• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권3호
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• pp.543-562
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• 2010

본 연구는 미지수가 2개인 연립 부등식을 해결하는 과정에서 발생하는 오류에 대해 분석하고 오류에 따른 교수-방법을 제공하는데 그 목적이 있다. 먼저, 미지수가 2개인 연립 부등식을 소개하고, 연구자가 지도하고 있는 한 학생이 제안한 풀이를 보여준다. 미지수가 2개인 연립 부등식의 문제를 해결하는 과정에서 학생은 오류를 범하고 있는데, 본 연구에서는 이러한 오류에 대해 해석기하적 접근(xy-평면에서의 오류진단, ab-평면에서의 오류진단), 대수적 접근, 공리적 접근의 방법으로 오류를 진단하고 적절한 지도방법을 모색하고자 한다. 학생이 문제를 해결하는 과정에서 범한 오류는 미지수가 2개인 연립일차부등식의 내용을 학습하기 전에 배우게 되는 내용 중 '8-가 단계'에서 학습하는 미지수가 2개인 연립 일차방정식의 내용이 미지수가 2개인 연립일차부동식의 내용과 유사한 점이 많기 때문에 미지수가 2개인 연립일차부동식과 관련된 문제를 해결하는 과정에서 미지수가 2개인 연립일차방정식을 학습하면서 익힌 풀이 방법이 같은 방법으로 적용될 것이라는 오개념과 미지수가 2개인 연립일차부등식과 관련된 불충분한 내용의 교육과정 때문에 발생한 것이다. 학생이 범한 오류에 대해 학생의 문제 풀이 과정을 해석기하적, 대수적 접근을 통해 면밀히 분석한 결과 학생이 범한 오류는 미지수가 2개인 연립일차부등식을 해결하는 과정에서 2개의 변수들 사이의 상호관련성을 간과하여 발생한 결과임을 알 수 있다. 따라서 본 연구는 오류를 범하기 쉬운 마지수가 2개인 연립일차부등식과 관련된 문제를 해결하는 과정에서 2개의 변수 사이의 관련성에 대해 해석기하적 접근, 대수적 접근, 공리적 접근을 통하여 2개의 변수들 사이의 상호관련성에 대해 학생들에게 주지시켜야 하고 아울러 미지수가 2개인 연립일차부등식을 다룰 경우 대수적 기법이 변수들 사이의 관련성으로 인하여 조심스러워야 하므로 해석기하적으로 좌표평면을 도입하여 문제에 접근해야함을 강조한다.

• 핵의학기술
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• 제23권1호
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• pp.75-79
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• 2019

관상동맥 혈류예비능(CFR)은 관상동맥 협착에 대한 기능적 평가를 하는데 중요한 지표로 사용되고, 허혈성 심장질환(IHD)의 발생을 조기에 진단할 수 있다. 최근 도입된 Discovery NM 530c (D530c) 장비의 구조적 특성으로 인해 동적인 영상 획득이 가능해졌고, 심근 혈류 및 관상동맥 혈류예비능의 측정을 할 수 있게 되었다. D530c 19개 CZT 검출기의 FOV가 교차되는 영역을 QFOV라고 하며, 영상의 질을 위해 QFOV 중앙으로부터 2 cm 이내 심장을 위치시키고 촬영할 것을 권고하고 있다. 동적 심근관류 SPECT 시에 심장의 위치를 선정하기 위한 최적화된 방법을 연구하였다. 심장의 위치를 측정하기 위한 도구로 이동형 초음파를 이용하였다. 환자는 parasternal long-axis view (PLAX) 스캔하였고, 심장 내 구조물이 잘 보이는 탐촉자 지점에 위치를 표시하였다. 환자의 신체에 표시한 지점과 D530c 검출기에 표시된 기준점을 서로 일치시킨 상태에서 약물부하(stress)를 하였고, 방사성동위원소를 순간주사(bolus injection) 하면서 동적 촬영을 시행하였다. 3시간 경과 후, 휴지기(rest) 촬영 시 QFOV 중앙에 심장이 위치하도록 조정하였다. 테이블 및 검출기 위치에 대하여 이동형 초음파를 이용한 dynamic stress와 QFOV 중앙에 위치시킨 rest의 좌표를 비교 분석한 결과, 모든 항목에서 통계적으로 유의한 차이가 없었다(P > 0.05). 이동형 초음파의 이용은 비교적 사용이 간편하면서 시간 단축과 함께 공간의 제약이 없었고, 심장의 정확한 위치 선정에 도움이 되었다. 이는 영상의 질향상과 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소화하고, 심근혈류 및 관상동맥 혈류예비능의 정량적 평가에 도움을 줌으로써 임상적 진단에 효과적일 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1097-1109
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• 2023

도심지는 개별 건물단위의 소규모 변화가 빈번하게 발생하는 지역이다. 기 구축된 건물 데이터베이스는 그 활용도를 높이기 위해 도심지 내의 주기적인 갱신이 요구된다. 그러나 광범위한 도심지에 대한 건물 단위 변화를 관측하기에는 자료수집의 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 넓은 범위를 단일 영상으로 촬영 가능한 위성영상을 활용하여 건물변화 탐지와 건물 정보의 갱신 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해 먼저 건물 데이터베이스에서 제공하는 건물 모서리점의 3차원 좌표를 이용하여 위성영상에 건물 영역을 투영한다. 투영된 건물 영역을 다시 지붕 및 전면 영역으로 구분한다. 투영된 지붕영역의 화소값을 비교하여 건물높이 갱신, 건물멸실 등 건물변화 여부를 탐지한다. 건물높이 갱신은 영상에 투영된 지붕면이 실제 영상에서 관측되는 지붕면과 일치할 때까지 높이값을 조절하여 수행된다. 영상에 투영된 모습은 나타나나 관측되는 건물이 없는 경우 철거된 건물에 해당한다. 영상에서 관측되는 건물 중에서 지붕면과 전면영역이 투영되지 않은 건물은 신축 건물에 해당된다. 이러한 변화탐지 결과를 바탕으로 건물 데이터베이스를 높이갱신, 건물삭제 및 건물생성의 세가지 분류로 갱신한다. 제안된 방식은 인천지역을 촬영한 아리랑 3A호와 인천광역시 건물 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 입력 단일 위성영상을 이용하여 건물변화를 탐지하고, 갱신이 필요한 건물에 대해 건물 데이터베이스 편집 작업을 수행하였다. 갱신된 건물 정보를 검증하고자 이를 이용하여 다른 아리랑 3A호 영상에 건물영역을 투영하였다. 실험결과, 갱신된 건물정보로부터 투영된 건물영역은 영상에서 관측된 건물영역과 잘 일치하였다. 이를 통해서 단일 위성영상을 이용한 건물변화탐지 및 건물 데이터베이스 갱신 가능성을 확인하였다. 후속 연구로 제안방식의 자동처리기술 개발을 수행할 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.