• 제목/요약/키워드: Cloud Removal

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디자인 발상 과정에 나타난 어휘와 디자인의 연관성 연구 -아방가르드 패션디자인을 중심으로- (Relationship between Vocabulary and Design in Design Ideation Process -Focusing on Avant-garde Fashion Design-)

  • 김윤경
    • 한국의류학회지
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    • 제45권4호
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    • pp.727-739
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    • 2021
  • The purpose of this study is to present the objective evaluation semantic scale of avant-garde design. Apparel majors were asked to express associative vocabulary, design development, and final design intentions for the avant-garde, and the final 70 copies were used for analysis. The results found the item style was shown often in the order of dress, coat, and combination of shirt and pants. In order, the silhouettes appeared as atypical, complex, square, and triangular; the decorations appeared as feathers, frills, and round sculptures; and the idea method appeared as extreme, association, and removal method. In examining the relations of associative words and idea designs, the dress had relations with associative words such as 'peculiar,' 'futuristic,' 'fancy,' 'Comme des Garcons,' and 'deconstruction.' As for the relationship between the idea design and the expression image vocabulary, it was found that 'one piece' recalled 'huge,' 'volume,' 'abundant,' 'peculiar,' and 'unknown,' while 'coat' recalled 'huge,' 'big silhouette,' and 'padding.' In conducting the word cloud technique, the overall design showed the central keywords were 'huge,' 'big silhouette,' 'unbalance,' 'feather,' 'structural,' 'unknown,' and 'frill,' in order.

암반사면 위험블록 모니터링을 위한 지상 LiDAR의 활용 (Application of Terrestrial LiDAR to Monitor Unstable Blocks in Rock Slope)

  • 송영석;이춘오;오현주;박준효
    • 지질공학
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    • 제29권3호
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    • pp.251-264
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    • 2019
  • 본 연구에서는 설악산국립공원 천불동 계곡에 위치한 암반사면의 낙석 위험블록을 대상으로 지상 LiDAR를 이용하여 변위 모니터링을 수행하였다. 모니터링 지점은 기존에 낙석이 발생되었거나 낙석발생이 예상되는 귀면암 인근 및 오련폭포 인근 암반사면을 선정하였다. 대상 지점의 암반사면 위험블록에 대한 모니터링은 지상 LiDAR를 이용하여 약 7개월 동안 5차례 촬영을 진행하였다. 지상 LiDAR 촬영 결과 토대로 변위량을 분석한 결과 폐색영역의 보간을 통해 발생한 오차와 식생 활력도의 차이에 의한 오차가 분석결과에 크게 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이와 같은 외부영향을 최소화하기 위해서는 실제 촬영지점을 대상으로 변위량을 탐지하여야 한다. 대상구간 암반사면 위험블록에서 지상 LiDAR 촬영 및 변위량을 분석한 결과 변위량이 매우 작게 발생하였으며, 대부분 오차범위 아래의 변위량을 보이므로 실제 변위가 발생하였다고 판단하기 어렵다. 한편, 지상 LiDAR를 이용하여 암반사면 위험블록 모니터링을 수행하기 위해서는 식생이 없는 구간을 선정하는 것이 중요하며, 식생이 존재하는 구간의 PountCloud 제거 및 Mesh Model 분석은 데이터 신뢰성 확보에 가장 중요한 항목임을 알 수 있다.

3차원 포인트 클라우드 기반 복셀화에 의한 식생의 물리적 구조 재구현 (Reconfiguration of Physical Structure of Vegetation by Voxelization Based on 3D Point Clouds)

  • 안명희;장은경;배인혁;지운
    • 대한토목학회논문집
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    • 제40권6호
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    • pp.571-581
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    • 2020
  • 하천에 광범위하게 활착되는 식생은 수위 변화 및 흐름 저항에 절대적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 하천 시스템 전반에 영향을 미치는 중요 요소이다. 따라서 유입되는 식생의 형태와 규모를 정확하게 파악하는 것이 매우 중요함에도 불구하고 현장에서 이를 파악하기란 쉽지 않은 일이다. 따라서 최근에는 지상 레이저 스캐닝 등을 활용하여 대용량의 식생 정보를 취득하는 연구가 시도되고 있다. 그러나 식생의 복잡한 형상으로 인해 캐노피 영역의 정확한 정보를 획득하기 어려우며, 자연적인 영향에 매우 민감하게 반응한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 3차원 지상 레이저 스캐닝을 통해 수집된 고해상도의 포인트 클라우드 데이터를 복셀 형식으로 재구현하여 식생의 물리적 구조를 분석하였다. 먼저 잎이 없는 단순한 형태, 잎이 있는 완전한 형태의 식생 및 패치 규모 식생 조건으로 설정하여 각각의 물리적 구조를 분석하였다. 이를 위해 측정된 데이터의 이상치 제거 및 불필요한 데이터의 필터링을 위해 통계적 이상치 제거 방법을 활용하여 각각 17 %, 26 %, 25 %의 포인트를 제거하였다. 또한 후처리 된 포인트 클라우드로부터 복셀 크기별 식생 형상을 재구현하여 실제 식생의 부피와 비교하였으며, 분석 결과, 오차 범위는 각 조건별로 8 %, 25 %, 63 %로 나타났다. 대상 샘플의 규모가 클수록 더 큰 오차가 발생하였으며, 복셀 크기 조정 시 식생의 표면이 시각적으로 비슷하게 보이지만 전체 식생의 부피는 이러한 변화에 매우 민감한 것으로 나타났다.

심층신경망 기반 우주파편 영상 추적시스템 인식모델에 대한 연구 (A Study on the Deep Neural Network based Recognition Model for Space Debris Vision Tracking System)

  • 임성민;김진형;최원섭;김해동
    • 한국항공우주학회지
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    • 제45권9호
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    • pp.794-806
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    • 2017
  • 지속적으로 우주파편이 증가하고 있는 상황에서 국가 우주자산을 안전하게 보호하고 우주개발국으로서 우주환경 보호에 관심을 가지는 것은 중요하다. 우주파편의 급격한 증가를 막기 위한 효과적인 방법 중 하나는 충돌위험이 큰 우주파편들, 그리고 임무가 종료된 폐기위성을 직접 제거해 나가는 것이다. 본 논문에서는 영상기반 우주파편 추적시스템의 안정적인 인식모델을 위해 인공신경망을 적용한 연구에 대해 다루었다. 한국항공우주연구원에서 개발한 지상기반 우주쓰레기 청소위성 테스트베드인 KARICAT을 활용하여 우주환경이 모사된 영상을 획득하였고, 깊이불연속성에 기인한 영상분할 후 각 객체에 대한 구조 및 색상 기반 특징을 부호화한 벡터를 추출하였다. 특징벡터는 3차원 표면적, 점군의 주성분 벡터, 2차원 형상정보, 색상기반 정보로 구성되어있으며, 이 범주를 기반으로 분리한 특징벡터를 입력으로 하는 인공신경망 모델을 설계하였다. 또한 인공신경망의 성능 향상을 위해 입력되는 특징벡터의 범주에 따라 모델을 분할하여 각 모델 별 학습 후 앙상블기법을 적용하였다. 적용 결과 앙상블 기법에 따른 인식 모델의 성능 향상을 확인하였다.

점군집 데이터를 이용한 곡면객체 모델링 및 정확도 분석 (Curved Feature Modeling and Accuracy Analysis Using Point Cloud Data)

  • 이대건;유은진;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.243-251
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    • 2016
  • 일반적으로 라이다 데이터 처리 과정은 노이즈 제거, 지표면/비지표면 분리를 위한 필터링, 데이터 분류, 객체분할, 형태인식, 객체 모델링, 성과물에 대한 정확도 검증 등이다. 본 논문은 점군집 라이다 데이터를 이용한 3차원 곡면객체의 모델링과 정확도 검증에 중점을 두고 있다. 기존의 구형 및 원통형 객체 모델링 방법은 함수의 선형화, 미지계수의 초기 근사값 및 반복 계산이 요구되지만, 제안한 방법은 모델링 함수의 미지계수를 직접 결정하는 방법이다. 이를 위하여 객체를 형성하는 단위 객체면 형태를 분석하여 적합한 함수를 결정하고, 함수를 구성하는 미지변수를 추정한 후 정확도를 분석하여 타당성을 검증하였다. 제안한 방법을 반구형 및 반원통의 시뮬레이션 및 실제 건물 데이터에 적용하여 모델링 함수의 계수와 정확도를 산정하였으며, 다양한 형태의 객체 모델링의 자동화에 기여할 것으로 판단된다.

태양 에너지 수집형 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 효율적인 오디오 딥러닝을 위한 에너지 적응형 데이터 전처리 기법 (Energy-Aware Data-Preprocessing Scheme for Efficient Audio Deep Learning in Solar-Powered IoT Edge Computing Environments)

  • 유연태;노동건
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.159-164
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    • 2023
  • Solar energy harvesting IoT devices prioritize maximizing the utilization of collected energy due to the periodic recharging nature of solar energy, rather than minimizing energy consumption. Meanwhile, research on edge AI, which performs machine learning near the data source instead of the cloud, is actively conducted for reasons such as data confidentiality and privacy, response time, and cost. One such research area involves performing various audio AI applications using audio data collected from multiple IoT devices in an IoT edge computing environment. However, in most studies, IoT devices only perform sensing data transmission to the edge server, and all processes, including data preprocessing, are performed on the edge server. In this case, it not only leads to overload issues on the edge server but also causes network congestion by transmitting unnecessary data for learning. On the other way, if data preprocessing is delegated to each IoT device to address this issue, it leads to another problem of increased blackout time due to energy shortages in the devices. In this paper, we aim to alleviate the problem of increased blackout time in devices while mitigating issues in server-centric edge AI environments by determining where the data preprocessed based on the energy state of each IoT device. In the proposed method, IoT devices only perform the preprocessing process, which includes sound discrimination and noise removal, and transmit to the server if there is more energy available than the energy threshold required for the basic operation of the device.

고등학교 과학 교과서 인공위성 해수면온도 영상 오류 분석과 예비교사들의 반응 (Error Analysis of Satellite Imagery for Sea Surface Temperature in the High School Science Textbooks and Responses of Pre-service Teachers)

  • 박경애;최원문
    • 한국지구과학회지
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    • 제32권7호
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    • pp.809-831
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    • 2011
  • 해수면온도는 급변하는 기후를 이해하는 가장 중요한 해양 변수 중의 하나이므로 과학 교과서에는 정확하고 오류없는 해수면온도 영상이 제시되어야 한다. 그러나 고등학교 교과서에 제시된 해수면온도 영상들은 다양한 원인에서 비롯된 많은 오류들을 가지고 있었다. 본 연구는 제 7차 교육과정에 근거한 24종의 고등학교 과학 교과서, 지구과학 I, 지구과학 II 교과서의 36개의 인공위성 해수면온도 영상을 17개 항목에 대하여 분석하였다. 해수면온도 영상 처리 과정에서 생긴 구름 제거, 육지 마스킹, 색상표, 위치 정보, 시간 표시와 관련된 오류와 인공위성에 대한 기본적인 표현 오류를 조사하였다. 예비교사 25명에게 문제가 있는 대표적인 인공위성 영상들을 제시하고 설문을 실시하고 반응을 분석하였다. 그 결과 대부분의 예비교사들은 해수면온도 영상 처리 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대하여 인지하지 못하였으며, 해빙, 강수 유입, 한류와 같은 실제 해양현상과 연관지어 해수면온도를 이해하려는 경향을 보였다. 따라서 교과서 해수면온도 영상은 본 연구에서 제시한 세부 항목들을 고려하여 정확하게 처리되어야 한다.

도심지역 수목 높이값 측정을 위한 무인항공기에서 취득된 스테레오 영상의 활용 가능성 고찰 (A Study on the Possibility of Using UAV Stereo Image for Measuring Tree Height in Urban Area)

  • 이수암;김수현;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권6_2호
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    • pp.1151-1157
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    • 2017
  • 가로수는 도시 환경 개선을 위한 중요한 개체이다. 특히 도시 협곡에서 가로수 높이는 대기 오염물질의 제거에 큰 영향을 미치는 요소로써 높이를 정확히 측정해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 수목의 높이 측정을 위해 대상지역의 무인항공기 영상을 정밀하게 보정하여 스테레오 영상 기반으로 수목의 높이를 추출하는 방식을 시도해보았다. 무인항공기의 영상 정렬은 공선방정식 기반의 SfM(Structure from motion) 방식을 적용하였으며 보정된 영상을 수치도화기에 적용하여 도시 협곡지역의 가로수 높이를 측정하였다. 가로수와 인접 건물의 높이를 함께 취득하였으며 정확한 지물의 높이 계산을 위해 도로면의 평균높이를 함께 산출하여 처리하였다. 그 결과로 수목의 높이 측정 및 건물과의 상대적인 높이값 차이 산출을 수치도화기를 이용한 육안 분석을 통해서 빠르게 할 수 있음을 확인하였다. 이는 무인항공기를 이용하여 별도의 3차원 포인트 클라우드를 제작하지 않고도 건물과 수목의 상대적인 높이 차이를 산출할 수 있음을 의미한다. 또한 비전문가도 활용할 수 있다는 장점이 있다. 향후 사용자가 영상 내 수목이나 건물의 한 지점을 선택하면 자동으로 해당 개체의 높이값을 추출하는 연구 및 영상에서 자동으로 수목을 추출한 뒤 수고가 함께 취득되는 연구가 수행되어야 하며, 이러한 기술의 개발 및 연구는 이후 도심지내 환경 정책 및 가로수 등의 현황파악에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

시계열 위성영상 기반 평년 식생지수 추정을 통한 산림생태계 피해 탐지 기법 (Forest Damage Detection Using Daily Normal Vegetation Index Based on Time Series LANDSAT Images)

  • 김은숙;이보라;임종환
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권6_2호
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    • pp.1133-1148
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    • 2019
  • 산림지역은 계절에 따라 생장 및 활력 특성이 변화하기 때문에 산림피해를 정확하게 탐지하기 위해서는 과거 동일한 계절적 시기의 영상정보 확보가 필요하다. 그러나 고해상도 또는 중해상도 영상은 영상촬영주가 높지 않아 동일 시기의 영상 정보들을 확보하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 산림생태계의 피해를 평가하기 위해 시계열 영상정보를 통해 피해발생 이전 과거 동일 시점의 분광정보를 추정하여 산림피해 평가의 기준정보로 활용하는 방법을 연구했다. 연구대상지는 2017년 우박과 가뭄으로 인해 대규모 산림피해가 발생한 전라남도 화순지역이며, 과거 3년간 해당 지역에서 촬영된 모든 Landsat 8 영상의 시계열 식생지수(NDVI, EVI, NDMI) 자료를 구축하고 이를 일별 연속자료로 자료보간을 실시하였다. 그리고 이를 통해 교란 발생 이전의 정상적인 일별 식생지수 추정 지도를 제작하였으며, 동일 날짜의 일별 평년 식생지수와 교란발생 이후의 식생지수의 차이값을 구하고 피해등급 기준을 적용하여 최종적인 위성자료 기반의 피해등급지도가 산출되었다. 위성기반 피해등급지도는 기존의 항공사진 기반 피해등급지도에 비해 미세한 식생활력도 변화를 효과적으로 탐지하였으며, 피해극심지역을 대상으로 비교하였을 때 SWIR 밴드를 이용한 식생지수(NDMI)가 기존의 피해등급평가 결과와 유사한 결과를 산출하여 활용도가 높은 것으로 평가되었다. 결과적으로, 일별 평년식생활력도 지도의 제작을 통해 신속하고 정확한 피해지 탐지가 가능해졌다.

울릉도 말잔등응회암의 입도와 구성원 분석으로부터 화산분화 유형 해석 (Interpretation of volcanic eruption types from granulometry and component analyses of the Maljandeung tuff, Ulleung Island, Korea)

  • 황상구;이소진;한기환
    • 지질학회지
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    • 제54권5호
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    • pp.513-527
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    • 2018
  • 울릉도 말잔등응회암의 화성쇄설층에 대해 입도측정과 구성원 분석을 수행하고 주요 분화유형과 역학적 기구를 해석하였다. 말잔등응회암은 나리 칼데라 외측부에서 3개 멤버로 구분되며, 각 멤버는 하부에 조립 응회암층 및 라필리암층과 상부에 부석층 등의 암상으로 구성된다. 응회암층 및 라필리암층은 순수한 부석층과 구별되는 입도 및 구성원의 정량적 증거를 나타낸다. 응회암층 및 라필리암층은 부석층에 비하여 암편/본질 비와 결정/본질 비의 상대적 증가, 본질 부분의 우세한 파쇄작용 등의 특징을 가진다. 응회암층 및 라필리암층에서 암편과 결정의 풍부성은 지하수의 폭발적 기화로 주인암의 우세 파쇄작용, 체공 중에 세립물질의 제거에 의한 암편 및 결정의 간접적 농집과 같은 이유 때문일 수 있다. 위의 자료는 수증기마그마성 분화가 앞서 일어났고 마그마성 분화가 뒤따라 일어났음을 나타낸다. 즉 응회암층 및 라필리암층은 지하수가 화도로 접근하여 마그마가 물과 폭발적 상호작용에서 유래되는 수증기마그마성 분화(수증기플리니언 분화)를 암시하며, 부석층은 본질 가스압에 의한 마그마성 폭발작용(플리니언 분화)에서 유래되는 화성쇄설물을 나타낸다. 결론적으로 초기에는 마그마 기둥이 낮을 때 정압수가 화도에 접근하여 마그마와 폭발적인 상호작용으로 수증기플리니언 분화를 일으켰으며, 후기에 마그마 기둥의 상승으로 마그마성 가스압이 지하수압보다 커져 화구로의 지하수 접근을 차단함으로서 마그마성 휘발성물질에 의해서만 일어나는 플리니언 분화로 전환되었다.