• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.120-131
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• 2020

인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.301-313
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• 2020

본 연구는 비상대비 시뮬레이션 모델과 군사연습 워게임 모델간 연동방안에 대한 연구이다. 비상대비 정부 연습은 메시지에 의한 연습으로 진행되고 있으며 실전과 유사한 상황을 조성하기 위해 시뮬레이션 모델에 대한 기술개발을 진행하고 있다. 실전과 유사한 상황을 조성하기 위해서는 군사 상황이 반영되어야 하고 이를 위해서는 군사연습 워게임 모델과 연동이 필요하다. 군사연습 워게임 모델은 태극 JOS 등 여러 모델이 표준화된 연동방식인 HLA/RT를 적용하고 있고 군사연습 워게임 모델과 연동하기 위해서는 HLA/RTI 연동방식을 적용할 필요가 있다. 또한, 비상대비 시뮬레이션 모델은 군사연습 모델에서 적 위치, 주요시설에 대한 적 공격 상황 등 한정된 정보만 필요하므로 정보를 선별적으로 선택하여 연동할 수 있는 연동방안이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 비상대비 시뮬레이션 모델과 군사연습 워게임 모델간 연동방식과 정보를 선택적으로 연동할 수 있도록 연동인터페이스 설계 방안을 제시한다. 연동인터페이스 주요기능은 페더레이션 동기화, 저장 및 복구, 객체관리 서비스, 시간 관리, 데이터 필터링 기능이 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권4호
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• pp.12-21
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• 2006

최근 우리는 항공 혹은 위성 영상 등에서 방대한 고해상도 지형 데이터를 접하고 있다. 여러 연구 및 응용에서 이러한 관심 지역의 대규모의 지리 정보 혹은 전체 행성 데이터에 대해서 실시간 시각화를 필요로 하고 있다. 널리 사용되고 있는 지형 실시간 시각화의 핵심적인 연산은 다중 상세도 수준 구조에서 참여자의 시점을 고려한 상세도 수준의 선택이다. 대규모 지리 데이터에 대해서 이러한 실시간 영상 생성을 수행하기 위해서는 실시간 영상 생성 시간 이전에 다계층 품질 계층구조를 구성하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 전체 행성 응용을 위하여 정육면체 4-8 타일 구조를 선택하였다. 이를 기반으로, 원시 지형 정보 영역의 해당하는 단말 수준의 타일 구조를 선택적으로 구성하고, 생성된 타일에 대해서 샘플링을 통하여 단말 수준의 타일을 구성한다. 로우 패스 필터를 이용하여 상향식으로 저해상도 타일을 구성하여 전체 4-8 타일 다계층 구조를 완성한다. 본 연구는 비메모리 저장소에 4-8 타일 구조를 구성하기 위한 효과적인 일련의 방법론을 구체화하였으며, 공개되어 있는 전체 화성 지형 및 영상 데이터에 대해서 실험하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.169-185
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• 2016

최근 임상도의 신규 속성으로 임분의 평균 수고인 임분고를 추가하기 시작하였으나 전국 940만개의 포인트를 스테레오 항공사진에서 수동 측정해야 하는 어려움이 예상된다. 아울러, 항공사진에서 수고 측정 시 임연부나 묘지 주변의 수고를 측정하기 쉬워 임분 대표성이 떨어지는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 스테레오 항공사진에서 추출한 영상 기반 3차원 점군과 FUSION S/W를 활용한 임분고 추정 방법을 제안하고 임분고를 자동 분석할 수 있는 모듈을 개발하였다. 스테레오 항공사진에서 수치표면모델 3차원 점군을 추출한 후 지면점 필터링을 거쳐 수치지면모델을 추출하고 이 두 모델을 차분하여 정규수치표면모델을 제작하였다. 정규수치표면모델에서 표본점별 개체목 수관을 육안판독한 후 수관별 최고점을 추출하여 정규수치표면모델 수고를 산출하였다. 표본점에서의 실측 수고와 정규수치표면모델 수고의 RMSE를 분석한 결과 전체 표본점 평균 수고의 RMSE는 0.96m로 나타났다. 대상지 전체의 개체목 수고를 추출하기 위해 FUSION S/W를 이용하여 항공사진의 정규수치표면모델에서 개체목 수고를 자동 추출하고 이를 임상도의 임분 폴리곤 단위로 평균하여 최종 임분고를 산출하였다. 마지막으로 임분고를 보다 손쉽게 분석할 수 있는 환경을 구현하기 위해 임분고 분석 프로세스를 ArcGIS add-in 모듈 형태로 자동화하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권1호
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• pp.47-55
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• 2005

본 논문에서는 각종 고성능 디스플레이 등 주로 고속에서 저전력과 소면적을 동시에 요구하는 시스템 응용을 위한 임베디드 코어 셀로서의 8b 240 MS/s CMOS A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 아날로그 입력, 디지털 출력 및 전원을 제외한 나머지 모든 신호는 칩 내부에서 발생시켰으며, 본 설계에서 요구하는 240 MS/s 사양에서 면적 및 전력을 동시에 최적화하기 위해 2단 파이프라인 구조를 사용하였다. 특히 입력 단에서 높은 입력 신호 대역폭을 얻기 위해 개선된 부트스트래핑기법을 제안함과 동시에 잡음 성능을 향상시키기 위해 제안하는 온-칩 전류/전압 발생기를 온-칩 RC 저대역 필터와 함께 칩 내부에 집적하였으며, 휴대 응용을 위한 저전력 비동작 모드 등 각종 회로 설계 기법을 적절히 응용하였다. 제안하는 시제품 ADC는 듀얼모드 입력을 처리하는 DVD 시스템의 핵심 코어 셀로 집적되었으며, 성능 검증을 위해 0.18um CMOS 공정으로 별도로 제작되었고, 측정된 DNL과 INL은 각각 0.49 LSB, 0.69 LSB 수준을 보여준다. 또한, 시제품측정 결과 240 MS/s 샘플링 속도에서 최대 53 dB의 SFDR을 얻을 수 있었고, 입력 주파수가 Nyquist 입력인 120 MHz까지 증가하는 동안 38 dB 이상의 SNDR과 50 dB 이상의 SFDR을 유지하였다. 시제품 ADC의 칩 면적은 1.36 ㎟이며, 240 MS/s 에서 측정된 전력 소모는 104 mW이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.80-86
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• 2019

컴퓨터 성능 향상으로 다양한 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근에는 구조물 안전성 평가 연구에도 그 적용이 이루어지고 있다. 특히 터빈의 내부 블레이드는 분리가 쉽지 않고 어두운 주변 환경으로 인해 블레이드의 표면 결함 검출은 전문 인력의 경험에 의존하고 있으며, 점검시간도 상당히 소요되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기술을 적용하여 터빈 구조의 부재 중 하나인 내부 블레이드에 발생하는 결함을 검출할 수 있는 효율적인 방법을 제시하였다. Faster R-CNN 인공신경망 기법을 활용하여 결함의 이미지 데이터를 학습하였고 부족한 이미지는 필터링과 Image Data Generator를 이용하여 데이터를 확장하였다. 그 결과 블레이드의 결함을 학습한 딥러닝 모델은 평균적으로 약 96.1%의 정확도와 재현율은 95.3%, 정밀도는 96%의 성능을 보였다. 재현율을 통해 제시된 딥러닝 모델이 결함을 탐지하지 못하는 경우는 4.7% 로 나타났다. 재현율의 성능은 여러 환경의 많은 결함 이미지 데이터를 수집하고 확장하여 딥러닝 학습에 적용함으로써 더욱 향상되리라 판단된다. 이러한 실제 블레이드의 결함 이미지 데이터 확보와 학습을 통해 향후 터빈엔진 정비에 적용 가능한 결함 검출 시스템으로 발전할 수 있을 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.413-421
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• 2017

본 논문에서는 전술 및 조작 상황, 목표 위치 정보 확인이 가능한 Link-K (한국 합동 전술 데이터 링크 시스템)를 활용하여 목표물 재설정을 위한 소형 UHF(ultra high frequency) 수신 모듈을 설계 및 제작하였고, 시뮬레이션을 통해 목표물 재설정에 대한 효과를 분석하였다. 설계된 모듈은 UHF 수신반, 제어반 및 전원분배반으로 구성된다. UHF 수신반은 주파수 하향 변환, 필터링 및 자동이득 제어 등을 수행한다. 제어반은 주파수 하향 변환 된 신호를 복조하고, 정보를 추출하고, 외부 연동을 수행한다. 전원분배반은 외부 전원을 공급하고 각 구성품에 필요한 전원을 생성 및 공급한다. 제작 된 모듈의 크기는 $105{\times}105{\times}80mm$이고 무게는 1.10 kg이며, 수신 가능 거리는 50km 이상이다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.496-508
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• 2017

본 논문은 전역적 대비를 보존하는 동시에 경계 정보를 정확히 보존할 수 있는 혼합 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 제안한다. 우선, 넓은 동적 영역 (High Dynamic Rangae: HDR) 영상을 낮은 동적 영역 (Low Dynamic Range: LDR) 디스플레이에 적합하게 압축하기 위해 인간의 시각 시스템 (Human Visual System: HVS)에 기반한 임계 값 대 밝기 값 (Threshold vs. Intensity: TVI) 함수와 영상의 대비를 사용하였으며 이에 따라 영상의 전역적인 대비를 보존할 수 있었다. 또한, 가이디드 영상 필터링 (Guided Image Filtering: GIF)을 이용하여 검출된 경계 정보와 변화감지역 (Just Noticeable Difference: JND) 모델의 공간적 마스킹을 이용하여 검출된 경계 정보를 결합함으로써 영상의 경계를 보존하고 출력 영상의 인지적 화질을 향상시켰다. 기존에 TMO들은 크게 전역적 톤 매핑 (Global Tone Mapping: GTM)과 지역적 톤 매핑 (Local Tone Mapping: LTM)으로 분류되었다. GTM은 전역적인 대비를 보존하며 구현이 단순해 실행시간이 빠르다는 장점이 있지만 영상의 경계 정보가 손실되며 지역적 대비를 보존하지 못하는 단점이 있었다. 반면 LTM은 영상의 지역적 대비와 경계 정보를 잘 보존하였지만 경계 영역에서의 헤일로 열화 현상의 발생과 같이 일부 영역이 부자연스럽게 표현되는 경우가 발생하였으며 GTM과 비교하여 높은 계산 복잡도를 가졌다. 따라서 본 논문에서는 GTM과 LTM의 장점을 결합하여 전역적인 대비를 보존하는 동시에 영상의 경계 정보를 보존하는 TMO를 제안하였으며 실험결과를 통해 제안하는 톤 매핑 기법이 인지적 화질 측면에서 성능이 우수한 것으로 확인되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.618-631
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• 2017

본 논문에서는 시변 네트워크 상황에서 끊김 없는 미디어 서비스를 제공 할 수 있는 퍼지 논리 기반 DASH 적응 알고리즘(FDASH)의 수정을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 퍼지 논리 제어부(FLC : Fuzzy Logic Controller)의 수정을 통하여 다음 요청 할 세그먼트의 비트율에 대해 최적의 판단을 하도록 하고, 세그먼트 비트율 필터링 모듈(SBFM : Segment Bit-rate Filtering Module)을 적용하여 비디오 화질의 변화 횟수를 줄인다. 또한, 스트리밍 서비스를 시작 할 때 사용자들이 일정시간 저화질의 비디오를 시청해야 하는 상황을 막는 시작 메커니즘(Start Mechanism)과 버퍼의 오버플로우를 방지하는 대기 메커니즘(Sleeping Mechanism)을 포함한다. 최종적으로 제안된 알고리즘이 FDASH에 비해 좋은 성능을 가짐을 NS-3를 이용한 모의실험을 통해 검증한다. 모의실험 결과, 제안된 방식이 FDASH에 비해 제한된 버퍼크기 상황 하에서도 버퍼 언더플로우/오버플로우가 발생하지 않음을 확인하였다. 또한 점대점(Point-to-Point) 환경과 Wi-Fi환경에서 거의 동일 화질 성능을 보이면서도 비디오 화질 변화 횟수를 50% 이상 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1437-1457
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• 2016

데이터베이스 아웃소싱 환경에서, 클라우드는 인증된 사용자에게 아웃소싱된 데이터베이스를 기반으로 질의 서비스를 제공한다. 그러나 금융, 의료 정보와 같은 민감한 데이터는 클라우드에 아웃소싱 되기 전에 암호화되어야 한다. 한편, kNN 질의는 다양한 분야에서 폭넓게 사용되는 대표적인 질의 타입이며, kNN 질의 결과는 사용자의 관심사 및 선호도와 밀접하게 연관된다. 따라서 데이터 보호와 질의 보호를 동시에 고려하는 kNN 질의 처리 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존 연구는 높은 연산 비용이 요구되거나, 탐색한 인덱스의 노드 및 반환된 질의 결과가 드러나기 때문에 데이터 접근 패턴이 노출되는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 암호화 데이터베이스 상에서의 kNN 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 데이터 보호 및 질의 보호를 지원한다. 또한, 제안하는 알고리즘은 데이터 접근 패턴을 보호하는 동시에 효율적인 질의처리를 지원한다. 이를 위해, 데이터 접근 패턴 노출 없이 데이터 필터링을 지원하는 암호화 인덱스 탐색 기법을 제안한다. 성능 분석을 통해, 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의처리 시간 측면에서 우수한 성능을 보임을 검증한다.