LiDAR 자료를 이용한 지형 및 공간 정보 자료를 구축하기 위해서는 LiDAR 자료의 오차 보정, 건물영역 및 지면 분리, 건물 및 지형의 재구성 등의 과정이 필요하다. 그 중에서 건물영역 분리 과정은 막대한 양의 LiDAR 자료에 대한 직, 간접적인 처리를 필요로 하며 결과물의 품질에도 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 LiDAR 자료로부터 건물 영역을 분리해 내기 위하여 LiDAR 원 자료를 그대로 활용하는 방식을 제안하였다. 항공레이저측량은 스캔라인을 따라 취득되는 포인트정보를 순서대로 저장하여 제공하므로 LiDAR 자료로부터 연속적으로 입력되는 포인트들은 서로 인접할 가능성이 높다. 이와 같은 특성을 이용하여 유사한 고도 값을 갖는 인접 포인트들로 클래스를 형성하고 새로운 포인트가 속할 클래스를 검색하여 편입시킴으로써 건물영역을 분리해 낸다. 아울러 각 건물 클래스에 대한 레이블링도 자동적으로 수행하며 새로운 포인트가 편입될 클래스를 검색하는 방법에 있어서도, 클래스의 검색 순서와 클래스의 자료 구조를 효율적으로 운용함으로써 성능 향상을 도모하였다.
한국지질자원연구원은 1997년부터 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있는 가스 하이드레이트를 조사하기 위해 동해 일원에서 탄성파탐사를 실시하고 있다. 탄성파 반사 자료로부터 가스 하이드레이트 부존여부를 확인하는 방법은 해저면과 평행하면서 위상이 반대로 나타나는 고진폭 반사파 BSR (Bottom Simulating Reflection)과 BSR상부에서의 진폭감소, 하부에서 진폭증가와 구간속도 감소 등을 들 수 있다. 여기에서는 가스 하이드레이트 탐사자료에 대한 일반자료처리와 함께 BSR을 포함하고 있는 탄성파 반사자료에 대해 코드 병렬화된 PSPI를 이용하여 깊이영역 구조보정을 실시하였다. 고용량 탐사자료로 구성된 탄성파 반사자료에 깊이영역 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. PSPI(Phase Shift Plus Interpolation)법은 적은 컴퓨터 계산량과 효율성 그리고 주파수 영역에서 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 MPI(Message Passing Interface)-LAM을 이용하여 병렬코드화된 PSPI를 개발하고 인공합성모델과 동해 가스 하이드레이트 깊이영역 구조보정에 적응하였다.
최적의 심도 영역 속도를 도출하기 위한 구조보정 속도분석(MVA, migration velocity analysis) 기법을 해양에서 취득한 원거리 다중채널 탄성파 자료에 적용하여 그 효용성을 확인한다. 지금까지 통상적으로 수행된 시간 영역 자료처리 결과는 지질학적 층서해석에는 무리 없는 결과이나, 어느 정도 가능성이 있는 플레이나 리드 지역에서의 유가스 탐사에서는 저류층 지질모델 구축, 시추 설계, 매장량 계산에서 반드시 심도 영역 속도 구조와 영상이 필요하다. 데이터 영역에서 근사 방식을 사용한 공통 중간점 기반 속도 분석으로부터 도출한 속도는 처음부터 오차를 내재하여 불확실성이 높다. 반면에, 이를 보완해 줄 검층 자료가 없는 상황에서 실측 규모의 속도 구조를 도출하는데 있어 이미지 영역 구조보정 속도분석 기법은 상당히 효율적인 방법이다. 이 연구에서는 해양에서 취득한 다중 채널 탄성파자료에 대해 합리적인 결과를 도출하기 위해 시간 영역에서 신호의 품질을 최적화하고, 이 자료에 대하여 반복적으로 MVA 기법을 적용함으로써 심도영역 속도 및 구조보정 단면도를 도출하였다. 시간 영역 속도를 단순히 Dix 방정식에 의해 심도영역으로 변환한 속도를 이용하여 생성한 결과(공통 수신점 모음도 및 중합 단면도)와 MVA 기법을 이용한 심도영역 자료처리를 통해 도출된 속도를 이용하여 생성한 결과를 비교함으로써, 심도영역 결과가 보다 합리적임을 확인하였다. 심도 영역으로 도출된 속도는 중합전 심도 구조보정에 바로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 현장 자료의 파형역산 적용 시 초기 모델로 활용함으로써 역산 수행 과정에서 발생할 수 있는 국부 최소(local minima) 문제를 최소화할 수 있다.
해색 원격탐사 자료의 처리과정에서는 일반적으로 관측 영역의 확보를 위해 시공간적 합성을 수행하며, 이 때 Level-2 flag를 참조하여 합성 재료가 되는 영상의 유효성을 판단한다. NASA OBPG의 표준 알고리즘은 stray light에 의한 관측 오차를 최소화하기 위해서 필터링 윈도우를 채택하고 있으나, 이로 인한 관측 영역의 손실이 많다. 이 연구는 유효 관측 영역의 복원/확장을 통한 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 목적을 둔다. 이를 위해서 MODIS/Aqua의 필터링 윈도우의 크기 변화에 따른 관측 영역과 클로로필a 농도 측정값의 변화를 분석하였다. 그 결과 유효 관측 영역에 있어 Level-2 swath 자료, Level-3 일별 합성자료, 8일 합성자료, 월별 합성자료에서 각각 $13.2({\pm}5.2)%$, $30.8({\pm}16.3)%$, $15.8({\pm}9.2)%$, $6.0({\pm}5.6)%$의 복원 효과가 발생하였으며, 표준 자료와의 측정값 차이는 공통 관측 영역에서 평균 0.012% 이하로 매우 유의하였다. 또한 공간 영역 확장으로 인해 시계열 자료에서의 관측 밀도도 상승하였으며 그 이득은 8일 합성자료에서 가장 크게 나타났다. 제안 방법을 통한 유효 영역의 확장은 자료 생산의 효율성뿐만 아니라 자료 분석의 통계적 신뢰성 확보의 측면에서도 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 기여할 수 있다.
본 연구는 라이다 자료를 이용하여 건물영역을 추출하고 건물모델을 구성하는 선형과 면요소들을 추출하는 기법을 제시하였다. 라이다 자료는 지형지물의 표고값을 정확하고 직접적인 방식으로 제공함으로써 기존의 항공사진에 비하여 매칭과정을 필요로 하지 않는 장점을 가지고 있다. 하지만 라이다 점들은 해당 수평위치에 대한 표고값만을 제공하기 때문에 지표 위의 지형지물들을 추출하기 위해서는 먼저 점들간의 기하학적인 관계를 분석하여 그들을 구성하는 선이나 면요소들을 추출해야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 라이다 자료를 라스터 형태로 변환한 후, 이미지 프로세싱을 통하여 상대적으로 낫은 영역과 높은 영역으로 분리하여 각각 지형과 건물영역으로 분류하였다. 다음으로 건물영역 경계로부터 건물 외곽선을 추출하고 건물영역 내에 면요소들을 통계분석을 통하여 추출하였다. 실험결과를 통하여 제시한 기법들은 비교적 복잡한 형태의 건물 지붕면과 외곽선을 성공적으로 분할하고 추출할 수 있음을 보여준다.
본 연구는 시설 프로그램, 면적 구성비, 공간 구획, 순환 시스템 등 공간 구성의 분석을 통해 고문헌 전문도서관의 건축 계획 및 설계에 대한 기초적인 자료를 제공하는데 목적을 두며, 이러한 과정을 통하여 도출된 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 사례의 공간구성은 크게 자료영역, 이용자영역, 사무/유지관리영역, 서비스/공공부분으로 구분되며, 각 영역은 세부영역으로 구분된다. 둘째, 자료영역은 다른 영역보다 큰 면적을 차지한다(39~56%). 셋째, 서고의 위치, 보존처리영역의 위치, 하역장의 설치 유무에 따라 다른 특성을 보인다. 넷째, 각 사례의 공간구성체계를 분석하면 각 사례별 공간구성은 자료의 이동경로와 관계가 있다.
과학기술위성3호는 170kg의 소형위성으로 2006년 사업을 착수하였으며, 올 2012년 12월에 러시아에서 발사할 예정이다. 주탑재체는 다목적 적외선 영상시스템 (MIRIS, Multi-Purpose IR Imaging System)으로 천문연에서 개발을 담당하였으며 우주관측과 지구관측을 수행한다. 부탑재체는 소형영상분광기 (COMIS, Compact Imaging Spectrometer)로 공주대에서 개발을 하였으며 지표면의 분광영상을 획득한다. 관측영상을 지상에서 내려 받아 사용자에게 배포를 하기 전 Radiometric, Geometric 보정을 수행하기 위해서는 관측영상 외에 관측할 때의 위성체 자세제어 정보도 함께 필요하다. 과학기술위성3호의 경우 우주관측은 관측영상 정보에 위성본체의 자세제어 정보도 함께 저장하기 때문에 지상에서 영상자료와 관제자료의 결합을 위해 추가로 수행하는 작업이 필요하지 않다. 그러나 지구관측은 영상자료와 자세제어 정보를 따로 저장하여 지상국으로 전송한다. 한곳의 영역만 관측 후 지상국으로 전송받는다면 문제가 발생하지 않지만, 지상국과 교신할 수 있는 궤도의 수는 한정되기 때문에 위성체의 메모리에는 여러 영역의 관측영상이 저장되어 있으며, 위성은 지상국과의 교신시간이 허락하는 최대로 영상자료를 송신한다. 본 발표에서는 다양한 영상자료의 저장 포맷과 여러 영역을 관측했을 때 각 영역에 해당하는 영상자료 구분 방법, 그리고 각 영상자료와 관제자료의 결합방법에 대해 설명한다.
과학교육에서 효과적인 과학 수업을 위하여 과학사 도입의 중요성이 계속 강조되어 왔다. 이에 따라 과학 교과서에는 많은 과학사 자료가 사용되고 있다. 하지만 과학 교과서에 사용된 과학사 자료가 어떤 유형과 맥락에서 어떠한 역할을 하고 있는 지에 대한 면밀한 분석은 이루어지지 못한 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행 연구와 관련 문헌 분석을 통해 과학 교과서에 사용된 과학사 자료를 분석하기 위한 3차원 틀을 개발하고, 이를 제 7차 교육과정의 과학 교과서 지구과학 내용을 대상으로 적용하였다. 개발된 분석틀은 수업맥락, 역할, 제시유형의 3개 차원으로 구성된다. 수업맥락 차원은 흥미, 사회-문화적, 인식론적, 개념적 맥락의 4가지 영역으로 세분되며, 제시유형 차원은 에피소드/일화, 발견/고안, 선형적인 발전, 역사적 실험의 4가지 영역으로 세분된다. 역할 차원은 기본적, 보충적, 탐구적의 3가지 영역으로 세분된다. 개발된 3차원 분석틀을 적용하여 과학 교과서의 지구과학사 자료들을 분석한 결과, 수업맥락 차원에서는 개념적 맥락의 과학사 자료가 모든 학년별 과학 교과서에서 가장 많았다. 역할 차원에서는 기본적 역할이 압도적으로 많았으며, 탐구적 역할의 경우에는 매우 적었다. 제시유형 차원에서는 발견/고안과 선형적인 발전 유형이 대부분이었고, 에피소드/일화 유형의 자료는 주로 흥미 맥락과 연계되어 극히 일부만 사용되고 있었다. 3차원 각 영역들을 48개의 조합으로 분석한 결과, '개념적 수업맥락-기본적 역할-발견/고안 유형'과 '개념적 수업맥락-기본적 역할-선형적 발전 유형' 2개 조합에 집중되었으며, 나머지 조합들의 빈도는 매우 낮았다. 전체적으로 3차원 분석틀 각 영역에 부합하는 과학사 자료가 과학 교과서에 다양하게 포함되지 못하고 일부 영역에만 집중되는 것으로 나타났으며, 이러한 연구 결과는 앞으로 다양한 수업맥락, 역할, 그리고 유형으로 과학사 자료들이 개발될 필요가 있음을 시사한다.
본 연구는 항공 라이다 자료를 이용하여 영역 기반 차폐율 지도를 제작하는데 목적이 있다. 영역 기반 차폐율을 산정하기 위하여 대표적인 영역 분할 기법인 유역 분할(Watershed) 기법을 라이다 자료의 고도값에 적용하였으며, 추출된 영역들을 기반으로 차폐율을 산정하였다. 포인트 기반의 라이다 분류 자료를 래스터 자료로 변환하는 과정에서 빈도수 방법을 사용함으로써 포인트 기반의 차폐율 산정법에서 발생하는 과소 과대 추정 문제를 해결하였다. 또한, 분할의 정도를 달리함으로써 필요에 따라 다양한 축척의 차폐율 지도를 작성할 수 있었다. 제안 기법을 통해 제작된 차폐율 지도는 기존 임상도에서 제공하는 소밀도에 비해 보다 정확하고 세밀한 정보를 제공함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 TIMSS 2003 결과를 토대로 우리나라 중학생들의 수학 성취도를 내용 영역별로 싱가포르, 대만, 홍콩, 일본과 비교한 것이다. 우리나라는 구성형과 선다형 문항 모두에서 싱가포르에 비해 정답률이 낮았으며 일본에 비해서는 선다형 문항의 정답률이 더 높은 것으로 나타났다. 내용 영역별 평균 정답률을 보면, 우리나라는 수 영역에서 싱가포르보다 낮았는데, 특히 '비 비율 백분율'의 차이가 컸다. 대수 영역의 하위 주제 정답률은 높았지만 측정 영역, 특히 '속성과 단위'에서는 정답률이 5개국 중 가장 낮았다. 기하 영역에서는 평균 정답률이 가장 높았으나, '평면도형과 입체도형', '대칭과 변환'에서는 높지 않았다. 자료 영역에서도 정답률이 높지 않았는데 우리나라 학생들이 중앙값, 범위, 분포 상태, 자료를 통해 미지의 값 추정하기, 자료 해석에 대하여 평가하기 등의 내용에 대한 학습 경험이 부족한 것에 그 원인이 있을 수 있다. 문항 분석 결과, 우리나라 정답률이 국제 평균보다 35% 이상 높은 문항은 194개 중 42개로서 수 10개, 대수 9개, 측정 10개, 기하 7개, 자료 6개였고, 국제 평균보다 낮은 문항은 측정, 기하, 자료 영역에 각각 하나씩 있었다. 또한 우리나라보다 전체 성취도 순위가 높았던 싱가포르에 비해 정답률이 20% 이상 낮았던 문항은 10개가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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