• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.493-502
• /
• 2021

최근 기온변화 및 오염원 증가에 따른 수온 상승으로 수계 내에 부영양화가 진행되어 녹조가 다수 발생하고 있으며, 이러한 녹조의 발생과 감시를 위하여 위성영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 선행연구에서는 단일 지수만을 활용한 녹조탐지로 지역 수계의 광학적 특성을 고려하기 어려운 문제점 및 중·저해상도 위성영상을 활용하여 대규모의 녹조탐지를 수행함에 따라, 좁은 폭인 강에서의 녹조탐지에는 정확도가 떨어진다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-2 위성의 고해상도 영상을 활용하여 NDVI, SEI, FGAI 단일지수 및 본 연구에서 개발한 두 개의 혼합지수들을 녹조탐지에 활용하였다. 본 연구에서는 녹조탐지 알고리즘의 정확도 평가를 위해 POD, FAR, PC 값을 활용하였으며, FGAI와 SEI를 혼합한 지수가 전체 정확도 PC에서 98.29%로 제일 높은 정확도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1301-1314
• /
• 2022

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)는 간단한 수식으로 식생 활력도를 파악할 수 있기 때문에, 토지피복, 곡물수확, 농업가뭄, 토양수분, 산림재해 등의 분야에서 지표면의 식생 상태를 나타내는 지시자로 활용되고 있다. 그러나 가시광선과 적외선을 감지하는 광학위성센서는 구름을 투과하여 센싱(sensing)할 수 없으므로, 구름 화소에 대해서는 지표면의 NDVI가 계산될 수 없다. 본 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK2A) 일단위 NDVI의 과소추정 노이즈를 개선하기 위한 실시간 보정기법을 개발하였으며, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI와의 정량적 비교 및 시계열 변화에 대한 정성적 해석을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하였다. 식생의 생장 주기를 반영한 시계열 보정, 장기간 기후치를 이용한 이상치 제거, 엄밀한 통계기반의 결측화소 복원 등의 과정을 거친 보정 NDVI에서는 구름에 의한 과소추정이 효과적으로 개선되었다. MODIS NDVI와의 상관성이 원값보다 높고, 그 차이가 감소한 경향을 보여주었으며, 특히 여름철에는 32.7%의 향상률을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법은 일부 수정을 거쳐 타 위성산출물에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_3호
• /
• pp.901-912
• /
• 2022

전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.

• 한국음향학회지
• /
• 제42권5호
• /
• pp.441-451
• /
• 2023

초음파 변환기는 광음향 및 초음파 영상 조합과 영상 평가에 있어 필수 구성 요소이다. 그러나 기존의 초음파 변환기는 불투명하여 광음향 영상을 획득하기 위해서는 광이 초음파 변환기를 우회 해야한다. 동축 정렬이 없다면 광 도달 영역이 제한되고 이를 해결하기 위해 복잡한 구성으로 시스템의 부피가 커지는 문제가 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 광학적으로 투명한 초음파 변환기를 개발하기 위해 다양한 접근 방법이 연구되었다. 기존의 불투명한 초음파 변환기와 다르게 광학적으로 투명한 초음파 변환기는 특정 압전소자와 용도에 맞는 다양한 제작 방법이 존재한다. 본 연구에서 압전소자 기반의 투명 초음파 변환기에 사용되는 재료로 Lithium Niobate(LNO), Lead Magnesium Niobate-Lead Titanate(PMN-PT), Polyvinylidene Difluoride(PVDF)를 사용한 결과를 비교하였다. LNO는 투명 초음파 변환기에서 많이 사용되는 압전소자이고, PMN-PT는 LNO보다 높은 송수신율로 최근 활발히 연구되고 있다. 기존 투명 변환기는 광음향 해상도보다 초음파 해상도가 낮지만, 최근 PVDF를 사용하여 높은 초음파 해상도의 투명 집속초음파 변환기를 제작하고 있다. 이러한 투명 초음파 변환기 제작 결과에 대한 비교 분석을 수행하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권1호
• /
• pp.663-668
• /
• 2023

현대 전투에 있어서 적의 위치나 시설 등의 정보를 수집하는 것은 매우 필수적이다. 이를 위해 멀티콥터 등의 무인기의 개발이 활발하게 이루어져 왔으며 무인기에 장착되는 임무장비 또한 다양하게 개발되었다. 좌표지향 알고리즘이란, 임무장비가 원하는 좌표나 위치에 시선을 고정할 수 있도록 시선각을 계산하는 알고리즘을 의미한다. 비행데이터와 GPS 데이터를 수집하여, 좌표지향 알고리즘에 대하여 Matlab을 이용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 좌표 데이터만을 이용한 시뮬레이션에서는 Pan축 각도는 평균 약 0.42°가 Tilt축은 0.003°~0.43° 상대적으로 넓은 오차와 평균적으론 약 0.15°의 오차가 나타났다. 이를 NE 방향의 거리로 환산한 결과는 N방향 오차거리는 평균 약 2.23m E방향 오차 거리는 평균 약 -1.22m의 결과를 나타났다. 실제 비행데이터를 적용한 시뮬레이션에서는 약 19m@CEP의 결과가 나타났다. 따라서 EOTS의 주 임무인 감시 및 정보수집에 있어 좌표지향 알고리즘의 자체적인 오차에 대하여 연구를 진행하였고 정량적 목표였던 500m에 30m@CEP를 만족하는 것을 확인하였고, 원하는 좌표를 지향할 수 있다는 것을 보였다.

• 융합정보논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.30-36
• /
• 2022

본 논문에서는 가시광 통신시스템의 조명과 통신의 기능을 동시에 사용할 때, 조명의 Dimming Level 향상과 Flicker 현상을 줄일 수 있는 기법에 대해서 제안한다. 가시광 통신은 통신과 조명의 성능을 함께 만족해야 한다. 그러나 기존의 Data Code Mapping 방식은 전체 조명의 밝기를 감소시키는 결과를 나타낸다. 이는 조명의 성능 저하와 Flicker 현상을 유발한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 전송 알파벳에 대해서 binary code 할당하고, 문자열에 알파벳의 발생 빈도율에 따라 할당된 binary code를 최적화하여 매칭 시키는 적응 학습형 코드 할당 기법을 제안하였다. 이를 통해, 각각의 문자열의 최대 Dimming level을 유지하면서 동시에 'OFF' 패턴이 연속적으로 발생하지 않도록 코드를 할당하여 통신 기능뿐만 아니라 조명으로써의 역할을 충실히 할 수 있는 기법에 대해서 연구하였다. 성능평가 결과, 전체 통신 성능에 큰 영향을 주지 않으면서, '1'의 발생 빈도가 유의미하게 증가하였고 반대로 연속적인 '0' 빈도율이 감소하여 시스템의 조명 성능이 크게 향상된 것을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.65-71
• /
• 2024

소동물용 양전자방출단층촬영기기(positron emission tomography, PET)의 고분해능과 고민감도를 달성하기 위해 매우 가늘고 긴 섬광 픽셀을 사용하여 검출기를 구성한다. 이러한 섬광 픽셀의 구조로 인해 시스템의 관심 시야 외곽에서 공간분해능 저하 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 반응 깊이를 측정하여 공간분해능을 향상시키고, 준블록 섬광체를 사용하여 민감도를 향상시킬 수 있는 검출기를 설계하였다. 12.6 mm x 12.6 mm x 3 mm 크기의 준블록 섬광체를 네 층으로 배열하고, 모든 옆면에 광센서를 배치하여 감마선과 섬광체가 상호작용하여 발생된 빛을 수집하도록 설계하였다. 설계한 검출기의 성능 평가를 위해 DETECT2000 시뮬레이션을 수행하였다. 각 층별 섬광체 내에서 1.3 mm부터 11.3 mm까지 1 mm 간격으로 감마선 이벤트를 발생시켜 평면 영상을 획득하였다. 11 x 11 배열의 평면 영상에서 각 위치별 공간분해능과 피크 간 거리를 측정하였다. 측정된 공간분해능의 평균은 0.25 mm였으며, 피크 간 거리의 평균은 1.0 mm였다. 이를 통해 모든 위치가 서로 분리됨을 확인할 수 있었다. 또한 모든 층은 빛의 신호가 서로 분리되어 측정되므로 감마선과 상호작용한 섬광체의 층을 완벽히 분리해낼 수 있었다. 설계한 검출기를 소동물용 PET 시스템의 검출기로 사용할 경우, 우수한 공간분해능과 민감도를 달성하여 영상의 질을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.1-23
• /
• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_2호
• /
• pp.1565-1576
• /
• 2023

천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, R_rs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 R_rs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 R_rs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 R_rs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 R_rs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, R_rs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, R_rs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 R_rs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 R_rs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제50권4호
• /
• pp.684-689
• /
• 2012

Poly(acrylic acid) (PAA) 구형 입자는 바이오 분야의 소재에서부터 전자 재료에 이르기까지 다양한 분야에 사용되는 고분자 물질이다. 이를 생산하기 위해서는, 분산제(surfactant)를 이용한 중합 방법으로 합성을 한 후, 사용한 분산제를 제거하기 위한 별도의 Purification 과정을 거치게 된다. 일반 유기 용매를 사용하면 막대한 폐수 발생, 별도의 분리 공정 추가, 잔류 용매의 가능성 등의 문제점이 발생한다. 이에 이러한 문제를 해결하고자, 액체 이산화탄소를 용매로 하여, high-pressure Soxhlet extraction 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 compressed liquid dimethyl ether (DME) 상에서 PAA 분산 중합에 사용된 pyrrolidene carboxylic acid-g-poly (siloxane) 계열의 분산제, Monasil PCA 제거하는 연구를 진행하였다. 추출된 PAA 입자의 모양은 field emission scanning electron microscopy (FE-SEM)으로 확인을 하였고, Monasil PCA의 농도는 Inductively Coupled Plasma-Optical Emission Spectrometer (ICP-OES)로 분석하였다. 용매의 효과를 비교하기 위해서, 액체 이산화탄소와 n-hexane과 liquid DME를 대상으로 추출 실험을 하였다. 그 결과 n-hexane의 경우 일부 정제된 PAA 구형 입자를 얻을 수 있었지만, 일부는 n-hexane 증기의 높은 열에 의해서 변형된 형태의 입자를 얻었다. Liquid DME의 경우엔, 추출이 잘 되지 않았다. 액체 $CO_2$를 이용하는 경우에 구형의 형태는 유지하면서 분산제가 제거된 입자를 얻을 수 있었다. 그리고 최적 운전 조건을 알기 위해서 8시간 동안 재비기와 응축기의 온도를 달리하면서 실험을 실시하였다. 그 결과 추출기의 온도가 $19.6{\pm}0.2^{\circ}C$, 압력이 $51.5{\pm}0.5$ bar일 때, 가장 좋은 제거 효율을 보였다.