• 지적과 국토정보
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• 제46권2호
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• pp.297-312
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• 2016

현 정부는 미래 국가 경쟁을 이끌어 나갈 인재를 양성하고 학벌이 아닌 능력중심의 자격제도 개편을 통하여 자격과 산업현장을 일치시키려는 노력을 하고 있으며, 그 일환으로 과정평가형 자격제도 도입을 추진하고 있다. 과정평가형 자격제도는 국가직무능력표준(NCS)에 기반하여 일정 요건을 충족하는 교육 훈련과정을 이수하고 내,외부 평가를 거쳐 합격기준에 해당하는 경우, 국가기술자격을 부여하는 제도로 직업교육과 자격을 본격적으로 연계하기 위한 시도라고 할 수 있다. 지적분야의 NCS 및 학습모듈은 이미 특성화고등학교 및 전문대학에서 교육 훈련에 활용되고 있으나, 지적분야와 관련하여서는 아직까지 과정평가형 자격제도가 도입되지 않아 현행 국가기술자격검정을 통하여 자격을 취득할 수밖에 없는 실정이다. 본 연구는 과정평가형 자격제도를 면밀히 분석하고, 지적분야 과정평가형 자격제도 도입에 대한 의견을 수렴하기 위하여 설문조사를 실시하였으며, 과정평가형 자격제도 도입을 위한 NCS 평가모형을 제시하였다.

• 건축역사연구
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• 제19권6호
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• pp.187-208
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• 2010

The purpose of this study is to understand the transition process of Korean architecture and urbanism from traditional state to modern state, by investigating the development of modern survey and the characteristics of survey drawings during the Great Han Empire (大韓帝國), the early modern Korea. The governmental efforts of the Great Han Empire to introduce a modern survey system named Gwangmu Land survey (光武量田事業) ended in failure. After the Russo-Japanese War (露日戰爭, 1904-1905), the Residency-General (統監府) held the hegemony of Korean Peninsula. It reintroduced a modern survey system for the survey of land and buildings all over the country and enforced the Land and Buildings Certification System (土地家屋證明制度). Since then, the land and buildings survey was propagated rapidly and the modern system for land use was gradually organized. With the progress of modern survey, the survey bureau of Cabinet (內閣) and Department of Royal Household (宮內府) created survey drawings that had some characteristics of colonialism. Takjibu (度支部) produced cadastral maps of major cities, with which the modern land system was developed. In addition, the Royal Property Bureau (帝室財産整理局) produced survey drawings of land and buildings owned by the Royal Household which were finally converted into modern facilities.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.91-101
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• 2021

본 연구는 기존 민북마을의 사회공간적 분포 및 변화 등 거시적인 측면에서의 연구를 민통선 변화에 따른 민북마을의 시공간적 분석을 통해 보다 구체적으로 연구하고자 하였다. 이를 위해 정전협정문 제2권 지도와 구글어스, 수치지적도, 행정구역도 등을 공간 자료로 활용하고, 통계연보와 국방부 및 철원군 고시 자료, 토지이용규제시스템, 지적도 속성정보 등을 정리하여 속성자료로 구축하여 민간인통제선의 조정에 따른 민북마을의 변화를 시계열로 공간분석을 실시하였다. 군사시설보호법 제정 이후 민간인통제선이 그려진 1976년 통계연보를 기준으로 20년 단위로 분석하였다. 그 결과 1975년부터 2015년까지 철원의 민간인통제구역 총면적은 105.8km²가 감소하였고, 민북마을 총 14개 중 9개 마을이 해제되고 6개 마을만 존재하게 되었다. 미입주 마을은 기존 조사되거나 통계상의 마을 보다 10개 적은 14개 마을로 분석되었다. 민통선 북상은 민북마을의 고유특성을 사라지게도 할 수 있지만 현재 주민들의 삶과 밀접한 관계가 있는 만큼 신중하게 이루어져야 하며, 마을의 지속가능한 발전과 보전 차원에서의 정책이 수립되어야 한다. 본 연구는 민북지역과 민북마을의 기초가 되는 시·공간 분석을 실시한 데에 의의를 가지며 후속 분석 연구에 필요한 기초자료로서 활용할 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제24권3호
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• pp.205-215
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• 2003

정밀하고 밀도 높은 부우게이상자료는 지구물리학과 물리측지학적인 측면에서 중요한 기초자료가 된다. 이를 위해서 정밀한 절대중력기준점망의 설치외에도 두 가지 측면을 고려해야 하는데, 하나는 중력측정과 보정의 정밀도를 향상시키는 것이며, 다른 하나는 측점의 밀도를 높이는 일이다. 중력측정에서 GPS를 어떻게 적절히 이용할 것인가에 대해서 알아보았는데, 40km이내의 기선거리에서 두 대의 측지용 GPS수신기를 이용하면, 5분간의 GPS측정으로도 충분하다고 여겨진다. 이 경우 PNU95 지오이드모델과 같은 정밀한 지오이드모델을 사용하여야 한다, 이 방법을 적용함으로써, 비용 및 시간과 인력을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 질적인 측면에서도 향상을 가져온다. 또 교점오차를 보정하고 지형효과를 정밀하게 계산하기 위해 컴퓨터 프로그램을 개발했다. 중력탐사에서 같은 지점에서 중복 측정하는 것은 스프링의 변이를 보정하는 것뿐만 아니라 망조정을 적용함으로써 결과들에 대해 통계적으로 접근하는 것을 가능하게 한다. 그럼으로써 다양한 원인에 기인한 큰 오차를 쉽게 찾아내고 보정하여 자료의 질을 향상시킬 수 있으며, 또한 측정의 질을 평가할 수 있다. 최근의 컴퓨터 기술과 디지털 고도자료의 발달도 좀더 정밀한 지형보정을 사용하여 부우게이상의 질을 향상하도록 우리를 고무하고 있다. 본 연구에서는 육상중력, 선상중력, 북한의 부우게이상도, 일본의 중력자료, 고도위성자료, EGM96 지오포텐셜 자료 등, 다양한 중력자료를 입수하였다. 따라서, 이들 자료를 계산하고 편집하여 한반도 일원의 정밀 부우게이상도를 작성할 수 있었는데, 이것은 지구물리학과 물리측지학의 응용에 유용한 자료가 될 것이다.

• 한국지역지리학회지
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• 제22권4호
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• pp.809-825
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• 2016

본 연구는 제주도 구좌읍 하도리를 사례로 농업환경에 따른 밭담의 존재형태와 농가인식을 살펴보는 것이다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 하도리 밭담은 대부분 외담이면서 곡선형이 많고, 최근에 시멘트 밭담이 출현하고 있다. 둘째, 밭담의 높이는 입지에 따른 특징이 있고, 밭담의 길이는 현장조사와 수치지적도를 통해서 16.514km(두 농업 지구)로 산출되었다. 셋째, 하도리 농가들은 현재까지도 밭담의 필요성을 높게 인식하는데 이는 급격한 사회변화에서도 밭담의 지속가능한 가치를 보여주고 있다. 넷째, 밭담의 지속가능한 보전 방안은 밭담 친환경적인 농업환경 개선, 마을별 밭담 데이터베이스 구축, 밭담의 변형과 축조 시 지정된 조례에 의한 시행, 지역주민에게 밭담의 가치 인식을 위한 홍보 및 교육 등이 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.71-80
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• 2024

이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.