• 천문학회보
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• 제44권2호
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• pp.68.1-68.1
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• 2019

Turbulence plays a crucial role in controlling star formation as it produces density fluctuation as well as non-thermal pressure against gravity. Therefore, turbulence controls the mode and tempo of star formation. However, despite a plenty of previous studies, the properties of turbulence remain poorly understood. As part of the Taeduk Radio Astronomy Observatory (TRAO) Key Science Program (KSP), "mapping Turbulent properties In star-forming MolEcular clouds down to the Sonic scale (TIMES; PI: Jeong-Eun Lee)", we mapped the Orion A and the Ophiuchus clouds, in three sets of lines (13CO 1-0/C18O 1-0, HCN 1-0/HCO+ 1-0, and CS 2-1/N2H+ 1-0) with a high-velocity resolution (~0.1 km/s) using the TRAO 14-m telescope. The mean Trms for the observed maps are less than 0.25 K, and all these maps show uniform Trms values throughout the observed area. These homogeneous and high signal-to-noise ratio data provide the best chance to probe the nature of turbulence in two different star-forming clouds, the Orion A and Ophiuchus clouds. We present comparisons between the line intensities of different molecular tracers as well as the results of a Principal Component Analysis (PCA).

• 정보보호학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.27-35
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• 2009

수집신호의 통계적 특성을 기반으로 하는 차분전력분석 (Differential Power Analysis, DPA) 방법은 암호시스템의 키를 해독하는 데 아주 효과적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 수집신호의 시간적인 동기와 잡음에 따라 공격 성능에 상당한 영향을 받는다. 본 논문에서는 DPA에서 시간적인 동기와 잡음에 의한 영향을 동시에 효과적으로 극복하는 웨이블릿(Wavelet) 기반의 신호처리 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능은 DES 연산중인 마이크로 컨트롤러 칩의 전력소비 신호를 이용해서 측정한다. 실험을 통해 제안된 웨이블릿 기반의 전처리 시스템의 성능은 키 해독에 필요한 필요 평문의 수가 기존의 방법들이 필요로 하는 25%의 평문의 수로도 충분함을 보여주고 있다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권1호
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• pp.1-10
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• 2020

The image analysis is an important and predominant task for classifying the different parts of the image. The analysis of complex image analysis like histopathological define a crucial factor in oncology due to its ability to help pathologists for interpretation of images and therefore various feature extraction techniques have been evolved from time to time for such analysis. Although deep reinforcement learning is a new and emerging technique but very less effort has been made to compare the deep learning and deep reinforcement learning for image analysis. The paper highlights how both techniques differ in feature extraction from complex images and discusses the potential pros and cons. The use of Convolution Neural Network (CNN) in image segmentation, detection and diagnosis of tumour, feature extraction is important but there are several challenges that need to be overcome before Deep Learning can be applied to digital pathology. The one being is the availability of sufficient training examples for medical image datasets, feature extraction from whole area of the image, ground truth localized annotations, adversarial effects of input representations and extremely large size of the digital pathological slides (in gigabytes).Even though formulating Histopathological Image Analysis (HIA) as Multi Instance Learning (MIL) problem is a remarkable step where histopathological image is divided into high resolution patches to make predictions for the patch and then combining them for overall slide predictions but it suffers from loss of contextual and spatial information. In such cases the deep reinforcement learning techniques can be used to learn feature from the limited data without losing contextual and spatial information.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제12권2호
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• pp.37-45
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• 2018

차세대 중형위성에 탑재되는 2축 짐벌식 안테나는 고해상도 영상정보를 효율적으로 지상국에 송신하기 위해 적용된다. 본 연구에서는 발사 진동환경에서 상기 2축 짐벌식 안테나의 구조 건전성을 보장하기 위해 발사구속장치의 적용을 포함한 구조설계를 수행하였으며, 이에 대한 설계유효성을 입증하고자 구조해석을 실시하였다. 우선 모드 해석을 통해 발사 및 궤도환경 하에서 발사구속장치가 각각 구속 및 해제됨에 따른 안테나의 동적응답특성을 예측하였다. 또한 준정적 해석을 통해 안테나 조립체에 대한 구조 건전성을 검토하였으며, 안테나 기저면과 위성체간의 체결부 I/F에 적용된 볼트에 대한 구조 건전성을 검토하였다. 마지막으로 발사구속장치의 구속력에 따라 Ball & Socket Interface의 소켓과 볼트머리 간에 발생하는 이격 (Gapping)을 비롯해 상기 Interface에 적용된 볼트 자체의 안전여유를 산출하여 발사구속장치의 적정 구속력 범위를 결정하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.521-534
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• 2011

최근 TerraSAR-X SAR, TanDEM-X 또는 COSMO-SkyMed와 같은 1 m 급의 고해상도 X-band SAR 센서를 탑재한 인공위성이 발사되어 운행되고 있다. 국내에서도 X-band를 탑재한 1m 급의 고해상도 위성 레이더인 KOMPSAT-5가 발사될 예정에 있다. 본 연구는 X-band SAR 영상을 이용한 PSInSAR 기법 적용에 보다 적합한 고정산란체 추출 및 네트워크 생성 기법을 개발하였다. 새로운 PSC 추출 알고리즘은 다음 두 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 진폭분산지수, 평균반사강도, 평균긴밀도를 복합적으로 이용하여 초기 PSC를 선출한다. 두 번째 초기 선출된 PSC의 네트워크 분석을 통해 추정된 각 PSC에서의 시계열 긴밀도를 직접 이용하여 최종 추출한다. 또한 PSC를 이용한 네트워크 분석의 안정성을 높이기 위한 multi-TIN 구성 기법과 비 도심지역에서 분석 신뢰도를 높이기 위한 복합 네트워크를 제안하였다. 개발된 알고리즘을 뉴올리언즈 지역에서 획득된 21개의 TerraSAR-X SAR 자료에 적용한 결과, 기존의 PSInSAR 기법으로는 관측되지 않았던 비 도심지역에서 다수의 PS가 추출되어 변위 속도 분석이 가능하였다. 이러한 결과는 주로 도심지역에서 널리 사용되어 왔던 PSInSAR 기법을 비 도심지역으로까지 확대하는 것으로, 향후 KOMPSAT-5를 활용한 한반도 지역 상시 모니터링에 기여할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제27권6호
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• pp.649-658
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• 2009

최근 지능형 미래의 도시공간구축을 위해 유비쿼터스 개념을 적용한 u-City, u-Ecocity 등의 새로운 도시계획의 패러다임의 등장은 도시영역에 대한 고품질의 3차원 공간정보를 필요로 하고 있다. 최신 GIS응용 기술을 기반으로 하여 3차원으로 모델링된 도시 규모의 방대한 영역에 대한 다양한 형식의 공간정보를 통합하여 가시화 및 공간정보 검색 및 분석, 평가를 위한 솔루션을 포함하는 다차원 공간영상정보 시스템을 구축하고자 하는 것이 목적이다. 기존의 3차원 도시모델링의 한계를 극복하기 위한 방안으로 항공 라이다(LiDAR) 데이터를 이용하여 실사용자들의 요구사항을 충분히 반영할 수 있도록 시스템의 활용도를 높여 도시 시설물의 고품질, 고해상도의 현실감있는 3차원 가상 도시환경 구축을 목표로 공간정보의 통합, 가시화, 활용기능 생성을 연구의 범위로 한다. 속성 및 기호로 구성된 표준형식의 공간정보에 위성영상 및 항공사진을 매쉬업하여 실제 세계와 최대한 흡사한 가상의 도시환경을 재현하여 조망 및 일조권 분석은 물론 도시의 각종 행정업무 및 의사결정을 지원할 수 있는 분석기능과 활용기능을 제공할 수 있도록 구축한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.45-51
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• 2021

딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.481-489
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• 2019

다시기 위성 영상을 이용한 변화탐지 분석은 인간 활동의 변화를 직접 반영하는 지표이다. 변화탐지는 크게 화소 기반 변화탐지(PBCD: Pixel-Based Change Detection)와 객체 기반 변화탐지(OBCD: Object-Based Change Detection)로 구분한다. 화소 기반 변화탐지는 알고리즘이 간단하고 비교적 쉽게 정량적 분석이 가능해 전통적으로 많이 쓰여온 기법이나 고해상도 영상에서의 화소 기반 변화탐지는 오탐지나 노이즈(noise)가 발생하기 때문에 고해상도 영상에서의 활용도가 떨어진다. 또한, 고해상도 다시기 영상은 취득 당시 센서의 자세나 지형적 특성으로 인해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 지형적 불일치가 발생한다. 등록오차(registration noise)라고 불리는 이 지형 불일치는 고해상도 다시기 영상 활용을 위한 공간정보 추출 시 정확도를 떨어뜨리는 방해요인으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 등록오차를 고려한 고해상도 영상의 객체 기반 변화탐지를 수행하였다. 이 때, 다양한 화소 기반 변화탐지 결과를 모두 고려한 객체 기반 변화탐지 결과를 도출하였으며 이 과정에서 분할 영상(segmentation image)과의 major voting을 적용하였다. 제안 기법과 화소 기반 변화탐지 결과, 그리고 화소 기반 변화탐지 결과를 객체 기반 변화탐지로 확장한 결과의 비교를 통해 제안 기법의 우수성을 평가하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.203-208
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• 2015

테마파크, 홍보관, 과학관 등의 다면 영상시스템에서 초기 설치 시 빔 프로젝터들간의 하드웨어적 특성 및 설치 후 시간이 경과함에 따라 발생되는 영상의 열화 현상이 발생한다. 본 연구에서는 영상관의 품질과 유지보수의 어려움을 해결하기 위해 10비트 High-depth 및 고해상도 $360^{\circ}$ 프로젝션 영상 분석 기술을 연구하였다. 그 목적은 경제적 손실을 최소화하고, 영상의 품질을 효율적으로 지원할 수 있는 특수영상관 캘리브레이션 시스템 개발을 목표로 한다. 이를 위해 영상 분석 기술의 방법을 제안하였고, 영상 분석 기술에 대한 세부 기능과 평가방법 등을 설명하였다. 평가방법은 평가 항목별로 제시하였고, 실험 방법과 목표치에 대한 추정 값을 제시하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.433-442
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• 2010

본 논문에서는 멀티베이스라인 인터페로미터 방향 탐지 시스템에서 진폭 및 위상 부정합 오차를 보정할 수 있는 공분산행렬 기반 자체 교정 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 비용함수를 정의한 후 제한 조건을 갖는 비선형 최소화 방법으로서, 공간 섹터를 이용하여 부정합 오차를 획기적으로 교정하는 알고리즘이다. 다만 공간 섹터를 선정하기 위하여 초기 추정각을 요구하는 단점이 있으나, 이는 일반적인 비선형 최소화 문제의 공통적인 단점이다. 적절한 공간 섹터 간격을 선정하여 시뮬레이션한 결과, 제안된 방법이 기존 인터페로미터 방식보다 표본바이어스, 표본표준편차, 평균제곱오차면에서 획기적으로 우수한 통계적 성능을 보여주었다. 더구나 섹터 간격이 도래각과 $5^{\circ}$ 이내일 경우에, 30 dB의 진폭 부정합 및 $50^{\circ}$ 이상 큰 값의 위상 부정합이 발생하는 경우에도 획기적인 보정 능력을 보여주었으며, 신호대 잡음비에도 덜 민감한 특징을 나타내었다.