• 한국지리정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.141-152
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• 2013

2013년 현재 클라우드(Cloud) 컴퓨팅 서비스는 정보통신기술분야의 핵심 기술 동향 중 하나로서 이에 관련된 기술이나 사업 응용 분야가 계속 발전, 확대되고 있다. 이러한 서비스를 개발할 수 있는 기반 요소인 클라우드 플랫폼 중에 하나인 OpenStack은 오픈소스 기반으로 몇 가지의 내부 기술 요소로 이루어져 있고, 서비스 목적에 따라 상업적 플랫폼에 의존하지 않고도 독자적인 공개 및 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축할 수 있는 환경을 제공한다. 이번 연구에서는 위성영상정보 분석처리 시스템을 시범적인 클라우드 서비스 모델로 설정하여 OpenStack을 기반으로 비공개 클라우드 컴퓨팅 환경으로 설계, 구축하는 사례를 제시하고자 하였다. 구현된 서비스는 세부적으로 인스턴스 서버, 웹 서비스, 모바일 앱으로 구분하였다. 인스턴스 서버는 실제 위성영상정보 분석처리, 데이터베이스 등의 기능을 제공하고, 웹 서비스는 사용자로부터 위성영상정보를 저장 및 관리하는 기능을 제공한다. 한편 모바일 앱은 위성영상정보의 시각화 및 분석처리 요청 등의 기능을 수행한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1181-1187
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• 2009

본 논문에서는 퍼지 추론 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다 영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시 영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법 이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분석 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1025-1034
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• 2022

본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.467-475
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• 2012

클라우드 컴퓨팅 서비스는 경제성, 확장성, 보안성, 공유성, 접근성 등에서 특장점이 있기 때문에 단순한 사무용 시스템에서 전문적 과학정보처리까지 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 공간정보 분야, 특히 원격탐사 분야에서는 연구나 기술 개발 단계가 아직 초기 수준이다. 이번 연구에서는 기존 연구에서 구축한 스마트폰 위성영상 정보처리 시스템을 아마존 웹 서비스와 연계된 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경으로 이동하고 연산 성능 향상을 위해 병렬처리 프로그래밍 기법을 적용하였다. 앞으로 모바일 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 산업적 수요와 관련 기술개발 사례가 증가할 것이므로 이 연구에서는 주로 영상처리 기능에 대한 성능 측정 실험을 우선적으로 수행하였다. 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경의 운영이나 서비스 방식이 다양한 데, 이번 연구에서 적용된 실험 조건에서는 클라우드 서버가 단일 서버 방식에 비하여 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이 연구는 모바일 클라우드를 위성영상정보처리와 연계하기 위한 예비 연구이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1448-1463
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• 2021

With the continuous development of cloud storage, plenty of redundant data exists in cloud storage, especially multimedia data such as images and videos. Data deduplication is a data reduction technology that significantly reduces storage requirements and increases bandwidth efficiency. To ensure data security, users typically encrypt data before uploading it. However, there is a contradiction between data encryption and deduplication. Existing deduplication methods for regular files cannot be applied to image deduplication because images need to be detected based on visual content. In this paper, we propose a secure image deduplication scheme based on hashing and clustering, which combines a novel perceptual hash algorithm based on Local Binary Pattern. In this scheme, the hash value of the image is used as the fingerprint to perform deduplication, and the image is transmitted in an encrypted form. Images are clustered to reduce the time complexity of deduplication. The proposed scheme can ensure the security of images and improve deduplication accuracy. The comparison with other image deduplication schemes demonstrates that our scheme has somewhat better performance.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.101-106
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• 2014

전 세계적으로 초고속 인터넷 망의 확충과 스마트폰의 보급에 따라 클라우드 컴퓨팅의 장점을 극대화 할 수 있는 시대가 도래 하였다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅을 활용한 모바일 환경에서의 의료영상 볼륨 렌더링 아키텍처를 제안한다. 해당 아키텍처는 값 비싼 워크스테이션 서버와 스토리지를 대체하기 위해 클라우드 컴퓨팅 서비스 중 하나인 IaaS(Infrastructure as a Service)를 사용한다. 그리고 모바일 하드웨어의 제약에서 벗어나 안정적인 렌더링을 위해 WebGL을 이용한 가시화 방법을 제안한다. 이번 연구를 통해서 모바일 환경에서의 효율적인 의료영상 볼륨 렌더링 서비스에 적용될 수 있는 기초 연구가 될 수 있기를 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1456-1463
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• 2017

In recent times, IaaS (Infrastructure as a Services) have been rapidly evolving to allow developers to easily and efficiently access work in the server and network areas for development of a web of App based on cloud computing. In this study, we developed the collaborative image editing tool App based on Cloud-computing, by adopting AWS of representative company that develops IaaS. First, it is crucial to understand various situation conditions for representative infrastructure services: AWS, Azure and Google (GCP). This may have the effect of reducing manpower and development time, but as each company has different policy and technical support, we need a new study every time the environment changes of infrastructure services. We tried to develop a hybrid-App so that users with various devices can collaborate work each other by utilizing the infrastructure service AWS through the process of developing the image editing authoring tool based on the cloud computing. The future studies should continue about compatibility issues and support issues in order to minimize the problems of overseas infrastructure services, but we think that domestic cloud computing policies and developments should be urgently considered.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권1호
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• pp.67-72
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• 2013

Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제18권5호
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• pp.605-610
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• 2014

Clouds play an important role in climate change, in the prediction of local weather, and also in aviation safety when instrument assisted flying is unavailable. Presently, various ground-based instruments used for the measurements of the cloud base height or velocity. Lidar techniques are powerful and have many applications in climate studies, including the clouds' temperature measurement, the aerosol particle properties, etc. Otherwise, it is very circumscribed in cloud velocity measurements because there is no Doppler effect if the clouds move in the perpendicular direction to the laser beam path of Doppler lidar. In this paper, we present a method for the measurement of cloud velocity using lidar's range detection and DIC (Digital Image Correlation) system to overcome the disadvantage of Doppler lidar. The lidar system acquires the distance to the cloud, and the cloud images are tracked using the developed fast correlation algorithm of DIC. We acquired the velocities of clouds using the calculated distance and DIC algorithm. The measurement values had a linear distribution.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권3호
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• pp.287-296
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• 2012

Although low spatial resolution satellite images like MODIS and GOCI can be important to observe land surface, it is often difficult to visually interpret the imagery because of the low contrast by prevailing cloud covers. We proposed a simple and adaptive stretching algorithm to enhance image contrast over land areas in cloudy images. The proposed method is basically a linear algorithm that stretches only non-cloud pixels. The adaptive linear stretch method uses two values: the low limit (L) from image statistics and upper limit (U) from low boundary value of cloud pixels. The cloud pixel value was automatically determined by pre-developed empirical function for each spectral band. We used MODIS and GOCI images having various types of cloud distributions and coverage. The adaptive contrast stretching method was evaluated by both visual interpretation and statistical distribution of displayed brightness values.