• 대한원격탐사학회지
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• 제17권1호
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• pp.71-84
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• 2001

원격탐사 영상은 해상도가 변화함에 따라 축척 효과에 의해 영상의 특성이 변화한다. 연구자는 다양한 해상도의 원격탐사 영상으로부터 연구에 적합한 공간적 현상이 나타나는 적정 해상도를 선택할 필요가 있다. 특정 지리현상은 특정 축척에서 가장 잘 표현될 수 있기 때문이다. 이와같이 공간현상을 명확하게 설명하기 위해서는 이러한 현상이 나타나는 축척이나 공간 해상도를 적절히 선정하여야 한다. 본 연구에서는 위성영상의 적정 해상도를 탐색하기 위하여 구조특성과 분광분리도를 측정하는 지수들을 살펴보고 이를 이용하여 적정 해상도를 모색하는 과정을 제시하였다. 연구의 수행과정엥서 제안한 해상도 특성 측정지수와 적정 해상도 모색과정을 순천만의 위성영상에 적용하여 그 효용성을 평가하였다. 원격탐사 영상으로부터 적정 해상도를 선정하기 위해 제안한 2단계의 탐색절차를 시험한 결과 적정 해상도 탐색이 가능하였고 분류정확도와의 상관관계도 높게 나타났다. 2단계의 적정 해상도 탐색절차는 연구지역의 지리현상을 반영하는 해상도를 모색하는 기법으로 이용될 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.21-29
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• 2019

본 논문에서는 구조-텍스처 분할 기법을 기반으로 위성영상을 분할 융합하여 공간 해상도를 개선시키는 프레임워크를 제시한다. 위성영상은 센서가 감지하는 파장에 따라 다양한 공간해상도를 가진다. 전정 영상 (panchromatic image)은 일반적으로 높은 공간해상도를 가지지만 단일 흑백컬러를 가지고 있는 반면, 다중분광 영상 (multi-spectral image)나 적외선 영상은 전정 영상에 비해 낮은 공간해상도를 가지지만 다양한 분광 밴드정보와 열 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 다중분광 영상이나 적외선 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해 영상의 디테일이 텍스처 영상에만 존재한다는 것에 착안하여 본 프레임워크를 고안하였다. 고안된 프레임워크에서는 저해상도 영상과 고해상도 영상이 구조 영상과 텍스처 영상으로 분할된 뒤, 저해상도 구조영상은 고해상도 구조 영상을 참조하여 가이디드 필터링 된다. 구조-텍스처 영상 모델에 따라 필터링된 저해상도 영상의 구조 영역과 고해상도 영상의 텍스처 영역을 픽셀 단위로 더해져서 최종 영상이 생성된다. 생성된 영상은 저해상도 영상의 밴드와 고해상도 영상의 디테일을 포함한다. 제시하는 방법은 분광해상도와 공간해상도를 모두 보존할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.697-700
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• 2000

워터마크의 실현방법은 크게 두 가지로 나누어지는데, 하나는 공간영역에서 처리방법이고 다른 하나는 주파수영역에서 처리방법이다. 초기에는 공간영역에서 처리가 많이 연구되었으나 공간영역에서의 워터마크 삽입방법은 주로 least significant bit(LSB)을 조작하기 때문에 주파수영역의 방법보다 각종 신호처리에 의해 워터마크가 쉽게 없어지는 단점이 생긴다. 따라서 현재는 그런 단점들을 잘 극복할 수 있는 방법으로 주파수 영역에서의 워터마크 삽입 방법이 많이 쓰인다. 본 논문에서는 디지털 영상을 위한 다해상도 이산 웨이브렛 변환을 사용한 워터마킹 방법을 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.15-22
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• 2020

본 논문은 채널 강조(Channel Attentin)와 공간 강조(Spatial Attention) 방법을 결합한 딥 러닝 기반의 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도 과정에서 질감, 특징과 같은 주변 픽셀의 변화량이 큰 고주파 성분의 복원이 중요하다. 채널 강조와 공간 강조를 결합한 특징 강조를 이용한 초해상도 방법을 제안하였다. 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법은 깊은 네트워크의 학습이 어려우며, 고주파 성분의 강조가 부족하여 윤곽선이 흐려지거나 왜곡이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 스킵-커넥션(Skip Connection)을 적용한 채널 강조와 공간 강조를 결합한 강조 블록과 잔차 블록(Residual Block)을 사용하였다. 방법으로 추출한 강조된 특징 맵을 부-픽셀 컨볼루션(Sub-pixel Convolution)을 통해 특징맵을 확장하여 초해상도를 진행하였다. 이를 통해 기존의 SRCNN과 비교하여 약 PSNR는 5%, SSIM은 3% 향상되었으며 VDSR과 비교를 통해 약 PSNR는 2%, SSIM은 1% 향상된 결과를 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.497-498
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• 2015

영상을 취득한 후 다양한 응용프로그램으로 확장이 가능한 4 차원 light field 영상은 일반적인 2 차원 공간 (spatial) 영역과 추가적인 2 차원 각 (angular) 영역으로 구성된다. 그러나 이러한 4 차원 light field 영상을 2 차원 CMOS 센서로 취득하므로 이에 따른 해상도 제약이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 4 차원 light field 영상이 가지는 해상도 제약 조건을 해결하기 위하여, 4 차원 light field 영상에 적합한 학습 기반 (learning-based) 초해상도 (superresolution) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 공간영역 해상도 그리고 각영역의 해상도를 각각 2 배 향상시킨다. 실험에 사용되는 영상은 상용 light field 카메라인 Lytro 에서 취득하며, 기존의 선형 보간 기법인 bicubic 기법과의 비교를 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.271-271
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• 2011

최근의 유출해석은 지리정보체계(GIS, Geographic Information System) 및 지형자료(DEM, Digital Elevation Model 등) 구축의 발달로 대부분 격자 기반의 분포형 강우-유출 모형을 통해 이루어지고 있으며, Rodriguez-Iturbe and Valdes (1979)에 의해 소개된 통계물리학적 접근방법인 지형학적 순간단위도(GIUH)모형 역시 DEM을 기반으로 한 연구가 꾸준히 진행되어 온 실정이다(Maidment, 1993; D'odorico and Rigon, 2003; Di Lazzaro, 2010). 이러한 격자 기반 모형들은 대부분 8방향 최급경사에 기초한 흐름방향도를 기반으로 물의 유동을 표현한다. 8방향법에 의해 결정된 흐름방향도를 이용할 경우 각 격자 중심에서 유역출구 까지의 배수로경로길이를 비교적 쉽고, 빠르게 계산할 수 있다는 장점을 가지나, 공간해상도(격자 규모)에 따라 상이한 결과를 나타내는 것을 예상할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 DEM의 공간해상도에 따른 배수경로길이의 통계적 변화양상을 살펴보고, 이로부터 실제 수문사상의 통계적 특성과 Di Lazzaro(2010)의 특성유속산정 공식을 이용해 지표면과 하천의 특성유속을 산정하였다. 산정된 특성유속들을 D'odorico and Rigon(2003)이 제시한 값과 비교함으로써 격자 기반의 GIUH 모형의 적용에 있어서 적정 공간해상도를 찾고자 하였다. 대상유역으로는 국제수문개발계획(IHP, International Hydrological Project)의 금강수계 보청천 유역 중 이평수위국을 출구로하는 소유역을 선정하였으며, DEM의 공간해상도는 수치지형도의 축척을 고려하여 1: 5,000의 경우 5, 10, 15, 20m를, 1: 25,000의 경우 20, 30, 50, 100, 150, 200m로 결정하였다. 분석 결과 격자 형태 GIUH의 특성유속을 산정을 위한 적정 공간해상도는 1:5,000의 경우 5m를, 1:25,000의 경우에는 20～50m의 범위를 적용하는 것이 타당할 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제32권2호
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• pp.153-162
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• 2014

다양한 분야에서 CCTV가 널리 활용되고 있으며, CCTV의 감시 성능을 개선하기 위한 노력들이 지속되고 있다. 그러나, 정작 감시 성능을 정량적으로 평가하는 방법은 상당히 미비하다. 이에 본 연구는 CCTV 시스템이 대상 공간을 주어진 감시 목적에 부합하게 잘 감시하는가를 정량적으로 평가하는 방법을 제안한다. 먼저 대상 공간의 특정한 위치에서 특정한 방향을 바라보는 객체가 CCTV로 얼마나 정밀하게 관측되는 가를 정량적으로 나타내는 감시 해상도를 정의한다. 정의된 감시 해상도를 대상 공간에서 관심 있는 모든 위치와 방향에 대해 계산하여 감시 목적에 따라 요구되는 최적의 해상도 이상이 성취되는 비율로써 대상 공간에 대한 감시 성능 지수를 산출한다. 제시된 방법을 적용하여 대형 건물 지하주차장에 설치된 CCTV 시스템의 감시 성능을 평가하고 가시화하여 분석하고 개선하는 사례를 기술한다. 제안된 방법은 대상 공간이 감시 목적에 맞게 효과적으로 감시되고 있는지 정량화하여 평가하고, 대상 영역을 요구 성능으로 감시하기 위한 CCTV 시스템 설계의 최적화에 기여한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권11호
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• pp.1129-1140
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• 2013

강우는 수문 순환에서 중요한 요소 중에 하나로 시 공간적 변동성이 크므로 정확한 공간 강우장의 파악이 요구된다. 열대강우 관측 위성(Tropical Rainfall Monitoring Mission, TRMM)에서 제공하는 3B43 월 누적 강우량 자료는 25 km의 공간 해상도를 갖고 있어 공간 강우장의 정확성을 높이기 위해 상세화 기법을 적용하여 1 km의 공간 해상도로 생성하였다. Terra 위성에 탑재된 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) 센서가 제공하는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) (공간 해상도 1 km)와 강우 자료의 관계성을 회귀식으로 나타냈고 상세화 기법에 적용하였다. 이에 따른 결과를 지점과 위성 강우 자료와의 차이를 통해 보정하는 방법인 GDA (Geographical Difference Analysis)와 지점과 위성 강우 자료와의 비율로 편차를 보정하는 GRA (Geographical Ratio Analysis) 상세화 기법을 사용하여 공간 강우장을 나타내었다. 우리나라의 공간 강우장 결과를 지점 자료를 기준으로 비교 검증을 실시하였다. 그 결과 GDA 상세화 기법의 경우가 2009년(Bias=4.26 mm, RMSE=172.16 mm, MAE=141.95 mm, IOA=0.64), 2011년(Bias=17.21 mm, RMSE=253.43 mm, MAE=310.56 mm, IOA=0.62)으로 가장 잘 맞는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 우리나라의 공간 강우장을 1 km의 공간 해상도로 파악할 수 있었으며, 더 나아가 지점의 수를 늘려 보정을 정밀하게 하거나, 강우 레이더 자료를 가지고 상세화 기법을 적용한다면 더욱 정확한 공간 강우장을 파악할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2019

역학적 상세화기법은 물리적 기반의 지역기후모형(RCM)을 이용하여 고해상도 기후자료를 생산하는 유용한 기법이며, 전세계적으로 지역 기후시나리오를 생산하고, 적용 및 평가하는 연구가 널리 진행되고 있다. 역학적 상세화기법 적용 시 지역기후모형의 공간해상도를 향상시키면 지형효과를 더욱 상세하게 반영할 수 있어 고해상도의 기후모의자료를 생산할 수 있지만, 이를 위해 더 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한, 공간해상도 향상이 기후모의 결과의 정확도 향상을 보장하지 않기 때문에 역학적 상세화를 위한 지역기후모형의 적정 공간해상도 선정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 기후모의 자료의 공간해상도가 하천유출량 모의시미치는 영향을 평가하고, 최종적으로는 고해상도 기후시나리오가 하천유출량 모의에 필요한지 여부를 규명하고자 한다. 이를 위해 관측 기후자료와 Weather and Research Forecasting (WRF)모형으로 상세화된 5km (WRF05)와 20km (WRF20) 공간해상도의 기후모의자료를 활용하였으며, 하천유출량 산정을 위해 준분포형 수문모형인 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)을 이용하였다. 본 연구의 대상유역은 한강유역 내 충주댐, 소양강댐, 팔당댐 유역들에 대해 평가를 수행하였다. 유역평균강수량을 평가한 결과, 3개 댐 유역의 연평균 강수량 및 여름철 강수량은 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 높게 산정되었다. 하지만, WRF20은 일강수량이 1~40mm인 발생횟수가 상대적으로 많이 산정되었으며, 극치강수량의 강도와 빈도는 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 과소 산정되는 것으로 나타났다. 관측자료, WRF05와 WRF20을 입력자료로 활용하여 SWAT모형으로 생산된 일 하천유출량 자료를 토대로 유황곡선을 도시하였다. 유황곡선의 5~90% 구간에서는 WRF05와 WRF20의 결과는 큰 차이가 나진 않았으나, 고유량과 저유량 구간에서는 WRF05가 WRF20에 비해 관측자료에 근접하게 모의하는 것을 확인하였다. 이는 20km에서 5km로 공간해상도가 높아짐에 따라 극치 홍수량 및 갈수량을 더욱 현실적으로 모사할 수 있는 것을 의미한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제7권1호
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• pp.35-50
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• 2001

공간상의 지리현상은 축척에 따라 공간적 분포패턴이 다르게 표현되고 측정될 수 있다. 특정한 지리현상은 특정한 축척에서 보다 선명하게 관찰될 수 있다. 지표면의 정보를 담고 있는 위성영상 역시 공간해상도의 영향에 의해 독특한 특성을 보이고 있다. 위성영상의 분석을 위한 적정해상도를 모색하기 위해서는 영상으로부터 분류되는 속성의 특성을 파악하여야 한다. 본 연구에서는 순천만 해안습지를 대상으로 위성영상으로부터 토지피복 정보를 추출하고, 공간 해상도의 변화에 따른 변화를 살펴보았다. 순천만 영상을 대상으로 토지피복 분류정확도를 파악한 후 30m 해상도부터 480m 해상도까지 30m 간격의 16가지 해상도로 영상을 제작하여 분류정확도의 변화를 살펴보았다. 순천만 해안습지는 다양한 토지유형이 다양한 크기로 분포하고 있어 해상도의 변화에 따라 토지피복 특성이 변화하고 있으며, 순천만의 위성영상 역시 축척 효과에 의해 해상도에 따라 속성정보의 특성의 변화가 뚜렷하게 나타난다.