• 한국석유지질학회지
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• 제7권1_2
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• pp.1-6
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• 1999

천연가스 하이드레이트는 고압 ·저온 조건하에서 물과 천연가스가 결합하여 형성된 고체상 화합물로 일반적으로 가스 하이드레이트로 불리며, 영구동토지역과 수심이 깊은 해저의 퇴적층에 광범위하게 분포되어 있다. 가스 하이드레이트 안정영역은 하이드레이트가 형성된 후 해리되지 않고 고체상으로 안정하게 부존될 수 있는 영역이다. 반사법 탄성파 단면 도에서 관찰되는 해저면 모방 반사면 (bottom simulating reflector; BSR)은 가스 하이드레이트의 부존을 지시하는 강진 폭의 반사면으로 가스 하이드레이트 안정영역의 하한에서 나타난다. 본 연구에서는 동해 울릉분지 남서부해역에서의 가스 하이드레이트 안정영역을 규명하고 탐사자료와 비교하여 가스 하이드레이트 부존 잠재력을 밝히고자 하였다. 연구지역에서 XBT (expandable bathythermograph)를 이용하여 수온구배를 측정하였으며, 지온구배는 인접지역의 시추공 자료를 이용하였다. 실험실에서 메탄가스와 NaCl $3.0 wt{\%}$수용액을 이용하여 가스 하이드레이트 평형압력은 274.15 K에서 2,920.2 kPa 그리고 289.95 K에서 18,090 kPa로. 측정되었다 연구지역에서의 가스 하이드레이트 안정영역 분석 결과 수심이 약 400 m인 지역의 경우 가스 하이드레이트 안정영역의 하한은 해저면으로부터 심도 약 210 m에, 수심이 1,100 m인 경우에는 해저면으로부터 심도 약 480 m에 위치하는 것으로 밝혀졌다. 또한 탄성파 탐사자료와 안정영역 분석 결과를 비교하여 볼 때 BSR이 나타나는 심도가 안정영역 하한의 심도와 거의 일치하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.31-46
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• 2008

피사계 심도란 카메라에서 초점이 맞은 지점을 전후로 초점이 맞은 것과 유사한 선명도를 가지는 영역을 말한다. 이 영역을 벗어난 물체들은 아웃 포커싱 되어 흐릿하게 보이게 된다. 렌더링 한 이미지에 피사계 심도 효과를 내게 되면 그렇지 않은 이미지에 비해 훨씬 사실적인 영상을 얻을 수 있다. 렌더링에서 피사계 심도 효과를 내기 위한 기존 연구는 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 먼저 분산 광선 추적법은 한 픽셀에 대해 주어진 렌즈 영역을 샘플링 하는 방법이다. 이 방법은 샘플링 횟수가 많아질수록 노이즈가 없는 정회한 영상을 얻게 되지만 그러기 위해서는 시간이 매우 많이 걸린다. 반면 후처리 방법은 광선 추적법 등을 이용하여 얻은 핀홀 카메라 이미지와 깊이 정보를 이용하여 피사계 심도 효과를 내는 것인데 분산 광선 추적법 만큼 정확하지는 않지만 훨씬 빠른 속도로 유사한 결과를 얻을 수 있어 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 후처리 방법은 핀홀 카메라에서 생성된 이미지만을 이용하므로 실제 렌즈에서 보이는 모든 정보를 알 수 없다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 형태의 방법을 각각 발전시켜 후처리 기반 피사계 심도 계산의 정확도를 높이는 방법과 분산 광선 추적법의 계산 속도를 향상시키는 방법을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.275-275
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• 2018

본 연구의 목적은 지표수-지하수 통합 모델을 통해 모델 영역과 시설농업단지(밀양들)의 지표수/지하수 유동을 모의하고 모델 영역의 물수지 분석을 통해 지하수 함양량을 산정하는 것이다. 지표수 유동 모델 결과에서는 밀양강 상류(북동쪽)에서 하류(남동쪽)로 약 1~5 m의 수심으로 지표수가 유동하고 있으며, 모델지역 상류의 M01 지점에서는 지표수 유량 관측값과 모델값이 일치하고, 모델지역 하류의 M02 지점에서의 지표수 유량은 1% 정도의 차이를 보인다. 지하수 유동 모델에서는 지하수 심도가 하천에서는 표고와 유사하며 산림 지역으로 갈수록 높아지고, 지하수 양수를 고려한 지하수 심도는 모델값이 관측값보다 1.5 m 이내의 범위로 높게 나타난다. 지표수지하수 통합모델에서는 지하수의 함양 면적이 모델 면적의 90% 정도이고, 지하수 함양량은 $1.92{\times}105m^3/day$인 것으로 나타난다. 연평균 물수지 분석에서는 단위 면적당 지하수 함양량이 503.9 mm/year로서 연평균 강우량의 39% 정도로 추정된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권10호
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• pp.851-861
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• 2006

영상을 낮은 피사계 심도로 찍는 카메라 기법은 전통적으로 널리 이용되는 영상 취득 기술이다. 이 방법을 사용하면 사진사가 사진이나 동영상을 찍을 때 영상의 관심 영역에만 포커스를 두어 선명하게 표현하고 나머지는 흐릿하게 함으로써 자신의 의도를 보는 이에게의 분명하게 전달 할 수 있다. 본 논문은 이러한 피사계 심도가 낮은 동영상 입력에 대하여 사용자의 도움 없이 포커스 된 비디오 객체를 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 크게 두 모듈로 나뉜다. 첫 번째 모듈에서는 동영상의 첫 번째 프레임에 대해서 포커스 된 영역과 그렇지 않은 흐릿한 부분을 자동으로 구분하여 관심 물체만을 추출한다. 두 번째 모듈에서는 첫 번째 모듈에서 구한 관심 물체의 모델을 바탕으로 동영상 프레임에서의 관심 물체만을 실시간이나 실시간에 가깝게 추출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가상현실(VR)이나 실감 방송, 비디오 인덱싱 시스템과 같은 여러 응용 분야에 효과적으로 적용될 수 있고, 이러한 유용성은 실험 결과를 통해 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.1-10
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• 2018

본 논문에서는 피사계 심도(DoF, Depth of field)가 포함된 사진을 자동으로 추상화 시켜주는 비 사실적 렌더링(NPR, Non-photorealistic rendering) 기술을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB 채널을 이용하여 DoF 영역을 효율적으로 분류하고, DoF 크기에 따라 색상을 추상화하며, 라인의 두께를 자동으로 조절함으로 새롭게 필터링 하는 기술이다. DoF기반 필터링 방식은 성능과 디자인 관점에서 추상화의 품질을 크게 개선시켰으며, 간단하고 빨라 구현하기 쉽고, 사진으로부터 추상화나 일러스트레이션을 제작할 때 원본 사진이 갖고 있는 DoF의 특징과 스타일을 효율적으로 잘 표현한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.253-256
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• 2021

본 논문에서는 합성곱 신경망을 통해 학습된 DoF(피사계 심도, Depth of field) 네트워크 아키텍처를 이용하여 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링 등 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 사후 필터링 기법에 대해 살펴본다. 일반적으로 영상은 포커싱과 아웃포커싱에 의해 사용자의 관심표현이 결정되며, 이를 이용하여 영상 내 중요도를 판단한다. 영상 내에는 수많은 콘텐츠들이 혼재되어 있기 때문에 사용자가 집중적으로 보고 있는 콘텐츠를 찾아내기 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 흥미롭고 집중적으로 보고 있는 영역을 DoF 네트워크로 학습시키고, 이를 통해 이전 기법으로는 표현할 수 없었던 DoF 기반 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링을 효율적으로 표현해낸다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.63-71
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• 2009

본 논문에서는 낮은 피사계 심도 JPEG2000 이미지의 복원 과정에서 관심영역을 자동으로 추출하여 우선적 처리하는 개선된 동적 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법과는 달리 사용자의 관심영역 지정 과정을 거치지 않고, DWT(Discrete Wavelet Transform)에서 특정 레벨의 고주파 서버 밴드를 사용하여 에지 마스크 정보를 생성한 후에 자동 에지 코드 블록 판별 알고리즘을 사용하여 관심영역을 빠르게 처리한다. 이 알고리즘은 에지 임계값과 4 방향(동, 서, 남, 북)으로 코드 블록 단위의 에지 마스크 정보를 이용하여 에지 코드 블록을 판별한다. 본 알고리즘을 기존의 Implicit 방법에 적용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들에 비해 속도와 품질 면에 있어서 우수함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권3호
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• pp.314-323
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• 2024

최근 해양 포유동물의 수동 음향 추적을 위해 스코어-패널티 법이 사용되고 있다. 전통적인 시간영역 정합장 처리 기법은 손실함수에 측정신호와 손실신호간의 정합도만을 고려하는 반면, 스코어-패널티법은 측정 신호와 모의신호의 비적합도를 반영하는 페널티 항도 추가로 고려한다. 본 연구에서는 스코어-패널티법을 파형을 알고 있는 수동표적의 심도 추정에 적용했다. 수중 음속 구조의 불확실성을 갖는 심해 환경을 가정하고, 스코어-패널티법의 성능을 평가했다. 또한 시간영역 정합장 처리기법의 결과와 서로 비교했다. 약한 수중 음속 오정합 환경에서 스코어-패널티법은 시간영역 정합장 처리기법보다 높은 정확도를 보이고 효율적으로 동작했다. 그렇지만 수중 음속 구조의 오정합이 매우 큰 경우에는 두 기법 모두 표적의 심도 추정에는 실패했다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.53-62
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• 2020

피사계 심도 효과는 초점이 맞은 부분은 선명하게 나타나고, 그렇지 않은 부분은 흐리게 나타나는 효과를 뜻한다. 본 논문은 실시간 렌더링 환경에서 사용 가능한, 표준 정규 분포를 기반으로 한 샘플링 범위 계산 및 레이어 색상의 알파 블렌딩을 이용한 역방향 매핑 방식 기반의 피사계 심도 효과 구현 방법에 대해 제안한다. 효과 구현을 위해 착란원 크기 계산 방법, 착란원 크기의 표준 정규 분포를 통한 샘플링 영역 설정, 다층 레이어의 알파 블렌딩을 통한 색상 결정 및 디노이징을 통한 이미지 품질 향상 방법에 대해 서술한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.51-57
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• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 피사계 심도(Depth of field, DoF) 영역을 효율적인 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 안정적으로 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.