• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.657-660
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• 2002

컴퓨터그래픽의 급격한 기술 발달과 사용자 층의 다양한 멀티미디어 정보에 대한 요구로 기존의 단순한 2차원 영상 정보는 점차 3차원 정보로 표현되어가고 있고, 사용자의 예술 및 개인 문화에 대한 관심도가 높아지면서 독특한 자신만의 개성을 표현할 수 있는 아바타, 캐리커처와 같은 표현매체에 대한 욕구가 증가하고 있다. 그러나 기존의 펜이나 화필로 그리는 케리커쳐는 예술성, 정교함 그리고 자신만의 독특한 특징적인 개성을 표현 할 수 있는 장점이 있으나 장소, 시간, 인원 등에서 응용성과 확장성이 제한 될 수밖에 없고, 이에 따른 제작비용이나 소요 시간, 노력 등이 많이 소요된다. 본 논문에서는 기존에 수동으로 이루어지고 있는 캐리커쳐를 한 장의 정면 얼굴 이미지를 이용하여 3차원 얼굴 모델을 생성하고, 각 얼굴 영역의 특징 요소를 스플라인으로 표현하여 스플라인의 제어선과 제어점을 조정하여 자동으로 캐리커쳐를 생성하는 시스템을 개발하는데 목적이 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2585-2587
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• 2003

한전에서는 전력설비의 효율적인 관리를 위하여 일찌기 배전분야에 GIS를 도입하여 신배전정보시스템(NDIS : New Distribution Information System)을 구축, 시범운영을 마치고 전국에 단계적으로 확대운영하고 있다. GIS를 업무에 활용하기 위해서는 설비도면의 입력이 선행되어야 하나 이를 수작업에 의존할 경우 많은 비용과 시간이 소요될 뿐만 아니라 입력자의 숙련정도에 따라 자료의 정확도가 달라지게 되므로, 이러한 문제점들을 근본적으로 해결하고자 설비의 위치, 심볼, 계통연결, 속성자료 등을 컴퓨터로 자동인식 입력시켜 수작업을 최소화하는 기법 및 적용연구가 필요하며, 특히 국가기본도를 Base Map으로 사용함에 따른 상대오차 보정문제도 해결되어야 한다. 본 개발은 변전소에서 전력수용가까지의 전력공급설비를 나타내는 배전설비도면에서 도면내 주요 설비인 전주와 전선을 인식하는 방법 즉, 반투명 필름에 손으로 그려진 배전설비도면의 스캐닝 영상을 인식기법을 적용하여 설비내용, 설치위치, 전선종류별 설치상태 등 지리정보시스템에서 사용될 정보를 Digital 형태의 Data로 자동생성하고 국가기본도와의 상대오차보정까지 처리하는 것을 주요내용으로 하고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.40-41
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• 2007

송전선로 선로정수는 전력계통 운영 Data 파일의 중요요소로서 정상분, 영상분, 임피던스 및 어드미턴스가 있다. 이들 선로정수는 계산프로그램을 이용하여 산출 활용하고 있으며 발변전소 준공시험시 정수 실측값은 참고자료로 활용하였다. 기존의 전압을 인가하여 측정한 전압강하법으로는 유도전압의 영향으로 운전중인 변전소에서는 측정이 불가하였으나 신규 도입한 선로정수 측정장비는 전류를 회로의 주입하여 이때 발생하는 전압을 측정하는 방법으로 전류원의 주파수 가변이 가능하여 상용주파수의 유도전압대역을 피해가면서 측정할 수 있는 장점이 있다. 이러한 측정장비들의 발달로 계산값과 실제 측정값과의 차이를 확인, 분석하고자 선로정수를 실측하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.688-691
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• 2004

본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 효과적인 방법을 제공한다. 먼저, 자기공명영상으로부터 분할된 해마 영역에 마칭큐브 알고리즘을 적용하여 다단계 메쉬 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 메쉬 모델을 하드웨어 깊이맵을 이용한 복셀화 과정을 통하여, 중간 단계의 이진 복셀 표현으로 변환한다. 마지막으로 광선 추적 방법에 의해 추출된 샘플 메쉬들에 대하여 L2 Norm을 계산함으로써 형상 특징을 생성한다. 본 연구에서 제시한 방법은 사용자 피킹 인터페이스를 이용하여 국부적 부위에서의 계층적 형상 분석을 가능하게 한다. 또한 계층적 Level-of-Detail 접근방법은 정확도를 유지하며 형상분석의 소요 시간을 절약하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.172-173
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• 2018

CCTV 기술은 실시간으로 영상을 수집하여 저장소에 보관하는 기술을 의미한다. 이러한 환경에서 데이터 저장소의 가용성은 매우 중요하다. 데이터가 축적될수록 스토리지 공간의 확장은 매우 중요해지며, 이를 위해 최근에는 클라우드 스토리지를 이용하여 저장 공간을 비교적 수월하게 확장하고 이용할 수 있는 환경이 제시되고 있다. 하지만 이러한 환경에서도 데이터의 지속된 저장은 저장 공간의 추가 이용을 위한 비용의 증가로 직결되기 때문에 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 방안의 논의되었다. 데이터 중복제거 기술은 이러한 기술 중 하나로 데이터의 중복된 저장을 방지하여 스토리지 공간을 보다 효율적으로 이용할 수 있도록 하는 기술이다. 하지만 CCTV 환경에 클라우드 스토리지와 데이터 중복제거 기술을 적용하면서 추가적인 보안 이슈가 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 연구를 수행하며, 이를 통해 보다 효율적인 데이터 저장을 수행하는 동시에 안전하게 데이터를 보관하는 방법을 제안한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.2 no.1
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• pp.13-21
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• 1986

The study was emphasized on the applicability of Landsat data for vegetation classification of touch as small natural swamp areas Yujeon natural swamp in Haman-gun through image processing system. The image processing technique which was applied is maximum likelihood method. The classified types on the Landsat image are water, nelumbo, grass, agricultural field and conifer. The computer processed classification was compared the existed data for evaluating the result, but there are some difficulties on the exact comparison between them because of discordance of the temporal resolution. The result, anyhow, is quite remarkable that Landsat MSS data can be used for the quantitative estimates of vegetation type classification in such small area.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1439-1441
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• 2013

본 연구에서는 비디오 감시 시스템을 기반으로 한우 축사에서 승가 행위 검출을 위한 최적의 카메라 위치를 결정한다. 실외 환경에서는 소들간의 겹침이나 조명 변화 등 다양한 어려움이 발생하기 때문에, 이를 극복하기 위하여 승가 시 소의 몸체가 올라간다는 특성을 이용한다. 즉, 등높이가 1.2m에서 1.3m 사이 크기의 한우를 사육하는 축사에서 축사 측면에 1.55m 높이로 카메라를 설치하고 여기서 획득된 영상으로 실험한 결과, 발정기 탐지를 위한 승가 행위를 자동으로 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.82-82
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• 2020

수리모델링은 유사나 유사량에 따른 하상의 변화를 구현하고 예측하는데 활용하고 있다. 만약 수리모델링을 하천의 생태적 구조나 기능과 연계하여 해석할 수 있다면, 수리학적 모델의 활용 가능성은 무궁무진해 질 수 있다. 본 연구에서는 동일한 시기의 항공사진 영상과 하천단면 자료를 활용한 수리모델링 모의 결과를 이용하여 서식처 구조를 각각 분류하고, 비교 검토하여 수리모델링 모의 결과에서의 서식처 분류 방안을 제안한다. 대상지는 한국의 금강 지류인 갑천 약 2 km 구간이며, 2012년도의 항공사진과 Nays2D모델을 이용한다. 서식처는 여울, 소, 사주 위 웅덩이, 사주부 정수역(backwater) 등으로 구분한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.15 no.4
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• pp.104-113
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• 2012

Followed by that HTML5(Hypertext Markup Language5) was introduced, many kinds of program and services based on this have been developed and released. HTML5 is technical standard specifications for cross platform for personal computers and mobile devices so that it is expected that continuing progress and wide application in the both sides of the academic and the industrial fields increase. This study is to design and implement a mobile application program for overlay rendering with DEM and other geo-based image sets using HTML5 WebGL for 3D graphic processing on web environment. Particularly, the blending technique was used for overlay processing with multiple images. Among available WebGL frameworks, CubicVR.js was adopted, and various blending techniques were provided in the user interface for general users. For the actual application in the study area around the Sejong city, serveral types of geo-based data sets were used and processed: KOMPSAT-2 images, ALOS PALSAR SAR images, and grid data by environment measurements. While, DEM for 3D viewing with these geo-based images was produced using contour information of the digital map sets. This work demonstrates possibilities that new types of contents and service system using geo-based images can be extracted and applied.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.142-142
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• 2017

본 연구에서는 파프리카를 자동 수확하기 위한 시스템 개발의 일환으로 파프리카 재배환경에서 획득한 영상 내에 존재하는 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 입력으로 하는 인공신경망을 설계하고 학습을 수행하고자 하였다. 학습된 신경망을 이용하여 영상 내 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 구분이 가능 할 것으로 사료된다. 심층 신경망을 설계하기 위하여 MS Visual studio 2015의 C++, MFC와 Python 및 TensorFlow를 사용하였다. 먼저, 심층 신경망은 입력층과 출력층, 그리고 은닉층 8개를 가지는 형태로 입력 뉴런 3개, 출력 뉴런 4개, 각 은닉층의 뉴런은 5개로 설계하였다. 일반적으로 심층 신경망에서는 은닉층이 깊을수록 적은 입력으로 좋은 학습 결과를 기대 할 수 있지만 소요되는 시간이 길고 오버 피팅이 일어날 가능성이 높아진다. 따라서 본 연구에서는 소요시간을 줄이기 위하여 Xavier 초기화를 사용하였으며, 오버 피팅을 줄이기 위하여 ReLU 함수를 활성화 함수로 사용하였다. 파프리카 재배환경에서 획득한 영상에서 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 추출하여 학습의 입력으로 하고 기대 출력으로 붉은색 파프리카의 경우 [0 0 1], 노란색 파프리카의 경우 [0 1 0], 비 파프리카 영역의 경우 [1 0 0]으로 하는 형태로 3538개의 학습 셋을 만들었다. 학습 후 학습 결과를 평가하기 위하여 30개의 테스트 셋을 사용하였다. 학습 셋을 이용하여 학습을 수행하기 위해 학습률을 변경하면서 학습 결과를 확인하였다. 학습률을 0.01 이상으로 설정한 경우 학습이 이루어지지 않았다. 이는 학습률에 의해 결정되는 가중치의 변화량이 너무 커서 비용 함수의 결과가 0에 수렴하지 않고 발산하는 경향에 의한 것으로 사료된다. 학습률을 0.005, 0.001로 설정 한 경우 학습에 성공하였다. 학습률 0.005의 경우 학습 횟수 3146회, 소요시간 20.48초, 학습 정확도 99.77%, 테스트 정확도 100%였으며, 학습률 0.001의 경우 학습 횟수 38931회, 소요시간 181.39초, 학습 정확도 99.95%, 테스트 정확도 100%였다. 학습률이 작을수록 더욱 정확한 학습이 가능하지만 소요되는 시간이 크고 국부 최소점에 빠질 확률이 높았다. 학습률이 큰 경우 학습 소요 시간이 줄어드는 반면 학습 과정에서 비용이 발산하여 학습이 이루어지지 않는 경우가 많음을 확인 하였다.