Objective: In order to promote the rights of childcare teachers, there is a need to identify problems and demands about the rights of childcare teachers. Therefore, this study sought to examine the perception of childcare teachers' rights in order to identify the concepts of teacher rights. Methods: This study used the concept mapping method to identify the concepts of childcare teachers' teacher rights and interpreted these concepts utilizing the multi-dimension analysis method. Results: As a result of interviews from eight childcare teachers, 37 statements were derived. The result of similarities evaluated by 28 childcare teachers showed that 37 statements about teachers' rights consisted of two dimensions and four clusters (direct-indirect and indoor-outdoor of day-care center). Conclusion/Implications: This study suggested that direct and indirect efforts are needed to enhance the rights of childcare teachers and that change is necessary not only within daycare centers such as the principal but that change is also necessary outside daycare centers such as at government agencies in relation to daycare teachers's rights.
Objectives: This study examines the relationships between indoor radon concentrations and distribution from soil geological mapping in the Hwacheon and Jangsu areas. Methods: GIS and a pivot table were used for inquiries about indoor radon contents, soil characteristics, and geological differences. Results: The Hwacheon area was characterized by the presence of normal and reverse faults as a passage of runoff for radon, sufficient occurrences of minerals containing uranium within granite as a radon source, a high concentration of radon within the granite area and clear differences of radon concentrations between granitic and metamorphic areas. The Jangsu area was characterized by the presence of normal faults, wide distributions of alluvium, and ambiguities on radon concentrations indoors among areas of geological differences. Considering the granite area and alluvium surrounded with granite areas, the characteristics of radon concentrations within soils and indoors in the Jangsu area are similar to those of the Hwacheon area. High concentrations are found with entisol and inceptisol in the Hawcheon area, but with entisol, inceptisol, and ultisol in the Jangsu area. High radon concentrations are found in sandy loam and/or loam. High concentrations are found in recently constructed or brick buildings, but low concentrations in traditional or prefabricated houses showing a high possibility of outward flow. Conclusions: The overall results suggest that radon concentrations in the Hwacheon and Jangsu area are dominantly influenced by geological characteristics with additional artificial influences.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1339-1355
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2023
Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.
1991년 미국 오하이오 주립대학에서 처음 소개한 모바일 매핑 시스템은 센서기술이 발전함에 따라 다양한 형태로 개발되고 있다. 모바일 매핑 시스템은 이동체의 위치와 자세정보, 다양한 센서들의 취득 데이터를 통해 이동체 주변의 공간정보를 빠르게 취득할 수 있는 시스템으로 기존의 GNSS나 토털스테이션과 같은 측량 방법보다 생산성을 극대화 시키고 있다. 현재 해외 기업을 중심으로 다양한 시스템이 출시되고, 공간정보 구축분야에 적용이 활발하게 이루어지고 있지만 국내에서의 관련 기술개발이나 실질적 활용은 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 지상기반 모바일 매핑 시스템을 중심으로 상용화된 시스템의 현황 조사 및 특징 분석을 수행하여 공간정보 관련 업무에 시스템 도입을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구를 통해 다양한 형태의 모바일 매핑 시스템의 현황 및 특징을 파악하였으며, 최근 시스템 개발 동향이 도입단가를 낮추기 위한 방향으로 진행되고 있음을 제시하였다. 현재 자동 정합 등 자료처리 기술의 발달, 저가형 모델 출시 등 공간정보 구축 분야의 모바일 매핑 시스템 적용을 위한 기반이 조성되고 있어 향후 관련분야의 도입 활성화와 작업 효율성 향상이 기대된다.
발전소의 실내는 규모가 크고, 위치마다 소음레벨 편차가 매우 크기 때문에 소음관리가 어렵다. 따라서 실내소음을 효과적으로 관리하기 위해서 소음분포를 분석할 수 있는 소음 가시화 시스템이 필요하다. 터빈실 내를 모델링하고, 선정된 지점의 소음레벨을 측정하여 소음지도를 작성할 수 있는 소음 매핑 시스템을 개발하였다. 그리고 모델의 신뢰성을 높이기 위하여 소음지도와 실제 소음측정 결과와 비교하는 방법을 통하여 모델을 수정하였다. 소음지도에 대한 정기적인 분석을 통하여 설비 이상을 판단할 수 있고, 특정 지점의 현재와 이전 소음에 대한 주파수 및 레벨을 비교 분석함으로써 실내소음을 효과적으로 관리하는 방법을 제시하였다. 매핑 시스템을 활용하면 근무환경을 개선할 수 있는 소음대책의 수립이 가능하고, 기계의 이상 유무를 확인하고, 예방정비를 통해 설비의 신뢰성을 높일 수 있다.
최근 강남 글로벌 비즈니스센터(GBC) 건설 등 토목기술이 발전해 감에 따라 지상·지하에 대규모 토목·건축물들이 건설되고 있으며, 이와 같은 대규모 시설물의 안전사고 방지, 화재와 같은 위급사항 대처 등과 관련한 기술과 연구가 진행되고 있다. 지상·지하의 개발과 활용이 활발해 짐에 따라 실내에서의 정확한 위치 정보 확보를 위한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 본 연구에서 실내측위 테스트를 위해서 웹 환경에서 손쉽게 가상으로 실내측위를 해 볼 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 위해서 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 실내측위를 위한 테스트 데이터를 구축하고, GIS 공간연산 기법을 이용하는 실내측위 데이터 API(Application Programming Interface)를 개발하였다. 본 연구를 통해 모바일 단말에서 요구되는 다양한 경로정보, 셀 정보, 랜드마크 등 신호 및 영상기반측위에서 요구되는 다양한 공간정보를 실내측위 데이터 API를 통해 신속히 제공이 가능하다.
Localization of aerial vehicles and map building of flight environments are key technologies for the autonomous flight of small UAVs. In outdoor environments, an unmanned aircraft can easily use a GPS (Global Positioning System) for its localization with acceptable accuracy. However, as the GPS is not available for use in indoor environments, the development of a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system that is suitable for small UAVs is therefore needed. In this paper, we suggest a vision-based SLAM system that uses vision sensors and an AHRS (Attitude Heading Reference System) sensor. Feature points in images captured from the vision sensor are obtained by using GPU (Graphics Process Unit) based SIFT (Scale-invariant Feature Transform) algorithm. Those feature points are then combined with attitude information obtained from the AHRS to estimate the position of the small UAV. Based on the location information and color distribution, a Gaussian process model is generated, which could be a map. The experimental results show that the position of a small unmanned aircraft is estimated properly and the map of the environment is constructed by using the proposed method. Finally, the reliability of the proposed method is verified by comparing the difference between the estimated values and the actual values.
단일 카메라 기반의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 성공적으로 수행하기 위해서는 표식 선택이 매우 중요하다. 특히, 미지의 환경에서는 표식에 대한 사정정보가 없기 때문에 표식을 자동 선택하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 표식을 자동 선택하기 위해 인간의 시각 집중 방식을 모델링한 시각 집중 시스템을 이용한다. 기존의 시각 집중 시스템에서 윤곽선(Edge)는 시각 집중을 위한 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 복잡한 실내 환경에서 윤곽선의 응답을 사용할 경우 정규화 연산으로 인해 정보가 많은 복잡한 영역의 윤곽선에 대한 응답은 낮아지고 특징이 없는 평면이나 평면들 간의 경계에서 높은 값을 가지게 된다. 또한 네 방향에 대한 응답 값을 사용하기 때문에 특징의 차원수가 증가해서 연산량도 증가한다. 본 논문에서는 앞에서 언급한 문제점들을 해결하기 위해 모서리 특징의 사용을 제안한다. 모서리 특징을 사용함으로써 정보가 많은 복잡한 영역을 우선 집중시켜 데이터 연관(Data association)의 정확도도 높일 수 있다. 최종적으로는 코너특징을 사용한 시각 집중 시스템을 이용함으로써 기존 방식보다 SLAM 결과가 향상 된다는 것을 실험으로 보이도록 하겠다.
This paper presents a natural corners-based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) with a robust data association algorithm in a real unknown environment. Corners are extracted from raw laser sensor data, which are chosen as landmarks for correcting the pose of mobile robot and building the map. In the proposed data association method, the extracted corners in every step are separated into several groups with small numbers of corners. In each group, local best matching vector between new corners and stored ones is found by joint compatibility, while nearest feature for every new corner is checked by individual compatibility. All these groups with local best matching vector and nearest feature candidate of each new corner are combined by partial compatibility with linear matching time. Finally, SLAM experiment results in an indoor environment based on the extracted corners show good robustness and low computation complexity of the proposed algorithms in comparison with existing methods.
본 연구에서는 현지 지리조사 공정을 위치기반의 영상자료와 구조화된 수치지도를 활용하여 개선하는 방안에 대하여 다루었다. 기존의 공정에 대한 분석을 실시하고 개선되어야 하는 요소들을 정리하였으며, 위치 기반의 영상자료를 활용하여 실내에서 지리조사와 정위치 편집 공정을 동시에 수행하는 방안을 중심으로 전체적인 개선 방안을 제시하였다. 제시한 방법의 검증을 위하여 시범지역을 선정하고 영상을 이용한 실내 지리조사 작업을 수행하였으며, 인력에 의한 도보 조사 결과와 정량적으로 비교하여 제시한 개선 방안의 적합성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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