• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.318-318
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• 2016

위성은 준 실시간으로 국토 전체의 관측과 미계측/비접근 지역의 관측도 가능하여 가뭄, 홍수 등 수재해와 관련된 분석 자료로 활용되고 있으며, 위성 기반의 수재해 모니터링 적용성에 대한 연구 또한 수행되고 있다. 위성에서 관측된 자료는 NASA, JAXA 등의 위성 관리 센터에서 알고리즘을 적용하여 인터넷으로 제공하고, 최근 K-water에서는 수자원분야의 위성활용을 위해 위성 자료 수집 시스템을 갖추어 Aqua/Terra MODIS, GPM, GCOM-W1 등의 위성 자료를 수집하고 있다. 위성 자료는 5분~16일 등의 다양한 주기로 제공되고 있으며, 자료 타입, 측정 시간 등의 간단한 정보만 파일명으로 표시되어 위성의 위치(경위도) 및 해당 지점의 위성 자료를 얻기 위해서는 위성 자료를 확인해야만 하는 번거로움이 따른다. 본 연구에서는 순차적으로 관측된 위성 자료의 시 공간적 속성정보를 추출하고 해당 정보를 영상과 함께 맵핑하여, 시간의 흐름에 따른 위성 궤도의 시각화 방안을 제시하였다. 위성 궤도의 시각화 방안으로 사용된 위성 자료는 Terra MODIS의 'MOD02SSH', GPM GMI 센서의 'GPROF' 자료 타입을 사용하였다. 'MOD02SSH'는 5분 동안 5km의 공간해상도로 측정한 자료가 1개의 파일이며, 'GPROF'는 5분 동안 4km의 공간해상도로 측정한다. 공전 주기의 검증을 위해 케플러의 제3법칙을 적용한 Terra 위성의 공전주기는 98.75분으로 계산되며, 위성 자료의 공전주기는 98.87분으로 나타난다. 검증 결과 약 0.12초의 오차가 발생하며, 정확한 위성 고도와 높은 해상도의 위성 자료를 통해 오차의 감소가 가능하다. 이를 통해 시각화 된 동적 시계열 이미지는 시간에 따른 위성 궤도의 정보를 추출 할 수 있다. 이는 수재해 정보시스템의 모니터링을 위해 사용 가능하고, 시간에 따른 위성 궤도 정보를 통하여 필요한 시간대의 위성 위치 정보, 해당 지점의 관측 자료를 효율적으로 수집하여 자료 수집을 위한 시간 단축이 가능하며, 사용자 또는 관리자를 위한 모니터링 수행 또한 효율적인 운영이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국음향학회지
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• 제42권5호
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• pp.422-428
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• 2023

초고속 초음파 영상은 탄성 영상, 초고속 도플러, 초해상도 영상과 같은 다양한 초음파 기반의 기능성 영상기술에 폭넓게 적용되고 있다. 하지만, 획득하는 데이터의 양이 많아 실시간 영상 재구성이나 3차원 또는 모바일 초음파 영상 응용으로의 확장이 제한된다. 본 논문은 적응 양자화 기법을 통해 초고속 초음파 영상으로 획득되는 대용량 Radio frequency(RF) 데이터의 전송 효율을 높이는 방법을 제안한다. 인체에서 반사된 초음파 신호는 높은 동적 범위를 가져 대부분의 현재 시스템에서 사용되는 고정 양자화 기법은 10 bits ~ 14 bits 이상의 높은 양자화 단계를 가진다. 양자화 단계 저감에 대한 화질 저하의 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 영상 깊이에 따라 구간을 설정하고, 각 영역별 RF 데이터를 정규화하고 양자화하는 방안을 제안한다. 정량적인 검증을 위해, Field II 컴퓨터 모사 실험을 활용하여, 고정 양자화 방법과 제안하는 방법의 대조도 대 잡음 비, 공간 해상도 및 원본 대비 유사도를 비교하였다. 또한, 연구용 초음파 장비를 활용한 인체 모사 실험 및 인체 실험을 통해 최종 3-bit로 재구성한 영상에서도 제안하는 방법이 효과적으로 적용되는 것을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.47-53
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• 2021

본 논문에서는 초해상도(Super-Resolution, SR)을 계산하는데 필요한 물리 기반 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 분류하고 분할하여 빠르게 SR연산을 가능하게 하는 쿼드트리 기반 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터로 사용하는 연기 시뮬레이션 데이터를 다운스케일링(Downscaling)하여 쿼드트리 연산 소요 시간을 대폭 감소시킨다. 이 과정에서 연기의 밀도를 이진화함으로써, 다운스케일링 과정에서 밀도가 수치 손실되는 문제를 완화하며 쿼드트리를 구축한다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 데이터 셋이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual) 보완 방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습을 진행한다. 실험결과가 연기의 경우 제안된 방법은 이전 접근법에 비해 약 15~18배 정도의 속도향상을 얻었다.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.29-40
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• 2011

정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.63-70
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• 2021

고해상도 심층신경망을 이용하여 기상데이터를 초해상화하면 보다 더 정밀한 연구와 실생활에 유용한 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 고해상도 심층신경망 학습에 사용하기 위한 개선된 훈련자료 생산기술을 최초로 제안한다. 기상전문 지식으로 고해상도 기상 자료를 생성하기 위해, 전문 기관의 관측자료와 ERA5 재분석장 자료를 바탕으로 람베르트 정각원추도법과 객관분석을 적용했다. 그 결과, 기상 전문 지식 기반의 기온 및 습도 분석자료는 기존 배경장 대비 RMSE 값이 각각 최대 42%, 46% 개선되었다. 다음으로, 기상 전문 기술을 이용한 수동적인 데이터 생성 기법을 자동화하기 위해 인공지능 기술 중 하나인 SRGAN을 이용했고, 10 km 해상도를 가지는 전지구모델자료로부터 1 km 해상도를 가지는 고해상도 자료를 생성하는 실험을 진행했다. 최종적으로, SRGAN으로 생성한 결과는 전지구모델입력자료에 비해 높은 해상도를 가지며 수동으로 생성한 고해상도 분석자료와 유사한 분석 패턴을 보이면서도 부드러운 경계를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1189-1198
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• 2015

최근 디지털 방송기술의 비약적인 발전과 함께 초 고해상도 및 초 고화질 영상서비스에 관심이 높아지고 영상 서비스에 관한 수요가 늘어나고 있다. 따라서 기존의 Full HD 보다 4배 혹은 16배의 해상도가 크게 개선된 UHD나 Full HD를 지원하는 모바일 기기 등 영상기기의 보급이 이루어지고 있다. 이러한 큰 해상도의 콘텐츠가 보급이 됨에 따라 그에 해당하는 고효율의 비디오 압축 방법이 제시되고 있다. 따라서 새로운 압축방법에 적용할 수 있는 소유권/지적재산권 보호를 위한 워터마킹 기술 또한 필요하다. 본 논문에서는 새로운 압축 방법인 HEVC 기반의 재인코딩 과정시 인트라 프레임의 예측모드들을 분석하여 경향성을 분석해 HEVC 기반의 워터마킹 가능성 검토에 목적을 둔다. 인트라 프레임에서의 예측모드의 변화를 분석하고 나타나는 경향성의 분석을 통해 변화하지 않는 블록을 찾는 알고리즘을 제안한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.636-645
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• 2017

실 개구(real-aperture)를 사용하는 스캐닝 레이다(scanning radar)는 지상을 감시하거나 재난 구조를 하는 등 폭 넓게 이용 가능하다. 그러나 스캐닝 레이다의 특성상 거리 방향의 분해능은 송신하는 신호의 대역폭에 의해 제한되며, 거리방향에 수직한 방향의 분해능은 빔 폭에 의해 결정된다. 본 논문에서는 초해상도(super-resolution) 레이다 영상 기법을 제안한다. 산란체가 스캔 영역에 드문드문 존재한다면 반사율의 분포를 sparse 신호로 간주할 수 있게 되고, '압축 감지(compressive sensing)' 문제로 수식화하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 '재가중치 ${\ell}_1$-최소화'를 통해 2차원 레이다 이미지를 얻는다. 모의실험 결과에서는 제안하는 기법으로 얻은 이미지와 더불어 기존에 널리 쓰이는 Orthogonal Matching Pursuit(OMP), 합성 개구 레이다(Synthetic Aperture Radar : SAR)의 결과와 비교하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.495-501
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• 2023

대한민국 해군이 운영하는 P-3C 또는 P-3CK 해상초계기에는 다양한 센서와 통신 장치를 탑재하고 있다. 임무 중 수집된 데이터는 항공기내 비행 조작사들에 의해 전술 정보로 관리되어 저장된다. 비행임무가 종료되면 이 정보는 지상에 있는 전술지원센터로 이관되고 전술분석도구를 통해 재생되거나 후속 업무를 위해 사용된다. 비행임무 시 한국방공식별구역 영역에서만 한 시간 이내 탐지 객체만 수만 개를 갖는다. 이에 대하여 전술분석도구 이용 시 지도를 함께 도시하는 전술 상황표시기에는 탐지 객체들에 대하여 모두 심볼로 표현한다. 표시 심벌의 증가는 전술 상황표시기의 이미지 갱신에 많은 영향을 끼치고 결과적으로 조작사들의 원활한 작업에 지장을 준다. 본 논문에서는 기존 상황표시기의 성능을 개선하기 위해 다중 스레드와 다중 레이어 적용을 제안한다. 그리고 이 제안에 대한 적용과 실행 결과를 통해 전술 상황표시기의 성능향상을 증명한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.1204-1213
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• 2013

디지털 위성통신 기술의 발전과 스마트 단말 사용이 보편화됨에 따라 해상의 선박에서 데이터 통신에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근 인말새트(Inmarsat) 위성을 통해 해상의 선박에서 지상 간 전화, 팩스, 데이터 및 텔렉스 등 통신을 이용하고 있다. 위성 서비스는 1초 단위 종량제 과금을 하므로 선박에서 육지의 단말을 위해 만들어진 화면의 웹 콘텐츠를 그대로 전송한다면 위성 통신 비용이 높을 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 프록시를 사용하여 위성 링크를 통해 전송되는 데이터 통신량을 줄이며 원하는 콘텐츠를 선택적으로 전송할 수 있는 메커니즘을 포함하는 웹브라우징 시스템 구조를 제안하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.178-185
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• 2021

Three-dimensional high-resolution magnetic resonance imaging (MRI) provides fine-level anatomical information for disease diagnosis. However, there is a limitation in obtaining high resolution due to the long scan time for wide spatial coverage. Therefore, in order to obtain a clear high-resolution(HR) image in a wide spatial coverage, a super-resolution technology that converts a low-resolution(LR) MRI image into a high-resolution is required. In this paper, we propose a super-resolution technique through filter learning based on information on the surrounding gradient information in 3D space from 3D MRI images. In the learning step, the gradient features of each voxel are computed through eigen-decomposition from 3D patch. Based on these features, we get the learned filters that minimize the difference of intensity between pairs of LR and HR images for similar features. In test step, the gradient feature of the patch is obtained for each voxel, and the filter is applied by selecting a filter corresponding to the feature closest to it. As a result of learning 100 T1 brain MRI images of HCP which is publicly opened, we showed that the performance improved by up to about 11% compared to the traditional interpolation method.