• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.253-263
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• 2016

빅데이터와 사회연결망 분석기법을 이용하여 사회적 이슈인 '노인 이미지'를 분석 하였다. '노인' 키워드를 입력하여 텍스트마이닝 기법으로 추출된 단어를 분석한 결과 대중의 트렌드를 대표하는 카페, 블로그 등의 매체를 통해 본 노인 이미지는 '어르신'이라는 단어를 가장 많이 사용하고 있었다. 상위 10위 빈도수를 보인 단어를 이용하여 노인의 이미지를 표현하면, "노인은 사회의 존경을 받는 어르신이며 돈을 벌기위해 자격증을 따려고 하고 건강을 챙기며 고령에도 불구하고 100세까지 건강하게 일을 하기를 원하는 어르신"으로 정리되었다. 본 연구는 방대한 양의 데이터를 수집하여 이를 사회연결망 기법으로 분석함으로써 사회적 담론을 포함한 거시적 수준의 '노인 이미지' 분석을 통해 기존의 분석방법과 차별화하고자 하였다. 대중이 느끼는 노인에 대한 이미지가 '어르신'으로 긍정적으로 표현되는 것을 볼 때, 현재 추진하는 노인정책의 방향이 바람직한 방향으로 평가 받고 있다고 할 수 있으며, 한편으로는 그렇게 평가받기를 원하는 대중의 '욕구'를 느낄 수 있었다. 따라서 향후에 적용할 노인 정책 방향은, 노인들이 사회적 역할을 감당하여 사회에서 '필요한 존재'로 인식될 수 있도록 하는 정책이 우선되어야 한다. 또한 건강을 유지하고 활동할 수 있는 일자리 창출과 복지, 소외에 대한 대책 등의 우선순위가 반영된 노인 정책을 추진할 것을 제언하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.145-154
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• 2014

현재 우리나라의 도로망은 매우 복잡하고 방대하여 도로에 대한 유지보수가 지속적으로 요청된다. 하지만 도로노면의 파손정보 수집에 한계가 있으며 파손된 도로의 복구시점이 지연됨에 따른 문제가 제기되고 있다. 최근에는 도로를 중심으로 노면 및 주변시설물의 정보를 취득하기 위해 도로조사용 차량기반 멀티센서시스템을 사용하고 있지만 고가의 MMS(Mobile Mapping System) 장비를 운영할 경우 도입부터 유지관리까지 많은 비용이 소요되고 데이터 처리에도 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 이에 저가의 차량기반 카메라시스템을 이용하여 도로의 파손정보를 수집하고, 파손된 정보를 지도위에 표시하여 지속적인 유지관리가 가능하도록 여러 장의 영상을 집성하여 더 많은 정보를 얻을 수 있는 연구가 필요하며 차량기반 경사카메라에서 취득된 연속된 영상의 집성을 통해 일정한 지상해상도의 집성사진을 생성함으로 도로 노면 정보를 수집할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 경사사진에서 호모그래피(Homography)를 정확하게 추정함으로 집성사진을 제작하고, 집성된 영상의 촬영간격에 따른 지상 해상도 및 적정 데이터 취득간격을 분석하기 위해 공간해상도 분석용 타깃이 촬영된 고해상도 항공 경사사진의 촬영간격을 구분하여 집성영상을 분석하였고, 저가의 차량기반 도로조사시스템에 적용하는 방안을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권6A호
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• pp.163-177
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• 2008

오늘날 많은 기업들이 비용절감을 위해 서버 가상화 기술의 이용 및 보급을 확대함에 따라 가상화 서버에서의 사이버범 죄도 크게 증가할 것으로 예상된다. 서버 가상화 솔루션은 각 가상화 서버에 대한 가상머신 이미지를 생성하는 기능을 기본적으로 제공하기 때문에 서버 가상화 환경에서는 기존의 디지털 포렌식 수사과정의 디스크 이미지 수집과정을 생략하고 가상머신 이미지를 법적증거로 직접 활용함으로써 보다 신속하고 효율적인 수사가 가능하다. 하지만 가상화 서버의 구조적 특징으로 인해 나타날 수 있는 보안 취약성, 그리고 서버 가상화 솔루션의 신뢰성과 증거수집 절차상의 문제들로 인해 가상머신 이미지 자체만으로는 법적증거로서의 허용성을 인정받지 못한다. 본 논문에서는 가상머신 이미지가 법적증거로서 허용성을 인정받기 위해 서버 가상화 솔루션이 갖추어야 할 보안 요구사항, 디지털 포렌식 도구로서의 신뢰성 조건들을 도출하였으며, 가상머신 이미지가 증거로서의 연계보관성을 만족시키기 위해 갖추어야할 부가요소들을 제안한다. 또한 이러한 조건들을 통해 가상머신 이미지 증거가 미국 연방증거법의 법적 허용성 기준들을 만족시키는지 살펴보고, 이를 위한 관련 기관들의 구체적인 역할 및 세부 추진계획들을 제안한다.

• 감성과학
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• 제16권3호
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• pp.373-386
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• 2013

본 연구에서는 이미지 감상자가 선호하는 화질의 객관적 평가 항목들의 범위를 구체화하고 실제 이미지를 기반으로 화질의 선호도를 측정하는 방식을 따랐다. 즉, 무기준법(No-Reference)을 기반으로 하고 화질 평가 요소를 다이내믹 레인지, 컬러, 콘트라스트로 규정하였다. 샘플 사진 수집은 인터넷 갤러리에서 추천수 30회 이상을 기준으로 감상자들이 선호하는 풍경사진 200장의 이미지를 선정하였다. 그리고 세 가지 객관적 화질 평가 항목에 의한 정규분포분석을 통하여 총점을 백점 기준으로 환산하여 최종적으로 예상되는 화질의 선호도를 측정하였다. 본 실험에서 적용한 실제 사진 샘플의 다이내믹 레인지 측정값은 10 stop, LAB 평균은 L:54.7, A:2.96, B:-15.84, RSC 콘트라스트는 376.9로 나타났다. 총 200장 샘플 사진의 정규분포 z값은 다이내믹 레인지가 0.21, LAB 평균이 LAB 평균이 L:0.15, A:0.38, B:0.13, RSC 콘트라스트가 0.08을 나타냈다. 표준정규분포 표에서 위의 z값이 나타날 확률을 상위 백분율로 나타내면 실제 사진 샘플의 다이내믹 레인지는 8.32%, LAB 평균은 LAB 평균은 L:5.96%, A:14.8%, B:5.17%, RSC 콘트라스트는 3.19%를 나타낸다. 즉 화질 평가 모형에 사용된 실제 사진 샘플의 상위 백분율을 100점으로 환산한 다이내믹 레인지는 91.68점, LAB 평균은 91.36점, RSC 콘트라스트는 96.81점이다. 따라서 세 가지 객관적 화질 평가 항목에 의한 총점의 평균은 94.99점으로 나타낼 수 있었다. 즉 본 연구에서 제안한 화질 측정 모형을 통하여 실제 사진 샘플에 대한 선호도를 수치적으로 측정할 수 있었다. 이와 같은 연구를 통하여 이미지 감상자가 선호하는 화질의 재현 성능 범위를 구체화하고 예상되는 화질의 선호도를 수치화하는 실용적인 연구 결과를 제안하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.80-86
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• 2019

컴퓨터 성능 향상으로 다양한 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근에는 구조물 안전성 평가 연구에도 그 적용이 이루어지고 있다. 특히 터빈의 내부 블레이드는 분리가 쉽지 않고 어두운 주변 환경으로 인해 블레이드의 표면 결함 검출은 전문 인력의 경험에 의존하고 있으며, 점검시간도 상당히 소요되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기술을 적용하여 터빈 구조의 부재 중 하나인 내부 블레이드에 발생하는 결함을 검출할 수 있는 효율적인 방법을 제시하였다. Faster R-CNN 인공신경망 기법을 활용하여 결함의 이미지 데이터를 학습하였고 부족한 이미지는 필터링과 Image Data Generator를 이용하여 데이터를 확장하였다. 그 결과 블레이드의 결함을 학습한 딥러닝 모델은 평균적으로 약 96.1%의 정확도와 재현율은 95.3%, 정밀도는 96%의 성능을 보였다. 재현율을 통해 제시된 딥러닝 모델이 결함을 탐지하지 못하는 경우는 4.7% 로 나타났다. 재현율의 성능은 여러 환경의 많은 결함 이미지 데이터를 수집하고 확장하여 딥러닝 학습에 적용함으로써 더욱 향상되리라 판단된다. 이러한 실제 블레이드의 결함 이미지 데이터 확보와 학습을 통해 향후 터빈엔진 정비에 적용 가능한 결함 검출 시스템으로 발전할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1379-1391
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• 2020

농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.

• 패션비즈니스
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• 제18권6호
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• pp.137-156
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• 2014

The purpose of this study is to analyze types of roles and fashion of the Chinese first ladies and provide basic data for fashion image-making of first ladies. As for the research methods, the concepts, role types, and fashion of the first ladies were considered by referring to the precedent studies and relevant literature. Then, the fashion images according to role types were analyzed by collecting the photos of Chinese first ladies from the period of the Republic of China until today. The results were as follows: First, when the roles of Chinese first ladies were categorized based on ceremonial, political, and policy roles, Zhuo Lin and Wang Yeping played a ceremonial role; Wang Guangmei, Liu Yongqing, and Peng Liyuan played a political role; and Soong Qingling, Soong Mayling, and Jiang Qing played a policy role while they were first ladies. While the first ladies of the Republic of China often wore classic Chinese styles like traditional qipao as well as western clothes which contained a western influence, the first ladies of the People's Republic of China wore more colorful clothes and more accessories in the later period, and also often wore clothes that combined traditional and western elements. Second, first ladies who played a ceremonial role showed mannish and classic images; those who played a political role showed elegant, classic, and diverse images according to T.P.O; and those who played a policy role showed feminine, modern, and mannish images. Fashion images of the first ladies varied according to the level of political involvement, the sociocultural background of China at that time, and their personality and preference.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.375-380
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• 1999

Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) is a payload on the KOMPSAT satellite to perform worldwide ocean color monitoring for the study of biological oceanography. The instrument images the ocean surface using a wisk-broom motion with a swath width of 800 km and a ground sample distance (GSD) of<1km over the entire field of view (FOV). The instrument is designed to have an on-orbit operation duty cycle of 20% over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/offset and on-board image data compression/storage. The instrument also performs sun and dark calibration for on-board instrument calibration. The OSMI instrument is a multi-spectral imager covering the spectral range from 400nm to 900nm using CCD Focal Plane Array (FPA). The ocean colors are monitored using 6 spectral channels that can be selected via ground commands. KOMPSAT satellite with OSMI was integrated and the satellite level environment tests and instrument aliveness/functional test as well, such as launch environment, on-orbit environment (Thermal/vacuum) and EMl/EMC test were performed at KARI. Test results met the requirements and the OSMI data were collected and analyzed during each test phase. The instrument is launched on the KOMPSAT satellite in the late 1999 and the image is scheduled to start collecting ocean color data in the early 2000 upon completion of on-orbit instrument checkout.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권2호
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• pp.179-184
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• 2009

Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography (MREIT) is a new bio-imaging modality providing cross-sectional conductivity images from measurements of internal magnetic flux densities produced by externally injected currents. Recent MREIT studies demonstrated successful conductivity image reconstructions of postmortem and in vivo canine brain. However, the whole head imaging was not achieved due to technical issues related with electrodes and noise in measured magnetic flux density data. In this study, we used a new carbon-hydrogel electrode with a large contact area and injected 30 mA imaging current through a canine head. Using a 3T MREIT system, we performed a postmortem canine experiment and produced high-resolution conductivity images of the entire canine head. Collecting magnetic flux density data inside the head subject to multiple injection currents, we reconstructed cross-sectional conductivity images using the harmonic $B_z$ algorithm. The conductivity images of the canine head show a good contrast not only inside the brain region including white and gray matter but also outside the brain region including the skull, temporalis muscle, mandible, lingualis proprius muscle, and masseter muscle.

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.97-105
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• 2016

방사선 영상 디텍터는 x선 광자로부터 생성된 전하를 수집하여 다수의 전하증폭기 회로를 사용하여 전압 신호로 바꾼 뒤 이를 디지털 신호로 바꾸어 디지털 영상을 생성한다. 이때 다수로 사용한 회로의 불균일한 특성으로 인하여 이득의 불균일이라는 고정형태잡음이 발생한다. 이를 제거하기 위하여 이득지도를 사용하는 이득 보정 알고리듬이 일반적으로 사용되는데, 이득지도 설계 시에 광자 잡음이 이득지도에 남게 되고 이 잡음은 이득 보정된 영상을 오염시킨다. 본 논문에서는 이러한 남아있는 잡음을 필터를 사용하여 제거하는 실험을 하였으며, 효율적으로 잡음을 제거하기위한 필터를 최적화하는 알고리듬을 제안하였다. 실제 디텍터로 획득한 영상에 대하여 실험을 수행하여, 단순한 필터로 제거하기 힘든, 고정형태잡음의 크기가 상대적으로 큰 경우에도, 필터 최적화 알고리듬을 사용하여 효율적으로 잡음 제거에 대한 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.