본 연구는 최근 많이 촬영되고 있는 고해상도 디지털 항공영상자료를 가지고 제작된 대축척 수치지도를 이용하여 소축척 수치지도를 제작하는데 있어서의 문제점 및 효용성을 분석하였다. 이를 위하여 수치지도지형 지물들의 상관성 분석을 수행하였고, 이들 자료를 기초로 축소편집 작업 공정에 따라 자료를 입력, 지형 지물항목정리 및 삭제, 자료편집 및 검수 등을 수행하였다. 그 결과 18개의 불필요한 지형지물을 삭제하였고, 1/5,000 수치지도 정확도에 만족하였으며, 자료크기와 지형지물 수는 증가하였으나, 이는 디지털 항공영상의 표현능력이 우수하여 나타난 것으로 분석되었다. 따라서 디지털 항공영상에 의한 대축척 수치지도를 가지고 소축척 수치지도를 제작하는 것은 표현능력이 우수하여 질 좋은 수치지도 정보 제공이 가능한 것으로 나타났다.
최근 스마트 기기의 보급으로 자유롭게 비디오 컨텐츠를 생성하고 이를 빠르고 편리하게 공유할 수 있는 네트워크 환경이 갖추어지면서, 퍼스널 비디오가 급증하고 있다. 그러나, 퍼스널 비디오는 비디오라는 특성 상 멀티 모달리티로 구성되어 있으면서 데이터가 시간의 흐름에 따라 변화하기 때문에 이벤트 분류를 할 때 이에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 멀티 모달리티들로부터 고수준의 특징을 추출하여 시간 순으로 재배열한 것을 바탕으로 모달리티 사이의 연관관계를 Deep Neural Network(DNN)으로 학습하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오에 내포된 이미지와 오디오를 시간적으로 동기화하여 추출한 후 GoogLeNet과 Multi-Layer Perceptron(MLP)을 이용하여 각각 고수준 정보를 추출한다. 그리고 이들을 비디오에 표현된 시간순으로 재 배열하여 비디오 한 편당 하나의 특징으로 재 생성하고 이를 바탕으로 학습한 DNN을 이용하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류한다.
본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.
웨이브렛(wavelet) 이론을 이용한 디지털 필터를 심해저 광물자원 개발광구 중 KR5 지역의 실제 수심자료에 적용하였다. 이 연구에서는 Linear B-spline 웨이브렛 필터와 Cubic B-spline 함수의 미분 웨이브렛 필터를 사용하였으며, 적절한 변수를 결정하여 필터를 적용하여 선형으로 발달된 해저구릉과 해저곡의 위치 및 해저구릉의 경사면의 방향을 추출하였다. 2-D 행렬의 필터에서 해저구릉의 너비와 길이를 결정하는 필터의 길이와 수를 시행착오를 거쳐 추정하였다. 필터의 적용으로 추출한 특징들은 실제 지형도상 해저구릉과 해저곡과 일치하였다. 필터 적용으로 해저구릉과 해저곡의 형태를 분리하여 추출함으로써 지형분석에 더 많은 정보를 제공하고, 해저구릉의 경사면의 방향과 위치를 도면상에 도시하여 지형 자료 분석에 유용하게 사용된다. 이러한 지형 특성의 분석은 망간단괴의 분포 특성과의 비교를 통하여 심해저 광물자원 채광지역 선정에 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
본 논문에서 우리는 홀로그래픽 디지털 정보 저장 장치를 위한 2차원 인터리빙 구조를 제안한다. 이 저장장치에서는 다량의 디지털이진 정보를 2차원 정보 영상(1000×1000 bits) 안에 실어서 기록 및 재생, 처리하게 된다. 따라서, 저장 장치에서 발생하는 연집 오류(burst error) 또한 2차원의 형태를 띄게 되며, 이를 극복하기 위해 정보 영상 안에서 효율적인 2차원 인터리빙을 해야 할 필요가 있다. 연집 오류의 형태와 위치가 불규칙적임을 감안하여 각 부호어의 bit들을 2차원 상으로 흩뜨리면, 각 부호어의 bit들은 정삼각 격자 구조를 이루며 분포해야 한다. 이러한 정삼각 격자 형태의 인터리빙을 구현하기 위한 요소와 알고리즘을 제안한다.
본 연구의 목적은 강릉지역에 대해 산사태 취약성을 GIS와 원격탄사를 이용하여 평가하는 것이다. 이를 위해 산사태 위치는 위성영상 해석 및 현지 조사를 통해 확인되었고, GIS와 원격탐사를 이용하여 지형도, 토양도, 지질도, 선구조도, 토지피복도 등이 수집되고, 처리된 후 공간 데이터베이스로 구축되었다. 확률 기법인 빈도비 모델을 이용하여 산사태와 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등 산사태 발생 요인들과의 관계를 계산하여 빈도비를 구하였다. 그리고 이러한 빈도비를 모두 더하여 산사태 취약성 지수를 계산하였으며, 이러한 취약서 지수를 모두 더하여 취약성도를 작성하였다. 그 결과는 실제 산사태 위치자료를 이용하여 검증 및 교차 검증되었고, 그 검증 결과는 산사태 취약성도와 산사태 위치와 밀접한 관계가 있었다.
단지계획 또는 특정 목적의 시설물 설립을 위한 적지선정은 제반여건과 주변환경을 면밀하게 고려해야 한다. 특히, 인간의 생활공간이라면 채광 및 통풍, 부지활용의 효용성 등이 중요한 요소이다. 이를 위해서 3차원 지형모델링과 가상 시뮬레이션을 통한 다각적인 입체분석이 필요하다. 이러한 지형모델링에 필수적인 고해상 위성영상이 아리랑2호 위성(KOMPSAT2)을 통해 국내기술로 제공되고 있으므로 저렴한 비용으로 처리가 가능해 졌다. 본 연구에서는 특정목적의 단지계획을 위해 몇 개의 후보지를 선정하고 3차원 지형모델링과 토지정보를 이용하여 적지분석을 하고자 하였다. 이를 위해 필지분석, 지가산정, 경사도 분석, 향분석을 실시하였으며 각 후보지 별 평가지표를 마련하여 정량적인 평가를 시도한 결과 효율적이며 합리적으로 적지선정을 할 수 있었다.
본 연구는 과학기술정보통신부가 2017년부터 1조원 이상을 투자한 'AI Hub 댐' 사업에서 구축된 인공지능 모델 학습데이터의 품질관리를 자동화할 수 있는 프레임워크의 개발을 목표로 한다. 자율주행 개발에 사용되는 AI 모델 학습에는 다량의 고품질의 데이터가 필요하며, 가공된 데이터를 검수자가 데이터 자체의 이상을 검수하고 유효함을 증명하는 데는 여전히 어려움이 있으며 오류가 있는 데이터로 학습된 모델은 실제 상황에서 큰 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 이상 데이터를 제거하는 신뢰할 수 있는 데이터셋 정제 프레임워크를 통해 모델의 인식 성능을 향상시키는 전략을 소개한다. 제안하는 방법은 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 지표를 기반으로 설계되었다. 한국정보화진흥원의 AI Hub을 통해 공개된 자율주행 데이터셋에 대한 실험을 통해 프레임워크의 유효성을 증명하였고, 이상 데이터가 제거된 신뢰할 수 있는 데이터셋으로 재구축될 수 있음을 확인하였다.
Reconstructing underwater geometry in real time with forward-looking sonar is critical for applications such as localization, mapping, and path planning. Geometrical data must be repeatedly calculated and overwritten in real time because the reliability of the acoustic data is affected by various factors. Moreover, scattering of signal data during the coordinate conversion process may lead to geometrical errors, which lowers the accuracy of the information obtained by the sensor system. In this study, we propose a three-step data processing method with low computational cost for real-time operation. First, the number of data points to be interpolated is determined with respect to the distance between each point and the size of the data grid in a Cartesian coordinate system. Then, the data are processed with a nonlinear interpolation so that they exhibit linear properties in the coordinate system. Finally, the data are transformed based on variations in the position and orientation of the sonar over time. The results of an evaluation of our proposed approach in a simulation show that the nonlinear interpolation operation constructed a continuous underwater geometry dataset with low geometrical error.
최근 우리는 항공 혹은 위성 영상 등에서 방대한 고해상도 지형 데이터를 접하고 있다. 여러 연구 및 응용에서 이러한 관심 지역의 대규모의 지리 정보 혹은 전체 행성 데이터에 대해서 실시간 시각화를 필요로 하고 있다. 널리 사용되고 있는 지형 실시간 시각화의 핵심적인 연산은 다중 상세도 수준 구조에서 참여자의 시점을 고려한 상세도 수준의 선택이다. 대규모 지리 데이터에 대해서 이러한 실시간 영상 생성을 수행하기 위해서는 실시간 영상 생성 시간 이전에 다계층 품질 계층구조를 구성하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 전체 행성 응용을 위하여 정육면체 4-8 타일 구조를 선택하였다. 이를 기반으로, 원시 지형 정보 영역의 해당하는 단말 수준의 타일 구조를 선택적으로 구성하고, 생성된 타일에 대해서 샘플링을 통하여 단말 수준의 타일을 구성한다. 로우 패스 필터를 이용하여 상향식으로 저해상도 타일을 구성하여 전체 4-8 타일 다계층 구조를 완성한다. 본 연구는 비메모리 저장소에 4-8 타일 구조를 구성하기 위한 효과적인 일련의 방법론을 구체화하였으며, 공개되어 있는 전체 화성 지형 및 영상 데이터에 대해서 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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