• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.881-891
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• 2020

고해상도 위성영상의 수요 증가로 국토교통부와 과학기술정보통신부에서 국토관측위성을 개발하고 있다. 국토관측위성의 주요 위성영상 산출물로 정밀보정영상, 정밀정사영상, DSM/DTM, 변화탐지 주제도 등이 계획되어 있다. 이러한 위성영상 산출물의 품질은 위성영상의 기하정확도에 기반하여 결정된다. 따라서, 고품질의 위성영상 산출물을 생성하기 위해 위성영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 것이 중요하다. 또한, 정밀기하수립을 위한 GCP를 취득하는 방법은 대체로 정사영상, 수치지도 등을 이용하여 수동으로 취득한다. 이 방식은 GCP를 취득하는데 많은 시간이 요구된다. 따라서, 자동으로 GCP를 추출하여 GCP 취득 시간과 정밀정사영상 생성 시간을 줄이는 것이 필요하다. 이를 위해, 국토관측위성으로 촬영한 위성영상의 정밀한 기하보정과 GCP 추출 시 사용자의 개입을 최소화할 수 있는 정밀영상생성시스템을 개발하였다. 본 논문은 국토관측위성용으로 개발된 정밀영상생성시스템의 산출물, 처리 과정 및 시스템 구성에 대해서 설명하고 개발된 시스템의 처리시간 성능에 대해서 기술한다. 본 시스템을 통해 개발된 기술과 데이터베이스를 활용하여 한반도를 촬영한 모든 국토관측위성영상으로부터 신속하게 정밀정사영상을 생성할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, GCP DB와 DEM DB의 데이터를 해외지역으로 확장하여 해외지역의 정밀영상을 생성할 수 있는 후속 연구가 필요하다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.471-480
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• 2006

최근 다양한 네트워크 환경이 고속으로 발전하면서 화상회의나 VoIP와 같은 고품질의 서비스들이 빠르게 보편화 되어 가고 있다. 오디오, 비디오와 같은 멀티미디어 화상회의 데이터를 인터넷을 통해 전송하기 위한 국제표준인, H.323은 가장 많이 개발되어 상용화된 프로토콜로 다양한 환경을 지원하면서도 성능이 뛰어난 것으로 인식되고 있다. 이러한 환경에서 사용자에게 제공하는 H.323 기반 서비스에 문제가 생기게 될 경우, H.323 을 구성하는 프로토콜들의 문제인지, 네트워크 자체의 문제인지를 제대로 분석하는 것이 매우 중요한 기술적 이슈로 대두되고 있다. 이러한 정확한 원인 분석은 H.323 기반의 서비스를 제공하는 네트워크 운영자뿐만 아니라 종단간의 사용자에게도 매우 중요한 서비스 품질의 판단 기준이 되며, 향후 H.323 기반 서비스의 유지 보수에도 많은 도움이 될 것으로 기대할 수 있다. 본 논문은 다양한 네트워크 환경에서의 H.323 기반의 영상 서비스를 가정할 때, H.323 프로토콜의 주요 하위 표준들인 H.245, H.225.0, RTP, RTCP등의 프로토콜을 정확히 분석할 수 있는 통합 분석 시스템인 H.323 Sniffer 개발을 목적으로 한다. 간단한 기능 실험과 성능 분석을 통해 본 논문에서 제안하고, 구현한 분석 시스템이 실제 네트워크 환경에서 서비스되는 H.323 기반 서비스의 상태를 성공적으로 분석하고 이를 통해 발생가능한 문제점의 원인을 판단할 수 있음을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.568-573
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• 2018

무인항공기는 유인항공기에 비해 가격이 저렴하고, 운용이 용이하기 때문에 최근 공간정보 구축, 농업, 어업, 기상관측, 통신, 엔터테인먼트 분야 등에서 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 공간정보 구축 관련 분야에서 무인항공기는 데이터 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공기를 이용해 제작되는 정사영상에는 건물이나 산림부분의 왜곡현상이 발생하며, 공간정보 분야의 원활한 활용을 위해서는 이러한 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 조건에서 무인항공기 정사영상의 왜곡을 파악하기 위해 고정익, 회전익, 수직이착륙형의 무인항공기를 활용하여 건설현장, 도심지역, 산림지역 등 다양한 대상지역을 촬영하고, 정사영상을 제작하여 분석하였다. 연구를 통해 무인항공기 영상의 중복도가 왜곡현상의 가장 큰 요인이며, 비행고도가 높을수록 왜곡현상이 감소함을 알 수 있었다. 또한 왜곡현상의 개선을 위한 DTM(Digital Terrain Model)을 활용하는 원시영상의 해상도를 낮추어 정사영상의 왜곡을 감소시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 향후 왜곡 없는 고품질 무인항공기 성과물은 정밀측량분야의 무인항공기 적용 확대에 크게 기여할 것이다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권12호
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• pp.108-116
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• 2009

본 논문에서는 고품질 비압축 오디오 트래픽의 분배 시에 요구되는 낮은 지연 및 지터를 보장하고 이더넷 환경에서 데이터 트래픽의 효율적인 교환을 가능하게 하는 새로운 L1/L2 혼합형 중계 방식을 적용한 이더넷 기반 오디오 분배 시스템을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안하는 방식이 적용된 오디오 분배 시스템은 마스터 노드와 다수의 중계 노드로 구성되며 이들은 상호간에 상향 하향 링크를 통하여 데이지 체인 형태로 연결된다. 마스터 노드는 스테레오 24채널에서 PCM샘플링된 16비트 오디오 채널을 수납할 수 있는 오디오 프레임을 125us의 주기마다 생성하여 하향 링크를 통해 전송한다. 하향 링크를 통하여 오디오 프레임을 수신한 중계 노드들은 생성한 오디오 트래픽을 해당 노드에게 할당된 오디오 채널에 수납하고 다음 중계노드로 물리 계층 기반(L1)의 전송을 한다. 망의 종단 노드는 수신되는 오디오 프레임을 상향 링크를 통하여 마스터 노드로 루프백시키고 오디오가 상향 링크를 통하여 전송되는 과정에서 모든 중계 노드들은 자신이 수신해야 할 오디오 채널을 복사하여 오디오를 재생한다. 오디오 프레임의 송신이 완료되면 남은 기간 동안 중계 노드들은 L2 스위치로 동작하면서 데이터 프레임을 데이터 링크 계층 기반(L2)에서 교환한다. 이와 같은 L1/L2 혼합형 중계 방식의 동작을 위해 노드 입력 부의 물리 계층과 데이터 링크 간에 존재하는 MII에 오디오 프레임과 데이터 프레임을 구분하는 기능을 가지는 글루로직을 새로 추가하였다. 제안된 방식에 대하여 네트워크 시뮬레이터인 OMNeT++를 사용하고 다양한 파라미터를 통하여 제안된 방식이 오디오 트래픽의 지연 특성과 데이터 트래픽의 전송 효율 면에서 우수한 특성을 제공할 수 있음을 보였다. 제안된 방식은 물리 계층 기반의 전송 또는 데이터 링크 기반의 전송 방식을 사용하는 기존 이더넷 기반 오디오 분배 기술에 비하여 향상된 지연 성능 및 전송 효율을 제공할 수 있어 오디오분배 시스템뿐만 아니라 비디오분배 시스템, 디지털 AV장치 간의 연결 등에도 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.765-773
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• 2009

최근의 텔레매틱스 교통정보제공서비스는 지능형 교통시스템의 구축을 통한 실시간 교통정보 수집이 가능해짐에 따라 다양해지고 있다. 본 논문에서는 고품질의 다양한 교통정보제공을 위해 필요한 미래시간에 대한 단기 교통정보 예측 모델을 제안하고 개발하였다. 단기 예측 모델은 현재로부터 가까운 미래의 교통 상황을 예측하기 위한 교통 모델로 본 연구에서 제안한 예측 모델은 각 도로에 대하여 5분 이후부터 1시간 이전까지의 미래시간에 대한 차량 평균 속도를 예측 결과로 준다. 본 연구에서 제안한 예측 모델은 베이지안 네트워크에 기반을 두고 있으며 각 도로의 미래시간 교통상황에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분석하여 베이지안 네트워크의 원인노드로 설정하였다. 설계된 베이지안 네트워크에 대하여 실시간 교통정보데이터를 이용하여 가우시안 혼합 분포를 가정한 베이지안 네트워크의 결합 확률 밀도 함수를 EM(Expectation Maximization) 알고리즘으로 구하여 미래시간의 교통정보를 예측하였다. 예측 모델의 정확도 검증을 위해 실시간 교통데이터로 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 모델은 현재 시간으로부터 10분 이후, 30분 이후, 60분 이후 예측 오차로 각각 4.5, 4.8, 5.2의 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 주었다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.67-87
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• 2020

사용자가 컨텐츠의 소비자에 그치는 것이 아니라 생산자 역할까지 담당하는 웹 2.0 시대에는 사용자의 지속적 컨텐츠 생산이 온라인 사이트의 성공에 핵심 요소가 된다. 온라인 Q&A 사이트는 웹 2.0 트렌드의 대표적 사례로, 고품질의 지식을 반복적으로 공유하는 핵심 사용자들이 지속적으로 지식을 공유하도록 하는 것이 사이트의 성패를 결정짓는다. 본 연구는 핵심 사용자의 지식공유 지속행위를 유발하는 두가지 경로, 즉 지속의도로 대표되는 정교한 의사결정 과정(elaborate decision process)와 과거행위로 대표되는 자동화된 인지적 과정(automated cognitive process)을 제안하였다. 네이버 지식인의 핵심 사용자 337인의 주관적 의도 데이터와 객관적 온라인 행동 데이터를 수집한 뒤, 지속의도와 과거행위의 직접효과 및 둘 간의 조절효과를 검증해 보았다. 종속변수로 이전 연구에서 주로 사용되었던 지식공유 빈도를 측정하는 것과 더불어, 특정 기간 이상 답변활동이 없을 경우 지식공유를 중단한 것으로 판단하는 지식공유 지속여부를 측정하였다. 콕스비례위험 회귀분석과 음이항 회귀분석을 사용하여 지속의도와 과거행위가 지속행위의 두가지 유형에 미치는 효과를 살펴본 결과, 지식공유 지속여부에는 과거행위만 유의한 영향력을 보였으며, 지식공유 빈도에는 지속의도와 과거행위 모두 유의한 영향력을 보였다. 또한, 과거행위가 지속의도의 지식공유 빈도에 대한 영향력을 부정적으로 조절하는 것까지 확인할 수 있었다. 온라인 Q&A 사이트에서 핵심 사용자들의 지식공유 행위를 지속시키기 위해서는 꾸준한 지식공유를 통해 습관화 과정을 거치는 것이 중요하며, 지식공유 빈도를 높이고자 할 경우에는 습관화와 더불어 지식공유 지속의도를 높일 수 있는 적절한 혜택의 마련이 필요하다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권2호
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• pp.168-176
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• 2017

HNS사고는 대규모 화재와 폭발을 수반하며, 다수의 인명사고와 주변지역에 극심한 환경오염을 야기함으로 신속한 의사결정을 통하여 광범위한 확산을 막아야 한다. 본 연구는 국내 HNS사고사례를 해상이라는 특수성이 반영된 표준코드를 바탕으로 고품질, 표준화, 디지털화된 HNS사고 데이터베이스를 구축하여 사고발생 시 신속하고 합리적인 의사결정을 지원하고, 체계적인 통합관리 및 공유가 가능한 HNS사고이력관리시스템(HATS)을 설계하고 구현하였다. 또한 개발된 시스템을 활용하여 23년간 수집된 국내 HNS사고데이터 76건에 대해 각 항목별로 통계분석을 수행하여, 국내에서는 매년 평균 3.3건의 사고가 일어나며, 주요 HNS사고요인은 춘계기간 (41%), 계류장 (51 %), 케미컬운반선 (49 %), 승무원에 의한 과실 (45 %), 자일렌류 (12 %)인 것으로 확인되었다. (괄호안 : 사고분류기준별 해당 사고요인의 퍼센트 비율임)

• 공학논문집
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• 제5권1호
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• pp.17-35
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• 2004

Svg는 2차원 그래픽을 표현하기 위해 xml을 기반으로 만들어진 언어로서 W3C에 의한 xml 그래픽 표준이다. Xml의 개방성과 상호운용성 등의 장점을 모두 수용하여 다른 xml 언어들과 결합시켜 다양한 웹 어플리케이션으로 응용 할 수 있다. 실시간 데이터로부터 고품질의 다이나믹한 그래픽을 만들어 낼 수 있기 때문에 전자상거래, 지리정보, 교육과 광고 등의 분야에 적용 될 수 있다. 데이터베이스와의 연동으로 SVG의 응용을 더 높일 수 있다. 이는 단지 사용자 측면에서의 어플리케이션이 아닌 서비스를 제공하는 서버와의 대화가 가능하다는 것이다. 이 논문에서는 svg의 의미나 능력을 설명하는 것이 아니라 실제 극장 시스템에서 어떻게 활용 될 수 있는지를 말해 줄 것이다. svg는 xml의 장점에 그래픽적인 장점을 더 한 것이다. 이 말은 단지 svg가 그래픽적인 요소만이 아닌 xml의 유연성을 가졌다는 말이 된다. 실제 좌석의 위치지정과 새로운 좌석의 추가가 쉽다. 그룹으로 지정된 좌석은 단지 태그의 추가만으로 좌석을 생성할 수 있다. 이는 좌석의 변화와 또는 좌석의 고장 시 즉시 svg에 나타낼 수가 있다. 또한 svg는 데이터베이스와의 연동이 가능하고 추가 수정이 쉽다. 이는 벡터의 데이터를 갔고 있어서 가능한 것이다. 기존의 예약 시스템은 표를 살 때 시간과 가격의 정보만 있었지만, svg로 구현할 경우 좌석의 위치와 가격, 그리고 구매여부, 취소 등을 눈으로 보면서 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.55-64
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• 2013

디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고품질의 위 변조가 가능하게 되었다. 특히 화폐 위 변조 범죄가 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 위 변조 지폐를 발견하는 비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조 지폐를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 위 변조 지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 인쇄 과정에서 나타나는 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 지폐의 특징값을 추출하였다. 추출한 지폐의 고유한 특징값을 학습기반 데이터 분류기에 적용하여 위 변조 여부를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 8대 프린터에서 출력한 위조지폐 이미지로 실험하였다. 또한 노이즈 추출에 있어 기존 프린터 판별 기술에서 사용되었던 위너필터와 이산웨이블릿변환 기반 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 94% 이상의 정확도를 보였으며, 위 변조 지폐 인쇄기기 식별에 있어서는 93% 이상의 정확도를 보여서 기존 프린터 판별 기술을 이용한 것보다 우수함을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.4-7
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• 2022

최근 다 시점 영상 콘텐츠 기반 3차원 공간(장면) 복원을 위한 다 시점 깊이 추정 딥러닝 네트워크 방법론이 널리 연구되고 있다. 다 시점 영상 콘텐츠는 촬영 구도, 촬영 환경 및 세팅에 따라 다양한 특성을 가지며, 고품질의 3차원 복원을 위해서는 이러한 특성을 이해하고, 적절한 깊이 추정 네트워크 기법들을 적용하는 것이 중요하다. 다 시점 영상 촬영 구도로는 수렴형, 발산형이 존재하며, 촬영 세팅에는 카메라 시점 간 물리적 거리인 baseline이 있다. 본 연구는 이와 같은 다 시점 영상 콘텐츠의 종류와 각 특징에 기반하여 콘텐츠(데이터 셋)의 특성에 따른 적절한 깊이 추정 네트워크 방법론을 다룬다. 실험 결과로부터, 기존의 다 시점 깊이 추정 네트워크를 발산형 또는 large baseline 특성을 가지는 데이터 셋에 곧바로 적용하는데 한계점이 존재함을 확인하였다. 따라서, 각 영상 환경에 적합한 '참조 시점 개수' 및 적절한 '참조 시점 선택 알고리즘'의 필요성을 검증하였다. 결론적으로, 3차원 공간(장면) 복원을 위한 딥러닝 기반 깊이 추정 네트워크 구현 시, 본 연구 결과가 다 시점 영상 콘텐츠 기반 깊이 추정 기법 선택에 있어 가이드라인으로 활용될 수 있음을 확인하였다.