• 한국측량학회지
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• 제32권spc4_2호
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• pp.421-430
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• 2014

항공영상, 위성영상 및 초분광영상은 농업, 산림, 수계 해안, 지질, 토지피복 지도 작성 등에 널리 이용되고 있지만, 지적분야에서 이들의 활용은 거의 나타나지 않고 있다. 한편 해외에서는 항공 위성영상의 지적도와 중첩이나 지목의 등록 및 갱신과 관련된 연구 사례들이 보고되고 있다. 이에 본 연구에서는 초분광영상을 지적 분야 적용성 검토결과, 기존 지목 오류 조사를 위한 현장 공간정보 취득 수단으로 활용될 수 있을 것으로 판단되며 향후 다목적 지적 구현 시 지적정보와 융합할 수 있는 농업, 토양, 그리고 식생 등의 속성정보 취득에 기여할 것으로 사료된다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.65-84
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• 2019

본 연구의 목적은 기계학습 알고리즘을 이용하여 주택모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하는 것이었다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 관련문헌을 검토한 다음 두개의 연구 질문을 설정하였다. 또한 연구 질문에 대한 답을 구하기 위해 본 연구는 Akman의 분류에 따라 감정을 분류 한 다음 여섯 가지 기계학습 알고리즘을 이용하여 모기지 금리에 대한 시민들의 감정을 예측하였다. 분석결과 AdaBoost가 모든 평가범주에서 가장 우수한 분류기로 확인되었다. 그러나 Naive Bayes의 성능수준은 다른 분류기들의 성능수준보다 낮은 것으로 밝혀졌다. 또한 본 연구는 어느 분류기가 각 감정범주를 잘 예측해주는지를 파악하기 위해 ROC 분석을 실시하였다. 분석결과, AdaBoost가 모든 감정범주에서 주택모기지 금리에 대한 주민들의 감정을 가장 잘 예측해주는 것으로 확인되었다. 그러나 슬픔범주에서 여섯 가지 알고리즘의 성능수준은 다른 감정범주보다 훨씬 낮게 나타났다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권1호
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• pp.83-105
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• 2023

최근 서비스 로봇을 일반 건축물에 도입하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 2022년 로봇 친화형 건축물 인증제도가 구축되었으나, 업무용 건축물로 대상을 한정하여 적용 가능한 건축물이 많지 않았다. 본 연구에서는 기존 로봇 친화형 건축물 인증제도를 아파트 단지로 확장한 로봇 친화형 환경 인증 모델을 개발하였다. 초점집단면접과 분석적 계층화 과정을 통하여 지표를 구축한 결과, 총점 176점으로 구성된 지표의 분야별 중요도는 건축 및 시설 설계, 네트워크 및 시스템, 건축 운영 관리, 로봇 지원 및 기타 서비스 순으로 나타났다. 개별 항목의 점수들은 분야 간 중요도, 분야 내 중요도를 반영하자 1점에서 18점으로 다양하게 산출되었다. 28개의 개별 항목에 대한 점수를 합한 총점에 따라 아파트 단지에 최우수, 우수, 일반 인증 등급을 부여할 수 있다. 본 연구는 인간-로봇의 상호작용을 고려한 아파트 단지의 로봇 친화형 환경 인증 모델을 세계 최초로 개발하였다는 데 의의가 있다.