• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.345-349
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• 2023

본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.

• 한국화예디자인학연구
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• 제41호
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• pp.115-132
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• 2019

오늘날 조형예술의 새로운 표현 가능성의 확장은 새로운 재료의 등장과 적용에 힘입은바 크다. 화예디자인 분야에 있어서도 과거의 자연재료 일변도의 경향성에서 벗어나 다양한 새로운 재료를 활용하여 새로운 표현을 추구하는 경향이 발견된다. 본 연구는 그러한 탐구의 하나로 현대적 소재의 특징을 활용하여 화예작품을 창작함에 있어 방법적 접근을 시도한 연구이다. 연구자는 현대적 소재를 활용하여 특별한 효과와 느낌을 연출한 조형작품의 사례를 이미지로 수집하여, 그 특징이 연출되는 이유와 원리를 행동장면분석기법을 사용하여 기술문으로 추출한 후, 다시 이를 근거이론방법론을 적용하여 일련의 이론으로 정리하였다. 구체적으로는, 투명성, 조명, 오브제결합, 소재결합, 반사, 형태구성의 6개 상위 카테고리 안에 24개의 중간 레벨의 이론 그룹과 41개의 하위 레벨의 이론 그룹으로 구성된 총 100개의 가이드라인을 도출하였다. 이를 바탕으로 연구자는 자신의 창작 과정에 도출된 가이드라인을 선택, 적용하여 작품을 전개시킴으로써 그 이론적 체계의 효과성을 실험하였다. 본 연구의 의의는 화예작품 창작에 있어 작가의 표현을 탐구함에 있어 직관적 과정을 보완할 수 있는 방법적 접근의 가능성을 실험한 점에서 찾을 수 있겠다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1577-1585
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• 2022

최근 4차산업혁명과 함께 메타버스에 대한 관심이 증가하는 가운데, 메타버스를 구축하는 멀티 에지 기반의 구조가 제시된다. 메타버스는 멀티 에지 시스템에서 많은 양의 영상처리와 데이터 전송을 통해 디지털 의사와 같은 시스템을 만들어 낼 수 있는 구조이다. 하지만 에지는 부족한 연산능력이라는 제약이 있으므로, 런타임 스트리밍이 가능한 서비스제공을 위해서는, 에지에서만 이루어졌던 영상처리와 데이터 전송을 에지-클라우드 협동을 통해 처리하여 저전력 시스템을 구축해야한다. 많은 에지들이 연결되는 시스템에서는, 그 무엇보다도 에지 경량화를 통해 효율적인 전체 시스템의 경량화 및 소모전력의 감소를 이루어낼 수 있다. 본 논문에서는 원격영상 처리방법과 Region of Interest (RoI) 기법을 사용하여, AI 소프트웨어의 저전력 런타임 스트리밍이 가능해지는, 에지-클라우드 협동 메타버스 애플리케이션을 제안한다. 에지-클라우드 협동 메타버스의 구조는 PC와 임베디드 보드를 사용하여 구현하였으며, 본 논문의 후반부에서는 에지의 시간 감소와 그에따른 전력 소모, 네트워크 통신량 감소를 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.454-454
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• 2021

하천 환경에 대한 최근의 사회적 관심은 하천횡단구조물에 대한 평가를 기존의 이□치수적 관점에서 환경□생태학적 관점으로 변화시키고 있다. 이는 자연하천(특히 충적하천)이 수공구조물에 가로막히면 일반적으로 유사, 식생 등의 하천 제반 환경에 부정적인 영향을 준다는 전제에서 댐에 대한 평가가 시작되는 것으로, 국내에서는 이러한 인식의 변화가 2010년대 이후 널리 퍼지면서 현재는 더 이상 신규 댐을 건설할 수 없게 되었다. 댐에 의한 수리 특성과 기후 변화 등으로 댐 하류하천의 유사, 식생, 생태변화는 최근 급격하게 진행되었지만, 정량적인 변화량 및 지표 도출에 대한 연구는 대부분 최근의 data를 반영하지 못하고 있어 관련 원인과 대책 제시에 다소 한계가 있다고 생각된다. 이에 본 연구에서는 낙동강 주요 지류 중 하나이며, 충적하천인 황강을 대상으로 가용한 data를 활용하여, 합천댐 건설 전□후의 유사, 식생변화로 대표되는 하천 환경변화를 정량적으로 분석하고, 변화 원인을 파악하고자 하였다. 유사환경의 변화 분석은 댐 건설 전부터 최근까지의 문헌들에서 조사□제시된 data를 이용하였다. 연도별 최심 및 평균하상고는 댐 건설 전과 비교해 1.0 m가량 감소하였는데, 댐에 의한 세류사 공급차단보다는 골재 채취 및 하도 정비 등이 지배적인 원인인 것으로 파악되었다. 유사 입경의 변화는 댐 건설 전 대비 조립화가 진행되어 모래비율이 감소하고 유사 입경(댐 직하류 약 2배)이 증가하였다. 이는 골재 채취 및 댐에 의한 세류사 차단에 기인한 것으로, 준설된 지역의 하상이 모래 대신 자갈로 대체되고 있기 때문인 것으로 판단된다. 유사량의 경우 몇 번의 조사 과정이 있었으나, 기준이 명확하지 않아 정량적인 변화는 파악하기 어려웠다. 제외지의 식생 분포는 본 연구에서 개발한 이미지 처리 기법을 동원하여 분석하였으며, 대상은 합천댐 하류 중 모래 사주의 비율이 큰 곳을 선택(3지점)하였다. 분석 결과 2008~2011년 이전까지 큰 폭으로 사주가 식생 서식처로 변화(약 20%)되었으며, 이후 큰 변화 없이 안정화 된 경향을 보였다. 이는 2009~2011년 동안 식생이 활착되는 봄~초여름의 강우량 감소, 댐의 홍수조절 및 하상 조립화로 인한 다년생 식생의 활착되고 성장할 시간이 확보되면서 홍수 등 외부 변화에 대한 식생의 대응 능력이 증가했기 때문인 것으로 생각된다. 합천댐이 황강 환경변화에 주는 영향은 분명하지만, 현재 상황은 기후 변화와 인위적인 골재채취도 주요 원인으로 판단되는 바, 향후 하천 환경 개선 계획 수립 시 이러한 변화 원인이 고려된 대책이 수립되어야 할 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.71-84
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• 2021

빅데이터 및 인공지능 기술은 4차 산업혁명에 핵심적인 기술이나, 국내 중소·중견 기업의 빅데이터 분석 활용과 복합 인공지능 분야의 기술경쟁력 확보가 미흡한 상황이다. 따라서 빅데이터 및 인공지능 분야의 기술사업화를 통해 산업군 전반의 경쟁력을 강화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기술 포트폴리오 분석을 통해 공공연구성과 실용화 우선순위를 평가하고자 한다. 우선 공공연구성과 정보에 대해 앙상블 기법을 적용한 딥러닝 모델을 사용하여 과제의 6T 분류 결측값을 개선하였다. 이후 6T 분야별 빅데이터 및 인공지능융합 분야를 대상으로 토픽 모델링을 진행하여 10개의 세부기술분야를 도출하였다. 세부기술분야별 기술사업화 가능성을 판단하기 위해 기술활동성과 기술효율성을 새롭게 정의하고 측정하였다. 두 축을 기반으로 포트폴리오를 4가지의 유형으로 구분하여 기술사업화 최우선 고려 대상, 장기 투자가 필요한 기술분야 등을 제안하였다. '영상 및 이미지 기반의 진단 기술'은 기술활동성 및 기술효율성이 높아 시장의 수요와 사업화 역량 모두 이상적인 수준으로 나타났다. 이처럼 체계적인 산업·기술시장 분석을 통해 공공연구성과 창출 기술의 활용을 활성화할 수 있으며 중소·중견으로의 효율적인 기술 이전 및 사업화 추진이 가능하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5B호
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• pp.519-524
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• 2010

본 연구는 식물의 비사저감효과를 정량화하기 위한 기초연구로서 해안녹화에 적합한 식물을 선발하기 위해서 실시되었다. 이를 위해서 몇몇 초본식물을 현장식재한 후 식물 생장의 지표로서 시기별 식생 피복도 모니터링을 실시하였다. 문헌조사를 통하여 24종의 해안녹화식생 후보군을 선정하여 식생포지에 생육한 후, 내염성실험을 실시하여 갯기름나물, 갯패랭이, 땅채송화, 섬기린초, 좁은잎해란초, 큰꿩의비름, 털머위, 해국 등 7종을 선정하였다. 현장식재실험은 내염성실험에서 선정된 7종과 일반 초화류인 꿀풀과 좁은잎해란초 등 2종을 추가한 총 9종에 대하여 경상북도 울진 오산항 부근 해안가에 식재 포장을 설치하여 실시되었다. 각 식물별로 약 1년 동안 정기적으로 촬영된 사진을 이미지 프로세싱 기법으로 처리하여 최종적으로 피복도를 계산하여 시기별 변화 양상을 파악하였다. 그 결과, 섬기린초, 갯패랭이, 해국 등이 연중 높은 피복도를 나타낸 반면 꿀풀과 좁은잎해란초는 거의 모든 개체가 고사하여 매우 낮은 피복도를 나타내었다. 결론적으로 섬기린초, 갯패랭이, 해국 등이 해안녹화에 적합한 종으로 판단되었다. 추후 본 연구에서 선정된 식물들의 비사저감효과를 정량화하기 위한 풍동을 이용한 추가적인 연구가 요구된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.495-495
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• 2022

충적하천에 댐이 건설되면 하류 하천의 식생환경에 변화를 주게 된다. 이입, 활착 및 성장과정을 거치는 제외지 식생은 하천의 유량이 증가하면 소류력과 세굴로 인해 쓸려 내려가기 때문에, 일반적으로 홍수기를 거치면 식생 활착 및 성장 이전의 사주 모습으로 복귀하게 된다. 그러나 댐의 홍수조절 기능은 홍수기에도 하류 하천에 식생을 정착시킬 만큼 큰 소류력을 발생시키지 않아 결국 식생의 성장에 기여하게 된다. 또한 댐은 상류로부터 공급되었던 세립토를 차단시켜 하류 하천의 하상 표면을 조립화 시키게 되는데, 이는 하상의 고정력을 증대시켜 식생의 안정적인 성장을 돕게 된다. 하천에 식생이 자리잡게 되면 홍수 시 흐름에 대한 저항력의 증가로 수위가 높아질 수 있고 제방에 자리 잡은 식생의 이탈은 제방의 붕괴 위험을 증가시킬 수 있고, 식생 사주의 발달이 지속되면 이동사주에서 정지사주로 변화되어 기존의 충적하천 자체가 사라지게 될 수도 있고, 하류 하천의 수리 및 유사 거동 특성도 변화시켜, 기존과 다른 하천 경관 및 수생태계 출현할 수 있다. 국내에서는 2000년대부터 이러한 하천 제외지 사주의 식생 활착이 가속화되어 왔으며, 특히 내성천, 황강 등 댐이 건설된 낙동강 지류 하천에서 이런 현상이 두드러지게 나타났다. 이에 따라 관련된 많은 조사·연구들이 수행되었으며, 변화 원인으로 홍수조절, 유사공급 변화 및 기후변화가 제시되었다. 그러나 댐이 건설되지 않은 하천(비조절 하천)에 대한 조사와 같은 비교군 지역의 정량적 분석은 상대적으로 부족하여, 정확한 제외지 식생 증가에 대한 원인을 규명하지 못하였다고 판단된다. 이에 비조절 하천이라 판단되는 감천을 대상으로 식생의 변화 양상을 분석하고, 유사 및 기후변화 등과의 관계를 본 연구에서 제시하였다. 감천은 상류에 김천부항댐이 건설되었으나, 댐의 영향범위가 전체 유역면적의 약 6%로 비조절 하천에 가깝고 사주가 발달된 충적하천이므로, 하천 본류에 댐이 건설된 다른 지역과의 비교군으로 적합하다고 판단하였다. 대상 지점은 상, 중, 하류의 사주가 발달된 지역으로 선정하였고, 본 연구에서 개발된 이미지 처리기법을 적용하여 사주 면적을 계산하였다. 분석결과 식생역으로 전환된 모래 사주의 면적은 봄~초여름 강우량과 밀접한 관계가 있는 것으로 파악되었다. 특히 초여름까지 가뭄이 지속될 때, 식생역은 증가하였다. 그러나 식생 활착 이전에 큰 유량 발생 시 식생이 쓸려 내려가고 유사가 그 자리를 대체하여 다시 사주가 발달하는 과정을 보여 주어, 감천의 사주 식생역의 증가 추세는 없는 것으로 파악되었다. 향후 댐이 본류에 건설된 조절 하천과의 비교를 통해 사주의 식생역 증가에 대한 댐 건설의 영향을 파악할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.71-80
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• 2024

이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1245-1254
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• 2023

77 GHz frequency modulation continuous wave radar를 이용한 W-band synthetic aperture radar (SAR) system에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고해상도의 W-band SAR 영상을 복원하기 위해서는 스테레오 카메라 또는 라이다(LiDAR)에서 획득한 point cloud를 6 degrees of freedom (DOF)의 방향에서 변환하여 SAR 영상 신호처리에 적용하는 것이 필요하다. 하지만 서로 다른 센서로부터 획득한 영상의 기하구조가 달라 정합하는데 어려움을 가진다. 본 연구에서 SAR 영상의 엔트로피(entropy)에 따른 경사 하강법을 이용하여 point cloud의 6 DOF를 구하고 최적의 depth map을 추출하는 기법을 제시한다. 구축한 W-band SAR system으로 주요 도로 환경 객체인 나무를 복원하는 실험을 수행하였다. 엔트로피에 따른 경사 하강법을 이용하여 복원한 SAR 영상이 기존의 레이더 좌표에서 복원한 SAR 영상보다 mean square error는 53.2828 감소했고, structural similarity index는 0.5529 증가한 것을 보였다.

• 한국광학회지
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• 제35권1호
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• pp.9-17
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• 2024

현미경용 플렌옵틱 광학 시스템은 일반적으로 대물 렌즈, 튜브 렌즈, 마이크로 렌즈 어레이, 그리고 이미지 센서로 구성된다. 플렌옵틱을 통한 라이트 필드 이미징에서 튜브 렌즈와 마이크로 렌즈 어레이 간의 수치 구경을 일치시키고, 이를 바탕으로 공간분해능 및 피사계심도 등의 성능 지표를 예측한다. 하지만 상업적 마이크로 렌즈 어레이 적용시 이러한 수치 구경 일치에 어려움이 있어, 본 논문에서는 기존에 보고된 성능 예측 수식을 수치 구경이 일치하지 않는 경우까지 확장하고, 전산 시뮬레이션을 통한 성능 예측 기법을 제시하며, 이를 수치 구경 일치화가 이루어진 10배율 및 수치 구경 불일치가 발생한 20배율 대물렌즈가 적용된 두 개의 플렌옵틱 광학계 개발 및 실험을 통하여 검증하였다. 10배율 및 20배율 시스템은 확장식에서 각각 12.5 ㎛, 6.2 ㎛의 공간 분해능과 530 ㎛, 88 ㎛의 피사계심도를 가지며, 시뮬레이션에서는 각각 11.5 ㎛, 5.8 ㎛의 공간분해능과 510 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를, 실험에서는 각각 11.1 ㎛, 5.8 ㎛의 공간 분해능과 470 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를 가진다. 확장식 및 시뮬레이션 모두 실험 값과 유사한 결과를 보여 시스템 설계에서는 두 가지 방법 모두 적절할 것으로 판단된다. 다만 피사계심도 예측 정확성에 있어서는 시뮬레이션에 의한 예측이 실험 값과 좀 더 유사하므로, 실제 제작에 앞서 시뮬레이션에 의한 성능 예측을 추천한다.