• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.593-597
• /
• 2008

유역에서의 강우사상에 따른 일련의 수문학적 과정의 규명과 수자원의 효율적 관리를 위한 토양함수량을 산정하는데 토양수분의 시공간적 분포특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 연구유역은 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역 내에 위치한 소유역이다. 대상유역의 정밀측량을 하여 수치고도모형(DEM)을 획득 하였다. 이 수치고도모형에 사용하여 수치지형분석을 통해 총 21지점을 선정하였다. 토양수분의 연직방향 변화를 알아보기 위해 각 지점의 10, 30, 60cm 깊이에 센서를 설치하여 토양수분을 측정하는 TDR (Time Domain Reflectometry)방식인 MiniTRASE를 이용하여 총 50채널을 통해 매 2시간 간격으로 토양수분의 변동을 관측하였다. 토양수분의 시공간적 분포특성을 분석하기 위해 획득된 자료를 바탕으로 시계열의 공간 분석 및 통계분석을 수행하였다. 토양수분 시계열에 대한 공간분석은 토양수분의 사면에서의 공간적인 분포가 사면의 지형적인 형상에 의해서 영향을 받는다는 것을 보여주고 있다. 그리고 통계분석을 통해 평균치의 표준편차가 대상 기간 동안 일정한 것으로 나타났고, 이는 대상사면에서의 토양수분 분포 특성이 기후나 식생의 변동성에 영향을 받지 않고, 지형이나 토질 같은 정적인 인자에 주로 영향을 받는다는 가설을 뒷받침한다. 이 결과는 토양수분의 시공간적 분포양상의 파악과 국내 사면에서의 수문기작들을 규명하는데 기여를 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.547-556
• /
• 2005

본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 제계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 여권 인식 및 얼굴 인증 방법을 제안한다. 여권 이미지가 기울어진 상태로 스캔되어 획득되어질 경우 개별 코드 인식과 얼굴 인증에 많은 영향을 미칠 수도 있으므로 기울기 보정은 문자 분할 및 인식, 얼굴 인증에 있어 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 여권 영상을 스미어링한 후, 추출된 문자열 중에서 가장 긴 문자열을 선택하고 이 문자열의 좌측과 우측 부분의 두께 중심을 연결하는 직선과 수평선과의 기울기를 이용하여 여권 영상에 대한 각도 보정을 수행한다. 여권 모드 추출은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드의 문자열 영역을 추출하고, 추출된 여권 코드 문자열 영역에 대해 반복 이지화 방법을 적용하여 코드의 문자열 영역을 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해 CDM 마스크를 적용하여 문자열의 코드들을 복원하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 RBF 네트워크는 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계변수를 통적으로 조정하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용한다. 얼굴 인증을 위해서는 얼굴 인증에 가장 보편적으로 사용되는 PCA 알고리즘을 적용한다. PCA 알고리즘은 고차원의 벡터를 저 차원의 벡터로 감량하여 전체 입력 영상들의 직교적인 공분산행렬을 계산한 후 그것의 고유 값에 따라 각 영상의 고유벡터를 구하므로 PCA 알고리즘을 적용하여 얼굴의 고유 벡터를 구한 후 특징 벡터를 추출한다. 따라서 여권 영상에서 획득되어진 얼굴 영상의 특징벡터와 데이터베이스에 있는 얼굴 영상의 특징벡터와의 거리 값을 계산하여 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 여권 인식 및 얼굴 인증 방법의 성능을 평가를 위하여 원본 여권에서 얼굴 부분을 위조한 여권과 기울어진 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권의 코드 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.30-33
• /
• 2001

본 연구는 1995년도 보청천 유역을 대상으로 획득된 5개의 Landsat TM 자료를 분석하여 열수지 요소를 추출하고, 에너지 수지식으로부터 잠열을 추정하여 일 증발산량을 계산하였다. 이를 위해서 Landsat TM 자료로부터 현열, 지중열 및 잠열을 추정하고, 추정된 열수지 요소가 증발산량에 미치는 영향을 분석하기 위해서 민감도 분석과 오차분석을 실시하였다.(중략)

• Journal of Aerospace System Engineering
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.38-44
• /
• 2023

This study aims to determine how agricultural drones are operated for flight tests using a 5G communication in order to carry out a mission such as sensing agricultural crop healthy status with special cameras. Drones were installed with a multi-spectral and IR camera to capture images of crop status in separate altitudes with different speeds. A multi-spectral camera can capture crop image data using five different particular wavelengths with a built-in GPS so that captured images with synchronized time could provide better accuracy of position and altitude during the flight time. Captured thermal videos are then sent to a ground server to be analyzed via 5G communication. Thus, combining two cameras can result in better visualization of vegetation areas. The flight test verified how agricultural drones equipped with special cameras could collect image data in vegetation areas.

• Proceedings of the KSMRM Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.33-33
• /
• 2003

목적： 확산텐서영상 획득시 확산경사자장의 방향수와 FA값, 그리고 FA값의 표준편차와의 상관관계를 조사해 보고자 하였다. 대상 및 방법： 3T MR scanner에서 정상성인 10명(남자 5명, 여자 5명)을 대상으로 걸어주는 확산강조 경사자장의 수(N = 6, 11, 23, 35, 47)를 증가시키며 확산텐서영상을 획득하였다. 획득된 영상들로부터 FA map을 만들고 주요 뇌구조물(frontal GM, putamen, posterior limb of internal capsule, thalamus 등)에 관심영역을 설정하여 FA값을 측정하였으며 그 FA값의 표준편차(sd) 를 계산하였다. 이때 사용한 펄스열은 Stejskal-Tanner type의 확산강조 경사자장이 포함된 single-shot SE EPI를 사용하였으며 영상획득시 사용한 피라미터는 다음과 같다. TR/TE=8000ms/71ms, Thickness/spacing=5/2mm, FOV=240mm, Matrix=$128{\times}128$, NEX= 1, b value=1000s/$\textrm{mm}^2$.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
• /
• 2003.07a
• /
• pp.144-145
• /
• 2003

열상카메라는 빛이 전혀 없는 야간에도 선명한 영상을 획득할 수 있도록 구성된 장비이다. 이러한 열상카메라는 야간 영상 획득에 있어서 많은 분야에서 사용되고 또한 반드시 사용되어야만 한다. 또한 열상카메라를 구성하기 위하여 사용되는 렌즈의 재질은 온도에 대한 굴절률의 변화가 크고 경도가 낮아 외부 환경에 대한 영향성이 크다. 열상카메라의 성능에 영향을 주는 외부 환경 요소로는 열상카메라가 사용되는 환경에서 발생하는 진동의 요인과 내부 및 외부로부터 받는 온도에 대한 요인이다. (중략)

• Journal of the KSME
• /
• v.50 no.7
• /
• pp.47-50
• /
• 2010

이 글에서는 건물에너지 효율을 향상시키기 위한 단열 외피 중의 하나인 창호 부위에서 발생하는 열손실 획득으로 인한 실내 냉난방 부하를 저감하기 위한 국내 창호 기술 현황에 대해 설명한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.7B
• /
• pp.989-995
• /
• 2001

흔히 전송매체와 연결되는 물리계층에서는 수신된 데이터열에서 동기를 획득하는 과정이 필요하다. 기가비트 이더넷에서는 PMA에서 PCS로 데이터열을 전송할 때 62.5MHz 두 개의 클럭에 맞추어 교대로 보내는 절차를 표준안으로 채택하고 있기 때문에 수신된 데이터열을 처리하기 위한 125MHz 클럭을 생성해내는 PLL이 필요하다. 그러나 PLL은 구현하기가 어렵다. 다른 대안들로는 FIFO를 활용하는 방법과 62.5MHz 클럭을 이용한 이중 데이터열 처리 방법 등이 있다. FIFO를 이용한 방법에서는 오버플로우가 발생할 수 있으며, 이중 데이터열 처리 방법에서는 표준안과 다른 별도의 수신부 설계가 필요하다. 본 논문에서는 언급한 방법들을 사용하지 않으면서도 표준안을 따르며 비용 효과적인 하나의 방안으로 송신부 클럭에 수신된 데이터열을 재정렬 시킬 수 있는 DSM(Divide-Select-Merge) 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.93-96
• /
• 2022

IoT 기기의 보급 및 확산으로 많은 산업군에서 이를 바탕으로 시계열 데이터를 획득하고 분석하려는 시도가 확대되고 있다. 시간의 흐름에 따라 저장된 데이터들은 주기에 따라 특정 패턴을 갖는 경우가 많으며 이러한 패턴을 파악한다면 주요 산업군의 의사 결정에 도움이 된다. 그러나 IoT 기기의 수집 오류 및 네트워크 환경에 의해 대부분의 시계열 데이터들은 누락 데이터, 이상 데이터를 갖고 있으며 이를 처리하지 않고 분석할 경우 오히려 잘못된 결과를 초래한다. 본 논문에서는 패턴 파악을 위해 '시간, 일, 주, 월, 년' 등 시간의 주기를 기준으로 데이터를 분할하며 이에 기반하여 데이터셋을 재구성하고 활용 가능한 데이터와 불가능한 데이터로 구분한다. 선별된 데이터셋은 클러스터링에 적용하였으며, 제안하는 방법을 적용할 경우 주기를 갖는 시계열 데이터를 활용하는 분석 및 학습에서 더 나은 결과를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.441-441
• /
• 2012

본 연구의 목적은 북한지역에 적용할 수 있는 논벼 재배지역 추출 기법을 개발 및 적용하여 논 분포도를 작성하고, 정확도를 평가하는 것이다. 이를 위하여 북한에 적용 가능한 시계열 위성자료를 수집하고, 논벼 재배지역 추출을 위한 토지피복 분류 기법을 개발하여 북한의 논벼 재배지역 분포도를 작성하고자 한다. 최종적으로 작성된 논 분포도를 북한의 농경지 모니터링을 위한 기초 자료로 제공토록 한다. 본 연구에서는 시계열 NDVI를 적용한 객체기반 무감독 토지피복 분류 방법을 활용하여 북한의 황해남도 재령군을 대상으로 토지피복 분류와 논 지역을 추출을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 활용한 영상은 RapieEye로서 5개의 위성이 지구를 관측하고 있기 때문에 매일 동일한 지역의 영상을 폭넓게 획득할 수 있다는 장점이 있으며, Red, Green, Blue, Near Infra Red 밴드 외에 Red Edge 밴드에서 데이터를 획득하여 산림 모니터링, 농작물 모니터링 등에 효과적으로 활용할 수 있다는 특징이 있다. 먼저 2010년 4월, 6월, 9월 영상으로 각 영상의 NDVI를 산정하고 이를 활용하여 객체를 생성하였다. 다음으로 생성된 객체를 바탕으로 무감독 토지피복 분류를 수행하였고, 논 적합지역에 대한 지형 정보를 분류결과에 반영하여 최종적인 토지피복지도 및 논 지역 지도를 구축하였다. 본 연구결과는 원격탐사분야의 응용 기술을 확장하고, 향후 북한지역의 농산물 생산량 파악과 농업수자원 평가 분야에서도 폭 넓게 활용될 것으로 판단된다.