• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.10 no.3
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• pp.9-16
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• 2004

가상환경의 표현 정보가 의미있는 데이터로서 사용되게 하기 위해서는 지구상 모든 물체를 유일하게 정의하고 표현할 수 있는 데이터 구성 체계가 요구된다. 이를 위해서는 화면에 표현할 물체의 속성 정보가 표준화된 기술 방법에 따라서 표현되어야 한다. 이것은 가상환경 정보가 실세계 정보처리 분야에서 의미있는 데이터로서 유효하게 사용되도록 하기 위해서 모든 물체에 대한 고유한 물리적 정보 기술 방법이 고려되어야 함을 의미한다. 여기에는 물체 표현에 필요한 외관에 관한 정보 뿐 아니라 물체의 내부 표현을 포함하여 물체의 기능 및 성능 표현, 길이 및 무게, 지리적 위치 등의 속성 정보까지 모두 표현되고 관리될 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 속성 기술 방법을 위해서 lSO/IEC JTC1 SC24 WG8에서 표준화작업을 진행하고 있는 SEDRIS를 이용하여 물체의 모습과 속성을 표현하는 데이터구조를 가시화하고 이 데이터구조에 따라 물체의 모습을 렌더링하고 조작하는 가상환경 표현 인터페이스 구현에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1508-1511
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• 2007

부동산문제등과 관련하여 지적(地籍) 및 용도지역지구 자료의 중요성이 부각되면서, 복잡한 법적 절차를 갖춘 시스템이 구축되고 있다. 그 중 한국토지정보시스템(KLIS)은 각 지자체별 지적 및 도시계획 관련 데이터 구축, 업무시스템 및 건축 인허가등의 민원발급, 부동산 관련 다양한 통계 등을 제공하고 있다. 그러나, 이 시스템이 설치되어 있는 시군구 중 일반구(區)를 포함한 시(市)의 경우는 법적인 편집 권한이 다른 기관에서 공통 데이터베이스의 편집에 따른 데이터 무결성 문제와 네트워크 장애에 따른 업무 지연 등의 업무 연속성 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 일반구가 포함된 시(市)에서의 지적도편집, 용도지역지구도 편집 등 이종의 기관에서 이루어지는 분산 환경 데이터베이스편집에 따른 동기화의 문제점을 제기하고, 이러한 문제점을 보완할 수 있도록 트랜잭션 단위로 공간 및 속성 데이터의 복제를 담당하는 Replicator를 이용한 분산 데이터베이스 동기화 아키텍처를 제안하고, 동기화부분과 표준화부분, 트랜잭션관리부분으로 구성되어 있는 Replicator의 구성요소를 설계 및 구현하고 Replicator를 이용한 분산 데이터베이스의 변경부분을 미반영 데이터베이스에 반영하는 처리절차와 처리 후 결과를 제시하여, 지적 및 용도지역관련 데이터를 두 개 이상의 기관에서 동시에 편집한 내용이 실시간으로 두 기관의 분산 데이터베이스에 변경 분이 반영되어 모두 동기화 되어 있는 것을 공간데이터 편집기로 확인해 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.245-246
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• 2022

최근 IoT 환경에서 기계학습을 이용한 공격 탐지 모델의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 탐지 정확도도 점차 향상되고 있다. 하지만, IoT 환경의 특징인 저 사양 하드웨어, 고차원의 특징, 방대한 트래픽 등으로 인해 탐지성능이 저하되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 MQTT(Message Queuing Telementry Transport) 프로토콜 기반의 IoT 환경에서 수집된 데이터셋을 대상으로 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 LightGBM을 이용하여 데이터셋 차원을 감소시키고, 공격 클래스를 분류하였다. 실험결과 원본 데이터셋 차원을 주성분 3개(약 9%)로 감소시켰음에도 모든 특징(33개)을 사용한 실험결과와 거의 유사한 성능을 보였다. 또한 기존 연구의 특징 선택을 통한 탐지 모델과 비교하였을 때도 분류성능이 더 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.87-93
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• 2010

최근 기후변화에 따른 생태계의 파괴, 해빙, 해수면 상승 등의 현상이 발생함에 따라 코펜하겐에서는 유엔기후변화협약 당사국 간의 온실가스 감축 논의를 위한 총회가 개최되는 등 전 세계적으로 기후변화에 대한 관심이 고조되고 있다. 국내에서는 기후변화가 지구환경시스템과 서로 밀접한 관계가 있음에 따라, 기후변화에 따른 환경의 변화를 함께 고려하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 현재 기후-환경 통합 연구에 필요한 자료는 산재되어 있고, 필요한 자료의 확보에 많은 시간과 노력이 필요로 하기 때문에 원활한 연구 진행이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후-환경 분야의 분석 지원을 위한 통합DB의 구축방안에 대해 연구하였다. 통합DB의 구축 시 발생하는 문제점에 대해 분석하고, GIS의 적용에 필요한 위치체계의 정의, 데이터 포맷에 따른 관리 방안과 통합 DB 구축을 위한 데이터 표준화 방법을 이용하여 GIS기반 기후 환경 통합DB 구축 방안에 대해 제시하였다. 본 논문을 통해 구축되는 통합DB는 기후-환경 데이터의 원활한 공유를 통해 기후 환경 상호작용의 분석 기반을 마련하고, GIS기반의 공간분석에 지원이 가능하리라 기대된다. 나아가 기후-환경 변화에 대한 분석, 모의를 통해 기후-환경 변화에 따른 대응 전략 수립이 가능할 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.5_1
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• pp.1149-1161
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• 2021

With a trend of the utilization of computer vision for satellite images, cloud detection using deep learning also attracts attention recently. In this study, we conducted a U-Net cloud detection modeling using SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset with the image data augmentation and carried out 10-fold cross-validation for an objective assessment of the model. Asthe result of the blind test for 1800 datasets with 512 by 512 pixels, relatively high performance with the accuracy of 0.821, the precision of 0.847, the recall of 0.821, the F1-score of 0.831, and the IoU (Intersection over Union) of 0.723. Although 14.5% of actual cloud shadows were misclassified as land, and 19.7% of actual clouds were misidentified as land, this can be overcome by increasing the quality and quantity of label datasets. Moreover, a state-of-the-art DeepLab V3+ model and the NAS (Neural Architecture Search) optimization technique can help the cloud detection for CAS500 (Compact Advanced Satellite 500) in South Korea.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.1
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• pp.131-140
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• 2013

Due to the limitations of the existing indoor positioning system depending on the radio wave, at present, it is required to introduce a new method in order to improve the accuracy in indoor environment. Recently, bio-inspired technology has become the future core technology. Thus, this study examined the accurate positioning method applying the abilities that animals with homing instinct measure their position by searching geomagnetic field with the use of their biomagnets. In order to confirm the applicability of geomagnetic field, a new source for indoor positioning, this study separated the constituent materials and building structure and designed the structures that can carry the actual magnetic field sensor and the data collection module. Subsequently, this study investigated the applicability of geomagnetic field as a positioning source by establishing the positioning system of Fingerprint method. In performance evaluation of the positioning system, the geomagnetic strength-based positioning system was similar to or approximately 20 percent higher than the wireless LAN-based positioning system in the buildings with the existing wireless LAN. Thus, in the environment without infrastructure for indoor positioning, the geomagnetic, an independent earth resource, can make it possible to realize the indoor positioning.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1344-1347
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• 2008

VSAT시스템은 중심지구국, 무궁화위성 그리고 다수의 단말지구국을 포함하는 성형망으로 구성되고, 광범위한 데이터서비스를 제공할 수 있으며 사용자의 사용목적과 용도에 따라서 여러 가지 형태의 위성전송망 구성이 가능하다. 홍수경보망을 구성 시 최적의 전송품질을 구현하기 위한 위성링크설계는 한국의 환경특성, 무궁화위성의 특성 그리고 VSAT 시스템의 특성을 고려하여 설계한다. VSAT 시스템은 디지털 데이터 전송용으로 인바운드(Inbound)는 TDMA, 아웃바운드(Outbound)는 TDM 전송방식을 이용하였으며 중심국과 단말국의 크기는 3.7m, 1.2m로 설계되었다. VSAT망에서 링크설계는 VSAT망에 할당된 위성 중계기(Satellite Transponder)의 출력전력 및 대역폭 범위 내에서 중심지구국(Hub Station)과 단말지구국(Remote Station)이 주어진 전송규격에 따라 정보를 효율적으로 전송할 수 있도록 설계하여. VSAT망으로 홍수관리의 효율적 운영을 제안한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.19 no.2
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• pp.170-179
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• 2003

In order to classify Land Use/Land Cover using multispectral images, we have to give consequence to defining proper classes and selecting training sample with higher class separability. The process of satellite hyperspectral image which has a lot of bands is difficult and time-consuming. Furthermore, classification result of hyperspectral image with noise is often worse than that of a multispectral image. When selecting training fields according to the signatures in the study area, it is difficult to calculate covariance matrix in some clusters with pixels less than the number of bands. Therefore in this paper we presented an overview of feature extraction methods for classification of Hyperion data and examined effectiveness of feature extraction through the accuracy assesment of classified image. Also we evaluated the classification accuracy of optimal meaningful features by class separation distance, which is also a method for band reduction. As a result, the classification accuracies of feature-extracted image and original image are similar regardless of classifiers. But the number of bands used and computing time were reduced. The classifiers such as MLC, SAM and ECHO were used.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.22 no.4
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• pp.275-284
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• 2006

The noise sources of a Hyperion image are mainly due to the atmospheric effects, the sensor's instrumental errors, and A/D conversion. Though uncalibrated, overlapping, and all deep water absorption bands generally are removed, there still exist noisy bands. The visual inspection for selecting clean and stable processing bands is a simple practice, but is a manual, inefficient, and subjective process. In this paper, we propose that the extrema ratio be used for noise estimation and unsupervised band selection. The extrema ratio was compared with existing SNR and entropy measures. First, Gaussian, salt and pepper, and Speckle noises were added to ALI (Advanced Land Imager) images with relatively low noises, and the relation of noise level and those measures was explored. Second, the unsupervised band selection was performed through the EM (Expectation-Maximization) algorithm of the measures which were extracted from a Hyperion images. The Hyperion data were classified into 5 categories according to the image quality by visual inspection, and used as the reference data. The experimental result showed that the extrema ratio could be used effectively for band selection of Hyperion images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.2-2
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• 2023

기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.