디지털 영상 저장 과정에서 일어나는 문제점은 영상 저장부 센서계의 한계로 나타낼 수 있다. 센서계의 충분하지 못한 집적도는 물리적으로 피할 수 없는 현상이다. 이러한 현상을 디지털 신호처리 기술을 적용하여 극복할 수 있다. 센서계의 한계로 인한 문제는 디지털 영상의 가장 큰 문제중의 하나이며, 이러한 한계를 극복하는 고해상도 영상 복원 방법들은 많은 학자들에 의해 제안되어 왔다. 본 논문에서는, 기존의 고해상도 영상 복원 방법들과는 달리 원영상의 공간적 고주파 성분의 특성을 분석과, 주어진 저해상도 영상들의 부화소 단위 움직임 추정 오류에 대한 분석을 통해 영상 복원과정에 이러한 분석들의 결과를 반영한다. 위에서 언급한 추정 오류는 우리에게 하나의 잡음 형태로 나타날 수 있다. 이 잡음은 추정이 이루어지는 축에 따라 그 양이 다르게 나타나게 되고, 이러한 현상은 목적이 되는 영상의 공간적 고주파 성분의 분포와 밀접한 관련이 있다. 우리는 복원 과정에 기존의 영상복원 방법중의 하나인 정규화 방법을 도입한다. 위에서 분석된 현상을 이 복원 과정에 반영하여 기존의 고해상도 영상 복원 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 부화소 단위 움직임 추정 오류의 분석 결과를 반영하므로 이러한 추정 오류에 강한 알고리즘이다.
본 논문은 저해상도 입력 영상을 고해상도 영상으로 복원하는 고속 학습기반 보간 기법을 제안한다. 일반적인 학습기반 초고해상도 기법은 여러 종류의 저해상도 영상과 고해상도 영상의 상관성을 통해 고주파 정보를 사전에 학습하고, 합성 단계에서 학습한 정보를 이용해 임의의 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 복원한다. 이런 기존 학습기반 초 고해상도 기법은 방대한 양의 학습된 정보를 메모리에 저장해야만 하는 단점이 있을 뿐만 아니라 이차원 블록 단위 정합 과정을 거쳐야 하기 때문에 상당한 연산량이 요구된다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문은 일차원 패치 단위 학습을 통해 학습 정보 저장용 메모리 크기 및 연산량을 크게 줄이는 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 제안한 기법은 전통적인 bicubic 보간 기법보다 평균 0.7dB 정도 높은 PSNR을 보이며, SSIM도 평균 0.01이상 향상되는 결과를 보인다.
초해상화란, 저해상도의 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 이미지 처리 기법이다. 최근 영상 출력 장치의 발전으로 고해상도의 영상을 출력할 장치는 많아지는 한편, 이에 맞는 고해상도 영상을 찍을 영상 기록 장치의 보급은 이에 비해 부족한 실정이다. 따라서 저해상도의 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 초해상화 연구는 많은 분야에서 활용되고 있다. 문화재 영상에서의 초해상화는 특히 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 보존해야하기 때문에 정교한 초해상화 과정이 요구된다. 본 논문에서는 문화재 영상의 초해상화 과정에 집중해, 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 잘 보존하면서 영상 데이터의 양이 상대적으로 적은 경우에도 활용 가능한 기계학습 기범, GLM-SI를 이용한 문화재 영상 초해상화 방법을 제안한다. GLM-SI 를 사용한 초해상화 결과, 문화재 영상에서 선행 방법인 SI 에 비하여 4 배 초해상화에서 PSNR 0.12dB, SSIM 0.017, 8 배 초해상화에서 PSNR 0.23dB, 0.033 의 성능적 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 다수의 카메라들을 이용하여 3차원 공간상에 있는 물체에 대한 다중 시점 영상들을 획득하고, 그 영상들로부터 해당 3차원 물체에 대한 기하학적인 형상 및 질감 정보를 추정하여, 그 물체에 대한 고해상도 3차원 콘텐츠를 효율적으로 제작하는 새로운 시스템을 제안한다. 지금까지 다양한 다중 시점 영상 기반 3차원 객체 복원 시스템들이 제안되었지만 다중 시점 기반 3차원 객체 복원이 많은 메모리와 계산량을 필요로 하기 때문에 고해상도의 3차원 콘텐츠를 얻는 데에는 어려움이 있었다. 3차원 복원에 필요한 계산량 및 메모리량을 줄이기 위해 제안 시스템은 객체의 다중 시점을 촬영한 영상 내에서 객체가 존재할 수 있는 영역을 사전에 설정하여 객체 윤곽선 추출 과정을 빠르게 수행한다. 그리고 체인코드를 활용하여 실루엣 영상을 표현하고 3차원-2차원 투영 및 역투영 관계를 1차원 호모그래피를 통해 표현하여 객체의 비주얼 헐을 빠르게 계산한다. 복원된 3차원 객체의 기하정보는 3차원 선분 기반의 표현 기법인 DoCube를 활용하여 적은 데이터양으로 표현하였으며, 3차원 메시 생성 및 텍스쳐 맵핑을 수행하여 최종적인 3차원 객체를 생성한다. 실험 결과 제안 시스템이 $800{\times}800{\times}800$ 해상도의 3차원 객체 복원을 프레임 당 2.2초에 수행하는 것을 확인하였다.
망간각의 지화학적, 광물학적 특성의 변화는 인근 환경 변화를 반영한다. 따라서 서태평양 마젤란해산군 OSM-XX의 망간각에 대한 특성 파악과 고해양 복원 연구를 위하여 지화학적, 광물학적 분석을 각각 micro X-ray fluorescence (μ-XRF) 과 X-ray diffraction (XRD)를 이용하여 실시하였다. OSM-XX의 망간각은 인산염화 여부 및 구조에 의해 인산염화 작용을 받은 부분(L4-L5), 인산염화 작용을 받지 않은 치밀한 부분(L3), 인산염화 작용을 받지 않은 다공성 부분(L1-L2)의 세 부분으로 구분되었다. 철망간 산화광물 층에서는 모두 버나다이트 피크가 확인되었으며, 인산염화 작용을 받은 부분은 carbonate fluorapatite(CFA)의 존재와 높은 Ca, P의 특성을 나타내었다. 인산염화 작용을 받지 않은 치밀한 부분은 높은 Mn, Ni, Co를 나타내었고, 인산염화 작용을 받지 않은 다공성 부분은 높은 Fe값과 detritus quartz, feldspar가 확인되었다. OSM-XX의 망간각이 성장하는동안 나타난 특성의 변화는 인근 해양환경의 변화를 반영하였다. 약 51.87 Ma의 연대를 나타내는 망간각의 인산염 퇴적체는 약 36-32 Ma의 전지구적 인산염화 작용에 의해 형성된 것으로 보이며, 이는 당시의 상승된 해수면 높이와 낮은 해수온을 지시한다. 또한, 치밀한 구조에서의 높은 Mn, Ni, Co, Mn/Fe 비는 강화된 산소최소층과 환원환경을 지시하며, 다공성 구조에서의 높은 Fe와 낮은 Mn/Fe 비는 약화된 산소최소층과 산화환경을 지시한다. 이는 마이오세-올리고세 경계의 Mi-1 빙하기가 끝난 후 환경변화를 반영하였다. 9 Ma부터 이어진 한랭화의 결과로 인한 저층류와 산소최소층의 강화에 의해 망간각 최외각의 Mn/Fe 비와 Co/Mn 비가 미세하게 증가하였지만, 6 Ma부터 태평양에 발생한 탄산염 용해율의 감소로 성장속도의 감소를 야기하였다.
최근의 지구관측 위성들은 많은 양의 정보를 제한된 시간안에 지상으로 전송하기 위해 영상처리 과정에서 손실 압축 방법을 많이 사용한다. 따라서 이들 영상 압축 알고리즘들은 위성 발사전 충분히 검증되어야 하며, 현재까지는 일반적으로 압축 복원된 영상의 품질 평가를 위해 RMSE, SNR 또는 PSNR 등이 많이 이용되어왔다. 그러나 이들 방법은 원 영상과 복원된 영상의 각 화소 간의 차이를 단순 비교해서 영상 품질을 평가 하는 방법이다. 따라서 이들 방법은 각 화소 간의 차이에 의한 영상 품질은 평가가 가능 하지만 한 화소와 주변 화소와의 관계 까지는 확인 할 수 없다. 그러나 인간의 인지 능력은 한 화소 와 주변 화소 사이의 상호 관계에 매우 민감하며 특히 위성 영상의 경우 주변 물체와의 상관 정보가 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 기존 영상 품질 평가 방법들의 단점을 보완하기 위해 주변 화소와의 상관 관계를 포함하는 절대 모멘트를 이용한 영상 품질 평가 방법을 제안하고 제안된 방법을 고해상도의 지구관측 영상에 적용하여 성능을 검증하였다.
본 연구는 무인항공기를 활용한 원격탐사적 기법을 통해 고해상도 정사영상과 수치표고모델기반 3차원 지표모델을 구축하여, 광해복구사업의 중간단계 모니터링에 활용하고 그 효율성을 고찰하였다. 무인항공기를 통한 원격탐사로 3.8 cm의 공간해상도를 갖는 수치표고모델 및 정사영상을 구축하였으며, 광해복구사업의 중간과정을 모니터링하였다. 또한 고해상도 영상을 통해 사물 및 지형적 구분이 용이함을 확인하였다. 구축된 수치표고모델을 기반으로 3차원 모델을 구축하였고 토양복구사업의 면적 및 체적 등의 공간정보를 추출하였다. 그 결과 사업 결과모델 형성을 위한 추가적인 토양 적치 총량은 $268,672m^3$이며 약 71만 톤의 양에 해당하는 것을 확인하였다. 이는 무인항공기의 광해복구사업 모니터링의 효율성을 증명하는 것으로 추후 보다 많은 활용도를 보일 것으로 사료된다.
대한해협 북서연안의 내대륙붕(약 40m수심)에서 약 31m의 심부 코아 SSDP-102를 시추하여, 고해상의 층서를 확립하고 홀로세 해침에 의한 고환경 변화를 복원하기 위하여 퇴적상과 유기지화학 분석을 수행하였다. 시추 코아의 층서는 6점의 AMS $^{14}C$ 연대측정 자료를 이용하였으며, 약 12.1 ka BP 이후의 퇴적환경 변화가 기록되어 있다. 탄성파 탐사자료와 퇴적물 암상 그리고 유기지화학 자료에 의하면 코아 SSDP-102는 음향 기반암 위에 쌓인 3개의 퇴적 단위 (Unit III, II, I)로 나뉘어 지며, 각 Uni에는 해침이 시작된 이후 3회에 걸쳐 뚜렷한 퇴적환경변화가 기록되어 있다. (1) Unit III은 12.1에서 6.2 ka BP까지 해침이 시작된 염하구 환경: (2) Unit II는 6.2에서 5.1 ka BP까지 해수면 상승이 둔화된 연안환경: (3) Unit 1은 5.1 ka BP 이후 현재까지 연안 및 외해 환경에서 퇴적되었다. 특히 대마난류의 영향을 받는 현재의 퇴적환경은 약 5.1 ka BP 이후 점진적으로 형성된 것으로 보인다.
영상 보간법은 다양한 영상 처리를 위하여 사용되는 기반 기술로서, 보간 과정에서 발생하는 화질열화를 최소화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용하여 개선된 양선형 보간법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득된 저해상도 영상의 다운 샘플링 및 보간을 통하여 저해상도 영상 생성시 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 고해상도로 보간된 영상에 적용하여 화질 열화를 최소화한다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존 방법들 보다 0.97~1.79dB의 PSNR이 향상된 것을 알 수 있었고, 윤곽선을 비롯한 주관적 화질 향상을 역시 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선과 영상 복원을 위한 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구는 국토의 생태축이라고 할 수 있는 백두대간의 지속가능한 보전과 관리방안 수립에 기여하고자 실시되었으며, 식물사회학적 유형분류를 통해 종조성을 파악하고 식생단위별 군집 특성을 파악하였다. 백두대간(육십령-천왕봉 구간) 마루금 주변을 대상으로 2020년 5월부터 9월까지 총 373개소의 산림식생조사를 실시하였다. 식생유형분류 결과, 9개의 식생단위로 구분되었으며 정성적 식생유형분류를 정량적 DCA 분석을 통해 검증하였다. 중요치 분석 결과, 아고산지대에 자생하는 종조성으로 묶인 식생단위 1-5는 구상나무, 가문비나무, 잣나무, 사스래나무 등 아고산식생 위주로 중요치가 높게 나타났으며, 해발고도가 높지 않은 마루금에서는 능선 위주의 지형 특성상 소나무, 졸참나무 등의 중요치가 높게 나타났다. 종다양도 분석 결과, 평균해발고도가 상대적으로 높은 구상나무군락(식생단위 1-5)이 다른 식생단위에 비하여 상대적으로 종다양도가 높게 나타났다. NMS 결과 및 환경인자와의 상관분석 결과, 식생단위 1, 2, 4, 5와 해발고도와의 양의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구는 소나무군락, 비목군락의 저해발 지역 식생부터 구상나무군락, 가문비나무군과 같은 고해발 지역 식생까지 모두 포함되었고 습윤한 지역의 계곡부 식생이 포함되지 않은 백두대간의 능선 식생을 특성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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