• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.15-22
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• 2010

비디오 감시 시스템에서 정확한 물체 추적을 위해서는 움직이는 물체가 없는 정적인 배경 영상이 필수적이다. 하지만 기존의 배경 생성 방법들은 주로 시간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 오랫동안 정지해 있는 물체들이 존재하는 경우에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 mean-shift와 fast marching method(FMM)을 이용해 시간 축 화소 정보와 공간 축 화소 정보를 이용하여 배경을 생성하는 방법을 제안한다. mean-shift를 이용해 시간 축에 따른 화소 값의 최빈값을 추정하여 배경을 생성하고, FMM을 이용해공간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 일정 기간 동안 움직이지 않은 물체가 있는 환경에서 바람직한 배경을 생성한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 빈도만을 이용하는 방법보다 더 효율적임을 보여준다.

• 터널과지하공간
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• 제18권4호
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• pp.263-271
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• 2008

3차원 탄성파 토모그래피 알고리즘으로서 Fast Marching Method와 프레넬 볼륨에 기반한 알고리즘의 현장 적용성을 검토하고자 댐 건설 예정부지에 3차원 토모그래피 탐사를 수행하였다. 재구성된 3차원 탄성파 속도 입방체는 실제 지층 구조와 매우 유사한 속도분포를 보였다. 또한 시추 시료의 RMR 자료와 탄성파 속도간 직접 상관관계 분석을 수행하여 얻어진 RMR 입방체는 미 시추 구간 대한 신뢰도 높은 암반분류 정보를 제공하는 것을 확인하였다. 3차원 탄성파 토모그래피의 현장 적용에 대한 충분한 가능성을 확인하였으며 향후 초동 주시 계산 및 역해 알고리즘의 개선으로 보다 경제적으로 향상된 탐사를 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

• 터널과지하공간
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• 제18권3호
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• pp.202-213
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• 2008

이 논문은 3차원 탄성파 토모그래피의 3차원 초동주시 및 역산 알고리즘의 개발과 수치모형 실험을 통하여 3차원 토모그래피 기법의 현장 적용성을 고찰한 연구이다. 3차원 탄성파 주시토모그래피 기법의 현장 적용성을 담보하기 위해서는 한정된 송수신 커버리지에 기인하는 암영대가 발생하지 않아야 하고 또한 경제적인 관점에서 자료처리에 소요되는 시간이 합리적이어야 한다. 이 연구에서는 한정된 송수신 커버리지 문제를 극복하기 위하여 파선 폭의 확장기법의 하나인 프레넬 볼륨에 근거한 3차원 주시 토모그래피 알고리즘을 개발하였다. 또한 3차원 토모그래피 수행에 요구되는 정밀도와 경제성을 확보하기 위해 Fast Marching Method(FMM)을 이용한 초동주시 알고리즘을 선택하였으며 수치모형 실험을 통하여 합리적인 모델변수를 결정하였다. 3차원 고립형 이상체 및 경사진 층서구조 수치모형에 대한 3차원 탄성파속도 입방체를 도출함으로써 개발된 알고리즘의 타당성 및 현장 적용성을 고찰하였다. 재구성된 탄성파 임방체는 원 수치모형과 대비한 결과 상호 부합하는 결과를 확인함으로써 3차원 토모그래피 알고리즘의 타당성 및 현장 적용성을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권4호
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• pp.777-788
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• 2021

Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.