최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더 강수자료를 수문분석에 활용하는 목적은 레이더 강수량이 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 기상레이더는 광범위한 영역에 대하여 시공간적으로 연속적인 관측이 가능하므로 지상 강수자료에 비하여 고해상도의 강수자료를 확보하는데 이점이 있다. 본 연구에서는 고해상도의 레이더 강수자료의 공간분포 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 유지할 수 있는 조건부 합성기법을 개발하였다. 레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 널리 활용되고 있는 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였다. 추가적으로 미계측 지점으로 간주하여 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 조건부 합성기법 결과에 대하여 교차검증을 수행한 결과 조건부 합성기법을 통한 강수정보는 수문분석에 직접적으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구결과를 향후 초단기 레이더 강수예측기법과 연계하여 수문모형의 입력 자료로 활용한다면 보다 진보된 수문해석이 가능할 것으로 판단된다.
하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화 되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상의 지형측량은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 그 방법은 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심맵 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간(Spatio-temporal)초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용해 보았다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 동영상 내 얼굴요약을 통하여 동영상의 접근성을 향상시키고자 하는 방법을 제안한다. 얼굴요약이란 동영상에 등장한 각 사람들을 한 장씩의 얼굴영상으로 요약하는 것을 말한다. 제안하는 얼굴요약 방법은 크게 얼굴그룹생성과 대표얼굴선정의 두 과정으로 이루어진다. 동영상에서의 얼굴그룹이란 한 사람의 얼굴영상들의 집합을 의미한다. 본 논문에서는 살색화소의 시공간에서의 연속성(spatio-temporal connectivity)및 얼굴검출기법을 이용하여 얼굴영상들을 사람에 따라 그룹화 한다. 대표얼굴이란 얼굴그룹에서 그 사람을 알아보는데 가장 적당한 얼굴영상이다. 본 논문에서는 크고 정면인 얼굴을 대표얼굴로 선정하는 방법을 제안한다. 실험결과에서는 제안한 기법을 이용하여 등장인물의 등퇴장이 빈번하게 발생할 경우에도 동영상을 얼굴 영상들로 요약할 수 있음을 보인다
시간상에서 객체의 공간 정보가 연속적으로 변화하는 객체를 이동 객체라 한다. 최근 이러한 이동 객체를 다루는 다양한 데이터베이스 응용들이 등장함에 따라 이동 객체의 공간 정보를 저장 관리하고 정보를 요구하는 다양한 사용자 질의를 처리할 필요성이 대두되었다. 그러나 기존의 이동객체 데이터 베이스 연구는 사용자 질의 시간을 특정 시간 추간으로 제한하는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 연속적으로 변화하는 이동 객체의 공간 정보를 저장 관리하기 위한 데이터베이스 구조를 제시하고 이를 기반으로 과거, 현재, 가까운 미래 시점에 대한 사용자 질의를 모두 처리하기 위한 시공간 이동 객체 연산자를 설계 및 구현한다.
지하구조를 영상화하기 위한 물리탐사자료의 역산에서 가장 기본적인 가정 중의 하나는 자료측정 시간 동안에 지하구조가 변화하지 않는다는 정적인 지하구조 모형에 있으며, 시간의 흐름에 따른 지하구조 변화를 이해하기 위한 지구물리 모니터링 탐사자료의 역산에서도 통상적으로 받아 드려지고 있다. 그러나 투수성이 매우 높은 지하 매질에서 수행하는 염수 주입 실험의 경우에는 전도성 유체가 매우 빠른 속도로 이동하게 되므로, 측정시간 동안에 지하구조가 변화하지 않는다는 정적인 지하구조 모형의 가정은 성립되지 않은 경우가 많다. 또한 역산 결과 얻어지는 지하 영상에도 심한 왜곡이 게재될 가능성이 높음은 자명한 일이다. 이 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 지하구조가 시간에 대해 연속적으로 변화하는 시공간 모델에 입각한 새로운 최소자승 역산법을 개발하였다. 지하 시공간 모델을 수많은 공간 모델로 일정한 시간간격으로 샘플링하는 대신에, 미리 설정한 수개의 기준 시각의 공간 모델로 정의하는 방법을 제안하였으며, 이를 위해 동일한 공간좌표에서의 물성은 시간에 대해 선형적으로 변화한다는 가정을 채택하였다. 이에 의해 시간에 따라 연속적으로 변화하는 지하의 시공간 모델을 구하는 문제는 수 개의 기준 공간 모델을 구하는 문제로 단순화될 수 있다. 역산의 안정성을 기하고 신뢰도가 높은 지하구조를 계산하기 위해, 인접한 시간대의 지하구조의 변화는 크지 않다는 시간축을 따른 제한 또한 도입하였다. 전기비저항 시추공간 토모그래피 탐사의 수치 실험을 수행하였으며 이를 통해 제안한 알고리듬의 효용성을 입증하였다.
현재 중국의 도시 공간은 점진적인 개발에서 재고 변형으로 점차 변화하고 있다. 도시 공동체의 계획 개발 목표도 물질적 공간 건설에서 인문 사회의 지속 가능한 발전 방향으로 전환되었다. 현재 주거생활에 중점을 둔 단일 위도의 지역사회 계획 및 건설은 지역사회 생활 생산의 다차원적 요소를 간과하여 지역사회 간의 냉담한 관계, 인간과 환경 간의 관계 형성 어려움 등 많은 문제를 초래한다. 따라서 이 글은 지역사회의 시공간적 연속적 통일에서 지역사회의 사회성을 재인식하고, 지역사회의 중앙과 민간의 여양 명확히 하며, 일상생활의 시작점으로 하여 지역사회의 역동적인 조성 방법과 방법을 재탐색한다.
본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람 행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉 마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람 행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미 있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다.
고정된 정적 이미지 형태의 정보제공자 중심 웹기반 또는 지도 상호작용을 통한 시 공간 연속적 정보제공이 가능하나 시스템의 확장성, 서비스 속도, 비표준 인터넷 웹환경, 사용자 접근성, 시 공간 변동성 표현 등에 제한이 있는 웹 GIS 기반 해양정보제공시스템을 개선하고자 HTML5와 동적 파티클을 이용한 웹기반 해양정보 가시화시스템을 구축하였다. 특히 위성을 통한 시 공간 연속 관측자료와 3차원 수치모델을 통해 생산되는 재분석 및 예측자료는 지리정보 기반의 이질적 대용량의 다차원 연속적 시 공간 변동성을 갖는 해양자료이다. 이에 대한 직관적이고 효과적인 이해와 활용을 위하여 동적 파티클을 이용하여 벡터성분의 해양변수 시공간 변동성 지리정보와 연동하여 가시화 하였고, 차세대 웹 플랫폼 표준인 HTML5와 WebGL, Canvas, D3, Leaflet map등의 오픈 라이브러리를 이용하여 구축된 해양정보 가시화시스템에 대해 소개하고자 한다.
많은 시각적 정보를 포함한 비디오 데이터들의 자동화된 처리 기술 중, 비디오 데이터들의 시청자적인 정보를 보강시키고, 부가적인 정보를 첨가하기 위한 일환으로 자막을 삽입하는 경우가 많다. 이러한 자막은 때로 영상자료의 재사용성(reusability)을 저해하고, 원 영상을 훼손하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 영상의 재사용성을 높이고 원 영상 복원을 위해 Support Vector Machines(SVM)과 시공간적 영상복원 방법(spatiotemporal restoration)을 이용한 비디오 영상에서의 자동 문자 검출과 제거 방법을 제안한다. 연속적인 두 프레임 이상의 영상을 입력받아, 현재 프레임 영상에서 SVM을 이용하여 문자 영역을 검출한 다음, 검출된 문자 영역을 제거하고, 문자 영역에 의해 가려졌던 원 영상을 복원하기 위한 두 단계- 시간적 복원(temporal restoration)과 공간적 복원(spatial restoration)접근방법을 제안한다. 제안된 복원 방법은 글자 모션(text motion) 정보와 두 영상의 배경 차이(background difference)를 이용하여 영상을 그 특징에 따라 분류하고, 각 영상의 특징에 맞는 복원 방법을 적용한다. 제안된 방법은 다양한 종류의 영상에서 문자뿐만 아니라 관심의 대상이 되는 객체의 자동 검출 및 복원 등 다양한 응용분야를 포함한다.
무선 센서 네트워크에서 넓은 지역의 현상 및 움직임을 지속적으로 추적, 관찰하기 위해 에너지 효율성은 가장 중요한 요소이다. 이러한 망에서 에너지를 절약하기 위해 센서노드들에 대한 선택적 활성화 기법은 효과적인 방법이다. 그러나 이러한 선택적 활성화 기법을 적용한 기존의 대부분의 연구들은 침입자, 탱크와 같은 개별객체에 대해서만 고려했기 때문에 산불, 유독가스와 같은 연속객체에 대해서는 기존 기법을 적용하기 어렵다. 이는 연속객체들은 주변 환경의 영향에 상당히 민감하기 때문에 매우 유동적이고 불안정하여 이동할 다음 위치를 단순히 시공간 기법만을 가지고 예상할 수 없지 때문이다. 따라서 본 논문에서는 망의 센서노드들이 충분히 밀집한 경우 보다 정밀한 예측을 위해 객체가 퍼지거나 수축될 것으로 예상되는 지역의 센서들을 클러스터 단위로 활성화 시키는 클러스터 기반의 선택적 활성화 기법을 제안한다. 또한, 본 방안은 예측을 위한 계산이 동시에 수행될 필요가 없기 때문에 예측을 함에 있어 비동기식 기법을 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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