최근 급속히 발전하는 하드웨어로 인해 역시간 구조보정을 다양한 현장자료의 영상화에 적용할 수 있게 되었다. 양방향 파동방정식을 이용하는 파동방정식 구조보정 방법으로, 역시간 구조보정은 다중 도달파 뿐 아니라 급경사 및 수직 이상의 경사를 갖는 반사면도 영상화가 가능하다. 그러나 쌍곡선 파동방정식의 양방향 전파라는 성질로 인해 역시간 구조보정은 잡음을 발생시킨다. 연속적으로 입사각이 증가하여 지표로 전파되는 파, 선두 파, 역 산란 파 등과의 영 지연 상호상관은 의사영상을 만든다. 이러한 큰 진폭의 의사영상은, 상호상관되는 각 점에서 볼 때, 순 전파 및 역전파되는 두 파동장들이 거의 정 반대방향으로 전파한다는 공통점을 갖고 있다. 이는 순 전파하는 파동장과 역 전파하는 파동장의 두 전파경로가 거의 일치함으로써 발생한다. 본 논문에서는 음원 모음 역시간 구조보정에서의 의사영상을 제거하는 몇 가지 시도들을 소개하고자 한다. 구조보정 전에 실시하는 음원모음자료의 간단한 뮤팅 또는 초동 주시 이후의 시간 창 이내에서만 상호상관을 실시하는 파면 구조보정은 이러한 의사영상을 제거하는데 효과적이다. 포인팅벡터로부터 계산한 파동방정식의 전파방향을 이용하면 큰 진폭의 의상영상을 제거할 수 있는 새로운 영상화 조건을 적용할 수 있고 반사각에 따른 공통영상모음을 구할 수 있다.
Kite는 조사지역을 한번 횡단함으로써 3차원 지하영상을 얻기 위한, 새로이 개발된 단일채널(single-channel) 탄성파 취득시스템이다. Kite시스템은 진행방향에 수직으로 전개되는 하이드로폰(hydrophone)과 하이드로폰의 한쪽 끝에 설치하는 에너지원(source)인 에어건(air-gun)으로 구성된다. 3차원 지하영상은 기존 다중채널 반사자료 처리방법을 사용하며, 공통 소스점 모음(CSS gather)을 딕스식을 이용하여 지하층들의 평균 구간속도를 구하게 된다. 이 구간속도와 정규 고결응력으로 부터 물리상수들을 선택적으로 이용하여 전단계수, 공극율, 횡파속도 등을 구하였다. 본 시스템은 북대서양의 대륙붕에서 실시되었으며 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 외단열 공사의 단열재 접착제 도포 품질을 자동으로 감리할 수 있는 모델을 제안하였다. 사례 적용 결과, 영역 분할 모델은 mAP 92.3%의 정확도를 나타냈고, 제안 모델의 접착제 면적 비율 산출 정확도는 98.8%, 접착제 덩어리 중심 간 거리 산출 정확도는 96.7%로 나타났다. 본 연구 결과는 외단열 공사의 감리를 위한 현장투입 인력을 최소화하면서 외단열 공사의 가장 빈번한 하자인 단열재 탈락 하자를 예방할 수 있으며 나아가 외단열 시스템의 활성화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 향후에는 다양한 환경에서 외단열 공법의 시공 영상을 수집하여 영상 분할 모델의 성능을 높이고, 영상 내에 다수의 단열재가 포함된 경우에도 자동 감리할 수 있는 모델을 개발하고자 한다.
Peplums have a great advantage in easy styling for wearers to acquire desired physical and reminiscent images depending on the type and where it is placed on the waist line. However, the study of peplum blouses has not yet recognized. This study suggests a baseline data for visual appraisals as a determined key factor is changes. The result of this study as follows: First, peplums published between 2012 through 2014 collections are used for decorative effects on tops or bottoms as the finest decoration details of fashioning women's physical attractiveness. Its application has been extended to various fashion themes such as belts and overskirt that are made of peplum itself. Second, peplums published between 2012 through 2014 collections have close correlation of how the position, shape, and length of peplums are attached on bottoms. Peplum effects are categorized as extension of tops, expansion of bottoms, connections of tops and bottoms, and separation of tops and bottoms. Third, total of seventy nine peplum blouses that are found in the domestic online shopping mall are analyzed. The total length of peplum blouses are generally produced to 56 to 61cm, which is little shorter than or approximately equal to the hip line of women aged in between twenty to twenty four. In addition, the most popular peplum design is made of flare and cutting lines on the waist line and is 45.56% of samples. The most common location of peplums is identified as 3 to 6 cm above the natural waist line or the natural waist line and is 78.47% of samples. Fourth, the key factor of peplum blouse that can significantly influence the visual image is the total length of blouse, position of peplum, and peplum shape.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.65-65
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2002
In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.
2광구의 주요 탐사지역에는 심도 1 km 내외의 부정합면 하부에 대규모 단층이 발달되어 있다. 통상 이 부정합 인근의 탄성파 속도차는 매우 큰 편으로서 강한 다중반사파가 흔하게 발달되었고 탄성파 단면도는 왜곡되어 중합단면의 질적 저하가 예상되었다. 구조 인근의 다중반사파를 제거하고 해상력을 제고하기 위해 15가지 이상의 다양한 전산처리 기법이 적용되었다. 진폭 감소보정, 미약한 F/K 적용으로 일관성 잡음을 감쇠시켰다. 중합전 예측디콘볼루션으로 페그레그 다중반사파를 제거하였고 중합속도를 구하기 위해 매 2 km 간격으로 분석되었다. 잔여 다중반사파도 parabolic 라돈 변형절차를 거쳐 제거되었다. 중합자료를 얻기 위해 곡선파 curved ray Kirchhoff형 알고리즘이 적용되었으며, MVA (migration velocity analysis)가 이용되었다. 결과적으로 자료 취득기간의 기상변화 등 취득시의 문제점으로 지적된 불량한 잡음이 섞인 트레이스는 최초로 CDP gathers에서 제거되었다. 이후 다수의 전산처리 기법을 써서 최적의 전산처리 변수가 구해졌으며 그 결과 서해대륙붕 2광구의 구조 및 층서 해석에 적합한 탄성파 단면도 획득을 위한 인자들을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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