• 대한원격탐사학회지
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• 제24권5호
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• pp.427-436
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• 2008

This paper presents radar remote sensing of soil moisture and surface roughness for vegetated surfaces. A precise volume scattering model for a vegetated surface is derived based on the first-order radiative transfer technique. At first, the scattering mechanisms of the scattering model are analyzed for various conditions of the vegetation canopies. Then, the scattering model is simplified step by step for developing an appropriate inversion algorithm. For verifying the scattering model and the inversion algorithm, the polarimetric backscattering coefficients at 1.85 GHz, as well as the ground truth data, of a tall-grass field are measured for various soil moisture conditions. The genetic algorithm is employed in the inversion algorithm for retrieving soil moisture and surface roughness from the radar measurements. It is found that the scattering model agrees quite well with the measurements. It is also found that the retrieved soil moisture and surface roughness parameters agree well with the field-measured ground truth data.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권4호
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• pp.297-305
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• 2021

Monocular depth estimation helps the robot to understand the surrounding environments in 3D. Especially, deep-learning-based monocular depth estimation has been widely researched, because it may overcome the scale ambiguity problem, which is a main issue in classical methods. Those learning based methods can be mainly divided into three parts: supervised learning, unsupervised learning, and semi-supervised learning. Supervised learning trains the network from dense ground-truth depth information, unsupervised one trains it from images sequences and semi-supervised one trains it from stereo images and sparse ground-truth depth. We describe the basics of each method, and then explain the recent research efforts to enhance the depth estimation performance.

• 논리연구
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• 제16권2호
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• pp.131-154
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• 2013

마이클 윌리엄스는 그의 논문에서 데이빗슨의 원초적 해석은 진리 조건적 의미 설명에 해당한다는 통설에 반대하면서, 해석에서는 실제로 팽 창적 진리가 설명적 역할을 수행하지 않으므로 해석은 진리 축소주의와 조화될 수 있다는 제안을 내놓는다. 본 논문을 통해 필자는 원초적 해석 내에서 진리와 의미 사이의 설명적 구도에 관한 올바른 이해를 모색하고, 이를 바탕으로 윌리엄스의 주장이 적절한가의 여부를 검토하고자 한다. 필자의 진단은 해석에 포함된 몇 가지 중심적인 요소들을 어떻게 바라볼 것인가에 따라서 윌리엄스의 대안적 해석 이론이 수용될 여지가 결정된다는 것이다. 특히 진리 조건에 대한 축소 또는 팽창적 이해는 원초적 해석을 이해하는 방식에서도 차이를 낳는 전제조건이며 그에 따라서 원초적 해석을 축소주의적으로 이해할 수 있는 가능성 도 결정됨을 본 논문은 논증할 것이다. 아울러 이와 비슷한 평가가 호위치의 사용 의미론과 데이빗슨 사이의 유사성을 주장하는 윌리엄스의 또 다른 주장에 대해서도 동일하게 적용될 수 있음을 서술할 것이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.421-436
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• 2023

This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-9
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• 2013

3차원 영상 해석 기법에 의해 구해진 DEM(Digital Elevation Map)을 정량적으로 평가하는 것은 영상 해석 기법의 유효성을 검증하기 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 모의 영상 제작에 의한 3차원 재구성 과정의 새로운 정량적 평가 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 미리 확보된 DEM과 정사영상(ortho-image)을 가상의 실제 값(pseudo ground truth)으로 가정한 것에 의한 것이다. 제안된 방법의 과정은 그래픽스에서 사용되는 ray tracing 알고리즘을 구성하여 가상의 실제 값에 적용함으로서 원하는 시점으로부터의 한 쌍의 모의 영상을 제작하는 것으로부터 시작된다. 제작된 모의 영상 쌍으로부터 구해진 DEM을 가상의 실제 값과 비교하면 구해진 DEM의 정량적인 오차 분석이 가능하여, 적용된 3차원 영상 해석 기법의 유효성이 평가될 수 있다. 제안된 평가 방법의 타당성을 검증하기 위해, 정량적 및 정성적인 실험이 수행되었다. 이를 위해 발생되는 모의 영상이 실제 형상을 재현하는 정도를 정량적인 수치로서 구하여 제안된 방법을 타당성을 입증하였다. 또한 정합창의 크기 변화에 따른 DEM의 정확도를 제안된 평가 방법에 의해 실험하였다. 이러한 실험 결과가 예견된 결과와 일치함에 의해 제안된 평가 방법의 타당성을 정성적으로도 명백히 증명하였다.

• 국방과기술
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• 3호통권229호
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• pp.42-53
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• 1998

가상시험장은 양질의 시험 서비스를 보다 적은 비용으로 신속하게 제공하면서 실제 시험시에 발생할 수 있는 새로운 시험공간의 확보, 안전문제, 오염방지, 민원등에 효과적으로 대처할 수 있는 기술로 판단된다. 가상시험장의 효용가치는 가상시험 결과와 실제시험 결과의 근접성에 의해 결정되므로 모델링과 시뮬레이션 기술 개발과 더불어 Ground Truth Data의 축적이 선행되어야 성공적인 가상시험장 구축을 기대할 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.746-749
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• 2002

This paper is introducing a radio control helicopter as a new platform of ground truth measurement. This helicopter is normally used for spraying an agricultural chemical. It can do pinpoint hovering and programing flight using DGPS etc., A spectrometer with dual port can measure ground surface and white reference plate at the same time. And it can also take digital images by digital camera. It is needed to collect ground reflectance information as satellite sensor footprint size for satellite data validation. Generally it is possible to get such ground reflectance by an airplane measurement. But it is high cost and not so easy to make a measurement by airplane. Developed validation system can provide such ground reflectance in low cost and easy.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권2호
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• pp.37-51
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• 2023

그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권3호
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• pp.275-286
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• 2017

본 연구에서 우리는 모듈의 의존관계와 저자 엔트로피(Author Entropy) 정보를 이용하여 소프트웨어 모듈-뷰를 복원하는 새로운 소프트웨어 클러스터링 기법을 제안한다. 해당 기법은 우선 구조적 및 논리적 의존관계 정보를 기준으로 소프트웨어 모듈을 클러스터링한 후, 모듈 별 저자 엔트로피를 이용하여 일부 선택된 모듈을 클러스터 결과로부터 이전한다. 제안된 기법의 평가를 위해 참(ground-truth) 모듈-뷰가 알려진 오픈소스 프로젝트들에 적용하여 MoJoFM 값을 구하였다. 이와 함께 기존에 연구된 모듈-뷰 복원 기법들의 MoJoFM값과 비교하여, 제안된 기법이 소프트웨어 모듈-뷰 복원에 보다 효과적임을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.804-810
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• 2006

본 논문은 후방 산란 계수 및 지표면 특성(ground truth)에 대한 측정 방법을 기술하며 후방 산란 계수 측정값과 radiative transfer 이론을 적용하여 개발된 산란 모델을 비교함으로써 산란 모델의 정확성을 검증한다. R 밴드 $(1.7\sim2.0GHz)$의 주파수 대역에서 polarimetric scatterometer 시스템으로 한강생태공원의 수풀 지형에서의 후방 산란 계수를 입사 각도의 변화와 지표면 수분 함유량의 변화에 따라 측정한다. 이 측정 결과를 지표 산란 모델과 비교한 결과 동일 편파의 경우 비교적 잘 일치하며 교차 편파의 경우 보정을 해줌으로써 산란 모델의 정확성을 얻을 수 있다.