초해상화 기법은 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 기법이다. 최근에는 딥러닝 기술을 활용한 초해상화 방법이 주류를 이루고 있으며, 원격 탐사 분야에서도 이를 응용한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성 영상의 4배 해상도 향상을 위하여 deep back-projection network (DBPN) 네트워크에 기반한 초해상화 기법을 제안하였다. 또한, 복원된 영상의 디테일 및 윤곽선 부분에서의 고품질 영상 획득을 위해 윤곽선 손실 함수를 제안하고, 효과적이고 안정적인 학습을 위하여 Wasserstein distance 손실 함수를 사용한 GAN 기법을 적용하였다. 또한, 자연스러운 저해상도 훈련 영상을 획득하기 위한 detail preserving image downscaling (DPID) 기법을 적용하였다. 마지막으로 전정 영상의 특징을 추출하여 훈련의 마지막 단계에 적용 시킴으로써 출력 영상의 세부적인 특징을 효과적으로 생성하였다. 그 결과 실험에 사용된 WorldView-3 영상 및 KOMPSAT-2 영상에서 해상도 향상 효과를 확인하였고, 다른 초해상화 모델에 대비하여 윤곽선 보존력이나 영상의 선명도가 향상 되었음을 확인하였다
본 연구는 경상북도 일개 도 농 복합시의 보건소에서 실시하는 노인 불소도포, 스케일링사업에 참여한 65세 이상 노인을 282명을 대상으로 하였다. 자료수집 기간은 2011년 1월부터 12월까지로 연구의 목적과 내용 및 취지를 설명하고 자발적인 연구 참여에 동의한 사람들을 대상으로 하였다. OHIP-14 설문 문항은 5점 만점으로 측정하였으며, 점수가 높을수록 구강건강 삶의 질이 낮아지는 것을 의미하며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 치아우식증 개수가 적을수록, 잔존치아 수와 일일 칫솔질 횟수가 많을수록, 의치를 장착하지 않은 그룹에서 구강건강 삶의 질이 유의하게 높았다. 2. 사회경제적 특성에 따른 구강건강관련 삶의 질의 하위영역 점수를 비교한 결과, 기능적 제한 점수는 학력이 높을수록 적었다. 신체적 동통 점수는 나이가 많을수록, 학력이 낮을수록 더 많이 느끼고 있었다. 신체적 능력저하는 학력이 낮을수록 더 많이 느끼고 있었다. 3. 구강건강상태와 칫솔질 횟수에 따른 구강건강관련 삶의 질의 하위영역 점수를 비교한 결과, 기능적 제한과 신체적 동통, 정신적 불편, 정신적 능력저하, 사회적 능력저하, 사회적 불리 점수는 치아우식증 개수가 많을수록 삶의 질이 낮았고, 잔존치아가 많을수록, 의치장착을 하지 않은 그룹에서 삶의 질이 좋았다. 4. 구강건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위한 다중회귀분석 결과 충치의 개수와 의치장착이 유의한 변수로 나타났다. 이 연구결과 노인들의 구강건강상태의 수준과 노인들의 삶의 질이 유의한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 구강건강 삶의 질을 유지하기 위하여 나이가 들더라도 잔존치아 수를 많이 유지할 수 있도록 하고, 필요한 경우에는 의치를 장착할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다.
난지도 매립장 매립물의 특성을 조사하기 위해서 중력, 자력, LandSat TM 열적외선 밴드 자료, 매립장의 표면에서 측정한 침하량 자료 등을 다변량 통계분석기법을 응용하여 분석하였다. 분석에 이용한 자료들은 각기 상이한 깊이에 관한 정보를 제공하기 때문에 측정된 총 자력자료와 중력자료는 자극화변환된 자력이상과 매립장의 3차원 밀도분포로 각기 전환하였으며, 본 연구에서는 이 중 매립장의 상부층에 관한 정보를 이용하였다. 통계분석은 침하량 측정 지점들을 대상으로 수행하였으며, 이들 지점에서의 자극화변환 자력이상, 매립물의 밀도, LandSat TM 열적외선 밴드 값들은 내삽방법을 이용하여 구하였다. 자료분석에 사용한 다변량 통계분석 기법은 개체간의 기하학적인 거리를 이용하여 군집화하는 집락분석으로, 개체간의 거리 계산시 각 자료간의 상이한 측정단위가 주는 효과를 제거하기 위해서 사전에 표준화를 실시하였다. 군집화는 체계적 군집화 방법을 이용하여 수행하였다. 물리적 특성을 바탕으로 분류된 최적의 군집수는 수상도에서 나타난 결과에 따르면 총 6개의 군집으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통합된 지구물리자료에 다변량 통계분석 기법을 적용함으로써 복합적 인 쓰레기 매립장의 특성 규명이 가능함을 시사한다.
등방성 매질에서의 파형역산에 대한 연구는 1980년대부터 꾸준히 이루어져 왔으나 이방성 매질에 대한 연구는 그렇지 못하다. 본 연구에서는 이방성 매질에 대한 시간영역 셀기반 유한 차분 모델링 기법을 이용해 2차원 TI 구조에서의 파형역산 알고리듬을 개발하였다. 반복적인 비선형 역산에서 최대 급경사 방향은 역시간 구조보정의 역전파 방법을 이용하여 간접적으로 계산하였고, 이를 정규화 시키기 위해 슈도-헤시안 행렬을 이용하였다. 본 연구에서 제시된 시간영역 파형역산 기법을 이방성 매질을 포함한 2층 구조와 이방성 Marmousi 모형 자료에 적용하고 이를 등방성 매질만을 고려한 기존의 파형역산 결과와 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해 이방성 매질을 등방성 매질로 가정하고 파형역산을 수행할 경우 정확한 영상을 얻을 수 없기 때문에, 실제 탐사 자료의 파형역산을 수행할 경우 이방성 매질을 고려해야 좀 더 정확한 지하 구조를 파악할 수 있음을 확인하였다.
매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현 시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화 시에 예측 영상으로 활용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (High efficiency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 $352{\times}288$이고 프레임율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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