Band-limited angular spectrum method (BL-ASM)는 공간주파수 제어의 문제로 aliasing 오류가 발생한다. 본 논문에서는 위상 홀로그램에 대한 표본화 간격 조정 기법과 딥 러닝 기반의 U-net 모델을 사용한 스펙클 노이즈 감소 및 이미지 품질 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 넓은 전파 범위에서 aliasing 오류를 제거할 수 있도록 먼저 샘플링 팩터를 계산하여 표본화 간격 조절에 의한 공간주파수를 제어함으로써 스펙클 노이즈를 감소시킨다. 그 후 딥 러닝 모델을 적용한 위상 홀로그램을 학습시켜 복원 이미지의 품질을 향상시킨다. 다양한 샘플 이미지에 대한 S/W 시뮬레이션에서 기존의 BL-ASM과의 peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity index measure (SSIM)을 비교할 때 각각 평균 5%, 0.14% 정도 비율이 향상됨을 확인하였다.
마늘 세균점무늬병은 국내에서 제주지역 난지형 마늘에서 Pseudomonas syringae pv. morri에 의해 발생하는 세균병해로 주요 병해 중 하나이다. 본 연구는 자연로그를 취한 이항분산에 대한 관측분산의 회귀모델인 binary power law를 이용하여 포장 내 병 발생의 공간분포 특성을 분석하였다. 회귀식의 기울기(b) 값이 1.361로 기준치인 1보다 커 세균점무늬병은 공간적으로 집중분포하고 있었다. 축차표본조사법은 평균이병주율($p_m$)의 추정과 요방제수준($p_t$) 이상 또는 이하 여부를 판단할 수 있도록 개발하였다. 본 연구결과는 기존의 조사지점수 고정 조사 방법에 비해 조사비용 면에서 더 효율적인 동시에 조사결과의 정확도를 더 높일 수 있을 것으로 판단된다.
It is crucial to know spatial soil variability for precision farming. However, it is time-consuming, and difficult to measure spatial soil properties. Therefore, there are needs fur sensing technology to estimate spatial soil variability, and for electronic mapping technology to store, manipulate and process the sampled data. This research was conducted to develop a real-time soil organic matter sensor and an electronic mapping system. A soil organic matter sensor was developed with a spectrophotometer in the 900∼1,700 nm range. It was designed in a penetrator type to measure reflectance of soil at 15cm depth. The signal was calibrated with organic matter content (OMC) of the soil which was sampled in the field. The OMC was measured by the Walkeley-Black method. The soil OMCs were ranged from 0.07 to 7.96%. Statistical partial least square and principle component regression analyses were used as calibration methods. Coefficient of determination, standard error prediction and bias were 0.85 0.72 and -0.13, respectively. The electronic mapping system was consisted of the soil OMC sensor, a DGPS, a database and a makeshift vehicle. An algorithm was developed to acquire data on sampling position and its OMC and to store the data in the database. Fifty samples in fields were taken to make an N-fertilizer dosage map. Mean absolute error of these data was 0.59. The Kring method was used to interpolate data between sampling nodes. The interpolated data was used to make a soil OMC map. Also an N-fertilizer dosage map was drawn using the soil OMC map. The N-fertilizer dosage was determined by the fertilizing equation recommended by National Institute of Agricultural Science and Technology in Korea. Use of the N-fertilizer dosage map would increase precision fertilization up to 91% compared with conventional fertilization. Therefore, the developed electronic mapping system was feasible to not only precision determination of N-fertilizer dosage, but also reduction of environmental pollution.
멀티미디어 정보의 보급이 갈수록 확대 되어가는 요즘, 서로 다른 표준간의 음성 및 영상 데이터를 네트워크를 통해 전송할때 이종 네트워크간의 상호 운용이 중요한 이슈가 되고 있다. 변환 압축이라는 기술이 바로 이런 문제를 해결해 줄 수 있다. 변환 압축이란 어떤 표준으로 부호화된 신호를 다른 표준의 부호화된 신호로 전환하는 기술을 뜻하며 여기에는 비트 발생량, 공간 해상도, 시간 해상도 또는 압축 표준의 변환을 모두 포함한다. 본 논문에서는 MPEG-2에서 MPEG-4로의 변환 압축기를 공간 영역과 DCT 영역에서 각각 구현하여 비교하였다 이 변환 압축기는 디지털 방송, DVD 또는 위성방송용으로 제작된 비디오 시퀀스를 모바일 환경에서 서비스를 받을 때 유용하다. 각 표준이 지원할 수 있는 최적화된 공간 해상도를 고려하여 다운 샘플링 과정도 추가되었다. 구현된 2개의 변환 압축기의 공정한 비교를 위하여 구조의 특성상 다를 수밖에 없는 다운 샘플링 과정과 움직임 보상을 제외한 모든 블록에 대해서 동일하게 구현하였으며 빠른 변환 압축 부호화가 이루어지도록 움직임 추정을 다시 하지 않고 복호된 정보를 그대로 사용하였다. 결과 영상의 화질 비교와, 출력 파일의 크기 그리고 수행 시간에 대하여 공간 영역에서 구현한 변환 압축기가 DCT 영역에서 구현한 변환 압축기보다 더 나음을 확인하였다.
탄성파 탐사자료의 획득 시, 기계적인 결함이나 지형적인 접근성 등으로 인하여 자료를 부분적으로 획득하지 못하거나, 해상 탐사의 경우 스트리머의 간격으로 인하여 공간적인 알리아싱(aliasing)이 발생할 수 있다. 이러한 불규칙하고 공간적인 알리아싱이 존재하는 자료는 추후 탄성파 자료처리과정에서 문제를 일으키게 된다. 만약, 정확하고 효율적인 내삽(interpolation) 기법을 보유하고 있다면, 이러한 문제를 해결할 수 있으며, 나아가 탐사를 수행할 때 송신원 또는 수신기의 수를 줄일 수 있으므로 탐사의 시간 및 비용이 줄어들게 된다. 여러 내삽 방법들 중 Matching Pursuit 기법을 이용한 내삽 방법은 고르기(sampling)의 형태와 상관없이 적용이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 정현파 함수(sinusoidal function)을 기저함수로 이용하는 경우, 공간적인 알리아싱이 존재하는 탄성파자료에 적용시 정확한 내삽이 불가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 공간적인 알리아싱의 문제를 해결하기 위하여, 정현파 함수가 아닌 요소파(wavelet)를 기저함수로 이용하는 요소파 기반의 Matching Pursuit 기법을 개발하였다. 또한, L-2 norm을 이용한 기존의 방법과 달리, 내적을 이용하여 내삽의 수행속도를 향상시켰다.
두 개의 딸기 온실 (농약살포포장, 천적방사포장)에서 점박이응애(Tetranychus urticae Koch)의 고정 정확도 수준에서 표본조사법 (Fixed-precision sampling plan)을 개발하였다. 표본추출은 조사구역당 3개엽으로 이루어진 복엽 1줄기를 기준으로 하여 3줄기를 채취하였다. 각 복엽은 Relative net precision (RNP) 값을 비교하기 위해 3개의 서로 다른 단위(1엽, 2엽, 3엽)로 나뉘어졌다. RNP 값 결과 1엽 단위가 다른 단위들보다 정확도와 효율적인 면에서 우수했다. 공간분포 분석은 Taylor's power law (TPL)를 이용하였으며, 각 딸기 온실별로 계산된 TPL 계수의 동질성검정에는 공분산분석(ANCOVA)을 이용하였으며, 분석결과 차이를 보이지 않았다. 표본추출 정시선을 구하기 위한 TPL 계수는 농약살포포장과 천적방사포장의 딸기 1엽 단위에서 점박이응애 밀도 자료를 합한 뒤 재계산하여 사용하였다. 그리고 점박이응애 발생밀도수준을 3마리와 10마리로 설정하여 방제의사를 결정하였다. 분석에 사용하지 않은 독립된 자료를 이용하여 개발된 표본추출법의 유효성을 Resampling Validation for sampling plan (RVSP)으로 확인한 결과 적합한 정확도를 보였다.
공간정보품질관리원에서 수행되는 공공측량 성과심사는 규정에 따른 심사 비율로 수행하며, 추출된 표본을 기반으로 제출된 성과의 전체적인 경향을 심사자가 직접 판단한다. 그러나 국토지리정보원고시 '측량성과 심사수탁기관의 심사업무 및 지정절차 등에 관한 규정'에는 무작위 추출(Random Collection)이라 명시되어 있으나 공공측량 성과심사 표본추출은 심사 대상별로 심사자가 직접 판단으로 표본을 추출하고 있어 성과심사 표본추출의 공정성 확보가 필요하다. 본 연구에서는 실제 현장의 여건을 확인하고 실제 성과심사 데이터 확보를 통해 심사자들의 세부적인 기준을 분석하였다. 또한, 다양한 현장 여건에 따른 고려사항을 분석하여 공공측량 성과심사 표본추출 알고리즘 적용 방안에 대해 연구하였다. 따라서 성과심사자들의 세부적인 표본추출 기준 분석이 필요하다. 실제 성과심사가 완료된 데이터와 Python을 활용한 자동화 프로그램의 결과 비교를 통해 상대적으로 비교가능하도록 하였으며, 본 자동화 프로그램은 향후 공공측량 성과심사 표본추출의 자동화 적용을 위한 기반 프로그램으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 보조 자료가 충분히 있는 경우 모형기반 추정법을 사용하는 것이 일반적이며 이 중에서 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian: HB) 추정법이 가장 좋은 것으로 알려져 있다. 그러나 보조 자료가 충분하지 않은 경우에는 모형 기반 추정법의 사용은 제한적이다. 최근 충분한 보조 자료가 없는 경우 공간 정보를 보조 자료로 사용하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 공간통계량과 베이즈 접근방법을 활용한 모형기반의 소지역 통계량들을 모형 검진방법(Diagnostic method)들을 이용하여 비교 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2005년도 경제활동인구 조사이며 소지역(시,군,구)통계를 추정하여 비교하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1133-1146
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2016
공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀 (conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2009)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 확장된 공간 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀 (directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 모수추정으로 마르코프 체인 몬테 카를로 방법을 기반으로 한 베이즈 추정법을 제시한다. 제시한 모형을 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.
본 연구에서는 빅데이터와 공간 빅데이터 선행연구들을 기반으로 공간 빅데이터를 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로 인식하고, 위치정보를 이용하여 공간화 할 수 있으며, 시계열 변화에 따라 계속적으로 누적되는 모든 데이터들과 이를 이용할 수 있는 활용체계를 공간 빅데이터라 정의하였다. 따라서 공간 빅데이터는 기존 빅데이터와 분리하여 구분할 것이 아니라, 기존 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로서 이해하고, 이러한 활용체계 안에서 공간 빅데이터의 활용방안을 검토해야 한다. 본 연구에서는 공간 빅데이터가 제공해야 하는 서비스 요구사항들을 제시하였다. 공간정보를 포함한 공간 빅데이터는 기본적으로 다양한 공간분석이 가능해야 하고, 기존에 구축된 공간정보와 향후 구축될 공간정보까지 고려할 수 있는 서비스 고려가 필요하다. 시간의 흐름에 따른 위치별 시계열 변화의 탐지는 물론 공간정보의 속성정보들을 이용하여 다양한 빅데이터 관련 분석이 가능해야 한다. 공간정보가 아닌 빅데이터 또한 공간정보와 연계하여 공간 분석이 가능해야 한다. 이러한 공간 빅데이터 요구사항들을 만족시키기 위해 다양한 형태의 빅데이터들과 공간 빅데이터의 연계가 가능한 분석 서비스 제공을 위한 샘플링 포인트 생성 및 속성정보 추출 방안을 제시하였다. 이러한 빅데이터와 연계된 공간정보의 활용 증대는 공간정보 산업 및 기술발전에 크게 기여할 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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