• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.24-24
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• 2015

최근 원격탐사기법을 이용한 많은 가뭄평가기법들이 개발되었으나 산림과 함께 산악지형이 우세한 우리나라의 경우 지형특성으로 인하여 가뭄평가시 불확실성이 증가하게 된다. 특히, 농업가뭄은 기후와 지표특성에 큰 영향을 받기 때문에 기후특성만을 고려한 가뭄지수는 실제 필요한 농업가뭄의 특성을 반영하는데 있어서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기후와 지표특성을 함께 고려할 수 있는 토양수분을 이용한 가뭄평가기법(Drought Assessment Scheme)을 개발하였다. 가뭄평가기법을 위하여 역추적기법(Inverse Modeling-IM) 기반의 자료동화기법(Data Assimilation, DA)을 이용하였다. 자료동화기법은 1-Dimensional (1-D) 기반의 토양의 물리적 특성을 고려하는 SWMI_ST 모형과 최적화 알고리즘(유전자 알고리즘, Genetic Algorithm-GA)을 연계하여 실측 및 위성기반의 토양수분자료로부터 토양의 수리학적 매개변수(${\alpha}$, n, ${\Theta}_{res}$, ${\Theta}_{sat}$, $K_{sat}$)를 추출한다. 본 연구에서는 LANDSAT(30 m X 30 m) 및 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS, 500 m X 500 m) 이미지자료를 이용하여 시 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 산정하였으며, 이후 자료동화기법을 이용하여 LANDSAT/MODIS 토양수분자료로 부터 공간적으로 분포되어 있는 토양의 매개변수를 추출하였다. 추출된 매개변수, GIS 기반의 지표피복 및 기상자료를 이용하여 장기간의 토양수분을 산정 및 예측 할 수 있다. 고해상도의 이미지 자료를 사용하는 가뭄평가기법은 필지~시 군 단위까지 실제 우리나라 지형특성을 고려하여 효율적으로 가뭄을 모니터링 및 예측 할 수 있다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제23권4호
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• pp.453-464
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• 2006

일반적으로 웹 카메라는 PC간 화상통신을 위해 많이 쓰이고 있으나, 화소수도 적고 장시간 노출촬영도 불가능하기 때문에 천문용으로 사용하기에는 어려움이 있다. 하지만 장시간 노출이 필요 없는 달이나 행성 등을 촬영하기에는 부족함이 없기 때문에 아마추어 관측자들이 행성 촬영용으로 많이 이용하고 있다. 웹 카메라 중에 CCD를 사용한 Philips사의 ToUcam Pro II를 사용하여 행성촬영을 하였고, 촬영한 동영상은 상용 프로그램인 Registax를 이용하여 합성을 하였다. 또한 웹 카메라의 기본적인 특성을 알아보기 위해, CCD의 특성 분석에 활용하는 직선성, 이득 등의 특성을 살펴보았다. 행성 촬영할 때 기존에는 필름이나 디지털 카메라, CCD로 한 장씩 찍었지만, 웹 카메라로 촬영할 경우 동영상으로 촬영하여서 중은 이미지만을 골라서 합성하기 때문에, 훨씬 더 고해상도의 행성이미지 촬영이 가능하게 되었다. 행성관측 방법과 동영상 합성 방법 등에 대해 논의하기로 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.459-468
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• 2022

의료 현장에서는 매우 고해상도의 이미지를 사용하고 있으며, 이는 손실에 매우 민감한 정보이다. 이에 따라 높은 대역폭뿐만 아니라 고신뢰성 전송을 제공할 수 있는 광 인터넷의 활용이 요구되고 있다. 그러나 인터넷의 특성상 다양한 종류의 데이터가 동일한 대역폭을 활용하게 되고, 이를 효과적으로 차별화할 수 있는 수단이 요구되고 있다. 이를 위해 광 지연 라인 버퍼가 많이 활용되고 있다. 그러나, 이러한 버퍼는 제공 부하, 측정된 데이터 버스트 크기, 기본 지연 유닛 등과 같은 최적값을 이용해 구성된다. 광 버퍼는 한 번 설정되면 변경할 수 없다. 그러므로 데이터 버스트 크기를 동적으로 변경시키는 방법이 활용되고 있다. 그러나 동적으로 버스트의 길이를 변화시키는 것은 상당한 불안정성을 내포하고 있다. 이에 본 논문에서는 안정적인 동작을 보장할 수 있는 동작 조건을 분석하고자 한다. 본 논문의 기법을 활용해 높은 우선순위의 고해상도 의료 데이터를 손실 없이 안정적으로 전송할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.417-417
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• 2023

도시홍수는 도시의 주요 기능을 마비시킬 수 있는 수재해로서, 최근 집중호우로 인해 홍수 및 침수 위험도가 증가하고 있다. 집중호우는 한정된 지역에 단시간 동안 집중적으로 폭우가 발생하는 현상을 의미하며, 도시 지역에서 강우 추정 및 예보를 위해 레이더의 활용이 증대되고 있다. 레이더는 수상체 또는 구름으로부터 반사되는 신호를 분석해서 강우량을 측정하는 장비이다. 기상청의 기상레이더(S밴드)의 주요 목적은 남한에 발생하는 기상현상 탐지 및 악기상 대비이다. 관측반경이 넓기에 도시 지역에 적합하지 않는 반면, X밴드 이중편파레이더는 높은 시공간 해상도를 갖는 관측자료를 제공하기에 도시 지역에 대한 강우 추정 및 예보의 정확도가 상대적으로 높다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super Resolution) 기술을 활용하여 저해상도(Low Resolution. LR) 영상인 S밴드 레이더 자료로부터 고해상도(High Resolution, HR) 영상을 생성하는 기술을 개발하였다. 초해상도 연구는 Nearest Neighbor, Bicubic과 같은 간단한 보간법(interpolation)에서 시작하여, 최근 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 가장 일반화된 합성곱 신경망(CNN)을 통해 연구가 이루어지고 있다. X밴드 레이더 반사도 자료를 고해상도(HR), S밴드 레이더 반사도 자료를 저해상도(LR) 입력자료로 사용하여 초해상화 모형을 구성하였다. 2018~2020년에 발생한 서울시 호우 사례를 중심으로 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로부터 훈련된 초해상도 심층신경망 모형으로부터 저해상도 이미지를 고해상도로 변환한 결과를 PSNR(Peak Signal-to-noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)와 같은 평가지표로 결과를 평가하였다. 본 연구를 통해 기존 방법들에 비해 높은 공간적 해상도를 갖는 레이더 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대된다.

• 폴리머
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• 제32권1호
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• pp.56-62
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• 2008

Diol과 diacid 단량체들의 다양한 조합으로 2단계 축합중합으로 가교구조를 가지는 세 종류의 신규 폴리에스테르를 새롭게 합성하였다. 이들 고분자 필름은 $240^{\circ}C$에서 수 시간 고온 열처리하면, 주사슬에 의한 금지 전이에도 불구하고, 가시영역에서 흡수를 나타내었으며 330 nm 이상의 파장에서 여기시키면 청색에서 근적외선에 이르는 넓은 범위에서 발광을 나타내었다. 신규 폴리에스테르의 발광 현상은 주사슬에 포함된 말로네이트기가 고온 열처리를 통해 자기축합 형태의 Knoevenagel 반응을 일으켜 분자 내 공역구조를 형성하기 때문이다. 또한 이들 고분자의 열적 특성은 가지화도 차이에 의한 화학적 가교정도에 따라 현저한 차이를 보였을 뿐 아니라 광분해 현상도 관찰되었다. 필름 상태에서 강한 자외선을 조사하여 말로네이트기의 분해반응을 유도하고, 이를 이용한 형광 이미지 패터닝을 수행한 결과, 고해상도의 이미지 패턴을 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.257-269
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• 2023

최근 딥러닝 모델을 통해 사진이나 영상을 활용하여 영상 합성을 수행하는 것에 대한 요구가 높아지고 있다. 기존 영상 합성 모델의 경우 주어진 영상으로부터 모션 정보만을 전이하여 사진에 대한 애니메이션 효과를 생성하였다. 하지만 이러한 합성 모델의 경우 음성에 따른 립싱크가 불가능하다는 문제와 함께 합성 결과물의 화질이 떨어진다는 문제점이 있다. 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미지 애니메이션 기법을 기반으로 한 새로운 프레임워크에 대해 설명한다. 본 프레임워크에서는 합성하려는 사진과 영상, 그리고 오디오를 제공하면 사진의 인물 특징을 유지한 채 주어진 영상의 행동을 따라 움직이는 것뿐만 아니라 음성에 맞게 발화하는 모습도 함께 합성하여 모션 전이와 함께 립싱크를 수행한 합성 결과물을 생성한다. 또한 초해상화 기법을 영상 합성물에도 활용하여 더욱 고화질, 고해상도의 합성 결과물을 제공하도록 구성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.11-20
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• 2024

AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.153-165
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• 2010

Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 Particle Image Velocimetry (PIV)를 실험실내의 비교적 규모가 큰 흐름이나 하천에서의 표면유속장의 측정 등 넓은 영역에 적용할 수 있도록 확장시킨 것이다. LSPIV는 PIV의 구성요소를 포함하여 추적자 투하, 조명, 촬영, 이미지 변환, 이미지 처리 및 후처리의 여섯 단계로 구성된다. 본 연구에서는 LSPIV의 모바일 버전인 MLSPIV를 이용하여 하천에서의 유속측정시 각 단계별로 발생가능한 오차성분을 정의하였고, 기존의 연구 결과를 바탕으로 오차의 영향이 정량적으로 밝혀진 것을 정리하였다. 각 단계별로 오차 발생요인을 조사한 결과 27개의 성분오차성분을 파악하였다. 이중에서 5개의 오차요소는 기존에 연구가 진행되었고, 7개의 오차요소는 본 논문에서 적용시의 MLSPIV에는 그 효과가 미치지 않는 것으로 파악하였다. 나머지 15개의 오차성분 중 4가지 오차성분- 샘플링시간, 이미지 해상도, 추적자의 성질, 바람-에 대해서 유속산정시 미치는 영향을 파악하기 위하여 개수로 실험장치를 이용한 실내시험을 실시하였다. 이미지 프로세싱에 이용한 이미지수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1 % 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 세 가지 이미지 해상도로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3 % 가량의 차이를 나타내었다. 추적자의 성질과 바람의 영향에 대해서는 흐름의 평균유속이 큰 경우에는 바람이 추적자에 마치는 영향이 현격히 줄어듬을 보이고 있다. 즉, 유속이 증가함에 따라 바람의 영향은 감소하나, 바람의 영향을 최소화시키기 위해서는 가급적 비중이 큰 물질(0.5

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.233-235
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• 2011

WYSIWYG 형태의 HTML 데이터를 PDF로 변환하기 위해서는 다양한 스타일시트와 한글 폰트 지원의 한계를 갖게 된다. 이는 RGB 색상이 아닌 CMYK 색상은 데이터의 출력물을 사용하는 인쇄 사업장에서 웹 폰트를 사용하지 못하는 현상을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 HTML로 제작된 데이터를 COM 포트의 하드웨어적인 특성을 이용해 고해상도의 화면 캡쳐를 수행하고, 캡쳐된 이미지를 PDF로 변환함으로써 웹 폰트를 인쇄용 PDF 파일로 만드는 과정에 대해 기술한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.13-20
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• 2020

딥러닝의 발전에 따른 생체 인식 기술은 새로운 형태의 콘텐츠를 생산해 낼 수 있게 하였다. 특히 얼굴 인식 기술의 경우 편의성·비강제성 면에서 몰입감을 줄 수 있지만, 대부분의 상용 콘텐츠는 어플리케이션 영역에만 그치는 한계성을 가진다. 따라서 본 논문은 이를 극복하여 실시간 비디오 피드를 기반으로 얼굴 인식 기술을 활용할 수 있는 실감형 인터렉티브 콘텐츠를 구현하고자 한다. 고해상도의 그래픽을 위해 Unity 엔진을 사용하여 제작되었고 그 과정에서 얼굴인식 성능 저하와 프레임 드랍(Frame Drop) 현상이 발생하여 추가적으로 Dlib 툴킷을 사용하고, 얼굴인식 이미지의 해상도를 조절함으로 해당 문제를 해결했다.