• 대한원격탐사학회지
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• 제27권2호
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• pp.141-150
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• 2011

다중센서자료를 동시에 활용하기 위해서는 센서 간의 정밀한 기하보정이 요구된다. 이에 본 연구에서는 선형정보를 추출하여 고해상도의 광학영상과 SAR 영상 간의 기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기준영상과 대상영상에 대하여 수동으로 매칭쌍을 추출하여 두 영상 간의 좌표체계를 개략적으로 일치시켜주는 과정을 전처리로 수행하였다. 방사적 특성이 다른 두 영상에 대하여 Canny edge operator를 통해 선형 화소를 추출한 뒤, 비용함수를 구성하여 유사하다고 생각되는 점을 초기 매칭쌍으로 선정하고, 그 중에서 이상치로 판단되는 오매칭쌍을 제거하고 남은 대상을 최종 매칭쌍으로 추출하였다. 본 기법을 통해 영상 전역에 걸쳐서 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었을 뿐만 아니라, 고도가 높거나 고도 변화가 큰 지역적 특성으로 인해 지리적 위치오차를 포함하는 지역에서 추출된 매칭쌍을 효과적으로 제거할 수 있었다. 최종적으로 추출된 매칭쌍을 이용하여 piecewise linear function과 affine transformation을 결합한 새로운 변환모델식을 적용하여 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 수동으로 추출된 검사점을 통해 1.58의 RMSE 값을 도출하였다.

• 감성과학
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• 제15권4호
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• pp.585-592
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• 2012

음식물 섭취는 영양상태의 유지와 생존을 위해 필요하며, 미각은 가장 기본적인 감각 중의 하나이다. 맛을 느끼는 미각세포는 다섯 가지 기본 맛(단맛, 쓴맛, 짠맛, 신맛, 감칠맛)에 대해 반응한다. 그러나 뇌에서 맛감각의 처리과정과 미각피질의 조직화된 원리에 대한 이해는 여전히 부족한 실정이다. 최근 기능적 자기공명영상(fMRI), 뇌자도(MEG), 광영상(optical imaging)을 이용하여 미각 자극에 대한 뇌의 반응들을 영상화하는 연구들이 진행되고 있다. 뇌 활성 변화를 관찰할 수 있는 이들 뇌 영상 기법들은 서로 직접적인 비교 데이터를 제공하지는 못하지만, 이러한 기법들은 상호 보완적이다. 따라서 이러한 기법들을 이용한 데이터들의 상호비교는 미각 자극에 대해 반응하는 뇌의 시간-공간적인 활성 패턴 변화를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 연구는 감각 및 감성적 측면에서의 미각 자극에 따른 뇌의 정보처리에 있어서 미각영역의 활성화에 관한 영상매핑에 대해 최근까지 밝혀진 결과들과 연구동향을 소개하고자 한다. 미각 자극에 따른 뇌의 영상 변화를 관찰하여 구조해부학적 지도를 만드는 것은 매우 복잡한 미각의 신경회로망을 이해하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권7호
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• pp.27-36
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• 2005

본 논문은 무선 및 초고속 광통신등 다양한 통신 시스템에서 사용되는 고속 Reed-Solomon (RS) 복호기의 하드웨어 면적을 줄인 새로운 구조를 소개한다. 특히 folding 기술을 이용하여 높은 처리율(throughput)과 적은 하드웨어 복잡도(hardware complexity)를 가지고 있는 새로운 PrME (Pipelined recursive Modified Euclidean) 구조를 제안한다 제안된 PrME 구조는 일반적으로 사용되는 systolic-array 그리고 완전한 병렬(fully-parallel) 구조와 비교하여 하드웨어 복잡도를 약 80$\%$정도 줄일 수 있다. 제안된 RS 복호기는 1.2 V의 공급전압과 0.13-um CMOS 기술을 사용하여 설계하고 구현하였는데, 총 24,600개의 게이트수, 5-Gbit/s의 데이터 처리율과 클락 주파수 625 MHz에서 동작함을 보여준다. 제안된 면적 효율적인 PrME 구조에 기반한 RS 복호기는 초고속 광통신뿐만 아니라 무선통신을 위한 차세대 FEC구조 등에 바로 적용될 수 있을 것이다.

• 한국레이저가공학회지
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• 제7권3호
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• pp.37-46
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• 2004

The shape and size variations of the nanopatterns produced on a polymer film using a near-field scanning optical microscope(NSOM) are investigated with respect to the process variables. A cantilever type nanoprobe having a 100nm aperture at the apex of the pyramidal tip is used with the NSOM and a He-Cd laser at a wavelength of 442nm as the illumination source. Patterning characteristics are examined for different laser beam power at the entrance side of the aperture($P_{in}$), scan speed of the piezo stage(V), repeated scanning over the same pattern, and operation modes of the NSOM(DC and AC modes). The pattern size remained almost the same for equal linear energy density. Pattern size decreased for lower laser beam power and greater scan speed, leading to a minimum pattern width of around 50nm at $P_{in}=1.2{\mu}W\;and\;V=12{\mu}m/s$. Direct writing of an arbitrary pattern with a line width of about 150nm was demonstrated to verify the feasibility of this technique for nanomask fabrication. Application on high-density data storage is discussed.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제1권1호
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• pp.31-40
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• 2020

The rapid development of technologies in unmanned aerial vehicles (UAVs) has led to their use in various areas. UAVs are mainly used for commercial purposes, but their utilization is increasingly important in other areas because their operation cost is less than satellites and aerial imaging. The utilization of UAVs in the environment/ecology area is relatively new. Therefore, identifying the trends of UAV-related spatial information is significant in basic research for UAV utilization. This study quantitatively identified domestic and international research trends related to UAV utilization and analyzed research areas. An attempt was also made to identify upcoming UAV-related topics in the environment/ecology research field using text mining to analyze the bibliographic information of global research literature. Domestic UAV-related studies were classified into seven clusters where basic research on "UAV technology/industry trends" was abundant, and studies on data collection and analysis through UAV remote sensing technology have increased since 2015. Eight clusters were identified for international studies where the most active research area international was "remote sensing technology/data analysis". In addition, Canopy, Classification, Forest, Leaf Area Index, Normalized Difference Vegetation Index, Temperature, Tree, and Atmosphere appeared as the main keywords related to environment and ecology. The appearance frequencies and association strengths were high because the advancement in UAV optical sensor technology and the rapid development of image processing technology enabled the acquisition of data that could not be obtained from existing spatial information. They are recognized as future research topics as related domestic studies have begun corresponding to international research.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.207.2-207.2
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• 2012

The Ultra Fast Flash Observatory (UFFO) pathfinder consists of the UFFO Burst Alert X-ray Trigger telescope (UBAT) and the Slewing Mirror Telescope (SMT). They are controlled by the UFFO Data Acquisition system (UDAQ). The UBAT triggers Gamma-Ray Bursts(GRBs) and sends the position information to the SMT. The SMT slews the motorized mirror rapidly to the GRB position to take the UV/Optical data within a second after trigger. The UDAQ controls each instrument, communicates with the satellite, collects the data from UBAT and SMT, and transfers them to the satellite. Each instrument uses its own field programmable gates arrays (FPGA) for low power consumption and fast processing, and all functions are implemented in FPGAs without using microprocessors. The entire electronics system of the UFFO pathfinder including architecture, control, and data flow will be presented.

• 한국측량학회지
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• 제20권1호
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• pp.59-67
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• 2002

최근 기존의 종이지도를 대신할 수치지형도와 같은 벡터데이터의 수요가 급증하고 있고, 더불어 항공기 및 인공위성의 광학센서 기술의 발달과 해상력이 높은 지구관측 다목적 상업위성들이 출현하면서 고해상 정사영상과 같은 래스터 데이터의 활용성도 크게 증가하고 있다. 비행선을 이용한 비디오 항공촬영기법은 실시간영상을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 항공기나 인공위성 관측에 비해 비용적인 측면에서 경제적이며 상대적으로 고해상의 컬러 영상을 제공할 수 있다. 또한, 영상 취득 및 처리 절차가 비교적 간단하며 인접 영상간 입체영상을 쉽게 취득할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, CCD 센서의 제한된 해상력으로 인하여 광범위한 지역의 토지이용현황 관측과 같은 정밀한 정확도를 요구하지 않는 소축척의 현황도 제작이나 주로 스트립(strip) 영상을 모자익하여 선형적인 지형요소의 관측이나 GIS 데이터 구축에 활용되어 왔다. 본 연구를 통하여 향후 소지역을 대상으로 한 1:5,000축척의 수치지도 제작뿐만 아니라 기제작된 수치지도의 검증, 수정과 갱신작업에도 활용될 수 있을 뿐만 아니라 아울러, 다양한 종류의 비디오영상자료를 제공할 수 있게 됨으로써 도시지역의 시설물 관리나 도시 경관관리, GIS자료 구축 등 광범위한 분야에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1-8
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• 2006

본 연구에서는 인쇄회로기판을 위한 자동 광학 검사시스템에서 핵심적인 기능인 보정 데이타 산출을 위한 기하학적 특징 기반 방법을 제안하였다. 현재 적용되고 있는 자동 광학 검사 시스템에서는 보정데이타 산출을 위해 작업자가 직접 수작업으로 모델을 설정하고 있고, 검사영상에 기하학적인 변화가 있는 경우 비검사영역이 생기는 등 문제가 발생되고 있다. 이는 검사 작업의 신뢰성에 영향을 미치게 됨은 물론 검사 처리 시간을 지연시키는 요인이 된다. 제안된 방법은 주어진 PCB 영상으로부터 기하학적인 모양이 적합한 모델을 자동으로 선정할 수 있고, 기하학적인 모델 매칭 기법을 통해 신뢰성 있는 보정데이타를 산출할 수 있다. 제안된 방법의 사용으로 검사 시스템을 보다 편리하게 사용할 수 있고, 수작업에 의한 모델설정으로 발생되는 불필요한 시간을 절약할 수 있다. 또한, 기하학적인 변화량에 관계없이 보정데이타 산출이 가능하고, 잘못된 모델 선정 등 부정확한 보정데이터의 사용시 발생되는 문제점을 해결할 수 있는 장점을 갖는다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제18권2호
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• pp.117-125
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• 2002

연속적으로 상대적으로 짧은 간격으로 관측된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 본 연구는 adaptive 재구축 시스템을 이용하여 동적합성에 의해 미관측 및 악성 자료를 복구하는 문제를 다루고 있다. 제안된 재구축 방법은 관측 대상의 물리적 특성에서의 시간적 변화와 공간적 연속 특성에 근거한 영상처리 기법이며, adaptive 시스템은 관측 값과 지엽적 시간적 경향에 의해 추정된 예측 티의 가중치 합에 의해 합성영상을 생성하는 동적합성을 수행한다. 제안된 동적합성기술의 adaptive 재구축 시스템은 한반도를 관측한 1999년도와 2000년도 2년간의 NOAA AVHRR의 NDVI자료의 재구축에 적용되었다. 실험결과는 재구축된 시리즈는 미관측 및 악성 자료를 포함하고 있는 실제의 관측 영상 시리즈를 위하여 추정된 완전한 자료 값을 갖는 영상 시리즈로 사용될 수 있음을 보여주고 있다. 추가적으로 제안 시스템은 해당 시간에서의 시간적 변화량을 나타내는 gradient 영상을 생성하고, 이러한 영상들의 연속 시리즈에서 관측 대상의 시계열 변화 특성이 관측 자료 값의 영상 시리즈보다 더욱 분명히 나타나고 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.