본 연구의 목적은 토지와 물이 포함된 지역에서 초분광 영상을 이용한 토지피복 분류 가능성을 제시하는데 있다. CASI-1500 항공 초분광 영상을 통해 취득한 초분광 영상에 대해 전처리 작업으로서 대기보정을 수행한 후, 대기보정 전 후에서 몇 개의 토지피복 클래스에 대해 대기보정 효과가 비교 분석되었다. 항공사진과 수치지형도와 같은 참조자료로 활용하여 초분광 영상에 의한 토지피복 분류결과를 분석한 결과, 최대우도법에서는 약 67.0%의 전체정확도를 나타내었으며, 최소거리법은 52.4%의 전체정확도를 보였다. 또한 도로, 밭, 비닐하우스에서는 토지피복 분류의 생산자 정확도가 높게 나타났으나, 하천, 산지, 초지지역에서는 매우 복잡한 객체로 구성되어 있기 때문에 토지피복 분류의 생산자 정확도가 낮게 나타났다. 따라서 향후에는 특정객체 분류를 위한 최적의 밴드선별과 객체 고유의 분광특성을 고려한 분광 라이브러리를 구축하는 연구가 필요하다.
최근 비디오 감시, 로봇 시각 휴대폰 등 무수히 많은 카메라가 생활 속에 파고들면서 휴먼 동작 인식은 컴퓨터 시각 분야의 새로운 붐을 일으키고 있다. 자체로 그다지 흥미 있는 동작은 아니지만 걸음걸이 또는 보행은 가장 보편적으로 많이 관찰되는, 의심할 여지없이 사람의 대표적인 동작이다. 그리 오래되지 않은 과거에 보행자 인식의 관점에서 반짝 연구가 있었지만 관심의 길이가 짧은 만큼 보행 동작에 관한 체계적인 분석과 이해 없이 이루어졌었다. 본 연구에서는 일련의 점진적인 모델을 이용하여 보행 동작의 구조를 체계적으로 분석하고자 한다. 입력 영상 신호의 다양한 변형과 불완전성을 극복할 수 있는 동적 베이스망 기반의 보행자 모델과 보행 모델을 제시한다. 그리고 이변량 폰 미제스 분포의 조건부 밀도 함수를 기반으로 마르코프 체인의 이산 상태 공간을 연속 공간으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안된 모형화 프레임워크를 이용한 일련의 시험, 분석에서 보행자를 91.67% 인식하며 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세의 두 가지 독립적인 성분으로 분리 해석할 수 있었다.
전조 모니터링, 피해규모 조사, 응급 구조 및 대응, 긴급 복구 등 국가적 재난관리 분야에 주기적으로 지구를 관측하는 원격탐측과 GIS 기반 의사결정 기술의 활용성이 점차 확대되고 있다. 여기에, 광역적이고 준실시간적 대응을 위해 단일 위성센서가 아닌 통합센서가 탑재된 위성의 운용과 각 국가별 우주개발기구간 협력을 통해 다수의 인공위성을 공동 활용함으로써 재난시 적시에 위성영상을 확보하기 위한 여러 방안이 강구되고 있다. 본 연구에서는 지난 2011년 발생했던 국내 폭설재난 대응을 위해 국제재난기구 등 다양한 경로로 수집된 저 고해상도 위성영상을 분석하고 MODIS 영상의 파장대 특성을 고려한 눈지수나 변화탐지 기법을 적용하여 적설지역을 추출하였다. 또한, 작성된 적설분포도와 다양한 공간자료와의 GIS 공간분석을 수행하여 재난상황에서 적시적으로 의사결정을 지원한 국립방재연구원의 현업적용 사례를 제시하였다.
건설공정 및 안전관리는 프로젝트 전 의사결정의 중요한 수단이며, 프로젝트의 비용과 자원, 위험 등의 중요한 관리도구로 제시되기 때문에 프로젝트 결과에 대한 분석 및 평가 자료는 기업의 중요한 자산으로 기록된다. 또한 차후 유사 프로젝트에 대한 의사결정 수단으로 위험요인을 반복적으로 줄이는 안전장치가 되고 있다. 컴포넌트 기반 소프트웨어는 모든 것을 새로 개발하지 않고 준비된 유용한 부분들을 재사용함으로써 새로운 소프트웨어 프로덕트를 구축하여 컴포넌트기반의 소프트웨어 제공을 통한 장기간 지속적/안정적 매출기반을 확보하고 다양한 애플리케이션을 개발 공급하여야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 마인드맵을 이용한 컴포넌트기반 소프트웨어 공급을 통하여 저비용 틈새시장 공략으로 건설공정의 다양성 추세에 따른 비즈니스 효율성을 위한 공정생성 및 변경의 용이성의 증대를 위한 건설공정관리 시스템을 제안한다.
지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다.
We present our observational results of BL Lacertae(2200+420) obtained at 22, 43, 86, and 129 GHz simultaneously during 27 months(2013.Jan ~ 2015.Mar) which includes their two gamma-ray outbursts(2013.Oct & 2015.Mar) to study a connection between the gamma-ray outbursts and the radio activity. We mainly use a Korean VLBI monitoring program, IMOGABA(Interferometric Monitoring Of Gamma-ray Bright AGNs) which is a monthly monitoring program with the KVN(Korean VLBI Network). Overall, our KVN image shows two components in the map, a stationary core at the center and one moving jet component to the south, but almost core only at 86, 129 GHz. The location of the moving jet component in the maps depend on the frequencies that 22, 43, 86, and 129 GHz. We have checked light curves, spectral index, kinematics, and radio structure to find differences before and after the gamma-ray outbursts, but there was no significant correlation. We also have derived a decay time scale of ~9 months for the major radio outburst by applying an exponential decay fitting.
디지털 영상이 멀티미디어의 핵심 매체로 자리를 잡게 되면서 영상의 열화요인을 제거하여 원래의 품질에 가깝게 개선하는 영상 복원기술의 활용분야가 더욱 늘어나고 있다. 그러나 영상복원을 수행할 때 영상의 열화(degradation)가 선형공간불변이라고 가정하기 때문에 주파수영역에서 영상복원을 수행하면 그 결과 에지와 같이 밝기값의 변화가 큰 영역 주변에서 물결현상(ringing)이 나타나는 단점이 있다. 본 논문은 물결현상 제거를 위해 새로운 적응적 후처리 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웨이블릿 변환을 사용하여 영상을 해석하고 에지 맵을 추출하고 영역을 나누어 에지영역과 물결현상을 검출한 후 이를 쌍방향필터(bilateral filter)를 이용해 제거한다. 실험결과를 통해서 제안하는 방법이 효과적으로 물결현상을 제거하는 동시에 중요한 에지를 보존할 수 있음을 확인할 수 있다.
대학의 학사관리 시스템은 학생이 입학하여 졸업하기까지 수행하는 여러 가지 학사활동 및 과외활동으로부터 발생하는 방대한 데이터를 보유하고 있다. 그러나 이들을 학생들의 전공지도나 진로지도에 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 학사관리 시스템에 축적된 정보를 대상으로 데이터 마이닝 기법을 적용하여 학생들의 전공선택 및 진로지도에 도움을 줄 수 있는 새로운 정보와 지식을 생성하는 방법을 개발, 제시하였다. 이 연구를 위하여 요인분석, 계층분석 (AHP), 인공신경망, CART 기법 등을 동원하여 데이터 마이닝을 수행함으로써 유용한 지식과 규칙을 생성하였다. 방법론의 개발에 사용된 기본 자료들은 학생들의 Holland 적성검사, TOEIC 점수, 이수과목, 평점 등이다. 연구의 결과로서 기존의 학생지도 담당자가 수작업으로는 알아낼 수 없었던 학생지도에 관한 유용한 규칙을 도출할 수 있었다.
고해상도 위성영상의 제공이 증가함에 따라 위성영상의 위치정확도 향상이 요구되고 있다. 이를 위해 기복변위를 제거하고 인공지물의 정위가 수립된 정사영상 생성의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존에 구축된 건물 높이 데이터베이스를 이용하여 원본 위성영상에서의 건물 옥상면과 건물포함영역을 자동으로 추출하였다. 이후 추출된 건물 옥상면을 정위치 편집하여 건물 정위 레이어(layer)를 생성하였다. 추출된 건물포함영역을 이용하여 위성영상에서 건물영역을 공백 처리하여 비건물 정위 레이어를 생성하였다. 이후, 실감정사 건물레이어와 실감정사 비건물레이어를 중첩하여 최종 정사영상을 제작하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A 위성영상을 이용해 실험하였으며, 실험 결과를 수치지형도와 중첩하여 검증을 수행하였다. 실험결과 건물 정위 레이어는 0.4 m의 위치 오차를 가지는 것으로 나타났다. 제안 방법을 통해 도심지역에 대한 자동 실감정사영상 생성의 가능성을 확인하였다.
벼는 전 세계 주요 식량 자원 중 하나이며, 특히 아시아 지역에서 벼 경작이 활발히 이루어지고 있다. 벼를 경작하기 위한 논은 다른 작물과 달리 모내기전에 논에 물을 가둬두며, 많은 양의 물이 관개용수로 사용된다. 따라서 신뢰도 있는 관개시기 및 논의 탐지는 효율적인 수자원 관리 및 물 수지 분석을 위해 반드시 필요한 요소이다. 본 연구에서는 MODIS 자료로부터 산출된 개선된 식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI)와 지표수분지수(Land Surface Water Index, LSWI)를 활용하여 관개시기와 논의 공간분포탐지를 실시했다. 한국의 이천 연구지와 일본 Mase 연구지를 대상으로 MODIS 기반의 관개시기 탐지 결과 관측자료와 각각 1일과 8일정도의 차이를 나타냈다. 이 결과는 MODIS 8일 단위 자료의 오차범위 내에서 신뢰도 있는 관개시기 탐지 결과를 나타낸 것으로 판단된다. 또한 관개시기 탐지 결과를 토대로 한국 전체를 대상으로 MODIS 기반의 논을 탐지하고 환경부 토지피복도의 논과 비교하였다. 그 결과, 논이 넓게 분포한 지역에서는 MODIS가 과대평가하는 결과를 나타냈으며, 규모가 작은 논에 대해서는 과소평가하는 결과를 나타냈다. 이는 MODIS 자료의 공간해상도(500m)가 한국 논의 규모를 표현할 정도로 세밀하지 못한 점과 산림, 도시, 호수 및 강 등을 제거하는 과정에서 오차가 발생했을 것으로 판단된다. 또한 Xiao et al.(2005)이 제안한 LSWI에 대한 임계값(+0.05)은 중국을 대상으로 개발된 값으로, 한국 논의 토지피복 복잡성을 잘 반영하지 못하여 오차를 발생시킨 것으로 사료된다. 따라서 신뢰도 있는 관개시기 및 논 탐지를 위해서는 한국 논의 규모 및 토지피복의 이질성을 체계적으로 고려한 LSWI의 임계값을 개발하여 적용할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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