• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.462-462
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• 2015

이 논문에서는 시 공간적 토양수분 변화를 파악하기 위해 다년간 축적된 실측 토양수분 데이터를 이용하여 단변량 시계열 분석을 하였다. 지형에 따른 토양수분 변화를 알아보기 위해 경기도 파주에 위치한 설마천 유역의 산지사면 중 한 단면을 선정하였으며, 깊이에 따른 변동성은 깊이 10cm와 30cm에서 측정한 토양수분 데이터를 이용하여 분석하였다. 또한, 연도별 토양수분의 변화를 파악하고 토양수분을 예측하기 위해 2010-2013년의 토양수분 데이터를 일단위로 단변량 모델링을 시도하였다. 그 결과, 연도별 변화에 따른 경향성은 보이지 않았으며 대부분의 지점에서 ARMA(1, 1) 또는 ARMA(1, 0) 모형으로 모의되었다. 2시간 간격의 1-2개월 단기간 토양수분 데이터를 모의한 선행연구와 달리 본 연구에서는 낮은 차수의 모형을 보였다. 지형적 토양수분 거동을 살펴보면 상부사면에 위치하고 있는 지점에서는 모두 ARMA(1, 1)로 표현되지만 하부사면에 위치한 지점들은 연도나 심도에 따라 ARMA(1, 0)으로 모의된다. 단변량 모형의 정확도를 알아보기 위해 R2와 RMSE를 비교하였다. 10cm 깊이에서는 경향성을 보이지 않으나, 30cm 깊이에서는 사면하부로 갈수록 R2는 작아지고 RMSE는 커져, 하부사면에서의 모델링이 상부사면에 비해 정확도가 낮음을 보였다. 또한 2012년 토양수분 자료를 이용하여 2013년 토양수분을 예측하기 위해 2012년 매개변수와 2013년 전일 데이터를 이용하여 예측하고자 하는 일단위 토양수분을 구하였다. 그 결과 $R^2=0.646-0.807$, RMSE=1.758-4.802의 정확도를 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.85-88
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• 2021

포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3 차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응하는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로만 이뤄진 3 차원 점으로 이뤄진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 발생하는 구멍에 의해 콘텐츠 품질이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 벌어진 간격들 사이에서 빈 공간을 찾을 때 그 사이로 뒷면의 점들이 그려지게 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 구멍이 발생하지 않은 시점에서 렌더링 된 영상을 사용하여 포인트 클라우드의 뒷면에 해당되는 점들을 제거한다. 다음으로 깊이 맵(depth map)을 추출한 후 추출된 깊이 값을 사용하여 뎁스 에지(depth edge)를 구하고 에지를 사용하여 깊이 불연속 부분에 대해 처리한다. 마지막으로 뎁스 값을 활용하여 이전에 찾은 구멍들의 역변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링 한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 2.9 dB 향상된 결과를 보였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.12
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• pp.513-520
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• 2014

Since the beginning of history, men have done mimesis and produced illusion and succeeded art and culture instinctually. The subject which mention above included the object which can order and space around that. Perspective which began the Renaissance age was dominant way about understanding space in western history and it made modern visual system. Direction way of space which based perspective is changed as horizontal data included multi-layer structure in digital media age. This character make us possible to represent the space more efficiently. So we must have pay attention the direction way of space based on digital media, because it has meaning to show human value beyond a methodology of visual art culture.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2003.10a
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• pp.23-26
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• 2003

정치망은 어군의 자연적인 이동 경로를 길그물로써 차단하여 어군을 운동장으로 유도한 후, 비탈그물을 통해 원통으로 들어가게 하여 어획하는 소극적 어구이다. 정치망이 수중에 형성하고 있는 공간의 규모와 형태는 해면에 떠있는 뜸의 형상 및 각 부분의 부설 깊이와 침강 수심을 조사하여 추정하고 있으나, 정치망이 설치된 해역의 조류 방향과 유속에 따라 수중 형상의 크기나 형태가 변형되어 어획량에 영향을 주는 요인이 될 뿐만 아니라 강한조류나 악천후에 의한 파손 등으로 조업 손실을 초래하기도 한다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1679-1680
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• 2015

본 논문에서는 Depth 카메라를 이용하여 검지 끝을 인식하고 공간 터치 손 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법은 손의 형태학적으로 엄지 끝을 추정하고 보정하는 방법을 제안하고, 추정된 검지와 엄지 끝의 위치를 이용해 마우스 이동, 클릭을 구현하여 문자 입력 시스템에 적용하였다. 제안된 방법을 실험하기 위하여 실제 디스플레이와 Depth 카메라를 하드웨어적으로 구성하고 마우스 기반 콘텐츠를 제작하여 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.45-46
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• 2015

사람 검출 시스템은 카메라의 위치 및 각도 등에 큰 영향을 받는다. 이로 인해 획득한 2D 영상에서 사람은 위치에 따라 각기 다른 크기를 갖는 형태로 나타난다. 이러한 요인들은 사람 검출 시스템의 실시간 구현을 어렵게 만드는 요인이 된다. 본 논문에서는 실내 공간의 구조를 깊이맵으로 구성하여, 이로부터 3D 공간을 구성한다. 3D 공간에서는 어느 위치에서든지 사람의 크기가 일관되므로 이를 2D 영상으로 투영하게 되면 2D 영상의 좌표에 따른 정확한 사람의 크기를 추정할 수 있다. 실험 결과로부터 제안 방법의 타당성을 입증하였다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.12 no.5
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• pp.637-643
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• 2018

A depth of interaction(DOI) detector module using a block scintillator and a pixellated scintillator was designed, and layer discrimination ability was calculated using DETECT2000. The block scintillator was used to improve the sensitivity and the spatial resolution was improved by measuring the DOI. The DOI was measured by analyzing the signal characteristics of each channel of the changed distribution of light. The detector module was composed to the block scintillator in the top layer and the pixellated scintillator in the bottom layer, which changes the distribution of light generated from a scintillator interacting with a gamma ray. In the flood image, the top layer was able to acquire the image at the position similar to the position of the bottom layer because the bottom layer consist of the pixellated scintillator. By using the Anger algorithm, the 16 channel signal was reduced to 4 channels to facilitate the analysis of the signal characteristics. The layer discrimination was measured using a simple algorithm and the accuracy was about 84% for each layer. When this detector module is used in preclinical PET, the spatial resolution at the outside of the field of view can be improved by measuring the DOI.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.12 no.1
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• pp.1-14
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• 2010

Until now, the evaluation method of spalling depth using Martin et al. (1999)'s linear regression relations has long been known applicable. However, it is not likely that the proposed equation is applicable to the openings other than circular type and mostly overpredict the spalling depth in comparison with actual spalling cases. Moreover, the evaluation method to estimate the spalling width has not been presented yet; it is essential to evaluate the spalling width in addition to the spalling depth, because the shape of the spalled region influences the choice of suitable rock reinforcement. In this study, linear regression equations, in which normalized spalling depth ($d_f/W_D$) and normalized spalling width ($w_f/W_D$) are functions of three spalling evaluation indices, ${\sigma}_1/{\sigma}_c,\;D_{is}(={\sigma}_{max}/{\sigma}_c)$ and ${\sigma}_{dev}/{\sigma}_{cm}$, are established based on in-situ spalling observations and CWFS simulation results. Confidence intervals of 95% using the statistical inference theory are used in verifying the reliability of linear regression equations. Spalling depth ($d_f$) and spalling width ($w_f$) predicted from the proposed linear regression relations, which take three spalling evaluation indices into account, showed reasonable match with in-situ observations by adopting weighting factors considering the degree of variance of linear regression relations.

• Smart Media Journal
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• v.3 no.4
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• pp.22-27
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• 2014

Three-dimensional image reconstruction allows us to represent real objects in the virtual space and observe the objects at arbitrary view points. This technique can be used in various application areas such as education, culture, and art. In this paper, we propose an implementation method of the high-quality three-dimensional object using multiple Kinect cameras released from Microsoft. First, We acquire color and depth images from triple Kinect cameras; Kinect cameras are placed in front of the object as a convergence form. Because original depth image includes some areas where have no depth values, we employ joint bilateral filter to refine these areas. In addition to the depth image problem, there is an color mismatch problem in color images of multiview system. In order to solve it, we exploit an color correction method using three-dimensional geometry. Through the experimental results, we found that three-dimensional object which is used the proposed method is more naturally represented than the original three-dimensional object in terms of the color and shape.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.8
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• pp.3666-3671
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• 2012

We evaluate the face detection and recognition of depth image that is obtained by infrared range sensor. and Face recognition was usually focused on accuracy aspect but it is not enough to evaluate the performance in testing for real world application. In this paper, we evaluate the overall performance like accuracy, training, test speed and memory use for the well known face recognition algorithm like PCA, LDA, ICA and SVM. This experiment evaluate the good results of depth and colored depth image compatible with the colored image although the file size of depth and colored depth image is 30%~40% less than the colored image. Whereas, LDA got the good accuracy performance next to the SVM and also shows the good performance in speed and the amount of memory.