카토그램(Cartogram)은 통계데이터를 이용하여 지리공간에 나타나는 현상을 효과적으로 표현하는 방법 중 하나이다. 카토그램이란 넓은 의미에서 모든 통계지도를 포함하지만, 좁은 의미에서 지도의 변형을 통해 통계데이터의 특징을 표현하는 시각화 방법을 의미한다. 이 연구에서는 후자의 의미에서 카토그램이란 용어를 사용하였으며, 우리나라를 대상으로 절대적 공간을 시간거리 접근성에 의한 공간 카토그램으로 재구성하여 지도화하고, 변화된 공간패턴을 분석하고자 하였다. 카토그램은 특정한 목적을 위해 기본도의 형상이나 지역간의 연속성을 강조시켜서 만든 변형된 지도의 일종으로 전통적인 지도와는 매우 다른 이미지를 주게 되지만, 표현하고자 하는 현상의 공간적 구조를 매우 효과적으로 나타낼 수 있다.
문장의 의미를 잘 임베딩하는 문장 인코더를 만들기 위해 비지도 학습과 지도 학습 기반의 여러 방법이 연구되고 있다. 지도 학습 방식은 충분한 양의 정답을 구축하는데 어려움이 있다는 한계가 있다. 반면 지금까지의 비지도 학습은 단일 형식의 말뭉치에 한정해서 입력된 현재 문장의 다음 문장을 생성 또는 예측하는 형식으로 문제를 정의하였다. 본 논문에서는 위키피디아, 뉴스, 지식 백과 등 문서 형태의 말뭉치에 더해 지식인이나 검색 클릭 로그와 같은 구성이 다양한 이종의 대량 말뭉치를 활용하는 자기 지도 학습 방법을 제안한다. 각 형태의 말뭉치에 적합한 자기 지도 학습 문제를 설계하고 학습한 경우 KorSTS 데이셋의 비지도 모델 성능 평가에서 기준 모델 대비 7점 가량의 성능 향상이 있었다.
자기 구성지도는 데이타 시각화, 위상보존 매핑 등의 분야에서 널리 사용되고 있지만. 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 것과 클러스터링 능력에 비해 분류율이 낮다는 결점이 있다. 이를 해결하기 위해서 자기구성 지도의 출력 노드를 동적으로 분화하고 분화된 노드를 파습하는 동적 위상보존 사기구성 지도를 제안하고, 이를 다중 결합함으로써 분류율을 향상 시켰다. 동적 위상보존 자기구성 지도의 결함 방법으로는 자기구성 지도의 K개 노드가 출격을 내도록하는 K-Winner 방법 및 K-Winner+ 가중치 방법이 제안되었는데, 이는 다수결 투표, 가중치, BKS, Byayesian, Borda, Condorect, 신뢰값 합산 등의 기존 결합 방법보다도 우수한 결과를 나타내었다. 동적 위상보존 자기 구성 지도를 통해서 위상을 고정 시켜야 하는 결점을 해결할 수 있었고. 서로 다른 특징으로 학습된 동적 위상보존 자기구성 지도들을 결합하여 분류 능력을 향상시킬 수 있었다. 필기 숫자데이타로. 실험한 결과, 제안한 방법이 자기구성 지도의 결점을 효과적으로 해결하여 98.1% 의 높은 인식률을 보였다.
발생적 원리는 수학을 공리적으로 전개된 완성된 것으로 가르치는 형식주의의 결함을 극복하기 위하여 제기되어온 교수학적 원리로, 수학을 발생된 것으로 파악하고 그 발생을 학습과정에서 재성취하게 하려는 것이다. 특히, 수학을 지도함에 있어서 역사적으로 발생, 발달한 순서를 지켜 지도해야 한다는 것이 역사-발생적 원리로, 수학이 역사적으로 발생, 발달 되어온 역동적인 과정을 학생들이 재경험해 보게 하기 위해서는 이러한 일련의 과정을 효과적으로 설명할 수 있는 교수-학습 방법이 필요하다. 변증법적인 방법론은 헤겔에 의해서 꽃을 피운 철학으로, 정일반일합(正一反一合)의 원리에 따라 사물의 발생과 진화 과정을 역동적으로 설명할 수 있는 방법론이다. 따라서, 본 연구는 초등학교에서 역사-발생적 원리에 따라 수학을 지도할 수 있는 방법으로 변증법적인 방법을 고찰하여, 역사-발생적 원리의 수학 교수-학습 방법에 대한 시사점을 얻고자 한다.
차량을 포함하는 임의의 영상에서 번호판 추출은 다양한 조명조건 및 배경, 촬영 각도, 번호판 종류 등의 요인으로 인해 고도의 영상처리 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 실제 환경에서 발생할 수 있는 이러한 요인들에 대해 강건한 번호판 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력영상의 RGB 성분들을 색상성분과 영암성분으로 분리할 수 있는 칼라모델 HSI로 변환하고 H(hue)와 S(saturation)성분을 이용하여 번호판의 배경색상을 고려한 칼라 퍼지지도를 구성한다. 또한, I(intensity)성분을 이용하여 에지밀도를 추출하고 에지밀도 지도에 기반한 영역분리 퍼지지도를 생성한다. 마지막으로, 후보영역 탐색을 위해 칼라 퍼지지도와 영역분리 퍼지지도를 결합하고, 연결성분 해석(Connected Component Analysis)을 통해 ROI(Region Of Interest)를 추출한다. 제안하는 방법의 유효성 검증을 위해 조명 및 촬영 각도에 제한을 거의 두지 않고 촬영된 차량 영상 410장을 실험 영상으로 사용하였다. 실험 결과에서는 $97.1\%$의 효과적인 추출 성공률을 볼 수 있었다.
최근 활발한 수치지도의 제작과 함께 수치지도 수정/갱신의 필요성도 증대되어가고 있다. 수치지도를 수정/갱신하는 방법에는 사진측량, 지상측량, 인공위성의 활용 등 많은 방법이 이용되고 있으나, 작업의 과정에 많은 시간이 소요되고, 소규모 지역적인 부분의 갱신에는 경제적, 시간적인 문제로 적용하는데에 제한적인 요소들이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 공사의 준공시에 작성되는 준공측량도면을 이용하여 수치지도를 수정/갱신하는 방법을 제시하고 이에 대한 정확도를 분석하여, 경제적인 수치지도의 수정/갱신방법을 제시 하였다. 본 연구의 결과, 1/1,000 수치지도를 수정/갱신하기 위하여 1/1,200 준공측량도면을 이용한 결과, 국가 수치지도 제작 정확도에 준하는 수치지도의 수정/갱신이 가능하였다. 또한, 수치지도의 갱신을 위하여서는 전산화된 파일의 제공이 필요하며, 보다 정확한 준공측량도면의 작성을 위하여 지역기준점 개념의 도시보조 기준점의 도입이 적극적으로 검토되어야 할 것으로 조사되었다. 이를 뒷받침하기 위하여 준공단계에서 측량을 실시하여 준공측량도면을 작성할 수 있는 법률적인 지원이 있어야 할 것이다.
본 논문에서는 수렴형 양안식 카메라 배열에서 효율적으로 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 양안식 영상에서의 깊이 지도 추출 방법은 영상 정렬화 과정이 필수적이었다. 이는 평행형 배열에서는 효과가 있지만, 수렴형 배열에서는 영상을 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법은 영상 정렬화 과정을 생략하고, 에피폴라 조건에 따라서 직접적으로 깊이 값을 추출한다. 깊이 예측을 위한 Markov Random Field 에너지는 계층적 구조를 사용하여 복잡도를 낮춘 상수 공간 신뢰 확산 방식에 의해서 최적화한다. 이어서 좀 더 정확한 깊이 지도를 구하기 위해서 후처리 기술을 최종적으로 적용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 적은 제약으로 깊이 지도를 좀 더 안정적으로 추출할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 데이터를 정량화하여 특징을 분류하기 위한 방법으로 퍼지 클러스터링 기반 지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 FCM 클러스터링을 기법을 적용하여 군집화를 수행한다. 그리고 군집화 된 데이터들 중에서는 정확히 분류되지 않은 데이터가 존재하므로 분류되지 않은 데이터에 대해 지도 학습 방법을 적용한다. 본 논문에서는 당뇨병의 유무를 타겟 데이터로 설정하고 나머지 8개의 속성의 데이터를 FCM 기반 지도 학습 방법을 적용하여 당뇨병의 유무를 예측한다. 당뇨병 예측에 대한 성능을 30회의 K-겹 교차검증 (K-Fold Corss Validation)을 이용하여 평가하였으며, 다층 퍼셉트론의 경우에는 훈련 데이터가 77.88%, 테스트 데이터가 62.78%로 나타났고 제안된 방법의 경우에는 훈련 데이터가 79.96%, 테스트 데이터 74.16%로 나타났다.
때로는 사실적인 그래픽으로 표현된 지도보다 카툰풍의 그래픽으로 표현된 지도가 특정 사용자에게 지도의 정보를 이해하게 쉽게 도와준다. 본 연구에서는 캐리커처의 생성 알고리즘을 이용하여 지도 외형선을 생성하는 방법과 인지 정도의 관계에 관하여 밝히고자 하였다. 그 중에서도 알고리즘 원리로써 강조변화, 공유변화 그리고 단순화를 실험하였다. 강조변화 알고리즘과 공유변화 알고리즘을 적용하기 위해서는 대상 사물의 평균형태가 필요한데, 이를 생성하는 방법에 관하여도 논하였다. 실제 지도에 단순화 정도 값에 따라서 강조변화율과 공유변화율을 적용했을 경우에 사용자가 캐리커처 형식의 지도를 실제 지도와 얼마나 비슷하게 인지하는가에 대하여 설문 조사하였다. 또한 지도 축척에 따라서 강조변화율과 단순화 값의 관계를 알아보기 위한 설문 조사를 진행하였다. 본 연구의 결과로서, 사용자가 캐리커처 형식의 지도를 축척변화에 따라 인식하기에 적정한 표현 값을 구하였다. 이러한 데이터는 개발자가 지도 외형선 생성의 프로그램 함수 개발에서 기본 데이터로 활용될 것이다.
공사금액 1억이상 120억 미만 중·소규모 건설현장은 전문지도기관의 기술지도를 받아야 한다. 최근 기술지도의 계약 주체가 시공자에서 발주자로 변경됨에 따라 예상되는 기술지도 부실을 방지하기 위해 기술지도 대가를 산정하는 방법을 제안하였다. 대상 건설공사를 공사금액에 따라 4개 구간으로 단순화하고, 구간별 기술지도 담당자의 일 지도횟수와 기술지도 담당자의 최소 기술 등급을 제한하고 엔지니어링사업대가를 적용하여 기술지도 1회당 대가를 산정하는 방법을 제안하였으며, 제안 방법은 설문에서 도출된 현재 형성된 일반적인 대가와 K2B 분석 결과 등을 잘 반영하므로 기술지도 대가 가인드라인 수립에 적용될 수 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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