• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.62-65
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• 2018

신경망은 깊어질수록 gradient vanishing/exploding과 같은 네트워크가 불안정해지는 문제가 발생 한다. 잔차 블록을 이용하여 이러한 문제를 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 영상 인식 분야에서 훌륭한 성능을 보여준 잔차 블록 기반의 깊은 합성곱 신경망을 통한 단일 영상 초해상도 복원 기법을 제안 한다. 제안한 알고리듬은 EDSR에 사용된 잔차 블록을 다양한 크기의 합성곱 연산을 통해 영상의 특징들을 다르게 분석하도록 수정하고 VDSR과 비슷한 수준의 복잡도로 구성하여 향상된 성능을 얻었다. 실험 결과, VDSR에 비해 PSNR이 최대 0.1dB까지 증가했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.136-136
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• 2023

우리나라의 강우 특성은 하절기에 집중되어 있으며 최근 이상강우와 기상이변에 따른 집중호우 발생으로 여를철 탁수 문제 발생 빈도가 높아지고 있는 추세이다. 과거 '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선과 같은 태풍 및 장마에 의해 탁수 유입이 급증되어 수중 탁도가 높아지며 저수지 탁수 문제가 발생하였다. 특히 우리나라 경우 하천 및 저수지에서 물 사용량의 대부분을 이용하고 있기에 탁수 문제가 장기화 될 시 댐 하류 지역의 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 비용적, 환경적 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 파악, 대응을 위한 탁수 모의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수를 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS, 탁도 데이터가 필요하며 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있다. 하지만 현재 측정의 경우 채수를 통한 점단위의 측정으로 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있다. 이러한 데이터 취득의 한계로 기존 조사를 통한 탁도-SS 관계식을 통해 탁수를 예측하고 있으나 과거 2003년 이후 자료를 바탕으로 산정된 식으로 불확도가 존재한다. 탁수 모의 정확도 개선을 위한 데이터 해상도 및 탁도-SS 관계식 문제를 해결 하기 위해 기존 데이터 분석을 통한 미계측 기간에 대한 보간을 필요로 하며 현장 계측을 통한 탁도, SS 자료를 취득하여 탁도-SS 관계식을 최신화 할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 탁도를 측정 센서 YSI와 SS 측정센서 레이저부유사측정기(LISST: Laser In-Situ Scattering and Transmissometry)를 활용하여 자료를 취득하고 탁도-SS 산정식을 최신화 하였다. 또한 기존 국가 수질 측정망 데이터 및 기상 자료 데이터를 취득하여 데이터 분석을 통해 미계측 기간에 대한 데이터를 보간하여 탁수 모의 입력자료를 개선하였고 이를 기반으로 탁수 모의 정확도를 개선하고자 하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.2
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• pp.38-43
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• 2017

Many studies about generating images of seabed using active sonar have been carried out but image resolution enhancement is still an important problem. Many methods have been proposed to improve sonar resolution and the approach using narrow beam width is commonly and widely applied to enhance azimuth resolution. Unfortunately, this has technical limitations to reduce the beam width. Therefore, signal processing techniques are essential to achieving higher azimuth resolution when an array with conventional beam width is employed. This paper proposes a new approach that utilizes overlapped beams to obtain higher resolution.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.11a
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• pp.144-146
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• 2011

해상교통안전진단제도가 2009년 도입 이후 50여건의 해상교통안전진단이 종료되었거나 진행 중에 있다. 항만기본계획에 따른 부두건설이 진단실적 중 50%를 차지하고 있어, 항만기본계획에 따른 부두건설 사업은 해상교통안전진단제도에 절대적이다. 하지만, 해상교통안전성 검토가 미비한 항만기본계획은 부산신항의 유류기지 건설, 울릉도 사동항 부두건설 등의 사업지연 및 경제성 미확보 등의 문제로 나타나게 되었다. 따라서, 항만기본계획의 수립절차 및 법적절차를 분석을 통하여, 해상교통안전진단제도의 안정적 운용을 위한 제도적 방안을 도출하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.2
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• pp.251-261
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• 2003

The resolution issue of various soil moisture prediction parameters such as wetness index and curvatures is addressed. The sensitivities of various index are discussed on the base of the statistical aspects. The statistical analysis of three flow determination algorithms on the DEM is performed. The upslope area associated with SFD algorithm appear to more sensitive than the parameters of the other algorithms(MFD, DEMON). The wetness index shows relatively less variation both in resolution and the calculation Procedures.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.425-428
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• 2020

본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.217-220
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• 2022

본 논문에서는 CCTV 영상 화질을 향상하고 해상도를 높이기 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 잡음 제거(Denoising) 와 초해상도(Super-resolution) 작업을 수행한다. 데이터 증강(Data Augmentation)을 통한 초해상도 성능 향상을 위해서 잡음 제거 네트워크의 출력 영상을 초해상도 네트워크의 입력으로 사용하는 순차적 작업을 사용한다. 또한 딥 러닝을 이용한 영상처리에서 발생하는 평균 밝기 오차 문제를 해결하기 위한 손실함수(Loss Function)와 두 가지 이상의 순차적인 딥 러닝 작업에서 발생하는 문제점을 극복하기 위한 손실함수를 제안한다. 제안하는 손실함수는 네트워크의 출력 영상과 타겟 영상의 밝기 오차를 줄이는 것이 가능하고, 순차적 작업에서 보다 정확한 모델 성능 판단이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.57-58
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• 2023

우리나라 연안해역에 급증하는 해상풍력단지 등 대규모 해양개발 행위로 인해 무분별한 해역을 점용하게 됨에 따라, 과거 관습적으로 이용해오는 해상교통로와 상충되어 발생하는 사회적 충돌이 문제가 되고 있다. 특히, 선박 대형화 및 자동화, 자율운항선박 등장 등 해상교통환경 변화에 따라 안전한 연안 해상교통환경 조성이 시급한 상황이다. 모든 연안해역의 해상교통 흐름 및 교통밀집도 분석에 따른 관습적 해상교통망을 식별하고, 이를 지정·구축하고자, 빅데이터 및 지리정보시스템(GIS) 기반 해양공간분석기법을 활용하여 검토 및 분석하였다. 이렇게 분석 및 식별된 결과는 DB화하여 디지털 GIS 관리시스템과 연계하도록 추진중이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.184-186
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• 2003

본 논문에서는 대규모 지형 데이터를 이용한 네트웍 환경에서의 지형 탐색을 위한 다중 해상도 기법과 prefetching 기법을 제안한다. 지형 렌더링에 널리 사용되는 직각이등변 삼각형 메쉬 형태의 DEM 데이터를 정삼각형 메친 데이터로 재구성한 뒤, 이를 다중 해상도로 구조화하여. 네트웍 환경에서의 주요 문제점인 대역폭과 지연 문제를 보완하였다. 본 기법은 3차원 지형 데이터를 이용한 온라인 게임 등에 응용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.154-159
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• 1998

최근의 전자도서관에서 문서영상 데이터베이스를 구축하여 사용자에게 원하는 정보의 원문을 그대로 서비스하고 있는데, 주로 200 dpi 문서영상에 대해 TIFF 영상포맷에서의 ITU-T T.6 압축방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는, 문서영상 데이터베이스의 확장성, 지속성, 효율성 등을 고려하여, 문서 영상의 스캐닝 해상도의 600 dpi가 적당하며, 압축방법은 JBIG이 타당함을 제시하였다. 아울러, 모니터 및 프린터 기반 서비스의 특성을 분석하여 서비스 해상도를 차별화하는 방법인 단계별 서비스 방안을 제시함으로써 JBIG의 단점인 과다한 복구시간 문제를 해결하였다. 대표적인 문서영상들에 대한 실험을 통해, JBIG의 높은 압축율 및 제시된 단계별 서비스 방안의 타당성을 확인하였다.