• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.10-11
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• 2015

최근 자율 주행 분야의 연구에서 LIDAR를 활용한 분류 기법들이 연구되고 있다. 그러나 2D 영상 처리와 비교하여, 대량의 3D 포인트를 사용하는 분류 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 지상 검증자료를 쉽게 획득하기 어렵다. 본 연구는 LIDAR를 가상 공간에서 시뮬레이션 함으로써 감지한 물체의 정보를 기록함으로써 3D 포인트 클라우드를 사용하는 다양한 분류 알고리즘의 검증을 위한 지상검증자료를 생성하는 기법을 설명한다. 본 기법은 실제 LIDAR를 사용하는 것보다 적은 비용으로 다양한 환경에서의 분류 알고리즘 성능 검증을 가능하게 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.423-423
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• 2019

RGB나 다중분광영상은 높은 공간 해상도로 인해 크기가 작은 물질의 클래스를 부여하는데 있어서는 효과적이지만 분광해상도가 낮아 다양한 종류의 지표물 분류 및 분광적으로 미세한 차이를 보이는 대상 체간의 분류에는 한계를 가지고 있다. 그러나 초분광 영상(Hyperspectral Image)은 대상 객체의 분광 반사곡선을 수백개의 연속적인 분광 파장대 영역으로 상세하게 해당 물체의 정보를 취득할 수 있는 기능을 가지고 있다. 최근 국내에서도 초분광 영상을 이용한 토지피복도 작성 및 환경 모니터링 등 다양한 분야에 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 최근에는 드론과 같은 소형 UAV를 활용하여 경제적인 비용으로 시공간해상도가 높은 영상을 획득하는 것이 가능하게 되었으며 분광정보를 수집하는 영상 장비의 발전으로 드론에 탑재가 가능한 경량의 소형 초분광센서가 개발됨으로써 보다 높은 분광해상도의 영상을 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 효율적인 하천환경조사를 위해 UAV를 활용하여 고해상도 초분광 영상을 취득하였으며, 차원축소법과 분류기 적용에 따른 공간 분류 정확도 분석을 통해 하천환경에 대한 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.40-46
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• 2005

본 논문에서는 스윕곡면(sweep surface)을 기반으로 복잡한 3차원 물체의 형상을 변형하는 새로운 자유형상 변형(free-form deformation)기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 기존의 격자점(control lattices)을 조정하는 체적기반의 방법에 비해 스윕기반의 절차적 (procedural) 모델링 기법의 직관성을 활용하여 사용자에게 보다 효율적인 형상변형 기법을 제공한다. 3차원 물체의 정점들은 스윕곡면의 단면(cross-section)에 바인딩(binding) 되어 곡면의 변화에 따라 형상변형을 한다. 본 논문에서 제시한 스윕기반 형상변형 기법은 3차원 물체를 부분적으로 변형하는 기법과 계층구조를 기반으로 전반적인 형상을 변형하는 기법으로 구분된다. 부분적인 형상변형 기법은 스윕곡면을 구성하는 성분의 다단계(multi-level) 표현을 통하여 사용자에게 다중해상도(multi-resolution) 형상변형 기능을 제공한다. 계층구조에 기반한 형상변형 기법은 복잡한 3차원 물체를 위상구조에 따라 여러 계층으로 분할하고, 각 부분의 형상을 근사하는 스윕곡면들을 생성한다. 분할된 각 부분의 정점(vertices)들은 해당 스윕곡면에 바인딩 되어 스윕곡면의 단면의 변화를 따르게 된다. 이러한 상황하에서 스윕곡면들은 3차원 물체의 계층구조에 따라서 서로 상호작용(interaction)을 하게 되고, 결과적으로 3차원 물체의 각부분은 상호반응적 형상변형을 한다. 이러한 계층구조에 기반한 상호반응적 형상변형 기법은 사용자의 의도에 부합하는 보다 사실적이고 기능적인 형상변형을 가능하게 한다. 본 논문에서는 다양한 3차원 물체에 대한 실험을 통해 제시된 방법의 효율성을 입증한다. 결과 막성 사구체병증과 같은 신질환이 발견될 수 있으므로 신조직검사의 적응증에 합당한 경우 적극적인 신조직검사를 시행하여 원인 질환을 찾는 노력이 필요할 것으로 사료된다.. 남아가 75명으로 남녀비는 3.6:1을 보였다. 임상병리학적 분류상 일차성 신증후군이 89명(92.7%), 이차성 신증후군이 7명(7.3%)이었으며 일차성 신증후군에서 minimal change nephrotic syndrome이 71명으로 79.8%, focal segmental glomerulosclerosis 11.2%, mesangial proliferation 4.5%, membranoprolifrative glomeulonephritis 3.4%, membranous nephropathy 1명 1.1%이었으며 2차성 신증후군은 $Henoch-Sch\"{o}nlein$ nephritis가 3례로 가장 많았다. 미세변화 신증후군 71명 중 비재발군이 16명으로 22.5%, 비빈발 재발군 49.3%, 빈발 재발군 18.3%, 스테로이드 의존군 9.9%를 보였다. 결론 : 대전시에서의 신증후군 환아의 발생빈도는 15세이하 소아 10만명당 약 5명으로 추정되었으며 10여 년전과 비교하여 큰 변화를 보이지는 않았다. 또한 저자들의 임상병리학적 연구결과가 다른 문헌에서 보고된 소아 신증후군의 연구결과와 큰 차이를 보이지 않음을 알 수 있었다. 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의 단축은 결장 분절 모두에서 줄어들어 나타났으나 좌측결장 통과시간의 감소 및 이로 인한 이 부위의 통과시간 비율의 저하가 가장 주요하였다. 이러한 결과는 차가운 생수 섭취가 주로 결장 근위부를 자극하는

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권12호
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• pp.1267-1279
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• 2014

본 논문에서는 근거리 레이더의 특성 분석을 통한 선박 내 안전을 위한 물체탐지 시스템의 개발에 초점을 두었다. 근거리용 레이더들은 가격이 저렴한 대신에 자동차와 같은 특수 용도로 개발되었으므로 다른 곳에 적용하기 위해서는 기기의 특성 분석과 다양한 환경에서의 실험을 통한 데이터 특성 분석이 필수적이다. 또한 본 연구의 목표인 사람 및 물체의 정확하고 신속한 감지 시스템의 구성을 위해서는 입력되는 많은 반사 신호들 중에서 이동하는 물체만을 정확하게 분류하여 표시하기 위한 데이터 클러스터링 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위해 반사되는 데이터들의 궤적정보와 속도 및 RCS 값을 이용한 클러스터링 알고리즘을 제안 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.219-226
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• 2014

분광혼합분석 결과로 얻어지는 각 물체의 점유비율을 활용하면 보다 세밀한 분류가 가능하다. 이는 복잡한 도심지역의 피복분류 뿐만 아니라 혼효림이 많은 한반도 임상분류에 적합한 분류기법이 될 수 있다. 효과적인 임상분류를 위해서는 무엇보다 적절한 endmember의 추출이 선행되어야 하는데, 기존에 주로 사용되었던 기하학적 방법(geometric endmember selection)은 분광특성이 유사한 산림지역에 적합하지 않다. 본 연구에서는 영상에서 직접 순수한 화소를 추출하는 기법 중의 하나인 IEA(Iterative Error Analysis)와 침엽수와 활엽수의 분광특성을 이용하여 실험지역을 대표할 수 있는 각각의 endmember를 자동으로 추출하였다. CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager) 영상의 두 지역에 대하여 분광혼합분석을 이용한 분류를 수행한 결과, 분류 정확도는 각각 86%와 90%로, 제안한 기법이 실험대상지역을 대표하는 침엽수와 활엽수의 endmember를 적절하게 추출한 것으로 나타났다. 분광혼합분석 기법을 이용한 보다 효과적인 분류를 위해서 분류항목 외 기타물질을 endmember로 고려하는 연구가 필요할 것으로 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.66-76
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• 2016

차량의 차종 분류는 요금소에서의 요금 징수, 교통 통계의 수집, 교통 예측 등의 다양한 분야에 쓰이고 있다. 대부분의 차종 분류 기준이 직간접적으로 차량의 전장에 그 기능의 일부를 의존하고 있어 신뢰성이 높은 차량의 전장 자동 측정 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 고가의 측정 장비를 대신할 수 있도록 상대적으로 저렴한 레이저 거리계와 이를 회전시켜 측정 대상 차량을 여러 방면으로 측정할 수 있는 회전 구동부를 제작하여 차량의 전장 측정 장치를 구성하였다. 구현된 시스템은 공간상의 한 점과 레이저 거리계 사이의 거리를 구면좌표계 상의 좌표로 나타내며 레이저 거리계의 거리 측정 값과 회전 구동부의 회전량을 이용하여, 구면좌표계 상의 좌표를 얻는다. 얻은 좌표를 이용하여 측정하는 물체의 수평 단면 윤곽선을 얻은 후, 수평 방향 회전각에 대한 변화율을 구하고, 그 부호를 저장한 후, 제곱을 취하여 레이더 타겟 검지에 쓰이는 일정오경보율 쓰레시홀딩 기법을 사용하여 배경과 물체 사이의 경계를 구했다. 구한 경계를 이용하여 삼각비 측량 방법을 통해 차량의 전장을 산출하였고 그 결과가 실제 전장과 크게 다르지 않음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.364-370
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• 2020

본 논문은 저고도로 비행하는 초소형 무인기에 대한 탐지 및 분류에 대한 기술로써, 단순히 초소형 무인기를 탐지만 하는 것이 아니라 탐지된 무인기의 종류 및 모델까지 인식하는 심화학습 기반 탐지 및 분류 기법을 제안한다. 무인기의 소리 특성으로 MFCC를 사용하였고 탐지 및 분류를 위해 CNN를 사용하였다. 무인기들은 각각 CNN을 통해 구분할 수 있는 MFCC 특성을 가짐을 입증하였고, 또한 총 4가지의 무인기에 대한 dataset을 대상으로 분류를 한 결과 time-related sequence를 가지는 MFCC라 하더라도 RNN 대신 CNN를 사용하면 탐지 및 분류 능력을 갖추면서도 연산량을 줄일 수 있음을 검증하였다. 따라서 본 논문은 간단하면서도 효과적인 초소형 무인기 탐지 및 분류 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.382-384
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• 2021

본 연구에서는 실시간 물체 인식 알고리즘인 YOLO (You Only Look Once)를 이용하여 플라스틱의 종류를 자동으로 분류하는 시스템을 구현하였다. 시스템은 Nvidia 사에서 만든 딥러닝, 컴퓨터비전용 소형 컴퓨터인 Jetson Nano에 YOLO를 이용하여 플라스틱 분리배출 마크를 인식할 수 있도록 훈련시킨 모델을 탑재하여 구성하였다. 웹캠을 이용해서 플라스틱 쓰레기의 분리배출 마크를 PET, HDPE, PP 세 종류로 인식하고 모터를 조절하여 종류에 따라 분류될 수 있도록 하였다. 이 자동 분류기를 구현함으로 써 사람이 직접 플라스틱 분리배출 마크를 확인하여 분리배출하는 수고를 덜어줄 수 있다는 점에서 편의성을 가지며 정확한 분리수거를 통해 재활용의 효율성을 높일 수 있다.

• 국방과기술
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• 9호통권295호
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• pp.72-79
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• 2003

Northrop Grumman은 코만치의 TASS(Taget Acqusition System Software)를 책임지고 있는데 4가지 주요 기능을 가지고 있다. 즉 열상으로부터 목표물과 같은 물체를 찾는 목표물 감지/분류 지원, 'imager'나 TV FOV에 있는 1개의 주 목표와 5개의 2차 목표를 추적하는 자동 목표 추적기, 탑재 및 미탑재 신호원으로부터 모든 상대적 정보를 상호 연관시키는 목표물 위협 관리기 그리고 레이더 및 열상장비 출력상의 무언가를 비교하는 센서 융합이 바로 그것이다.

• 대한지리학회지
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• 제38권3호
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• pp.375-388
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• 2003

SAR와 VIR 영상을 디지털 환경에서 통합하여 상승효과를 도출하려는 응용은 아직까지도 탐색적인 연구수준에 머물러 있다. 본 연구는 SAR와 VIR을 통합한 영상에서 삼각 트레이닝 도구가 개별 클라스의 분류 정확도의 분포추세에 미치는 영향을 평가하는 데 주안점을 두고 있다. SAR 데이터와 VIR 데이터가 단일 시너지 영상을 제작하기 위해 통합되었다. 분류정확도의 향상과정이 SAR, VIR, SAR/VIR 통합영상에서 단계적으로 확실하게 도출되었다. 아울러 개별 클라스의 분류정확도가 FCC에 의거한 트레이닝 샘플의 신호(signature)값과 밀접한 상관성을 가지고 분포되는 것이 확인되었다. 한 예로 FCC에서 SAR 영상 신호(signature)의 기여 때문에 구름으로 덮힌 지역과 굴곡을 지닌 지상물체가 (VIR에서는 사실상 분류가 불가능하였던) 상당한 공간 정확도를 가지고 분류되었다. 본 연구가 SAR/VIR을 통합한 응용분야에서 분류정확도의 분포추세에 대한 정량화되고 객관적인 근거가 부재하여 직면하였던 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 향후 SAT/VIR 원격탐사에서 개별 클라스에 대해 확보할 수 있는 분류 정확도에 대한 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.