이 연구의 목적은 기초 과학 교육을 담당하는 초등교사의 과학전문성과 연수에 대한 인식을 조사하는 것이다. 초등교사의 과학 전문성에 대한 인식, 초등과학실험연수에 대한 인식, 실험연수 이외의 과학관련 연수에 대한 인식, 초등 과학관련 연수의 운영 방향으로 구성된 34문항의 설문지를 개발하여 전국의 초등 교사 455명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과 교사들은 초등교사의 과학전문성에 필요한 능력으로 과학에 대한 관심과 호기심을 증진시키는 능력과 실험, 탐구 지도 능력을 중요하게 생각하고 있었고, 과학전문성 기준에 포함할 영역으로는 과학적 개념 이해 수준, 교육과정 이해 및 적용 수준, 실험․탐구 이해 및 수행수준을 중요하다고 생각하고 있었다. 또한 초등교사의 과학전문성 확보를 위해 체계적인 대학의 과학교사 양성 프로그램의 개선과 실험 연수 등 직무 연수 프로그램의 개선, 지속적인 새로운 형식의 과학교사 연수 프로그램을 개발해 줄 것을 요구하였다. 관주도적인 연수에 대한 만족도가 낮았으며 연수의 교육과정, 내용지식의 수준, 연수의 양, 강사에 대한 만족도가 낮았다.

현재의 방사선응용기술 및 원자력에너지는 국가와 민족을 불문하고 인류의 생활에 있어서 그 역할이 매우 중요하다. 그럼에도 불구하고 우리나라의 경우 일반인의 잘못된 인식으로 인해 국가적 사업의 시행이나 기술개 발에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 일반인의 올바른 인식변화가 매우 중요하다고 할 것이다. 본 연구에서는 방사선에 관한 전문적 지식이 거의없는 대학생을 대상으로 방사선에 대한 교육 및 체험을 실시하고 그들의 인 식이 긍정적으로 변화됨을 보였다.

이 글은 논자가 앞으로 10여 년간 중점적으로 탐구해야 할 과제 중 하나인 지 리산 유산기 연구의 試論이다. 논자가 진행해야 할 연구는 지리산권역을 중심 으로 한 조선조 지식인의 문학이다. 특히 조선조 지식인의 지리산 관련 遊山文 學과 영남･호남 지식인의 樓亭文學 작품을 주요 논의대상으로 삼아 그들의 山 水美學과 그 속에 융화된 자연관을 집중 탐구하고, 이의 전반적 이해를 통해 조 선조 지식인의 자연에 대한 이해, 나아가 인간과 자연의 조화를 모색하던 태도 를 밝혀내게 될 것이다. 본고는 그 첫 시도로써, 조선조 지식인이 지리산을 유 람하고 남긴 유산 작품을 대상으로 삼아 그 동안 발굴된 자료를 개괄하고, 작품 속에 내재된 그들의 산수인식을 고찰함을 목적으로 진행되었다. 조선초기 李陸의 ｢智異山記｣에서 시작된 지리산 유산기는 20세기까지 약 90 여 편이 발굴되었다. 이를 시대별로 분류하면 15세기 6편, 16세기 5편, 17세기 전반과 후반에 각 6편과 7편, 18세기 20편, 19세기 27편, 20세기는 21편인데, 후대로 갈수록 작품수가 폭발적으로 증가함을 알 수 있었다. 이러한 작품 수의 차이는 조선시대 정치적 사회적 상황과 그에 따른 지식인들의 浮沈에 그 원인 이 있음을 확인할 수 있다. 지리산 유산기에 보이는 산수인식은 4가지로 압축할 수 있었다. 먼저 유산기 담당층이 조선조 유학자인 만큼 다양한 儒家的 志趣를 先賢尊崇으로 압축하여 살펴보았고, 다음으로 지리산 산수자연 가운데 佛家的･巫俗的 유적지를 통해 異端을 배척하는 지식인의 의식을 살펴보았고, 현실과 이상의 괴리에서 오는 불만을 해소하기 위해 仙境을 찾는 그들의 遊仙 의식을 살필 수 있었다. 특히 그들은 지리산의 절경 속에서 道家的 志趣를 갈망하면서도 유학자로서의 자세 를 잃지 않았다. 마지막으로 유람을 통해 뛰어난 文學的 志趣를 표출해 내었는 데, 이는 우리 국토에 대한 예찬으로 일관되었음을 확인하였다.

Recently, simultaneous localization and mapping (SLAM) approaches employing Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) have shown good results. However, no research is conducted to analyze the result representation of SLAM using RBPF (RBPF-SLAM) when particle diversity is preserved. After finishing the particle filtering, the results such as a map and a path are stored in the separate particles. Thus, we propose several result representations and provide the analysis of the representations. For the analysis, estimation errors and their variances, and consistency of RBPF-SLAM are dealt in this study. According to the simulation results, combining data of each particle provides the better result with high probability than using just data of a particle such as the highest weighted particle representation.

This paper is concerned with face recognition for human-robot interaction (HRI) in robot environments. For this purpose, we use Tensor Subspace Analysis (TSA) to recognize the user's face through robot camera when robot performs various services in home environments. Thus, the spatial correlation between the pixels in an image can be naturally characterized by TSA. Here we utilizes face database collected in u-robot test bed environments in ETRI. The presented method can be used as a core technique in conjunction with HRI that can naturally interact between human and robots in home robot applications. The experimental results on face database revealed that the presented method showed a good performance in comparison with the well-known methods such as Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA) in distant-varying environments.

최근 게임에도 다국어를 대상으로 하는 음성인식에 대한 요구와 여러 나라의 서로 다른 언어로 표현된 음성을 하나의 음성 모델로 표현하는 다국어 시스템의 개발에 대한 필요성이 점차 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 언어로 구성되어 있는 음성을 하나의 음성 모델로 표현할 수 있는 다국어 음성인식 시스템의 발전에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 다국어 음성 모델을 통합적으로 구축하기 위한 기본 연구로 한국어 음성과 영어 음성을 국제음소기호(IPA)로 인식하는 시스템을 연구하였고 한국어와 영어 음소를 동시에 만족하는 IPA모델을 찾는데 중점을 두어 실험한 결과 한국어 음성에 대하여 90.62%, 영어 음성에 대하여 91.71%라는 인식률을 얻을 수 있었다.

주 5일 근무제가 확대되어 국민의 여가시간이 증가되고 소득수준이 향상됨에 따라 해양레저스포츠에 대한 국민들의 관심이 높아지고 있다. 지자체들도 해양레저스포츠 관련 전시회, 국제요트대회 등을 개최하고 대규모 투자를 추진하고 있다. 그러나 우리나라는 선진국의 수요패턴과 달리 수요가 크게 늘어나지 않고 있다. 본 연구에서는 해양레저스포츠에 대한 일반인들의 인식과 사용자들의 이용실태를 통계적으로 조사 및 분석하고 저해요인을 고찰하여 활성화를 위한 정책을 도출하였다. 결론적으로 본 연구를 통하여 해양레저스포츠의 활성화를 위해서는 일반인들의 인식을 개선하면서 법과 제도를 정비하고 인프라를 구축하며 기술개발 등을 체계적으로 추진하는 정책과제의 필요성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 정부의 관련 정책과 사업자들의 사업계획 수립에 유용한 자료를 제공함으로써 투자의 리스크를 최소화하고 궁극적으로 해양레저스포츠의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 평가된다.

Recently, many vision-based navigation methods have been introduced as an intelligent robot application. However, many of these methods mainly focus on finding an image in the database corresponding to a query image. Thus, if the environment changes, for example, objects moving in the environment, a robot is unlikely to find consistent corresponding points with one of the database images. To solve these problems, we propose a novel navigation strategy which uses fast motion estimation and a practical scene recognition scheme preparing the kidnapping problem, which is defined as the problem of re-localizing a mobile robot after it is undergone an unknown motion or visual occlusion. This algorithm is based on motion estimation by a camera to plan the next movement of a robot and an efficient outlier rejection algorithm for scene recognition. Experimental results demonstrate the capability of the vision-based autonomous navigation against dynamic environments.

This study developed a surveillance robot for a ship. The developed robot consists of ultrasonic sensors, an actuator, a lighting fixture and a camera. The ultrasonic sensors are used to avoid collision with obstacles in the environment. The actuator is a servo motor system. The developed robot has four drive wheels for driving. The lighting fixture is used to guide the robot in a dark environment. To transmit an image, a camera with a pan moving and a tilt moving is equipped on the upper part of the robot. AdaBoost algorithm trained with 15 features, is used for face recognition. In order to evaluate the face recognition of the developed robot, experiments were performed.

스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.

본 연구의 목적은 차기 중학교 과학 교과서 개발에 관한 교사들의 교과서 선정경함과 새교과서 개발에 대한 요구내용을 조사․분석하는 데 있다. 자료 수집을 위해, 차기 중학교 과학 교과서에 대한 설문지를 개발하였으며, 144명의 중학교 과학교사들을 대상으로 설문 자료를 수집하였고, 응답빈도 분석을 통해, 교사들의 경험과 요구에 대한 인식을 알아보았다. 분석 결과, 교사들은 교과서를 선정할 때 대체로 교과서의 내적 체제 측면보다는 외적 체제 측면에 관심이 더 많은 것으로 나타났다. 학습자의 입장에서 개념 정리와 요약이 잘된 형태의 교과서를 원하고 있으며, 학습과정에서 학생들이 배워야 할 중심 내용이 쉽게 파악될 수 있는 체계적인 구성을 원하고 있었다. 전체 쪽수와 판형에 대해서도 대체로 늘어날 것을 원하고 있지만 전체적인 학습 분량에 대해서는 현행대로 유지하지만 상세한 설명 등은 추가될 것을 원하고 있는 것으로 나타났다.

이 연구는 초등학교 6학년 학생의 환경 인식은 어떤 특징을 가지고 있으며, 학생이 생활하는 지역에 따라 환경 인식은 어떤 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 광주광역시와 경기도에 위치한 5개교 10학급 340명을 대상으로 환경에 대한 그리기 활동과 그림에 대한 설명 그리고 그림에 등장하는 환경 요소를 분석하여 학생들의 환경 인식을 확인하였다. 연구 결과, 환경에 대한 인식은 인공 환경, 자연 환경, 인간 공존 환경, 추상적 환경으로 표면화 되었으며, 생물과 무생물 및 인공물을 포함한 다양한 환경 요소들을 표현하여 학생들의 일상적인 생활 주변의 환경 요소에 대한 높은 인식이 드러난 것으로 보인다. 5 유형으로 구분한 거주 지역별 학생들이 갖는 환경 인식은 유의미한 차이를 보이지 않았고 인공 환경으로 인식하는 경우가 일반적이었다.

This paper presents a multi-robot localization based on multidimensional scaling (MDS) in spite of the existence of incomplete and noisy data. While the traditional algorithms for MDS work on the full-rank distance matrix, there might be many missing data in the real world due to occlusions. Moreover, it has no considerations to dealing with the uncertainty due to noisy observations. We propose a robust MDS to handle both the incomplete and noisy data, which is applied to solve the multi-robot localization problem. To deal with the incomplete data, we use the Nyström approximation which approximates the full distance matrix. To deal with the uncertainty, we formulate a Bayesian framework for MDS which finds the posterior of coordinates of objects by means of statistical inference. We not only verify the performance of MDS-based multi-robot localization by computer simulations, but also implement a real world localization of multi-robot team. Using extensive empirical results, we show that the accuracy of the proposed method is almost similar to that of Monte Carlo Localization(MCL).

To achieve autonomous mobile robot navigation, accurate localization technique is the fundamental issue that should be addressed. In augmented reality, the position of a user is required for location-based services. This paper presents indoor localization using infrared reflective artificial landmarks. In order to minimize the disturbance to the user and to provide the ease of installation, the passive landmarks are used. The landmarks are made of coated film which reflects the infrared light efficiently. Infrared light is not visible, but the camera can capture the reflected infrared light. Once the artificial landmark is identified, the camera’s relative position/orientation is estimated with respect to the landmark. In order to reduce the number of the required artificial landmarks for a given environment, the pan/tilt mechanism is developed together with the distortion correction algorithm.

This paper describes the recognition method of moving objects in mobile robot with an omnidirectional camera. The moving object is detected using the specific pattern of an optical flow in omnidirectional image. This paper consists of two parts. In the first part, the pattern of an optical flow is investigated in omnidirectional image. The optical flow in omnidirectional image is influenced on the geometry characteristic of an omnidirectional camera. The pattern of an optical flow is theoretically and experimentally investigated. In the second part, the detection of moving objects is presented from the estimated optical flow. The moving object is extracted through the relative evaluation of optical flows which is derived from the pattern of optical flow. In particular, Focus-Of-Expansion (FOE) and Focus-Of-Contraction (FOC) vectors are defined from the estimated optical flow. They are used as reference vectors for the relative evaluation of optical flows. The proposed algorithm is performed in four motions of a mobile robot such as straight forward, left turn, right turn and rotation. Experimental results using real movie show the effectiveness of the proposed method.

While increasing demand of the service for the disabled and the elderly people, assistive technologies have been developed rapidly. The natural signal of human such as voice or gesture has been applied to the system for assisting the disabled and the elderly people. As an example of such kind of human robot interface, the Soft Remote Control System has been developed by HWRS-ERC in KAIST[1]. This system is a vision-based hand gesture recognition system for controlling home appliances such as television, lamp and curtain. One of the most important technologies of the system is the hand gesture recognition algorithm. The frequently occurred problems which lower the recognition rate of hand gesture are inter-person variation and intra-person variation. Intra-person variation can be handled by inducing fuzzy concept. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree(MFDT) learning and classification algorithm for hand motion recognition. To recognize hand gesture of a new user, the most proper recognition model among several well trained models is selected using model selection algorithm and incrementally adapted to the user’s hand gesture. For the general performance of MFDT as a classifier, we show classification rate using the benchmark data of the UCI repository. For the performance of hand gesture recognition, we tested using hand gesture data which is collected from 10 people for 15 days. The experimental results show that the classification and user adaptation performance of proposed algorithm is better than general fuzzy decision tree.

Robots need to understand as much as possible about their environmental situation and react appropriately to any event that provokes changes in their behavior. In this paper, we pay attention to topological relations between spatial objects and propose a model of robotic cognition that represents and infers temporal relations. Specifically, the proposed model extracts specified features of the co-occurrence matrix represents from disparity images of the stereo vision system. More importantly, a habituation model is used to infer intrinsic spatial relations between objects. A preliminary experimental investigation is carried out to verify the validity of the proposed method under real test condition.

Based on object recognition technology, we present a new global localization method for robot navigation. For doing this, we model any indoor environment using the following visual cues with a stereo camera; view-based image features for object recognition and those 3D positions for object pose estimation. Also, we use the depth information at the horizontal centerline in image where optical axis passes through, which is similar to the data of the 2D laser range finder. Therefore, we can build a hybrid local node for a topological map that is composed of an indoor environment metric map and an object location map. Based on such modeling, we suggest a coarse-to-fine strategy for estimating the global localization of a mobile robot. The coarse pose is obtained by means of object recognition and SVD based least-squares fitting, and then its refined pose is estimated with a particle filtering algorithm. With real experiments, we show that the proposed method can be an effective vision-based global localization algorithm.