지속적인 정보기술의 발전은 사회를 성장시킴과 동시에 사용자에게 더 많은 정보와 요구사항을 발생시킨다. 이에 따라 최근 디지털 융합 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며 학문 분야에서의 디지털 융합은 새로운 학문으로서 다양한 방안으로 활용될 수 있다. 전자문화지도는 문화정보를 디지털화하여 특정 지역의 지도위에 나타내는 것이다. 세부적으로 점, 선, 면의 공간속성을 활용해 데이터를 나타낼 수 있으며 시간, 공간(지도), 주제(문화) 세 가지 값이 연계된 정보로 활용이 가능하다. 즉, 전자문화지도는 인문 지역 연구를 위한 방법으로 활용될 수 있으며 결과물을 전자문화지도를 통해 전시함으로써 연구결과를 확산시킬 수 있다. 기존의 전자문화지도는 평면 비트맵(bitmap)지도이미지 활용에 대한 연구가 대부분이며 이는 특정지역에 대한 입체적인 정보제공이 어렵고 지도 확대 시 이미지 깨짐현상과 같은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위해 구글에서 제공하는 입체 지도 서비스인 구글어스를 활용해 지역연구를 위한 전자문화지도를 설계 및 구현한다.
웹 기반 서비스의 급속한 성장으로 다양한 서비스를 이용할 수 있도록 웹 환경에서 공간 데이타의 동시 변경이 가능해야 한다. 웹 기반 GIS 응용은 다양한 사용자 층에 대한 요구를 만족시키기 위하여 다양한 서비스 데이타를 필요로 하고, 이 데이타들은 지속적으로 변경되어야 한다. 또한 웹 환경에서 사용하는 HTTP 프로토콜은 연결 해제(Connectionless)와 상태 비유지(Stateless)를 가정한다. 그러나 웹 환경에서 웹 클라이언트에 의한 데이타 변경 시, 긴 트랜잭션이 특징인 공간 데이타베이스 등의 응용은 클라이언트 간의 동시성과 서버 데이타의 일관성 유지에 문제점을 발생시킨다. 이 논문에서는 웹 환경에서 웹 클라이언트가 서버 측의 공간 데이타를 변경할 때 서버 데이타의 일관성 유지를 위한 해결책을 제시한다. 웹 환경에서 공간 데이타를 변경할 때 HTTP 프로토콜의 연결 해제와 상태 비유지에 의해서 발생하는 휴면 영역 잠금(Dormancy Region Lock) 문제를 영역 잠금 기법인 RX(Region-exclusive) 잠금과 주기적인 메시지(ALIVE_CLIENTi) 전송에 의해서 해결한다. 그리고 이 방법을 기반으로 한 프로토콜을 제시하고, 메인 메모리 공간 데이타베이스 시스템인 사이버맵을 이용한 시스템 설계 및 구현을 통하여 검증하고 있다.
최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.
최근 세계적으로 고성능의 위성 지구관측 시스템의 운용이 증가되고 Chandrayaan이나 LRO처럼 달탐사 위성에서도 SAR 영상신호 자료의 활용도가 높아지면서 국내에서도 SAR 관련 연구에 대한 관심이 고조되고 있다. 하지만 대부분의 국내 SAR 관련 연구는 주로 영상의 후처리 및 활용에 관한 것이 주를 이루며, SAR 원시 데이터를 직접 처리하는 영상 형성에 관한 연구는 대부분 스트립맵(stripmap) 모드에 한정되어 있다. 2010년 발사를 앞두고 있는 국내 최초의 SAR 위성인 다목적위성 5호는 고해상도 모드와 ScanSAR 모드를 동시에 운용할 예정이며 이에 따라 해당 영상을 처리하고 분석하는데 많은 수요가 발생할 것으로 예상되고 있으나 현재까지 ScanSAR와 관련된 국내 연구는 매우 취약한 상태라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 향후 발생하게 될 위성 SAR의 원시자료 처리 요구에 대응할 수 있는 ScanSAR 영상처리 기법을 소개하고 실제 위성 ScanSAR 원시자료에 적용하여 신호처리를 수행한 결과를 제시한다. 이를 위해 SPECAN 알고리즘을 사용한 SAR 원시데이터 처리 시스템을 개발하고 RADARSAT-1 위성의 ScanSAR 원시자료에 대한 Quick-look 신호처리를 수행하였다. 최종적으로 한반도 ScanSAR 영상처리 결과를 제시하고 기존 full aperture 데이터를 처리하는 방식과 비교하여 본 논문에서 제시된 방법의 장단점과 효율성에 대해 설명한다.
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.
자율 주행 기술이 발전함에 따라 주행 주변 환경을 인식하는 데 차량 위치의 정확성은 매우 중요하다. 측위의 정확도를 높이기 위해 정밀지도를 사용한 지도 정합 측위기술(map-matching localization)이 연구되고 있다. 기존의 지도 정합 기법은 지도에서 차선의 중심으로 표현된 데이터를 기반으로 차량 위치를 추정하기에 차선 내 측면 거리의 편차를 반영하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 정밀한 측위를 제공하기 위해 영상처리를 통한 차선 검출 기법과 정밀지도의 차선 위치 정보를 이용한 기법을 제안한다. 영상 처리 기법으로 IPM(inverse perspective mapping)과 다중 차선 검출 기법, 중앙선 검출 기법을 통하여 차선 번호를 검출하고 차선 이탈 감지 방법으로 차선 중심으로부터 차량의 측면 거리를 추정한다. 최종적으로 영상처리로 검출한 차선 번호와 GNSS / INS의 위치를 기반으로 정밀지도에서 위치 링크정보를 추출하고 추출된 링크에 측면 거리를 반영하여 차선 내 차량의 위치를 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 도로에서 실험하였다. 제안하는 방법은 GNSS / INS와 비교 시 약 1.0m 정도 정확도가 개선되며, 기존의 차선레벨 맵매칭 방법과 비교 시 구간별로 약 0.04m ~ 0.21m(7~30%) 정확도가 개선됨을 확인하였다.
2018년 12월 세계 최초로 5G 출시 등 대한민국은 전 세계 IT시장을 주도하고 있다. 그러나 국내의 사용자들은 공인인증서의 불편함, 익스플로우와 다른 여러 브라우저와의 비호환성 문제 등 사용자 환경과 시스템 환경의 기술 요소 문제는 투자비용의 이중화, 정보서비스의 품질저하 등 정보서비스에 대한 비판도 날로 혹독해지고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 IT 산업은 꾸준히 발전하고 있으며 전 세계 IT 시장의 화두로 자리 잡은 블록체인이 신뢰받는 차세대 융합 정보 핵심 기술로그 활용에 대한 관심이 주목되고 있다. 블록체인은 '강한 보안성', 동일한 원장의 원본을 공유하는 '분산화', IoT, 로봇, AI 등을 연결하는 '초연결성'이라는 특징으로 인해 '신뢰가 강력히 요구되는' 공공기관에서는 블록체인을 활용한 기술 도입에 매우 긍정적이다. 대학의 정보서비스 설계도 예외는 아니다. 대학에서도 대학 내 다양한 정보서비스를 구현하는 기초 발판을 블록체인을 이용한 정보서비스 개발에 기여하고자 많은 고심과 그 활용에 적극 대처하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업군에서 활용되는 블록체인 적용 사례 경험을 토대로 대학 내 다양한 정보시스템을 통합 구성하는 통합정보서비스 교육 플랫폼 실증 모델을 설계한다. 대학 정보서비스를 기획에서 실제 서비스 설계까지 기초로드맵을 블록체인 기반으로 구성하고 이를 실제 대학 내 통합 정보시스템 실증 모델 설계에 적용하여 블록체인을 활용한 대학 내 통합정보서비스 모델을 제시한다.
본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 결절의 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상 기반의 GGN-Net을 이용해 간유리음영 결절 자동 분류 방법을 제안한다. 첫째, 입력 영상에 결절 내부의 고형 성분의 유무 및 크기 정보가 포함될 수 있도록 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상의 활용을 제안한다. 둘째, 다양한 입력 영상을 여러 개의 컨볼루션 모듈을 통해 획득한 특징맵을 내부 네트워크에서 통합하여 훈련하는 GGN-Net를 제안한다. 제안 방법의 분류정확성 평가를 위해 순수 간유리음영 결절 90개와 고형 성분의 크기가 5mm 미만인 혼합 간유리음영 결절 38개, 5mm 이상 고형 성분의 크기를 가지는 혼합 간유리음영 결절 23개의 데이터를 사용하였으며, 입력 영상이 간유리음영 결절 분류 결과에 미치는 영향을 비교하기 위해 다양한 입력 영상을 구성하여 결과를 비교하였다. 실험 결과, 밝기값, 재질 및 형상 정보가 함께 고려된 입력 영상을 사용한 제안 방법이 정확도가 82.75%로 가장 좋은 결과를 보였다.
음성을 시각적으로 표현하는 것은 외국어를 습득하는 과정의 학습자나 음성을 직접 들을 수 없는 청각장애자에게 매우 유용하며 기존에 다수의 연구가 이루어졌다. 그러나 기존의 연구들은 발음의 특징을 단지 컬러로 표현한다든가 입모양을 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있다. 따라서 이런 방식을 사용하는 학습자들은 자신의 발음이 표준 발음과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알 수가 없고 더 나아가서 학습 중에 스스로 교정을 해 나가는 시스템을 개발하기가 기술적으로 어려운 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음성 간의 상대적 거리를 토대로 음성을 시각화하는 모델을 제시하고, 이를 한국어 모음에 적용하여 모음의 음성적 특징을 이용한 시각화의 구체적인 구현 방법을 제시한다. 음성데이터에서 F1, F2, F3의 세 개의 포먼트를 구하고 이들 특징벡터를 코호넨 자기조직화맵 알고리즘으로 2차원 화면에 사상하여 각 음성을 화면 위의 각 점에 대응하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 실제적인 구현은 인터넷에 공개된 음성처리 공개소프트웨어를 사용하고 한국인 교사의 표준 발음과 한국어를 배우고 있는 외국인 유학생의 음성을 이용하여 음성특징의 상호간 거리를 구하였으며, 사용자 인터페이스는 자바스크립트를 이용하여 구현하였다.
지능화 혁명을 기반으로 한 4차 산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 혁신을 이루고 있으며, 이는 국방 분야에도 그 영향을 미치고 있다. 기술의 발전에 따라 전쟁의 양상 또한 변화하고 있으며, 특히 4차 산업혁명 기술을 기반으로 국방 무인체계 분야와 관련된 핵심기술의 연구개발, 인프라 조성 등 다각적인 전략 수립이 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 무기체계 개발에 앞서 확보되어야 할 핵심기술에 대해 미래 해양 무인체계를 중심으로 연구개발 소요제기시 우선적으로 고려될 수 있는 해양 무인체계 분야의 요구기술을 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 해양 무인체계 분야의 핵심기술 우선순위 결정모형을 수립하고, 국방기술 표준분류 등 관련 문헌에서 무인로봇 분야 기술을 재분류 및 통합하여 무인체계 개발시 중점 고려되어야 할 기술분야 9개를 식별하였다. 실증분석을 위해 무기체계 전력업무를 수행하는 전문가 12명을 대상으로 설문조사를 실시하여 해양 무인체계 개발시 우선적으로 개발이 요구되는 기술분야의 중요도를 분석하였다. 결과적으로 소요군 및 연구기관, 업체 등에서 제시한 핵심기술을 선정함에 있어 우선적으로 고려되어야 할 핵심기술 분야를 식별할 수 있었으며 이는 미래 관점에서 해양 무인체계를 발전시킬 수 있는 기술로드맵 구축에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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