• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.393-404
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• 2022

위성에서 보다 미세한 공간 분해능으로 신뢰할 수 있는 지상 강우 관측은 도시 수문학적 및 미시적 농업 수요에 필수적이다. 전통적으로 "톱다운" 접근 방식 기반 위성 강우 산출물이 널리 사용되고 있지만 공간 분해능에 한계가 있다. 본 연구는 C-밴드 SAR Sentinel-1 위성 데이터(SM2RAIN-S1)에 적용되는 매개 변수화된 SM2RAIN 모델인 강우 추정을 위한 새로운 "상향식" 접근 방식의 가능성을 평가하여 중부지방에 대한 높은 공간 분해능 지상 강우 추정치(0.01° 그리드/6일)를 생성하는 것을 목표로 한다. 그것의 성능은 중부지방 두 개의 다른 하위 지역, 즉 혼합 산림 중심, 중간 하위 지역, 그리고 경작 중심, 서해안 하위 지역의 1년 기간 동안 기존의 재분석 프로덕트와 우량계 네트워크의 각각의 강우 데이터를 사용하여 공간 및 시간적 가변성에 대해 평가되었다. 평가결과에 따르면 SM2RAIN-S1 프로덕트는 중부지방의 일반적인 강우 패턴을 포착할 수 있고, 서로 다른 토지 피복으로 지역 규모에서 공간 분해능 강우량 측정 가능성을 보유할 수 있으며, 강우량 관측치에 대한 편중된 강우량 추정치가 제공되었다. 또한 SM2RAIN-S1 강우량은 피어슨의 상관 계수(R = 0.69)를 고려할 때 혼합림에서 더 우수했으며, 이는 혼합림에서 토양 수분과 강우의 시간 역학을 포착하는 데 6일 SM2RAIN-S1 데이터의 적합성을 암시했다. 그러나, RMSE와 바이어스 측면에서, 혼합림보다는 경작지의 SM2RAIN-S1 강우 생성물에서 더 나은 성능을 얻었으며, 이는 높은 증발증산 손실(특히 혼합림)에 의해 유도된 더 큰 오류를 SM2RAIN의 추가 개선에 포함해야 한다는 것을 나타낸다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.84-95
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• 2011

본 논문에서는 위성영상을 압축하는 과정에서 발생하는 압축잡음을 내용 분석을 통해 적응적으로 제거하는 디블록킹 알고리즘을 제안 한다. 특히, 제공된 KOMPSAT(korean multi-purpose satellite)-2는 열 단위로 동일한 양자화 계수를 적용하며 고주파 성분이 많은 부분을 압축하여 효율 및 시간을 향상 시켰으나 압축률이 높은 동일 열 내에 복잡도가 낮은 부분에서 압축 잡음이 나타나는 문제점이 있다. 이러한 압축잡음을 제거하기 위해 일반적인 디블록킹 필터를 적용 시 복잡한 영역을 평활화시키는 문제점이 있다. 따라서 제안한 방법에서는 영상 분석 후 적응적 디블록킹 필터를 통해 에지를 보존하면서 격자잡음을 제거 한다. 이와 동시에 WLFPCA(weighted lowpass filter using principle component analysis)를 이용하여 큰 곡선형 경계부분의 계단잡음을 제거 하였다. 제안한 방법은 성능을 평가하기 위한 모의실험 결과로부터 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 지표인 PSNR(peak signal to noise ratio)과 주관적 화질 지표인 MSSIM(mean structural similarity)에서 비슷하거나 향상된 결과를 보였으며 특히, 기존의 압축잡음 제거 알고리즘은 반복적 프로세싱을 통해 계단잡음을 제거하나 제안한 방법은 싱글패스(single-path) 방식으로 시간을 크게 단축시켜 실시간에 가까운 처리가 가능하도록 하였으며, 계산양을 줄여 하드웨어의 적용이 용이하게 하였다.

• 환경영향평가
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• 제29권2호
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• pp.122-131
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• 2020

해양공간계획은 생태계서비스 개념에 기초하며 최근 연안 및 해양지역의 지속가능한 개발을 촉진하기 위한 방안으로 주목받고 있다. 정책개발자는 해양공간계획 개념에 기반을 둔 의사결정을 위해 각 해역별 자원의 이용현황과 그 특성을 규명할 필요가 있다. 특히, 해변관광은 연안에서 이루어지는 자원 이용활동 중 가장 빠르게 성장하는 활동이며 다수의 문화서비스 수혜를 유도하여 중요하다. 그러나 해변관광의 규모와 방문현황의 공간적 특성을 광역단위로 평가할 수 있는 정보가 부재하며, 현장조사의 경우 높은 비용과 노동력이 요구되어 적용이 어렵다. 그러므로 본 연구는 신규 대안으로 소셜 빅데이터의 해양공간계획 적용방안을 제안하고 트위터, 플리커 정보에 기초한 중점관리지역 도출 방안을 제시하였다. 본 연구는 남해 연안육역 일대를 대상으로 수행되었으며 소셜미디어에서 추출한 플리커, 트위터 정보를 대상으로 과다추정 방지 전처리, 적합 격자단위 규명 과정을 통해 광역단위 방문밀집도를 도출하였다. 더불어 공간통계분석 및 밀도분석을 통해 남해 일대의 집중관리가 필요한 연안육역 구역을 제시하였다. 본 연구는 중점관리구역, 보전구역 지정 등 해양공간계획의 수립과정에서 해변관광 및 문화서비스 규모의 고려를 위한 시사점을 제공한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제9권3호
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• pp.241-249
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• 2006

한국의 지질 환경은 암석 분포가 매우 다양하고 복잡한 구조 활동의 영향을 받아 지하매질의 이방성 특성이 국부적으로 심하게 변화한다. 기존의 이방성 주시 모델링의 경우 지질 모델을 2차원으로 단순화시킴으로써 이러한 복잡한 지질 환경을 제대로 고려할 수 없었다. 또한 약 이방성 가정을 사용하여 실제로 나타날 수 있는 지하 매질의 심각한 이방성 영향을 주시 모델링에서 고려할 수 없었다. 이에 이 연구에서는 보다 실제적이고 복잡한 3차원 횡등방성 매질(transversely isotropic media)에서 q-P파의 초동 주시 양상을 모사할 수 있는 주시 모델링 알고리듬을 개발하였다. 이 알고리듬에서는 2차원 비선형 주시 내삽(2D nonlinear traveltime interpolation) 기법과 주시의 3차원 격자 채움법(mapping)을 이용한 직접 전파법(direct calculation)을 통해 급격한 물성의 변화에도 주시 계산이 가능하도록 하였다. 또한, 최소 주시 계산과정에서 수치 미분을 통한 최대 경사법(steepest descent method)을 사용하여 약 이방성 가정을 극복하였다. 개발된 알고리듬은 해석해와 비교하여 그 타당성을 검증하였고 3차원 2층구조에 대한 주시 계산을 수행하여 물성이 급격히 변화하는 모델에 대해서도 안정적으로 주시 계산이 이루어짐을 확인하였다. 이 연구에서 개발한 3차원 주시 모델링 알고리듬은 향후 구조보정이나 토모그래피 알고리듬 개발에 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.67-76
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• 2024

본 논문에서는 역학적 변수들을 측정하는 방안으로 디지털 이미지 프로세싱과 강형식 기반의 MLS 차분법을 융합한 DIP-MLS 시험법을 소개하고 추적점의 위치와 이미지 해상도에 대한 영향을 분석하였다. 이 방법은 디지털 이미지 프로세싱을 통해 시료에 부착된 표적의 변위 값을 측정하고 이를 절점만 사용하는 MLS 차분법 모델의 절점 변위로 분배하여 대상 물체의 응력, 변형률과 같은 역학적 변수를 계산한다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해서 표적의 무게중심 점의 변위를 측정하기 위한 효과적인 방안을 제시하였다. 이미지 기반의 표적 변위를 이용한 MLS 차분법의 역학적 변수의 계산은 정확한 시험체의 변위 이력을 취득하고 정형성이 부족한 추적 점들의 변위를 이용해 mesh나 grid의 제약 없이 임의의 위치에서 역학적 변수를 쉽게 계산할 수 있다. 개발된 시험법은 고무 보의 3점 휨 실험을 대상으로 센서의 계측 결과와 DIP-MLS 시험법의 결과를 비교하고, 추가적으로 MLS 차분법만으로 시뮬레이션한 수치해석 결과와도 비교하여 검증하였다. 이를 통해 개발된 기법이 대변형 이전까지의 단계에서 실제 시험을 정확히 모사하고 수치해석 결과와도 잘 일치하는 것을 확인하였다. 또한, 모서리 점을 추가한 46개의 추적점을 DIP-MLS 시험법에 적용하고 표적의 내부 점만을 이용한 경우와 비교하여 경계 점의 영향을 분석하였고 이 시험법을 위한 최적의 이미지 해상도를 제시하였다. 이를 통해 직접 실험이나 기존의 요소망 기반 시뮬레이션의 부족한 점을 효율적으로 보완하는 한편, 실험-시뮬레이션 과정의 디지털화가 상당한 수준까지 가능하다는 것을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2012

최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제19권3호
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• pp.49-61
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• 2009

本文为执行官提供了他们在处理日常业务问题和市场机会时如何阐述自己思考过程的培训. 本研究建立在Schank提出的教学基础上, 包括: (1)经验学习和最好的指导提供给学习者从诸如全球背景, 团队项目和专家经历等的互动的故事提炼知识和技能的机会. (2) 告诉不会导致学习, 因为在学习需要的行动训练环境中, 应强调积极使用故事, 案例和项目. 每个培训案例包括执行官解释自己的决策系统分析(DSA, 还需要执行官做DSA简报. 在训练时要求执行官写DSA简报. 在执行官学员写书面报告的说明中包括(1) DSA路线图的本质的细节(2) 警告和机会的陈述, 读者的行政地图及图内的DSA解释. 该报告的最大长度为500字, 其规则就是使行政人员培训课程行之有效. 引言之后是第二部分文献综述, 简要地总结了有关人们在对问题和机会的背景下的想法及文献. 第三部分通过使用对不同的贴牌生产客户定价相同的化学产品的培训练习来解释DSA的起源和过程, 第四部分展示一个炼油设备公司订价决策的培训练习. 第五部分提供一个商业客户办公家具采购的市场策略案例. 第六部分是结论和建议. 这些建议是关于使用培训课程和发展其他培训课程来磨练执行官制定决策的能力. 文章引导读者利用工具箱研究综合的报告, (DSA)路线图根据生态合理性理论将战略与环境相匹配. 这三个案例的研究让学习者在意愿层面征求建议来作出决策. Todd and Gigerenzer 提出人们使用简单启发式,因为他们在自然的决策环境中通过探索信息的结构使适应性行为有可能产生. "简单是一种美德, 而不是诅咒", 有限理性理论强调了西蒙的命题中心, "人类理性的行为仿佛一把剪刀, 其刀片则是任务环境的结构和执行者的计算能力". Gigerenzer的观点和西蒙的环境的危害相关, 也和本文中三个环境结构的案例相关. "环境这个词, 在这里, 并不是指总的物理和生理的环境, 而只是指被给予需要和目标的重要有机体 本文关注了结合任务环境的结构和使用适应的工具箱启发的报告. (DSA)路线图根据生态理性理论将战略与环境相匹配. 渴望适应理论是这一方针的核心. 渴望适应理论将决策制定作为一个没有把目标整合的多目标问题模拟成一个把所有决策选项进行完全的优先顺序化. 这三个案例研究让学习者在意愿层面征求建议来作出决策. 渴望适应用一系列的调整步骤的形式. 一个调整步骤通过仅一个目标变量的变化就可以改变在渴望网格上邻近点当前的渴望水平. 上调步骤是目标变量的提高, 下调步骤是目标变量的下降. 创造和使用渴望适应水平是对有限理性理论的整合. 文章通过提供学习者经验和实践环节增加了意愿采纳和有限合理性的理解和特点. 利用DSA图排列CTSs和撰写TOP可以清晰和深化Selten的观点 "清晰, 意愿采纳必须作为研究的解决方案整合到整个蓝图中". 这些有限理性的研究许可了在现实生活中为什么, 如何作决策的理论和在自然的环境中利用启发式的学习训练两方面的发展. 本文中的练习鼓励根据不同使用目的学习快速而简洁的启发式技巧和原则. 这也正回应了Schank的思想 "从本质上来看, 教育不是让学生们知道发生了什么, 而是让他们感受到所发生的事情. 这不容易做到. 在如今的学校教育是没有情感的, 这是一个很大的问题". 这三个案例和附加的练习问题遵守了Schank的观点. "这种教育过程最好是通过参与他们其中来实现, 也可以这样认为, 精神层面的积极讨论".

• 한국지리정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.61-74
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• 2016

본 연구에서는 LANDSAT 8호, KOMPSAT 2호 위성영상과 1/25,000 수치지형도를 기반으로 작성된 음영기복도를 이용하여 2007년 1월 20일 오대산 지역에서 발생한 약 4.8의 중규모 지진과 선구조선의 관계를 분석하였다. 대부분의 선행연구는 지체구조와 관련된 선구조선 분석 연구를 하였으며, 주로 2차원의 위성영상과 음영기복도를 활용하였기에 지형의 기복 등에 대한 판독이 어려워 선구조선 추출이 제한적이었다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 기반으로 작성한 3차원 입체 영상과 수계망 분석을 통해 지형의 기복, 수계의 연결성 등을 판독해 선구조선을 추출하여, 2차원 영상에서 나타나는 시각적인 판독에 의한 오류를 최소화한 선구조선 판독도를 작성하였다. 또한 진앙에 대한 선구조선의 통계 요소별 밀도를 추정하기 위해 spline 내삽법을 이용하여 선구조선의 빈도, 교차점, 길이에 대한 밀도를 계산하였다. 그리고 진앙에서의 선구조선 밀도가 얼마나 밀집되어 있는지 정량적으로 표현하기 위하여 각 격자 내의 선구조선 밀도에 대해 최대 선구조선 밀도로 나누는 상대밀도 값(Value of the Relative Density; VRD)을 계산하는 알고리즘을 개발하여 밀도도(density map)를 작성하였다. 각 영상의 진앙에서의 VRD는 최소 약 0.60에서 최대 약 0.90으로 나타났지만, 각 영상별 광원의 고도각과 방위각이 차이가 있어 영상별 VRD보다 통계 요소별 VRD의 평균치를 사용하였다. 그 결과, 빈도의 평균 VRD는 약 0.85로 교차점과 길이의 평균 VRD보다 약 21% 높게 나타나, 선구조선의 빈도 요소가 진앙의 위치와의 관계가 가장 밀접함을 확인하였다. 이와 같이 3차원 영상의 선구조선 추출을 통한 밀도 분석 기술은 향후 지진 발생 가능 지역 분석에 기초자료로써의 의미가 있을 것으로 기대된다.