본 연구는 토지피복 자료의 공간 해상도가 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 어떠한 영향을 미치는지 확인하는 데에 목적을 둔다. 이때 시공간적 지표상태 및 기상상태의 변화를 고려하는 CALPUFF 모델을 사용하여, 경기도 안양시의 평촌 신도시 지역에 대해, 미세먼지 모의를 진행하였다. 모델링의 입력 데이터로 20 m, 50 m, 100 m의 세 가지 해상도 토지피복도를 사용하여 비교하였다. 20 m 해상도의 토지피복 자료를 사용했을 경우 모의 영역의 풍속은 가장 크게 모의 되었으며 PM10 농도는 가장 낮게 모의 되었다. 본 연구를 통해 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 토지피복 자료의 공간 해상도가 영향을 미칠 수 있으며 이는 CALPUFF 모의에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 CALPUFF를 사용하여 미세먼지를 모의할 때, 토지피복의 형태에 따른 공간 해상도에 대한 영향을 사전에 확인하고 모의를 진행하는 것이 더 정확한 결과를 확보할 수 있음을 제시해볼 수 있다.
본 논문에서는 서브밴드 백색화 필터를 이용한 새로운 부공간 잡음제거 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 접근방법에서는 백색 잡음을 가정하거나, 유색 잡음에 대한 전처리로서 백색화 필터를 사용하였다. 백색화 필터를 서브밴드로 나누어 처리함으로써, 제안된 방법은 잔여잡음을 줄이면서 신호 왜곡의 상한값을 최소화하도록 설계하였다. 또한 서브밴드 백색화 필터를 도입함으로써 부공간 잡음제거 방법에서 약점으로 지적되는 것 중의 하나인 Karhunen-Loeve(KL) 영역에서의 주파수 해상도를 높일 수 있었다. 실험결과에 의하면 제안된 방법은 Ephraim에 의해 제안된 방법 부공간 잡음 제거 방법이나, Boll에 의해 제안된 주파수 차감법에 비해 구분 신호대 잡음 비 (SNRseg: segmental signal-to-noise ratio), 음성의 인지적 성능 평가 (PESQ: perceptual evaluation of speech quality)를 고려하였을 때 향상된 성능을 보였다.
해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.
본 논문은 해양공간계획법에 근거한 해양에서의 다양한 용도 경합이 예상되는 울산 부유식 해상풍력발전단지 조성사업에 대하여 살펴보고자 한다. 해양공간계획법에 따르면 다양한 용도가 중첩되는 경우, 자연환경, 사회경제적 여건 및 주변 해역의 이용 및 보전 현황 등을 고려하여 관리의 우선순위를 정해야 한다. 이에, 해상풍력발전단지 설립에 따른 해양환경 및 천연자원 영향성 평가의 경제적 피해액을 추정한다. 이는 해양공간계획 시, 용도지정 우선순위를 정할 때 객관적 자료가 될 수 있고, 나아가 효율적인 풍력발전단지 운영을 위한 기초 자료가 될 것이다.
본 논문은 토지 이용 변화를 예측하는 계량 모형의 정확도 평가에 필수적인 통계량인 성능 지수를 심도 있게 이해하는 것을 목적으로 한다. 이 통계량은 기존의 토지 이용 변화 연구에서 소개된 예측 모형의 정확도를 평가하는 다른 통계량들 (예: 카파 통계량)의 단점을 보완하여 만들어진 것이나, 이 또한 계량 모형의 예측력을 명확하게 평가하고 해석하기에는 제한적이다. 본 논문에서는 성능 지수의 보다 명확한 해석을 위해서 결과물의 공간해상도를 고정해야 함을 밝히고, 그 특정 공간해상도를 "성능 해상도"라 정의한다. 성능 해상도는 예측오류가 현격하게 줄어들면서 계량모형의 예측력이 증가하는 시점의 공간해상도를 일컫는다. 따라서 토지 이용 변화 예측 모형의 예측력을 정확하게 평가하기 위해 두 통계량, 즉 성능 지수와 성능 해상도를 함께 이용할 것을 제안한다.
본 논문에서는 상용 TFT-LCD 빔 프로젝터를 이용하여 XGA급($1024{\times}768$) 초고해상 공간 광변조기(SLM)를 구현하고 광세기 및 위상변조 특성을 분석하였다. 즉, 상용 빔 프로젝터의 광학 모듈, 프로젝션 램프 및 팬들을 제거한 후 이를 효과적으로 보상할 수 있는 전자회로를 설계 제작 및 추가하여 관련 모듈제거 이전과 동일한 환경을 만들어 줌으로써 XGA급 초고해상 공간 광 변조기를 구현하였다. 구현된 초고해상 TFT-LCD 공간 광 변조기의 특성을 실험한 결과, 그레이 준위에 따른 선형적인 광 세기 및 위상변조 특성을 측정하였고 이를 분석한 결과 현재 상용화되어 있는 고가의 공간 광 변조기와 비교하여 높은 해상도와 위상변조 특성에 대한 우수한 선형성을 확인함으로서 저가의 고해상 공간 광 변조기의 구현은 물론, 이를 통한 광 정보처리 및 3D 디스플레이 시스템 또는 공간 주파수 필터 등의 입력 소자로서의 이용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 IKONOS 영상에서 고공간 해상도인 PAN 영상과 저공간 해상도인 MS 영상을 사용하여 IHS 융합법, FIHS 융합법, PCA 융합법, BT 융합법, WT 융합법으로 각각 처리한 후, 그 결과를 공간해상도 및 분광특성의 측면에서 비교 분석하였다. 이 5가지 방법에 의한 융합결과를 분광특성의 측면에서 평가한 결과 FIHS, BT, PCA, IHS, WT 융합법 순으로 칼라왜곡이 나타났다. 공간특성의 측면에서 평가한 결과는 거의 동일한 공간해상도를 나타내었으며, Original IKONOS 위성영상에서는 식별하기 어려운 건물지붕의 형태, 건물사이의 도로 등이 명확히 잘 구별되고 있다. 정량적 결과분석에서는 평균, 표준 편차, 상관계수 등을 사용하여 비교하였다.
원격탐사 자료를 이용하여 조간대 표층퇴적상의 분류가 가능하다면 현장조사와 상호 보완적으로 사용될 수 있다. 공간해상도 30 m 급의 Landsat 위성 자료를 이용하여 0.0625 mm 입자 기준에 의한 조간대의 표층 퇴적상 분류를 한 연구가 몇 차례보고 된 바 있지만, 스펙트럴 값만으로 퇴적상을 분류하기 위해서는 몇 가지 문제점이 따른다. 첫째는 점이적으로 변하는 조간대에서 입도와 위성자료 공간해상도와의 스케일 차이로 인한 mixed pixel(mixel)을 어떻게 분류할 것인가 이고 두 번째는 입도 요인 이외의 조간대 환경요인을 어떻게 고려해야 되느냐 하는 것이다. mixel에 대한 대안으로 4 m 공간해상도의 IKONOS 영상을 이용하였으며, 입도 이외의 다른 환경 요인은 조간대 지형과 조류로 (tidal channel)를 파악하여 퇴적상의 특성과 비교하였다. IKONOS를 이용한 조간대 퇴적상 분류 결과는 현장 조사 자료와 잘 일치하였으며 지형적으로 높고 조류로가 발달한 부분에 이질 퇴적상이 위치하는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 IKONOS와 같은 공간해상도를 갖는 KOMPSAT II 위성이 2004년 진수되어 서해조간대 지역에 대해 다시기의 많은 영상을 확보할 수 있다면 조간대의 지형변화와 생태계 변화 등의 조간대 모니터링 연구에 활용되어 연안의 종합적이고 효율적인 관리에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
광학 위성 영상의 공간해상도가 낮게 되면 크기가 작은 객체들의 경우 객체 탐지의 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 위성 영상의 공간해상도를 향상시키는 초해상화(Super-resolution) 기술이 객체 탐지 정확도 향상에 대한 영향이 유의미한지 알아보고자 하였다. 쌍을 이루지 않는(unpaired) 초해상화 알고리즘을 이용하여 Sentinel-2 영상의 공간해상도를 3.2 m로 향상시켰으며, 객체 탐지 모델인 Faster-RCNN, RetinaNet, FCOS, S2ANet을 활용하여 초해상화 적용 유무에 따른 선박 탐지 정확도 변화를 확인했다. 그 결과 선박 탐지 모델의 성능 평가에서 초해상화가 적용된 영상으로 학습된 선박 탐지 모델들에서 Average Precision (AP)가 최소 12.3%, 최대 33.3% 향상됨을 확인하였고, 초해상화가 적용되지 않은 모델에 비해 미탐지 및 과탐지가 줄어듦을 보였다. 이는 초해상화 기술이 객체 탐지에서 중요한 전처리 단계가 될 수 있다는 것을 의미하고, 객체 탐지와 더불어 영상 기반의 다른 딥러닝 기술의 정확도 향상에도 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
멀티미디어 정보의 보급이 갈수록 확대 되어가는 요즘, 서로 다른 표준간의 음성 및 영상 데이터를 네트워크를 통해 전송할때 이종 네트워크간의 상호 운용이 중요한 이슈가 되고 있다. 변환 압축이라는 기술이 바로 이런 문제를 해결해 줄 수 있다. 변환 압축이란 어떤 표준으로 부호화된 신호를 다른 표준의 부호화된 신호로 전환하는 기술을 뜻하며 여기에는 비트 발생량, 공간 해상도, 시간 해상도 또는 압축 표준의 변환을 모두 포함한다. 본 논문에서는 MPEG-2에서 MPEG-4로의 변환 압축기를 공간 영역과 DCT 영역에서 각각 구현하여 비교하였다 이 변환 압축기는 디지털 방송, DVD 또는 위성방송용으로 제작된 비디오 시퀀스를 모바일 환경에서 서비스를 받을 때 유용하다. 각 표준이 지원할 수 있는 최적화된 공간 해상도를 고려하여 다운 샘플링 과정도 추가되었다. 구현된 2개의 변환 압축기의 공정한 비교를 위하여 구조의 특성상 다를 수밖에 없는 다운 샘플링 과정과 움직임 보상을 제외한 모든 블록에 대해서 동일하게 구현하였으며 빠른 변환 압축 부호화가 이루어지도록 움직임 추정을 다시 하지 않고 복호된 정보를 그대로 사용하였다. 결과 영상의 화질 비교와, 출력 파일의 크기 그리고 수행 시간에 대하여 공간 영역에서 구현한 변환 압축기가 DCT 영역에서 구현한 변환 압축기보다 더 나음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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