수치지도 건물데이터의 매칭 기반 갱신 및 이력 데이터 생성

박슬아,유기윤,박우진 한국측량학회 2014 한국측량학회지 Vol.32 No.4

The data of buildings and structures take over large portions of the mapping database with large numbers. Furthermore, those shapes and attributes of building data continuously change over time. Due to those factors,the efficient methodology of updating database for following the most recent data become necessarily. Thisstudy has purposed on extracting needed data, which has been changed, by using overlaying analysis of newand old dataset, during updating processes. Following to procedures, we firstly searched for matching pairs ofobjects from each dataset, and defined the classification algorithm for building updating cases by comparing;those of shape updating cases are divided into 8 cases, while those of attribute updating cases are divided into4 cases. Also, two updated dataset are set to be automatically saved. For the study, we selected few guidelines;the layer of digital topographic map 1:5000 for the targeted updating data, the building layer of Korea AddressInformation System map for the reference data, as well as build-up areas in Gwanak-gu, Seoul for the test area. The result of study updated 82.1% in shape and 34.5% in attribute building objects among all. 건물 데이터는 지도 데이터베이스에서 차지하는 비중이 높고 객체 수도 많을 뿐만 아니라 형상정보 및 속성정보가 빠르게 변화하기 때문에, 최신 정보에 근거한 효율적인 갱신 작업은 필수적이다. 본 연구에서는 갱신 참조 건물데이터와 갱신 대상 건물 데이터의 중첩분석을 통해 갱신이 필요한 객체만을 탐색하여 갱신을 수행하고자 한다. 즉,건물의 중첩 면적비를 이용하여 매칭 후보쌍을 탐색한 후, 속성정보 비교를 통해 갱신 케이스 분류 조건식을 정의하였으며, 이때 도형정보 갱신 케이스는 총 8가지, 속성정보 갱신 케이스는 총 4가지로 각각 분류하였다. 또한 갱신정보에 대한 갱신 이력 데이터가 자동으로 생성되도록 하여 두 가지 종류의 갱신 케이스 정보를 저장하도록 구성하였다. 갱신 대상 데이터는 수치지도 1:5,000 건물외곽선 레이어로 하였고, 갱신 참조 데이터는 도로명주소전자지도건물 레이어로 하였으며, 서울시 관악구 지역을 대상지역으로 선정하였다. 본 연구의 매칭기반 갱신기법을 적용한결과, 전체 건물데이터 중, 82.1%의 건물이 도형정보를 수정하였고, 34.5% 건물이 속성정보를 수정하였다.

건물 대피안내도를 활용한 실내 네트워크 구축 기법 연구

박슬아,김성용,유기윤,김정옥 한국방재학회 2018 한국방재학회논문집 Vol.18 No.7

복잡한 형태의 대형 건물이 증가하고, 실내 측위 기술이 발달하면서 실내 길안내 서비스와 같은 위치기반 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 서비스를 위해서는 실내의 보행 가능 공간에 대한 네트워크 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 쉽게 취득이 가능한 실내 대피안내도를 활용하여 실내 네트워크를 구축하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법론은 대피안내도에 포함되어 있는 출입구와 경로 정보를 딥 네트워크를 통해 추출하여 활용하기 때문에 효율적으로 노드와 링크를 생성할 수 있다. 또한 각 출입구에서 복도까지 연결되는 추가 링크를 생성하여 실내 모든 공간에서 층의 주출입구까지 이동 가능한 네트워크를 구축할 수 있다. 본 연구에서는 기하정보 뿐 아니라 실제 서비스에 활용하기 위해 필요한 속성 항목들을 설계하였으며, 실제 서울대학교 31동의 4개 층에 대한 실내 네트워크의 기하와 속성정보를 구축하여 방법론의 적절성을 검증하고자 하였다. With the development of indoor positioning technology, there is a growing demand for location-based services such as indoor navigation systems. For such services, it is essential to construct an indoor network of walkable spaces. In this study, we propose a method to construct an indoor network using evacuation maps that can be easily obtained in most buildings. Since the proposed method extracts information for movement represented in the evacuation maps through the deep learning, indoor network can be generated efficiently. In addition, we designed the attribute tables of the network for utilization to actual services directly. We verified the appropriateness of the methodology by constructing an indoor network of parts of the Seoul National University.

미세섬유 분석법 관련 ISO 표준개발 현황 및 세탁폐수 중 미세섬유 정성/정량분석

박슬아,박민재,김희창,김도운,김주양,정재학,김휘중,방은숙,강민지 환경독성보건학회 2022 한국독성학회 심포지움 및 학술발표회 Vol.2022 No.5

비와 비율 지도에 대한 교사의 PCK 분석

박슬아,오영열 한국초등수학교육학회 2017 한국초등수학교육학회지 Vol.21 No.1

본 연구에서는 비와 비율을 지도에 대한 교사의 이해 정도를 알아보기 위하여 비와 비율 지도에 대한 교사의 교수학적 내용 지식(PCK)을 질문지와 면담을 통해 분석하였다. 연구 결과, PCK의 내용 측면에 있어서 교사는 비와 비율의 개념을 정확하게 이해하고 실생활 맥락과 연계해서 비와 비율을 지도할 필요가 있으며, PCK의 교수 방법 및 평가에 대한 지식의 관점에서 비와 비율에 대한 교수 목표를 강화하고 교수 방법에 있어서도 활동 중심으로 바뀔 수 있도록 교사들의 PCK를 강화할 필요가 있다. 그리고 학생 이해 지식의 관점에서 교사의 PCK는 교사의 설명 이외에 오류 지도 방법을 다양화하고 정의적 측면을 수업에 연계할 수 있도록 해야 한다. 마지막으로 수업 상황에 대한 지식의 관점에서 교사는 주체적 관점에서 교과서 활동을 재구성하고, 활동의 특성에 맞게 수업 집단을 다양화 할 필요가 있다. 본 연구 결과는 설문과 면담을 통한 비와 비율에 대한 교사의 PCK가 실제 수업과 어떠한 연관성을 갖고 있는지에 대한 추후 연구를 제안한다. This study analyzed teachers’ Pedagogical Content Knowledge (PCK) regarding the pedagogical aspect of the instruction of ratio and rate in order to look into teachers’ problems during the process of teaching ratio and rate. This study aims to clarify problems in teachers’ PCK and promote the consideration of the materialization of an effective and practical class in teaching ratio and rate by identifying the improvements based on problems indicated in PCK. We subdivided teachers’ PCK into four areas: mathematical content knowledge, teaching method and evaluation knowledge, understanding knowledge about students’ learning, and class situation knowledge. The conclusion of this study based on analysis of the results is as follows. First, in the ‘mathematical content knowledge’ aspect of PCK, teachers need to understand the concept of ratio from the perspective of multiplicative comparison of two quantities, and the concept of rate based on understanding of two quantities that are related proportionally. Also, teachers need to introduce ratio and rate by providing students with real-life context, differentiate ratios from fractions, and teach the usefulness of percentage in real life. Second, in the ‘teaching method and evaluation knowledge’ aspect of PCK, teachers need to establish teaching goals about the students’ comprehension of the concept of ratio and rate and need to operate performance evaluation of the students’ understanding of ratio and rate. Also, teachers need to improve their teaching methods such as discovery learning, research study and activity oriented methods. Third, in the ‘understanding knowledge about students’ learning’ aspect of PCK, teachers need to diversify their teaching methods for correcting errors by suggesting activities to explore students’ own errors rather than using explanation oriented correction. Also, teachers need to reflect students’ affective aspects in mathematics class. Fourth, in the ‘class situation knowledge’ aspect of PCK, teachers need to supplement textbook activities with independent consciousness and need to diversify the form of class groups according to the character of the activities.

μ-Raman 및 μ-FT-IR을 이용한 오메가-3 오일 중 미세플라스틱 분석

박슬아,김도운,김주양,김문해,정재학 한국분석과학회 2023 학술대회논문집 Vol.2023 No.5

카지노 고객의 공격성이 소진에 미치는 영향에 관한 연구 : 자아탄력성의 조절효과를 중심으로

박슬아,이수광 관광경영학회 2018 관광경영연구 Vol.83 No.-

The purpose of this study is to testify the effect of customer aggression on emotional burnout of casinos’ employees and the regulation effect of ego-resilience to overcome such effect. The results of empirical analysis are as follow: First, it was found that aggressive language and aggressive look among customer aggression have positive effect on emotional exhaustion, and hostile speech and aggressive behavior have positive effect on depersonalization. And, aggressive language showed positive effect on lack of self-fulfillment. Second, it was suggested that the effect of casino customer aggression on burnout (emotional exhaustion and depersonalization) is partly controlled by ego-resilience. However, the hypothesis that the effect of casino customer aggression on lack of self-fulfillment can be controlled by ego-resilience was rejected. As a result, customer aggression was found to worsen burnout of casino employees and ego-resilience partly control the relationship between customer aggression and burnout, but the result was different from the prediction of the hypothesis. Based on the result discovered through this study, we discussed the suggestions, significance, and limitations of the study.

Synthesis of Bio-based Polycarbonate Nanocomposites

박슬아,전현열,황성연,오동엽,박제영 한국고분자학회 2018 한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집 Vol.43 No.2

Shoreline Change Analysis with Deep Learning Semantic Segmentation Using Remote Sensing and GIS Data

박슬아,송아람 대한토목학회 2024 KSCE Journal of Civil Engineering Vol.28 No.2

Shoreline management is essential for navigation, coastal resource management, and coastal planning and development. Shoreline change detection is vital for shoreline monitoring; however, traditional methods used for such detection are laborious and have limited accuracy. An approach that integrates remote sensing imagery and geographic information systems (GISs) is proposed herein to simultaneously identify shoreline changes and perform grid-level visualization for updating shoreline data. The integrated approach uses deep learning–based segmentation networks and water indexes to accurately classify land and sea in remote sensing images. Transfer learning was used to address the issue of insufficient data, wherein weights trained on a large open dataset were applied to the target area. The segmentation results were compared with existing shoreline GIS data to identify the areas experiencing shoreline changes. Grid-level visualization enhanced the identification of regions requiring flexible data updates and investigation efficiency by focusing on specific areas. The proposed approach accurately detected shoreline changes, albeit with some errors of commission, predominantly in regions featuring intricate shorelines and small clusters of islands. The proposed approach offers efficient solutions for shoreline change detection, with potential applications in coastal management, environmental science, urban planning, and coastal hazard assessment.

딥러닝과 그래프 모델을 활용한 고해상도 영상의 건물 변화탐지

박슬아,송아람 한국측량학회 2022 한국측량학회지 Vol.40 No.3

The most critical factors for detecting changes in very high-resolution satellite images are building positional inconsistencies and relief displacements caused by satellite side-view. To resolve the above problems, additional processing using a digital elevation model and deep learning approach have been proposed. Unfortunately, these approaches are not sufficiently effective in solving these problems. This study proposed a change detection method that considers both positional and topology information of buildings. Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) was trained on a SpaceNet building detection v2 dataset, and the central points of each building were extracted as building nodes. Then, triangulated irregular network graphs were created on building nodes from temporal images. To extract the area, where there is a structural difference between two graphs, a change index reflecting the similarity of the graphs and differences in the location of building nodes was proposed. Finally, newly changed or deleted buildings were detected by comparing the two graphs. Three pairs of test sites were selected to evaluate the proposed method’s effectiveness, and the results showed that changed buildings were detected in the case of side-view satellite images with building positional inconsistencies. 다시기 고해상도 영상에 존재하는 건물의 위치 및 형태학적 왜곡은 건물의 변화탐지를 어렵게 만드는 요인 중 하나이다. 이를 해결하기 위하여 부가적인 3차원 지형정보 및 딥러닝을 활용한 연구가 수행되고 있지만, 실제 사례에 적용되기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 건물의 효율적인 변화탐지를 수행하기 위하여, 건물의 위치 정보뿐만 아니라 건물 간 위상정보를 활용하는 방안을 제시한다. 다양한 비연직 영상에서의 건물을 학습하기 위하여 SpaceNet v2 데이터셋을 사용하여 Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)을 학습하였으며, 건물 객체를 탐지하여 중심점을 노드로 추출하였다. 추출한 건물 노드를 중심으로 서로 다른 두 시기에 대해 각각 TIN (Triangulated Irregular Network) 그래프들을 형성하고, 두 그래프 간 구조적 차이가 발생한 영역에 기반하여 변화 건물을 추출하기 위해 그래프 유사도와 노드의 위치 차이를 반영한 변화 지수를 제안하였다. 최종적으로 변화 지숫값을 기반으로 두 그래프 간 비교를 통해 새롭게 생성되거나 삭제된 건물을 탐지하였다. 총 3쌍의 테스트 영역에 대해 제안한 기법을 적용한 결과, 건물들 간 연결성의 변화를 고려함으로써 기복 변위에 의해 서로 다른 시기 간 동일 건물 쌍을 판단하기 어려운 경우에도 변화가 발생한 건물을 적절하게 탐지하는 것을 확인할 수 있었다.

μ-Raman을 이용한 비강 세척기 내 미세플라스틱 식별 및 특성 규명

박슬아,김주양,정재학,김성희,김경수,민현진 한국분석과학회 2023 학술대회논문집 Vol.2023 No.11