• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.471-474
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• 2007

Eucalyptus plantations play a major role in the China's ecological, social, economic and other aspects and presently China is the second largest producer of Eucalyptus in the world next to Brazil. It was introduced as an ornamental tree during 1890 but later it became a commercial crop. During 1960s large number of Eucalyptus timber were used for railway sleepers and it was also used as shelter belt for rubber trees. It becomes one of the important national resources of commercial timber once the production reached to 5 million $m^{3}/yr$. Through Eucalyptus oil, it brought about 20% of foreign exchange. In the present study, it was aimed to estimate the Eucalyptus growing area in the southern Guangdong in China in terms of aerial extent and changes between 1991 and 2001 using Landsat TM and ETM+ data. Object based classification technique and subsequent temporal change detection analysis were followed to identify the changes between the periods. In the present study, the total area was divided into three classes viz., plantation area with trees, plantation area without trees and others. Object oriented classification was found to be more accurate in the present study. Overall increase of about 23.62 $km^{2}$ was noted between 1991 and 2001 in the plantation area. With reference to the present study area, the growth of Eucalyptus growing area was 7.4% in the 10 year periods. From this study it is clear that the area under Eucalyptus cultivation is growing considerably year by year in China. However, elaborate study must be conducted considering larger areas to accurately predict the growth of Eucalyptus growing areas.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권5호
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• pp.393-400
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• 2007

We present in this paper a novel power load prediction method using temporal pattern mining from AMR(Automatic Meter Reading) data. Since the power load patterns have time-varying characteristic and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Also, research on data mining for analyzing electric load patterns focused on cluster analysis and classification methods. However despite the usefulness of rules that include temporal dimension and the fact that the AMR data has temporal attribute, the above methods were limited in static pattern extraction and did not consider temporal attributes. Therefore, we propose a new classification method for predicting power load patterns. The main tasks include clustering method and temporal classification method. Cluster analysis is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class. Next, the classification method uses representative load profiles to build a classifier able to assign different load patterns to the existing classes. The proposed classification method is the Calendar-based temporal mining and it discovers electric load patterns in multiple time granularities. Lastly, we show that the proposed method used AMR data and discovered more interest patterns.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권4호
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• pp.359-366
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• 2009

현재 Kompsat-2 영상을 이용한 정밀 DEM 제작에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 Kompsat-2 위성영상을 이용하여 정밀 DEM을 제작하고, 이렇게 제작된 DEM을 상용 소프트웨어인 PCI Geomatica, ENVI에서 제작된 DEM과의 비교를 통해 그 성능을 분석하였다. DEM의 제작을 위해 Kompsat-2에 가장 적합하다고 보고된 궤도-자세각 모델을 사용하였으며, 에피폴라 곡선의 기하학적 요소들을 이용한 정합방식을 사용하여 Kompsat-2 DEM의 제작을 시도하였다. 각 상용프로그램과의 성능의 비교는 육안을 통한 정성적 실험과, USGS DTED를 이용한 정량적 실험으로 이루어졌다. 정확도는 DTED와의 평균절대오차, RMS 오차로 판단하였으며, 비교 실험 결과, 대부분의 영상에서 실험에 사용한 방식이 다른 상용 프로그램에서 제작된 DEM보다 더 좋은 성능을 보여줌을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.133-140
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• 2008

본 논문에서는 다양한 기준점 배치와 미지수 조합 모델을 이용하여 궤도모델링의 정확도를 검증하고자 하였다. 실험에 사용된 기준점의 개수는 총 152개로 전체 영상 스트립에 포함되는 지역에 대해 GPS 측량을 통해 획득하였다. 전체 스트립 영상의 길이는 춘천지역에서부터 나주지역까지 약 420km 길이에 해당한다. 궤도모델을 위해 적용된 미지수 조합은 위성의 위치와 속도, 자세를 표현하는 방정식의 계수를 미지수로 선택하여 일곱 가지 방식으로 조합하였다. 실험은 우선 모델점의 배치를 일곱 가지 경우로 결정한 후에 각 경우의 배치에 대해 일정한 개수의 모델점을 선택하였다. 그리고 각 모델점의 배치에 따라 미지수 조합 모델을 각각 다르게 적용해 본 후 그 결과를 분석해 보았다. 실험 결과 모델점의 위치에 관계없이 지리적, 시간적, 경제적 효율성을 갖는 최적의 미지수 조합을 찾을 수가 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권5호
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• pp.527-536
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• 2010

본 논문에서는 영상의 품질 지표인 GRD(Ground Resolved Distance) 측정에 있어서 인공표적만을 이용하던 기존의 측정방식과는 다르게 지표상에 분포하고 있는 자연표적만을 이용하여 신뢰성 있는 GRD 산출이 가능하도록 새로운 방식의 GRD 측정가법을 고안하였다. 자연표적에서 활용 가능한 Edge Profile 추출기법을 개발하여 추출 정확도 및 안정성을 분석하였으며 그 결과, 자연표적을 이용할 경우 본 논문의 추출방식이 가장 적합한 방식임을 확인 할 수 있었다. 이를 적용한 GRD 측정기법의 정확도와 자연 표적에서의 활용 가능성을 평가하기 위해 육안분석결과를 보유하고 있는 인공표적영상과 인공표적이 된 인공위성영상을 이용하여 GRD 측정 실험을 수행하였다. 인공표적영상에서의 GRD 측정결과는 육안분석 결과와 매우 유사하여 높은 정확도를 보여주었으며 인공위성영상에서의 GRD 측정결과, 자연표적과 인공표적에서의 GRD 측정값이 유사하게 나타났다. 이는 제안한 GRD 측정기법을 이용하여 자연표적만으로도 신뢰성 있는 GRD 측정이 가능함을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.78-101
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• 2017

High-quality industrial control is critical to ensuring production quality, reducing production costs, improving management levels and stabilizing equipment and long-term operations. WiFi-based Long Distance (WiLD) networks have been used as remote industrial control networks. Real-time performance is essential to industrial control. However, the original mechanism of WiLD networks does not minimize end-to-end delay and restricts improvement of real-time performance. In this paper, we propose two algorithms to obtain the transmitting/receiving phase cycle length for each node such that real time constraints can be satisfied and phase switching overhead can be minimized. The first algorithm is based on the branch and bound method, which identifies an optimal solution. The second is a fast heuristic algorithm. The experimental results show that the execution time of the algorithm based on branch and bound is less than that of the heuristic algorithm when the network is complex and that the performance of the heuristic algorithm is close to the optimal solution.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.574-576
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• 2005

스마트 홈을 구현하기 위한 핸드폰을 이용한 리모트 컨트롤러나 PDA를 통한 통합 리모트 컨트롤러 등의 통합 리모트 컨트롤러에 관한 연구는 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문은 이러한 리모트 컨트롤러에 관한 연구에 대해 두 가지의 새로운 방향을 생각해 보았다. 첫째로 리모트 컨트롤러를 작동시키기 위해서는 핸드폰이나 PDA등의 input 디바이스가 반드시 필요했던 단점을 보완해서 임베디드 보드에 input device 기능을 포함하는 것이다. 그리고 두 번째는 임베디드 리모트 컨트롤러에 user profile을 두어서 단순한 채널 변경의 기능만을 하는 리모트 컨트롤러가 아니라 사용자의 선호도 등의 정보를 가지고 지능적으로 집안 환경을 최적화된 조건으로 만들 수 있도록 설계 했다. 즉 사용자가 가장 좋아하는 TV채널이나 실내온도 등의 정보를 가지고 각 사용자에게 최적화된 환경을 리모트 컨트롤러가 스스로 작동시킬 수 있게 되는 것이다. 그리고 가전을 작동시키기 위해서 임베디드 보드에 있는 IrDA 통신모듈을 통해 일정한 코드 값만 보내주면 되기 때문에 일반적으로 리모트 컨트롤러로 제어가 가능한 거의 모든 전자제품이 쉽게 제어 가능하다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제17권3호
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• pp.9-14
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• 2020

A special purpose machine with two manipulators and quadruped crawler system is being developed to work at disaster sites where it is intended to quickly respond in the initial stages after the event. In this study, a terrain recognition module is developed so that the above special purpose machine can quickly obtain ground information to help choose its path while recognizing objects in its way, this is intended to enhance the remote driver's limited situational awareness. Terrain recognition modules were developed for two tasks (real-time path guidance, precision terrain measurements). The real-time path guidance analyzes terrain and obstacles while moving, while the precision terrain measurement feature provides more accurate terrain information by precisely measuring the ground in front of the vehicle while stationary. In this study, an air-cooled sensor protection module was developed so that the terrain recognition module can continue its vital tasks in the event of exposure to foreign substances, including scattered dust, mist and rainfall, as well as high temperatures.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.191-197
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• 2010

많은 적용과 응용을 하더라도 얼굴 검출의 이미지 분석은 상당히 어렵다. 본 논문으로 불규칙한 조명의 영향으로 미검출되는 얼굴에 조명이 고루 분포되도록 얼굴영역을 검출하였으며, 기존의 정면 얼굴만을 검출하던 결과를 보완하였다. LAB 컬러조명보정으로 기존의 아다부스트 얼굴 검출에 비해 32% 향상된 얼굴검출 결과를 보였다. 입력된 두 영상의 차를 구해 Glassfire 라벨링을 실시했다. Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이 되면 제안한 LCFD시스템 알고리즘인 RGB평활화와 LAB영상보정을 하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴영역 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다. 본 논문으로 기울어진 얼굴영역과 멀리 떨어져 있는 얼굴영역, Multi-view 얼굴영역 검출까지 가능하였다. 또한 조명의 방향에 관계없이 높은 검출률을 보였으며, 사용자 인증 분야 등에 일반 PC만으로 적용 가능함이 입증되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.511-521
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• 2022

위성영상에서의 구름 탐지 및 제거는 지형관측과 분석을 위해 필수적인 과정이다. 임계값 기반의 구름탐지 기법은 구름의 물리적인 특성을 이용하여 탐지하므로 안정적인 성능을 보여주지만, 긴 연산시간과 모든 채널의 영상 및 메타데이터가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝을 활용한 구름탐지 기법은 4개 이하의 채널(RGB, NIR) 영상만을 활용하고도 짧은 연산시간과 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 해상도가 다른 이종 데이터 셋을 활용하여 학습데이터 셋에 따른 딥러닝 네트워크 성능 의존도를 확인하였다. 이를 위해 DeepLabV3+ 네트워크를 구름탐지의 채널 별 특징이 추출되도록 개선하고 공개된 두 이종 데이터 셋과 혼합 데이터로 각각 학습하였다. 실험결과 테스트 영상과 다른 종류의 영상으로만 학습한 네트워크에서는 낮은 Jaccard 지표를 보여주었다. 그러나 테스트 데이터와 동종의 데이터를 일부 추가한 혼합 데이터로 학습한 네트워크는 높은 Jaccard 지표를 나타내었다. 구름은 사물과 달리 형태가 구조화 되어 있지 않아 공간적인 특성보다 채널 별 특성을 학습에 반영하는 것이 구름 탐지에 효과적이므로 위성 센서의 채널 별 특징을 학습하는 것이 필요하기 때문이다. 본 연구를 통해 해상도가 다른 이종 센서의 구름탐지는 학습데이터 셋에 매우 의존적임을 확인하였다.