• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.3
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• pp.199-208
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• 2019

As the number of available satellites increases and technology advances, image information outputs are becoming increasingly diverse and a large amount of data is accumulating. In this study, we propose a change detection method for high-resolution satellite images that uses transfer learning and a deep learning network to overcome the limit caused by insufficient training data via the use of pre-trained information. The deep learning network used in this study comprises convolutional layers to extract the spatial and spectral information and convolutional long-short term memory layers to analyze the time series information. To use the learned information, the two initial convolutional layers of the change detection network are designed to use learned values from 40,000 patches of the ISPRS (International Society for Photogrammertry and Remote Sensing) dataset as initial values. In addition, 2D (2-Dimensional) and 3D (3-dimensional) kernels were used to find the optimized structure for the high-resolution satellite images. The experimental results for the KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) satellite images show that this change detection method can effectively extract changed/unchanged pixels but is less sensitive to changes due to shadow and relief displacements. In addition, the change detection accuracy of two sites was improved by using 3D kernels. This is because a 3D kernel can consider not only the spatial information but also the spectral information. This study indicates that we can effectively detect changes in high-resolution satellite images using the constructed image information and deep learning network. In future work, a pre-trained change detection network will be applied to newly obtained images to extend the scope of the application.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.177-180
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• 2008

최근 유/무선 통신망과 접속 기술의 발달로 사용자들은 다양한 네트워크로의 접근이 가능하게 되었다. 하지만 이러한 여러 종류의 접속 기술은 접속 기술간 서비스 이동에 따른 이동성 보장이 서로 독립적이기 때문에 핸드오버 시 부가적인 지연이 발생하는 문제가 있다. 또한 다른 접속 서비스로의 비디오 전송 시 QoS 보장이 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 IEEE 802.21 Media Independent Handover 정보 서비스를 이용하여 네트워크 접속망에서 스케일러블 비디오 코딩 전송 방법을 제안한다. 이는 MIH Function에서 각 단말기에 대한 데이터 전송률과 QoS 정보를 MIH 정보 서버로부터 얻어 비디오 스케일링 레이어를 결정한다. 이렇게 결정된 스케일링 레이어를 이용하여 스케일러블 비디오 코딩을 수행한 후, 각각의 단말기에게 비디오를 전송하게 된다. 이러한 새로운 스케일러블 비디오 전송 모델은 서로 다른 여러 종류의 해상도, 화질, 프레임 전송률을 갖는 영상을 다양한 네트워크의 다양한 디바이스로 적응적인 비디오 전송이 가능하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.1188-1193
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• 2009

현대 사회에서 휴대폰은 더 이상 문자 메시지를 송수신하거나 통신을 위한 매개체가 아니라 이동 중에도 인터넷 검색 또는 대용량 데이터를 전송하는 용도로 쓰인다. 특히 통신사에서 제공하는 서비스를 통한 모바일 인터넷 뉴스 기사 검색은 현재 효율성과 주관적 만족도가 떨어진다. 이에 본 연구는 목록 제시 방식이 모바일 브라우징 사용성에 미치는 영향을 보고자 하였다. 따라서 정보 제공의 완전성과 정보 제공의 지연 여부의 2 가지 측면으로 목록 제시 방식을 구분하였다. 탐색 과제를 통한 목록 제시 방식 효과를 비교한 결과 정보 제공이 완전하면서 지연이 없는 레이어드 팝업 조건에서 사용성과 지각된 사용성이 가장 높았으며 정보 제공이 완전하나 정보의 지연이 있는 동적 제시 조건, 정보 제공이 불완전하나 지연이 없는 ‘…’ 조건 순으로 나타났다. 그러나 레이어드 팝업 조건과 동적 제시 조건 간의 유의미한 사용성 차이는 발견되지 않았다. 이 결과는 정보의 지연 여부보다 정보 제공의 완전성이 모바일 브라우징에 더 큰 영향을 준다는 것을 시사한다. 본 연구의 결과는 상이한 디스플레이 방식들 간의 차이만을 살펴보는 수준을 넘어서 현재 적용되고 있는 WAP 서비스의 한계점을 보완하여 사용성을 향상시킬 수 있는 방안을 구축하였음에 의의가 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.589-591
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• 2000

비디오 데이터가 포함하고 있는 카메라와 이동물체의 동작정보를 추출하기 위한 대표적인 방법으로 동작벡터 추출알고리즘이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 밝기 값 분포가 균일한 영역이 존재할 때 부정확한 정합 결과를 보이는 것은 기존 알고리즘의 문제점과 이를 개선할 수 있는 계층적 블록정합 알고리즘의 정합오류 전파가능성, 높은 시간복잡도 문제를 동시에 해결할 수 있는 블록정합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Coarse-to-Fine 방식의 탐색방법과 Dynamic Control Strategy를 결합한 것으로서 정합한 블록의 상황에 따라 탐색 레이어를 동적으로 변경시키는 방법을 사용한다. 본 알고리즘은 크게 두단계로 나뉘어 지는데 탐색 레이어를 결정하는 Control 변경 결정 단계와 정합도 측정함수를 통해 블록에 대한 정합 정확도를 측정하는 단계로 구성이 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.674-676
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• 2000

인터넷과 같은 이질적인 네트워크환경에서 대용량의 비디오 데이터를 실시간으로 전송하기 위해서 계층적 코딩기법에 관한 연구가 진행되고 있으며, MPEG-2 비디오에서도 Scalability를 제공하고 있다. 하지만 이러한 계층적 코딩기법을 사용한다 하더라도 기본계층의 데이터량이 크기 때문에 실시간 서비스를 위해서는 상당량의 네트워크 자원을 필요로 하게 된다. 이에 네트워크 대여폭 변화에 능동적으로 적응하면서 네트워크 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있는 새로운 계층적 코딩기법과 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법은 MPEG 비디오를 픽처층을 이용하여 공간적 계층적 코딩 후 다시 DCT블록에 대한 공간적 계층적 코딩을 수행하여 15개의 레이어로 분할하게 된다. 이렇게 분할된 레이어는 네트워크의 상태에 따라 선별적으로 전송되게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.65-68
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• 2001

서로 다른 GIS 서버의 공간 데이터를 동일한 방법으로 접근하기 위한 개방형 GIS 에 관심이 커지고 있다. 서로 다른 서버간의 상호 운용성을 효과적으로 지원하기 위해서는 데이터제공자를 통한 공간 데이터 모델의 변환이 필수적이므로, 방대한 공간 데이터의 변환과 전송으로 인한 사용자 응답 시간의 지연 문제가 우선 해결되어야 한다. 이 논문에서는 OGIS 데이터소비자에서 효과적인 버퍼 관리를 통해 사용자 응답 시간의 지연 문제를 해결한다. 이 논문에서 제시하는 버퍼 관리 전략은 전체 레이어에 대해서 통합적으로 메모리를 관리하고 각 레이어별로 공간 인덱스를 생성 관리함으로써 데이터 접근 속도를 개선하였다. 제안한 버퍼 관리 전략은 OGIS 데이터소비자인 Mapbase 컴포넌트를 통해 구현함으로써, 데이터 접근 속도의 개선을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.656-659
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• 2020

초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.397-399
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• 2022

Digit recognition is one of the applications of deep learning, which appears in many fields. CNN network enables us to recognize handwritten digits. Also, It can process various types of data. As we stack more layers in CNN network, we expect more performance improvements. In this paper, we added a convolution layer. as a result, we achieved an accuracy improvement from 76.96% to 98.87%, which is a nearly 21.81% increase.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.2 no.3
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• pp.174-183
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• 2007

4G 네트워크로 불라는 차세대 네트워크는 All IP 기반으로 구성되며 여기서는 다양한 특성을 갖는 네트워크 간의 통합이 이루어질 것으로 예측된다. 이러한 4G 네트워크에서의 동종 혹은 이종 망간의 이동 단말의 끊김없는 이동성 제공이 중요한 요소 기술 중 하나로 간주된다. 이동성 제공을 위해 IETF 워킹 그룹에서는 Mobile IP (MIP) 기술을 제안하였고, 차세대 네트워크에서 중요한 역할을 수행할 것으로 판단된다. 그러나 MIP 기술은 이동 단말의 매크로 이동성 (macro mobility)을 지원하기 위해 제안되었기 때문에 긴 핸드오버 지연 시간에 따른 패킷 손실 및 성능 저하를 초래하는 문제점이 존재한다. 따라서 차세대 네트워크에서 이동 단말의 이종 망 핸드오버를 지원하기 위해서는 기존 구축된 네트워크와의 호환성을 제공해 주는 것과 동시에 끊김없는 연결성을 제공해 주는 기법이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 이종 망간의 이동 단말의 움직임에도 끊김없는 연결성을 제공해 줄 수 있는 핸드오버 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 공통 네트워크 인터페이스로 설계되어 사용되는 무선 기술에 상관없이 투명한 서비스를 IP/MIP 레이어에 제공한다. 본 논문에서는 제안한 시스템을 바탕으로 약결합 네트워크 기반의 cdma2000/무선랜 설험 네트워크를 구축하여 이동 단말의 버티컬 핸드오버 성능을 측정한다. 측정한 핸드오버 성능을 바탕으로 제안한 시스템이 기존 코어 네트워크 및 IP/MIP 레이어 수정없이 여러 이종 망간의 핸드오버 시에 끊김없는 서비스를 이동 단말에게 제공해 준다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2017.10a
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• pp.16-18
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• 2017

컴퓨터 기술이 발전함에 따라 디지털 게임 속 가상경관은 보다 정교해지고 있으며, 설계 및 구현 과정에서 고려를 요구하는 요소들이 증가하고 있다. 하지만 여태 가상경관 설계를 위한 정형화된 설계 방법론도 전무한 관계로, 디자이너들은 비효율적인 설계 과정을 거치며 동시에 질적으로도 만족스럽지 못한 결과물을 구축하고 있다. Ian McHarg의 도면 중첩법은 레이어 단위로 설계 고려요소를 정리하여 설계를 진행하기에, 설계에 고려할 요소들을 체계적으로 종합하는 디자인의 진행이 가능하다. 이에 본 연구에서는 도면 중첩법을 활용한 가상경관 설계 방법론을 구축하였다. 이를 위해서 우선 가상경관의 공간적 특수성에 따라 분류를 진행하는 분류 방법론을 문헌 조사를 통해 파악하여, 이들을 각각의 레이어로 조직하였다. 그리고 설계 영역으로서의 가상경관과 실공간의 차이점을 파악하여 이들을 기반으로 한 가상경관 설계 방법론을 구축하였다. 마지막으로 프로토콜 분석방법론과 공간 구성요소의 비교분석을 통하여 본 연구에서 구축한 설계 방법론의 유효성을 검증하였다. 검증 결과, 본 설계 방법론은 디자이너들의 작업 시간을 22% 이상 줄일 수 있었으며, 동시에 작품의 질을 향상시킬 수 있었다. 향후 본 설계 방법론은 디지털 게임을 비롯한 가상경관 설계 및 구현의 영역에서 활발한 활용을 기대할 수 있을 수 있으며, 나아가 가상경관을 조경 설계의 한 영역으로써 확장이 가능할 것임을 시사한다.