• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1679-1692
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• 2023

대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.131-150
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• 2015

영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.

• 한국조경학회지
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• 제49권2호
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• pp.128-140
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• 2021

본 연구는 도보관광의 대표적 대상인 제주 올레길의 유형별 대표자원을 대상으로 Landscape Ecology 이론을 적용하여 생태문화적 특성을 파악하였고, 올레길 자원의 경관생태학적 해석 기법을 정립하였다. 제주 올레길 유형분류는 올레길 주변 대표경관, 주요 토지이용, 식생현황을 중심으로 비오톱유형을 조사하여 12개 유형으로 구분하였다. 제주 올레길 도보 관광자원 유형분류는 생태관광 자원분류 유형을 토대로 자연자원 7개 중분류 유형, 인문자원 7개 중분류 유형으로 구분하였고, 각 자원을 경관생태학 구성 체계와 동일하게 Geotope, Biotope, Anthropotope으로 특성화하여 유형별 특성을 파악하였다. Geotope 자원은 해안 및 해변, 바위, 암반, 폭포, 지질 및 주상절리, 오름 및 분화구, 수자원, 지형경관 조망점 등이 해당되어 시각적 경관특성, Biotope 자원은 대경목 및 보호수, 곶자왈, 숲길 및 식생군락지, 생물서식지, 식생경관 조망점 등이 해당되어 생태특성, Anthropotope 자원은 해녀 및 전통문화, 포구 및 등대, 체험시설, 사찰 및 교회, 군사 및 봉수시설, 기타 역사·문화시설, 문화경관 조망점이 해당되어 지역문화 특성이 강하였다. 제주 올레길 유형별 대표자원은 제주에서만 볼 수 있는 해안, 오름, 곶자왈, 밭과 밭담, 제주가옥과 돌담이고, 제주 올레길의 생태문화를 알아보기 위해 올레길 유형을 대표하는 자원들의 구성요소와 다양한 기능들을 경관생태학적으로 해석하였다. 제주 해안의 생태문화적 특성을 살펴보면 해안은 검은 현무암 암반, 해안가 식생, 해안초지, 해안암반 식생, 겨울철새, 제주해녀 등이 있다. 오름은 독특한 화산지형으로 원형과 타원형의 산체, 오름 식생, 분화구 습지, 오름 지명 유래 및 전설, 설문대할망 설화, 말 방목 문화, 군사 목적의 사용, 민간신앙의 대상, 정상에서 조망경관 등이 있다. 곶자왈은 바위 요철 지형, 독특한 미기후 형성, 곶자왈 식생, 지명 유래, 과거 숯을 구웠던 문화, 기이한 형상의 나무와 덩굴식생이 특징이다. 밭담은 밭담구조 및 형태, 밭 재배 농작물, 밭담 서식생물, 제주 농업문화, 밭담경관 등이 있다. 마을은 현무암으로 쌓은 돌담과 지붕구조, 마을 어귀 정자목, 가옥내부 마당과 텃밭, 지역민들의 삶의 모습, 골목길 경관 등이 있다. 이런 자원들은 인간의 오랜 삶과 함께 서서히 변해왔고, 지금은 제주에서만 경험할 수 있는 독특한 경관이 되었다. 자원을 통합적으로 해석하여 특화된 콘텐츠를 제공함으로써 올레를 걷는 도보 관광객들은 자원들의 스토리를 알아가면서 깊이 있게 체험할 수 있고, 올레길의 지속가능한 이용 및 이용객 만족도를 높일 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.105-114
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• 2004

본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서 각 에이전트의 협력 방법을 제안하고 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 MA(Mobile Agent)의 노드 이주 알고리즘을 제시한다. 멀티 에이전트의 협력은 에이전트 시스템의 안정성과 분산 환경에서의 정보 검색의 신뢰성을 향상시킨다. 이러한 멀티 에이전트의 중요한 구성 요소 중, 네이밍 에이전트는 상호 에이전트를 식별하고 특정 객체를 참조하도록 에이전트 이름을 지원하며, 각 에이전트는 이러한 고유의 이름으로서 특정 객체를 참조한다. 또한 네이밍 에이전트는 에이전트 특성에 따라 SPA(Server Push Agent), CPA(Client Push Agent) 및 SPA(Server Push Agent) 등으로 각 에이전트를 분류하여 네이밍 서비스를 통합하고 관리하는 역할을 수행하며, 특정 MA에 노드 이주 정보를 제공하게 된다. 그러므로 MA의 노드 이주 시 적중 문건의 수, 적중률, 노드 처리 시간 및 네트워크 지연시간에 따른 우선순위를 부여하여 노드 이주의 효율성을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 논문은 통합된 네이밍 서비스를 위한 네이밍 에이전트를 설계하고 적중 문건의 수, 적중률 및 탐색 문건의 수 등으로 구성된 메타데이터 구조를 보인 후, 멀티 에이전트의 협력을 통한 메타데이터의 생성과 갱신 및 적중 문건의 수에 따른 노드 이주 방법을 보인다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제22권4호
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• pp.495-515
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• 2012

본 연구에서는 평면도형의 넓이에 대한 교사의 교수학적 내용 지식(PCK)을 설문지와 수업 관찰을 통해서 분석하였다. 연구 결과, 다음과 같은 4가지 결론을 얻을 수 있다. (1) PCK의 '수학 내용 지식' 영역에서 교사는 넓이의 개념, 넓이와 길이의 속성 구분을 정확히 이해하고 배열구조를 지도의 대상으로 인식하여야 한다. (2) PCK의 '수학과 교수 방법 및 평가에 대한 지식' 영역에서 교사는 교과 목표를 넓이의 개념 이해와 공식의 이해를 균형적으로 설정하고 평가해야 한다. (3) PCK의 '수학 학습에 대한 학생 이해 지식' 영역에서 교사는 설명 위주의 오류수정 보다 넓이의 개념의 이해에 대한 활동을 제시해야 한다. (4) PCK의 '수학과 수업 상황에 대한 지식' 영역에서 교사는 교과서에 대한 주체적 의식을 가지고 교과서의 활동을 보완하여야 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.66-80
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• 2012

원격탐사 방법을 활용한 변화지역 탐지, 재난재해 지도 작성, 작황 모니터링 등 다중시기의 위성영상을 활용한 결과를 도출하기 위해서는 시계열 영상 정보를 서로 비교할 수 있는 공통의 스케일로 정규화 하는 것이 필요하다. 다중시기 영상에 대한 정규화 방법은 절대복사보정과 상대복사 보정으로 나눌 수 있으며, 본 연구에서는 상대복사 보정을 통한 시계열 위성영상처리 기법을 다루고자 한다. 2011년 3월 해일 피해가 발생했던 일본 센다이 지역을 연구대상지로 선정하였고, KOMPSAT-2 다중분광영상을 이용한 사고 전, 후의 피해지역 탐지에 있어 상대복사 보정의 실효성을 분석하였다. 다양한 상대복사 보정 기법 중에서 정준상관분석을 통해 PIFs(Pseudo Invariant Features) 지역을 자동으로 추출하는 MAD(Multivariate Alteration Detection) 기법을 적용하였다. 본 사례연구 분석결과 MAD 방식에 의한 자동 PIFs 지역의 추출은 비교적 높은 정확도 수준에서 이루어짐을 확인할 수 있었으며, 상대복사 보정된 시계열 위성영상을 사용함으로써 변화지역 자동탐지의 신뢰수준을 높일 수 있는 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.855-865
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• 2018

음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제43권1호
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• pp.28-55
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• 2010

천연기념물의 명칭 부여 및 지정 물량을 포함한 현재의 천연기념물 관련 체계는 일제강점기에 도입된 '조선보물고적명승천연기념물보존령' (1934)을 기반으로 하고 있으며, 이에 따른 골격이 지금까지 그대로 통용되고 있다는 문제점이 지적되고 있다. 당산숲 비보숲은 우리나라 농어촌의 숲문화를 대표하는 전통문화자원이며 국가적 문화자산이다. 천연기념물을 포함한 당산숲 비보숲을 논할 때 천연기념물 등에서 사용하는 "명칭", "분류 체계" 등에 대해서 문화재청에서조차, '조선의임수(朝鮮の林藪)' (1938)라는 일제의 조사보고서에 실린 내용에 전적으로 의존하고 있다는 것이 근본적인 문제점이라고 할 수 있다. 즉, 일제가 1938년에 '완도 예송리 당산숲'을 '례송리상녹수림(禮松里常綠樹林)'이라고 이름을 붙인 후, 현재까지도 우리 농어촌의 당산숲 비보숲을 천연기념물 등으로 지정할 때, 해안가의 경우 대부분 일제가 한 방식대로 '~상록수림'이라는 명칭을 그대로 따르고 있다는 것이 대표적인 예이다. 본 논문의 목적은 천연기념물 제도의 출발점인 일제강점기의 '조선의임수(朝鮮の林藪)' 등 일본 자료에 대한 문제점을 고찰하고, '조선의임수(朝鮮の林藪)' 등의 논리를 우리의 당산숲 비보숲 등에 여과 없이 적용시키고 있는 현 상황을 개선하는 방안을 찾고자 하는 것이다. 이를 위해 천연기념물로 지정된 수림지, 노거수 중에서 당산제를 지내는 당산숲이 있는 18개소를 선정하여 조사, 분석하였다. 결과로서, 천연기념물로 지정된 많은 수림지, 노거수 중에서 그것이 당산숲, 당산나무라면 "~당산숲", "~당산숲과 비보숲", "~당산나무"라는 명칭을 일관성 있게 부여해야 할 필요가 있다는 것을 제안하고자 한다. 이러한 조치가 이루어지면 일제강점기에 도입된 천연기념물 제도의 한계를 극복하는 출발점이 시작될 수 있으며, 우리나라 전통조경 양식 및 문화경관으로서의 당산숲에 대한 위상이 제고될 수 있을 것이다.