• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.630-631
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• 2021

In this paper, we propose a high-resolution fringe pattern generation technique using deep learning networks. Generating a hologram using a computer requires a very large amount of computation. Therefore, in order to replace this, it was shown that it can be replaced through deep learning, but there was a limitation in the resolution of the output fringe pattern. To improve this, we propose an algorithm for generating a high-resolution fringe pattern.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.131-136
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• 2008

중저해상도 영상으로서 공급되고 있는 MODIS영상은 높은 temporal resolution 특성을 가짐으로써 넓은 면적에 대한 토지 이용이나 토지 피복의 변화 탐지에 대한 장점을 제공한다. 또한, 고해상도 영상 자료 또는 관측 자료는 중저해상도 영상과는 비교할 수 없는 경제적인 비용이 필요하게 됨으로써 중저해상도에서 변화를 탐지하여 고해상도 관측 자료를 이용하여 갱신이나 변화의 속성에 대한 구체적인 정보를 추출하는 전략적인 토지 피복에 대한 모니터링 방법이 요구된다. 그러므로 중저해상도 영상 자료는 고해상도 관측 자료를 획득 할 수 있는 일종의 alarm system으로써의 역할을 수행 할 수 있다. 이 연구는 주기적으로 촬영된 MODIS의 영상 자료를 이용하여 한반도에서 일어나는 토지 피복의 변화에 대한 패턴을 알아보고자 한다. 즉, 한반도에서 일어나는 일 년 간의 토지 피복의 변화로 생각할 수 있는 예로는 계절이나 경작에 의한 식생의 변화가 영상에 나타나는 주기적인 패턴을 살펴봄으로써 인간의 개발이나 재해와 같은 영향으로 일어나는 지표면의 이상적인 변화를 탐지하고자 한다. 사용된 영상은 MODIS Lnad product 중 Surface reflectance 8day composite 영상이며, NIR과 RED 밴드에서 나타나는 광학적 특성을 살펴보았다.

• Information Display
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• v.23 no.5
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• pp.33-43
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• 2022

• Journal of the Korean earth science society
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• v.32 no.6
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• pp.525-536
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• 2011

In any applications using various types of spatial data, it is very important to account for the scale differences among available data sets and to change the scale to the target one as well. In this paper, we propose to use a geostatistical downscaling approach based on vaiorgram deconvloution and block simulation to generate fine-scale categorical thematic maps from coarse-scale fraction data. First, an iterative variogram deconvolution method is applied to estimate a point-support variogram model from a block-support variogram model. Then, both a direct sequential simulation based on area-to-point kriging and the estimated point-support variogram are applied to produce alternative fine-scale fraction realizations. Finally, a maximum a posteriori decision rule is applied to generate the fine-scale categorical thematic maps. These analytical steps are illustrated through a case study of land-cover mapping only using the block fraction data of thematic classes without point data. Alternative fine-scale fraction maps by the downscaling method presented in this study reproduce the coarse-scale block fraction values. The final fine-scale land-cover realizations can reflect overall spatial patterns of the reference land-cover map, thus providing reasonable inputs for the impact assessment in change of support problems.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2009.05a
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• pp.54.1-54.1
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• 2009

유기 태양전지는 전도성 고분자를 사용하고, 상온 공정이 가능한 초저가의 태양전지로서 주목 받는 태양전지이다. 하지만 변환 효율이 낮아 효율 향상이 큰 이슈가 되고 있다. 본 실험에서는 유기 태양전지의 효율 향상을 위해서 나노 임프린트 리소그래피 및 핫엠보싱 리소그래피 방법을 사용하여 미세 기능성 패턴을 형성하였다. 나노 임프린트 리소그래피 및 핫엠보싱 리소그래피는 나노미터급 크기의 고해상도 패턴을 빠르고 경제적으로 형성할 수 있는 가장 유망한 차세대 리소그래피 기술로써, 이를 이용한 미세패턴 구조의 형성으로 인해 다양한 기판의 투과도 향상을 확인 할 수 있었다. 또한, 태양전지 기판에 적용함으로써 향상된 광학적 특성으로 인해 태양전지 효율 향상을 확인 할 수 있었다.

• KSCI Review
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• v.14 no.1
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• pp.287-297
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• 2006

This paper presents a new anti-copying methode for hard copy documents. The approach protects the document and its content from unauthorized copying and forgeries, while using ordinary paper and ordinary printer. The paper copy is protected against copying as the photocopy version will appear differently when compared to the authorized printed original hard copy. The anti-copying pattern created through pointillism with a halftone cell and a spot. The proposed method is useful for unauthorized copying and forgeries with high-resolution scanners and photocopiers.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2007.11a
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• pp.489-490
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• 2007

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.35 no.6_2
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• pp.1095-1106
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• 2019

Damage of forest fire should be investigated quickly and accurately for recovery, compensation and prevention of secondary disaster. Using remotely sensed data, burn severity is investigated based on the difference of reflectance or spectral indices before and after forest fire. Recently, the use of high resolution satellite and UAV imagery is increasing, but it is not easy to obtain an image before forest fire that cannot be predicted where and when. This study tried to analyze availability of high-resolution images and supervised classifiers on the burn severity classification. Two supervised classifiers were applied to the KOMPSAT-3A image and the UAV multispectral image acquired after the forest fire. The maximum likelihood (MLH) classifier use absolute value of spectral reflectance and the spectral angle mapper (SAM) classifier use pattern of spectra. As a result, in terms of spatial resolution, the classification accuracy of the UAV image was higher than that of the satellite image. However, both images shown very high classification accuracy, which means that they can be used for classification of burn severity. In terms of the classifier, the maximum likelihood method showed higher classification accuracy than the spectral angle mapper because some classes have similar spectral pattern although they have different absolute reflectance. Therefore, burn severity can be classified using the high resolution multispectral images after the fire, but an appropriate classifier should be selected to get high accuracy.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.4
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• pp.53-60
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• 2011

This paper proposes fusion methods of license plate detection and super-resolution for improving license plate recognition in low-resolution images. In the proposed method, we apply the license plate detection based on local structure pattern feature and the sequential super-resolution based on Kalman filter. The proposed fusion methods are divided into two according to whether the license plate is detected or not in the input image : (i) performing license plate detection after restoring whole image through super resolution, and (ii) restoring only the detected region through super-resolution after detecting the license plate. We demonstrated effectiveness of the proposed methods in various environments.