East Asia, which includes China, Japan, Korea, and Mongolia, is highly impacted by hydroclimate extremes such drought, flood, and typhoon recent year. In 2017, more than 18.5 million hectares of crops have been damaged in China, and Korea has suffered economic losses as a result of severe drought. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution become increasingly higher, and provide an alternative means of estimating ground-based rainfall. In this study, we verified the availability of rainfall products by comparing widely used satellite images such as Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), and Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR) with ground stations in East Asia. Also, the satellite-based rainfall products were used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI). The temporal resolution is based on monthly images and compared with the past 30 years data from 1989 to 2018. The comparison between rainfall data based on each satellite image products and the data from weather station-based weather data was shown by the coefficient of determination and showed more than 0.9. Each satellite-based rainfall data was used for each grid and applied to East Asia and South Korea. As a result of SPI analysis, the RMSE values of CHIRPS were 0.57, 0.53 and 0.47, and the MAE values of 0.46, 0.43 and 0.37 were better than other satellite products. This satellite-derived rainfall estimates offers important advantages in terms of spatial coverage, timeliness and cost efficiency compared to analysis for drought assessment with ground stations.
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.
M-ICT(모바일 정보통신기술) 시대에 들어서며 '도시 사용자를 중심으로 한', '사람과 사람, 사람과 사물, 사람과 공간의 상호작용'의 새로운 경험이 가능한 도시 브랜드 이미지 구축이 점차 중요해지고 있다. 도시 브랜드 이미지에 대한 도시 사용자의 경험은 해당 도시의 경쟁력을 평가하는 중요한 요소이다. 이 가운데 사용자의 도시 브랜드 터치포인트에 관한 연구가 특히 중요한다. 본 연구는 사용자의 브랜드 경험을 향상하고 도시의 브랜드 경쟁력을 높이는 데에 그 목적이 있다. 연구방법은 문헌 종합 서술과 조사연구 분석으로 크게 두가지이다. 우선 연구의 배경과 목적을 서술하고 문헌 종합 분석을 통해 사용자가 터치 포인트를 경험하는 특징과 방식을 정의한다. 또한, 도시 브랜드 터치포인트의 다각적 구성 모형을 제시한다. 사용자 조사 연구의 방식으로 디지털 터치포인트와 물리적 터치포인트 가운데 다빈도 터치포인트 구조 특징을 도출한다. 조사를 통해 문제점을 발견하고 실제 사례와 접목하여 터치 포인트의 최적화 설계 전략을 도출하고자 한다. 본 연구의 혁신은 사용자 경험이라는 시각에서 도시 브랜드와 사용자 경험의 터치 포인트의 구성 관계를 연구하고 도시 브랜드 터치포인트의 다각적 구성 모형을 도출하는 데 있다. 미래 연구 전망 과학 기술의 발전에 따라, 5G 및 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 시대가 도래하였다. 도시 브랜드에 대한 사용자의 터치 포인트의 형식이 더 풍부하고 다양해지고 있다. 본 연구에서는 디지털 터치 포인트에 대한 심층적인 탐색 연구를 수행하고자 한다.
국내 패션 시장이 마이너스 성장을 전망하였으나 2018년도부터 다시 성장하고 있는 추세이다. 이러한 현상은 사람들이 패션에 대한 관심도가 증가하고 있다는 것을 의미한다. 패션에 대한 관심도가 증가함에 따라 사람들은 자신에게 어울리는 코디를 찾기 위해 여러 커뮤니티 사이트에 방문하여 참고하고 있다. 그러나 대부분의 커뮤니티 사이트들은 각각의 의류에 대해 카테고리 분류 작업을 수작업으로 하고 있다. 이러한 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만이 아니라 여러 의류를 동시에 검색을 못 한다는 불편함이 있다. 즉 상의와 하의를 내가 원하는 것을 동시에 선택할 수 없고 상의를 선택하면 상의를 제외한 나머지 옷들은 모델이 입은 것을 보고 참고 해야 한다는 것이다. 이것에 대한 문제점은 제공되는 모델이 입은 코디가 사용자가 원하지 않는 코디일 확률이 높으므로 도움이 되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 개선하기 위해 이미지를 업로드 하면 의류를 AI 분석 모델로 분석하여 자동으로 카테고리를 분류하여 저장한다. 따라서 기존의 방식대로 의류 1개로만 검색할 수 있을 뿐만이 아니라 자신이 원하는 의류를 여러 개 동시에 검색할 수 있다는 장점이 있다. 해당 서비스를 통해 기존보다 더 많은 사람들이 손쉽게 자신에게 맞는 코디를 찾아 참고할 수 있을 것으로 기대된다.
현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
산업제어 시스템에서 많이 사용되는 PLC(Programmable Logic Controller)는 마이크로 컨트롤러, 실시간 운영체제, 통신 기능들과 통합되고 있다. PLC들이 인터넷에 연결됨에 따라 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. 본 논문에서는, 데스크톱에서 개발한 uC/OS-II 기반 펌웨어를 PLC로 다운로드 하기 전, 펌웨어 코드의 보안성을 향상시켜 주는 새니타이저를 개발한다. 즉, PLC용 임베디드 펌웨어를 대상으로 버퍼의 경계를 넘어선 접근을 탐지하는 BU 새니타이저(BU sanitizer)와 use-after-free 버그를 탐지하는 UaF 새니타이저(UaF sanitizer)를 제안한다. BU 새니타이저는 대상 프로그램의 함수 호출 그래프와 심볼 정보를 기반으로 제어 흐름 무결성 위배도 탐지할 수 있다. 제안한 두 새니타이저를 구현하고 실험을 통해 제안 기법의 유효성을 보였으며, 기존 연구와의 비교를 통해 임베디드 시스템에 적합함을 보였다. 이러한 연구결과는 개발 단계에서 의도하지 않은 펌웨어 취약점을 탐지하여 제거하는데 활용할 수 있다.
부조리극의 풍자적 콘텐츠에 나타난 이근삼 희곡 <원고지>의 등장인물들은 가족애를 상실한 채 단지 의무만이 강조되는 현대 자본주의 사회의 가족상을 표상한다. 이들은 경제의 급속한 발전으로 인해 전통적인 인간관계나 가족 관계가 물질 관계로 변하면서 경제 논리에 종속되어 가고 있는 인간들의 모습을 보여준다. 해설자는 연기자와 해설자의 배역의 역할을 함께 표현한다. 그리고 서사극, 부조리극의 특징적 요소로써 줄거리를 제시하며, 연기자들에게 연출자의 콘 닥터의 역할을 하기도 한다. 또한 앞으로 일어날 사건을 예언하고 극중 인물의 내면 의식을 제시하고 사건과 시간을 축소·확장시키기도 한다. 갈등양상에서는 자식들에게 경제적인 책임을 다하기 위해서 교수는 기계처럼 번역을 하고 처는 그렇게 번 돈을 자식들이 요구하는 대로 나누어준다. 중년 교수와 처는 현실의 상황에 변화를 주려는 의지가 없기 때문에 구체적인 갈등이 드러나지 않는다. 그러므로 이 작품에는 플롯의 세부적 갈등이 형성되지 않는다. <원고지>의 플롯은 22개의 서사소들로 이루어져 저녁부터 그 다음 날 아침까지의 시간 구성으로 이루어졌다. 그리고 특별한 사건도 일어나지 않고 한 가족의 일상만을 보여준다. 또한 신문·밥·생일 등과 같은 일상의 단순한 반복을 보여주는 소재들이 반복적 구조를 통해 부조리극의 풍자적 특징을 효과적으로 드러내고 있다. 또한 부조리극의 언어적 특징은 불안, 절망, 환상과 대상의 목적이 사라진 상실감을 표현하는 데에 주목한다. 무대는 사실주의적인 구체적인 상징을 벗어나고 희곡의 주제에 부합되는 단순한 극적 분위기를 표출한다. 따라서 이를 통해 무대 장치역시 반사실주의 부조리극의 풍자성의 특징을 나타내는 중요한 요소라는 점이다.
벼의 출수기를 추정하는 것은 농업생산성과 관련된 중요한 과정 중 하나이지만 세계적인 이상기후의 증가로 벼의 출수기를 추정하는 것이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 CNN 분류모델을 사용하여 다양한 영상데이터에서 벼의 출수기를 추정하려고 시도하였다. 드론과 타워형 영상관측장치 그리고 일반 RGB 카메라로 촬영된 직하방과 경사각 영상을 수집하였다. 수집한 영상은 CNN 모델의 입력데이터로 사용하기 위해서 전처리를 진행하였고, 사용된 CNN 아키텍처는 이미지 분류 모델에서 일반적으로 사용되는 ResNet50, InceptionV3 그리고 VGG19 를 사용하였다. 각각의 아키텍처는 모델의 종류, 영상의 유형과 관계없이 0.98 이상의 정확도를 나타내었다. 또한 CNN 분류 모델이 영상의 어떤 특징을 보고 분류하였는지 시각적으로 확인하기 위해서 Grad-CAM 을 사용하였다. Grad-CAM 결과 CNN 분류 모델은 벼의 출수를 이삭의 형태에 높은 가중치를 두어 분류 하는 것을 확인하였다. 다음으로 작성된 모델이 실제 논 포장 모니터링 이미지에서 벼의 출수기를 정확하게 추정하는지 확인하였다. 각각 다른 지역 4 개의 벼 포장에서 벼의 출수기를 약 하루정도의 차이로 추정하는 것을 확인하였다. 이 방법을 통해서 다양한 논 포장의 모니터링 이미지를 활용하여 자동적이고 정량적으로 벼의 출수기를 추정 할 수 있다고 판단된다.
최근 전 세계적으로 해저터널 건설이 활발하게 진행되고 있으며, 국내에서도 본토와 제주도를 연결하기 위한 해저터널 건설에 관심이 집중되고 있다. 해저터널의 안전한 건설을 위해서는 설계 및 시공 단계에서 단층과 같은 지질구조의 파악이 매우 중요하다. 그러나 해저터널의 경우 육상터널과는 다르게 지반조사의 한계로 인하여 지질구조의 분포에 대한 정보를 취득하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 지구통계학적 방법을 이용하여 해저지반에 발달하는 대규모 지질구조를 자동으로 도출하는 알고리즘을 개발하는 것이다. 본 연구에서 가장 중요한 것은 최적 이동창의 크기, 최적 공간통계량 종류, 최적 백분위수 기준의 결정이다. 최종적으로 도출된 최적 분석 알고리즘으로 R을 이용하여 사용자 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램은 다양한 공간통계량의 변화를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 공간통계량의 종류와 백분위 기준을 손쉽게 지정할 수 있도록 하여 공간통계량의 변화에 따른 지질구조 분석을 용이하게 하였다. 따라서, 지질구조선 도출 알고리즘에서 공간통계량은 이동 분산값, 분위수 기준은 상위 10%, 이동창의 크기는 $3{\times}3$ 일 때 대규모 지질구조선의 선형적인 형태가 시각적으로 가장 잘 나타나는 것을 확인할 수 있다. 특히 분위수 기준을 상위 0.5%로 할 경우 등고선 그림에서 오류값들이 거의 제거가 되는 양상을 보여준다.
인간이 외부세계를 지각하는데 70%이상을 의존하고 시각을 통한 지각경험은 3차원 입체 영상기술의 발전으로 실재감 재현의 주축이 되고 있으며 다양한 연구 분야의 접목을 통해 발전하고 있다. 3차원 입체지각 기술은 양안시차의 지각요인의 원리를 경험적 지각요인과 결합하여 실재감을 재현하는 기술로, 인간이 지닌 시각의 생리적 특징을 메카니즘으로 한 것이다. 하지만 인간의 지각요인은 생리적인 요인으로만 설명하기엔 부족함이 많다. 대상을 지각하는데 있어 일정하게 지각하는 것이 아니라 인간의 심리적인 요인이나 물리적인 상태에 따라 다양하게 인지된다는 특성이 있기 때문이다. 따라서 시지각 요인간의 상관관계가 3차원 입체지각에 영향을 미치는지를 프로토타입을 제작하여 검증하고자 한다. 특히 3차원 입체를 지각하는 경험적, 생리적 요인과 형태를 지각하는 물리적, 심리적 요인을 중심으로, 게슈탈트의 집단화 및 단순화 현상과 3차원 입체지각 간의 관계를 실험을 통해 살펴볼 것이다. 본 연구를 통해 3차원 입체의 지각특성을 을 일부 파악하고 이는 실재감 재현을 위한 3차원 입체 콘텐츠제작에 기초연구가 될 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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