산불은 경제, 자연환경, 건강과 같은 삶의 여러 측면에서 몇 가지 악영향을 주는 가장 핵심적인 환경위험 중의 하나이다. 산불의 조기발견, 빠른 예측, 신속한 대응은 산불 위험으로부터 재산과 생명을 구하는데 본질적인 역할을 할 수 있다. 산불의 빠른 발견을 위해 기상청에서 각 지역에 설치한 로컬 센서를 통해 획득한 기상 데이터를 이용하는 방법이 있다. 기상 조건(예: 온도, 바람)은 산불 발생에 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 논문에서는 산불의 피해 면적을 예측하기 위해 데이터 마이닝(DM) 기법을 적용한다. 다섯 종류의 DM 모델, 예를 들어 Stochastic Gradient Descent(SGD), Support Vector Machines(SVM), Decision Tree(DT), Random Forests(RF), Deep Neural Network(DNN)과 네 가지 입력 특성 그룹(공간, 시간, 기상 데이터 이용)을 최근 5년간의 경기도 지역에서 수집한 실제 산불 발생 데이터에 적용하였다. 실험결과는 기상 데이터만을 이용한 DNN 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 제안한 모델은 빈도수가 높은 작은 규모의 산불 예측에 더 효과적이었다. 제안한 예측 모델을 통해 도출된 이러한 지식은 소방 자원 관리를 개선하는데 특히 유용하다.
의료 영상 분야에서 영상의 분할 및 특성의 추출을 위하여 명암도 차이를 이용하는 방법이 널리 사용되고 있으며, 임계값을 결정한 뒤 이를 기준으로 영상을 이진화하는 임계값 방식이 잘 알려져 있다. 임계값 방식 중 자주 사용되는 방식이 임계값을 선택하는 데 효율적이면서, 효과적인 선정 기준을 제시하고 있는 Otsu 알고리즘이다. 하지만 흉부 X-ray 영상에 대해서는 Otsu 알고리즘의 적용으로 좋은 영상 분할 결과를 얻을 수 없다. 이는 폐 영역 주변에는 갈비뼈나 혈관과 같은 다양한 기관이 존재하여 따라서 명암도 레벨의 분포가 불명확하기 때문이다. 이러한 불명료성을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 X-ray 영상의 배경을 배제한 후 Otsu 알고리즘을 적용하고, 명암 레벨 지도를 생성한 후, 이를 이용하여 X-ray 영상을 분할하는 효과적인 폐 영역 추출 알고리즘을 제시한다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 제안한 방법과 기존의 1차원 및 2차원 Otsu 알고리즘, 그리고 전문가의 육안 분할 결과와 비교하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존 Otsu 방법에 비해 더 정확하게 폐 영역을 추출하였으며, 육안 분할 결과와 거의 비슷한 결과를 보여 주었다.
일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간 ${\alpha}(%),\;키워드\;{\beta}(%)$등의 가중치를 화상 내용 특징에 따라 그 값을 조절하여 부여할 수 있는 방안을 개발하였다. 질의 화상에 대한 칼라공간, 키워드와 같은 추출된 특징중 하나의 특징으로 검색 실험한 결과는 가중치를 부여하여 실험한 결과보다 검색 효율이 낮았으며 가중치를 부여한 경우 측정된 파라메타의 평균치는 Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0)를 보임으로써 칼라공간, 키워드 내용기반 화상 검색 시스템들 보다 높은 검색 효율을 입증해 보였다.
본 연구의 목적은 자유선택활동 시 놀이 인원수 제한규칙에 따른 유아의 놀이를 알아보는 것이며, 본 연구결과가 자유선택활동 운영 개선에 기여할 것으로 기대된다. 연구참여자는 사립유치원 4세 학급 유아 25명과 담임교사와 공동연구자인 도움교수였다. 2014년 7월부터 10월까지 유아 관찰, 유아 인터뷰, 교사의 반성적 저널쓰기를 통해 자료를 수집하였다. 연구 결과, 유아들은 영역 선택을 표시하기 위해 사용하는 이름표에 대한 스트레스를 받고 서로 간의 과도한 경쟁을 하고 있었으며 규칙을 위반하고 있었다. 이를 통해 연구자들은 인원수 제한규칙이 유아의 도덕성 발달 제한, 사회정서발달 저해와 안전사고 위험, 자유선택 행동 저해 등의 역기능이 있음을 발견하였다. 이러한 규칙의 역기능을 인식한 연구자는 인원수 제한규칙을 해제함으로써 유아의 변화를 살펴보았고, 그 결과 공간 놀이 갈등 조절에서 유아의 자율성이 증진되었으며, 자유선택활동 시 교사의 역할과 운영방법에도 변화를 가져왔다. 연구결과에 기초하여 자유선택활동의 다양한 제한규칙의 필요성과 바람직한 규칙 적용에 대해 논의하였다.
인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 무분별한 불법 콘텐츠들의 유통으로 인한 저작권 침해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있어, 불법 복제 영상을 검출하는 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 공간영역 상에서 다양하게 변형된 복제 영상과 원본 영상간의 통계적 특성을 이용하여 그 유사도를 측정하고 복제 여부를 판단하는 계층적 구조의 불법 비디오 감식 방법을 제안한다. 영상의 대표적 특성인 휘도 성분에 따라 순위를 매김으로써 공간적 변형에 영향을 받지 않도록 하였으며, 데이터베이스에 저장된 방대한 양의 영상들에 대한 검색시간과 계산량을 줄이기 위해 순위 표본 프레임을 이용하여 유사한 후보 영상군을 추출한다. 이러한 후보 영상군을 대상으로 일반적인 불법 복제 비디오의 형태를 감안하여 각 프레임의 가장자리에 위치한 검은색 영역을 제외함과 동시에 영상의 중앙 영역을 포함하여 통계 검정을 이용함으로써 복제 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 이전 방법에 비해 순위 표본 프레임의 정확도가 유사하면서 선택된 순위 표본 프레임 수가 약 61% 가량 적게 추출하여 특징 정보에 저장되는 메모리 양을 절약할 수 있었다. 또한 영상의 화질 열화, 대비 변형, 확대 및 축소, 화면비 변환, 자막 삽입 등 다양한 공간적 변형에도 포괄적으로 복제 여부를 판단할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구는 일본 고등학교 지리역사과 학습지도요령과 지리 교과서를 대상으로 하여 한국 관련 내용의 선정 근거 및 서술의 특징을 분석한 것이다. 학습지도요령에서는 두 세 개의 '근린제국(이웃국가)'을 선정하여 그들의 생활 문화를 일본과 비교하여 유사성과 차이를 이해 존중할 수 있도록 하고 있다. 근린제국과 관련한 지역학습이 생활 문화에 초점을 둠으로써 자연환경 내용은 이들에 영향을 주는 요인으로서 일부 다루어지고 있을 뿐이다. 독도는 대부분 분쟁 가능 지역으로 기술하고 있지만, 일부 교과서에는 시마네현의 영토로 명기하거나, 지도상에 일본의 영토로 표기 한 사례도 있다. 한국의 독특한 생활 문화로는 문자로서 한글, 사상으로서 유교, 종교로서 불교와 기독교, 의식주로서 한복, 쌀과 국, 불고기와 가위, 숟가락과 젓가락, 온돌 등에 대해 삽화를 곁들여 자세하게 기술하고 있다. 그리고 한일 교류와 관련하여서는 정치 경제적 교류보다는 최근에 활발하게 이루어지고 있는 예술과 스포츠 분야 교류에 초점을 두고 있다. 이와 같이 일본의 지리 교과서는 주로 생활과 문화에 초점을 둠으로써 인간이 중심이 된 지리를 실현하고 있을 뿐만 아니라, 사례 지역과 일본과의 상호 비교를 통한 유사성과 차이에 초점을 둠으로써 지식과 이해의 성장뿐만 아니라 이타심과 공감적 이해의 발달을 가능하게 하고 있다. 이는 세계화 및 다문화 시대에 요구되는 대안적인 지역학습의 사례를 보여주고 있다고 할 수 있다.
목적: 현재 안경은 의료 도구와 패션 경향의 목적 등 사람의 신체에서 분리할 수 없는 필수품으로 인식되고 있다. 안경이 가지고 있는 특징 중 하나는 신체의 일부분에 반드시 착용 되어야 한다는 것이다. 이러한 특징은 안경테가 사용자의 편안한 착용감을 유지할 수 있는 조건으로 충족되어야 하며 이렇게 되기 위해서는 정확한 안경테 설계 기준이 마련되어야 한다. 사용자의 착용감 향상과 더불어 쾌적한 시야 확보를 위한 요소에 맞는 안경을 만들기 위해서는 안경 제조시 안경광학을 기초하는 기준이 마련되어야 하며 제조자의 감성에 의지하는 제조 방법으로는 올바른 안경테를 만들 수 없다. 부정확한 기준으로 만든 안경테는 안경 착용자의 눈에 원시나 근시, 난시등과 같은 치명적인 결과를 가져다 줄 수 있기 때문이다. 방법: 본 논문은 안경테 설계 중 가장 중요한 림(Rim) 설계를 안경 광학적 요소를 이용하여 자세하게 설명 하고 제조자와 안경광학 관련 종사자들이 정확한 사실을 인식 하고 인지 하 여 안경의 선택 및 제조 기준으로 삼을 수 있도록 할 것이다. 결과, 결론: 세계국제표준화기구(ISO) 에서 명시된 안경테의 명칭에 대하여 일부 안경테 제조업 종사자들의 잘못된 해석으로 많은 오류를 범하고 있는데 그 중 림(Rim) 과 연계 된 브리지(Bridge)에 관한 사항들을 바르게 해석하여 한국에서 제조하는 안경테들이 외국의 동종 제품과 경쟁하여 불리한 입장에 서지 않도록 해야 할 것이다.
중앙선 침범 관련 사고는 다른 사고에 비해 사고빈도는 낮지만 치명적인 사고로 이어질 가능성이 높기 때문에 이에 대한 적절한 사고감소대책이 필요하다. 중앙선 침범을 방지하는 대표적인 도로안전시설물이라 할 수 있는 중앙분리대는 도로의 안전 확보에 중요한 역할을 하며, 실제 그 효과에 대한 구체적인 분석을 통하여 향후 중앙분리대의 적극적인 활용을 도모하는 것을 연구의 목적으로 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 중앙분리대의 형식, 성능 등에 대한 검토에 앞서 기본적으로 중앙분리대의 설치와 교통사고와의 관계를 분석해 보았다. 즉, 중앙분리대의 사고감소효과를 파악하기 위해 우리나라 4차로 이상의 일반국도를 대상으로 중앙분리대 설치 여부에 따른 사고자료를 비교하였다. 보다 체계적이고 효과적인 분석을 위해 총 사고뿐만 아니라 유형별·사고강도별·시간대별 사고를 비교하였으며, 다양한 효과척도(사고율. 사고점유율. EPDO)를 이용하여 사고빈도뿐만 아니라 사고강도까지 비교하였다. 지점별·구간별 사고분석 및 중앙분리대 신설지점에 대한 효과분석 결과 중앙분리대의 설치는 사고빈도와 함께 사고강도를 낮춤으로써 확실한 사고감소효과를 가져왔으며, 특히 정면충돌사고, 사망사고, 야간사고에 대한 사고감소효과가 크게 나타났다. 따라서 정면충돌사고. 사망사고, 야간사고가 빈번히 발생하는 도로구간(특히 단일로나 접속로의 경우)에 대한 중앙분리대의 설치는 교통사고 감소를 위한 중요한 대책이 될 수 있다. 이러한 연구를 통해 중앙분리대 설치에 따른 사고감소효과를 명확히 밝힘으로써 중앙분리대 설치의 당위성을 제공할 수 있을 뿐 만 아니라 향후 보다 효과적이고 합리적인 중앙분리대 설치구간 선정에 도움을 줄 것으로 사료된다.
GC/MS (gas chromatography/mass spectrometry)는 훌륭한 분리능과 재현성으로 인해 널리 활용되고 있으며, 정립된 데이터베이스의 활용을 통한 성분 분석에서 활용도가 높다. 또한 HS-SPME (headspacesolid phase micro extraction)법은 용매로 추출을 하지 않은 휘발성 물질의 추출을 하는데 널리 사용되었다. 이 두 방법의 연계는 다양한 시료에서 발생하는 휘발성 성분의 분석에 널리 활용되었다. 위 특징을 이용하여 살아있는 Camponotus japonicus가 분비하는 미량의 페로몬 구성 성분의 분석 방법을 확립하였다. n-Decane, n-undecane, n-tridecane 등의 물질이 미량 페로몬에서 검출되었으며, 이 탄화수소들을 분석하는데 적합한 SPME fiber, 추출 온도, 추출 시간을 최적화하였다. 살아있는 시료를 분석할 수 있기 때문에 특정 현상이 발생하는 그 순간을 분석하는 장점이 있는 한편, 살아있는 시료를 분석하기 때문에 추출 시간 등이 제한된다는 한계점이 있었으나 살아있는 HS-SPME GC/MS 분석방법이 정립된다면 살아있는 시료를 죽일 필요 없다는 점에서 친환경적인 연구의 발전에 해결책이 될 수 있을 것으로 전망한다.
이 연구의 목적은 국민건강영양조사 2012년 자료 중 40세 이상 성인의 대사증후군 유병 여부를 예측에 영향을 미치는 변수를 확인하고 이를 예측하는 모형 개발하는데 있다. 선행연구를 통해 모델 생성에 필요한 투입변수를 선정하였다. 연구결과 투입변수 중 사회경제적 요인이 상위 순위에 해당하였으며, 건강행위 요인의 경우 하위 순위로 나타났다. 또한, 최종 예측모형은 의사결정나무 (Decision Tree)일 경우 90. 32%의 가장 높은 예측력을 나타내고 있었다. 이 연구의 결과는 다음과 같은 시사점을 나타낸다. 먼저, 대사증후군에 대한 예방 및 관리에 있어 건강행위에 대한 접근과 함께 사회경제적 요인에 대한 접근도 병행을 고려해야 한다. 또한, 의사결정나무 알고리즘의 경우 결과해석의 용이성이 있어 보건의료분야에서 많이 사용되며, 선행연구의 결과와 마찬가지로 높은 예측정확도를 나타내고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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