• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1545-1557
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• 2021

농작물은 그 종과 생육상태에 따라 민감한 분광특성을 나타내며, 특히 여름철에 집중적으로 관측이 필요하나 장마로 인해 광학위성의 활용이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 CC-MNC(Constrained Cloud-Maximum NDVI Composite) 기법이 개발되었으며, 이 기법을 통해 구름의 영향이 최소화된 일정 주기의 대표 합성영상이 생성된다. 본 연구에서도 이 기법을 이용하여, 2019년부터 2021년까지 논과 고랭지 배추밭을 대상으로 Sentinel-2A/B NDVI 월합성영상을 제작하였다. 다른 해보다 200 mm 많은 강수량을 보이는 2020년 8월에는 16일 주기 MODIS NDVI합성영상에서도 구름의 영향이 크게 나타났다. 이 시기를 제외하고 CC-MNC 기법은 평균적으로 원영상의 45.4%의 구름 비율을 14.9%로 줄일 수 있었다. 논의 경우 Sentinel-2A/B와 MODIS NDVI 값이 큰 차이가 나지 않았으며, 5일의 주기로도 벼의 생육 주기를 잘 모니터링할 수 있었다. 고랭지 배추밭의 경우, Sentinel-2A/B에서는 고랭지 배추의 짧은 생육 주기가 잘 나타났지만, MODIS는 공간해상도의 한계를 보였다. 이와 함께 CC-MNC 기법은 수확 시기에 구름 화소가 합성에 사용되는 현상이 보이기도 하였으며, 국내지역에 맞게 VZA 임계치의 조정이 필요하다는 시사점이 도출되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1445-1456
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• 2018

본 연구의 목적은 in-track과 cross-track에서 촬영된 KOMPSAT-3 입체영상으로 제작된 매칭 DEM의 품질 및 특성을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 동일 지역을 촬영한 두 쌍의 KOMPSAT-3영상을 수집하였다. 두 쌍의 입체영상은 B/H, convergence angle 등 스테레오 기하 요소가 거의 유사하다. DEM 제작을 위한 센서모델링은 수 개의 지상기준점를 이용한 RFM affine 보정으로 수행하였다. 연구에 사용된 지상기준점은 NGII에서 제공하는 0.25 m급 항공정사영상과 5 m급 DEM에서 추출하였다. 또한, 참조 DEM과 동일한 해상도로 매칭 DEM을 제작하여 상호간 비교 분석을 실시하였다. 실험 결과, 검사점의 수평 및 수직 오차는 1~3픽셀의 정확도를 나타냈다. 또한, 자연 또는 인공적 지형지물의 영향이 적은 지역에서는 생성된 두 DEM의 형태 및 정확도가 거의 유사하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.267-277
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• 2021

코로나 바이러스의 영향으로 교수자와 학습자는 비대면 수업을 해야 하는 상황이 되었다. 갑작스러운 상황에 충분한 준비를 하지 못한 상태에서 비대면 수업이 진행되었고 여러 가지 문제점들이 발생했다. 본 연구는 비대면 미디 수업 시 생기는 문제점을 파악하여 개선하고자 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대면과 비대면 수업 시 사용할 수 있는 기자재의 차이로 인한 문제점이 있었다. 이에 컴퓨터 운영 체제에 상관없이 설치 가능하고 기능에 제한 없이 무료 사용할 수 있는 DAW인 리퍼(Reaper)를 사용하는 것으로 개선 방안을 찾을 수 있었다. 둘째, 줌(Zoom)의 화면 공유 기능을 사용할 시 DAW에서 오디오 인터페이스의 드라이버를 선택할 수 없어 레이턴시(Latency)를 줄일 수 없는 문제점이 있었다. 교수자 관점에서는 오디오 아웃풋을 인풋으로 다시 받아 송출하는 방식으로 개선하였다. 또한 Windows 운영체제를 사용하며 오디오 인터페이스가 없는 학습자는 실습 시 레이턴시로 인한 불편함이 생기는데 Asio4all을 설치하여 레이턴시를 줄일 수 있었다. 셋째, 컴퓨터의 리소스 부족으로 화질 저하 및 화면 끊김 현상이 있었다. 이를 개선하기 위해 캡처 보드를 사용하여 2대의 컴퓨터를 연결하여 리소스를 분산하여 고화질을 유지하면서 화면 끊김 현상을 개선할 수 있었으며, 비엔나 앙상블 프로를 사용하여 1대의 컴퓨터를 더 연결하여 추가 리소스를 확보하여 더 많은 플러그인을 사용하면서 비대면 미디 수업을 할 수 있는 시스템 구축에 성공하였다. 연구 결과 비대면 미디 수업의 문제점을 파악하고 개선할 수 있었다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.55-67
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• 2022

본 본문에서는 합성개구레이더(synthetic aperture radar) 위성 영상 이미지 분석을 통해 지표 침하를 측정하는 기술, 즉 합성개구레이다 간섭기법(InSAR, interferometric synthetic aperture radar)의 기본 이론 및 도심지 지표 변위 측정에 대한 적용성 검토 연구 내용을 다루었다. 먼저 InSAR 기법에 대한 기본 이론과 함께 기존 연구 동향을 제시하였으며 아울러 다중시기 SAR 영상을 이용한 시계열 분석 기법 중 SBAS-InSAR(SBAS-InSAR, Small Baseline Subset Interferometric SAR) 및 PS(Persistent Scatterers)-InSAR 기법을 연구 대상 지역에 적용하고 2014년~2021년 사이에 발생한 지역적 지반 침하를 평가하여 InSAR 기법의 도심지 지반 침하 모니터링에 구체적인 적용 가능성 여부를 평가하였다. 검토 결과 InSAR 기법은 연구대상 지역에서 발생한 시계열 침하 및 광역대 침하발생 경향을 현실적으로 모니터링할 수 있는 것으로 검토되었다. 아울러 SAR 영상을 이용한 시계열 간섭기법은 SAR 위성이 지구를 공전하면서 일정한 시간간격으로 한반도의 영상을 제공하므로 장기간에 걸쳐 발생하는 지반침하 모니터링에 효율적으로 적용할 수 있는 것으로 검토되었다. 향후 재방문 주기가 짧은 SAR 위성에서 촬영된 고해상도 SAR 영상이 활성화될 경우 InSAR 기법은 기존의 계측 기법을 대체하는 4차 산업 기술 기반의 광역대도심지 지반침하 모니터링 기술로 발전될 수 있을 것으로 평가되었다.

• 지적과 국토정보
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• 제54권1호
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• pp.19-32
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• 2024

본 연구에서는 드론영상을 기반으로 YOLO 알고리즘을 통해 시설물과 농경지를 대상으로 객체탐지를 실시하고, 이를 법정지목과 비교를 수행하여 영상기반의 조사 가능성을 검토하였다. YOLO 알고리즘을 통해 객체를 탐지한 결과 건축물의 경우에는 기존 수치지형도에서 제공하고 있는 건축물 중 96.3%에 해당하는 객체를 탐지하는 것으로 분석되었다. 또한 수치지형도에서는 건축물이 위치하지 않지만, 영상에서 건축물이 존재하는 136개의 건축물을 추가로 탐지하는 것으로 나타나 정확도가 높은 것으로 나타났다. 비닐하우스의 경우에는 총 297개를 탐지했으나, 일부 과수형 비닐하우스의 경우에 탐지율이 낮은 것으로 분석되었다. 마지막으로 농경지는 가장 낮은 탐지율을 보였다. 농경지는 시설물 대비 넓은 면적과 불규칙한 형상으로 학습데이터의 일관성이 낮아 정확도가 시설물에 비해 작은 것으로 판단된다. 따라서 농경지의 경우에는 박스형태의 탐지가 아닌 Segmentation 탐지가 더욱 효과적으로 활용될 것으로 보인다. 마지막으로 탐지된 객체를 법정지목과 비교를 수행하였다. 그 결과 건축물이 입지가 어려운 농경지 및 임야에서 건축물이 존재하는 것으로 분석되었다. 그러나 이 건축물이 불법으로 활용됨을 파악하기 위해선 행정정보와 연계가 필요할 것으로 보여진다. 따라서 현재 수준에서는 건축물이 입지하기 어려운 필지에 건축물의 존재유무를 객관적으로 판단할 수 있는 수준까지 조사가 가능한 것으로 볼 수 있다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제28권4호
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• pp.215-222
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• 2005

미국항공우주국은 지구 관측 시스템(EOS) 프로그램의 일환으로 1999년에 Terra를 2001년에 Aqua 인공위성을 발사하였다. MODIS는 EOS의 핵심 원격 탐사 센서로서 육상 생태계의 식물계절학과 물질 순환 모니터링을 위한 8일 단위의 엽면적지수(LAI), 유효 광합성 광량 중 식생에 흡수된 비율(FPAR), 총 일차 생산성(GPP) 영상을 제공하고 있다. 본 연구에서 우리나라를 대상으로 식생형에 따른 $2001\sim2003$년 간의 MODIS LAI, FPAR, GPP를 분석하였으며, 구름 영향에 의한 각 영상의 오차를 평가하였다. 분석 결과 연간 GPP는 침엽수림 1,836, 활엽수림 1,369, 혼효림 1460g C $m^{-2}y^{-1}$로 나타났으며, 각 변수에서 구름에 의해 야기된 오차는 FPAR 8.5, LAI 13.1, GPP 8.4%에 달하는 것으로 분석되었다. 특히 GPP의 경우 6월에서 9월까지의 오차가 연간 오차의 78%를 설명하는 것으로 나타나, 몬순기후가 MODIS 영상의 오차에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 본 연구는 향후 MODIS식생 관련 영상들이 우리나라의 식물계절학과 일파 생산성 모니터링에 유용하게 사용될 수 있으며, 이들 영상을 사용하기에 앞서 구름 영향 오차를 감쇄하는 영상의 전처리 과정을 수행할 필요가 있음을 보여주었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.31-35
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• 2017

Chae et al.(2015)에 따르면 동결 사질토의 역학적 거동은 동결온도와 세립분 함유량에 따라 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 원인으로 동결온도에 따른 부동수분의 차이일 것이라는 의견과 세립분 함유량 및 간극 내 얼음에 의해 사질토 입자들 이격거리 차이에 의한 것이라는 의견이 제시되었다. 제시된 두 가지 의견 중 사질토 입자들 이격거리의 확인을 위해 micro X-ray CT 촬영을 수행하였다. X-ray CT 촬영에 의한 비파괴 검사는 최근 지반공학 분야에서 진행되고 있는 다양한 융복합 연구 중 하나로 CT 촬영을 통하여 지반재료의 내부 구조를 마이크로미터 단위의 높은 해상도를 통해 평가할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 -5, -10, $-15^{\circ}C$의 동결온도에서 성형된 5, 10, 15%의 세립분을 포함하고 있는 동결 사질토 공시체에 대하여 micro X-ray CT 촬영을 수행하고 기존의 개발된 이미지 해석 기법을 적용하여 동결 사질토 내의 조립질 입자들의 최단거리 및 평균거리를 통하여 세립분 함유량 및 동결온도가 조립질 입자간의 거리에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. X-ray CT 촬영 결과, 동결온도 및 세립분 함유량은 동결 사질토 내 입자간 거리에는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7A호
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• pp.586-599
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• 2012

본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이영상을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 $640{\times}480$ 해상도의 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약간 낮은 검출률을 보였으나, 얼굴로 인식하였지만 실제로는 얼굴이 아닌 경우의 오검출률에 있어서는 기존방법의 약 38% 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제16권1호
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• pp.6-17
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• 2013

다성분 탄성파탐사자료를 이용할 경우, P파 뿐만 아니라 PS파를 함께 이용함으로써 공극유체의 판별, 암상의 특성규명, 고해상도의 영상화 등에 유리한 장점들이 있다. 하지만 다성분 탄성파탐사를 통하여 획득한 수직 성분 및 수평 성분 자료에는 각기 다른 특성을 가지는 P파와 PS파가 함께 존재한다. 따라서 다성분 탄성파탐사자료를 이용할 때 P파와 PS파를 분리하는 전처리 과정이 필수적이다. 이 연구에서는, 기존의 정수철, 변중무(2011)가 제안하였던 한 개의 기준 깊이를 이용하여 반사각의 근사값을 계산하고 이를 회전 변환하여 P파와 PS파를 분리하는 방법을 분석한 결과, 다층 구조에서 획득 된 다수의 반사파가 존재하는 자료에의 적용시 한계가 있음을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여, 여러 개의 기준 깊이를 이용하여 반사각의 근사값을 계산하고 이를 회전 변환을 한 뒤 중합을 하는 개선된 P파와 PS파의 분리방법을 제안하였다. 마지막으로 이 연구에서 제안하는 방법을 수평 다층 구조의 모델, 단층이 존재하는 모델, Marmousi-2 모델 등에서 획득 된 합성탄성파탐사자료에 적용하여 검증하였다. 그 결과, 급경사 지역이 아닌 완만한 경사의 여러 층이 존재하는 구조에서의 다성분 탄성파탐사자료의 효과적인 파 분리가 가능하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.388-396
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• 2017

얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.