• 전자공학회논문지SC
• /
• 제42권2호
• /
• pp.39-48
• /
• 2005

본 논문에서는 다기능 근전의수를 제어하기 위해 전완에서 취득한 4 채널의 근전도로부터 9 가지 동작을 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 비정상 신호특성을 가진 근전도를 해석하기 위해서 시간-주파수 영역에서 표현되는 특징벡터를 웨이블렛 패킷변환을 통해 추출한다. 높은 차원을 가지는 시간-주파수 특징벡터에 대하여 차원축소와 비선형변환을 수행하기 위해 PCA와 SOFM으로 구성된 특징투영 방법을 제안한다. PCA를 이용한 차원축소는 패턴분류기의 구조를 단순화하고 패턴인식을 위한 계산시간을 단축할 수 있다. SOFM을 이용한 비선형변환은 PCA에 의해 차원이 축소된 특징벡터를 새로운 공간으로 투영함으로써 클래스 분리도를 향상시킨다. 마지막으로 각 동작은 패턴분류기인 다층 신경회로망에 의해 인식된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 높은 인식률을 보임과 동시에 연속적인 패턴인식을 위한 실시간 구현이 가능함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제8권7호
• /
• pp.1588-1596
• /
• 2004

최근 정보기술 발전과 컴퓨터의 고성능화에 따라 인터넷과 지리정보 시스템(GIS:Geographic Information System)을 연동하여 많은 웹 사이트에서 지도정보 및 POI(Point of Interest)서비스를 제공하고 있다. 이러한 Web CIS는 시스템 구축이나 서비스 제공방법, 지도표현 형식에 있어 특정 시스템이나 환경에 의존적이며 제약이 많이 있다. 또한 무선인터넷의 급속한 발전으로 이동 환경에서 현재 위치정보를 적용한 실시간 서비스를 제공받기 원하는 사용자가 급증하고 있는 시점에서 이러한 서비스를 PDA와 같은 이동클라이언트에 LBS(Location Based Service)로 제공할 수 있어야한다. 본 논문에서는 국립지리원의 표준지도형식인 DXF 수치지도를 이용하여 모바일 웹 서비스가 가능한 GIS의 구축과 OGC(Open GIS Consortium)에서 권고한 벡터 방식의 SVC(Scalable Vector Graphics)를 이용한 지도 표현, XML 웹서비스를 이용한 개방형 서비스제공 방법, 이동클라이언트인 PDA에 GPS 수신기를 확장하여 이동환경에서 위치정보를 획득하여 실시간 LBS가 가능한 클라이언트/서버 시스템을 설계하고 서버기반 GIS 컴퓨팅 환경을 실용적으로 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.125-130
• /
• 2018

선형판별분석(LDA) 기법은 특징벡터의 차원을 줄이거나 클래스 식별에 이용되는 통계적 분석 방법이다. 그러나 선형 분리가 불가능한 데이터 집합의 경우에는 비선형 함수를 이용하여 특징벡터를 고차원의 공간으로 사상(mapping) 시켜줌으로써 선형 분리가 가능하도록 만들 수 있는데, 이러한 기법을 일반화된 판별분석(GDA) 또는 커널판별분석(KDA) 기법이라고 한다. 본 연구에서는 인터넷에 공개되어 있는 능동소나 표적신호에 LDA 및 GDA 기법을 이용하여 표적식별 실험을 수행하고, 그 결과를 비교/분석하였다. 실험 결과 104개의 테스트 데이터에 대해 LDA 기법으로는 73.08% 인식률을 얻었으나 GDA 기법으로는 95.19%로 기존의 MLP 또는 커널 기반 SVM에 비해 나은 성능을 보였다.

• 대한화학회지
• /
• 제31권6호
• /
• pp.567-575
• /
• 1987

한국산 고대유리 시료 45종을 입수하여 그속에 함유된 19종의 원소(Ag, As, Br, Ce, Co, Cr, Eu, Fe, Hf, K, La, Lu, Na, Ru, Sb, Sc, Sm, Th, Zn)는 중성자방사화분석에 의하고, Pb는 원자흡수분광분석법에 의해 각각 정량하였다. 이들 20종 원소의 분석데이타를 사용하여 원소 상호간의 상관관계를 상관메트릭스법으로 검토하였다. 그리고 주성분분석법으로 각 시료의 농도분포를 평면에 나타내었으며, 측정된 제조년대 및 발굴위치가 같은 시료가 모이면 이들 시료를 SIMCA를 위한 참조시료로 삼았다. 이들 참조시료 및 시험시료를 SIMCA에 의해 분류하였더니 참조시료 전부와 시험시료중 3종이 주성분분석법에 의한 분류결과와 일치하였다.

• 농업생명과학연구
• /
• 제46권3호
• /
• pp.47-58
• /
• 2012

본 연구는 기후변화에 따른 난대상록수종인 황칠나무의 적지예측모델을 개발하기 위하여 수행하였다. 생장 및 입지환경 인자들간의 관계 구명을 통하여 양적 질적 자료 분석이 가능한 수량화 분석 방법에 의하여 황칠나무의 적지예측 평가기준을 도출하였다. 적지예측 프로그램은 ESRI, ArcView GIS 프로그램을 이용하여 개발하였다. 개발된 프로그램은 적지예측의 정확성 검토를 위하여 다양한 난대 상록활엽수가 분포하고 있는 전남 완도 지역에 적용하였다. 황칠나무의 적지예측 분석 결과, 최적지 표고 401~500m, 경사도 $15^{\circ}$ 이하, 국소지형은 산복 계곡부위, 퇴적양식 붕행토, 방위가 남쪽인 요철사면으로 나타났다. 완도지역의 황칠나무 최적지 등급별 맵핑 면적은 I 등급 1,487.2ha(25.4%), II 등급 1,020.3ha (17.4%), III 등급 2,231.8ha(38.2%), IV 등급 1,110.5ha(19.0%)로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.86-96
• /
• 2006

새로운 개념과 알고리즘으로 완성된 지표 변수 데이터베이스인 Ecoclimap-1이 전 지구 영역에 대해 1km의 해상도로 제공 된 바 있다. 이것은 기상과 기후의 모델에서 토양과 식물과 대기 사이의 이동을 정량적으로 표현하기 위해 고안 되었으며, Ecoclimap-1 데이터베이스를 구성하는 지표변수 자료들은 토지피복지도와 기후지도를 중첩하여 얻어진 생태기후 지도를 기본 주제도로 사용하여 각 클래스에 대한 값(per-class)로 제공된다. 생태기후지도의 제작은 일반적으로 사용하는 토지피복분류가 나타내지 못하는 동질 피복 내 생장 주기의 변동성을 고려하기 위한 것이다. 그러나 이렇게 중첩하여 얻은 주제를 사용하더라도 역시 같은 class내부의 식생 생장 주기의 변동성은 여전히 높게 나타나는 경향을 보였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 새로운 방법으로, SPOT/VEGETATION S10 NDVI 자료를 이용하여 토지피복지도와 기후지도의 단순 중첩이 아닌 동일 토지피복 클래스 내의 sub-clustering을 통하여 보다 동질의 하위 집단으로 분류한다. 본 연구는 Ecoclimap-2 project의 전 지구 데이터 베이스 구축의 일환으로 동북 아시아 지역의 생태기후지도 제작을 수행하였다. 사용된 토지피복지도는 University of Maryland Global Land Cover Database를 사용하였고 기후지도는 각 토지피복 클래스의 sub-clustering시 초기 군집의 수를 결정하기 위한 보조 자료로 사용하였다. 1999년부터 2004년 총 6년 동안의 NDVI 10-day 자료를 이용하였고 한 UMD토지피복 class내에 존재하는 모든 화소의 시 공간 긴밀도를 분석하여 비슷한 NDVI 정보를 가지는 화소들을 통합하였다. 이러한 과정을 통해 동북아시아를 총 29개의 ecosystem으로 정의 하였다. 이러한 ecosystem map은 앞으로의 기후 모델 연구에 있어 중요한 기본 주제도로 유용할 것으로 보이며 또한 생태계모델, 기상모델의 중요한 input 자료로서 쓰여 질 것으로 사료 된다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
• /
• 제12권3호
• /
• pp.232-243
• /
• 2018

The construction, development and maintenance of an economically, environmentally and socially sustainable campus involves the integration of measuring tools and technical information that invites and encourages the community to know the actual state to generate positive actions for reducing the negative impacts over the local environment. At the Universidad Nacional de Colombia - Campus $Bogot{\acute{a}}$, a public area with daily traffic of more than 25000 people, the Environmental Management Bureau has committed with the monitoring of the noise pollution and air quality, as support to the campaigns aiming to reduce the pollutant emissions associated to the student's activities and campus operation. The target of this study is based in the implementation of mobile air quality and sonometry monitoring equipment, the mapping of the actual air quality and noise pollution inside the university campus as a novel methodology for a sub-area inside a megacity. This results and mapping are proposed as planning tool for the institution administrative sections. A mobile Kunak$^{(R)}$ Air & OPC air monitoring station with the capability to measure particulate matter $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, Ozone ($O_3$), Sulfur Oxide ($SO_2$), Carbon Monoxide (CO) and Nitrogen Oxide ($NO_2$) as well as Temperature, Relative Humidity and Latitude and Longitude coordinates for the data georeferenciation; and a sonometer Cirrus$^{(R)}$ 162B Class 2 were used to perform the measurements. The measurements took place in conditions of academic activity and without it, with the aim of identify the impacts generated by the campus operation. Using the free code geographical information software QGIS$^{(R)}$ 2.18, the maps of each variable measured were developed, and the impacts generated by the operation of the campus were identified qualitative and quantitively. For the measured variables, an increase of around 21% for the $L_{Aeq}$ noise level and around 80% to 90% for air pollution were detected during the operation period.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.805-813
• /
• 2004

현재의 교육과정은 좌반구 중심의 활동으로 주로 이루어지고 있어 우반구 중심으로 사고하는 학생들은 학습에 어려움을 많이 느끼고 있다. 따라서 우뇌 우세 학생 집단에서 학습부진아가 많이 나타난다. 특히, 과학은 좌반구 중심의 사고가 많이 요구되는 과목으로 우뇌 우세 학생들이 흥미를 잃기 쉽고 학업성취도도 낮다. 본 연구에서는 좌뇌 중심의 과학 학습에서 소외되기 쉬운 우뇌 우세 학생들의 학업성취도를 향상시킬 수 방법으로 좌 우뇌 요소를 고루 활용하는 마인드 맵을 적용하여 마인드 맵을 활용한 수업이 학생들의 과학 학업성취도 향상에 효과적인지 알아보았다. 그리고 뇌 기능 분화와 성별에 따라서 수업의 효과 차이가 있는지 분석하였다. 본 연구의 대상은 중학교 1학년 학생 158명으로, 통제반은 전통적인 수업을 하였고, 실험반은 마인드 맵을 활용한 수업을 실시하였다. 연구 단원은 "생물의 구성", "상태변화와 에너지", "소화와 순환", "호흡"단원으로 약 17주간 50차시에 걸쳐 수업 처치를 하였다. 학생들의 뇌 기능 분화는 SOLAT 검사지를 사용하였고, 연구 결과는 SPSS 10.0 통계패키지를 사용하여 $x^2$검정과 공분산분석(ANCOVA)으로 분석하였다. 중학생들의 뇌 기능 분화 양상을 분석해 본 결과, 좌뇌형이 21.6%, 우뇌형이 31.4% 그리고 양뇌형이 47.1%이었고 뇌 기능 분화의 분포는 성별에 따라 차이가 없었다(p>.05). 마인드 맵을 활용한 수업을 함으로써 우뇌 학생들의 학업성취도를 좌뇌 학생 이상으로 높힐 수 있었다. 사전검사에서는 우뇌형 학생의 성취도가 가장 낮았으나 사후검사때서는 우뇌형 학생들의 학업성취도가 가장 많이 향상되었다. 따라서, 마인드 맵을 활용한 수업은 우뇌형 학생들의 학업성취도 향상에 효과적이고 우뇌형 학생들에게 고무적인 교수학습방법이 될 수 있다고 본다. 그리고 마인드 맵을 활용한 수업은 전통적 수업에 비해 남학생들보다는 여학생에게 효과적이어서 여학생들에게 고무적인 여학생 친화적인 과학 학습전략이 될 수 있다고 생각된다.

• 한국전통조경학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.97-108
• /
• 2018

본 연구는 역사마을 및 명승과 같은 면적문화재의 경관관리를 위한 분석의 기초가 되는 가시분석모델의 구축을 위해 수행되었다. DEM을 이용한 가시권 분석결과와 소형 UAV를 통해 추출된 3D맵핑 데이터를 기반으로 하는 DSM의 가시권 분석결과를 비교한 결과는 다음과 같다. 소형 UAV를 이용하여 취득된 디지털데이터로부터 GSD(Ground Sample Distance) 2cm급의 정사영상 자료 구축 및 DSM을 생성하여 RTK 측량결과를 기준으로 추출데이터에 대한 정확도를 검토한 결과 약 6.5cm 이내의 정확도를 확인하였다. 수치지형도에 건축물의 높이를 적용한 수치표고모델(DEM: $1m{\times}m$)과 소형 UAV를 이용한 수치표면모델(DSM: $20cm{\times}20cm$)의 가시권 분석 자료를 비교한 결과 DEM을 이용한 가시권 분석결과에 비해 가시 영역이 좁고 세밀하게 나타났으며, 가시권 분석결과를 현지사진과 비교한 결과 DSM을 이용한 가시권 분석이 담장, 수목, 하우스 등과 같은 구조물 등이 지형데이터에 반영되어 현실에 가까운 가시권 분석이 가능한 것을 확인하였다. 이러한 3D맵핑 기법을 이용한 가시분석모델은 3D 스캐너와 같은 정밀실측 장비보다 상대적으로 신속하고 저렴한 소형 UAV를 활용하여 필요에 따라 즉각적으로 데이터의 구축을 통해 수시로 변하고 있는 경관의 정보를 효율적으로 취득함으로써 면적문화재의 경관평가 등의 보존관리를 위한 합리적인 분석결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_1호
• /
• pp.461-469
• /
• 2022

이 연구에서는 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 분석자 개입 없이 준감독학습 기반 분류를 이용하는 새로운 훈련자료 추출 기법을 제안하였다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법은 먼저 분류 대상 영상과 유사한 토지피복 특성을 포함하는 과거 영상으로부터 획득한 초기 훈련자료를 이용하여 초기 분류를 수행한다. 이후, 분류의 불확실성 정보와 인접 화소의 분류 항목을 제약 조건으로 이용하는 준감독학습 기반 반복 분류를 이용하여 초기 분류 결과로부터 신뢰할 수 있는 훈련자료를 추출한다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출기법의 적용 가능성은 농경지에서 unmanned aerial vehicle 영상을 이용하는 분류 실험을 통해 평가되었다. 제안한 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법에 의해 자동으로 추출된 새로운 훈련자료를 이용하는 것은 초기 분류 결과에서 나타난 오분류를 두드러지게 완화할 수 있었다. 특히, 인접 화소의 공간 문맥 정보를 고려함으로써 고립된 화소가 크게 감소하였다. 결과적으로, 제안 기법의 분류 정확도는 수동으로 추출한 훈련자료를 이용하는 분류 정확도와 유사하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 제시한 준감독학습 기반 반복 분류가 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 신뢰할 수 있는 훈련자료를 자동으로 추출하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.