본 논문에서는 인접블록들간의 높은 상관성을 이용한 동적 주소 사상에 의한 벡터 양자화 방법을 제안했다. 제안한 방법에서는 부호화할 입력블록에 대한 벡터 양자화의 주소를 사이드 메치 오차를 이용하여 재정렬된 부호책에서의 새로운 주소로 사상하는 주소 변환 함수를 저의하여 비트율을 효율적으로 감소하였다. 이러한 방법은 주소 변환 함수에 의한 새로운 주소가 주소 문턱값 이하인 낮은 주소로 사상된 경우에는 새롭게 사상된 주소를 부호화하고, 그렇지 않은 경우에는 재정립 되지않은 부호벡터 주소를 부호화하는 방법이다. 실험을 통하여, 제안한 방법에서의 복원영상의 화질은 일반적인 벡터 양자화 방법에서의 복원영상의 화질과 동일하고 비트율은 약 45∼50% 감소함을 확인하였다.
다양한 종류의 동영상을 출력하는 디스플레이 장치에 색역 사상 알고리즘이 적용이 되기 위해서는 약 10나노 초 정도의 처리 속도가 필요하기 때문에 실제로 구현하기가 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 특정 장치의 색역 사상 결과를 샘플링한 후 3차원 룩업테이블에 저장하는 하드웨어 구조가 있는데, 본 논문에서는 이러한 해상도 절감 3차원 룩업 테이블을 이용한 색역 사상 하드웨어를 기술하고, 기존의 하드웨어의 구조를 보다 최적화할 수 있는 방법을 제시하고 성능 향상을 확인한다. 해상도 절감 3차원 룩업 테이블을 이용한 색역 사상 방법은 최종 사상 값을 출력하기 위하여 3차원 보간부를 필요로 하는데, 3차원 보간부는 실시간 하드웨어에서 큰 비중을 차지하고 있는 부분이다. 본 논문에서는 기존의 육면체 구조를 이용한 3차원 보간 방법에 비하여 연산 과정이 간단한 사면체 구조를 이용한 3차원 보간 방법으로 보간을 수행하는 새로운 하드웨어 구조를 제안하였고, 새로운 하드웨어가 기존의 방법보다 더 높은 성능을 기대할 수 있으면서 전체적인 하드웨어의 크기를 절감할 수 있음을 보인다.
레이더 강우와 관련한 대부분의 연구나 실무적용이 제한을 받는 이유는 레이더 반사도 등의 원시자료를 획득하기가 어려울 뿐만 아니라 이를 처리하여 수문해석에 적용하는 과정이 간단하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 다음과 같은 내용을 연구하였다. (1) 레이더 영상자료를 실용적으로 활용하기 위한 '레이더 영상 디지털 변환법(RAIDOM)'을 연구 개발하였다. 또한 오프라인상에서도 기상청 레이더 합성 CAPPI 이미지 자료를 디지털 강우자료로 직접 변환할 수 있는 방법을 제시하였다. 이러한 기술은 앞으로 레이더 강우 연구와 레이더 강우의 활용성을 넓히는데 크게 기여할 것으로 기대된다. (2) RAIDOM 레이더 강우와 연계한 분포형 강우유출모형을 구축하였다. 본 연구에서는 DEM, 토지피복도, 토양도로부터 분포형 강우-유출모형의 매개변수를 산정하는 방법을 상세히 연구하여 제시하였다. 이러한 연구결과는 앞으로 분포형 강우유출모형에 대한 연구와 활용성을 넓히는데 기여할 것으로 기대된다. (3) 주요 관측 레이더 호우사상을 이용하여 RAIDOM 강우와 구축된 분포형 모형의 적용성을 검증하였다. 이를 위하여 먼저 강우유출자료가 체계적으로 관리되고 있는 평창강 국제수문개발계획(IHP) 시범유역의 자료를 이용하여 모형의 매개변수 보정을 수행하였다. 강우 전 하천의 기저유량과 유역의 초기함수조건을 제외한 나머지 매개변수는 유역특성을 나타내는 인자들이므로 모든 강우사상에 대하여 일정한 것으로 가정하여 매개변수 보정을 수행하였다. 6개 주요 호우사상에 대하여 보정한 결과 4개의 호우사상에 대하여 강우-유출과정을 거의 완벽하게 재현하였으며, 2개의 호우사상에 대해서는 수문곡선의 상승과 하강은 비교적 일치하나 첨두부에서 다소차이가 발생하였다. (4) 보정된 분포형 모형을 2006년 7월에 발생한 국지성 집중호우와 한강유역 중상류지역에 걸쳐 큰 홍수량을 발생시킨 2개의 호우사상에 대하여 레이더 강우자료를 적용하여 검토하였다. 검토결과 임진강유역 3개 수위관측소와 우이천수위관측소 및 중랑교수위관측소에서 모의된 홍수수문곡선은 실측치와 잘 일치하는 것으로 나타나 본 연구에서 제시한 RAIDOM과 이를 적용한 분포형 모형이 강우유출 모의를 위하여 활용될 수 있음을 보여주었다. 앞으로 태풍에 수반된 강우와 장마전선 등을 포함한 다양한 유형의 여러 가지 강우에 대한 적용을 통하여 모형의 검증과 보완을 수행하여 RAIDOM 레이더 강우와 분포형 강우유출모형을 연계한 홍수 예보 시스템으로 발전시켜 나갈 예정이다.
최근 영상 및 광학 소자 산업의 발달과 디지털 방송으로 TV등의 디스플레이 장치들이 슬림화 및 대형화되는 추세에 따라 기존 CRT를 대신하고 있다. 특히 LED, Laser등을 이용한 광 색역 디스플레이 장치들은 CRT에서는 표현할 수 없는 고채도의 색을 표시한 수 있는데 기존의 TV신호를 그대로 적용할 경우 색상의 왜곡이 큰 부작용으로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 광 색역 디스플레이 장치에서 색상의 왜곡을 없애고 기존 CRT에 비해 넓은 색역을 충분히 활용할 수 있는 색역 사상에 대하여 연구하였다. 색역 사상은 동일색상에서 채도를 향상 시키는 방법이 일반적으로 사용되나 채도의 과도 상승으로 인한 부작용이 나타난 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 부작용을 방지하기 위해 밝기와 채도를 같이 상승 시키는 벡터 사상을 제안 하고자 한다. 이 벡터 사상은 색도가 변하지 않아서 영상이 보다 자연스럽다는 장점이 있다. 또 입력과 출력 색역의 기하학적 특성에 따라서 발생할 수 있는 계조 뭉침이나 윤곽선 효과를 색역 맞춤을 통해 보상하였다. 이와 같은 색역 사상과 색역 맞춤을 이용하여 광색역 디스플레이에서 색상 왜곡을 방지하고 자연스러운 영상을 재현할 수 있다.
본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.
이 논문에서는 정면 얼굴 영상을 대상으로 사상체질 판정에 사용되는 얼굴 인상을 효과적으로 판정하는 방법을 제안하였다. 판정을 위하여 눈, 턱 형 태 등에 대한 특징을 정의하고 사용하였다. 주성분 분석법을 이용하여 주어진 특징 데이터의 차원을 축소하여 표현하고, 특징 벡터 사이의 클래스 분리를 최대로 하는 선형 변환인 선형 판별 분석법을 수행한 후 SVM을 이용하여 8가지 종류의 인상을 판정하였다. 여러 얼굴 영상에 대해 실험한 결과, 전문가인 한의사가 판정한 결과를 기준으로 약 85.3% 정확도를 가지는 판정결과를 얻었다.
최근 사물인터넷 등의 IT기술의 발전과 함께 수리 계측 분야에서도 자동 유속 및 유량 측정장비들에 대한 연구와 적용이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 최근 개발된 자동 유속 측정 장비들은 설치가 어려울 뿐만 아니라 비용이 많이 들기 때문에 쉽게 적용하기가 어려워 극히 소수의 지점에서만 운영 중에 있으며 전국 2만2,823개소에 달하는 소하천에 적용하기에는 무리가 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해 보다 간편하고 경제적인 유속 측정 방법으로 주목을 받고 있는 방법이 표면영상유속계이다. 표면영상유속계는 일반 동영상 촬영 장비와 분석 소프트웨어만 있으면 유속을 측정할 수 있기 때문에 매우 경제적이고, 비접촉식으로 유속을 측정하기 때문에 흐름에 방해를 주지 않을뿐만 아니라 홍수 시 유속 측정의 위험성을 최소화 할 수 있다는 장점이 있어, 유량과 수위가 급격하게 변하는 국내 소하천의 유량측정에 적절하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 표면영상유속계를 실시간 자동유량계측이 가능하도록 시스템화 하여 개선하였다. CCTV 기반의 실시간 소하천 자동유량계측 시스템의 구성은 CCTV, 초음파수위계, 현장제어함체 및 조명으로 구성되어 있고, 현장제어함체에는 CCTV 영상분석 S/W가 설치되어 있으며, 실시간으로 산정한 유속자료와 초음파수위계로 측정한 수위자료를 이용하여 유량을 자동으로 산정하도록 개발하였다. 또한 울주군에 위치한 중선필천에 설치하여 적용성 여부 및 현장검증을 실시하였으며, 2018년 홍수사상에 대한 유량계측을 실시한 결과 표면영상만으로 소하천의 유속을 매우 짧은 시간에 계측할 수 있어 소하천의 급격한 유량 변화를 매우 안정적으로 계측하여 온전한 홍수 사상을 확보 할 수 있었다. 또한, 현장 계측 인력 없이도 CCTV 영상으로 현장상황을 파악할 수 있어 홍수대응 지원도 가능한 장점이 있음을 확인하였다.
얼굴과 얼굴 구성 요소를 자동으로 검출하는 것은 얼굴 인식 시스템에서 반드시 필요한 과정이다. 본 논문에서는 얼굴의 크기와 회전 변화가 동시에 존재하는 영상에서 log-polar 사상(mapping)에 기반한 단일 log-polar 얼굴 탬플릿(template)을 사용하는 밝기 기반 템플릿 정합(matching)으로 얼굴과 눈을 자동으로 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 템플릿 정합에서는 입력 영상의 크기와 회전 변화를 템플릿의 크기와 회전 각도에 대하여 정규화시키는 과정이 필요하다. 그런데 인간 시각 시스템의 space-variant 특성과 유사한 구조를 가지는 log-polar 사상은 입력 영상의 크기와 회전 변화를 log-polar 평면상에서 수평과 수직 순환 이동으로 변화시키는 특성을 갖는다. 이러한 특성을 이용하여 입력 상반신 영상의 fixation point들에서 사상된 후보 log-polar 얼굴들은 log-polar 얼굴들을 log-polar 평면상에서 수평과 수직 이동시켜 템플릿과 정합한다. 따라서 제안한 방법은 얼굴의 크기와 회전 변화에 대응하기 위하여 계산량이 증대되는 multitemplate와 multiresolution 기법들은 적용할 필요성이 없게된다. 이러한 크기와 회전 불변 정합을 이용하여 제안된 방법은 얼굴과 눈을 동시에 검출할 수 있다. 얼굴의 크기와 회전 변화가 존재하는 상반신 영상 795장에 제안한 방법을 적용하여 98.7%의 얼굴과 눈의 검출율을 달성하였다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.102-107
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2000
침수 피해지에 대한 신속하고 정확한 지도의 제작은 홍수피해 관리와 예방을 위한 중요한 자료로 사용된다. 타 위성영상에 비하여 기상조건에 관계없이 영상자료의 획득이 용이한 레이더 영상을 이용하여 홍수피해 분석을 위한 활용 가능성을 파악하고자 하였다. 1999년 여름 경기동 북부 지역에 발생한 홍수 사상을 사례지로 하여 C-band RADARSAT 위성영상을 촬영되었는데, 침수 시점인 8월 4일 영상과 그 전후 영상을 포함하여 네 시기의 영상을 이용하였다. 영상의 기하학적 보정, 잡음의 최소화, 방사보정 등의 처리 과정을 거친 후 네 시기의 영상에서 나타나는 논의 시기별 레이더반사신호의 변화를 분석하였다. 수면, 논, 밭, 산림 등의 다양한 지표물의 시기별 반사신호를 분석한 결과, 침수되었던 논에서 뚜렷한 반사신호의 차이를 관찰할 수 있었다. 또한 홍수 이후의 영상인 8월 14일 영상을 함께 분석함으로써 침수되었던 논의 복구 상태에 따른 차이를 구분할 수 있었다.
대상유역의 합리적인 홍수량 산정을 위해서는 풍부한 홍수자료를 바탕으로 직접적인 빈도해석을 적용하는 것이 가장 적정한 방법으로 알려져 있다. 하지만 국내의 대부분 유역은 관측된 홍수 자료가 제한적이고, 미계측 유역이므로 빈도해석을 통한 홍수량의 산정은 현실적으로 불가능한 실정이다. 이에 국내에서는 홍수량 산정에 대한 대안으로 강우-유출관계의 선형성을 가정한 집중형 강우-유출모형을 적용하고 있다. 하지만 집중형 강우-유출모형은 경험적인 공식에 의해 결정되는 수문매개변수의 비합리성 및 유역분할, 유역 하도추적의 구축방식에 따라 상이한 홍수량이 산정되는 문제점이 지적되고 있다. 따라서 최근에는 경험적이고 개념적인 집중형 유출모형을 지양하고, 격자체계를 기반으로 하고 있는 분포형 강우-유출모형의 연구가 활발히 진행되고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 남강 유역에서의 분포형 강우-유출모형 적용성 검증에 있다. 따라서 남강 유역 내에 발생한 4개의 호우사상을 선정한 후 강우 레이더 영상인 CAPPI영상 및 C-Max영상을 이용하여 면적강우량을 산정하였다. C-Max 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 지점강우를 이용한 면적강우량과 비교해 130%이상 과대 산정되는 경향을 나타낸 반면, CAPPI 영상을 이용하여 산정된 면적강우량은 10%이하의 오차를 나타내었다. 따라서 본 연구에서는 CAPPI 영상을 분포형 유출 모형인 VfloTM에 입력하여 유출을 모의 하였다. 모의된 유출곡선과 관측된 유출곡선을 비교 검토한 결과 80%이상의 높은 상관성을 나타낸 반면 첨두유출량 오차는 30%이상의 오차를 나타내었다. 하지만 강우보정기법인 G/R보정 기법을 적용한 후에는 첨두유출량 오차가 10%미만으로 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 남강 유역에 분포형 유출모형을 적용하기 위해서는 다양한 강우 사상에 대한 지속적인 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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