• 대한공간정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.105-110
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• 2000

고해상도 위성영상의 출현으로 인해 인간이 사용하는 다양한 판독기재를 영상판독에 적용할 가능성이 넓어졌고, 컴퓨터비전, 패턴인식, 인공지능, 원격탐사 등 많은 분야에서 이런 가능성들을 연구해왔다. 이중 질감은 '영상의 밝기와 색조간의 공간적 분포와 관계'된 양으로 영상판독에 중요한 역할을 한다. 특히 통계적 모델을 기초로 질감정보을 얻는 방법이 많이 연구되어 왔고, 이러한 기법 중 공기행렬을 이용하여 질감을 측정한 연구는 다른 기법에 비해 계산이 간편하며 위성영상과 항공사진에 적용되어 높은 분류정확도를 나타내어 좋은 질감측정치로 평가되었다 하지만 기존의 논문들에서 특성치의 선택에 관한 연구 없이 임의적으로 특성치가 선택되었고, 또한 공기행렬이 질감을 잘 표현할 수 있는 적정해상도에 판한 연구가 부족했다. 따라서 본 연구에서는 첫째, 질감측정의 방법으로 공기행렬의 개념을 소개하고, 둘째, 위성영상으로부터 도출된 공기행렬로부터 얻어질 수 있는 여러 가지 특성치들의 유용성을 평가하여 컴퓨터를 이용한 분류 시 적절한 특성치를 선정할 수 있는 근거를 마련하며, 셋째, 여러 특성치들의 공간해상도에 따른 변화추이를 조사하여 공기행렬이 적용될 수 있는 적정해상도를 제시하고자 한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권2호
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• pp.111-116
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• 2022

In this study, the applicability of machine learning for the development of a simulator for general X-ray examination education is evaluated. To this end, k-nearest neighbor(kNN), support vector machine(SVM) and neural network(NN) classification models are analyzed to present the most suitable model by analyzing the results. Image data was obtained by taking 100 photos each corresponding to Posterior anterior(PA), Posterior anterior oblique(Obl), Lateral(Lat), Fan lateral(Fan lat). 70% of the acquired 400 image data were used as training sets for learning machine learning models and 30% were used as test sets for evaluation. and prediction model was constructed for right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat image classification. Based on the data set, after constructing the classification model using the kNN, SVM, and NN models, each model was compared through an error matrix. As a result of the evaluation, the accuracy of kNN was 0.967 area under curve(AUC) was 0.993, and the accuracy of SVM was 0.992 AUC was 1.000. The accuracy of NN was 0.992 and AUC was 0.999, which was slightly lower in kNN, but all three models recorded high accuracy and AUC. In this study, right-handed PA, Obl, Lat, Fan lat images were classified and predicted using the machine learning classification models, kNN, SVM, and NN models. The prediction showed that SVM and NN were the same at 0.992, and AUC was similar at 1.000 and 0.999, indicating that both models showed high predictive power and were applicable to educational simulators.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권5호
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• pp.29-41
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• 2022

Alien species cause problems in various ecosystems, reduce biodiversity, and destroy ecosystems. Due to these problems, the problem of a management plan is increasing, and it is difficult to accurately identify each individual and calculate the number of individuals, especially when researching alien turtle species such as GPS and PIT based on capture. this study intends to conduct an individual recognition study using a UAV. Recently, UAVs can take various sensor-based photos and easily obtain high-definition image data at low altitudes. Therefore, based on previous studies, this study investigated five variables to be considered in UAV flights and produced a test paper using them. OCR was used to monitor the displayed turtles using the manufactured test paper, and this confirmed the recognition rate. As a result, the use of yellow numbers showed the highest recognition rate. In addition, the minimum threat distance was confirmed to be 3 to 6m, and turtles with a shell size of 6 to 8cm were also identified during the flight. Therefore, we tried to propose an object recognition methodology for turtle display text using OCR, and it is expected to be used as a new turtle monitoring technique.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.9-16
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• 2024

알약 구매 후 조제약 봉투나 포장지를 잃어버린 경우 약의 효능을 알기 어렵고 많은 사람들이 시중에서 판매하는 약을 구매하여 복용한 후 보관 시 용도를 구분해서 보관하지 않는 경우가 많다. 또한 알약 부작용에 대한 정보의 접근성이 낮아 약을 오남용하는 상황이 발생하기도 한다. 기존의 알약 정보를 검색하여 정보를 알려 주는 대부분의 서비스 및 어플리케이션들은 사용자가 알약의 상세정보를 직접 입력하거나 선택해야 하는 번거로움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 불편한 상황들은 개선하고 보다 나은 서비스를 제공하기 위해 약학정보원에서 제공하는 알약 22,000종의 사진에 대해 제형과 색상을 학습시킨 딥러닝 모델을 구축하였다. 구축된 정보를 활용하여 촬영된 사진으로 알약을 검색하고 알약 정보를 알려주며 사용자의 약 복용을 관리해주는 기능을 갖는 시스템을 개발하였다.

• 대한지리학회지
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• 제49권5호
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• pp.639-655
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• 2014

우발라는 규모, 형성원인, 발달과정, 기하학적 구조, 수문학적 특징, 돌리네와의 관계에서 다른 카르스트 와지와 구분되는 특징을 갖는다. 광덕리 카르스트 와지의 지질, 고도, 곡중분수계, 하천쟁탈의 증거를 분석한 결과는 우발라의 성인적, 과정적, 구조적, 수문학적 특성에 잘 부합한다. 우발라의 지형, 수문적 특성은 와지내부의 가뭄이나 용수부족 문제를 일으키는데, 우발라 내부의 주민들은 지형적 환경적 제약을 극복하기 위한 적극적 대응방식을 보였다. 집중호우에 따른 침수와 산사태를 예방하기 위해 지형을 이용한 배수시설을 설치하고, 우발라 내 외곽에 존재하는 지하수와 용천수에는 우물, 펌프, 관정, 간이상수도와 같은 시설을 설치하여 용수를 취득함으로써 경관을 변화시켰다. 우발라와 같은 카르스트 와지에서의 입지와 토지이용은 지형과 수문특성이라는 환경적 조건과 관련된 것으로 단순히 공간적 규모에 의해 입지가 결정된다는 기존의 관점에 수정이 요구된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.71-76
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• 2016

디지털 영상처리는 의료산업, 위성사진, 공장자동화 영상인식 등 넓고 다양한 분양에 활용되고 있다. 하지만 이러한 영상 데이터는 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 열화가 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음에는 AWGN, salt and pepper 잡음이 대표적이다. AWGN에 훼손된 영상을 복원하기 위한 공간영역 방법에는 MF, CWMF, AWMF 등이 있으며, 기존의 방법들은 에지와 같은 상세 정보를 훼손하는 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 AWGN 환경에서 국부 마스크의 에지 크기에 따라 화소 방향에 따른 가중치 필터, 공간 가중치 필터 및 평균 필터의 가중치를 다르게 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.27-32
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• 2005

DEM(수치표고모형) 자료는 도시모델링, 홍수 예측, 경사 및 향 분석 등과 같은 GIS의 다양한 분야에 필요하며, 주로 수치지도, 항공사진, 고해상도 위성영상 등을 이용해서 제작해 왔다. 그러나 최근에는 LiDAR 데이터로부터 DEM을 제작하는 것이 효율적이고 정확도가 높기 때문에 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. LIDAR 원 데이터로부터 건물, 수목 등의 개체를 제거하여 DEM을 생성하는 과정을 필터링(filtering)이라고 하는데, 대부분의 연구에서는 필터의 크기를 비롯한 몇 가지 파라미터가 필요하고 그 값을 바꿔가면서 반복연산을 수행해야 하는 경우가 많다. 본 연구에서는 비지면점으로 인식된 점의 높이값을 이웃 지면점의 높이값으로 대체하고 대체된 값을 다음 연산에 반영함으로써 개체의 크기에 대한 사전 지식 없이 다양한 크기의 개체를 제거할 수 있는 필터링 기법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 다양한 크기의 개체가 존재하는 경사가 심한 지형에 대하여 우수한 필터 링 결과를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권12호
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• pp.511-516
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• 2013

20여년 이전의 사회적 여건과 행정환경을 전제로 만들어진 현행 신분증은 매년 위 변조 사례가 증가하고 있다. 이에 따라, 신분증 위 변조로 인한 불법대출 등 각종 범죄행위가 증가하고, 공공기관의 업무지장이 초래되는 등 많은 선의의 피해가 발생하고 있다. 또한, 정보화 사회가 진전되면서 프라이버시 보호가 매우 중요해지고 있다. 하지만 주민등록증은 이름, 주민등록번호, 사진, 주소, 지문 등 사용자의 개인정보가 그대로 노출되어 개인정보 도용사고가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 주민등록증의 위 변조 및 프라이버시 보호의 문제점을 살펴보고 이를 보완할 수 있는 차세대 본인확인수단을 제안한다. 이는 국가신분증의 가장 중요한 기능인 사용자 본인확인에 충실하기 위해 위 변조 방지 및 프라이버시 보호를 최우선 목표로 하였다.

• 한국아동복지학
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• 제59호
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• pp.151-182
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• 2017

이 연구의 목적은 네팔 지진을 경험한 생존자의 피해경험을 이해하고자 하는 것이다. 연구 참여자는 네팔 카트만두 텐트촌에 거주하고 있는 아동 5명, 부모 5명과 관계자 3명 총 13명으로 개별면담과 시각자료(그림, 사진), 기록물을 활용하여 사례 내 분석과 사례 간 분석을 실시하였다. 그 결과 '평범한 일상, 소소한 즐거움'(지진 이전의 생활), '생사의 갈림길에서 살아남'(지진 당시 상황), '수수 방관하는 정부, 팔 걷어붙인 외국인들'(지진 이후의 수습과정), '곳곳에 남아 있는 그날의 흔적들'(현재의 생활), '다시 일어설 수 있기를 바람'(미래에 대한 소망)으로 범주화하여 제시하였다. 분석 결과를 토대로 자연재난을 예방하거나 대처하고 생존자들을 지원하기 위해 필요한 정책과 실천적 지침들을 제언하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.133-136
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• 2022

현재 COVID-19 장기화로 인한 스트레스성 질병이 증가하고 있어 코로나 블루가 주목받고 있다. 이러한 사회적인 배경은 직장생활 좌절, 기존 생활 리듬 변화, 경제적 원천 차단 등으로 인한 부정적인 정서를 유발하며 현시대를 힐링이 필요한 시대로 이해하게 한다. 따라서 본 연구는 환상적 공간을 모험하고, 사진 촬영을 통해 추억과 경험을 저장하는 3D 기반 어드벤처 촬영 게임을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 문헌 연구로 힐링의 중요한 요소들을 탐색하고, 이를 기반으로 3ds Max, Unity 를 활용하여 게임을 구현하였다. 연구 결과, 힐링을 위한 귀엽고 포근한 시각적 요소와 감성적으로 다가가는 스토리, 공간의 의미를 담아주는 촬영 기능을 적용한 게임을 구현하였다. 본 연구는 사용자에게 비대면으로 힐링을 줄 수 있는 게임을 제공하며, 서비스 제공자에게는 효과적이고 중요한 힐링 요소를 제시한다.