• 지질공학
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• 제17권4호
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• pp.511-516
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• 2007

표면파탐사 방법 중 능동형 다중채널 표면파탐사(active method MASW) 방법은 발진원의 저주파 에너지 부족, 전체 측선 길이의 부족 등의 요인으로 인하여 측정가능 심도가 강성이 약한 풍화토 지층까지로 제한됨으로서 대상 심도까지의 전단파 속도 주상도를 제공하는데 어려움이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 신기술로서 제안된 수동형 다중채널 표면파탐사(passive method MASW) 방법을 대구 지하철 과업현장인 경산시 정평동 도심구간에 적용하고 분석을 수행하였다. 상시 미진동을 이용하는 수동형 다중채널 표면파탐사 방법은 파원의 차이에 따른 방향성 보정을 적용함으로써 분해능이 향상 되었고, 능동형 다중채널 표면파탐사 자료를 동일측선(동일배열)상에서 간단한 병행수행 방법으로 획득할 수 있으며, 각각의 분산 스펙트럼 자료를 통합하여 분산곡선을 획득함으로서 가탐심도의 증대뿐 만 아니라 천부 해상도까지 높일 수 있는 장점이 있다. 이번 경산 도심구간에서는 수동형 다중채널 표면파탐사 방법의 현장 적용에 앞서 최적의 자료취득 변수들을 선정하기 위하여 2m, 4m, 6m 수신기 간격 자료에 대한 분산 스펙트럼 분석을 수행하였고, 선정된 변수들을 적용함으로써 신뢰할 수 있는 전단파 속도 주상도를 작성할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.31-43
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• 2014

깊이맵은 3D 입체영상의 생성을 위해 중요한 요소이다. 하지만 깊이 카메라를 이용하여 획득한 깊이맵들은 낮은 해상도를 갖는 단점이 있기 때문에 이를 고해상도로 변환하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 일반적으로 PSNR, Sharpness Degree, Blur Metric 등과 같은 객관적인 평가방법으로 성능을 검증해왔다. 이러한 평가방법 이외에 DIBR로 가상시점(virtual view)을 생성하여 주관적으로 평가하는 연구도 있으나, 입체영상을 생성하여 깊이맵 업샘플링의 성능을 분석하는 것은 많지 않다. 본 논문에서는 다양한 깊이맵 업샘플링 방법들을 이용하여 생성된 입체영상의 주관적 평가와 업샘플링 방법의 객관적 평가 결과의 상관관계 및 선형회귀법을 이용하여 관련성을 분석한다. 실험결과에서는 에지 PSNR이 시각적 피로도와의 상관관계가 가장 높고, Blur Metric은 가장 낮다는 것을 보여준다. 또한 선형회귀에서는 최적의 입체영상을 얻을 수 있는 객관적 평가의 가중치를 구하고, 기존 또는 새로운 업샘플링 알고리즘의 3D성능을 예측할 수 있는 공식을 보여준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권11호
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• pp.1095-1105
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• 2014

본 연구에서는 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 V7 (25 km)의 월 누적 격자 강우량을 1 km 해상도로 상세화하기 위해 Support Vector Machine (SVM) 회귀를 활용한 상세화 기법을 제안하였다. 비선형 예측모델인 SVM은 상세화의 기반이 되는 다양한 수문기상인자와 강우 발생간의 월별 상관성 구축에 효율적으로 활용되었다. 상세화된 격자 강우는 전국에 고루 분포한 64개 지점 관측 강우와의 비교 분석을 통해 상세화 이전의 격자 강우 보다 다소 개선된 정확도를 지니는 것으로 확인되었다. 특히, 상세화 이전 격자 강우가 지니는 양의 Bias가 효과적으로 개선되었다. 상세화 전후의 공간분포 비교에서 두 분포는 평균적으로 유사했으나, 상세화 이전 강우의 공간분포에서 나타나지 않았던 강우의 국지적 특성이 상세화된 공간분포를 통해 잘 표현되는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 일부 지점의 과소 및 과대산정이 상세화를 통해 개선되어 전반적인 정확도 향상에 기여하였음을 확인했다. 본 연구에서 제안된 상세화 기법이 적용된 격자 강우는 모델의 정확도 향상을 위한 고해상도 입력자료로 활용될 수 있으며, 추후 연구에서는 SVM 외에 다른 회귀 방식을 활용하여 최적의 강우 상세화 기법 개발에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.270-279
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• 2017

최적의 재배관리나 식량생산 관력 정책 수립의 위해 지역적인 작물 생산성 모의 정보들이 사용 될 수 있다. 국내 주요 작물인 벼의 생산성 예측을 위해 ORYZA2000 모델이 널리 사용되어 왔지만, 지역 규모에서 생산성을 예측하기 위한 격자별 작물 모델 구동 체계는 보고되어 있지 않다. 본 연구에서는 격자형식의 입력자료를 사용하여 작물 모델을 구동하고 공간적인 생산성 예측자료를 생산할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이를 위해 입출력 처리 모듈과 격자별 모델 구동 모듈을 개발하였으며, 각각의 모듈은 C++와 R을 이용하여 구현되었다. 사례 연구를 위해 남한의 논 지역을 대상으로 2000년대에 대한 생산성을 모의하였다. 1km 및 12.5km 해상도의 격자형 기상자료로부터 13000여개의 기상입력자료가 생성되었다. 관행적인 재배관리 설정을 사용하여 격자별로 구동을 하였으며, 출력자료는 다시 netCDF 형태의 격자형 자료로 취합하였다. 모의된 벼 생산성의 공간적 분포는 실제 분포와 비슷한 경향을 보였으나, 실제 생산성과는 차이가 있었다. 이러한 차이는 이앙시기, 품종 등의 재배관리의 차이 또는 기상자료의 불확실성에 의해 생기게 된다. 본 연구에서 개발된 격자별 모델 구동 시스템을 통해 다른 작물 모델을 이용한 격자별 모의가 가능할 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권4호
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• pp.175-183
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• 2015

본 논문은 글자 영상을 효과적으로 확대 (up-scaling)하기 위한 학습 기반 초고해상도 (super-resolution; SR) 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서 다양한 HR (high-resolution) /LR (low-resolution) 글자 영상 쌍들을 수집한다. LR영상들은 양자화를 하고, 충분히 많은 수의 HR-LR 블록쌍들을 추출한다. 양자화된 LR블록을 기준으로 블록 쌍들을 소정의 개수의 클래스들로 구분한다. 클래스 별로 최적의 2D-FIR 필터 계수를 계산하고, 양자화한 후색인용 LR 블록과 함께 사전에 저장한다. 합성 단계에서 입력 LR 영상 내 각 블록을 양자화한 후 사전 내 양자화된 LR블록들과 정합하여 가장 근사한 블록에 대응하는 FIR 필터계수를 선정한다. 마지막으로 선택된 FIR필터로 HR 블록을 합성하여 최종적인 HR영상을 생성한다. 또한, 우리는 잡음이 있는 글자 영상에 대응하기 위해 학습과정에서 잡음 세기에 따른 복수개의 사전들을 제작한다. 입력 LR 영상의 잡음 레벨에 맞는 사전을 선택하여 HR영상을 합성한다. 실험 결과는 제안 기법이 종래 기법보다 잡음이 없는 환경에서는 물론 잡음이 있는 환경에서 우수한 주관적/객관적 화질을 가짐을 보인다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.999-1005
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• 2021

본 연구에서는 검사시간을 단축시키면서 해상도를 증가시키는 Compressed SENSE를 TOF에 적용하여 SENSE와 CS 기법에 대한 영상의 질을 비교하고 SNR, CNR을 평가하여 최적의 기법을 알아보고 이러한 정보를 토대로 임상적 기초자료로 제공하고자 한다. 충청도 소재 한 대학병원에서 TOF MRA 검사를 시행한 환자 32명(남자 15명, 여자 17명, ICA stenosis:10, M1 aneurysm:10, 평균나이 53 ± 4.15)을 대상으로 데이터를 분석하였다. 검사에 적용된 장비는 Ingenia CX 3.0T, Archieva 3.0 T 두 기기를 이용하였고 데이터 획득을 위한 방법으로 32 Channel Head Coil과 3D Gradient echo 이었다. 정량적 분석으로 각 영상의 SNR과 CNR을 측정하고 정성적 평가를 위해 관찰자의 시각적 견해에 대하여 5등급으로 나누어 영상의 질을 평가하였다. 영상평가는 paired t-test와 Wilcoxon 검정을 하였으며 p 값이 0.05 이하 일 때 유의성이 있는 것으로 간주하였다. TOF MRA 영상에서 SNR과 CNR에 대한 정량적 분석 결과 SENSE 기법에 비해 CS 기법이 높게 측정되었다(p<0.05). 관찰자의 시각적 평가로서 혈관의 선예도: CS(4.45 ± 0.41), 전반적인 영상의질: CS(4.77 ± 0.18), 영상의 배경소거: CS(4.57 ± 0.18)는 모두 CS 기법이 높은 결과를 얻었다(p=0.000). 결론적으로, 유속증가 자기공명혈관 조영술에서 SENSE 와 Compressed SENSE 기법을 비교하여 평가했을 때 Compressed SENSE TOF MRA 기법이 우위의 결과를 보여주었다. 이러한 결과는 뇌 질환 3D TOF MRA 검사에서 향후 임상적 기초자료가 될 것이라고 생각한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권5호
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• pp.301-308
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• 2021

사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운영 테스트를 통해 이뤄졌다.

• 대기
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• 제31권2호
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• pp.241-249
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• 2021

최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.35-45
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• 2022

현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제41권5호
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• pp.507-517
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• 2022

광음향 현미경은 높은 공간 해상도와 높은 대조도를 갖는 영상을 제공할 수 있어 생명과학 연구와 의료응용에 있어 유용하다. 광음향 현미경은 레이저 펄스 송신 후 생체조직에서 발생하는 광음향 신호를 수신하여 영상을 구성한다. 일반적으로 광음향 신호의 크기는 작기 때문에, 고품질의 광음향 현미경 영상을 얻기 위해서는 고성능의 광학 및 음향 모듈과 더불어 신호 수신용 고성능 시스템이 필요하다. 그러나 대부분의 광음향 현미경 시스템은 광음향 신호의 수신, 증폭, 품질향상, 디지털화를 위해 여러 상용 장비의 조합으로 구성된다. 이러한 이유로 광음향 현미경은 부피가 클 수밖에 없으며, 최적의 성능을 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 향상된 신호 대 잡음비와 대조도를 제공할 수 있는 광음향 수신 시스템의 구조를 제안하고 성능 평가 결과를 제시한다. 개발한 저잡음 광대역 광음향 신호 수신 시스템은 두개의 저잡음 증폭기, 두 개의 가변 이득 증폭기, 아날로그 필터, 아날로그 디지털 변환기, 그리고 디지털 제어 로직으로 구성되어 있다. 개발된 시스템의 영상 성능은 생체 모사 혈관 팬텀, 와이어 타겟 팬텀 영상 실험을 통하여 상용 신호수신 시스템의 성능과 비교하여 평가하였다. 영상 비교 실험을 통해 개발한 광음향 현미경 시스템이 상용 장비 보다 신호 대 잡음비는 6.7 dB 이상 높았고, 영상의 대조도는 3 dB 이상 높다는 것을 확인하였다.