• 한국환경생태학회지
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• 제23권6호
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• pp.569-576
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• 2009

산림벌채와 농경지 개발에 의한 토사와 영양염류의 유출은 시라루토로호수의 생물서식지 환경을 악화시키고 있다. 산림벌채와 농업활동이 수질에 미치는 영향을 조사하기 위해 산림벌채와 농경지 개발에 의한 토사와 영양염류의 유출은 시라루토로호수의 생물서식지 환경을 악화시키고 있다. 산림벌채와 농업활동이 수질에 미치는 영향을 조사하기 위해 토지이용에 따른 총질소와 총인의 변화를 분석하고, 이들의 분석 결과를 다른 연구자료와 비교하였다. 호수의 총질소와 총인은 산림면적 증가에 따라 감소하고, 농지면적이 증가하면 높은 농도를 나타내었다. 그러나 시라루토로호수의 수질은 좁은 농지면적과 넓은 산림으로 둘러싸여 있음에도 불구하고 총질소와 총인의 농도가 높게 나타났다. 이는 유역의 토지이용이 호수에 인접한 곳에서 행해지고 있어 호수 수질에 영향을 미친 것으로 사료되었다. 토지이용에 따른 유역의 토사생산량 변화를 추정하기 위해 호수 토사퇴적물 시료 11개를 채취하여 약 300년 동안의 토사동태를 조사하였다. 채취한 호수 퇴적물에는 2개의 화산재층(1694년의 Ko-c2층 과 1739년의 Ta-a층)과 세슘($^{137}Cs$)피크(1963년)가 존재하였고, 이들의 연대를 이용하여 약 300년간 유역의 토사생산량을 분석하였다. 초기개발기(1694~1739과 1739~1963)에는 8.4~8.9 tons/$km^2$/year의 토사가 유역으로부터 생산되었고, 1960년대 이후 산림벌채와 농지개발로 인하여 21.1 tons/$km^2$/year(1963~2007)으로 토사생산량이 증가하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권6호
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• pp.611-620
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• 2020

본 연구는 학생들의 모델링 과정에서 나타나는 창의성을 사회적 구성주의 관점에서 사회적 상호작용을 통해 학습자가 구성할 수 있는 인지적 능력으로 보고, 이것이 성인의 지도보다는 학습자끼리 서로 상호작용할 때 더 활성화 될 수 있음에 주목하였다(Vygotsky, 1978). 이에 따라 모델링 과정에서 나타나는 학생들의 창의성과 그것에 영향을 미치는 소그룹 상호작용의 특징에 대하여 질적 분석을 통한 본질적 사례연구를 수행하였다. 연구자는 실제 수업에 활용할 9차시의 모듈을 개발하였다. 연구 참여자는 한국의 4학년 초등학생 24명(남 12명, 여 12명)이다. 연구자는 수업자 및 관찰자로서 연구에 참여했으며, 수업 동영상 자료와 녹음 자료, 학생 면담 녹음 자료, 활동지 등의 자료를 수집하였다. 창의성의 수준은 'Mini-C' 창의성(Beghetto & Kaufman, 2007)을 기준으로 하였으며, 학생들의 창의성 분석을 위하여 Davis, Rimm & Siegle(2010)가 제시한 19가지 창의적 능력을 참고하였다. 연구 결과, 개인 모델링 과정에서 주로 나타난 학생들의 창의성은 정교화, 평가, 시각화, 성급한 결론의 유보, 독창성, 분석, 집중 등이었다. 또한 모델링 과정에서 학생들의 창의성에 영향을 주는 소그룹 상호작용은 '제안', '동의', '질문', '반박', '전환'의 5가지로 분류할 수 있었다. 각각의 상호작용을 통해 학생들은 모델링 과정에서 자신만의 생각과 아이디어를 표현하고, 수정하는 과정을 보여주었다. 특히 어린 학생들임에도 불구하고, 자신의 개인 모델을 무조건적으로 반영하기 보다는 다양한 창의적 능력의 사용과 합의를 통해 더 나은 그룹 모델을 형성하고자 하였다. 이러한 점은 앞으로 과학적 모델링 연구에서 학생들의 창의성에 더욱 주목해야 할 필요성을 보여준다.

• 트랜스-
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• 제11권
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• pp.37-63
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• 2021

특정한 장소를 중요한 대상으로 하는 다큐멘터리 <서울역>과 <옥포 조선소>를 중심으로 촬영가의 입장에서 다큐멘터리 촬영의 방법론에 대한 내용을 기술하였다. '구 서울역사'와 '대우조선해양'이라는 장소는 그 자체로 근대적 가치가 반영된 기념비적 공간이며 한국인들의 집단 기억과 무의식, 그 장소에 대한 특유의 감정이 공유되는 곳이다. '구 서울역사'는 장소 정체성이 '문화역 서울 284'라는 새로운 공간으로 변화하였고, '대우조선해양'은 지금도 활발히 기능하는 대규모 산업단지로서 산업구조의 변동에 따라 변화를 모색하는 유기체 같은 곳이다. <서울역>과 <옥포 조선소>는 장소 정체성과 관련된 공간의 이미지들과 그곳과 관련된 사람들의 모습을 관찰하고 기록한다. 특정한 장소의 공간을 응시하고 그 곳에 속한 사람들의 노동과 휴식 같은 실재적인 경험의 순간들을 지속적인 기록과 반복적 배치의 구성을 통해 보여준다. 이를 통해 기록하지 않으면 휘발되는 장소 정체성과 관련된 무형의 서사를 단면을 엿보게 하고 영화를 통해 특정한 장소 경험을 가능하게 한다. 본 연구는 이런 장소 특정적인 다큐멘터리의 촬영방식에 대한 고민과 의미를 두 편의 작품을 중심으로 고찰한다. 각각의 장소 특징에 맞는 촬영 방식과 진행방향에 대한 것을 제작론에 입각하여 기술하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.52-61
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• 2024

조선소에서는 사외 적치장의 관리를 위해 일정 주기로 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)을 이용해 항공영상을 획득하고, 이를 사람이 판독하여 적치장 현황을 파악한다. 이러한 방법은 넓은 면적의 사외 적치장 현황을 파악하는 데 상당한 시간과 인력을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 정확한 사외 적치장 현황을 파악하기 위해 사전 학습된 의미론적 분할 기반 모델(Foundation Model)을 활용한 자동 관리 기술을 제안한다. 또한, 조선소 사외 적치장의 경우 관련 부품이나 장비를 포함한 공개 데이터셋이 충분하지 않기 때문에, 의미론적 분할 기반 모델에 필요한 객체 프롬프트(Prompt)를 생성하기 위한 소규모 사외 적치장 객체 데이터셋을 직접 구축하였다. 이를 이용해 객체 검출기를 소규모 데이터셋에 추가 학습하여 초기 객체 후보를 추출하고, 의미론적 분할 기반 모델인 Segment Anything Model (SAM)의 프롬프트로 활용해 정확한 의미론적 분할 결과를 얻는다. 더 나아가, 지속적인 적치장 데이터셋 수집을 위해 SAM을 활용한 훈련 데이터 생성 파이프라인을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 의미론적 분할 방법과 비교하여 평균적 4.00%p, SegFormer에 비해 5.08%p 높은 성능을 달성하였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권1호
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• pp.16-23
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• 2020

고강도 집중 초음파(High-Intensity Focused Ultrasound, HIFU) 치료에서 HIFU 초점의 효과적인 위치 파악은 안전한 치료 계획을 개발하는 데 중요하다. 자기 공명 영상 유도 HIFU(Magnetic Resonance Imaging guided HIFU, MRIgHIFU)는 HIFU 초점을 영상화하여 치료 중에 초음파 경로를 시각화 할 수 있지만 초음파 이미징 유도 HIFU(Ultrasound imaging guided HIFU, USIgHIFU)에서는 어려움이 있다. 본 연구에서는 USIgHIFU에 대해 HIFU 초점을 영상화할 수 있는 실시간 초음파 빔 시각화 기법을 제시 하였다. 제안 된 방법에서, 음향 강도(Ispta < 720 mW/㎠) 아래의 이미징 초음파 변환자의 동일한 중심 주파수를 갖는 짧은 펄스가 HIFU 변환기를 통해 전송되고, HIFU 빔 경로를 시각화하기 위해 수신 신호는 동적 수신 포커싱 및 후속 에코 처리를 거쳤다. 소 혈청 알부민 젤 팬텀을 이용한 생체외 실험으로부터, HIFU 빔 경로는 낮은 음향 강도 (Ispta = 94.8 mW/㎠)에서도 명확히 영상화 할 수 있었고 HIFU 초점은 손상이 생성되기 전에 성공적으로 시각화하였다. 이 결과는 제안 된 초음파 빔 경로 시각화 방법이 USIgHIFU 치료에서 원치 않는 조직 손상을 최소화하면서 실시간으로 HIFU 초점을 영상화하는 데 사용될 수 있음을 나타낸다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.19-29
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• 2011

지금까지 많은 얼굴 인식 방법들이 제안되었으나, 대부분의 방법들은 특징추출 과정 없이 입력 영상을 1차원 형태의 벡터로 변형한 것을 1차원 특징 벡터로 사용하거나 또는 입력 영상 자체를 특징 매트릭스로 사용하였다. 이와같이 영상 자체를 특징으로 사용하면 조명변화가 심한 데이터베이스에서는 성능이 좋지 않는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 조명변화에 효과적인 그래디언트와 상관관계의 국부통계를 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하였다. BDIP(block difference of inverse probabilities)는 그래디언트의 국부 통계이다. 그리고 BVLC(block variation of local correlation coefficients)의 두 타입은 상관관계의 국부 통계이다. 입력영상이 얼굴인식 시스템에 들어 오면 먼저 BDIP, BVLC1, BVLC2의 특징 영상을 추출하고 융합한 후, (2D)2 PCA 변환을 거쳐 특징 매트릭스를 얻어서 훈련특징 매트릭스와의 거리를 구하여 최근린 분류기를 이용하여 얼굴 영상을 인식한다. 네 가지 얼굴 데이터베이스, FERET, Weizmann, Yale B, Yale에 대한 실험결과로부터, 제안한 방법이 실험한 여섯 가지 방법 중에서 조명과 얼굴 표정의 변화에 가장 견실하다는 것을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권9호
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• pp.120-127
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• 2006

현재 국내 도로에 설치되어 있는 무인교통단속장비는 속도 측정을 위해 루프 검지기를 이용하고 있으며 동 검지기의 신뢰도 평가는 주로 비디오카메라 촬영을 통한 영상프레임분석 방법을 이용하여 왔다. 그러나 영상프레임분석 방법은 국가 공인검사방법으로 인정받고 있지만 무인교통단속장비의 검정 분석 대상이 증가하면 증가할수록 자료 분석에 소요되는 경제적 비용과 소요 시간이 큰 폭으로 늘어나 실무적 어려움을 갖게 되었다. 따라서 차량 속도 측정의 실무적용의 용이성을 확보하기 위해 기존의 영상 프레임 분석 방법을 대체 내지는 보완하여 속도를 실시간으로 분석할 수 있는 새로운 속도 측정 방법의 도입이 요구되고 있다. 본 연구에서는 영상 프레임 분석 방법을 대체하고 속도정확도를 실시간으로 분석할 수 있는 방안으로써 테이프 스위치 센서를 이용한 속도 측정 시스템을 통하여 동 시스템의 신뢰도 및 현장 적용 여부를 검토하였다. 본 연구에서 구성한 테이프 스위치 센서를 이용한 속도 측정 방식과 프레임분석에 의한 기존 방식과의 비교 분석한 결과, 대체 사용하여도 무방한 것으로 평가되었다. 따라서 테이프스위치 센서를 이용한 속도측정 장치는 교통단속시스템의 실무적 검수 검정을 단시간 내에 수행할 수 있는 장점이 있어 향후 속도측정용 시험 장비로써 현장 적용 가능성이 매우 높은 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
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• 제22권3호
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• pp.47-58
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• 2014

삼림전용 축소를 통한 온실가스 흡수량의 검증 및 인증(MRV: Measurement, Reporting, Verification)이 REDD의 기회비용 산정과정에서 핵심요건으로 부각되고 있다. 본 연구의 목적은 북한 금강산을 사례지역으로 UN-REDD 기회비용 산정과정에서 위성영상을 활용한 MRV의 잠재력을 파악하고, MRV과정에서 발생할 수 있는 입증책임에 관련된 쟁점들을 사전에 점검하는 데 있다. UN-REDD 기회비용을 산정하는 과정에서, MRV에 필요한 지표를 도출하고 위성영상을 활용하여 역사적 벌채율, 토지이용, 토지피복, 탄소저장량 등에 대한 정보의 수집여부를 평가하였다. 위성영상의 육안판독은 금강산의 MRV 여건(산림면적, 산림의 황폐화 추세 등)을 대, 중, 소 3단계의 분류체계에 의거하여 가시적인 기록으로 제시하였다. 위성영상이 국제사법재판소, UN, UN-REDD 등에서 증거자료로 인정되기 때문에 기회비용 산정과정에서 법적으로 구속력을 가진 증빙자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 현지조사와 문헌조사를 활용한 MRV에 대해서도 측정자료 확보에 대한 불확실성과 불안으로 인하여 북한의 REDD에 대한 활발한 투자가 어렵게 되고, 북한의 산림보전에 관련된 정부 기업 개인들과 거래하는 것을 꺼려할 정도로 대안이 없는 것이 아니라는 것이 확인되었다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 북한에서 REDD사업을 하려는 남측 기업과 GCF(녹색기후기금, Green Climate Fund)를 비롯한 탄소무역 분야에서 실무를 수행하는 관계자들에게 구체적인 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.503-514
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• 2021

쌀 수급 조절 정책의 합리적 수립을 지원하기 위해서는 벼 재배면적의 조기 추정이 필요하다. 본 연구는 국내 벼 주산지인 김제시를 대상으로 Sentinel-1 위성영상을 활용하여 이앙이 마무리되는 7월 초순 벼 재배면적을 조기에 추정하기 위해 최적의 훈련자료 수집을 위한 무인기(UAV) 영상 활용 방안을 제시하고자 수행하였다. 5월부터 7월 초까지 수집한 Sentinel-1 위성영상은 ESA에서 제공하는 SNAP(SeNtinel application platform, Version 8.0)프로그램으로 전처리하고 팜맵을 활용하여 농경지만을 추출하였다. 벼 재배지 중심 지역과 벼·콩 혼재지 무인기 영상 촬영 영역을 혼합하여 훈련자료로 선정하여 김제시 전체 벼 재배지를 추정한 결과, 정확도와 카파 계수는 각각 89.9%, 0.774로 가장 좋은 결과를 보였는데, 이는 김제시 전역을 대상으로 무작위 표본조사를 수행하여 분류한 결과와 비교 시 전체 정확도 1% 내외, 카파 계수 0.02~0.04 범위에서 차이를 보여 벼 재배지 조기 추정을 위한 무인기 영상 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.547-554
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• 2021

흉부 X선 영상의 폐렴을 신속하고 정확하게 진단하기 위하여 동일한 Xception 딥러닝 모델에 배치 사이즈를 4, 8, 16, 32로 다르게 적용하여 각각 3회의 모델링을 실시하였다. 그리고 성능평가 및 metric 평가에 대한 결과값을 3회 평균값으로 산출하여 배치 사이즈별 흉부 X선 영상의 폐렴 특징 추출과 분류의 정확도 및 신속성을 비교 평가하였다. 딥러닝 모델링의 성능평가 결과 배치 사이즈 32를 적용한 모델링의 경우 정확도, 손실함수 값, 평균제곱오차, 1 epoch 당 학습 소요 시간의 결과가 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 Test Metric의 정확도 평가는 배치 사이즈 8을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, 정밀도 평가는 모든 배치 사이즈에서 우수한 결과를 나타내었다. 재현율 평가는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, F1-score는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 AUC score 평가는 모든 배치 사이즈의 결과가 동일하였다. 이러한 결과를 바탕으로 배치 사이즈 32를 적용한 딥러닝 모델링이 높은 정확도, 안정적인 인공신경망 학습 및 우수한 신속성의 결과를 나타내었다. 향후 딥러닝을 이용한 흉부 X선 영상의 폐렴에 대한 특징 추출 및 분류에 관하여 자동진단 연구 시 배치 사이즈를 32로 적용한다면 정확하면서도 신속한 병변 검출이 가능할 것이라고 사료된다.