• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-7
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• 2011

다목적 실용위성 3호, 5호, 3-A호 등 다양한 고해상도 센서를 탑재한 국산 위성이 곧 발사될 예정에 있을 뿐 아니라, 기후변화에 의한 재난재해 빈발 등 각종 범지구적 문제 발생에 따른 세계 각국의 지구 관측 활동이 활성화되면서 우리나라도 침체되어 있는 위성영상정보 활용의 범위와 깊이를 확대하기 위한 노력을 시작하고 있다. 본 연구에서는 이를 위한 첫 번째 단계로 국외의 위성영상정보 활용 관련 기술개발 현황 및 시장전망에 대한 분석과 함께 국내 위성영상정보 활용자들을 대상으로 위성영상정보 수요 및 활용 제약 요인들에 대한 온라인 설문조사와 인터뷰를 수행하였다. 조사결과 전처리과정의 표준화와 함께 각종 관련 기술 자료들의 공개, 신속하고 체계화된 자료 배급체계의 구축이 매우 시급한 것으로 나타났으며, 이러한 분석 결과는 향후 수립될 예정으로 있는 위성영상정보 활용 확대 방안의 기초 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.398-411
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• 2016

기계학습 방법의 하나인 SVM은 뛰어난 일반화 성능으로 영상처리 분야에서 많이 사용하고 있다. 하지만 SVM을 이용한 시스템에서 미리 학습된 데이터가 아닌 다른 데이터를 이용하려하면 새로 학습을 시켜야 하는 경우가 생긴다. 특히, 임베디드 환경에서는 이러한 상황에서 학습 시간이 오래 걸려 SVM을 적절히 이용하지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 SVM의 학습 및 분류를 모두 수행할 수 있도록 하나의 FPGA로 구현하였다. SVM 연산의 복잡성으로 인해 생기는 반복연산을 병렬처리를 통하여 해결하고 커널 사용으로 생기는 지수 연산을 변형하여 고정 소수점 연산이 가능하도록 하였다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx사의 ZC 706보드에 구현하였고, 구현한 FPGA의 검증을 위하여 TSR 알고리즘을 이용하였다. 구현한 하드웨어는 100 MHz의 주파수로 동작하며, 2천개의 데이터를 이용한 학습 시 약 5sec가 소요되고 $1360{\times}800$ 해상도에서 분류 시 약 16.54msec가 소요됨을 확인했다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1C호
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• pp.92-101
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• 2004

논문에서는 MPEG-4(Moving Picture Expert Group-4) 객체기반 부호화를 위하여 영상에서 실 시간적으로 변화영역(객체)을 추출하는 알고리즘에 대하여 제안한다. 기존의 객체 분리방법 들은 Off-Line 방법으로 객체를분리하므로 실시간 처리를 필요로 하는 영상전화나 영상회의 시스템에서는 사용할 수 없었다. 그리고 또 MPEG-4표준의 버전1에서 권장하는 객체분할 방식인 공간적인 분할(Spatial Segmentation)방법과 시간적인 분할(Temporal Segmentation)방법은 픽셀단위로 연산을 하므로 연산의 복잡도가 높아서 실시간 영상전송에 어렵다. 그러나 이 논문에서 제안하는 알고리즘은 연산단위를 픽셀단위로 연산하는 것이 아니라 매크로블록 단위로 연산이 이루어지므로 실시간 전송을 가능케 한다. 그러나MPEG-4권고 안에서 제시한 알고리즘처럼 이 번에 제안한 알고리즘도 한 영상에서 여러 개의 객체를 추출하는 것이 이루어지지 않았다. 그리고 전체 시스템 구성을 보면 크게 부호기와 복호기로 나누어지고 부호기에 본 논문에서 제안한 실시간 객체추출 알고리즘이 전처리 단으로 삽입되어 구현되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.578-591
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• 2016

본 논문에서는 HEVC 부호화기의 속도를 향상시키기 위하여, 움직임 벡터의 군집화를 통한 코딩 블록의 최대 분할 깊이를 결정하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어 HM은 최적의 코딩 블록 구조를 찾기 위해 다양한 코딩 블록의 깊이들에 대한 율-왜곡 최적화 (RDO: Rate-Distortion Optimization)를 수행한다. 하지만 이는 부호화기의 높은 복잡도를 차지하는 요소 중 하나로 보고된다. 본 논문에서는 최적의 코딩 블록 구조를 움직임 벡터의 군집화 된 결과에 따라 결정함으로써, 부호화 과정에서 코딩 블록 구조를 찾기 위한 RDO의 복잡도를 줄임으로써 부호화기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 과정으로부터 원본 영상에 대한 움직임 벡터 계산, 이를 통한 계층적 군집화를 수행하여, 군집화된 경향을 기반으로 코딩 블록의 최대 깊이를 결정한다. 본 논문의 제안하는 방법은 HEVC 참조 소프트웨어 대비 평균 1.45% BD-rate 손실이 있었으며 평균 16%의 부호화 속도 향상을 보였다. 또한, 기존의 고속화 방법과 함께 적용한 경우 1.84% BD-rate 손실과 45.13%의 평균 부호화 속도 향상을 나타냈다.

• 대한토목학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.113-124
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• 1989

인공위성 데이타 정보의 용용분야는 여러가지가 있으나, 본 연구에서는 LANDSAT MSS데이타와 TM데이타를 처리 분석하여 서울시 토지이용정보를 경년변화에 따라 추출하고자 하였다. 사용 데이터는 MSS(72, 79, 81, 83년), TM(85년)이며 입수된 데이타를 전처리를 통해 기하보정, 디지타이징(행정구역에 따라) 등을 하고, 유효 band 선정 및 filtering을 통하여 정확도를 높인 후 MLC(Maximum Likelihood Classifier)로 토지이용분류를 실시하였다. 토지이용분류시 training field 선정 자료로는 현지조사자료, 지형도, 항공사진을 참조하였고, 분류결과의 정확도는 각각 그 당시의 통계자료를 토대로 하여 비교해 보았다. 분석결과, 서울시의 도시지역은 72년 (25.3 %), 81년 (43.0 %), 85년 (51.9 %)로 증가되었고, 이에 대해 삼림은 72년(39.0 %)에서 85년(28.4 %)로 점차 감소되고 있었다. 이상과 같이 토지이용 경년변화를 추출함으로써 도시의 토지 이용상황 monitoring에는 반복 주기를 가지는 인공위성 데이터의 활용이 경제적이며 효과적임을 알 수 있었다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제21권1호
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• pp.81-87
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• 2009

Purpose: Human brain was lateralized to dominant or non-dominant hemisphere, and could be reorganized by the processing of the motor learning. We reported four cases which showed the changes of the cortical activation patterns resulting from two weeks of training with the serial reaction time task. Methods: Four right-handed healthy subjects were recruited, who was equally divided to two training conditions (right hand training or left hand training). They were assigned to train the serial reaction time task for two weeks, which should press the corresponding four colored buttons as fast as accurately as possible when visual stimulus was presented. Before and after two weeks of training, reaction time and function magnetic resonance image (fMRI) was acquired during the performance of the same serial reaction time task as the training. Results: The reaction time was significantly decreased in all of subjects after training. Our fMRI result showed that widespread bilateral activation at the pre scanning was shifted toward the focused activation on the contralateral hemisphere with progressive motor learning. However, the bilateral activation was still remained during the performance of the non-dominant hand. Conclusion: These findings showed that the repetitive practice of the serial reaction time task led to increase the movement speed and accuracy, as described by motor learning. Such motor learning induced to change the cortical activation pattern. And, the changed pattern of the cortical activation resulting from motor learning was different each other in accordance with the hand dominance.

• 대한치과교정학회지
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• 제50권4호
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• pp.229-237
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• 2020

Objective: To evaluate the construction reproducibility of a composite tooth model (CTM) composed of an intraoral-scanned crown and a cone-beam computed tomography (CBCT)-scanned root. Methods: The study assessed 240 teeth (30 central incisors, 30 canines, 30 second premolars, and 30 first molars in the maxillary and mandibular arches) from 15 young adult patients whose pre-treatment intraoral scan and CBCT were available. Examiner-Reference (3 years' experience in CTM construction) and Examiners-A and Examiner-B (no experience) constructed the individual CTMs independently by performing the following steps: image acquisition and processing into a three-dimensional model, integration of intraoral-scanned crowns and CBCT-scanned teeth, and replacement of the CBCT-scanned crown with the intraoral-scanned crown. The tooth axis angle in terms of mesiodistal angulation and buccolingual inclination of the CTMs constructed by the three examiners were measured. To assess the construction reproducibility of CTMs, intraclass correlation coefficient (ICC) assessments were performed. Results: The ICC values of mesiodistal angulation and buccolingual inclination among the 3 examiners showed excellent agreement (0.950-0.992 and 0.965-0.993; 0.976-0.994 and 0.973-0.995 in the maxillary and mandibular arches, respectively). Conclusions: The CTM showed excellent construction reproducibility in mesiodistal angulation and buccolingual inclination regardless of the construction skill and experience levels of the examiners.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.35-43
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• 2004

본 논문에서는 고속도로나 도심 진입 차량의 무인 자동과금 및 주요시설 출입 차량의 통제와 관리를 위하여 차량번호판 인식뿐만 아니라 차량 표시 문자와 제조사 식별자 검출 분류하여 차량의 정보를 판독하는 차량정보인식 및 자동과금시스템을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 차량 후면부에서 획득된 영상으로부터 잡음제거, 세선화 등의 전처리 과정을 수행하고 템플릿 마스킹 및 레이블링 연산처리를 수행하여 차량표시문자, 제조사 표식자 및 번호판 영역을 각각 검출하였다. 또한, 검출된 특징 영역으로부터 특징자의 구조적 특징 및 패턴정보를 이용하여 표시문자와 제조사 표식자를 분류하였고, 하이브리드 패턴벡터와 세븐세그먼트 패턴벡터를 사용하여 차량번호판의 문자 및 숫자를 각각 인식하였다. 실험에서는 실제 고속도로상에서 제안한 차량인식 시스템에서 획득된 실 영상을 사용하여 인식 성능을 수행하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 잡음, 외부환경, 차량의 크기에 무관하게 차량 특징자를 정확히 검출 분류하였으며 제안한 시스템은 범죄차량 단속, 차량자동과금 및 관공서 등의 차량입출력 관리의 무인화에 적용이 가능하다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.859-872
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• 2016

초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.180-191
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• 2016

일반 가시광선 영상의 확대를 위한 알고리즘을 선명도가 떨어지는 적외선 영상에 적용시켰을 때 개선효과가 미흡한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 적외선 영상이 가시광선 영상에 비해 디테일이 적다는 특성과 에지 영역에 대해 사람이 시각적으로 민감하다는 특성을 고려하여 ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)와 같은 단순한 분류기법을 적용시켰으며, 에지 영역에 대해서만 알고리즘을 적용시켜 연산량을 절약한다. 또한 확대 영상의 선명도 개선을 위해 합성과정에서 전처리나 후처리를 추가시키는 방법 대신 학습과정에서 전처리를 추가하여 합성과정에서 연산량 증가 없이 확대 영상의 선명도를 개선하였다. 제안 알고리즘은 크게 학습과정과 합성과정으로 나뉜다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘을 수행하였을 때 최신의 영상확대 기법인 A+ (Anchored neighborhood regression)기법 대비 JNB(Just Noticeable Blur)수치가 평균 0.0201만큼 높은 결과를 확인할 수 있었다.