본 연구의 목적은 2015 개정 교육과정을 기반으로 한 학교 독서교육 프로그램의 방향성을 분석하고, 학교도서관과 사서교사가 기여할 수 있는 방안을 모색하는 것이다. 이를 위하여 2015 개정 교육과정이 처음 적용된 2016학년도 100대 우수 교육과정 보고서에 포함된 학교 급별 독서교육 프로그램의 유형을 다중지능을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 학교 독서교육 프로그램은 인간친화지능을 중심으로 운영되고 있는 것으로 나타났다. 초등학교는 지역사회 연계 독서를 가장 많이 운영하고, 중 고등학교는 학생 독서 동아리 활동을 가장 많이 운영하였다. 언어 지능 관련 독서교육 프로그램의 경우 초등학교에서는 책읽어주기, 중학교는 문학작품으로 쓰기, 고등학교는 감상문 쓰기를 가장 많이 운영하였다. 공간 지능 관련 독서교육 프로그램의 경우 모든 학교급에서 매체제작 유형이 가장 큰 비중을 차지했다. 다만, 자연친화 지능과 관련된 독서 프로그램은 나타나지 않았다. 이러한 분석 결과를 토대로 2015 개정 교육과정하에서 학교도서관이 독서교육 프로그램 활성화를 위하여 이바지할 방안을 교육 공동체 중심지로서 교사 학생 학부모 연계 프로그램 개발, 창작 공간설치 운영, 사서교사의 프로그램 관리 및 탐구기반학습 역량 신장 측면에서 제안하였다.
근대 이전의 공간이 고정적이고 폐쇄적이었다면, 근대 이후에 지어진 공간의 특성은 융통성과 개방성이라고 할 수 있을 것이다. 이러한 공간 컨셉을 기반으로 현대 예술 전시관 또한 점차 건축물 내부 공간에서 실외 공간으로의 변화를 추구하게 되었으며, 이에 따라 외부 아트 파빌리온이라는 개념이 탄생하게 되었다. 전통예술 전시관과 비교했을 때, 파빌리온은 현재 건축공간의 질서에서 벗어났을 뿐 아니라 창의적인 공간형태를 실현하였다. 따라서 많은 전문가디자이너들은 이를 통해 인간과 자연 사이의 장벽을 깨고자 시도하였다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구는 최근의 가변형 아트 파빌리온을 분석하고자한다. 가변형 아트 파빌리온의 표현특성을 고찰하고 사례를 분석하여 가변형 아트 파빌리온의 디자인 원칙과 원리를 파악하고, 향후 연구될 기본적인 설계의 방향과 전략을 제시하고자 한다. 첫째, 가변형 공간의 이론을 고찰하여 가변형 공간의 특성과 개념 범주를 파악한다. 둘째, 아트 파빌리온 관련 선행연구를 바탕으로 그 표현특성을 정리한다. 또 문헌연구를 통해 아트 파빌리온을 표현특성별로 구분하였다. 셋째, 가변형 공간 형태와 가변형 공간의 특성이 반영된 사례를 통해 연구를 진행한다. 사례분석에서 도출된 결과를 통해 각 아트 파빌리온의 변형방식과 공간특성의 표현방식 상의 차이와 그 나타나는 원인을 파악한다. 본 연구는 가변형 공간의 변형방식을 선별하기 위한 기준 근거를 제시하고, 또 미래 건축공간 디자인측면에서 공간개념의 변화와 공간 의의의 범주를 확장시킬 수 있다.
인간의 개발로 점차 멸종위기 생물종이 증가하고 있어, 충분한 보호지역의 선제적 확보가 중요한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 인간의 개발영향을 고려했을 때 앞으로 보호지역 선정 시 고려해야 할 보전 우선순위지역을 확인하였다. 보전 우선순위 도출은 보전계획 의사결정 지원 소프트웨어인 MARXAN을 이용하여 기존 보호지역 포함 여부와 개발영향 반영여부를 기준으로 총 네 가지의 시나리오로 분석하였다. 개발영향은 개발면적 비율, 인구밀도, 도로망 체계, 교통량을 이용하여 도출하였으며, 생물종 보전 대상 지역은 제 3차 전국자연환경조사 자료의 조류, 포유류, 양서파충류의 출현자료를 이용하여 도출한 서식적합지역을 이용하였다. 이 두 가지 요인을 입력 자료로 기계학습 기반 최적화방법론을 이용하여 보전 우선순위 지역을 도출하였다. 연구결과, 멸종위기 생물종을 보전하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 지역이 기존 보호지역과 떨어진 지역에서 다수 나타났으며, 개발영향을 고려했을 때는 보전우선순위 지역이 파편화되어 나타남을 알 수 있었다. 개발영향과 기존보호지역을 모두 고려했을 때에도 기존 보호지역 주변으로 이미 도로개발이 많이 이뤄져 기존 보호지역과는 떨어진 지역에서 우선순위가 높게 나타났다. 따라서 개발영향을 고려하여 멸종위기종 보호하기 위해서는 기존 보호지역 주변 이외의 지역도 검토해볼 필요가 있으며, 파편화되어 나타나는 보전 우선순위지역에 대한 대응방안 모색이 필요함을 알 수 있었다.
비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.
본 연구는 2016년 발생한 9.12 경주지진을 중심으로 경주시 건축물의 지진 취약성을 평가하고 지도를 제작하는데 목적이 있다. 지진 취약성을 평가하기위해 지질공학, 물리, 구조적 요인과 관련된 11개의 영향인자를 선정하였으며, 이는 독립변수로 적용되었다. 종속변수로는 9.12 경주지진 당시 실제 피해 입은 건축물의 위치자료가 사용되었다. 평가 모델은 기계학습 방법의 RF와 SVM을 기반으로 구축하였으며, 훈련 및 검증 데이터셋은 70:30 비율로 무작위 선별되었다. 정확도 검증은 ROC 곡선을 사용하여 최적 모델을 선별하였으며, 각 모델의 정확도는 RF(1.000), SVM(0.998), 예측 정확도는 RF(0.947), SVM(0.926) 로 나타났다. RF 모델을 기반으로 경주시 전체 건축물의 예측 값을 도출하였으며, 이를 등급화 하여 지진 취약성 지도를 작성하였다. 행정동별 건물 등급 분포를 살펴본 결과, 황남동, 월성동, 선도동, 내남면이 취약성이 높은 지역으로, 양북면, 강동면, 양남면, 감포읍이 상대적으로 안전한 지역으로 나타났다.
광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 현행 개발제한구역 단속 및 관리체계의 문제점을 진단하고 데이터 기반 모니터링 체계로 전환할 수 있도록 구축방안을 마련하는 것이다. 개발제한구역은 타 용도지역지구와 달리 최소한의 유지 외 모든 개발행위를 금지하고 지자체에서 엄격히 단속 및 관리해야 하는 구역이다. 그러나 현재의 개발제한구역 관리체계는 지자체별 여건에 따라 분산 운영되고, 설문 결과와 같이 전체 개발제한구역의 변화를 모니터링하기보다 민원(신고)에 의존하거나 단속업무 수행에 어려움을 겪는 등 데이터 기반의 모니터링체계를 필요로 하고 있다. 특히 본 연구에서는 AI 기반 모니터링체계를 도입하여 국토교통부에서 매년 정기적 시점(월별·분기별)을 두고 동일한 단속 기준으로 전국 권역별 변화를 탐지한 결과를 지자체에 송부하고 지자체에서는 단속 결과를 입력하면서 신뢰할 수 있는 개발제한구역 관리현황 통계정보가 생산될 수 있는 체계로의 전환 방법을 구체적으로 제안하였다. 이러한 방법론 제안을 위해 첫째, 지자체와 관련 전문가를 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과 현장 단속과 인허가 관련 행정업무에 어려움을 겪고 있으며, AI 기반 모니터링체계 도입에 대해서는 긍정적 답변이 우세하였다. 둘째, AI 영상분석을 통한 객체 검출 방법론을 실증 지자체에 적용한 사례를 분석하여 모니터링체계 도입에 따른 단속업무 효율화 방안을 제안하였다. 셋째, (현(現))개발제한구역관리정보시스템의 고도화를 기반으로 한 개발제한구역 모니터링체계 구축방안을 마련하였다. 지자체업무 수요에 기반해 드론 촬영 및 분석, 모바일 단속지원체계 등 필요한 서비스들이 지원될 수 있도록 프레임워크를 구성하였다. 이러한 모니터링체계는 향후 주기적 단속과 관리가 필요한 토지를 대상으로 확대 적용이 가능하며 본 연구에서는 이를 실현하기 위한 방법론과 정책을 제안하고자 하였다.
현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
해양쓰레기란 고의 또는 부주의로 해안에 방치되거나 해양으로 유입·배출되어 해양환경에 해로운 결과를 미치거나 미칠 우려가 있는 물질로 정의된다. 본 연구에서는 효율적인 해양쓰레기 수량 파악 방법 및 변화량 분석을 위하여 객체 탐지 기법을 이용한 해양쓰레기 탐지 및 해양쓰레기의 변화량 분석을 수행하였다. 연구지역은 거제도 북동부 유호 몽돌 해수욕장이며 2022년 9월 12일부터 10월 14일까지 32일 동안 15분 간격으로 수집한 이미지를 통해 변화량을 분석하였다. One-Stage 방식의 객체 탐지 모델인 YOLOv5x를 이용한 해양쓰레기 탐지는 페트병 mAP 0.869, 스티로폼 부표 mAP 0.862의 성능을 도출하였다. 결과적으로 해양쓰레기는 8일 간격으로 큰 감소 폭을 보였으며, 성상별로는 스티로폼 부표의 수량이 3배 정도 많고 변화폭 역시 더 크게 나타남을 파악하였다.
반도체는 제조 공정이 복잡하고 길어 결함이 발생될 때 빠른 탐지와 조치가 이뤄져야 결함으로 인한 손실을 최소화할 수 있다. 테스트 공정을 거쳐 구성된 웨이퍼 빈 맵(WBM)의 체계적인 패턴을 탐지하고 분류함으로써 문제의 원인을 유추할 수 있다. 이 작업은 수작업으로 이뤄지기 때문에 대량의 웨이퍼를 단 시간에 처리하는 데 한계가 있다. 본 논문은 웨이퍼 빈 맵의 정상 여부를 구분하기 위해 계층적 군집 분석을 활용한 새로운 결함 패턴 탐지 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 여러 장점이 있다. 군집의 수를 알 필요가 없으며 군집분석의 조율 모수가 적고 직관적이다. 동일한 크기의 웨이퍼와 다이(die)에서는 동일한 조율 모수를 가지므로 대량의 웨이퍼도 빠르게 결함을 탐지할 수 있다. 소량의 결함 데이터만 있어도 그리고 데이터의 결함비율을 가정하지 않더라도 기계학습 모형을 훈련할 수 있다. 제조 특성상 결함 데이터는 구하기 어렵고 결함의 비율이 수시로 바뀔 수 있기 때문에 필요하다. 또한 신규 패턴 발생시에도 안정적으로 탐지한다. 대만 반도체 기업에서 공개한 실제 웨이퍼 빈 맵 데이터(WM-811K)로 실험하였다. 계층적 군집 분석을 이용한 결함 패턴탐지는 불량의 재현율이 96.31%로 기존의 공간 필터(spatial filter)보다 우수함을 보여준다. 결함 분류는 혼합 유형에 장점이 있는 계층적 군집 분석을 그대로 사용한다. 직선형과 곡선형의 긁힘(scratch) 결함의 특징에 각각 주성분 분석의 고유값과 2차 다항식의 결정계수를 이용하고 랜덤 포레스트 분류기를 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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