• 한국초지조사료학회지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.365-369
• /
• 2016

본 연구는 산지초지에서 애기수영의 분포를 신속하고 정밀하게 파악하기 위안 무인기 촬영 항공영상의 이용가능성을 실험하였다. 항공영상은 일반 디지털카메라로 촬영한 RGB 영상과 자체 제작한 NIR 카메라로 촬영한 NIR 영상을 이용하여 각각 Red, Green, Blue 벤드와 NIR 밴드를 이용하였고, 밴드조합에 따른 애기수영의 건물비율과의 상관관계를 조사하였다. 다중선형회귀분석 결과 NIR+R+G+B 밴드의 조합이 가장 높은 상관관계($R^2$, 0.96)를 보였으며, R+G+B 밴드의 조합이 다음으로 높은 상관관계를 보였고 ($R^2$, 0.91) NIR+R 밴드($R^2$, 0.45)와 NIR+G 밴드 ($R^2$, 0.27)는 상대적으로 낮은 상관관계를 보여 NIR+R+G+B 밴드조합이 애기수영 분포 파악을 위하여 가장 적합한 것을 확인하였다. R+G+B 밴드 조합의 경우 NIR+R+G+B 밴드의 조합과 비교하여 예측정확도가 큰 차이가 나지 않았으며 근적외선 카메라 없이 일반 디지털 카메라로 영상정보의 획득이 가능하기 때문에 현장적용성 면에서 장점을 가질 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2009

홍수시 댐 방류에 따른 하류하천의 침수지역을 신속하게 가시화하는 것은 댐관리 업무에 매우 중요하다. 하천구간별로 모의된 홍수위를 기반으로 침수지역을 효과적으로 표출하기 위해서는 하천의 만곡부에서 나타나는 중복영역을 제거해야 된다. 본 연구에서는 홍수분석모형 (COSFIM)과 FLDWAV 모델을 연계하여 하천 만곡부를 고려한 침수지역 가시화를 위해 배수강제 알고리듬을 적용하였다. 배수강제 알고리듬은 자동유역추출시 지형상의 함몰점을 제거함으로서 수문학적 처리연구 등에 장점을 주는 보간법의 일종이다. 본 연구에서는 남강댐 하류구간을 대상으로 하천만곡부를 고려한 침수지역 레이어 제작기법을 제시하였으며, 이러한 프로세스를 자동으로 수행하기 위해 Arcobject 컴포넌트 기반의 시스템을 개발하였다. 침수지역레이어 자동추출시스템은 시간측면에서 대용량 데이터를 기반으로 수행되는 홍수범람가시화 업무를 효과적으로 절감시킬 수 있었다. 또한 침수지역 레이어는 IKONOS 위성영상과의 연계를 통해 홍수 재해관련 업무에 실감정보를 제공할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.268-279
• /
• 2021

지형기후학을 기반으로 한 소기후모형은 전자기후도를 제작하기 위해 개발되었고 농림업 현장의 농장단위로 적용이 가능한 고해상도 규모로 발전하였다. 본 총설에서는 이러한 소기후모형의 미래 발전방향을 제시하고자, 그동안의 개발 및 발전과정을 다시 조망하였다. 우리나라 농산촌의 특징은 지형이 복잡 다양하며, 소규모로 구성되어 있어 기상과 기후의 공간적인 변이가 크다. 식물의 생육을 지배하는 농림기후는 공간 규모에서 소기후로 분류되어, 중규모인 기상청 종관기상관측(ASOS) 정보만으로는 활용이 제한된다. 이에 농림업에서 활용 가능한 기후정보를 효과적으로 모의하기 위해 소기후모형이 개발되고 발전되어 왔다. 작은 집수역을 대상으로 연구된 전자기후도는 전산처리 기술의 발전과 더불어 전국 범위의 고해상도 분포도 제작이 가능하게 되었으며, 과거 평년뿐 아니라, 미래 기후변화 시나리오, 나아가 실황과 예보자료를 실시간으로 처리하는 데 이르렀다. 최종적으로 상세화된 기상예보를 바탕으로 농장 단위로 재배작물의 생육진행과 재해예보를 제공할 수 있는 농업기상재해 조기경보서비스로 완성되었다. 기후위기 시대에 재해로 인한 피해를 경감하기 위해 세계적으로 조기경보시스템의 확대를 추진하고 있는 바, 진보된 소기후모형을 적용한 농업기상재해 조기경보서비스는 기술발전을 통해 적용대상 지역을 확대해 나아가야 할 것이다. 조기경보서비스가 디지털 기반의 지속가능한 농림생태-사회시스템에 기여하는 핵심 기술이 되기 위해서는, 실측 기반의 다양한 검보정 자료가 구축되어 적용되어야 하며, 사용자들과 농림업 현장의 목소리를 반영하여 지속가능발전의 패러다임을 담아내는 유기적인 플랫폼이 되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.149-162
• /
• 2014

수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제10권1호
• /
• pp.77-88
• /
• 2007

선행된 연구에서의 성공적인 수심도 작성 예에 뒤이어, 항공전자탐사를 이용한 해저면 특성파악 가능성이 고찰되었다. 헬리콥터에 탑재된 시간영역전자탐사 (TEM) 장비에서 얻어진 자료의 1D 역산으로부터 추정된 퇴적층의 두께가 해양 탄성파 연구에 기초하여 얻어진 추정치와 비교되었다. 일반적으로, 해수의 깊이가 대략 20 m이고 퇴적층의 두께가 40 m 미만이면 퇴적층의 두께 즉 비전도성 기반암까지의 깊이는 두 경우에 있어서 타당한 범위 내에서 일치됨을 보였다. 잡음이 섞인 합성자료의 역산은 초기 모형이 실제모형과 차이가 나는 경우에도 수직 전자탐사 유일성 이론과 일치하게 역산 후 실제모형과 매우 닮은 결과를 보여주었다. 잡음이 섞인 합성자료로부터 얻어진 천해 해수 깊이에 관한 표준편차는 대략 깊이의 ${\Box}5\;%$ 정도였으며, 이는 실제자료의 역산 시 대략 ${\pm}1\;m$ 정도의 오차를 우발할 수 있다. 이에 상응하는 기반암 깊이 추정의 불확실성은 대략 ${\pm}10\;%$에 이른다. 잡음이 포함된 합성자료로부터 얻어진 해수와 퇴적층의 평균 역산 두께는 대략 1 m 정도의 정밀도를 나타냈고, 중합에 의해 정밀도가 향상되었다. 주의 깊게 보정된 항공 TEM 자료를 이용하면 퇴적층의 두께와 기반암의 지형을 조사할 수 있다는 가능성을 알 수 있었으며, 천해에서의 해저면 저항치를 알아내기 위한 방법으로서의 가능성도 보여 주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.45-55
• /
• 2021

본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.11-21
• /
• 2015

Human-Computer Interaction(HCI)에 대한 관심도가 높이지면서, HCI에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 이와 더불어 사용자의 몸짓이나 음성을 이용하는 Natural User Interface/Natural User eXperience(NUI/NUX)에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. NUI/NUX의 경우, 제스처 인식이나 음성 인식 등의 인식 알고리즘이 필요하다. 하지만 이러한 인식 알고리즘은 전처리, 정규화, 특징 추출과 같은 단계를 거쳐야하기 때문에 구현이 복잡하고, 트레이닝에 많은 시간을 투자해야 한다는 단점이 있다. 최근에는 NUI/NUX 개발 도구로 Microsoft 사의 Kinect가 개발되어 개발자와 일반인들에게 많은 관심을 받고 있고, 이를 이용한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 본 저자들의 이전 연구에서도 사용자의 신체적 특징을 이용하여 뛰어난 직관성을 가진 핸드 마우스를 구현하였다. 하지만 마우스의 움직임이 부자연스럽고 정확도가 낮아 사용자가 사용하기 다소 어려웠다는 단점이 있다. 본 연구에서는 Kinect를 통해 사용자의 신체적 특징을 실시간으로 추출하고, 이를 이용해 가상 모니터라는 새로운 개념을 추가한 핸드 마우스 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 가상 모니터는 사용자의 손으로 마우스를 제어할 수 있는 가상의 공간을 의미한다. 이를 통해 가상 모니터 상의 손의 좌표를 실제 모니터 상의 좌표로 정확하게 매핑(mapping)이 가능하다. 가상 모니터를 사용함으로써 이전 연구의 장점인 직관성을 유지하고, 단점인 정확도를 높일 수 있다. 추가적으로 뇌파 집중 지표를 이용해 사용자의 불필요한 행동을 인식하여 핸드 마우스 인터페이스의 정확도를 높였다. 제안하는 핸드 마우스의 직관성과 정확성을 평가하기 위하여 10대부터 50대까지 50명에게 실험을 하였다. 직관성 실험 결과로 84%가 1분 이내에 사용방법을 터득하였다. 또한 동일한 피실험자에게 일반적인 마우스 기능(드래그, 클릭, 더블클릭)에 대해 정확성 실험을 한 결과로 드래그 80.9%, 클릭 80%, 더블 클릭 76.7%의 정확성을 보였다. 실험 결과를 통해 제안하는 핸드 마우스 인터페이스의 직관성과 정확성을 확인하였으며, 미래에 손으로 시스템이나 소프트웨어를 제어하는 인터페이스의 좋은 예시가 될 것으로 기대된다.

• 대한핵의학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.317-324
• /
• 2002

목적: SPM 기법을 이용하여 뇌 영상을 분석할 때 Talairach 뇌 지도를 찾아 해부학적 정보를 추측함으로 생기는 문제점들을 해결하기 위하여 통계적 확률 뇌지도(SPAM)을 이용하여 뇌 영역에 대한 해부학적 위치와 확률을 추출하는 프로그램을 개발하였다. 대상 및 방법: 몬트리얼 신경과학연구소에서 개발한 MNI152 표준지도에 기반한 SPAM을 이용하였다. SPM 분석 결과로 주어진 x, y, z 좌표 값을 입력하면 SPAM의 해당 좌표에서 0이 아닌 확률 값을 갖는 영역의 이름 및 확률을 추출하여 출력하게 하였으며 가장 높은 확률을 갖는 영역의 SPAM을 표준지도 위에 표시하도록 하였다. IDL 및 자바를 기반으로 프로그램을 개발하였으며 향후 인터넷 기반 프로그램으로 확장이 용이하게 하였다. 이 프로그램의 유용성을 보이고자 기존의 SPM 결과보고 형식과 이 프로그램의 결과 형식을 비교하였다. 또한 이 프로그램에 대한 예비적인 검증을 위하여 활성화되는 영역이 국소화되고 또한 그 영역이 잘 알려져 있는 기억 활성화 PET 실험 분석에 이 프로그램을 이용하여 보았다. 결과: 기존의 SPM 분석한 결과는 MNI 좌표계에서의 좌표 값만을 보여주나 이 프로그램을 이용하여 그 좌표에 대한 확률적 해부학적 정보를 얻을 수 있었다. 기억 실험 결과 유의한 활성화를 보인 영역에 대해서 이 프로그램을 적용한 결과 좌측해마구성체일 확률이 80% 이상임을 알 수 있었으며 이는 이 영역이 기억기능을 담당한다는 기존의 널리 알려진 사실과 잘 부합되었다. 결론: 이 연구에서 개발한 프로그램을 이용하여 MNI 좌표에 대한 해부학적 위치와 확률을 빠르고 정확하게 찾을 수 있어서 뇌영상 분석에 유용할 것이다.