• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.441-449
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• 2007

동영상 부호화에서 움직임 추정은 참조 프레임으로부터 현재 프레임의 화소를 추정하는 처리로서 예측 화질과 부호화 시간에 직접적인 영향을 미친다. 본 논문은 고속 움직임 추정을 위해 시공간 움직임 활동도를 이용한 적응형 계층 육각 탐색에 관한 것이다. 제안된 방법은 현재의 매크로블록에 시공간적으로 인접한 매크로블록들의 움직임 벡터를 이용하여 시공간 움직임 활동도를 정의한다. 이렇게 정의한 시공간 움직임 활동도가 낮을 경우 기존의 적응형 육각 탐색을 수행하고, 그렇지 않을 경우, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 다단계 계층 공간상에서 계층 육각 탐색을 수행한다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석.평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주고 있다. 제안된 방법은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 야기되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.101-101
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• 2016

하천원격탐사는 원격탐사의 하위 개념으로서 계측하고자 하는 대상인 하천이나 호소 수체에서 발생하는 빛의 반사, 복사 또는 방출되는 양을 획득하고 분석하여 수리량, 지형 등 하천 조사에 활용하는 기법이다. 일반적으로 원격탐사는 주로 위성영상 자료를 활용하여 수행되어 자료취득비용이 고가이고 해외 위성자료에 의존하여 시공간적인 해상도가 매우 낮아 유역에 비해 공간적인 규모가 작고 변동 시간이 짧은 하천에 적용하는 데 한계가 있어 왔다. 또한, 단순한 사진촬영으로 도출할 수 있는 정보에 한계가 있고 자료를 저장 및 분석할 수 있는 기법도 부족하여 하천조사에 원격탐사를 활용한 사례가 드물었다. 그러나, 최근 드론과 같은 운반체 기술이 획기적으로 개선되고 있고 다양한 영상촬영장비의 개발과 IT기술의 발전으로 인해 위성영상에 비해 시공간적 해상도가 매우 정밀한 자료를 저렴한 비용으로 획득 가능해졌다. 또한, 매우 조밀한 파장대로 세분된 빛의 세기를 측정할 수 있는 초분광 영상을 이용한 원격탐사기법도 하천과 같은 좁은 영역에 적용이 가능해졌다. 초분광영상은 가시광선 외에 자외선과 적외선 영역에 해당하는 반사광을 200개 이상의 조밀한 파장대로 나누어 측정할 수 있어 수리량, 하상, 식생 등 하천 수체와 관련된 정보를 조사할 가능성이 증가하였다. 본 연구에서는 하천 수체에서 취득한 초분광 영상을 이용하여 하천특성과의 상관관계를 규명하고 이를 통해 초분광 영상 기반의 하천특성 계측 기법을 개발하고자 하였다. 드론과 같은 항공영상에 적용하기 전에, 우선 지상에서 측정된 초분광 영상과 하상재료 및 수심과의 상관관계를 규명하여 초분광 영상의 하천조사로의 사용 가능성을 점검해 보았다. 폭 10m, 수심 1m의 저수심의 소하천에 적용한 결과, 초분광 영상의 표준화 및 패턴 분석을 통해 수중에 위치한 하상재료를 구분할 수 있었고 주성분분석 등을 통해 수심과 상관성도 일부 도출되어 하천조사에 초분광영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권4호
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• pp.11-19
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• 2000

도로 위에 설치된 카메라에서 획득한 입력 영상으로부터 각 차선의 통과 차량수, 차량속도 도로 점유율, 차간 거리, 차종 등의 교통정보를 실시간으로 산출하는 기법은 지능형 교통 시스템(ITS)의 핵심 분야이다. 본 논문에서는 검지영역의 시공간 영상 분석에 의해 다양한 기상 조건과 그림자 등의 환경의 변화에 민감하지 않은 교통정보 산출기법을 제안한다. 각 차선에 2개의 검지영역을 설정하고 검지영역의 통계적 특성과 형상적 특성을 이용해 도로영역, 그림자 영역, 차량영역으로 분류하여 차량을 검지하며 시공간 영상 분석을 통하여 정량적 교통정보를 산출한다. 제안한 기법은 영상의 국부 검지영역 데이터만을 사용하므로 1초에 30 프레임이상의 실시간 처리가 가능하며 기상 조건과 그림자의 변화에 견실한 차량검지 및 교통정보 산출 능력을 구현할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1534-1542
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• 2004

본 논문에서는 교통 영상에서 실시간 교통 정보를 산출하는 새로운 기법을 소개한다. 각 차선의 검지 영역은 통계적 특징과 형상적 특징을 이용하여 도로, 차량, 그리고 그림자 영역으로 분류한다. 한 프레임에서의 오류는 연속된 프레임에서의 차량 영역의 상관적 특징을 이용하여 시공간 영상에서 교정된다. 국부 검지 영역만을 처리하므로 전용의 병렬 처리기 없이도 초당 30 프레임 이상의 실시간 처리가 가능하며 기상조건, 그림자, 교통량의 변화에도 강건한 성능을 보장할 수 있다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.154-162
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• 2022

지상표정점을 이용하지 않고도 동영상에 기록된 위치정보 (GPS 자료)만을 이용하여 드론으로 촬영한 동영상에서 절대위치의 유속을 산정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이 방법은 드론 동영상에서 있는 GPS 정보를 이용하여 드론의 이동방향과 영상이 향하는 방향을 결정하고, 각 영상점을 물리적인 전역좌표계 (UTM 좌표계)로 변환하였다. 그 다음 시작프레임과 종료프레임을 지정하여 분석할 동영상의 범위를 결정하였다. 지정된 두 프레임의 정보를 이용하여 측정횡단면을 일정간격의 기준프레임 (측정소단면)으로 나누었다. 그리고, 각 측정소단면에서 1초간 영상 (30 프레임)을 모아서 시공간체적을 구성한 뒤 유속을 분석한다. 이렇게 개발된 방법을 기존의 정지비행드론을 이용한 동영상분석법과 비교한 결과 상당히 양호한 결과를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.116-116
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• 2021

자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.225-235
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• 2004

본 논문에서는 이질적인 수신 단말을 위해 시공간적 계위(spatio-temporal scalability)를 이용한 새로운 3차원 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 좌 영상의 부호화를 위해 MPEG-2 표준을 이용하며, 우 영상의 부호화를 위해서 향상된 호환성(enhanced compatible) 부호화 방법을 이용하여 P-와 B-타입의 영상을 예측한다. 향상된 호환성 부호화 방법은 두 개의 전후방향 움직임으로부터 예측된 매크로 블록과 양안차로부터 예측된 블록을 보간하여 매칭 블록을 예측한다. 유연성 있는 3차원 비디오 서비스를 위해서, 각각의 좌우 영상에 대해 시공간적 확장 가능한 계층을 정의하였다. 실험을 통하여 제안된 3차원 영상 부호화기의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 검증하였으며, 양안차 예측의 이점을 계위에 따르는 오버헤드의 관점에서 분석하였다. 제안된 시공간적 계위를 이용한 3차원 영상 부호화기는 다양한 디스플레이 장치 및 네트워크 환경을 가지는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 효율적인 3차원 비디오 전송 서비스에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.35-39
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• 2011

토양과 식물의 잎에서 일어나는 증발산은 주로 증발접시, 침루계 등을 이용하여 실측하거나 에디 공분산, Bowen 비 등을 이용하여 경험적으로 측정할 수 있으나, 이러한 지점별 실측 자료는 공간적인 변동성이 큰 수문기상인자 특성상 지역적인 대표값으로 적용하는 데 어려움이 따른다. 본 연구에서는 이러한 기존 증발산 관측 방법의 단점을 보완하고자 인공위성 영상자료를 기반으로 한 원격탐사 기법을 이용하여 Penman-Monteith (PM)와 Priestley-Taylor (PT) 공간 증발산 산정 모형을 적용, 우리나라 증발산의 시공간적인 분포를 산정하였다. Terra 인공위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)로부터 제공되는 위성 영상 자료를 이용하여 기존에 연구된 증발산 모형을 이용하여 증발산을 산정하고 이를 상호 비교함으로써 우리나라에 대한 적용성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 토양 및 식생이 소비하는 물의 양을 보다 정확하게 시공간적으로 파악하여 정부 차원의 수자원 관리 계획 수립에 유용하게 이용될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.441-442
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• 2022

교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.15-37
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• 2004

최근 데이터 양이 급증하면서 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 특히 GPS 시스템, 감시시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝 연구들에서는 비시공간 데이터 기반의 일반적인 클러스터링 기법들을 그대로 적용하고 있으나 데이터의 속성이 다른 시공간 데이터 마이닝에서 기존의 알고리즘들이 어느 정도의 성능을 보장하는지, 데이터의 시공간 속성에 따라 적절한 마이닝 알고리즘을 선택하기 위한 기준이 무엇인지 등에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 기존의 시공간 데이터 마이닝 연구에서 일반적으로 많이 사용되어 온 알고리즘인 SOM(Self-Organizing Map)을 기반으로 시공간 데이터 마이닝 모듈을 개발하고, 개발된 클러스터링 모듈의 성능을 K-means과 두 가지 응집 계층(Hierarchical Agglomerative) 알고리즘들과 균질도, 분리도, 반면영상 너비, 정확도의 네 가지 평가 기준을 기반으로 비교하였다. 또한 입력 데이터의 특성 가시화 및 클러스터링 결과의 정확한 분석을 위해 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.