1m급 전후의 고해상도 위성영상들이 지구관측 및 모니터링으로부터 국토의 디지털 지도제작에 이르기까지 폭넓게 활용되고 있다. IKONOS 영상의 경우 Pro와 Precision 제품은 상당히 고가이므로 정확한 지도를 제작하는데 저가의 Geo제품과 영상공급자에 의해 제공된 RPC계수를 이용하는 것은 바람직하다. IKONOS 고해상도 영상은 엄밀한 센서모델 대신 RF에 의해 설명되어진다. 본 연구에서는 RF 모델을 기반으로 추출되는 지상좌표의 정확도를 개선하기 위하여 대상물공간과 상공간에서 각각 정의된 4개의 모델, 즉 선형이동 모델, 축척 및 선형이동 모델, Affine 모델, 2차 다항식 모델을 제시하였다. RF 모델을 기반으로 한 지상좌표 산출 알고리즘과 산출된 지상좌표의 정확도 개선 알고리즘을 개발하고 실험을 통하여 다항식 보정모델별 개선효과를 분석하였다. 또한 지상기준점의 수와 배치유형, 측량의 정확도와 같은 여러 가지 지도제작 매개변수들이 지상좌표의 정확도에 미치는 효과를 평가하였다. 적용실험 결과, RF 모델에 의해 1차적으로 산출된 3차원 지상좌표의 RMSE는 X 방향에서 8.035m, Y 방향에서 10.020m, Z 방향에서 13.318m이었으나 다항식 보정 알고리즘을 통하여 X 방향 2.791m, Y 방향 2.520m, Z 방향 1.441m까지 RMSE를 낮춤으로써 수평위치에서 약 65%, 수직방향에서 약 89%까지 정확도를 크게 개선할 수 있었다.
산림입지도의 지위지수 정보는 조사지점에만 존재하므로 미조사 지역에 대한 지위지수는 별도의 추정이 필요하다. 미조사 지역의 지위지수 추정을 위해 본 연구에서는 점자료로부터 연속표면을 생성하는 공간 내삽법인 크리깅 기법을 적용하였다. Chapman-Richards 생장모델을 이용하여 표준지별 지위지수 추정치를 구한 뒤 가우시안, 구형 및 지수형 베리오그램 모델별로 정규크리깅을 이용하여 단양 전역의 소나무림 지위지수를 격자단위($30m{\times}30m$)로 추정하였다. 교차검증을 위해 평균오차(ME), 평균표준오차(ASE) 및 평균제곱근오차(RMSE)를 계산하였다. 베리오그램 모델 적합 결과, 상대 너깃이 가장 큰 가우시안 모델(37.40%)이 제외되었으며 구형 모델(16.80%)과 지수형 베리오그램 모델(8.77%)이 선택되었다. 크리깅에 의한 지위지수 추정치는 지수형 모델을 적용한 경우 4.39~19.53, 구형모델을 적용한 경우 4.54~19.23의 분포를 보였다. 교차 검증 결과, RMSE는 두 모델에서 큰 차이가 없는 것으로 나타났으나 구형모델의 ME와 ASE가 지수형 모델보다 작기 때문에 구형 베리오그램 모델 기반 지위지수 지도를 최종적으로 선정하였다. 지위지수 지도로부터 산출된 단양지역 소나무림 평균 지위지수는 10.78로 추정되었다. 공간이질성이 큰 우리나라 산림의 바이오매스 추정 시 지위지수 지도를 통해 지역적 변이를 고려할 수 있으며 궁극적으로는 탄소저장량 분포 추정의 정확도 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.
고해상도 위성영상을 이용하여 수치표고모델(DEM) 및 정사영상을 제작해서 수치지도의 갱신 및 지형공간정보체계의 자료기반으로써 활용할 수 있다. 본 연구에서는 Sobel 연산자를 이용하여 경계추출을 행한 후 스크린 디지타이징 방법으로 경계선을 추출하였다 이렇게 추출된 벡터자료와 기존수치지도와의 중첩을 통해서 건물, 도로, 임야의 평균위치오차를 분석해 보았다. 평균위치오차가 공공측량의 작업규정에 대한 1 : 5,000 수치지도 제작의 허용오차범위에는 들지 못하였지만, 특정 부분의 지형·지물의 경우에는 수정, 보완이 가능한 것으로 나타났다. 그리고, 산악지역 보다는 도심지에서의 경계추출이 뚜렷하기 때문에 위치정밀도가 향상됨을 알 수 있었다.
초등학생 프로그래밍 교육은 프로그래밍 활동을 통해 논리적 사고력과 문제 해결력을 신장시키는 데 의의를 두고 다양한 프로그래밍 교육 방법과 학습 시스템을 개발하려는 연구가 이루어지고 있다. 프로그래밍 교육의 목표가 프로그래밍적 사고력 함양이라면 프로그래밍적 사고를 언어로 표현하여 실제로 프로그램을 작성할 수 있는 프로그래밍 언어 사용 능력 함양도 필요하다. 초등학생 프로그래밍 언어 학습은 특정 언어의 문법적 설명과 해석을 지양하고 프로그래밍 언어에 대한 올바른 개념 이해와 활용을 통해 프로그램을 구현하는데 필요한 기초 소양 능력 함양에 중점을 두어야 한다. 따라서 초등학생을 위한 프로그래밍 언어 교육 방법의 체계화에 기여할 수 있는 하나의 모델로서, 프로그래밍 언어의 기본적인 개념 중 함수 개념을 효과적으로 지도할 수 있는 지도 원리와 학습 모형을 연구하였고, 함수가 가진 특성 즉 함수적 사고과정을 이용하여 프로그래밍 언어 기술 능력과 논리적 사고력 및 문제해결력의 고등인지기술 능력을 함께 신장시킬 수 있는 지도 방법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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