• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.418-428
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• 2002

본 논문에서는 움직임 보상을 이용한 움직임 기반의 적응형 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 정확한 움직임 추정을 위해 전처리로서 EBMF(Edge Based Median Filter)를 사용하며 2 개의 같은 위상을 갖는 필드와 1 개의 다른 위상을 갖는 필드를 이용한 새로운 BMA(Block Matching Algorithm) 움직임 보상 방법을 제안한다. 시간축 필터로서 움직임 정보 손실 오류를 제거하기 위해 입력 영상의 움직임 영역에 따라 각각 다른 임계 값을 적용하는 AMPDF(Adaptive Minimum Pixel Difference Filter)를 적용하였으며 MMD(Maximum Motion Detection)와 SAD(Sum of Difference)를 이용하여 빠른 움직임 영역에서의 화질을 향상시켰다. 최종적으로 잘못된 움직임 보상에 기인하는 화질의 열화를 방지하기 위한 후처리로서 움직임 보정 필터를 제안한다. 모의 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다.

• 대한지리학회지
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• 제46권1호
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• pp.67-80
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• 2011

단계구분도는 인구분포를 나타내기 위해 흔히 사용되는 방법으로 인구가 단위지역 내에 균등하게 존재함을 가정한다. 대시메트릭 지도제작법은 주거지역 정보를 통해 단계구분도보다 공간적으로 더 세밀한 인구분포를 작성할 수 있게 한다. 또한 피크노필랙틱 보간법은 단위지역 내 총인구를 유지하면서 주변지역의 인구를 고려하여 인구분포를 보간하는 방법으로 대시메트릭 지도제작법에 의한 인구분포를 연속적이고 부드럽게 하여 좀더 현실적인 인구분포도를 작성할 수 있게 한다. 따라서, 본 연구에서는 대시메트릭 지도제작법과 피크노필랙틱 보간법을 연계하는 방법을 제시하여 인구분포도의 정확도를 향상하고자 하였다. 제시한 방법을 적용하여 인구분포도를 작성하기 위해 1990년도 미국조지아주 Athens 시의 인구자료와 위성영상으로부터 추출된 주거지역 자료를 활용하였다. 결과를 검증하기 위해 인구분포도 작성에 활용된 공간단위보다 더 세밀한 공간단위의 인구자료를 활용하였으며 하이브리드 방법에 의해 높은 정확도를 확보할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 하이브리드 대시메트릭에 의한 인구분포는 선거구, 학군, 분수계 등 각종 경계지역으로 변환이 용이해 다양한 응용분야에서 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권7호
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• pp.681-690
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• 2010

블럭으로 주어지는 물리탐사 자료의 역산결과를 시추공 자료와 복합적으로 시뮬레이션하여 암반등급의 분류에 적용하였다. 물리탐사의 역산결과는 해석 대상에 대한 부가적 수준의 정보를 포함하게 되며, 전체 영역에 대한 정보를 제공한다. 반면, 시추공 자료는 해석 대상에 대한 직접적인 정보를 제공하지만, 그 정보의 공간적 범위가 매우 좁아 포인트 자료로써 이용된다. 블럭으로 주어지는 물리탐사 역산결과와 포인트로 주어지는 시추공 자료를 결합하여 크리깅이나 지구통계학적 시뮬레이션을 수행하기 위해서는, 포인트-포인트, 포인트-블럭, 블럭-포인트 간의 공분산 정보가 필요하다. 이 연구에서는 SGeMS에서 제공하는 Bssim 모듈을 이용하여, 역산 블럭과 시추공 포인트간의 복합적 시뮬레이션을 통해 공간적 특성이 다른 자료를 반영하는 다운스케일 된 결과를 얻었고, 이를 선행연구에서 적용한 지구통계학적 역산 결과와 비교하였다. 그 결과, 본 방법에 의한 다운스케일링 기법이 보다 확장가능하고 유연한 적용이 가능한 것으로 판단하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제12권5호
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• pp.614-630
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• 2006

자연 및 기술재해에 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 그 재해지역 내에 있는 인구수를 정확히 추정할 필요가 있다. 그러나 센서스 구역과 재해지역의 공간적 불일치 문제 때문에, 재해지역 내에 있는 인구수를 정확하게 추정할 때에는 구역단위 인구자료를 공간적으로 세분화할 필요가 있다. 본 논문은 센서스 블럭그룹 내의 인구를 개개의 화소로 세분화하기 위한 밀도 구분적 표면모델을 구현하고, 그 표면기반 공간적 세분화 모델의 성능을 통계적 및 가시적으로 평가한다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 밀도 구분적 내삽법과 위성영상으르부터 추출된 토지이용 및 피복자료를 사용하며 지리정보시스템에서 구현되었다. 토지이용 및 피복자료는 밀도 구분적 내삽법에서 인구의 지리적 분포에 관한 추가정보를 제공했고, 토지이용 및 피복자료의 퍼센트에 기반을 둔 경험적 표본추출법과 지역가중법은 각 화소에 대한 밀도 구분적 가중치를 객관적으로 결정하기 위해서 사용되었다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 애틀란타 대도시권의 밀도 구분적 인구표면을 만드는데 적용되었다. 그 밀도 구분적 인구표변의 정확도는 센서스 수치와의 비교를 통해서 RMSE와 수정 RMSE를 사용하면서 검증되었다. 또한, 각 센서스 트랙과 블럭그룹별 오차들은 퍼센트 오차지도들에 의해서 가시화 되었다. 분석결과에 따르면, 밀도 구분적 인구표면은 인구수의 정확한 추정치를 제시할 뿐만 아니라, 센서스 블록그룹 내의 인구의 상세한 공간분포를 보여 준다. 또한, 인구표면은 대개 교외 및 산림지역 그리고 도심지역에서 인구를 과소평가하거나 과대평가하는 경향이 있다는 것을 밝혀냈다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권4C호
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• pp.223-229
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• 2005

본 논문에서는 디인터레이싱을 위해 제한된 탐색영역을 갖는 확장된 에지기반 라인 평균 방법을 제안한다. 기존의 에지기반 라인 평균 방법들은 화소단위의 상관도를 이용하기 때문에 잡음과 계조도의 변화에 매우 취약하다는 단점이 있다. 그리고 방향성 에지를 탐색할 때, 탐색영역 내에 동일 방향을 갖는 에지들이 다수 존재할 경우 잘못된 에지 방향을 찾게 되고 보간된 영상에 점과 같은 잡음이 발생한다. 이러한 단점을 해결하기 위해 에지 방향 탐색시 탐색영역을 제한하는 블록단위의 에지 기반 라인 평균 방법을 제안한다. 실험 결과 제한하는 방법은 기존의 화소 단위의 에지기반 라인 평균 방법들보다 PSNR 측면에서 약 1 dB 이상 우수한 결과를 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.1-8
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• 2010

본 논문에서는 효과적인 프레임율 증가 변환을 위한 새로운 방법을 제안하였다. 첫 번째로 제안한 삼중 프레임 기반의 양방향 움직임 추정 방법은 기존의 양방향 움직임 추정 방법에서 발생한 문제점인 유사한 특성을 갖는 이미지에서의 잘못된 움직임 추정을 해결하여 보간 프레임 생성 시 발생한 블록화 현상을 크게 줄일 수 있었다. 두 번째로 제안한 움직임 벡터 평탄화 방법은 시공간적으로 인접한 움직임 벡터들을 고려하여 블록화 현상의 원인이 되는 아웃라이어를 제거할 수 있었다. 실험 결과 제안한 프레임율 증가 변환 방법은 기존의 방법들과 비교했을 때 평균 PSNR이 최대 4.337 dB만큼 높은 것을 확인할 수 있었고, 평균 SSIM은 최대 0.089만큼 높은 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.297-305
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• 2003

본 논문에서는 저비트율 부호화에 적합한 웨이블릿 기반의 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 제안한 논문에서는 웨이블릿 계수의 차이를 기반으로 한 중요 블록(significant block : SB) 정보를 사용하여 움직임이 존재하는 블록에 대해 선택적으로 움직임 예측함으로써 움직임 벡터의 수가 증가하는 MRME(multiresolution motion estimation)의 단점을 보완할 수 있었다. 또한 웨이블릿 변환의 특성 중 하나인 해상도 분할 특성을 이용하여 quarter-band까지 움직임을 예측하게 되고, 이에 대한 보간작업으로 영상을 재구성한다. 선택적 움직임 추정과 움직임 보상된 quarter-band의 보간작업을 통해 고주파 부대역에서 존재할 수 있는 예측 오차를 줄일 수 있었으며, 동시에 계산량도 감소시킬 수 있었다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 70% 이상의 계산량을 감소시킬 수 있었으며, 영상의 화질 면에서도 0.1 ∼ 1.2dB 정도 향상되어 거의 대등한 PSNR을 유지하는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권6호
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• pp.607-614
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• 2006

본 논문에서는, 복합 에러은닉 알고리즘을 이용하는 비디오 코더를 제안한다. 알고리즘은 먼저 정보숨김을 적용하여 손실된 블록의 움직임 벡터를 복원한다. 만일 은닉정보가 손실된 경우 손실된 블록의 움직임 벡터는 주위 정상 블록들의 움직임 벡터들의 적응적 선택을 이용하여, 손실된 블록의 새로운 움직임 벡터로 할당하고, OBMC (Overlapped Block Motion Compensation)를 통해 최종적으로 손실영역을 은닉하게 된다. 이 방법은 연속된 GOB의 손실에 있어서 좀 더 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법의 결과가 정보숨김만을 이용하거나. 주변 움직임 벡터만을 이용하는 기존의 방법에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제5권4호
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• pp.257-263
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• 2004

본 논문은 객체 기반 스테레오 정합에 있어서, 분할영역 내부에 존재하는 단계적인 변위의 변화를 추정할 수 있는 스테레오 정합 알고리즘에 관한 것이다. 우산 분할영역을 효과적으로 표현할 수 있는 복수의 샘플점들을 선정한 다음에 각 샘플점 주위에 인접한 영역 내부의 미소영역을 취하여 스테레오 정합을 수행한다. 이후, 선택된 각 샘플점의 변위에 의한 평면의 방정식을 이용하여 내부 변위들을 보간한다. 제안된 방법에 따르면, 샘플점에서 얻어진 변위 값을 영역내부로 전파시킴으로써 깊이 추정이 단지 특징점들에서만 국한되는 특징 기반 기법의 문제점을 해결할 수 있으며, 또한 분할영역의 외곽선에서 샘플점을 추출함으로써 단순 영역에서의 깊이 추정이 모호하게 되는 영역기반 기법의 문제점을 효과적으로 억제시킬 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1141-1162
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• 2024

Humidity is an important parameter in meteorology and is closely related to weather, human health, and the environment. Due to the limitations of the number of observation stations and other factors, humidity data are often not as good as expected, so high-resolution humidity fields are of great interest and have been the object of desire in the research field and industry. This study presents a novel super-resolution algorithm for humidity fields based on the Wasserstein generative adversarial network(WGAN) framework, with the objective of enhancing the resolution of low-resolution humidity field information. WGAN is a more stable generative adversarial networks(GANs) with Wasserstein metric, and to make the training more stable and simple, the gradient cropping is replaced with gradient penalty, and the network feature representation is improved by sub-pixel convolution, residual block combined with convolutional block attention module(CBAM) and other techniques. We evaluate the proposed algorithm using ERA5 relative humidity data with an hourly resolution of 0.25°×0.25°. Experimental results demonstrate that our approach outperforms not only conventional interpolation techniques, but also the super-resolution generative adversarial network(SRGAN) algorithm.