• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.50-52
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• 2022

근대화 과정에서 바다에 대한 지식을 가진 국가는 제국을 이루었음을 볼 때, 바다에 대한 지식 획득이 근대화로 가는 중요한 요소임을 알 수 있다. 그러나 조선은 후기에 들어 해방도 작성 등 바다에 대한 나름대로의 지식을 축적하였으나, 서양의 근대 해도 기술의 수용이 부족하여 우리 바다에 대한 지식을 열강과 일본에 빼앗겨 근대화에 실패하였다. 왜 우리는 바다에 대한 지식 획득에 뒤처졌는가에 대한 답을 찾기 위해 바다 지식의 결집체라 할 수 있는 전근대 고지도의 변천 과정을 살펴봄으로써 그 단서에 접근할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 해도의 특성이 포함된 고지도를 해도의 범주로 수용하기 위해 古(고)해도라는 개념을 도입하여, 관련된 기존 연구를 분석하고 그 한계를 파악하고자 한다. 나아가 고해도의 개념과 범주의 틀을 제안하고, 이 틀로 한국의 고해도 분석을 통해 고해도의 연구 전망을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.102-105
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• 2019

본 논문에서는 심층 신경망 검색 방법을 사용하여 이미지 고해상도화를 위한 심층 신경망을 설계하는 방법을 구현하였다. 일반적으로 이미지 고해상도화, 잡음 제거 및 번짐 제거를 위한 심층신경망 구조는 사람이 설계하였다. 최근에는 이미지 분류 등 다른 영상처리 기법에서 사용하는 심층 신경망 구조를 검색하기 위한 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 강화학습을 사용하여 이미지 고해상도화를 위한 심층 신경망 구조를 검색하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 policy gradient 방법의 일종인 REINFORCE 알고리즘을 사용하여 심층 신경망 구조를 출력하여 주는 제어용 RNN(recurrent neural network)을 학습하고, 최종적으로 이미지 고해상도화를 잘 실현할 수 있는 심층 신경망 구조를 검색하여 설계하였다. 제안된 심층 신경망 구조를 사용하여 이미지 고해상도화를 구현하였고, 약 36.54dB 의 피크 신호 대비 잡음 비율(PSNR)을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.285-286
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• 2010

최근 HDTV, 블루레이 등 고해상도, 고품질 디지털 멀티미디어 응용 기술의 보급으로 인하여, 고해상도, 고품질 비디오 부호화 기술에 대한 중요성이 증가하고 있다. 현재 고해상도 비디오 부호화에 사용되는 H.264/AVC 표준의 인트라 부호화 기술은 인터 부호화 기술의 복잡도가 크게 증가하는 고해상도 영상에서 인터 부호화 기술에 비해 낮은 복잡도를 가진 부호화기 및 복호화기의 구현이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 인트라 부호화 기술은 인터 부호화 기술에 비하여 압축 효율이 매우 낮다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 고해상도 영상을 위한 새로운 $16{\times}16$ 블록의 인트라 예측 기술을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 새로운 $16{\times}16$ 인트라 예측 기술을 사용할 경우, HD급 고해상도 영상에 대해 평균 2.8%의 부호화 효율을 증가시킬 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.71-72
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• 2019

본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.9-11
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• 2016

최근 UHDTV(ultra high definition television) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하면서, 기존의 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기법들이 각광을 받고 있다. 그 중, 선형 매핑(linear mapping)을 사용하여 저해상도 패치(patch)로부터 고해상도 패치를 복원하는 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 생성한다. 그러나 이러한 기법은 단순한 선형 매핑을 기반으로 하기 때문에 복잡한 비선형적(nonlinear) 저해상도-고해상도 관계를 예측하기 힘든 단점이 있다. 최근 각광받는 딥러닝(deep learning) 기술은 다층(multi-layer) 네트워크를 쌓아 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 훈련시켜 좋은 성능을 보이는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 다중의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 초해상화 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 다층 선형 매핑은 기존 선형 매핑보다 비선형적 관계를 더 잘 예측하여 높은 품질의 고해상도 영상을 생성할 수 있게 한다. 제안된 초해상화 기법은 딥러닝 기반 초해상화 기법과 필적하는 품질의 고해상도 영상을 생성하면서도 더 낮은 복잡도를 지니는 것을 확인하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.20 no.2
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• pp.109-117
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• 2003

UWB 기술은 주파수 영역에서 광대역을 갖는 임펄스를 사용하므로 목표물로부터 많은 정보를 얻어, 고해상도 레이더 개발이 가능하다. 이러한 UWB 레이더의 특성을 이용하여 한국전기연구원에서는 지중 금속 물체를 탐지하기 위한 지반 탐사 레이더를 개발하였다. 개발된 레이더는 실제환경에서 금속 물체를 탐지하기 위해서 시험되었다. 개발된 레이더는 물체의 깊이에 대해 고해상도를 가졌고, 동작 파장보다 훨씬 작은 금속 물체까지도 탐지가 가능함을 보였다. 본 논문에서는 개발된 지반 탐사 UWB 레이더 시스템을 소개하고, UWB 레이더의 특성 및 UWB 기술에 대해 기술하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.112-113
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• 2012

최근 카메라와 디스플레이의 발전에 따라 고해상도 영상이 요구되고 있다. 하지만 깊이를 획득하는 깊이센서 장치는 색상 영상에 미치지 못하는 저해상도 깊이맵을 주로 제공한다. 이에 따라 저해상도의 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 상향변환이 필요하다. 하지만 대부분의 보간법들은 edge에서 blur가 발생하는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 distance transform(DT)를 이용하여 edge의 선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵 생성 방법을 제안한다.

• Korean Journal of Agricultural Science
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• v.26 no.1
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• pp.21-30
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• 1999

To increase the strength properties of recycled fiber, especially OCC (Old Corrugated Container) in this study, we used the mechanical pretreatment on the fibers before refining. The mechanical action in the Hobart mixer induced high shear and compression on the fibers, which resulted in the breakdowns of fiber internal structure, and microcompressions on the surface of the fibers. We evaluated the degree of mechanical treatment by fiber curl index. Four different refining techniques were applied to the pretreated fibers (Valley beater, Kady mill, PFI mill, and Impact refining) to find the best combination of the pretreatment and the refining methods. Conclusions were summarized as followed. 1. In keeping the fiber length from shortening, Kady mill and PFI mill refining were effective. Kady mill and Valley beater application tended to straighten out the fiber shapes. 2. Valley beating increased the breaking length of the handsheets better than other methods, while lowering the tear strength most. The mechanical pretreatment increased breaking length about 10% in average irrespective of four different refining methods. 3. Tear strength was increased by the mechanical pretreatment and by the PFI mill refining. 4. Burst strength was increased by the mechanical pretreatment and by valley beating method. 5. In increasing the breaking length and burst strength while keeping tear strength, combination of mechanical pretreatment and Valley beating were most effective.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.2
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• pp.77-85
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• 2013

본고에서는 의료용, 보안용, 정밀거리 측위 등 다양한 분야에 응용이 가능한 근거리 고해상도 레이더 칩 기술에 대하여 소개한다. 먼저 근거리 고해상도 레이더 칩의 대표적인 구조와 동작원리에 대하여 기술하고 상용제품, 최신 논문에서 발표된 레이더 칩에 대하여 소개하였다. 고해상도를 얻기 위한 짧은 펄스 폭(나노초, 십억분의 1초)을 가지는 펄스를 송신하고 목표물을 맞고 되돌아온 에코 펄스를 고해상도로 수신하여 복원된 펄스로부터 얻어지는 거리정보로부터 신호처리 과정을 거쳐 고도화된 응용 분야에 따른 부가적인 정보를 얻는다. 수신기는 상관(correlation)법에 의한 수신 방식과 샘플링(sampling)에 의한 수신 방식으로 크게 나눌 수 있다. 끝으로 한국전자통신연구원에서 개발 중인 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 기술을 이용한 근거리 레이더 칩의 목표 성능, 구조, 설계 및 측정 결과에 대하여 소개하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.307-310
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• 2006

고해상도(VHR, Very High Resolution) 영상은 활용에 따라 도심의 다양한 정보를 얻을 수 있는 잠재적 가치가 매우 큰 자료이다. 그러나 이러한 고해상도 영상자료는 매우 높은 공간해상력으로 인해 같은 용도의 객체 혹은 같은 객체(예, 건물)라 할지라도 다양한 분광 특성 및 형태로 표현된다. 그러므로 이러한 고해상도영상을 이용하여 효과적으로 주제도를 생성하기 위해서는 현재까지 영상분류 분야에서 주로 활용되고 있는 화소(pixel)단위 기반의 분석방법으로는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 방법으로 활발한 연구가 진행되고 있는 세그멘트(segment) 혹은 객체(object) 기반 분류기법을 고해상도 영상 및 라이다 자료에 적용하여 도심지역의 건물들을 추출해 보았으며, 그 활용 가능성에 대하여 판단해 보았다. 이러한 세그멘트 기법은 분류하고자 하는 객체들을 하나의 동일한 특성을 가지는 집단으로 모으는 방법을 말하는데, 이를 위해 본 연구에서는 multi-resolution image segmentation기법을 제공해주는 eCognition이라는 소프트웨어를 이용하였다.