국토해양부에서는 DGNSS 서비스의 광역화 및 상용화를 위하여 지상파 DMB를 이용한 가상기준국 기반 DGNSS 서비스를 개발하고 있다. 이 연구에서는 국토해양부에서 개발중인 시스템에 적용할 수 있는 총 세 개의 가상기준국 기반 DGNSS 보정정보 생성 알고리즘을 규현하고 각 알고리즘 적용에 따른 측위정확도 비교를 통해 개발된 알고리즘의 성능을 검증하였다. 가상기준국 기반 DGNSS 보정정보 생성 알고리즘은 역거리 가중법, 1 2차 다중 선형회귀분석법으로 각각 구현되었으며 기준망 구성을 위한 기준국 개수와 알고리즘 종류에 따른 측위정확도를 비교하였다. 그 결과 6개 기준국을 이용하는 경우보다 16개 기준국을 이용할 때 측위정확도가 향상되었으며, 다중 선형회귀분석법을 이용하는 경우가 높은 정확도를 나타냈다. 또한 가상기준국 기반의 DGNSS 측위결과가 단일기준국 기반의 DGNSS 측위결과보다 수평정확도 약 20-23%, 수직정확도 약 20-36% 향상되는 것을 확인하였다.
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.
불연속 범주형 자료에 대한 잠재변수가 존재한다는 가정하에 임계값을 추정하고 잠재변수를 생성하며 생성된 잠재변수 및 기타 연속변량에 대한 관측치를 포함하는 다변량 임계개체모형을 설정하고 유전능력을 예측하기 위한 방법을 제시하였다. 각각의 범주형 조사 자료의 특성을 갖는 형질에 있어서 임계점의 추정은 추정 가능한 임계점에 대한 1차 미분값(gradient)과 2차 미분값(Hessian)을 이용한 Newton 방법을 이용하면 추정가능하며 지역모수인 육종가의 추정은 PCG 방법으로 구현 가능하다. 이러한 이론은 Quaas(2001)가 제시한 하나의 이산형 자료와 하나의 연속형 자료의 2변량 동시 분석방법을 확장하여 전개한 것이며 이때 잠재변수 및 임계점의 추정은 기타 형질의 잔차 회귀계수 및 상관을 고려해야 한다. 본 연구를 위한 모의실험은 2개의 연속변량으로 체중과 유량을 고려하였고 또 다른 2개의 불연속 변량인 분만난이도와 출생시 생존유무를 고려하여 4형질 동시 분석을 실시하였다. 임계모형에 의한 육종가 추정치의 정확도는 4개의 구간으로 분류되어 기록된 분만난이도의 경우에 91${\sim}$92%의 정확도를 보였고 이항분포인 분만시 생존유무에 대하여는 87~89%의 정확도를 보였다. 반면에 이들 범주형 자료를 선형으로 간주하고 분석한 선형 동물개체 혼합모형에서는 72${\sim}$84% 및 59${\sim}$70%으로 비교적 낮은 추정의 정확도를 보였다. 따라서 범주형 자료의 유전분석은 선형 혼합모형 보다 임계형 혼합모형이 크게 타당할 것으로 사료되었다.
본 연구는 신경망을 이용하여 링크 속도로부터 각 차로의 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 예측 정확도를 높이기 위해 학습 데이터 구성에 있어 3가지 사항을 고려하였다. 첫 번째는 링크의 시작점과 끝점이 연결된 14개의 링크를 포함하여 데이터 소스의 공간적 범위를 확장하였다. 또한 시간 간격을 07:00에서 22:00로 늘리고 특성 데이터에 데이터 생성 시각을 포함했다. 마지막으로 요일과 공휴일을 표시했다. 실험 결과 직진 차로는 속도 오차가 6.4km/h에서 5.0km/h로 21.9%, 우회전은 8.5km/h에서 7.4km/h로 12.9%, 좌회전은 8.7km/h에서 8.2km/h로 5.7% 감소한 것으로 나타났다. 두번째 결과로 교통 정체시 도심부 도로의 차선별 예측 정확도가 높은 것을 확인하였다. 제안한 방법의 특징은 도로 소통 상황을 차로 단위로 예측하여 도로 소통 상황을 보다 정확하게 예측한 것이다.
모국어 습득과 달리 제2언어 또는 외국어 습득 분야에서는 발화와 인지의 관계가 연구마다 다르게 나타나고 있다는 점에서 본 연구는 영어를 외국어로 배우는 한국 EFL 대학생들의 영어 모음의 발화와 인지 테스트의 사례연구를 통해서 인지와 발화의 관계를 심도 있게 고찰하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 19명의 수도권의 대학생을 대상으로 미국영어 모음에 대한 발화와 인지 테스트를 실시하였으며, 그 결과를 통해서 발화와 인지의 선행관계와 상관관계를 살펴보았다. 첫 번째 연구문제인 미국영어 모음에 대한 발화와 인지의 선행관계는 전체 모음의 결과에서 발화와 인지 정확도 사이의 유의한 차이가 나타나지 않았으므로 인지 선행론이나 발화 선행론에 대한 증거가 되지 못했다. 개별 모음에서는 [ɛ], [α], [ɔ], [u] 모음들의 발화와 인지 정확도 차이만 유의하게 나타났으며 나머지 모음들의 발화와 인지 정확도의 차이는 유의하지 않았으므로 발화와 인지의 선행 관계는 모음에 따라서 다르다고 볼 수 있다. 두 번째 연구문제인 미국영어 모음에 대한 발화와 인지 사이의 상관관계는 전체 모음 뿐 만 아니라 개별 모음들에서도 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 즉, 인지 정확도가 높다고 해서 발화 정확도가 높거나, 거꾸로 발화 정확도가 높다고 해서 인지 정확도가 높을 만큼의 발화와 인지 사이에 밀접한 관계를 보여주지 못했다. 언어습득은 인지와 발화를 통합하는 과정이고, Flege와 동료들이 보고한 것처럼 L2 경험이 많을수록 발화와 인지 능력이 밀접하게 관련되어 발전한다는 점을 고려하면, 영어 경험이 상대적으로 적은 EFL 학생을 대상으로 한 본 연구 결과는 발화와 인지 사이의 상관관계는 언어 습득 단계에 따라서 발화와 인지가 서로 연결되는 방향으로 변화한다는 것을 시사한다. 본 연구 결과를 바탕으로 영어교육현장에 접목하는 시도가 있었다.
본 연구에서는 자연하천의 흐름에서 흔히 발생하는 천이류, 불연속류, 마른하도로의 파의 전파 등을 포함하는 복잡한 흐름을 해석하기 위한 고정확도 2차원 수치모형을 개발하였다. 하상경사항을 효율적으로 처리하기 위해 quasi-steady wave propagation 기법을 적용하여 해당 격자에 대한 생성항의 영향을 효율적으로 반영함으로써 쌍곡선형 적분 보존형의 2차원 천수방정식을 해석하였다. Fractional Step Method를 적용한 유한체적기법의 사용을 위해 HLL Riemann 해법을 이용하여 흐름률을 계산하였고, 시간 및 공간에 대한 2차 정확도를 만족하기 위해 MUSCL 기법을 적용하였다. 2차 정확도의 사용으로 불연속지점에서 발생하는 수치진동은 TVD 기법 적용을통해 제어하였다. 개발된모형은 2차원 제방 붕괴 및 댐하류부에 구조물이 존재하는 경우의댐 붕괴 모의를 통해실측치와의 검증을 실시하였다. 또한 하류부에 역경사가 존재하는 경우의 댐 붕괴 모의를 통해 실측치와 비교함으로써 생성항의 영향에 대한 모형의 적용성을 검증하였다.
붓스트랩 표본추출과 pairwise coupling의 알고리즘을 결합한 새로운 분류 알고리즘을 제안하고, 이를 선형판별분석과 2차 판별분석에 적용하였다. 그리고 새로운 분류 알고리즘의 정확도를 비교하기위해 널리 사용되는 waveform 자료 등을 분석한 후, 그 결과를 기존 분류 방법과 비교하였다.
원격탐사 분야에서 물체의 특성을 정략적으로 추정할 수 있는 분광센서에 대한 관심이 늘어나고 있으며, 특히, 최근 드론에 탑재하여 운영할 수 있는 경량 다분광 카메라의 활용이 주목받고 있다. 정량적 원격탐사를 위해서는 카메라 또는 센서에서 획득된 복사량의 정확도가 중요하지만, 저가의 다분광 카메라의 경우 복사정확도에 대한 독립적인 검증이 충분히 수행되지 않았다. 본 연구에서는 최근 농작물 모니터링, 식생 분석, 수질 분석 등에 다양하게 활용되고 있는 MicaSense사의 RedEdge-MX 카메라에 대한 복사 정확도 분석을 수행하였다. 미국 NIST 표준에 따라 교정된 초분광 센서인 TriOS RAMSES를 이용하여, RedEdge-MX 센서의 복사휘도 및 복사조도에 대한 상대 보정계수를 산출하였다. 분석결과, RedEdge-MX의 복사휘도는 밴드별로 RAMSES보다 5~16% 가량 낮게 나타났고, 복사조도 역시 1~20% 가량 낮은 것이 확인되었다. 본 연구에서는 RedEdge-MX의 관측값을 RAMSES에 상응하는 값으로 변환시키기 위한 보정계수를 1차 그리고 3차 회귀분석을 통하여 제공한다.
현재까지 초분광영상을 위한 다양한 표적탐지 알고리즘이 개발 및 사용되고 있다. 그러나 표적탐지 알고리즘의 비교 및 검증 기준으로 1~2가지 영상에 적용한 탐지정확도 만을 사용하고 있어, 사용자 입장에서 그 적용성을 평가하는 데에는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 초분광영상에 대한 표적탐지 알고리즘의 적용성을 체계적으로 분석하는 것이다. 이를 위하여 표적, 배경, 영상의 분광적 또는 복사적 특성에 관련된 5가지 기준 인자들을 정의하였고, 각 인자의 변이에 따른 6가지 기존 표적탐지 알고리즘의 탐지정확도 변화를 비교하였다. 이와 더불어 영상 크기에 따른 각 알고리즘의 처리시간을 비교하였다. 그 결과 탐지정확도 측면에서는 기준인자에 따라 적용성이 높은 알고리즘의 종류가 다르게 나타났다. 처리시간은 2차 통계값 기반 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 매우 크게 나타났다. 탐지정확도와 처리시간을 종합적으로 고려한 결과 사용하는 영상과 표적 그리고 배경의 특성에 따라 적용성이 높은 알고리즘의 종류가 다른 것으로 나타났다. 따라서 초분광영상에 대한 기존 표적탐지 알고리즘의 적용성은 자료의 특성 및 배경과 표적의 공간적 분광적 관계에 따라 다르게 나타나므로, 사용하는 자료의 특성과 목적에 따라 적용하는 표적탐지 알고리즘의 종류가 달라질 필요가 있다.
본 연구는 고등학교 남학생에서 심폐소생술에 대한 전통적교실학습과 영상자가학습의 교육효과를 통하여 심폐소생술 교육에 효과적인 교육방법 선택에 도움을 주며, 심폐소생술 교육 프로그램 마련에 기초 자료를 제공하고자 하였다. 연구대상자는 G도 소재 G고등학교 2학년 남학생 두 반의 학생으로 1개 반은 실험군, 1개 반은 대조군으로 임의 배정 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 심폐소생술 교육 전 후 지식 차이는 대조군(2.38)이 실험군(2.32)에 비해 높게 증가하였지만, 태도 차이는 실험군(2.18)이 대조군(2.06)에 비해 높게 증가하였다. 지식과 태도에서는 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았다. 둘째, 심폐소생술 교육 전 후 자신감 차이는 실험군(2.40)이 대조군(2.01)에 비해 유의하게 증가하였고(p<0.05), 술기수행 정확도 차이도 실험군(2.67)이 대조군(2.54)에 비해 유의하게 증가 하였다(p<0.05). 본 연구 결과 심폐소생술의 자신감, 술기수행 정확도에서 영상자가학습이 전통적교실학습보다 유의하게 증가하였다. 따라서 영상자가학습 교육 방법을 심폐소생술 교육에 활용할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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