얼마나 정확하게 촬영당시의 위성의 궤도 및 자세를 예측할 수 있는 지의 척도로서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 기존의 연구에서 간과해온 부분이다. 이 논문에서는 여러 센서모델 중에서 사진측량분야에서 주로 사용하는 변형된 공선방정식기반 모델과 위성지상국 또는 자세제어분야에서 주로 사용하는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델의 정확도를 비교분석하고자 한다. 실험은 다목적실용위성 1호 EOC 영상과 GPS 수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 번들조정 정확도는 두 모델이 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나 외부표정요소추정 정확도는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델이 더 나은 성능을 보였다.
사진측량에서 3차원 위치를 결정하기 위한 사전단계로 외부표정요소를 결정하는 공간후방교회법을 수행해야한다. 기존의 공선조건식 기반의 공간후방교회법은 비선형 방정식으로 외부표정요소의 초기값이 필요하며 짐벌락 현상이 나타날 수 있는 문제점이 있다. 이에 반해 쿼터니언 기반의 공간후방교회법은 외부표정요소의 초기값이 필요없고 짐벌락의 문제를 제거할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 쿼터니언기반의 공간후방교회법 안정성을 분석하기 위해 기준점의 배치를 달리하여 외부표정요소를 결정하고 이를 기존의 공선조건식 기반의 공간후방교회법을 적용한 것과 비교 하였다. 그 결과 비교적 쿼터니언 기반의 공간후방교회법은 기준점 배치에 따라 공간후방교회법의 정확도가 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었다. 따라서 외부표정요소의 초기값을 얻을 수 없다면 쿼터니언 기반의 공간후방교회법으로 초기값을 추정한 후 이를 공선조건식 기반의 공간후방교회법에 적용하는 것이 효과적으로 외부표정요소를 결정할 수 있는 방법으로 나타났다.
본 연구는 충주시 산척면 상산마을 일대 임도 비탈면을 대상으로 지질 및 지형 인자 중 산사태 발생에 영향력이 큰 인자를 선정하기 위하여 수행되었다. 연구지역은 집중호우 기간에 반경 2 km 이내에서 집중적으로 다수의 산사태가 발생했기 때문에 동일 강우조건 및 식생 조건으로 가정할 수 있다. 따라서 이들의 영향을 배제한 상태로 지형적 요인 및 토층의 물리·역학적 특성과 관련된 인자들만의 영향도를 파악할 수 있는 지역이다. 산사태 발생지점 37개소와 미발생 지점 45개소를 대상으로 현장조사, 실내시험, 지형 공간분석 등을 통해 토층의 물리·역학적 자료 및 비탈면의 지형 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 대상으로 이상치 제거, 최소-최대 정규화, 다중공선성 진단의 순으로 전처리를 수행하였고, 9개의 독립 변수를 선정한 후 구조방정식 모형분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 통계학적 분석 결과, 토층두께, 공극률 및 포화단위중량이 연구지역의 산사태 발생에 크게 영향을 미친 것으로 파악되며, 상기 3개 인자의 영향도 합계는 구조방정식 모형분석에서 전체의 71%, 로지스틱 회귀분석에서 전체의 83%를 차지하는 것으로 분석되었다.
회전식 라인 카메라로 취득한 전방위 영상을 실내 공간정보 서비스에 활용하려면 취득한 영상을 실내 좌표계를 기준으로 정교하게 참조할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 실내 전방위 영상의 외부표정요소 - 취득한 시점의 카메라의 위치와 자세를 정확하게 추정 할 수 있는 지오레퍼런싱 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 회전식 라인 카메라를 기하학적으로 모델링하여 전방위 영상에 대한 공선방정식을 유도한다. 실내 기준점을 공선방정식에 적용하여 실내 전방위 영상의 외부표정요소를 추정한다. 실측데이터에 적용한 결과 외부표정요소의 위치는 1.4mm의 정밀도로, 자세는 $0.05^{\circ}$의 정밀도로 추정할 수 있었다. 수평방향으로 약3픽셀, 수직방향으로 약 10픽셀 정도의 잔차가 남아 있었다. 특히 수직방향으로는 렌즈의 왜곡에 의한 시스템적 오차가 포함되어 있는 것으로 분석되었고 이는 카메라 캘리브레이션을 통해 제거되야 할 것으로 판단된다. 제시된 방법을 이용하여 정밀하게 지오레퍼런싱된 전방위 영상으로부터 고해상도 실내 3차원 모델을 생성하고 이에 기반한 정교한 증강현실 서비스가 가능할 것으로 기대된다.
안전분리 비행시험에서 사진계측 기법을 이용하여 분리되는 외부장착물의 분리특성을 분석하였다. 한 대의 카메라를 사용하여 6자유도를 해석할 수 있는 기법을 적용하였으며, 사진계측의 이론적인 배경과 MIL-HDBK-1763에서 제시하는 내용을 토대로 계측 요구조건을 정립하고 비행시험에 적용하여 분리궤적을 추출하였다. 사진계측의 오차에 영향을 주는 입력변수들의 불확실성을 경험에 의해 추정하였으며, 각각의 입력변수들에 의한 궤적오차를 고려하여 분리안전성을 분석하였다.
21세기에 들어 우리나라 대학교육체제는 혁신과 변화의 국면에 놓여 있다. 이러한 상황에서 주목하는 바는 산학협력이다. 대학과 산업간의 상호관계를 통해 공진화하는 산학협력 생태계를 조성해 나가는 것이 서로의 목표가 되어야 한다. 따라서 산학협력의 관계도를 측정하는 것이 중요시되며, 산학협력의 최종결과물인 성과도 어떻게 측정해야 바람직한지가 중요하다. 본 논문은 교육부가 평가실시하고 있는 산학협력관계 측정지표인 밀착도, 협력도, 만족도를 대상으로 산학협력의 성과를 기업의 만족도로 설정하고, 산학협력 만족도에 영향을 미치는 상호관계를 밀착도와 협력도로 측정하였다. 따라서 본 연구에서는 대학과 기업 간의 산학협력관계요인에 따른 산학협력 만족도에 영향력을 분석하기 위하여 회귀방정식을 통한 분석을 시도하였다. 더불어 다중회귀분석을 하기 전에 다중공선성 문제를 사전 점검한 결과, 다중공선성 문제는 낮은 것으로 나타났다. 특히, 만족도 변수는 어느 항목으로 설정할 수 있는 종속변수이지만 여기서는 5개의 개별 변수로 다차원의 종속변수를 구성하고, 이들 각 개별 종속변수인 만족도에 밀착도 변수 구성변인과 협력도 구성변인이 어느 정도 영향관계를 형성하고 있는지를 분석하였다. 그 결과, 지역맞춤형 프로그램 실현정도가 가장 유의미한 변수로 나타났고. 산학협력을 통해 양성된 인력 만족도에 영향을 미치는 가장 큰 요인은 교육/연구/기술지도 등 지역의 여건에 적합한 프로그램 실현정도로 나타났다.
본 연구는 대학생들의 발달자산과 스트레스 및 위험행동의 관계를 구조적으로 살펴보는데 목적이 있다. 연구대상은 대학교 1학년부터 4학년 학생들 1023명이며, 측정도구는 발달자산 척도, 스트레스 척도, 위험행동 척도로 구성된 구조화된 설문지를 이용하였다. 자료 분석은 변인들의 정규분포, 다중공선성, 상관관계 및 구조방정식모형을 분석하였다. 연구결과 첫째, 외적자산이 위험행동에 미치는 영향은 유의미하지 않았으나, 스트레스에는 부적인 영향을 미쳤다. 내적자산은 스트레스 및 위험행동에 부적인 영향을 미쳤다. 둘째, 외적자산, 내적자산의 관계에서 스트레스의 매개효과를 검증한 결과 외적자산은 스트레스를 매개로 하여 위험행동에 미치는 부적인 영향이 유의미하였다. 내적자산도 스트레스를 매개로 하여 위험행동에 미치는 부적인 영향이 유의미하였다. 이러한 연구결과를 통해 대학생들의 발달자산은 스트레스의 증감에 따라 위험행동에 영향을 미칠 수 있으며, 특히 내적자산은 위험행동에 직접적으로 영향을 줄 수 있는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구결과를 통해 대학생들의 발달자산과 스트레스 및 위험행동이 관계가 있으며, 특히 대학생들의 스트레스 및 위험행동을 감소하기 위하여 내적자산 증진교육프로그램의 개발이 필요함을 시사하였다.
위성영상의 한 점과 그에 대응하는 지상점의 관계를 수학적으로 나타낸 것을 센서모델이라고 한다. 위성영상의 정밀기하보정을 위해서는 오차가 없는 센서모델이 필요하다. 그러나 IMC가 꺼진 상태에서 제공된 GOES-9 궤도 데이터에 기반한 센서모델은 오차가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 공선 방정식 기반 모델, DLT 기반 모델, 궤도-자세 기반 모델의 세 가지 센서모델에 대하여 실험을 진행하였다. 실험에서는 위성영상과 해안선 데이터베이스를 정합시켜 성공한 결과를 기준점으로 사용하였다. 이렇게 선택된 기준점으로 세 가지 센서모델을 이용하여 GOES-9 영상에 적용시켜 초기 기하보정 정확도를 향상시키고 세 모델간의 정확도를 비교하였다. 최종적으로 궤도-자세 기반 모델이 GOES-9 영상의 정밀기하보정에 가장 적합한 센서 모델임을 증명하였다.
가로수는 도시 환경 개선을 위한 중요한 개체이다. 특히 도시 협곡에서 가로수 높이는 대기 오염물질의 제거에 큰 영향을 미치는 요소로써 높이를 정확히 측정해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 수목의 높이 측정을 위해 대상지역의 무인항공기 영상을 정밀하게 보정하여 스테레오 영상 기반으로 수목의 높이를 추출하는 방식을 시도해보았다. 무인항공기의 영상 정렬은 공선방정식 기반의 SfM(Structure from motion) 방식을 적용하였으며 보정된 영상을 수치도화기에 적용하여 도시 협곡지역의 가로수 높이를 측정하였다. 가로수와 인접 건물의 높이를 함께 취득하였으며 정확한 지물의 높이 계산을 위해 도로면의 평균높이를 함께 산출하여 처리하였다. 그 결과로 수목의 높이 측정 및 건물과의 상대적인 높이값 차이 산출을 수치도화기를 이용한 육안 분석을 통해서 빠르게 할 수 있음을 확인하였다. 이는 무인항공기를 이용하여 별도의 3차원 포인트 클라우드를 제작하지 않고도 건물과 수목의 상대적인 높이 차이를 산출할 수 있음을 의미한다. 또한 비전문가도 활용할 수 있다는 장점이 있다. 향후 사용자가 영상 내 수목이나 건물의 한 지점을 선택하면 자동으로 해당 개체의 높이값을 추출하는 연구 및 영상에서 자동으로 수목을 추출한 뒤 수고가 함께 취득되는 연구가 수행되어야 하며, 이러한 기술의 개발 및 연구는 이후 도심지내 환경 정책 및 가로수 등의 현황파악에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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