인공신경망 이론을 이용하여 강한 비선형성의 경향을 보이고 있는 강우-유출간의 관계를 모형화하기 위한 연구들은 예측뿐만이 아니라 대상자료들의 양상을 분류하여 그 특성을 분석하는 데에도 이용되고 있다. 이와 같은 패턴분류를 위한 SOM(Self-Organizing Map: SOM)의 연구 결과를 검토해보면 SOM 훈련을 위한 지도크기 및 배열의 결정은 SOM 성능에 큰 영향을 미치는 것으로 보고되고 있으나 지도크기 결정시 지도의 종방향 크기와 횡방향 크기를 결정할 수 있는 확정론적인 방법이나 이론식이 없고, 지도배열은 주로 육각형 배열(hexagonal array)을 이용하여 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 영산강 나주지점을 대상으로 강우-유출관계의 분할특성을 나타내는 지도크기와 배열을 복합적으로 검토하여 나주지점의 강우-유출 해석을 위한 적절한 지도구조를 결정하였다. 그 결과 8개의 패턴으로 구분된 지도크기 20$\times$16의 육각형배열 구조가 나주지점의 강우-유출해석을 위한 적절한 지도구조로 결정되었다.
최근들어, 우리나라에서는 수치지도 2.0을 이용하여 전산편집에 의해 종이지도를 제작하고 있다. 그러나 수치지도와 종이지도는 표현방법이 상이하기 때문에 축척에 따라 지도일반화가 처리되어야하며 지도일반화 기준은 사람이 눈으로 직접 판독하는 대상물의 크기에 의해 결정되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 각 축척의 지도에서 표현되는 건물의 크기를 표준시력의 눈으로 관측하고 그 결과를 분석하였다. 연구결과 인간의 눈에 적합한 건물의 크기는 단변의 길이가 0.4mm이상인 도형의 면적에 해당되며, 지도일반화를 위한 독립건물, 축소건물, 밀집건물처리에 모두 이 기준을 적용하였다.
본 연구는 영어 교과에서의 전략 지도의 효과를 메타분석을 통해 종합하여 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 총 46개 연구에 포함된 55개의 개별 연구 사례를 선정하여 메타분석을 실시하였고, 전략 지도에 대한 평균 효과크기를 산출하여 전략 지도가 영어 능력과 정의적 영역 등 영어 학습에 미치는 효과를 살펴보았다. 또한 연구대상, 처치 기간을 포함한 조절변인과 영어능력, 정의적 영역 등의 종속변인을 설정하여 변인별로 평균 효과크기에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 검증하였다. 분석 결과 전략 지도의 중간 효과보다 조금 큰 수준을 나타내었으며(d=.536, p=.000), 조절변인과 종속변인별로 산출한 평균 효과크기 사이에는 통계적으로 유의한 수준의 차이가 없었다. 마지막으로 연구 결과를 근거로 영어교육 분야에서의 전략 지도와 관련한 후속 연구를 위한 제언을 논의하였다.
3D 지도를 이용하여 3D 영상을 처리하는 시스템이 많이 상용화되어 있다. 기존에 3D 지도를 처리하기 위한 방법으로 고성능의 시스템을 이용하였다. 하지만 고성능의 시스템을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 가격의 부담이 크다는 문제점이 있다. 또한 일반 시스템에서 3D 지도를 처리하려면 3D 지도의 파일의 크기가 크기 때문에 공간영상을 처리하는데 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Linux를 기반으로 3D GIS를 위한 병렬 컴퓨터 시스템을 설계 한다.
지하공간에는 다양한 구조물들이 있고 그 구조물들의 지하공간 데이터는 지하공간통합지도 관리 시스템(IUGMMS)에서 3D 데이터로 관리되고 있다. 작업자는 준공도서 제출 프로그램으로 변경된 지하공간 데이터를 반영한 통합지도 전체를 IUGMMS에 전송하여 갱신하고 있다. 그러나 통합지도 파일의 크기가 크기 때문에 전송하고 갱신하는 시간이 지연되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 변경된 통합지도와 IUGMMS에 저장되어 있는 통합지도에서 공간특성정보를 각각 구하고 비교해서 변경된 지하정보 데이터가 있는 통합지도만 추출하여 전송하고자 한다. 실험 결과, 기존 방법은 전송하려는 통합지도의 영역이 넓을수록 통합지도를 전송하는 시간과 갱신하는 시간이 파일 크기에 비례하여 증가하였지만, 제안한 방법은 변경된 지하공간 데이터가 포함된 통합지도만 전송하기 때문에 전송 시간이 짧았고 갱신하는 시간도 짧았다. 그 결과 변경된 통합지도를 전송하고 갱신할 때 발생하는 시간의 지연을 줄일 수 있었다.
이동 매제를 통한 진자지도 서비스는 전송 정보의 용량이 크고 출력 장치의 자원을 많이 요구하기 때문에 기존의 지도 데이터베이스를 그대로 사용하여 서비스할 수 없는 문제점이 있다. 또한 무선 서비스 전용 지도 데이터베이스를 별도로 구축하는 것은 막대한 중복 비용이 발생하므로 받아들이기 어렵다. 본 논문에서는 기존의 지도 데이타베이스로부터 무선 서비스에 적합한 지도를 동적으로 생성하는 새로운 기법을 제시한다. 이 기법은 기존 지도의 데이타 크기를 줄이기 위한 generalization과 생성된 지도의 데이타 크기가 임계값을 넘지 않도록 제어하는 filtering을 수행한다. Generalization은 레이어를 통합하는 단계, 세부 객체를 간소화하는 단계, 그리고 사용자 인터페이스를 처리하는 단계로 나누어 처리된다. Filtering은 약도에 포함된 객체를 카운터하는 모듈과 검색 객체와 거리에 따른 중요도로 선택하는 모듈로 데이터 크기를 대역폭 임계값 이내로 처리한다.
목적 : 일반적으로 세기조절방사선치료 조사면의 작은 조각 크기에 대해, 이상적인 플루언스 지도 혹은 치료계획장치로부터의 최적화된 결과에 가까운 선량분포에서 더 좋은 leaf sequence를 얻을 수 있다. 한편, 치료중 장기의 움직임이 가장 작은 조각 크기의 선택을 방해하는 문제는 항상 존재한다. 게다가, 전통적인 정지 조사면과 달리 표적이 움직이는 동안 조사면 자체도 움직이므로 움직이는 표적에 대한 세기조절방사선치료의 경우에서 적절한 표적 마진에 관한 질문이 제기되어왔다. 따라서, 이 연구에서는 조각 크기에 대한 치료중 표적 움직임의 효과를 연구하였다. 대상 및 방법 : 세기조절방사선치료 플루언스 지도에 대해, 다양한 크기 - 0.5$\times$0.5, 1.0$\times$1.0, $1.5\times$1.5, 2.0$\times$2.0, 3.0$\times$3.0, 4.0$\times$4.0, 5.0$\times$5.0 $ extrm{cm}^2$ - 의 정사각형 패턴들을 설계하였고, Leaf sequence 는 step-and-shoot 빔 전달 방법을 이용하였다. 인접 조각들 사이의 세기 비율은 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0로 하였고, 표적 움직임은 범위가 0.5-2.0 cm인 사인곡선 형태로 가정하였다. 움직임 묘사를 위해 동적 leaf 의 움직임이 표적의 움직임 을 반영하도록 계산되었고 움직임의 효과를 분석하기 위해 필름선량측정을 수행하였다. 결과 : 인접 조각의 세기 비율은 모든 경우에서 저하되었고, 호흡 진폭의 반보다 작은 조각 크기에 대한 선량분포는 임상적으로 유의할만큼 저하된 세기 지도를 보였다. 조각에 대해 방사선 조사시간의 두 호흡주기이상에 대해서는, 표적 마진 주위의 선량분포가 통상적인 정지 조사면에서와 같았다. 결론 : 플루언스 지도에서 세기조절방사선치료 조각의 최소 크기는 치료중 장기 움직임을 고려한 후 선택되어야 한다. 조각에 대한 방사선 조사시간의 두 호흡주기이상에 대해서는, 표적 마진을 기존의 정지 조사면과 같게 정의할 수 있었다.
대학수학(미분적분학의 이해, 생활과 수학)수업에서, 공간좌표 단원과 도형편을 지도할 때, 구체적인 모델을 들고 또, 구체적인 예- 쌍곡기하에서는, i)삼각형의 세 내각의 크기의 합은 180도 보다 작다 ii) 피타고라스 정리가 성립하지 않는다. iii) 세 내각의 크기가 90도이고 한 내각의 크기가 90도 보다 작은 사각형이 존재한다. 는 예를 들어 유클리드 기하와 쌍곡기하에 대해 비교 설명하며 수업에 흥미를 불러 일으키고, 새로운 세계에 대한 생각을 할 수 있는 기회를 제공한다.
래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.
본 연구는 상이한 셀 크기에 따라 밀도구분적 인구추정의 정확성이 어떻게 변화하는지를 탐색하였다. 미국 조지아주 풀턴 카운티를 사례로 한 밀도구분적 인구 지도가 지능적인 밀도구분적 지도제작기법, 인구자료, 원본 및 모의된 토지이용 및 피복 자료를 이용하여 30m에서 420m의 해상도까지 매 30m 간격으로 생성되었다. 밀도구분적 인구 지도의 정확성은 RMSE 및 수정 RMSE 통계치를 이용하여 평가되었다. 프랙털 차원 값은 TPSA 방법을 사용하면서 30m에서 420m의 해상도까지 생성된 밀도구분적 인구 지도에 대해 각각 계산되었다. 연구결과에 따르면, 속성의 정확성 측면에서 인구를 보다 정확하게 추정하기 위해서 210m 이하의 격자 셀 크기가 적절하였나, 사례지역에서 밀도구분적 인구추정의 허용가능한 공간적 정확성을 충족시키기 위해 30m의 격자 셀 크기가 적절하였다. 또한, 프랙털 분석은 120m의 격자 셀 크기가 사례지역에서 밀도구분적 인구추정을 위한 최적의 해상도 이다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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