• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권1호
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• pp.127-150
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• 2022

We discuss multiple change-point estimation as edge detection in piecewise smooth functions with finitely many jump discontinuities. In this paper we propose change-point estimators using concentration kernels with Fourier coefficients. The change-points can be located via the signal based on Fourier transformation system. This method yields location and amplitude of the change-points with refinement via concentration kernels. We prove that, in an appropriate asymptotic framework, this method provides consistent estimators of change-points with an almost optimal rate. In a simulation study the proposed change-point estimators are compared and discussed. Applications of the proposed methods are provided with Nile flow data and daily won-dollar exchange rate data.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.177-198
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• 2021

변화탐지 연구는 주로 토지이용/피복의 변화, 재난/재해 피해지역과 같은 토지의 변화, 수역, 식생과 같은 특정 넓게 분포하는 객체의 변화에 대한 연구가 진행되어 왔다. 한편, 위성영상의 공간/시간 해상도가 지속적으로 향상됨에 따라 위성영상으로부터 선박, 차량과 같은 면적이 작은 객체의 변화탐지의 가능성이 높아지고 있다. 이러한 가능성을 확인하기 위하여 본 논문에서는 위성영상으로부터 소형객체 변화탐지를 수행하기 위해 기존 화소기반 변화탐지기법의 성능을 분석하였다. 10일 이내의 짧은 시기에서 촬영된 Kompsat 3A 위성영상 및 Google Earth 영상을 이용하여 대표적인 화소기반 변화탐지기법인 차분, 주성분 분석, MAD 및 IR-MAD을 적용하였다. 영상에서 관측 가능한 소형 객체 주변으로 변화/비변화 참조자료를 정의하고 각 기법을 적용하여 얻어진 변화탐지 결과영상과 참조자료를 비교하여 성능을 분석하였다. 성능분석 결과 실험에 사용한 모든 영상에서 MAD, IR-MAD 기법이 상대적으로 우수한 성능을 제공하였다. LULC, 식생변화 등 대규모 지역의 변화탐지에 우수한 성능을 보인 MAD, IR-MAD 기법이 소형객체의 변화탐지에도 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 아울러 변화탐지 대상인 소형객체에 높은 반사율 특성을 가지는 분광밴드를 변화탐지를 위한 분석에 포함하는 것이 소형객체 변화탐지율을 높일 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1427-1443
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• 2018

객체 기반 영상 분석은 영상의 복잡도를 낮추는 동시에 영상의 특성을 유지한다는 점에서 픽셀 기반 영상 분석보다 높은 효율성과 정보 활용 가능성을 지닌다. Superpixel은 일반적인 영상 분할보다 작은 영상 단위로 영상을 과분할함으로써 영상 내의 경계를 보다 잘 유지할 수 있다. 이 가운데 SLIC(Simple linear iterative clustering) superpixel 기법은 기존의 기법들보다 높은 품질의 영상 분할 결과를 제시하는 것으로 알려져 있다. 이러한 SLIC 기법의 입력 파라미터인 superpixel의 개수는 영상 분할 결과에 큰 영향을 미침에도 이에 대한 연구는 선행 연구에서 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT 영상을 이용하여 변화 탐지 활용 연구를 위한 SLIC 계열 superpixel 기법의 최적 파라미터 분석 및 변화 탐지 성능 비교를 수행하였다. 사용된 superpixel 기법은 SLIC, SLIC0(SLIC의 무변수 버전), SNIC(Simple non-iterative clustering) 의 세 가지 기법으로, $5{\times}5$(픽셀)에서 $50{\times}50$(픽셀)의 superpixel 크기 범위에 대해서 superpixel 개수를 지정하여 superpixel 분할 영상을 생성하고 변화 탐지 참조 영상에 대한 재현율을 분석하였다. 이를 통해 얻어진 최적 superpixel 크기를 바탕으로 변화를 탐지하고자 하는 두 영상의 차 영상을 분할한 후 일정 크기의 객체로 clustering하였다. 두 시기(bi-temporal) 영상으로부터 얻어진 공통된 영상경계는 전후 영상에 각각 적용함으로써 각 superpixel의 feature(Lab 색상 차이) 변화를 탐지하였다. 최종적인 변화 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능이 분석하였으며, 영상의 과분할 정도가 높지 않더라도 규칙적인 크기와 형태의 superpixel을 통해 높은 변화 탐지 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.265-278
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• 2019

Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.141-148
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• 2011

기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.115-122
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• 2001

비디오 데이터의 장면전환검출은 연속되는 두 개 샷(shot) 사이의 경계인 컷(cut)을 검출하는 것으로 비디오 검색과 색인의 첫 번째 단계로서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 압축된 비디오에서 최소의 복호화로 빠르고 정확한 장면전환을 검출하기 위해 단계적 접근을 이용한 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 I-프레임의 DC 영상을 이용해서 장면전환을 포함한 GOP(group of picture)를 찾고 GOP내에서 장면전환이 발생한 정확한 위치는 B-프레임에서 매크로블록의 부호화 형태에 관한 정보를 이용해서 찾는다. 이 방법은 기존의 P, B-프레임의 DC 영상을 모두 이용하는 것보다 간단하고 P, B-프레임의 DC 영상에서 발생하는 화질 열화를 고려할 필요가 없다는 장점이 있다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 모든 프레임의 DC 영상을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 볼 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.929-937
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• 2020

본 논문에서는 의미론적 분할을 위한 딥러닝 기술 중의 하나인 UNet++ 모델을 이용하여 다시기 위성영상의 변화지역을 탐지하고자 하였다. 다양한 손실함수에 대한 학습결과를 분석하기 위하여, 이진 교차 엔트로피, 자카드 변수에 의하여 학습된 UNet++ 모델에 의한 변화탐지 결과를 평가하였다. 또한, 딥러닝 모델의 결과는 WorldView-3 위성영상을 활용하여 기존의 화소기반 변화탐지 기법의 결과와 비교하여 평가하였다. 실험결과, 손실함수의 특성에 따라서 딥러닝 모델의 성능이 달라질 수 있음을 확인하였으나, 기존 기법들과 비교하여 우수한 결과를 나타내는 것도 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.80-89
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• 2011

최근 XML문서의 변화탐지가 중요한 연구 분야로 등장하고 있지만 변화탐지의 결과, 즉 편집스크립트에 대한 연구는 아직 초보적인 수준이다. 본 연구에서는 XML 문서의 변화탐지 알고리즘인 X-treeDiff+의 편집스크립트 생성알고리즘인 X-treeESgen을 제시한다. 이는 실행시간 O(n)의 성능을 가지면서 기존의 다른 알고리즘과 달리 삽입, 삭제, 갱신의 기본연산 이외에 이동 및 복사 연산을 지원한다. 또한 편집스크립트 생성과정이 변화탐지의 대용과정과 독립적으로 설계되어 있어 다양한 튜닝이 가능한 특정이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.111-119
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• 2006

본 대부분의 비디오는 대용량의 장시간 데이터로서 비디오 시청자들이 전반적인 내용을 이해하기에는 충분하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율적인 장면 전환 검출 방법과 새로운 샷 클러스터링을 이용한 비디오 개요 추출 방법을 제시한다. 장면전환 검출 방법은 컬러 히스토그램과 $\chi2$ 히스토그램을 합성한 방법을 이용하여 추출하도록 한다. 클러스터링은 지역적 히스토그램의 차이값을 이용한 유사성 측정과 새로운 샷 병합 알고리즘을 통해 수행하도록 한다. 또한 실제 TV 방송 프로그램을 대상으로 비디오 개요 추출 실험 결과를 제시한다.

• 한국환경과학회지
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• 제15권4호
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• pp.373-378
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• 2006

The western coast of South Korea is famous for its large and broad tidal lands. Nevertheless, land reclamation, which has been conducted on a large scale, such as Sihwa embankment construction project has accelerated coastal environmental changes in the embankment inland. For monitoring of environmental change, vegetation change detecting of the embankment inland were carried out and field survey data compared with Landsat TM, ETM+, IKONOS, and EOC satellite remotely sensed data. In order to utilize multi-temporal remotely sensed images effectively, all data set with pixel size were analyzed by same geometric correction method. To detect the tidal land vegetation change, the spectral characteristics and spatial resolution of Landsat TM and ETM+ images were analyzed by SMA(spectral mixture analysis). We obtained the 78.96% classification accuracy and Kappa index 0.2376 using March 2000 Landsat data. The SMA(spectral mixture analysis) results were considered with comparing of vegetation seasonal change detection method.