• 한국전통조경학회지
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• 제36권1호
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• pp.97-108
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• 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
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• 제38권5_1호
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• pp.461-469
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• 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.

• 대한수학회보
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• 제55권3호
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• pp.957-965
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• 2018

We study the class $C{\mathcal{V}} ({\Omega})$ of analytic functions f in the unit disk ${\mathbb{D}}=\{z{\in}{\mathbb{C}}$ : ${\mid}z{\mid}$ < 1} of the form $f(z)=z+{\sum}_{n=2}^{\infty}a_nz^n$ satisfying $$1+\frac{zf^{{\prime}{\prime}}(z)}{f^{\prime}(z)}{\in}{\Omega},\;z{\in}{\mathbb{D}}$$, where ${\Omega}$ is a convex and proper subdomain of $\mathbb{C}$ with $1{\in}{\Omega}$. Let ${\phi}_{\Omega}$ be the unique conformal mapping of $\mathbb{D}$ onto ${\Omega}$ with ${\phi}_{\Omega}(0)=1$ and ${\phi}^{\prime}_{\Omega}(0)$ > 0 and $$k_{\Omega}(z)={\displaystyle\smashmargin{2}{\int\nolimits_{0}}^z}{\exp}\({\displaystyle\smashmargin{2}{\int\nolimits_{0}}^t}{\zeta}^{-1}({\phi}_{\Omega}({\zeta})-1)d{\zeta}\)dt$$. Let $z_0,z_1{\in}{\mathbb{D}}$ with $z_0{\neq}z_1$. As the first result in this paper we show that the region of variability $\{{\log}\;f^{\prime}(z_1)-{\log}\;f^{\prime}(z_0)\;:\;f{\in}C{\mathcal{V}}({\Omega})\}$ coincides wth the set $\{{\log}\;k^{\prime}_{\Omega}(z_1z)-{\log}\;k^{\prime}_{\Omega}(z_0z)\;:\;{\mid}z{\mid}{\leq}1\}$. The second result deals with the case when ${\Omega}$ is the right half plane ${\mathbb{H}}=\{{\omega}{\in}{\mathbb{C}}$ : Re ${\omega}$ > 0}. In this case $CV({\Omega})$ is identical with the usual normalized class of convex univalent functions on $\mathbb{D}$. And we derive the sharp upper bound for ${\mid}{\log}\;f^{\prime}(z_1)-{\log}\;f^{\prime}(z_0){\mid}$, $f{\in}C{\mathcal{V}}(\mathbb{H})$. The third result concerns how far two functions in $C{\mathcal{V}}({\Omega})$ are from each other. Furthermore we determine all extremal functions explicitly.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.646-650
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• 2014

본 논문에서는 다차원 문제로 인하여 발생하는 패턴 분류 성능의 저하를 방지 하여 퍼지 패턴 분류기의 성능을 개선하기 위하여 다수의 Feature들 중에서 패턴 분류 성능 향상에 기여하는 Feature를 선택하기 위한 새로운 Feature Selection 방법을 제안 한다. 새로운 Feature Selection 방법은 각각의 Feature 들을 퍼지 클러스터링 기법을 이용하여 클러스터링 한 후 각 클러스터가 임의의 class에 속하는 정도를 계산하고 얻어진 값을 이용하여 해당 feature 가 fuzzy pattern classifier에 적용될 경우 패턴 분류 성능 개선 가능성을 평가한다. 평가된 성능 개선 가능성을 기반으로 이미 정해진 개수만큼의 Feature를 선택하는 Feature Selection을 수행한다. 본 논문에서는 제안된 방법의 성능을 평가, 비교하기 위하여 다수의 머신 러닝 데이터 집합에 적용한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.93-96
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• 2017

DDS(Data Distribution Service) 통신 미들웨어는 다수의 데이터 생성자와 데이터 소비자가 네트워크로 연결된 복잡한 시스템 환경에서 매우 높은 적용 효과를 얻을 수 있기 때문에 국방부문 뿐만 아니라 다양한 민간부문으로 사용이 확산되고 있는 추세이다. 그러나 DDS 미들웨어를 이용한 응용프로그램 개발은 대부분이 사용자가 교환하고 싶은 메시지(Topic)와 1:1 매핑을 하기 때문에 반복적인 코드가 많은 비효율적인 구조이다. 이에 따라 사용자는 Topic이 증가하는 만큼 불필요한 반복 작업을 수행해야 하는 단점을 가지고 있다. 따라서, DDS 미들웨어 사용에 필요한 일련의 과정을 식별하여 Topic에 의해 반복되는 코드들을 클래스로 자동으로 생성해주는 개발 지원도구가 필요하다. 본 연구에서는 DDS 미들웨어의 효율적인 사용을 위해 공통 클래스를 자동 생성하여 DDS 통신할 수 있는 기법에 대해 제안한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권3호
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• pp.143-151
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• 2009

임상도는 산림자원이 어디에 어떻게 얼마나 분포하고 있는가를 보여주는 대표적인 산림지도로 전국 산림에 대해 임상, 영급, 경급, 소밀도 등 다양한 산림정보를 제공하여 산림정책 수립의 주요한 자료로 활용될 뿐만 아니라 토지적성평가, 생태자연도 제작 등 다양한 분야의 기초 자료로 활용되고 있다. 최초의 수치임상도는 1차 NGIS 사업을 통해 제작되었는데 당시 수치임상도제작 표준의 부재로 도엽 간 경계 및 속성 불일치 등 여러 가지 유형의 오류가 발생하였다. 또한 임상도의 제작시기, 항공사진 촬영시기, 속성 설명 등 임상도에 관한 보다 자세한 정보를 알기 어려웠다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 수치임상도 DB 설계부터 수치화, 메타데이터 입력, 품질관리 등의 수치임상도 전 제작과정을 3단계 33개 단위 공정으로 구조화하고 이를 최적화하여 표준화한 수치임상도 표준제작체계를 개발하였다. 본 수치임상도 표준제작체계를 토대로 전국 수치임상도를 일관된 품질로 제작하고 수치임상도에 대한 보다 상세한 정보를 표준메타데이터를 통해 제공할 수 있게 되었다.

• 천문학회보
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• 제46권1호
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• pp.42.1-42.1
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• 2021

In this study, we present a visual explanation of a deep learning solar flare forecast model and its relationship to physical parameters of solar active regions (ARs). For this, we use full-disk magnetograms at 00:00 UT from the Solar and Heliospheric Observatory/Michelson Doppler Imager and the Solar Dynamics Observatory/Helioseismic and Magnetic Imager, physical parameters from the Space-weather HMI Active Region Patch (SHARP), and Geostationary Operational Environmental Satellite X-ray flare data. Our deep learning flare forecast model based on the Convolutional Neural Network (CNN) predicts "Yes" or "No" for the daily occurrence of C-, M-, and X-class flares. We interpret the model using two CNN attribution methods (guided backpropagation and Gradient-weighted Class Activation Mapping [Grad-CAM]) that provide quantitative information on explaining the model. We find that our deep learning flare forecasting model is intimately related to AR physical properties that have also been distinguished in previous studies as holding significant predictive ability. Major results of this study are as follows. First, we successfully apply our deep learning models to the forecast of daily solar flare occurrence with TSS = 0.65, without any preprocessing to extract features from data. Second, using the attribution methods, we find that the polarity inversion line is an important feature for the deep learning flare forecasting model. Third, the ARs with high Grad-CAM values produce more flares than those with low Grad-CAM values. Fourth, nine SHARP parameters such as total unsigned vertical current, total unsigned current helicity, total unsigned flux, and total photospheric magnetic free energy density are well correlated with Grad-CAM values.

• ETRI Journal
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• 제42권1호
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• pp.67-77
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• 2020

Image captioning has received significant interest in recent years, and notable results have been achieved. Most previous approaches have focused on generating visual descriptions from images, whereas a few approaches have exploited visual descriptions for image classification. This study demonstrates that a good performance can be achieved for both description generation and image classification through an end-to-end joint learning approach with a loss function, which encourages each task to reach a consensus. When given images and visual descriptions, the proposed model learns a multimodal intermediate embedding, which can represent both the textual and visual characteristics of an object. The performance can be improved for both tasks by sharing the multimodal embedding. Through a novel loss function based on class activation mapping, which localizes the discriminative image region of a model, we achieve a higher score when the captioning and classification model reaches a consensus on the key parts of the object. Using the proposed model, we established a substantially improved performance for each task on the UCSD Birds and Oxford Flowers datasets.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제32권2호
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• pp.27-37
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• 2015

Objectives: As the increasing of the length of the lifespan, more recent policy interest are concerned with how many years of life are lived without functional disability or activity limitation. We investigated the relationship between deprivation and activity limitation at the 251 local authority level. Methods: The data were derived from the 2010 Census 10% sample data. Crude and age-standardized activity limitation rates by gender at the ages of 50 or over and deprivation index were calculated. Mapping and multiple linear regression analysis were applied to explore relationship between area activity limitation and area deprivation. Results: There were considerable differences in activity limitation rate across the 251 local authorities. Age-standardized activity limitation rate in both male and female were strongly associated with the level of area deprivation. Especially, low social class, male unemployment, or non-apartment residents at the local level were strong positive association with local authorities' age-standardized activity limitation. Conclusion: More policy attention is needed for tackling regional inequality in activity limitation among older adults.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제34권4호
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• pp.419-433
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• 2015

Analogical reasoning is a central component of human cognition and contributes to scientific discovery and to develop science education. In this study, we investigated the process features of lower elementary school students' analogical reasoning to explain mixture concept. The subjects are 24 lower elementary students. And the research design includes three phases instruction to investigate the features of students' self generated analogy. Phase 1 is the introduction of analogy in which student learn to use analogy. Phase 2 is a POE class about mixture conception. Piaget and Inhelder studied the conception of mixing among children in relation to cognitive development. In phase 2, we taught the student with Piaget and Inhelder's the experiment and observed the features of learning process about mixture conception. Phase 3 is students' generation of analogy (self generated analogy) for the experienced phenomena in phase 2. We analyzed the students' responses through the three phases in the view of Gentner's Structure Mapping Theory. The results showed that many lower elementary school students even before formal operation stage understood the mixture conception and made well their self generated analogy to explain the mixture conception in spite of the difficulty of making self generated analogy.