• 대한기계학회논문집B
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• 제37권9호
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• pp.873-877
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• 2013

잉크젯 기술은 가정용 프린터에서부터 제조 도구로 확대 되었다. 최근 인쇄전자 분야에서 고해상도 인쇄가 요구되고 있다. 기존의 잉크젯 인쇄 패터닝 방식을 향상 시키기 위해 전기수력학잉크젯 기술이 최근 주목을 받고 있는데 노즐 직경보다 작은 방울을 토출할 수 있고 넓은 점도 범위와 재료를 사용할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 미세 패터닝을 위한 EHD 프린팅 시스템이다. 요구 적출형 프린팅에 의해 다양한 패턴을 인쇄하고 벡터와 레스터 프린팅 알고리즘을 개발하였다. 내경이 $8{\mu}m$ 인 노즐을 이용하여 $7{\mu}m$ 이하의 미세 전도성 선폭을 EHD 방식을 통해 만들 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.199-204
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• 2002

움직임 추정과 움직임 보상기법은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임을 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 다이아몬드 탐색 기법과 비교하였을 경우, 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질에 있어서 약 0.1∼0.5(dB)정도 성능을 향상시켰으며 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 50% 이상 높은 성능 향상을 보였다.

• 인지과학
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• 제33권2호
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• pp.109-133
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• 2022

일화기억은 핵심 이벤트와 그에 연합된 맥락으로 구성된다. 해마와 해마 주변 영역이 일화기억의 부호화에서 맥락을 표상하는 역할에 관해 연구되어왔지만, 시공간적 맥락 외에 다양한 맥락-특이적 정보들에 대한 표상에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 고해상도 자기기능공명기법을 이용하여 여러 맥락정보(예, 육하원칙 - 누가, 왜, 무엇을 언제, 어디서, 어떻게)의 부호화에 관여하는 내측두엽 및 대뇌피질 신경연결성의 특징을 탐색하였다. 참가자들은 두 명의 얼굴과 하나의 사물로 구성된 실험 이벤트를 보면서 여섯가지 맥락 부호화 과제를 수행하였다. 휴지기 기능적 자기공명영상 정보를 활용해 내측두엽의 세부 영역을 기능적으로 구분하였고 맥락 기억 과제별 기능적 신경연결성 네트워크를 탐색하였다. 일반선형화 모델 분석을 통해 시공간적 맥락정보를 처리할 때보다 사회적, 행동적, 의도 맥락을 연합할 때 내측두엽의 세부영역, 전전두엽, 하부두정엽 영역이 유의미하게 증가한 활성화를 보이며 관여함을 확인하였다. 나아가 이 영역들과 내측두엽 영역이 맥락조건간 차이에 관여하는 기능적 연결성 특징을 탐색하기 위하여 맥락부호화 과제를 수행하는 동안의 해마세부영역들과 전전두엽, 하부두정엽 등 간의 과제기반 기능적 연결성 정보들을 다변량 패턴분석의 주요입력변수로 선정하였고, 기계학습을 통해 맥락 조건 간 연결성 패턴분류를 시도하였다. 네트워크 패턴분류에서도 시공간 맥락 조건과 각 사회적, 행동적, 의도 맥락처리 조건 간에는 기능적 연결성의 차이가 두드러졌다. 본 연구결과를 통해 일화기억에서 특정 맥락을 처리하는 신경학적 기제의 특성과 맥락 조건 간 차이를 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권12호
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• pp.849-862
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• 2017

최근 국지성 집중호우 및 급격한 기상변화로 인해 돌발홍수와 같은 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더 강수자료를 활용하는 목적은 기상레이더 강수자료가 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 본 연구에서는 고해상도 기상레이더 강수자료의 공간적 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 극대화할 수 있는 조건부 합성기법을 보간법에 따라 분석 하였다. 기상레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였으며 추가적으로 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 모형검증을 수행한 결과 조건부 합성을 통하여 생산된 공간적 강수정보의 수문학적 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.587-599
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• 2011

NIIRS(National Imagery Interpretability Rating Scale)는 영상의 판독력을 설명하는 품질 지표로 고해상도 위성영상의 품질을 나타내는데 널리 사용되어 왔다. 이는 MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal to Noise Ratio), 또는 GSD(Ground Sampling Distance)와는 달리 객관적이고, 직관적으로 영상의 전반적인 품질을 설명할 수 있다는 점에서, 그 활용도가 매우 크다고 할 수 있다. NIIRS는 전문 판독가에 의해 육안으로 직접 측정되거나, 영상의 에지 분석(Edge analysis)을 통해 정확하게 추정할 수 있다. 일반적으로 에지 분석에는 품질 측정을 위해 특별히 제작된 인공의 표적이 사용된다. 이 인공표적의 일례로 특정 크기의 반사율 차이를 가지는 흑백 패턴의 천막 형태가 있으며, 이러한 인공표적은 인공위성의 촬영경로 상에 설치되어 진다. 이 때문에 인공표적을 이용하는 방식은 표적의 설치와 관련하여 많은 비용이 지출될 뿐 아니라, 수시로 수행될 수 없다는 문제점을 가지게 된다. 이에 본 논문에서는 영상에서 쉽게 관측될 수 있는 자연표적들로부터 정확한 NIIRS 추정이 가능한 새로운 방식의 에지 분석법을 제안하였다. 이 방법은 임의의 성질을 가지는 자연표적의 특성을 반영하기 위해 알고리즘의 강인성이 강조되었으며, 다양한 실험들을 통해 성능이 평가되었다. 실험 결과는 제안 알고리즘이 기존 방식의 대안으로서 충분히 활용 가능함을 보여 주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.93-93
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• 2011

전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 피해가 매년 증가하고 있으며, 기후변화로 인한 시민들의 안전, 재산, 인명피해 또한 늘어나고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 도시지역을 중심으로 한 신뢰성 높은 미래 기후전망 기법이 필수적이며, 미래 기후전망을 바탕으로 하여 기후변화로 인한 향후 발생할 수 있는 위험성의 정도를 전망하여 적응대책을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 도시지역의 미래 기후전망 기법을 개발하여 서울시의 미래기후를 전망한다. 본 연구를 수행하기 위하여 먼저 IPCC 기후시나리오에 대한 조사를 수행하여 자료를 수집한다. 수집한 자료를 바탕으로 역학적 상세화와 통계적 상세화 기법을 이용하여 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 기법은 A2시나리오의 ECHO-G/S에서 생산된 기후 시나리오를 이용하여 지역 기후모델인 RegCM3에 적용하여 상세화 과정을 수행하였다. RegCM3를 이용하여 60km로 상세화한 후에 one-way double-nested system을 구축하여 20km까지 상세화 하였다. 20km 해상도의 기후 시나리오는 서울시와 같은 좁은 지역의 기후를 분석하기에는 어려움이 있으므로, RegCM3에 사용할 수 있는 Sub-BATS라는 기법을 이용하여 5km의 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 결과는 관측결과에 비해 과소 추정되는 경향이 있어, 편차보정을 통하여 관측값에 가까운 자료를 만들어 주었다. 역학적 상세화 결과를 분석한 결과, 기준기간에 비해 미래기간(S3)에는 전체적으로 약 4.9도의 기온상승과 강수량 증가가 나타났으며, 특히 9월에 가장 큰 상승폭을 나타내고 있었다. 강수량의 경우 증가 경향이 뚜렷이 나타나고 있었으며, 여름철에 큰 증가폭을 나타내고 있었다. 통계적 상세화 기법은 역학적 상세화 기법에서 사용된 ECHO-G/S를 포함한 13개의 GCM결과와 우리나라의 57개 지점에 대한 CSEOF기법을 이용하여 기후 시나리오를 생산하였다. 이 자료는 서울시에 대하여 하나의 지점밖에 존재하지 않아, 서울시내의 지역별 미래 기후전망에는 문제가 있었으므로, Delta method라는 기법을 이용하여 서울 및 인근지역의 AWS 35개 지점에 대하여 미래 기후시나리오를 생산하였다. 통계적 상세화 결과, 13개 GCM의 기온변화는 전체평균 약 3.1도 상승하였고, 겨울과 여름철의 변화폭이 가장 크며, 모델의 불확실성 또한 겨울과 여름에 가장 큰 특징을 가지고 있다. 강수량의 경우 MME에서는 약간의 상승은 나타나고 있었지만 모델간의 불확실성은 여름철에 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 기후 시나리오(ECHO-G/S, A2)를 비교 분석한 결과, 기온은 역학적 상세화 결과가 약간 크게 나타났으며, 전체적으로 유사한 패턴을 보이고 있었다. 강수량 또한 역학적 상세화 결과가 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 결과는 S1의 경우 유사한 특징을 보이고 있었지만 S3로 갈수록 차이가 크게 나타나고 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제11권2호
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• pp.101-117
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• 2003

고해상도 위성영상분석은 국지적 규모의 토지피복 변화 및 대기 상태의 모니터링을 위한 효과적인 기술로 인식되어 왔다. 본 연구에서는 고해상도 영상인 IKONOS 영상과 기존에 작성된 토지이용도를 이용하여 국지적 규모의 토지피복도를 새로 작성하였다. 토지피복 분류기법으로는 퍼지분류 기법을 사용하였으며, 소속함수의 결합방법으로 minimum 연산자를 이용하였다. 분리도 분석에서는 모든 밴드에서 분리도가 높지 않은데, 원인은 계절적 영향에 따른 분광반사율의 차이 때문이다. 토지피복도 작성결과 육상에서는 침엽수림과 경지가, 해양에서는 간석지 및 해빈의 변화가 가장 크다. 분류의 전체정확도는 95.0%, kappa 계수는 0.94%로 나타나 높은 분류정확도를 보였다. 분류항목별 정확도에서는 대부분의 분류항목이 90% 이상의 분류정확도를 보였다. 그러나 혼합림과 하천 및 저수지 등은 낮은 분류정확도를 보였다. 이들 원인은 농경지 담수로 인하여 수역으로 분류항목이 변하거나 유사한 분광패턴으로 분류항목이 혼재된 결과이다. 이들 분류항목의 분류정확도를 높이기 위해서는 계절적 요인을 반드시 고려하여야 할 것이다. 결론적으로 IKONOS 영상은 토지이용도 작성 및 수정이 가능하며, 추후 GIS 공간자료와 통합하여 토지피복도를 작성한다면 보다 정확한 의사결정 보조 자료로서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권2호
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• pp.181-189
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• 2012

최근 수질추정을 위한 고해상도 위성영상의 활용 가능성에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상에서의 수면지역의 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)과 밝기값 비선형성과 같은 방사학적 오차는 수질추정 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 이에 따라 위성영상을 이용한 정확한 수질추정을 위해서는 방사학적 보정이 반드시 수행되어져야 하나 KOMPSAT-2 위성영상의 경우 밝기값과 입사광량간 변환관계식이 제공되지 않기 때문에 이러한 방사학적 보정에 어려움이 존재한다. 따라서 수질모니터링에 KOMPSAT-2 영상을 활용하기 위해서는 밝기값 비선형성과 내륙 수면지역의 잡음현상을 실험적으로 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 충분한 검보정을 통해 선형성이 보장되고 있는 IKONOS와 GeoEye-1 영상을 기준영상으로 사용하여 동일시기에 동일지역을 촬영한 KOMPSAT-2 영상과의 밝기값 상호비교를 수행하였다. 상호비교 결과, 기준영상에 비해 KOMPSAT-2 영상의 잡음은 다소 높게 나타나나 밝기값의 경향 및 잡음의 크고 작은 패턴은 정확하게 일치하였고 KOMPSAT-2 영상 내 잡음의 영향이 최소화되는 적절한 영역의 크기는 $5{\times}5$로 나타났다. 또한 모든 실험 영상에서 밝기값의 비선형성은 존재하지 않는 것으로 확인되었다. 실험결과는 KOMPSAT-2 영상이 클로로필 농도와 같은 수질인자 추정을 위해 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.523-533
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• 2022

이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.446-454
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• 2023

기후변화는 농업에 막대한 영향을 미치며, 특히 지구 온난화로 인해 미래로 갈수록 기온과 습도가 현재와는 다른 양상으로 변화될 것으로 예측된다. 현재와 다른 기후 환경하에서는 농작물과 더불어 가축들은 환경변화에 따른 스트레스에 노출될 위험성이 높아질 수 있다. 특히 미래 기후는 평균기온 상승으로 설명할 수 있는데, 고온 스트레스에 대한 위험도는 기온과 상대습도를 통해 계산되는 온습도지수를 통해 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 종관 관측 10개 지점에서 1961년부터 2020년까지 60년간 수집된 기온과 상대습도 자료를 활용하여 지점별 온습도지수를 기간에 따라 비교하고, 1981년부터 2020년까지 고해상도 분포도로 제작된 기온과 상대습도 분포도 자료를 통해 온습도지수를 분포도 형태로 제작하여 시간의 흐름에 따른 공간적인 변화량을 분석하였다. 또한, 온습도지수를 활용해 산출할 수 있는 고온 스트레스 발생 일수를 기간에 따라 비교하였다. 온습도지수는 과거에서 현재로 이어지는 동안 평균적으로 상승하는 양상을 나타냈으나 지점별로 상승 패턴은 차이가 있었다. 또한 온습도지수가 상승함에 따라 고온 스트레스 일수 또한 증가하는 양상을 나타냈으며, 이는 향후 열로 인한 축산업 분야의 비용증가를 예상할 수 있다. 본 연구의 결과는 온습도지수를 통해 가축의 고온 스트레스 위험성을 평가할 수 있음을 시사하며 향후 기후 변화 시나리오 자료를 통한 미래 기간에 대한 온습도지수 분석에 대한 연구가 필요할 것이다.