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박종현,권순형,홍성언 한국지적학회 2022 한국지적학회지 Vol.38 No.1
In this study, an survey method for individual cadastral non-coincidence using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) was presented. Specifically, it was attempted to suggest the applicability of individual cadastral non-coincidences by type and scale using UAV orthoimages and cadastral related data. To this end, an experimental area was selected, UAV images were produced, and individual cadastral non-coincidences were extracted using cadastral data. The extraction was performed by cadastral non-coincidence type and scale for each non-coincidence parcel that occurred in less than 10 parcels. As a result of the extraction, it was found that 93 parcels, or 6.7%, of the total 1,386 parcels in the study area had various types of individual cadastral non-coincidences (biased type, blank type, overlap type, location error type, irregular type). By parcel scale, within 3 parcels were 25 parcels (26.9%), 4-5 parcels were 4 parcels (4.3%), 6-7 parcels were 13 parcels (14.0%), and 8-9 parcels were 25 parcels (26.9%). If the individual cadastral non-coincidence extraction method presented in this study is used to survey individual cadastral non-coincidences, it is expected to secure a lot of effectiveness in the cadastral re-survey project. 본 연구에서는 UAV를 이용한 개별불부합지의 조사 방법에 대해 제시하고자 하였다. 구체적으로 UAV 정사영상과 지적관련 자료를 이용해 개별불부합지를 유형별, 규모별로 추출한 후 이에 대한 적용가능성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 실험지역을 선정하고, UAV 영상을 제작한 후 지적관련 자료를 이용하여 개별불부합지를 추출하였다. 추출은 10필지 미만에서 발생되는 개별불부합지에 대해 불부합 유형별, 규모별로 추출하였다. 추출 결과, 연구지역 전체 총 1,386필지 중 93필지인 6.7%가 다양한 유형(편위형, 공백형, 중복형, 위치오류형, 불규칙형)의 개별불부합지가 발생하고 있는 것으로 나타났다. 필지 규모별로는 3필지 이내가 25필지(26.9%), 4∼5필지가 4필지(4.3%), 6∼7필지가 13필지(14.0%), 8∼9필지가 25필지(26.9%)인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 개별불부합지 조사・추출 방법을 이용해 개별불부합지를 조사한다면 지적재조사사업에서 많은 실효성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
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박종현,양용칠 대한사고개발학회 2013 사고개발 Vol.9 No.1
As the mobile environment is increasing popularity, researchers are trying to take full advantages of the environment for education. The purpose of this study was to design a tool that supports self-regulated learning in mobile environments. After reviewing related studies and existing tools, we extracted desirable functions and the strategies for the tool. Based on these functions and strategies, we designed a tool that supports self-regulated learning in the mobile environments. The tool includes functions for supporting cognitive, meta-cognitive, motivation, and behavioral regulation. Specific functions including "Exercise Book, Recording, Camera, Idea Bank, Tag, Mobile Blog, Sending SNS, Mind Map, Study Planing, Learning Map, Alarm, Timer, Navigation, Learning Situation Room, Learning Pattern, Note for the wrong answers and Reflect Tool" support cognitive and meta-cognitive regulation. Functions such as "Setting the Learning Goal, Guide for setting the goal, Learning Pattern, Sharing the Learning Pattern, Sharing the Learning Know-How, Reflect Tool and Application the Contents" support motivation regulation. Functions like "Learning Rules, Sharing the Learning experience, Learning Pattern, Reflect Tool, SNS, Learning Blog, IM, Mobile Search, Mobile Planner, Link to Portal Web Site and Timer" support behavioral regulation. The tool designed in this study will provide a guide for developing tools that support self-regulated learning. Further research on the validity of the functions designed and the practical effectiveness of the tool can be conducted. 모바일 기기를 활용한 학습자의 학습능력 개발을 위한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 이 연구는 모바일 환경에서 학습자의 자기조절학습(SRL)을 지원할 도구를 설계하는데 목적을 두었다. 관련 문헌과 사례 분석을 통해서 SRL 지원도구에 포함될 기능과 이를 활용할 전략을 도출하고, 도출된 기능과 전략을 바탕으로 모바일 환경에서 SRL을 지원할 도구를 설계하였다. 여기서 설계된 SRL 지원도구는 인지/초인지조절 기능을 지원하기 위해서 연습장, 녹음, 카메라, 아이디어 뱅크, 태그, 모바일 블로그, SNS보내기, 마인드맵, 학습플래닝, 강의MAP, 학습알리미, 학습타이머, 학습네비게이션, 학습상황실, 학습패턴, 오답노트와 성찰도구가 설계되었다. 동기조절 기능을 지원하기 위해서 학습목표설정, 목표설정도우미, 학습패턴, 학습패턴공유, 학습노하우공유, 성찰도구와 학습활용방안이 설계되었다. 그리고 행동조절을 지원하기 위해서 학습규칙, 학습경험공유, 학습패턴, 성찰도구, SNS, 학습블로그, IM, 모바일검색, 모바일플래너, 포털과의 연계와 학습타이머가 설계되었다. 이 연구에서 설계된 지원도구는 모바일 환경에서 SRL을 지원할 도구의 개발을 안내할 수 있다. 설계된 SRL 지원도구의 기능과 전략들의 타당성 검증을 위한 후속 연구가 제안되었다.
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인천광역시 도서지역에서 번식하는 저어새(Platalea minor)의 육추 교대에 관한 비교 연구
박종현,이기섭,권인기,정훈 한국해양과학기술원 2020 Ocean and Polar Research Vol.42 No.1
Our study was conducted to examine the nest attendance of the Black-faced Spoonbill (Platalea minor) from 2015 to 2018 at two Islets located in Incheon, South Korea. We visited study sites in March- April and set up the remote sensor cameras at two breeding sites (Mae-do, Guji-do) to observe chick-rearing behavior. Mean nest bout length at Mae-do (female: 4.2 ± 0.1 hr, male: 4.0 ± 0.1 hr) was shorter than at Guji-do (female: 5.3 ± 0.2, male: 6.0 ± 0.3 hr), and trip duration at Mae-do (female: 4.4 ± 0.1 hr, male: 4.0 ± 0.1) was also shorter than at Guji-do (female: 7.0 ± 0.2 hr, male: 7.0 ± 0.3). Mean nest bout length and trip duration at both study sites decreased as chick rearing progressed. Males attended their nests during the daytime, and females attended their nests during the nighttime. Our results showed that females and males’ duties were divided by the diel cycle, but the pattern of nest attendance could change depending on the environment of their breeding sites during the chick-rearing period.
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계층적 은닉 마코프 모델을 이용한 비디오 시퀀스의 셧경계 검출
박종현,조완현,박순영 한국통신학회 2002 韓國通信學會論文誌 Vol.27 No.8A
In this paper, we present a histogram and moment-based video scene change detection technique using hierarchical Hidden Markov Models(HMMs). The proposed method extracts histograms from a low-frequency subband and moments of edge components from high-frequency subbands of wavelet transformed images. Then each HMM is trained by using histogram difference and directional moment difference, respectively, extracted from manually labeled video. The video segmentation process consists of two steps. A histogram-based HMM is first used to segment the input video sequence into three categories: shot, cut, gradual scene changes. In the second stage, a moment-based HMM is used to further segment the gradual changes into a fade and a dissolve. The experimental results show that the proposed technique is more effective in partitioning video frames than the previous threshold-based methods. 본 논문에서는 계층적 은닉 마코프 모델을 이용한 히스토그램과 모우멘트 기반의 동영상 장면전환 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 변환된 영상의 저주파 부 밴드로부터 히스토그램을 추출하며, 고주파 부 밴드로부터는 방향성 모우멘트를 추출한다. 그리고 수동적으로 분할된 비디오로부터 추출한 히스토그램 차와 모우멘트차를 관측값으로 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습한다. 비디오 분할 과정은 두 단계로 구성되는데, 먼저 히스토그램 기반의 은닉 마코프 모델은 입력된 비디오에 대하여 셧, 컷, 그리고 점진적인 장면전환의 3개의 범주로 분할한다. 그리고 두 번째 단계에서는 모우멘트 기반의 은닉 마코프 모델을 사용하여 점진적인 장면 전환을 더 세밀하게 페이드와 디졸브로 분할한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 경계값 기반의 방법보다 더 효율적으로 동영상의 셧 경계를 분할하였음을 볼수 있었다.
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