• 한국전자파학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1058-1064
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• 2006

본 논문에서는 3차원 광선 추적법을 이용하여 실내 무선 MIMO 채널에서 공간적 특성들을 해석함으로써 채널 용량을 계산하고, 특정 실내 환경에서 최적화된 다중 안테나의 이격거리를 알아내는 방법을 제안한다. 우선, 가시 영역과 비가시 영역을 갖는 복도 환경에서 3차원 광선 추적법을 이용하여 전파 경로, 전송 손실 및 시간지연 확산 등의 채널 공간적 특성들을 계산하고, 시간 지연 확산 특성을 다이폴 안테나와 네트워크 분석기를 이용하여 측정한 후에 계산 값들과 비교하여 3차원 광선 추적법의 정확성을 검증한다. 그런 다음에 그 실내 환경에 다중 안테나를 갖는 송신기와 수신기를 위치시키고, 수신기 위치별로 송 수신 안테나들의 간격에 따른 전파 경로와 전송 손실을 3차원 광선 추적법을 이용하여 계산하며, 이들 계산 값을 이용하여 채널 용량을 계산한다. 이 계산을 100개의 수신 위치에서 4종류의 안테나 방향 조합을 갖는 조건들에서 안테나 간격에 따른 채널용량을 계산하고, 이들 값들을 평균하여 이 실내 환경에서의 최적의 안테나 이격 거리를 알아내었다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.542-554
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• 2007

근래의 무선망 및 인터넷의 초고속화에 따라 풍부한 멀티미디어에 대한 사용자의 요구가 증대되고 있으며, 이동 통신의 활성화 및 DMB(Digital Media Broadcasting)와 같은 통방융합 서비스의 등장으로 여러 네트워크 망을 통해 다양한 성능을 가진 단말로의 멀티미디어 서비스가 이루어지고 있다. 이러한 환경 변화에 따라 비트율을 줄이기 위한 비디오 압축 부호화 기술뿐만 아니라 시변의 전송 조건, 전송망 특성, 다양한 단말 성능, 사용자 선호도 등에 대한 비디오의 적응 기술에 관심이 모아졌으며, 그 결과 ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group) 및 ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group)의 JVT(Joint Video Team)에서는 비디오 부호화의 스케일러빌러티(scalbility)를 제공하기 위한 SVC(Scalable Video Coding) 표준화를 진행하였다. 본 논문에서는 공간/시간/화질적 스케일러빌러티를 지원하기 위한 SVC의 대표적 표준 기술들에 대해 설명하고, 기존의 단일 계층(single layer) 부호화 방식과 비교하여 SVC의 부가 비트 요구량 및 부호화 효율에 대해 성능 평가를 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.335-346
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• 2006

수문모형의 많은 입력자료 가운데 강우 관측자료가 모의결과에 가장 주요한 원인을 가진다. 과거부터 수문모형은 유역에서의 평균강우량 자료를 한 지점에서의 강우량 자료에 의존해 왔다. 그러나, 지점에서 측정된 강우량 자료를 유역을 대표하는 평균강우량 산정에 이용할 경우 부적절한 경우가 발생할 수 있으며, 특히 그 계측망이 조밀하지 못할 경우 더욱 그러하다. 레이더의 경우 보다 넓은 유역 전체를 관측하기 때문에 유역에서의 평균강우량을 제공함에 있어 좋은 관측장비라 할 수 있다. 레이더를 이용하여 강우를 관측할 경우 직접적인 강우관측이 아니기 때문에 QPE에서 몇몇 한계가 있을 수 있으나, 강우자료의 공간변화도에 대한 좋은 정보를 제공해 준다. 또한 지상의 강우관측소에서의 강우측정자료는 지점에서의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공해 준다. 따라서, 본 연구의 목적은 지상의 강우관측소에서 관측된 강우량 자료와 레이더를 이용하여 관측된 자료, 즉 두 가지 관측자료를 Ordinary cokriging 보간을 이용하여 통합함으로써 개선된 강우량 추정방법을 개발한다.

• 한국물환경학회지
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• 제37권6호
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• pp.531-538
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• 2021

In this study, the TOC in six estuarine reservoirs in the West Sea (Ganwol, Namyang, Daeho, Bunam, Sapkyo, and Asan) was estimated using optically-active water quality factors by the water environment monitoring network. First, specification data and land use maps of each estuarine reservoir were collected. Subsequently, water quality data from 2013 to 2020 were collected. The data comprised of 11 parameters: pH, dissolved oxygen, BOD, COD, suspended solids (SS), total nitrogen, total phosphorus, water temperature, electrical conductivity, total coliforms, and chlorophyll-a (Chl-a). The TOC in the estuarine reservoirs was 4.9~7.0 mg/L, with the highest TOC of 7.0 mg/L observed at the Namyang reservoir, which has a low shape coefficient and high drainage density. The correlation of TOC with water quality factors was also analyzed, and the correlation coefficients of Chl-a and SS were 0.28 and 0.19, respectively, while the correlation coefficients of these factors in the Namyang reservoir were 0.42 and 0.27, respectively. To improve the estimation of TOC using Chl-a and SS, the TOC was averaged in 5 mg/L units, and Chl-a and SS were averaged. Correlation analysis was then performed and the R² of Chl-a-TOC was 0.73. The R² of SS-TOC was 0.73 with a non-linear relationship. TOC had a significant non-linear relationship with Chl-a and SS. However, the relationship should be assessed in terms of the spatial and temporal variations to construct a reliable remote sensing system.

• 한국재료학회지
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• 제32권8호
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• pp.345-353
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• 2022

In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256 × 256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32 × 32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO₄ nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.

• 한국환경과학회지
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• 제27권11호
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• pp.1029-1048
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• 2018

In this study, seasonal Mann - Kendall test method was applied to 12 stations of the water quality measurement network of Nam-River based on data of BOD, COD, TN and TP for 11 years from January 2005 to December 2015 The changes of water quality at each station were examined through linear trends and the tendency of water quality change during the study period was analyzed by applying the locally weighted scatter plot smoother (LOWESS) method. In addition, spatial trends of the whole Nam-River were examined by items. The flow-adjusted seasonal Kendall test was performed to remove the flow at the water quality measurement station. As a result, BOD, COD concentration showed "no trand" and TN and TP concentration showed "down trand" in regional Kendall test throughout the study period. BOD and TP concentration in "no trand", COD, and TN concentration showed an "up trand" tendency in Nam-River dam. LOWESS analysis showed no significant water quality change in most of the analysis items and stations, but water quality fluctuation characteristics were shown at some stations such as NR1 (Kyungho-River 1), NR2 (Kyungho-River 2), NR3 (Nam-River), NR6 (Nam-River 2A). In addition, the flow-adjusted seasonal Kendall results showed that the BOD concentration was "up trand" due to the flow at the NR3 (Nam-River) station. The COD concentration was "up trand" due to the flow at NR1 (Kyungho-River 1) and NR2 (Kyungho-River 2) located upstream of the Nam-River. The effect of influent flow on water quality varies according to each site and analysis item. Therefore, for the effective water quality management in the Nam-River, it is necessary to take measures to improve the water quality at the point where the water quality is continuously "up trand" during the study period.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권2호
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• pp.57-70
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• 2012

본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)을 기반으로 확률강우량과 인공신경망을 적용하여 2006년 태풍 에위니아에 의하여 발생한 강원도 인제 덕적리 지역의 산사태 취약성도 및 미래 위험도를 작성 및 검증하고자 한다. 산사태 취약성 및 위험도와 관련된 요인으로는 지질, 지형도(경사, 경사방향, 곡률도), 토양도(토양 지형, 토질, 토양 배수, 토양 모재 및 유효토심), 임상도(영급, 경급, 소밀도 및 수종) 등을 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 전체 산사태 발생 위치는 694개소이며 이중 50%는 인공신경망의 산사태 발생 지역으로 적용하였으며, 나머지 50%는 취약성도 및 위험도 검증에 활용하였다. 산사태 발생 강우량 임계치는 1일 202mm 및 3일 누적 449mm로 적용하였다. 확률강우량은 1973년부터 2006년까지의 실측 강우량을 정리하여 2106년까지 목표연도별(1년, 3년, 10년, 50년 및 100년) 산사태 취약성도를 작성하였다. 연구결과 연구지역은 강우량의 증가에 의하여 미래 산사태 가능성이 지속적으로 증가하였다. 향후 본 연구는 강우량의 변화에 의한 산사태 위험성 분석에 한 축을 차지 할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권4호
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• pp.61-71
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• 2001

오늘날 측량장비개발의 급속한 발전과 더불어 정밀도가 많이 향상되고 있고, 컴퓨터를 이용한 지형공간정보체계기술의 발달로 보다 정밀한 3차원 지형의 재현이 가능하게 되었다. 그런데 실제 현장에서 이루어지고 있는 면적 및 체적산출방법에 있어서는, 재래적인 측량방법인 평판측량을 통해서 지형을 만들어낸 후 구적기나 기타 다른 방법을 통해서 2차원 물량을 산출해 내고 거기에 일정량의 경사보정계수를 곱하여 3차원 물량을 산출하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 재래적인 측량방법 및 물량산출방법에 대한 비효율성 및 비정밀성을 제시하고, 현대측량장비인 광파거리측량기와 GPS장비를 이용해서 불규칙삼각형방식과 격자형방식으로 측량을 실시하고, 두 측량데이터를 가지고 각각 방법에 따라 3차원 지형모델을 구축한 후 2차원 및 지표면적을 산출하였다. 그 후 재래적인 측량방법을 이용한 면적산출량을 기준으로 불규칙삼각형방식과 격자형방식으로 산출한 면적산출량을 비교 분석함으로써 보다 정밀하고 효율성이 높은 지표면적 산출방법을 제시하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권4호
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• pp.45-51
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• 2004

국가나 지방자치단체에서 관리하는 기준점들은 다른 측량작업 및 지형정보구축과 밀접한 관계가 있으며, 전국토의 지리적 위치 기준이 되는 국가의 중요한 자산이다. 그러나, 이런 기준점들이 현재 각종 대장으로 관리되고 있으며, 관리자가 건설이나 도시개발에 따르는 기준점 망실, 보수 및 신설 등으로 현황을 손쉽게 갱신할 수 없고, 또한 사용자가 변경된 기준점 현황을 신속하게 파악할 수 없는 실정이므로, 본 연구에서는 기준점 유지관리업무를 효율적으로 수행하고 사용자가 편리하게 활용할 수 있도록 기준점 관리시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 시스템 개발을 위해, 기준점 관리업무 분석 및 요구사항을 고려하여 입력, 갱신, 검색, 네트워크, 분석 및 통계 기능 등으로 설계하였고, Mapobject를 엔진으로 Visual C++과 Visual Basic을 이용하여 구축하였다. 시스템에 사용된 도형 자료는 1/5,000 수치지도와 수치지적도면을 이용하였고, 각 기준점에 대한 속성자료는 점 명, 도엽 명, 경위도 및 TM좌표, 관측연월일, 기준점 사진 등을 활용하였다. 기준점 통합관리 시스템을 구축한 결과 기준점과 관련된 각종 도형정보와 속성정보, 위치정보를 통합관리할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.183-192
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• 2023

위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.