본 논문은 STEAM 교육의 이론적 배경과 국내 외 연구 사례를 살펴보고, 주제중심 프로젝트 기반의 STEAM 교육 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램을 초등학교 6학년 과학 3단원 [에너지와 도구]와 4단원 [연소와 소화]를 중심으로 관련 주제들을 추출하여 적용해 보았다. 그 결과 이 프로그램에 따라 활동한 학생들의 과학 흥미도와 과학에 대한 긍정적 태도가 비교반과 비교하여 유의미한 차이를 보이며 증가하였다. 연구결과 주제중심 프로젝트 기반 STEAM 교육 프로그램이 과학 교육에 대한 인식, 흥미, 과학적 태도에 긍정적인 변화를 가져온다는 것을 확인하였다.
발달된 인터넷 환경과 데이터 교환 표준 언어로서 확정되고 있는 XML을 기반으로 하여 대량의 웹 문서들이 생산되면서 정보 추출의 대상은 자연스럽게 웹 문서로 이동하게 되었다. 이에 따라 급속히 증가하고 있는 XML 문서에 대한 구조, 통합 및 검색을 위한 연구들이 있다. 이 논문에서는 XML 문서들에 대한 질의 처리, 검색 등을 효율적으로 처리하기 위한 기반으로써 빈발구조 중심의 XML 문서를 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 첫째 XML 문서를 트리 구조로 표현하여 분리하고 분리된 구조들을 대상으로 빈발하게 발생하는 구조들을 추출한다. 둘째 각 XML 문서에서 추출된 빈발 구조들을 트랜잭션의 항목으로 취급하여 클러스터링을 수행한다. 클러스터링을 수행할 때 각 클러스터의 생성 및 생성된 전체 클러스터의 응집도를 함께 고려하는 주요항목 가중치를 이용한다. 셋째 기존연구와의 비교 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.
2008년 12월에 우리나라 최초의 통신해양기상위성(Communications, Oceanography and Meteorology Satellite, COMS)이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 영상데이터의 기하보정을 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 기상위성은 정지궤도상에 위치하여 전지구적인 영상을 얻는다. 영상의 전지구적인 해안선은 구름 등으로 가려져서 명확한 정보를 제공할 수 없게 된다. 구름 등으로 방해되지 않는 명확한 해안선 정보를 얻기 위하여 구름 추출을 한다. 실시간으로 기상정보를 얻는 기상위성의 특성상 정합에 전체 영상을 사용하면 수행시간이 다소 소요된다. 정합시 전체 영상에서 정합을 위한 후보점 추출을 위하여 GSHHS(Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline)의 해안선 데이터베이스를 사용하여 211 개 의 랜드마크 칩들을 구축하였다. 이때 구축된 랜드마크 칩은 실험에 사용한 GOES-9의 위치 동경 155도를 반영하여 구축하였다. 전체 영상에서 구축된 랜드마크 칩들의 위치를 중심으로 구름추출을 수행한다. 전체 211 개의 후보점 중 구름이 제거된 나머지 후보점에 대하여 정합을 수행한다. 랜드마크 칩과 위성영상 간의 정합 중 참정합과 오정합이 존재하는데 자동으로 오정합을 검출하기 위하여 강인추정기법 (RANSAC, Random Sample Consensus)을 사용한다. 이때 자동으로 판별되어 오정합이 제거된 정합결과로 최종적인 기하보정을 수행한다. 기하보정을 위한 센서모델은 GOES-9 위성의 센서특정을 고려하여 개발되었다. 정합 및 RANSAC결과로 얻어진 기준점으로 정밀 센서모델을 수립하여 기하보정을 실시하였다. 이때 일련의 수행과정을 통신해양기상위성의 실시간 처리요구사항에 맞도록 속도를 최적화하여 진행되도록 개발하였다.
본 논문은 계속적으로 움직이는 Pan & Tilt 카메라를 가지고 객체를 안정적으로 추적하기 위해 Level Set 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라간의 상호 유동적인 시스템을 설계하는 방법에 대하여 기술하고 있다. 특정객체를 Pan & Tilt 카메라로 계속적으로 추적하고자 할 때는 안정적인 배경영상을 얻을 수 없기 때문에 MOG 와 같은 통계적인 추적알고리즘을 쓰는 것이 불가능해진다. 본 논문에서는 배경 영상이 계속적으로 변하기 때문에 고정된 배경 영상을 가질 수 없는 문제와 이로 인해 객체의 영역을 잘 추출할 수 없다는 한계를 극복하기 위해 Level Set 에 기반한 외곽선 추적 방법을 이용한다. 이 방법은 단지 차영상만을 가지고도 어느 정도 객체의 영역을 추출할 수 있는 방법이다. Level Set 방법은 높은 복잡도를 가지기 때문에 실시간 계산이 빠른 외곽선 추적 방법을 이용하였으며, 이를 통해 실시간 영상에 대한 외곽선 추적을 가능하게 하였다. 그리고 Level Set 기반 외곽선 추출 방법에 의해 객체의 중심점을 구하는 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라에 의해 객체를 추적하는 알고리즘 간에 유동적인 연결을 하였다.
감자로부터 감자전분의 추출을 향상시키기 위해 cellulase를 이용한 효소적 추출법을 구축하고자 하였다. 중심합성계획법에 따라 설계된 cellulase 처리조건들에 따라 감자로부터 감자전분을 제조하였을 때, cellulase의 사용량보다 효소반응온도, 효소반응시간과 이들의 상호작용이 감자전분의 추출수율에 주도적인 영향을 미쳤다. 거의 모든 cellulase 처리조건들에서 전통적 추출법보다 유의적으로 높은 감자전분 추출수율을 나타내었다. 감자 조쇄물에 1.5% cellulase를 가하여 $40^{\circ}C$에서 8 h 동안 효소반응시키는 것이 전통적 추출법에 의한 것보다 약 3.4배 이상의 감자전분 추출수율을 나타내었다. 따라서 효소적 추출법은 감자로부터 감자 전분을 고수율로 추출할 수 있는 방법이었다. 전통적 추출법에 의한 감자전분(대조군)과 선택된 효소적 추출법에 의한 감자전분들의 물리화학적 특성을 비교하였을 때, 대조군에 비해 효소적 추출법에 의한 감자전분들의 아밀로오스 함량이 높은 수준을 나타내었고, 이로 인해 대조군에 비해 낮은 팽윤력을 나타내었다. 호화특성은 대조군과 효소적 추출법에 의한 감자전분들 사이에서 통계적으로 유의적이지 않았다. 페이스팅 점도 프로파일에 있어 효소적 추출법에 의한 감자전분들은 점진적으로 페이스팅 점도를 상승시켜 대조군보다 높은 최종점도에 도달하였으며, 대조군에서 관찰되는 페이스팅 점도의 급격한 상승과 강하가 관찰되지 않았다. 효소적 추출법은 감자로부터 감자전분을 고수율로 추출할 수 있는 방법인 것은 분명하지만 전통적 추출법에 의한 감자전분과는 상이한 물리화학적 특성을 나타내었다. 그럼에도 전통적 추출법에 의한 감자전분의 급격한 점도의 상승과 강하가 식품산업에서 감자전분의 활용을 제한한다는 점을 고려하면 효소적 추출법에 의한 감자전분들은 식품산업적 활용도를 확대시킬 수 있는 전분소재인 것으로 생각된다.
수국차를 액상가공의 원료로 개발하기 위한 기초로서 온도, 농도 등 적정 추출조건을 설정할 목적으로 열수가열과 침출로 나누어 조사하였다. 열수가열은 10$0^{\circ}C$ 열수로 0.1%∼0.4%(w/v) 농도에서 2분간 가열하였으며, 침출은 온도 4$0^{\circ}C$∼10$0^{\circ}C$ 경우와 농도 0.2%∼ 1.0%(w/v)로 나누어 각각 2분간 침출하였다. 시료는 단맛을 중심으로 쓴맛, 떫은맛, 색, 향 등을 관능검사하고 통계처리로 최적 조건을 설정하였다. 수국차를 가열한 경우 쓰고 떫은맛이 강하였으며 기호도가 최대 4점 미만으로서 침출의 경우와 비교하여 낮은값을 나타내었다. 수국차의 최적 추출조건은 10$0^{\circ}C$에서 2분간 침출한 경우로서 0.5%(w/v) 농도에서 종합적으로 가장 높은 기호도를 나타내었다.
국내의 연간 공사발주 물량의 약 $10\%$를 차지하고 있는 턴키공사는 발주처의 인력부족과 기술력부족으로 인하여 충분히 검토되지 못하고 진행되는 경우가 많으며, 발주자우위의 계약조항을 포함하고 있는 등의 문제점을 안고 진행되고 있다. 본 논문은 턴키공사가 가지고 있는 문제점으로 인하여 발생하게 될 클레임의 효과적인 예방을 위하여 현장에서 실제로 발생하고있는 클레임요인을 추출하고 영향도를 분석하여 그 결과를 실무에서 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 추출된 요인들에 대해서 전문가들에게 설문조사를 실시하여 턴키프로젝트에 미치는 영향도가 높은 클레임요인을 선별하고, 사례분석을 통한 클레임 금액의 조사를 실시하여 어떤 요인들이 클레임에 얼마나 영향을 미치는 지를 분석 검증하였다.
안테나의 다양한 응용과 더불어 안테나 제작에 필요한 안테나 특성 측정에 관한 관심이 증대됨으로 안테나 측정 시스템의 정밀도가 더욱 필요하게 되었다. 안테나 측정시 사용자의 수동작을 기반으로 하는 기존의 시스템은 사용자의 위치 보정 작업에 기반을 함으로 오차를 유발한다. 따라서 안테나 특성의 자동 측정 시스템 도입이 필요하다. 본 논문에서는 안테나 자동 측정 시스템을 위한 안테나 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 안테나 측정 시스템에서 안테나에 대한 영상 정보 획득하고 획득된 영상 정보로부터 안테나 객체를 추출하여 안테나의 기울어짐과 위치 파라메터를 추출한다. 추출된 파라메터는 위치 및 기울어짐 각도를 보정하는데 사용되며 안테나의 자동 측정을 위해 사용된다. 제안한 알고리즘은 다양한 안테나 중 패치 안테나를 중심으로 적용되며 패치 안테나 객체가 효율적으로 추출되고 왜곡 보정을 위한 각도도 측정됨을 보여준다.
본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다.
호박추출물, 고춧가루 및 메주를 이용하여 호박고추장을 제조할 때 가장 우수한 관능적 품질의 배합조건을 설정하고자 중심합성계획에 의한 반응표면분석법으로 모니터링하였다. 호박고추장의 색상에 대한 관능평점의 최대 배합비율은 호박추출물 함량 433.63 g, 고춧가루 함량 81.76 g 및 메주 함량 17.03 g 에서 그 관능점수가 가장 높았다 향에 대한 최적 관능조건은 호박추출물 함량 437.07 g, 고춧가루 함량 83.65 g, 메주 함량 11.90 g에서, 맛에 대한 관능평점은 호박추출물 함량 382.94 g, 고춧가루 함량 63.44 g, 메주 함량 13.10 g에서, 전반적인 기호도에 대한 관능평점은 호박추출물 함량 442.04g, 고춧가루 함량 62.58 g, 메주 함량 16.30 g에서 그 관능점수가 가장 높았다. 호박고추장의 최적 배합비율은 호박추출물 442.04 g, 고춧가루 62.58 g 메주가루 16.30 g이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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