우리나라는 많은 산막지역으로이루어져 있으며 우기에 많은산사태의 발생으로 인하여 인명과 재산의 손실을 입고 있다. 따라서, 산사태의 발생에 대한 예측 시스템과 위험도 분석 연구가 필요하며, 본 연구의 목적은 관측된 지하수위의 분석을 통하여 산사태 발생을 예측하는 가능성에 대한 것이다. 이를 위하여 AR 모델을 사용하여 모델계수를 일정하게 하는 경우와 변화시키는 경우로 나누어 분석하였다. AR모델계수를 일정하게 하는 경우에는 AR(1), AR(2), AR(3) 모델을 선택하여 각 각의 모델계수를 구하였고, AR모델계수를 변화시키는 경우에는 변형된 AR(1)과 전형적인 AR (2) 모델을 과정 모델로 이용하여 Kalman Filtering 기법에 의하여 모델계수를 구하였다. 그 결과, 모델계수를 변화시키는 실시간 예측 방법이나 AR모델계수가 일정한 경우 모두 산사면 에서의 지하수위를 잘 예측해주며, 지하수위 뿐만아니라 시간별 강우강도를 고려함으로써 더욱 정 확한 예측을 할 수 있을 것으로 사료된다.
이 연구에서는 가상현실과 증강현실(Virtual and Augmented Reality: VR/AR) 콘텐츠 활용 과학 수업을 위한 교사 교육 모델과 원리를 개발 및 적용하고, 적용 과정에 참여한 초등 예비 교사의 교사 교육 모델에 대한 의견과 VR/AR 콘텐츠 활용에 대한 인식 변화를 분석하였다. 이를 위하여 첫째, 기존의 테크놀로지 교수학적 내용지식(Technological Pedagogical Content Knowledge: TPACK) 함양 교사 교육 모델 및 VR/AR 콘텐츠 활용과 관련된 선행연구를 탐색하여 VR/AR-TPACK 함양을 위한 교사 교육 모델과 각 단계의 주요 원리를 도출하였다. 개발된 교사 교육 모델은 '탐색/경험'-'맵핑'-'협력적 설계'-'실행'-'성찰 및 개선' 총 5단계로 구성되었다. 둘째, 개발된 모델의 단계와 원리의 적절성을 탐색하기 위해 25명의 초등 예비 교사가 수강하는 교육대학교 정규 강좌에 적용하였다. 수업 전후 VR/AR 활용에 대한 인식 조사 설문 결과, 예비 교사들이 작성한 그룹별 수업지도안, 교사 교육 모델에 대한 예비교사들의 의견 및 피드백 내용, 교수자/연구자가 작성한 연구 일지를 연구 자료로 수집하였다. 초등 예비 교사들이 작성한 교사 교육 모델에 대한 의견과 연구 참여 전후 인식 조사 설문 내용은 개방 코딩과 범주화 과정을 통해 분석되었다. 연구 결과, 초등 예비 교사들은 교사 교육 모델의 각 단계에서 이루어진 활동과 경험에 대해 대부분 긍정적인 의견을 제시하였다. VR/AR 콘텐츠 활용에 관한 인식은 세 가지 측면에서 변화를 보였다. 첫째, VR/AR 콘텐츠에 대한 막연한 긍정적 인식이 구체적인 교육적 어포던스에 기반한 긍정적 인식으로 변화하였다. 둘째, VR/AR 콘텐츠를 활용할 때 겪을 만한 문제 상황을 경험함으로써 이에 대한 대비가 필요함을 인식하였다. 셋째, VR/AR 콘텐츠를 교사가 활용할 수 있는 유용한 교수 자원으로 인식하게 되었다. 이러한 연구 결과에 기반하여 VR/ARTPACK 교사 교육 모델에 대한 시사점과 연구의 한계를 논의하였다.
2016년말 우리나라의 지하수 관측망은 국가지하수관측망, 지역지하수관측망, 수질전용측정망, 해수침투 관측망 등 다양한 목적하에 약 5,790개가 운영되고 있으며, 평균적으로 약 10년 정도의 관측 기간을 보유하고 있다. 이들 중에서 일 1회 이상 자동관측이 이루어지는 679개를 대상으로 지하수위 시계열자료의 특성을 분석하였다. ARIMA 분석 결과, AR(p) 모델은 전체의 56.8%인 386개, MA(q) 모델은 90.7%인 616개, Integration(d) 모델은 96.5%인 655개로 나타났다. AR(p) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 AR(1), AR(2), AR(3) 등의 순이며, MA(q) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 MA(2), MA(1), MA(3) 등의 순이며, Integration(d) 모델은 I(1), I(2)의 순으로 나타났다. AR(1) 모델이 가장 많은 것은 강우에 대한 지하수위의 교차상관의 lag time이 1 ~ 2일인 경우가 가장 많으므로 이전 시점의 지하수위에 의하여 현재 지하수위가 결정된다는 점을 의미한다. Integration이 많이 나타난 이유는 주기적 또는 지속적인 변동성이 지하수위에 나타나고 있음을 보여준다. 지하수위의 시계열 특성의 분류 및 그 원인을 평가하여 각 관측소별 지하수위 변동성을 정의함으로써 추후 지하수위 시계열자료의 분석 목적에 부합하는 자료 선별에 기여하고자 한다.
AR/VR의 발전으로 게임은 내부에서 즐기는 정적인 콘텐츠에서 외부에서 즐기는 동적인 콘텐츠로 확장되었다. 대표적인 AR게임인 'Pokemon Go'는 출시 즉시 신드롬을 만들어내며 닌텐도사의 주가를 120% 상승시켰다. 게임을 통하여 경제적 이익을 얻게 된 사람도 있지만 실제 현장을 방문하는 게임의 형태로 인하여 무단 침입, 교통사고와 같은 새로운 피해사례가 발생하고 있으며 교통사고 건수만 해도 약 11만 4000여건이나 된다. 본 논문에서는 2016년 AR게임 동향을 파악하고 피해 및 긍정사례들을 분석하며, AR게임으로 인한 사고를 예방하는 방법과 비즈니스 모델을 제안한다.
한 구조물에 작용하는 풍압력 시계열이 자기회귀 이동평균(ARMA) 모델을 사용하여 모델화 된다. AR 과정에서 시계열의 현재 값은 유한한 수의 이전 값들의 선형적 결합과 한 백색잡음에 의해 나타난다. MA 과정에서 시계열의 현재값은 유한한 수의 이전 백색잡음들에 선형적이다. ARMA 과정은 AR과 MA 과정의 결합이다. 본 논문에서, AR, MA와 ARMA 모델이 풍압력 시계열에 적용되고, 데이터를 나타내기에 가장 적합한 ARMA 모델을 선정하는 과정이 소개된다. 모델의 변수들은 최대 가능도법을 사용하여 산정되고, 압력 시계열의 시간적 복잡성의 척도인 모델 차수를 최적화하기 위해 AICC 모델 선정 기준이 사용된다. 또한, 모델의 유효성을 조사하기 위해 LBP 검사가 사용된다. 본 연구로부터, AR 과정이 풍압력 시계열을 나타내기에 가장 적합하다는 결론이 얻어진다.
선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 HRV 파워 스펙트럼해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 단구간(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호로부터 시계열 HRV의 파워스펙트럼을 추정한다. 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 재구성하였으며, AR모델 계수는 Burg법에 의해 계산하였다. AR모델을 적용한 단구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수(LF)와 고주파수(HF)에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 동일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 동일한 모양을 나타내었다.
본 논문에서는 모바일 AR 프로그래밍에 대한 지식이 없는 사용자가 쉽게 모바일 AR 콘텐츠 제작을 할 수 있도록 하기 위하여 마커와 가상모델 그리고 인터랙션의 형태와 가상모델의 반응형태를 인터랙티브하게 연결하는 인터랙티브 모바일 AR 콘텐츠 빌더 프로토타입을 설계 및 구현하였다. 우선, 모바일 AR 콘텐츠에서 인터랙션과 반응형태를 분석하기 위하여, 시중에 유통되고 있는 AR 앱들을 수집하여 앱의 특성에 따라 유형을 분류하고, 유형별 사용되는 인터랙션의 종류 및 반응형태를 조사하였다. 조사내용을 바탕으로 사용되는 모바일 AR 콘텐츠 빌더에 포함시킬 인터랙션의 종류 및 반응형태의 메뉴항목들을 설계하였고, 단위 AR 객체를 정의하기 위한 클래스와 이를 저장할 데이터베이스 테이블을 설계하였다. 또한, 정의된 단위 AR 객체의 내용을 다른 응용 프로그램들에서 쉽게 읽고, 가시화 시킬 수 있는 모바일 AR 가시화 클래스를 포함한 모바일 AR 콘텐츠 빌더 프로토타입을 구현하였다.
AR을 기반으로 하는 현실과 가상세계가 공존하는 콘텐츠들이 증가하고 있다. 이에 따라 AR 콘텐츠에 대한 체계적인 테스팅에 대한 필요성도 증가하고 있다. 소프트웨어 테스팅과 관련한 품질특성은 ISO/IEC 25010에서 정의하고 있다. 기존의 연구에서 ISO/IEC 25010을 기반으로 AR의 테스팅에 적용할 수 있는 품질특성을 제안하였다. 본 논문에서는 기존의 연구에서 제안한 AR 테스팅 품질특성에 신뢰성과 보안성을 보완할 것을 제안한다. 이러한 품질특성으로 고려하여 AR의 테스팅에 필요한 테스트 케이스를 개발하고 실행한다면 보다 체계적인 테스팅이 가능할 것이다.
바람이나 파도에 의해서 해상 부유체의 진동이 발생하는데, 이러한 진동은 부유체와 부유체에 접안시킨 이동체 사이에 접촉을 야기하기 때문에 부유체나 이동체에 손상이 발생한다. 이 논문에서는 AR(Autoregressive) 모델과 ARX(AR with eXogenous) 모델을 이용하여 부유체에 발생하는 진동 모델링에 관해서 기술한다. 연구 방법은, 기준 잡음신호를 생성하여 기준 모델 계수를 구하고, 모의 충격신호를 생성하여 충격 모델 계수를 구한 후, 충격 신호만을 추출하여 가해진 충격의 정도를 분석 평가하였다. 본 연구는 향후 요트와 요트계류장의 안전확보 시스템 개발을 위한 기초 연구로 활용할 예정이다.
본 논문에서는 보다 정확한 선형예측을 위해 시공간적응적 기반영역에 바탕을 둔 확장된 auto regressive(AR) 모델을 제안한다. 기존의 AR 모델에서 영상 전체에 걸쳐 사용되는 직사각형 형태의 기반영역은 영상의 경계선 영역에서는 더 이상 정상상태(stationarity)의 조건을 만족시키지 않음으로써 경계선 영역에서 예측오차가 증가하는 결점을 갖는다. 그래서 제안된 방법은 AR 모델에서 시공간적응적 기반영역이라 불리는 정상상태의 기반영역을 구성하는데 중점을 둔다. 시공간적응적 기반영역은 영상의 경계선 특성과 관련되는 공간적응적 기반영역과 시간축의 불연속 개념과 관련되는 시간적응적 기반영역으로 구성되어진다. 제안된 AR 모델은 동영상 복원 실험간 좀 더 정확한 모델 파라미터를 산출하였을 뿐만 아니라 복잡한 계산과정을 단순화하는 이점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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