최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.
최근 컴퓨터와 네트워크 기술이 빠르게 발전하고 널리 보급되면서 텍스트 위주로 작업을 하던 어플리케이션들의 비중이 낮아지고 멀티미디어 데이터를 처리하는 어플리케이션들의 비중이 점차 증가하고 있는 추세이다. 다양한 멀티미디어들 중에서 영화같은 동영상 멀티미디어를 다루는 프로그램들은 멀티미디어 응용 어플리케이션들 중에서 큰 비중을 차지하고 있으며 실생활에서 널리 사용되고 있다. 대표적인 동영상 압축 표준인 MPEG의 경우 매우 높은 압축률을 제공하여 일반 사용자들도 손쉽게 동영상 데이터를 접하고 사용할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 MPEG 인코딩은 매우 많은 컴퓨팅 자원과 시간을 요하는 작업이다. 본 연구에서는 동영상 데이터를 인코딩 하는데 소요되는 시간과 자원을 감소시키기 위해 클러스터환경에서 MPI를 이용하여 동영상 압축 표준인 MPEG-2 기반의 Parallel Encoder를 설계 및 구현하였다.
북극권은 막대한 양의 화석연료와 광물자원이 매장되어 있어 개발과 건설 사업이 활발히 추진되고 있다. 전 지구적으로 기후변화에 적극적으로 대응하기 위해 노력하고 있으나, 여전히 천연자원의 의존도는 매우 높다. 본 논문에서는 북극권 국가 중 비전통(오일샌드) 에너지·자원개발이 활발히 진행 중인 캐나다(앨버타주)를 대상으로 조사연구를 수행하였다. 광범위한 지역에 대한 조사비용과 시간을 절감하기 위하여 위성영상을 활용하여 토지피복도를 작성하였다. 토지피복도의 픽셀을 계산하는 방식으로 캐나다(앨버타주) 오일샌드 개발 활동이 활발히 진행되고 있는 지역의 계절별 건설환경(지표 온도 변화, 적설분포 면적 등) 자료를 구축하였다. 본 논문에서 수행한 조사·분석 방법론은 북극권 자원 개발 사업의 성공적 추진과 운영을 위한 전략수립, 기본 설계 등에 활용될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 동영상에서 주요 객체를 추출하여 기존의 배경을 임의의 배경으로 교체하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 이동 통신 화상전화기 및 영상전달 시스템등을 사용한 화상 전송함시 개인의 프라이버시를 보호하고, 배경을 제거함으로써 실제 전송할 데이터의 양을 줄일 수도 있을 뿐만 아니라, 현재배경을 임의의 배경으로 바꾸는 등의 여러 용도로 사용가능하다. 영상처리는 대용량의 데이터를 처리하기 때문에 많은 메모리와 시간 등의 자원을 사용하게 된다. 이는 특히 자원이 제한된 이동통신기기에서 문제가 된다. 실험에서 일반적으로 주요 객체의 움직임의 범위가 크지 않다는 점에 근거하여 검색의 범위를 이전 윤곽선정보의 주변으로 제한함으로써 영상처리에서 걸리는 시간과 자원을 줄일 수 있었다. 구체적으로는 동영상의 초기영상에서 윤곽선 정보를 이용하여 후보 객체영역을 추출하였고, 추출한 영역을 기준으로 다음 영상과 현재 영상과의 차영상을 구하여 움직이는 객체를 추적하는데 이용하였으며, 선택된 영역에서 윤곽선을 구하여 객체영역을 찾는데 이용하였다 이를 통하여 주요 객체와 배경을 효율적으로 분리할 수 있었으며, 사용자가 선택한 임의의 배경으로 대체할 수 있었다.
본 연구에서는 저해상도 다분광 영상으로부터 고해상도 다분광 영상을 효과적인 추출하기 위해 인공지능의 한 기법인 신경회로망을 이용하여 중합을 위한 구조를 제안하였고, IKONOS 위성 영상에 적용하여 실험 및 결과를 제시하였다. 실험 결과에서 얻어진 화상은 비교적 좋은 분광특성을 나타내었으며, 향후, 본 연구의 중합방법은 토지 이용분류, 환경감시, 자원조사 등의 많은 분야와 지형공간정보 시스템의 데이터 활용 등 여러분야 응용될 경우 우수한 성능을 제공할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 인간의 시각적인 감각을 멀티미디어 컨텐츠의 UMA 변환 서비스에 적용하여 영상의 다양한 디스플레이 크기의 사용자 단말기에 맞게 효율적으로 변화(해상도 축소나 Cropping) 기법을 제안하고 있다. 즉, 영상의 중요한 객체를 사각형 경계박스로 표시한 후 각각의 객체의 저자의 의도대로 사용자가 지각적으로 인식할 수 있는 최소의 공간 해상도 축소 정보를 정의하여, 영상의 변환 시 각각 객체를 사용자가 충분히 인식할 수 있는 한계치로 사용하여 효율적인 UMA 서비스를 보장하는 사용자 자원 재분배 기법을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안된 알고리즘을 기존의 방식과 비교하여 실험적으로 그 장단점을 비교한다.
컴퓨터 및 주변기기의 성능이 발전함에 따라 영상처리에 대한 관심이 높아지고, 영상으로부터 원하는 정보를 얻기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구에서 움직임 추적, 특정 사물 추출, 동영상 검색 등으로 정보를 추출하는 과정은 높은 시스템 자원을 요구하기 때문에 멀티태스킹이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 시스템 자원의 사용을 최소화하는 제스쳐 인식시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 동적테이블 마스킹을 이용하여 노이즈를 제거하고, 가이드라인 인식 방법을 적용하여 손동작 제스쳐를 인식한다, 또한 안면 비율 분할 방법과 음영 측정 방법을 이용하여 눈과 입술의 제스쳐를 인식한다.
실시간 스트리밍 서비스에서 다양한 형태의 디바이스에 적합한 동영상을 서비스하기 위한 트랜스코딩 과정은 서버 측에 높은 계산 자원을 요구한다. 하지만 무분별한 트랜스코딩은 연산자원의 과부하, 네트워크 대역폭의 초과 등 중요한 이슈를 발생시킨다. 본 논문에서는 동영상의 움직임에 따른 서비스 이용자의 주관적 퀄리티 차이가 있음을 보이고, 실험결과를 바탕으로 트랜스코딩 과정에서 주관적 퀄리티 평가결과를 추정할 수 있는 영상처리 기법을 제시한다. 이 기법을 활용하여 적절한 비트레이트 변환 모델을 제안하고, 수행시간 측정실험을 통해 실시간 트랜스코딩 과정에서 사용가능함을 보인다.
USS(Ubiquitous Smart Space)는 공간내에서 벌어지는 다양한 상황을 인지하고, 사물이나 서비스들이 자율적으로 협업함으로써 사용자의 목표에 맞는 서비스를 제공한다. U-Safety는 USS 상에서 다중센서를 통해 좀더 정확한 상황을 인지하고 이에 대처하여 조처를 취하는 시스템이다. U-Safety 에서 사용되는 다양한 센서들이 수집한 데이터 중에 영상데이터는 사람이 객관적으로 상황을 추론하기에 가장 이상적이다. 센터는 다양한 곳에 설치된 영상입력 장치로 부터 많은 양의 영상 데이터를 수집하여 이를 바탕으로 다중의 상황인지 및 추론을 수행하게 된다. 이에 센터는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 매우 많은 자원을 소비하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 계층적 영상 처리 방법은 영상입력 장치에서 1차 상황인지를 하고 전체 영상중 상황인지의 가능성이 높은 부분만을 블럭화하여 센터로 전송하는 방법을 제안한다. 이는 센터가 영상처리를 위해 소비하는 자원을 줄여 원활한 상황인지의 효율을 높이고 U-Safety 망에 영상데이터가 차지하는 비율을 줄인다.
비대면 교육이 증가함에 따라 강의, 특강과 같은 정보성 동영상의 수가 급격히 많아지고 있다. 이러한 정보성 동영상을 보아야 하는 학습자들은 자원과 시간을 효율적으로 활용할 수 있는 동영상 이해 및 학습 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 KoNLPy 사용하여 동영상 요약을 수행하고 키워드 기반 해당 영상 프레임으로 바로 갈 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이를 통해 동영상 콘텐츠를 효과적으로 활용하여 학습자들의 학습 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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