• 예술경영연구
• /
• 제51호
• /
• pp.5-34
• /
• 2019

이 연구는 지역문화생태계 내 청년예술가의 위치와 이들이 교류하는 생태계 내 주요 이해관계자들과의 역학관계를 중심으로 청년예술가들의 지속적인 창작 활동을 저해하는 환경적 요인을 파악하기 위해 실행된 질적 연구이다. 이 연구의 중심질문은 '무엇이 청년예술가의 지속적인 창작 활동을 저해하고 지역의 예술현장에서 떠나게 만드는가?'로, 청년예술가들의 경험과 시각에 중점을 두고 연구를 진행하였다. 본 연구에서 수집된 인터뷰 자료는 2016년부터 2018년까지 국비로 광주에서 지원된 청년예술가 지원사업을 기획·실행하는 과정에서 축적된 자료이다. 이 연구는 전술한 2년간의 지원사업 진행 과정에서 만난 회화, 문학, 조각, 영상, 국악, 시각디자인, 공예 등의 분야에서 활동하는 20-34세 사이의 29명의 청년예술가와의 공식 및 비공식 인터뷰를 통해 수집된 자료를 분석한 결과다. 자료의 분석을 위해 생태계 논리를 창조산업에 적용하고 구조화시킨 Creative Sector Holistic Model(Wyszomirski, 2008)을 차용하여, 공공인프라(General Public Infrastructure)에 포함된 옹호단체(Advocacy), 전문예술기관(Professional Associations), 공공기금(Public Funding), 정책(Policy) 내 이해관계자와 지역 청년예술가들 간의 관계와 경험, 그리고 인식을 중심으로 구성된 주요 의미를 도출하였다. 분석 결과, 경제적 어려움만이 청년예술가의 지속적인 작품 활동을 중단시키는 요인은 아니었다. 지역의 건강한 문화예술생태계의 부재 혹은 불균형에서 파생된 다양한 저해 요소들이 파악됐으며, 이는 생태계 내 근원적 문제와 원인을 파악하는 것이 매우 중요한 사안임을 방증한다. 지역의 청년예술가 지원사업은 따라서 해당 지역의 생태학적 지형을 파악하고, 생태계 내 역학관계와 문제점을 밝혀가는 과정을 통해 해당 사업의 효과와 장기적 영향을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.1031-1042
• /
• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제18권1호
• /
• pp.79-96
• /
• 2008

One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.

• 사상체질의학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.270-287
• /
• 2015

Objectives To evaluate the neuroprotective effects of modified Yuldahanso-tang (MYH) in a Parkinson's disease mouse model. Methods 1) Four groups (each of 8 rats per group) were used in this study. 2) The neuroprotective effect of MYH was examined in a Parkinson's disease mouse model. C57BL/6 mice treated with 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP, 30 mg/kg/day), intraperitoneal (i.p.) for 5 days. 3) The brains of 2 mice per group were removed and frozen at $-20^{\circ}C$, and the striatum-substantia nigra part was seperated. The protein volume was measured by Bradford method following Bio-Rad protein analyzing kit. Using mouse/Rat Dopamine ELISA Assay Kit. 4) The brains of 2 mice per group were separated and removed. TH-immunohistochemical was examined in the MPTP-induced Parkinson's disease mice to evaluate the neuroprotective effects of MYH on ST and SNpc. 5) Two mice out of each group were anesthetized and skulls were opened from occipital to frontal direction to take out the brains. The brains added TTC solution for 20 minutes for staining. 6) The water tank used for morris water maze test was filled with $28^{\circ}C$ water, and a round platform of 10cm in diameter was installed for mice to step on. The study was carried out once a day within 30 seconds, keep exercising to step on the platform in the pool. 7) The brains of two mice out of each group were fixed in 10% formaldehyde solution and paraphillin substance was infiltrated. They were fragmented by microtome, and observed under an optical microscope after Hematoxylin & Eosin staining. 8) A round acrylic cylinder with its upper side open was filled with clean water and depressive mouse models were forced to swim for 15 minutes. After 24 hours the animals were put in the same equipment for 5 minutes and were forced to swim. 9) The convenient, simple, and accurate high-performance liquid chromatography (HPLC) method was established for simultaneous determination of Neurotransmitters in MPTP-MYH group. Results 1) MYH possess Dopamine cell protective effect on MPTP-induced injury in striatum and substantia nigra pars compacta. 2) MYH inhibits the loss of tyrosine hydroxylase-immunoreacitive (TH-IR) cells in the striatum and substantia nigra pars compacta on MPTP-induced injury in C57BL/6 mice. 3) MYH possesses improvement effect on MPTP-induced memory deterioration in C57BL/6 mice through the reduction of prolongated Sort of lost time by MPTP injection using the Morris water maze test. 4) MYH possesses hippocampal neuron protective effect on MPTP-induced injury in C57BL/6 mice. 5) MYH possesses improvement effect on MPTP-induced motor behaviour deficits and depression in C57BL/6 mice through the reduction of prolongated losing motion by MPTP injection using the Forced swimming test. 6) MYH increases serotonin product amount on MPTP-induced injury in C57BL/6 mice. Conclusions This experiment suggests that the neuroprotective effect of MYH is mediated by the increase in Dopamin, TH-ir cell, Hippocampus and Serotonin. Furthermore, MYH essential oil may serve as a potential preventive or therapeutic agent regarding Parkinson's disease.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.63-78
• /
• 2014

통합적 STEM 교육은 과학, 기술, 공학, 수학의 내용과 과정을 체계적이고 의도적으로 통합하려는 공학적 설계기반 학습을 말하며, 다른 교과와 통합을 통해 더욱 발달할 수 있다. 이 연구는 과학 탐구 기반의 통합적 STEM 교육 프로그램의 개발과 효과 검증을 위한 기초연구이며, STEM 교육 관련 문헌 연구를 통해 STEM 교육의 가치와 핵심요소를 분석하고 과학 탐구 기반의 통합적 STEM 교육 모형의 개발 및 모형을 적용하여 개발한 대표적인 예시 프로그램을 제시하는 것이다. 모형에 포함될 요소를 확정하기 위해 문헌 분석을 실시하였고, 선행 연구에 포함된 내용과 탐구 과정을 분석하여 통합적 STEM 교육 모형을 구성하였다. 전문가의 내용 타당도 분석 결과 CVR 값의 평균은 0.78로 구성된 모형은 내용 타당도가 있는 것으로 판단되었다. 이 STEM 교육 모형은 내용과 탐구 과정의 두 가지 측면으로 나누어진다. 내용의 측면은 실생활 문제에서 경험할 수 있는 과학, 기술, 공학, 수학 그리고 인문사회와 예술적 소재까지 포괄할 수 있으며, 탐구 과정은 설계와 제작을 기반으로 한 문제해결 과정이다. 탐구 과정은 과학 탐구를 기반으로 하여 기술 공학적 문제해결 과정을 적용할 수 있도록 구성하였다. 학생들은 실생활 문제를 분석하고, 설계하고 제작하는 과정에서 STEM 교과에 대한 흥미를 향상시킬 수 있고 문제에 포함된 지식과 탐구의 방법과 기능을 체계적으로 학습할 수 있다. 개발된 프로그램은 학교 현장에서 활용되어, STEM 교과에 대한 이해도 증진과 과학, 수학에 대한 흥미를 높이고, 과학기술 기반의 융합적 소양과 설계 기반의 문제해결력을 배양하는 데 기여할 수 있을 것이다.

• 인지과학
• /
• 제3권1호
• /
• pp.61-78
• /
• 1991

본 논문은 역행 통로(backward path)를 가진 수정된 Neocognitron 을 한글 음절 인식을 위해 적용한 결과에 관한 것이다. Fukushima의 논문에서 Neocognitron이 $19{\times}19$ 크기의 필기체 숫자를 인식할 수있다고 논술하였다. 본 논문에서는 스캐너 또는 마우스를 이용하여 필기체 한글 문자 또는 그 일부의 $61{\times}61$ 영상을 입력하였다. 수정된 Neocognitron은 3쌍의 Us, Uc층으로 구성되어있다. 본 신경회로망에서 마지막 인식층인 Uc층은 $5{\times}5$ 크기의 세포로 된 24개의 명(plane)으로 구성되어 있는데, 각각의 세포들은 동시에 주의력(attention)을 받아들이느 자소(grapheme)의 존재와 입력층에서의 상대적 위치를 구별할 수 있다. 본 신경회로망은 10개의 단모음 자소, 14개의 단자음 자소와 그들의 공간적 특징을 가지고 학습시켰다. 쉽게 학습되지 않는 패턴들은 여러번 학습시켰다. 왜곡, 잡음, 크기변화, 변형, 회전 등을 갖는 개개의 자소를 분류할 수 있도록 학습된 신경망을 한글 음절의 인식을 위해 사용하였으며, 음절자내의 영상 분할 작업을 위해 선택적 주의력 기법을 사용하였다. 입력문자에 대한 초기 표본 실험에서 본 모형은 필기체 한글 음절자의 시험패턴중 79%를 정확하게 인식하였다. 이 연구결과는 Neocognitron이 입력 영상을 인식가능한 부분으로 분할함으로써 큰크기의 분자 집합을 갖는 필기체 문자를 인식할수 있는 강력한 모형임을 시사해준다. 똑같은 접근 방법이 구조나 자소가 아주 복잡한 한자의 인식에도 적용될 수 있다고 본다. 그러나, 모의실험에서 처리시간에 있어 매우 심한 병목현상을 보여 주었다. 모형의 실질적인 사용을 위해서는 신경칩으로서의 구현이 선결되어야 할 것이다. 또, 복모음, 복자음으로 구성된 한글 음절자 인식을 위하여 모형에 대한 더 깊은 연구가 수행되어질 필요가 있다. 두개의 단자모사이의 이웃지역을 정확히 인식하는 것은 이렇나 작업을 위해 매우 중요한 일이 될 것이다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제14B권4호
• /
• pp.311-320
• /
• 2007

본 논문에서는 강건한 얼굴 포즈 추정과 실시간 표정제어가 가능한 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 방법 및 시스템을 제안한다. 기존의 비전 기반 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 반영하지 못하고 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 얼굴 포즈를 정확히 추정하여 반영하는 작업은 현실감 있는 얼굴 애니메이션을 위해서 중요한 이슈로 인식되고 있다. 본 연구 에서는 얼굴 포즈추정과 얼굴 표정제어가 동시에 가능한 통합 애니메이션 시스템을 제안 하였다. 제안된 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출은 비모수적 HT 컬러 모델과 템플릿 매칭을 통해 수행된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 얼굴 모션 추정을 위하여 3차원 실린더 모델을 검출된 얼굴 영역에 투영하고 광류(optical flow) 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 주요 얼굴 특징점을 검출하며 광류 알고리즘에 의하여 특징점을 추적한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수(parameters)를 계산한다. 결국 얼굴 표정 복제는 두 개의 정합과정을 통해 수행된다. 애니메이션 매개변수 3차원 얼굴 모델의 주요 특징점(제어점)의 이동은 획득된 애니메이션 매개변수를 적용하여 수행하며, 정점 주위의 부가적 정점의 위치는 RBF(Radial Basis Function) 보간법을 통해 변형한다. 실험결과 본 논문에서 제안된 비전기반 애니메이션 시스템은 비디오 영상으로부터 강건한 얼굴 포즈 추정과 얼굴의 표정변화를 잘 반영하여 현실감 있는 애니메이션을 생성함을 입증할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권2호
• /
• pp.321-335
• /
• 2021

미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

• 마케팅과학연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.239-248
• /
• 2010

本文阐述了产业和学术之间的合作项目. 这个合作项目关注美国东北部的一家大型地区连锁百货商店的两个自有品牌服装的营销和产品开发战略发展. 这个项目的目标是通过和学生的想法的合作来振兴产品线. 从而给学生提供真实产业环境中的实践经验. 这个项目中有很多关键者. 在美国东北部的一家私有连锁百货商店为已有的两个自有服装品牌寻求一个学术伙伴. 他们的目标客户是追求休闲, 适中价格的中年消费者. 这个公司想要改变包装和展示的方向, 甚至是产品的设计. 公司的品牌和产品开发部门联系东北一个州立大学的学术部门的教授. 有两位教授认为这个项目非常适合他们的课程-一个是初级的媒介品牌管理课程; 一个是高级的时装产品开发课程. 这些教授认为通过合作项目, 学生在安全的学术学习环境中能进入一个真实的工作场景中在一个多学科协作团队, 提供超出一个学生的能力, 经验和资源优势, 并增加了解决问题的过程中的 "智囊" (Lowman 2000). 这种提高学生的能力目标的方向让每班教师去组织品牌和产品开发类的跨学科团队. 此外, 许多大学都聘请科研和教学的产业伙伴关系, 协作的时间(学期)和环境(教室/实验室)的约束有助于提高学生的知识和对现实世界的经验. 在田纳西大学, 产业服务中心和UT-Knoxville's 工学院和一家公司合作来发展它们美国公司的的设计进步. 本研究中, 因为是和一个自有商标零售品牌, Wickett, Gaskill 和Damhorst's (1999) 指出产品开发和品牌管理团队使用的零售服装产品开发模型. 之所以选择这个框架是因为它从零售这个角度强调了服饰产品开发. 两个班级参与了这个项目: 一个初级品牌管理班级和一个高级时装产品开发班级. 7个团队包括四名学习品牌管理的学生和两名学习产品开发的学生. 这两个课程在同一个学期但是不同的时间. 在学期开始的时候, 每个班级都被介绍给了产业合作伙伴并接受了问题. 一半的团队指定为男士品牌, 另一半是女士品牌. 这些小组负责制定解决问题的方法, 制定自己的工作时间表, 在与业界代表保持接触, 并确保每个小组成员以积极的方式负责任. 这些小组的目标是通过用销售规划进程来计划, 发展和展示一条产品线(遵循Wickett, Gaskill和Damhorst 模型) 并为这条产品线发展新的品牌战略. 这些小组展示了趋势, 色彩, 面料和目标市场调查; 制定一个产品线的草图;编辑了草图, 介绍他们的执行计划书写说明书, 配上合适的模型并最终开发生产样品. 品牌班的学生完成了SWOT分析, 品牌测量研究报告, 品牌心智图和完整综合的营销报告. 这些报告在介绍新产品线时同时发表. 将来如果有更多这样的协作机会而且公司希望同时考虑品牌和产品开发战略, 那么课程应该定在相同的时间, 这样学生有更多的时间在一起讨论时间表和被分配的任务. 像上面的任务, 学生不得不每堂课之外的时间见面. 这使得团队工作变得具有挑战性(Pfaff和Huddleston, 2003). 虽然这项工作的后勤是费时设立和管理, 但教授认为对学生的好处是多种多样的. 根据两堂课的学生的回复, 最重要的好处是和产业专业人士一起工作的机会, 跟进他们的进程, 并看到公司里做决定级别的高层对他们作品的评估. 教员们都感激有一个 "真实的世界" 的案例. 制定的创意和战略扩大和加强了品牌和产品开发两个部门的联系. 通过和来自不同知识领域的学生一起工作并且和产业伙伴联系, 遵守产业活动的框架和时间表, 学生小组在新的环境中完成优秀创新的作品是具有挑战性的. 在产品开发和为 "现实生活" 品牌的品牌工作, 这些品牌都在努力给学生一个机会, 看看他们的课程是如何紧密的与现实世界联系, 以及公司运营中设计和商业方面如何需要创造性, 协作和灵活性. 行业人员对(a)学生的知识水平和深度以及执行力, (b)品牌的新思路的创造性产生了深刻的印象.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.61-73
• /
• 2014

본 연구는 항공 초분광영상을 사용한 수질추정 활용을 검토하고 한강일부분에 대해 가용한 측정자료를 이용하여 초분광영상 기반의 수질추정을 테스트하였다. 원격탐사에 의한 수질추정은 수체에 대한 downwelling과 수체 내에서의 산란과 반사에 대한 관측정보를 이용하는 방법과 원격탐사 센서에 도달하는 upwelling과 수질측정정보와의 선형적 회귀분석을 구하는 방법이 선호된다. 두 방법 모두 유의미한 결과를 도출하지만 수질정보나 산란정보 등 추정에 필요한 보조자료에 의한 영향이 더 클 것으로 판단되었다. 수질 추정 테스트는 팔당댐 하류에 위치한 한강의 일부분에 대해서 적용되었다. AISA eagle 초분광센서로 취득된 자료와 수질관측정보를 선형적 회귀분석을 통한 방법을 적용하였다. 기존 문헌에서 제시된 밴드조합에 대해서 회귀분석한 결과 유의미한 밴드조합으로 $-24.847+0.013L_{560}$의 회귀식을 얻었다 ($L_{560}$은 560 nm 파장에서의 radiance로 $R^2$=0.985). 다중분광영상을 이용했을 경우의 결과와 비교하기 위해서 spectral resampling을 통해 Landsat TM 영상을 생성하여 -55.932 + 33.881(TM, TM3)의 회귀식을 얻을 수 있었다(TM, TM3는 radiance로, $R^2$=0.968). 부유물질 농도는 수질측정지점에서 약 3.75 mg/l 이고, 초분광영상으로 추정된 농도는 약 3.65 mg/l, 시뮬레이션된 TM은 약 5.85 mg/l 로 다중분광영상을 이용했을 경우 과대 추정하는 경향을 보였다. 항공 초분광영상의 활용가치를 높이고 보다 정밀한 값을 추정하기 위해서 영상 전반에 걸친 sun glint 와 같은 영향을 최소화하기 위해 태양고도각을 고려하여 정교한 비행계획을 구성하고 체계적 전처리와 검 보정 체계를 갖출 필요가 있다고 사료된다. 일반적으로 적용된 방법에 따른 테스트로, 대기보정의 정밀성과 부족한 수질측정 샘플자료, 분광밴드의 검색, 적합한 선형회귀모델의 선택, 그리고 정량적 검증방법과 같은 몇 가지 문제점과 제약사항들을 발견할 수 있었다.