• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.298-300
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• 2023

자율주행 및 robot navigation 시스템에서 물체 인식 성능향상을 위해 대부분 MSF(Multi-Sensor Fusion) 기반 설계를 한다. 따라서 각 센서로부터 들어온 정보를 정합하는 것은 정확한 MSF 알고리즘을 위한 필요조건이다. 다양한 선행 연구에서 2D 데이터에 대한 공격을 진행했다. 자율주행에서는 3D 데이터를 다루어야 하므로 선행 연구에서 하지 않았던 3D 데이터 공격을 진행했다. 본 연구에서는 스케일링 공격 기반 카메라-라이다 센서 간 정합 모델의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트 클라우드에 스케일링 공격을 적용하여 다운스케일링 단계에서 공격하고자 한다. 실험 결과, 입력 데이터에 공격하였을 때 공격 전보다 평균제곱 이동오류는 56% 이상, 평균 사원수 각도 오류는 98% 이상 증가했음을 보였다. 다운스케일링 크기 별, 알고리즘별 공격을 적용했을 때, 10×20 크기로 다운스케일링 하고 lanczos4 알고리즘을 적용했을 때 가장 효과적으로 공격할 수 있음을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.230-233
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• 2020

영상 다운스케일링 기법은 입력 영상의 해상도를 목적으로 하는, 입력영상의 해상도보다 낮은 해상도로 조정하는 기법을 일컫는다. 본 논문에서는 기존의 다운스케일링 기법들을 커널 기반의 방법과 프레임 단위의 최적화 기반 기법으로 분류하고 각 방법들의 대표 기법들에 대해서 분석한다. 이후, 최종적으로 그 결과를 도출하여 각 방법들의 특성을 도출한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.2
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• pp.361-366
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• 2023

Apache Hadoop, a representative framework for distributed processing of big data, has the advantage of increasing cluster size up to thousands of nodes to improve parallel distributed processing performance. However, reducing the size of the cluster is limited to the extent of permanently decommissioning nodes with defects or degraded performance, so there are limitations to operate multiple nodes flexibly in small clusters. In this paper, we discuss the problems that occur when removing nodes from the Hadoop cluster and propose a dynamic down-scaling technique to manage the distributed cluster more flexibly. To do this, we design and implement a modified Hadoop system and interfaces to support dynamic down-scaling of the cluster which supports temporary pause of a node and reconnection of it when necessary, rather than decommissioning the node when removing a node from the Hadoop cluster. We have verified that effective downsizing can be performed without performance degradation based on experimental results.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.2
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• pp.47-52
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• 2016

The used digital images in the smart device and small displayer has been a downscaled image. In this paper, the detection of the downscaling image forgery is proposed using the feature vector according to the pixel value's gradients. In the proposed algorithm, AR (Autoregressive) coefficients are computed from pixel value's gradients of the image. These coefficients as the feature vectors are used in the learning of a SVM (Support Vector Machine) classification for the downscaling image forgery detector. On the performance of the proposed algorithm, it is excellent at the downscaling 90% image forgery compare to MFR (Median Filter Residual) scheme that had the same 10-Dim. feature vectors and 686-Dim. SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) scheme. In averaging filtering ($3{\times}3$) and median filtering ($3{\times}3$) images, it has a higher detection ratio. Especially, the measured performances of all items in averaging and median filtering ($3{\times}3$), AUC (Area Under Curve) by the sensitivity and 1-specificity is approached to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed algorithm is 'Excellent (A)'.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.26 no.1
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• pp.29-38
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• 2010

It is necessary to develop an integration model which can account for various data acquired at different measurement scales in environmental thematic mapping with high-resolution ground survey data and relatively low-resolution remote sensing data. This paper presents and applies a multi-scale geostatistical methodology for downscaling of thematic maps generated from lowresolution remote sensing data. This methodology extends a traditional ordinary kriging system to a block kriging system which can account for both ground data and remote sensing data which can be regarded as point and block data, respectively. In addition, stochastic simulation based on block kriging is also applied to describe spatial uncertainty attached to the downscaling. Two downscaling experiments including SRTM DEM and MODIS Leaf Area Index (LAI) products were carried out to illustrate the applicability of the geostatistical methodology. Through the experiments, multi-scale geostatistics based on block kriging successfully generated relatively high-resolution thematic maps with reliable accuracy. Especially, it is expected that multiple realizations generated from simulation would be effectively used as input data for investigating the effects of uncertain input data on GIS model outputs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.166-166
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• 2018

수자원 분야의 기후변화 연구에서 유출분석을 위한 장기유출모형의 입력자료로 일단위의 기상자료가 요구된다. 이러한 일자료의 생성을 위해 통계학적 다운스케일링 기법 중 추계학적 기상모의모형이 가장 널리 적용되고 있다. 또한, 유역단위의 합리적 유출분석을 위해서는 기상모의모형을 이용한 일자료 발생시 기상관측지점 간의 공간상관성 확보가 선행되어야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 다지점 추계학적 기상모형의 개발 및 적용에 앞서 기존모형의 강우 발생과 크기와 관련된 주요요소들의 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 기상청 지점의 관측자료를 중심으로 모형의 강우발생과 관련된 강우/무강우 발생확률, 강우크기와 관련된 월강우량의 평균값, 월평균 강우량의 표준편차, 왜곡도를 산정하였다. 이를 중심으로 전국에 걸친 공간특성 분석을 통하여 다지점 추계학적 기상모의모형의 개발 및 적용시 고려해야 될 사항을 도출하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.261-264
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• 2021

본 논문에서는 SR(Super-Resolution)을 계산하는데 필요한 데이터를 효율적으로 분류하고 분할하여 빠르게 SR연산을 가능하게 하는 쿼드트리 기반 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터로 사용하는 연기 데이터를 다운스케일링(Downscaling)하여 쿼드트리 연산 소요 시간을 감소시키며, 이때 연기의 밀도를 이진화함으로써, 다운스케일링 과정에서 밀도가 손실되는 문제를 피한다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 Dataset이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과 기법에 비해 약15~18배 정도의 속도향상을 얻었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.81-81
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• 2015

전 지구적 기후변화는 대기-해양의 물리 특성을 변화시켜, 연안 및 하구의 수온상승과 염도 변화의 주요 원인이 되며, 생태 환경 및 다양한 경제 사회 문제를 야기 시킬 수 있다. 이러한 변화를 예측하고 영향을 최소화 하기위해서는 연안의 물리 특성을 세밀하고 정확하게 예측해야 한다. 그러나, 기후변화의 영향을 고려한 대기-해양 전 지구모델의 기후변화 시나리오는 우리나라와 같이 작고 복잡한 연안 지형을 가진 지역의 미래 환경 변화 예측에 적합하지 않다. 본 연구에서는 저해상도 정규격자 모형인 RIAMOM(RIAM Ocean Model)의 결과를 이용하여 비정규격자 모형인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)으로 울산만의 미래 물리 특성 변화를 상세 예측하였다. 기후변화로 인한 대기-해양의 물리 특성 변화를 고려하여 한국 주변해 및 연안을 대상으로 모의한 RIAMOM의 결과를, 본 연구의 대상 지역인 울산만 FVCOM 모델 경계에 초기 값과 시계열 자료로 사용하였다. FVCOM 모의 결과를 RIAMOM 자료와 비교 했을 때, 초기 표층 염분과 수온이 각각 0.4%, 2%의 오차를 보였다. 조위는 개방경계에서 01~0.4% 정도의 오차가 나타나, 다운스케일링(downscaling) 기법을 통한 수치 모의 결과가 초기 수온과 염분 및 조위 특성을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 2001년(현 상태), 2050년(미래), 해수면 상승의 영향을 고려한 2050년에 대하여 모의 한 결과. 정규격자 모형인 RIAMOM에서 나타나지 않았던 기후변화로 인한 표층 염분과 수온의 상세한 변화가 울산만의 태화강 하구에서 나타났고, 염수쐐기의 길이 또한 상류쪽으로 증가하는 결과를 나타내었다. 다운스케일링을 통한 대상 지역의 상세 모델을 통해 기존의 예측 모델에서도출할 수 없던 결과를 나타낸 바, 향후 연구를 통해 지역의 장기 상세 환경 변화 예측에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.31 no.7
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• pp.681-690
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• 2010

Inversion result of geophysical data given as a block type was geostatistically simulated with borehole observation given as a point type and was applied to the rock classifying map. The geophysical data generally involved secondary information for the target material and were obtained for overall region. In contrast, borehole data provided direct information for the target material, but tended to be effective only for a narrow range of region and were dealt as a point type. Integrated simulation or kriging interpolation of these two different kinds of information required the covariance for point-point, point-block and block-block. Using the Bssim module included in SGeMS software, integrated result of geophysical data and borehole data were obtained. The results were then compared with the method of geostatistical inversion proposed by authors. Downscaling method used in this study showed relatively more flexible than the geostatistical inversion.