• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.559-569
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• 2008

세계 최초의 정지 궤도 해양관측 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (COMS/GOCI)가 측정하는 가시광선 영역의 파장대 ($0.4-0.9{\mu}m$)는 대기 구성성분(기체상 또는 입자상)에 의하여 영향을 받기 때문에 이에 대한 보정이 필요하다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성의 다양함으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로, 정확한 해양 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복사 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 알려진 대기 에어 러솔 특성 자료를 이용하여 에어 러솔의 물리 적, 광학적 특성을 분석하였다. 여기서 얻어진 에어러솔 특성 값들은 복사전달 모델을 이용하여 다양한 환경 조건하(에어러솔의 종류와 양)에서 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어러솔의 관계를 분석하는데 사용되었다. 복사전달모델 분석결과, 위성 자료 분석에서 잘못된 에어러솔의 광학 특성값의 사용으로 인한 오차는 에어러솔 광학 두께($\tau$)가 0.2보다 작은 범위에서는 비교적 작은 값을 나타내나 0.2보다 크게 되는 경우 지속적으로 증가하였다. 추가로 위성 관측값과 복사전달 모델에 의하여 계산된 값의 차이가 최소인 에어러솔 타입의 광학 특성값을 이용하여 ($\tau$)와 ${\aa}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent 를 도출한 결과는 기존의 표준 알고리즘보다는 지상관측자료와의 비교적 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 위성 관측자료에서 에어러솔 분석함에 있어서 에어러솔 타입에 따른 광학적 특성값의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 궁극적으로 향후 발사될 COMS/GOCI의 관측 자료를 이용한 대기 에어러솔 분석이나 대기 효과 보정에 있어서 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권4호
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• pp.366-375
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• 1998

해색 센서인 SeaWIFS의 자료를 이용하여 황사의 광학적 성질과 황사가 해색 원격탐사에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 황사가 해색에 미치는 영향을 살펴보기 위해 황사현상이 나타났던 1998년 4월 18일과 맑은 날인 4월 25일의 자료를 선택하였다. NASA 표준 대기 보정 알고리즘은 황사의 영역을 복사휘도가 너무 크거나 또는 구름의 영역으로 간주하여 황사 지역에 대한 해색 정보를 생산하지 않고 있다. 4월 18일 동아시아 해양에 도착한 황사는 에어로졸의 광학적 두께의 관점에서 상대적으로 균질한 두 부류로 구성되어 있음을 보여주었다. 즉, 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의값을 갖는 강한 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였다. 즉 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의 값을 갖는 강항 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였으며, 이 값들은 지상의 관측 결과와 잘 일치하였다. 지상 일기도의 분석과 경로 역추적을 통해 얻은 황사의 이동은 약한 황사 영역이 먼지 폭풍의 가장자리로부터 기원하고 있음을 암시한다. 또한, 황사와 관련된 에어로졸 광학적 두께가 큰 영역은 dir 0.2 정도의 광학적 두께를 갖는 배경 에어로졸과 매우 다름을 알 수 있다. 이러한 에어로졸의 광학적 특성은 대기 보정 변수의 도입과 더불어 황사의 영역을 정량적으로 결정할 수있음을 가능케 하고 있다. 본 논문의 결과는 대기 보정 변수와 광학적 두께의 분산 그래프에 나타나는 특징을 황사 영역을 결정할 수 있음을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.189-194
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• 2019

산림조사는 산림보전 및 산림자원개발을 위한 기초자료로 주기적인 데이터 취득과 관리가 이루어지고 있다. 하지만 현재 우리나라의 산림조사는 단순한 산림의 현황을 파악하는 조사가 대부분이며, 공간정보로서 다양한 활용이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 무인항공 스캐너를 이용하여 산림지역의 자료취득 및 처리를 수행하고, 성과물의 분석을 통해 효율적 산림조사 방안을 제시하고자 하였다. 무인항공 스캐너는 식생 하부의 지면을 추출할 수 있기 때문에 산림지역 관리를 위한 DEM을 효과적으로 생성할 수 있으며, 기존의 사진측량방법에서 불가능한 정확한 지형 데이터의 생성으로 산림조사 및 관리를 위한 공간정보로써 활용이 가능하다. 또한 산림지역에서 전력선과 식생간의 간격 측정이나 송전선로 관리에 이용될 수 있다. 식생의 조사를 위한 정확한 연직방향의 거리 측정이 가능하기 때문에 기존 방법에 비해 수고측정의 정확도 및 작업의 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 향후 무인항공 스캐너의 활용은 산림지역에서의 데이터 취득 효율성을 향상시킬 것이며, 기존의 인력에 의한 조사에 비해 정확도 개선 및 경제성 확보에 기여할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.520-525
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• 2019

광산은 자원확보를 위한 중요한 기반시설이지만 운영과정에서 근로자의 안전문제가 발생할 수 있고, 지반침하와 같은 재해가 발생할 수 있다. 최근 광산 규모의 대형화와 기계화로 인해 채광공정이 과거에 비해 매우 복잡해져 체계적이고, 안전한 광산 운영을 위해 광산에 대한 정확한 공간정보 구축이 필요한 실정이다. 기존의 광산공간정보는 주로 토털스테이션을 이용해 구축되어 왔지만 이 방법은 목표물을 일일이 시준하고 측정해야 하기 때문에 많은 작업시간이 필요한 단점이 있다. 본 연구에서는 토털스테이션과 3D 레이저 스캐너로 광산에 대한 데이터를 취득하고, 형상 정합 방법을 이용하여 광산공간정보를 구축하고자 하였다. 토털스테이션의 기준점 측량성과를 적용한 일부 영역의 고정식 스캐너 데이터를 이용하여 이동식 스캐너로 취득된 넓은 지역에 대한 정확한 성과를 효과적으로 구축할 수 있었으며, 구축된 광산공간정보의 정확도 평가를 통해 평균 0.083m의 편차를 보임으로써 연구결과의 적용성을 제시하였다. 연구를 통해 구축된 포인트클라우드 형태의 성과물은 갱내 형상의 가시화, 거리, 면적, 경사도 등 정량적인 분석과 단면 형상에 대한 도면 생성의 자동화 등이 가능하여 광산관리의 효율성 향상에 기여할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.15-26
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• 2019

본 연구는 제4차 산업혁명 시대에서의 국내 대학 관련 연구, 교육 및 산학연협력 등에 대한 연구동향과 사례를 탐색하였다. 이를 위해 2016년부터 2019년 4월까지 등재학술지에 게재된 학술논문 114편과 신문기사 및 대학 홈페이지 등을 통해 수집된 사례를 분석하였다. 분석 결과, 연구동향에 있어서는 2016년 이후 관련 논문 수가 증가하고 있었고, 테크놀로지, 교육과정, 교수학습 등을 주제로, 양적연구, 문헌연구를 활용하여 융복합 및 인문사회 분야 학술지에 주로 게재되고 있었다. 교육 및 운영 동향에 있어서는 이공 및 보건 계열 중심의 학부나 전공 개편이 노력이 활발하며, 학습자 참여와 수행을 강조하는 교수학습과 절대평가의 도입을 적극 검토하고 있었으며, 채봇이나 클라우드 컴퓨팅 방식을 도입하여 학사 및 진로 안내를 최적화하려는 노력을 하고 있었고, 이공계열 분야에 초점을 둔 산학연협력이 활발하게 진행되고 있었다. 향후 연구에서는 4차 산업혁명 관련 진로 및 취업과 산학협력에 대한 연구, 학사관리와 인프라 구축, 학생 및 교수자 관련 변수 간 관계 연구, 질적연구와 혼합연구를 활용한 연구가 활성화될 필요가 있다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.133-139
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• 2021

현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1379-1391
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• 2020

농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권7호
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• pp.445-454
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• 2022

항공기가 빙점 이하의 습도가 높은 구름대를 지날 때 액적이 항공기와 충돌하면 날개, 동체 등 항공기 구성품에 결빙이 발생한다. 특히 항공기의 날개에 결빙이 증식되면 공력 성능의 저하와 비행 안정성의 감소 등의 치명적인 안전 문제를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 항공기 날개에 적용되는 고양력 장치인 다중 익형의 결빙 증식량이 최소가 되도록 형상 최적설계를 수행하였다. 3차원 Reynolds-Averaged Navier-Stokes 지배 방정식을 이용하여 공력해석을 수행하였고, 다물리 전산해석을 통해 결빙의 형상 및 증식량을 예측하였다. 최적설계의 목적함수는 결빙 증식량 최소화로 설정하였고, 설계변수는 Slat과 Flap의 전개 각도와 위치를 정의하는 형상 변수 6개를 선정하였다. 설계 과정에서 목적함수의 평가는 크리깅 근사모델을 사용하여 대체하였고 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 형상을 도출하였다. 최적화를 수행한 결과, Slat과 Flap에 최적의 전개 각도와 위치를 적용하였을 때 결빙 증식량이 약 8% 감소하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권7호
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• pp.233-240
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• 2022

최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링 데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제27권3호
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• pp.177-191
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• 2022

Objectives: Recent epidemiological data reported that young adults in their 20 ~ 30s are a vulnerable population with unhealthy dietary practices and a few signs of deteriorated health indicators. However, there are no dietary guidelines that are specifically developed for the young adult population. This study introduces some data collection tools that are mostly used in the service design field, and demonstrates how these tools can be used in nutrition research for developing dietary guidelines for specific target groups. Methods: To understand the context of food choices among young people, 39 people were enrolled to complete a probes booklet. Thematic analysis and word cloud were performed to capture the main themes from the probes and a persona was developed based on the findings. Results: Data from the probes enabled us to grasp the various contextual meanings of eating practices among young people. Most participants understand what a healthy diet is and often have a willingness to practice it. However, there were very few participants who were following the practices. We created four types of persona for developing dietary guidelines: healthy eating, emotional eating, convenient eating, and trendy eating. Conclusions: Probes and persona were used in order to understand the lives of young adults and develop targeted messages. We hope that this introduction will be helpful to researchers who are looking for new ways of understanding their target population in the field of community nutrition.