자기구성 지도는 주어진 입력에 대해 올바른 출력 값이 제공되지 않는 비교사 방식으로 학습된다. 또한, 반응하는 순서나 위치를 통해 위상이 보존(topology preserving)되는 특성을 가지고 있어 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나, 자기 구성지도는 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 구조 적응형 자기구성 지도는 자기구성 지도의 고정된 구조 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 또한 중요한 문제이다. 이 논문에서는 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도보다 다소 높은 인식률을 보였고, 숫자 별 인식률 편차를 줄일 수 있었다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 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.
강우-유출 모형을 수행하기 위해서는 지표면의 성질을 나타내는 보조 자료로서 식생피복자료, 토양분포, DEM 등이 주어지는데, 이러한 인자들이 흐름을 지배하게 되므로 중요하다. 그러므로 강우-유출 모형에서는 지표에서의 식생을 적절하게 나타내 줄 필요가 있는데, 최근의 원격 탐사 기술이 하나의 대안으로 제시되어 왔으며 식생 정보는 2차원 디지털 지도로 작성되어 수치모형에서는 이 디지털지도로부터 조도계수의 값을 전환하는 다단계 방법을 이용하여 오고 있다. 그러나 강우-유출 모형의 격자 간격이 식생 피복을 나타내기 위한 디지털 지도의 격자 간격과 항상 일치하는 것이 아니고 디지털 지도의 격자 간격이 일반적으로 더 세밀하므로 강우-유출 모형에서 디지털 지도를 이용하기 위해서는 적당한 방법의 스케일 확장 (up-scaling)이 필요하며, 이 연구에서는 질량 보존의 법칙을 사용하여 이론적 기반에 근거한 하나의 전략적인 방법이 제시된다. 이 연구의 목적은 강우-유출 모형의 수행 시 이질성을 보이는 지표면에서 식생과 관련된 매개변수를 통합/확장 처리하는 하나의 기법을 대기모형에서 이미 제시된 방법을 모사하여 제시함으로써 이질성을 보이는 지표면의 처리할 때 방향을 설정해 주고자함이다.
본 논문에서는 국내의 수치지도 검수방법을 고찰하고, 보다 효율적인 검수방법을 제안하였다. 수치지도 검수를 수행하기 위하여 통계적 품질관리기법을 도입하였다. 현재의 통계적인 검수방법(1단 완전 추출법)을 개선하기 위한 표본 추출법으로 2단 완전 추출법과 2단 집락 추출법을 제안하였다. 경험적으로 작성된 자료를 이용하여 납품된 전체 수치지도에 대한 오류율과 누락 객체 수를 추정하였으며, 이에 대한 분산도 추정하였다. 또한, 오류율과 누락 객체 수에 대한 신뢰구간을 결정할 수 있었다.
3 차원 컨텐츠 제작은 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 변위 지도로 표현 가능한 깊이 정보는 3 차원 컨텐츠를 생성하는데 필수적이다. 본 논문에서는 깊이 카메라 및 스테레오 카메라를 이용하여 정확한 변위 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 영상 사이의 변위를 예측하기 위해서 깊이 카메라 정보를 3 차원 워핑 방식에 의해서 좌우 카메라 위치로 투영한다. 투영된 깊이 정보는 스테레오 영상의 크기에 맞춰서 업샘플링된다. 최종적으로 업샘플링된 깊이 카메라 정보와 스테레오 정보가 결합되어 정확한 변위 지도를 생성한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 단일 센서를 이용한 방식에 비해서 좀더 정확한 결과를 생성함을 보여준다.
지리정보시스템(Geographic Information System)분야에서 사회 기반 시설에 대한 요구가 증대되고, 시설물을 관리하기 위한 지리정보 데이터 베이스 구축이 필요하며, 데이터베이스 구축을 위해서는 지도 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 지도 정보를 자동으로 분석하여 등고선과 숫자, 기호를 추출해 내는 알고리즘에 대해 연구하였다. 지도상의 숫자, 기호를 추출하고 효율적으로 분류하기 위해 불필요한 자료를 제거하고 필요한 정보를 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법과 필요한 정보만을 추출한 후 손상된 부분을 복원하는 방법을 제안하고 결과를 비교하였다. 이렇게 추출한 정보가 의미를 갖는 단위(기호, 숫자)들로 분류되도록 라벨링 방법과 무게 중심을 이용한 물체 추출 방법을 적용하여 숫자 기호들을 자동으로 분류하였으며, 여러 지역의 지형도를 입력하여 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 효율성을 증명하였다.
본 논문에서는 초점/비초점 영상에서 깊이 지도를 효율적으로 추출하기 위하여 그래프 컷(Graph Cut)과 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용한 깊이 지도 생성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 해당 영상을 영역 별로 처리하기 위해 그래프 컷 방법으로 각 픽셀 간의 유사도를 이용하여 분할한다. 그 다음 분할 영역을 레이블링 하여 원 영상의 분할 영역 정보를 생성한다. 그리고 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 원 영상 내의 주파수 정보를 나타내는 LL, LH, HH, HL 부대역(Subband)을 생성한다. 마지막으로 4개의 부대역 중 영상의 초점/비초점 영역을 분석할 단서가 되는 HH, HL 대역을 이용하여 주파수 지도를 생성한 뒤 분할 영역에 따라 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 지도를 추출한다. 제안하는 방법은 초점 정보인 블러(Blur)의 양에 따라 동적인 깊이의 할당이 가능하여 효율적인 깊이 지도의 생성이 가능하였다. 실험으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 방법을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.
본 연구는 공격적인 영아의 문제행동 지도에 관한 연구로 B어린이집 2세 학급 영아 준서가 보이는 공격적인 문제행동을 지도하기 위한 효과적인 방법을 찾을 목적으로 실행연구를 수행하였다. 먼저 연구자는 ABC 사건 표집법, 일화기록, 행동 발생 빈도 기록, 부모면담 등을 통해 문제행동에 대한 객관적인 자료를 수집하였다. 둘째, 연구자는 동료교사 및 전문가와의 토론을 통해 문제행동의 원인을 유추하고 적절한 지도방법을 찾기 위해 노력하였다. 문헌을 참고하여 준서에게 바람직한 행동에 대한 칭찬하기와 바람직하지 않은 행동에 대한 즉각적인 타임아웃(time-out) 방법을 실행하였다. 아울러 가정에서 또한 준서에게 칭찬을 자주 할 수 있도록 협조를 구하였다. 문제행동 지도 방법의 실행과정을 지속적으로 평가하고 지도에 환류하는 과정을 지속하여 문제행동에 긍정적인 변화가 나타났다. 연구 결과, 학급 문제행동의 효과적인 지도를 위해서 본 연구에서 사용한 바와 같이 교사공동체 모임의 활성화와 전문가의 도움을 활용할 것을 제안하며, 이러한 절차가 작동할 수 있도록 교사를 지원하는 시스템 구축에 대하여 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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