본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.
딥러닝 기술이 발전함에 따라 High-Efficiency-Video-Coding(HEVC)와 같은 비디오 코덱을 딥러닝 기술을 사용해 발전시키는 방법이 많아 시도되었다. 가장 많이 연구된 분야 중 하나에는 코덱 내부의 필터들을 영상 복원 기술을 통해 개선시키는 연구가 있다. 본 논문에서는 그 중 Sample adaptive offset(SAO) 필터링 기법을 깊은 신경망으로 대체하는 방식을 제안한다. SAO는 주변 정보들을 통해 에러의 형태를 결정하고 그를 상쇄하는 값을 전송하는 형태를 가진다. 이 때 찾은 보상 값이 최적의 값이 아니기 때문에 제안 기법에서는 깊은 신경망을 통해서 그 값을 찾는다. 제안하는 네트워크는 최적의 보상 값을 찾는 부분과 에러의 형태를 찾는 부분으로 이루어져 있으며, 두 네트워크를 통해 비선형적이고 복잡한 형태의 에러를 제거할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방식은 저지연 P 모드와 임의접근 모드에서 기존 HEVC 보다 좋은 성능을 낸 것을 확인할 수 있다.
본 연구는 예고 없이 발생하는 초국가적 위기에 정부가 어떻게 전략적으로 대응하고 커뮤니케이션 할 것인지 공공외교 측면에서 주목하고, 이를 위해 PR 분야에서 발달한 위기커뮤니케이션 연구를 토대로 공공외교 위기커뮤니케이션모델을 개발하고자 하였다. 연구방법으로는 PR 에서 중요한 분야인 위기커뮤니케이션의 대표이론들을 살펴보고 이를 토대로 공공외교 위기커뮤니케이션 모델 개발, 사례연구를 통하여 공공외교 위기 발생시 어떻게 대응전략을 수립하고 이를 커뮤니케이션 해야 할 지 제언하였다. 그 결과 공공외교 학문 및 실무에 활용할 수 있는 공공외교 위기커뮤니케이션 모델(Public Diplomacy Crisis Communication Model, PDCCM)을 개발하였다. 이 모델은 공공외교 위기커뮤니케이션의 중요한 원칙으로 신속성, 개방성, 일관성, 진정성을 제시하고, 실행 내용으로 상시 소셜리스닝과 소셜모니터링을 통한 위기의 탐지, 위기에 전략적으로 대응하기 위해서 센스메이킹을 활용한 상황분석 및 위기대응목표설정, 네트워킹과 메시징을 통하여 상황에 맞는 위기대응전략과 이미지회복전략을 활용하는 것을 골자로 하고 있다.
국내 섬 지역은 감독 부실과 관광 등으로 인해 산림 훼손이 심각한 상황이다. 한반도 서남해안 지역의 난온대 기후대원식생은 상록활엽수림이라서, 이곳을 원식생으로 복원이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 전남의 섬 지역 산지를 대상으로, 현존 상록활엽수림의 환경 요인을 분석하여 상록활엽수림 북원 적합지를 도출하였다. 이를 위해 딥러닝(deep learning) 알고리즘을 이용하여 Sentinel-2 위성영상에서 연구 대상지의 식생 유형을 6가지로 분류하였고, 분류된 식생유형의 위치 및 지형, 기후 속성을 측정하여 상록활엽수림의 내성 범위(tolerance range)를 분석하였다. 분석 결과, 현존 상록활엽수림은 인간의 간섭이 적은, 고도가 높고 경사가 급한 지역에 상대적으로 높은 비율로 분포하였다. 이와 같은 인위적인 간섭으로 현존 상록활엽수림은 타 식생 유형보다 오히려 연평균기온이 낮은 곳에 분포하는 경향을 보였는데, 이는 고도가 높을수록 기온은 낮아지기 때문이다. 여러 환경 요인 중 인간의 간섭에 따른 영향을 배제하고, 상록활엽수림의 복원 적합지를 파악할 수 있는 환경 요인에는 위도와 최한월 평균기온(1월)이 있었다. 상록활엽수림 내성 범위 분석 결과, 위도 34.7° 이남, 최한월평균기온 1.7℃ 이상인 지역에 주로 생육하는 것으로 나타나, 이 조건에 맞는 지역을 상록활엽수림 복원 적합지로 예측하였다. 전남 섬 지역의 산지 중 상록활엽수림 복원 적합지 면적은 614.5km2로 전체 연구 대상지의 59.0%, 연구 대상지 중 농경지 등을 제외한 산림 식생 지역의 73.4%를 차지하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 구체적인 섬 지역 산림복원계획과 예산을 수립해야 할 것이다.
본 논문은 묘지로 인한 국토잠식과 환경훼손이 심각한 상황에서 산지묘지에 수목을 식재하여 수목장지로 전환하는 것과 관련한 제반 사항을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우선 묘지 훼손지 면적을 파악하기 위하여 수도권 9개 지역 205기의 묘지를 답사하여 묘지의 평균 가로, 세로 길이와 인접수목과의 거리를 측정하여 묘지 관리를 위해, 수목을 제거한 면적을 포함한 전국의 묘지 훼손지 면적이 약 $862km^2$에 달해 묘지로 인한 국토 훼손 문제가 심각함을 확인하였다. 수목장지 조성방법은 국민수요 요인을 묘지 공간의 특수성에서 어떻게 충족시킬 것인가를 관점으로 고찰하여 전환 정도, 조성 기간에 따른 조성기법을 제시하고, 인접수목 분포에 따라 묘지 유형을 세 가지 유형으로 분류하고, 인접 수목이 있는 면은 내음성 산림수종을 식재하고, 인접수목이 없는 면은 경관성 위주의 수종을 식재하는 기준을 적용하여 수목의 안정적 생장과 추모지 경관을 조화하는 식재기법을 제시하였다. 개발된 조성방법을 적용하여 용인과 보령에 2개소의 시범지를 조성하였다. 개활지에 위치한 용인 수목장지는 경관성 위주로 수종을 식재하였고, 숲 내부에 있는 보령 수목장지는 내음성 산림수종을 식재하여 용인 수목장지는 정원과 같은 이미지를 보이고, 보령 수목장지는 숲과 조화된 수목군의 이미지를 보여 인접수목의 분포에 따른 식재기법이 효과적으로 적용됨을 확인하였다. 시범지에 대한 모니터링에서는 용인 수목장지에서 목재칩 멀칭에 의해 잡초류가 효과적으로 억제되는 모습을 보여, 접근이 용이하고 면적이 작은 묘지는 멀칭을 통해 효과적으로 잡초 관리를 할 수 있는 것으로 나타났고, 식재된 11개 초종의 생장과정을 통해 키가 낮고 토양피복도가 높은 종이 수목장지의 지표경관에 적합한 것으로 나타났다. 보령 수목장지에서는 성목 식재한 산벚나무가 모두 고사하고, 지피식생으로 식재한 맥문동의 분얼도 활발하지 못하여 접근이 어렵고, 면적이 넓은 산지묘지는 성목식재보다는 유묘식재를 하고, 잔디를 존치하고 수관이 확장한 후에 내음성 지피식생을 조성하는 것이 효과적인 것으로 파악되었다.
Statement of problem: Alteration of tooth function is assumed to be changed by stress/strain on the adjacent alveolar bone, producing changes in morphology similar to those described for other load-bearing bones. When teeth are removed, opposing teeth will not be functioned. When edentulous area is restored by implant prostheses, opposing teeth will be received physiologic mechanical stimuli. Purpose: The aim of this study was to evaluate the bone changes around the teeth opposing implant restoration installed mandibular posterior area. Material and method: Eight patients who had mandibular posterior edentulous area were treated with implants. Radiographs of the opposing teeth were taken at implant prostheses delivery(baseline), 3 months, and 6 months later. Customized film holding device was fabricated to standardize the projection geometry for serial radiographs of opposing teeth. Direct digital image was obtained. Gray values of region of interest at each digital image were measured and compared according to time lapse. Repeated measured analysis of variance and post-hoc Scheffe's test were performed at the 95% significance level. Results: Alveolar bone changes around the natural teeth opposing the posterior implant in mandible showed statistically significant difference compared to control group(P<0.05). And gray values of alveolar bone around the teeth opposing implants were increased. There were no statistically significant differences of alveolar bone changes between crestal group and middle group and between mesial group and distal group according to time lapse(P>0.05). There were no statistically significant differences of alveolar bone changes among mesial-crestal group, mesial-middle group, distal-crestal group, distal-middle group, and control group(P>0.05). Conclusion: Alveolar bone around the natural teeth opposing the implant prosthesis showed gradual bony apposition.
목적: 본 연구의 목적은 임플란트와 대합되는 부분의 상태에 따라서 임플란트 주위 골조직 변화에 차이가 있는지 알아보기 위함이다. 대상 및 방법: 원광대학교 대전치과병원에서 임플란트 식립을 받은 51명의 환자를 대상으로 하였고 총 51개의 임플란트가 분석에 사용되었다. 임플란트는 성별, 나이, 악골 위치, 환자의 대합되는 부위에 따라서 분류되었고 대합되는 부위는 자연치, 임플란트, 가공치, 무치악의 네 집단으로 나뉘었다. 프랙탈 분석을 위해 임플란트 식립 직후의 치근단 사진과 보철 수복 이후 10주 이상이 지난 치근단 사진이 사용되었다. 분석은 Image J를 이용하여 시행하였다. 통계학적 분석은 one-way ANOVA를 이용하여 시행하였고 Tukey multiple comparison test로 사후검정을 실시하였다. 결과: 임플란트의 보철수복 전후 프랙탈 값 차이의 평균은 자연치가 대합되는 경우 $0.009{\pm}0.048$이었으며 임플란트의 경우 $0.026{\pm}0.080$, 가공치의 경우에 $-0.025{\pm}0.068$이었으며 무치악은 $-0.093{\pm}0.171$으로 나타났다. 대합되는 부위가 무치악일 때와 임플란트일 때에 통계학적으로 유의한 차이가 나타났으며 나이와 성별, 악골 위치에 따른 프랙탈 수치 변화 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 결론: 임플란트 식립 후 대합되는 부위가 무치악일 때를 제외한 세 집단간 프랙탈 수치 변화 차이는 유의하게 나타나지 않았으며, 대합되는 부위가 무치악일 때와 임플란트일 때 유의한 차이가 나타났다. 그리고 환자의 나이와 성별, 악골의 위치에 따른 프랙탈 수치 변화 차이는 유의한 차이를 나타내지 않았다.
최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.
문화유산의 현색(顯色)은 제작기법 해석, 보존처리 활용, 상태 모니터링의 중요한 기초 자료이다. 이 연구에서는 권응수 초상을 대상으로 디지털 색관리시스템 기반 색재현 과정을 체계적으로 정립하고, 문화유산 기록 및 보존에 적합한 현색 활용방안을 제안하였다. 전체적인 색재현 과정은 촬영 환경 세팅, 색기준차트 측정, 디지털 사진 촬영, 색보정, 색공간 설정 순으로 진행되었다. 연구 결과, 사진기 제조사 프로파일이 적용된 디지털 이미지는 현색과 비교하여 평균 𝜟10.1의 색차를 보인 반면, 디지털 색재현 이미지는 평균 𝜟1.1의 색차를 보여 현색과 거의 유사한 것을 알 수 있다. 이 결과는 디지털 사진 촬영 환경과 조건을 최적화했더라도 디지털 사진기 제조사의 보정 알고리즘에 의존할 경우 대상 문화유산의 현색 기록에 어려움이 있는 것을 의미한다. 따라서 문화유산은 RAW 이미지 기반의 색보정 및 색공간 설정을 통해 디지털 색재현이 필요하며, 이는 현색 기록화를 위해 매우 중요한 과정이다. 또한 디지털 색재현을 통한 현색 기록은 문화유산의 보존상태 평가와 보존처리 및 복원의 중요한 기초자료가 될 수 있으며, 퇴색 및 변색 현상의 모니터링을 위한 기준 데이터로 활용성이 높을 것으로 판단된다.
This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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