인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
순복사는 지구 에너지 순환의 열원으로 사용되는 총 복사에너지의 총량으로써, 지표면에서는 수문학, 기후 연구 및 농업과 같은 분야에서 중요한 요소이다. 원격탐사를 통해 순복사를 모니터링 함으로써 열섬 현상과 도시화 경향을 파악할 수 있어 매우 중요하지만, 원격 탐사 자료만을 이용한 순복사 추정은 일반적으로 구름의 유무에따라정확도차이가발생한다.따라서본논문에서는천리안위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 및 Landsat-8위성 기반의 자료와 건물 높이 차이를 반영한 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)모델 자료를 이용하여 도시화가 진행 중인 은평구 뉴타운 지역에서의 고해상도 순복사를 1시간 간격으로 산출 및 모니터링을 수행하였다. 은평구 플럭스 타워에서 관측된 순복사와 비교한 결과, RMSE $54.29Wm^{-2}$, Bias $27.42Wm^{-2}$의 정확도를 보였으며, 전체적으로 지점 관측 자료와의 유사한 경향을 보였다. 또한 산출된 순복사는 강수와 같은 기상상태를 잘 나타냈으며, 공간적 분포에서 식생 및 인공물 지역에 대한 순복사의 특징을 잘 나타냈다.
This paper proposes an IEEE 802.15.4m compliant TV white-space orthogonal frequency-division multiplexing (TVWS)-(OFDM) radio frequency (RF) transceiver that can be adopted in advanced metering infrastructures, universal remote controllers, smart factories, consumer electronics, and other areas. The proposed TVWS-OFDM RF transceiver consists of a receiver, a transmitter, a 25% duty-cycle local oscillator generator, and a delta-sigma fractional-N phase-locked loop. In the TV band from 470 MHz to 698 MHz, the highly linear RF transmitter protects the occupied TV signals, and the high-Q filtering RF receiver is tolerable to in-band interferers as strong as -20 dBm at a 3-MHz offset. The proposed TVWS-OFDM RF transceiver is fabricated using a $0.13-{\mu}m$ CMOS process, and consumes 47 mA in the Tx mode and 35 mA in the Rx mode. The fabricated chip shows a Tx average power of 0 dBm with an error-vector-magnitude of < 3%, and a sensitivity level of -103 dBm with a packet-error-rate of < 3%. Using the implemented TVWS-OFDM modules, a public demonstration of electricity metering was successfully carried out.
본 연구에서는 영상처리 및 패턴인식기법의 온라인 교육을 위한 컴퓨터 비전 실습에 대한 사례 연구를 다룬다. 컴퓨터 비전 실습내용은 원격 영상획득방법, 기초 영상처리 및 패턴인식방법, 렌즈 및 조명 선택방법, 통신을 포함한다. 본 연구는 원격 학습환경에서의 컴퓨터 비전 실습교육에 대한 사례연구로써, 원격 실습환경 구축방법과 영상처리 실습사례들이 소개되었다. 인터넷 환경구축보다는 원격 환경에 적합한 컴퓨터 비전실습 내용과 방법에 본 연구의 주안점을 두었다. 마지막으로, 온라인 컴퓨터 비전실습을 향상시킬 수 있는 방법과 추후연구과제를 제안하였다.
많은 공학 연구에서 실제 시스템을 활용한 검증은 매우 중요하다. 특히, 제어공학의 경우 개발된 새로운 이론을 적용 및 검증할 수 있는 실험장비의 확보는 필수적이다. 그러나, 현실적으로 적절한 실험장비를 확보하는 것은 비경제적이다. 인터넷을 활용하여 실험장비의 원격실험을 가능케 한 가상실험실은 제어공학 연구에 유용하다. 인터넷의 보급과 함께 가상실험실에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 대부분의 경우가 특정 시스템에 한정된 가상 실험실의 구축에 한정되어 있다. 본 논문에서는 기존 연구와 달리 다양한 실험 장비에 적용 가능하며 다양한 제어 기법을 제공하는 가상실험실의 구현을 제안한다. 제안된 가상실험실은 서버-클라이언트 구조를 가지며 다중 제어 인터페이스로 구현된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1520-1542
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2020
Traditional software testing typically uses many physical resources to manually build various test environments, resulting in high resource costs and long test time due to limited resources, especially for small enterprises. Cloud computing can provide sufficient low-cost virtual resources to alleviate these problems through the virtualization of physical resources. However, the provision of various test environments and services for implementing software testing rapidly and conveniently based on cloud computing is challenging. This paper proposes a multilayer cloud testing model based on cloud computing and implements a hybrid cloud testing system based on virtual machines (VMs) and networks. This system realizes the automatic and rapid creation of test environments and the remote use of test tools and test services. We conduct experiments on this system and evaluate its applicability in terms of the VM provision time, VM performance and virtual network performance. The experimental results demonstrate that the performance of the VMs and virtual networks is satisfactory and that this system can improve the test efficiency and reduce test costs through rapid virtual resource provision and convenient test services.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.429-434
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2002
The Synthetic Aperture Radar (SAR) data are considered to contain the greatest amount of information among various microwave techniques developed for measuring ocean variables from aircraft or satellites. They have the potential of measuring wavelength, wave direction and wave height of the ocean waves. But, it is difficult to retrieve significant ocean wave heights and surface current from conventional SAR data, since the imaging mechanism of ocean waves by a SAR is determined by the three basic modulation processes arise through the tilt modulation, hydrodynamic modulation and velocity bunching which are poorly known functions. Along-Track Interferometric (ATI) SAR systems can directly detect the Doppler shift associated with each pixel of a SAR image and have been used to estimate wave fields and surface currents. However, the Doppler shift is not simply proportional to the component of the mean surface current. It includes also contributions associated with the phase velocity of the Brags waves and orbital motions of all ocean waves that are longer than Brags waves. In this paper, we have developed a new method for extracting the surface current vector using multiple-frequency (L- & C-band) ATI SAR data, and have generated surface wave height information.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.460-464
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2002
Multitemporal interferometric SAR has became an useful geodetic tool for monitoring Earth's surface deformation, generation of precise DEM, and land cover classification even though there still exist certain constraints such as temporal and spatial decorrelation effects, atmospheric artifacts and inaccurate orbit information. The Korea where nearly all areas are heavily vegetated, JERS-1 SAR has advantages in monitoring surface deformations and environmental changes in that it uses 4-times longer wavelength than ERS-l/2 or RADARSAT SAR system. For generating differential SAR interferogram and differential coherence image fer deformation mapping and temporal change detection, respectively, topographic phase removal process is required utilizing a reference inteferogram or external DEM simulation. Because the SAR antenna baseline parameter for JERS-1 is less accurate than those of ERS-l/2, one can not estimate topographic phases from an external DEM and the residual phase appears in differential interferogram. In this paper, we examined topographic phase retrieval method utilizing an external DEM. The baseline refinement is carried out by minimizing the differences between the measured unwrapped phase and the reference points of the DEM.
Unsupervised spectral angle classification (USAC) is the algorithm that can extract ground object information with the minimum 'Spectral Angle' operation on behalf of 'Spectral Euclidian Distance' in the clustering process. In this study, our algorithm uses the unit vector instead of the spectral distance to compute the mean of cluster in the unsupervised classification. The proposed algorithm (MUSAC) is applied to the Hyperion and ETM+ data and the results are compared with K-Meails and former USAC algorithm (FUSAC). USAC is capable of clearly classifying water and dark forest area and produces more accurate results than K-Means. Atmospheric correction for more accurate results was adapted on the Hyperion data (Hyperion-FLAASH) but the results did not have any effect on the accuracy. Thus we anticipate that the 'Spectral Angle' can be one of the most accurate classifiers of not only multispectral images but also hyperspectral images. Furthermore the cluster unit vector can be an efficient technique for determination of each cluster mean in the USAC.
Lee Yong-Chul;Park Byung-Rae;Koo Bong-Oh;Shim Choon-Bo
대한의생명과학회지
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제10권4호
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pp.495-499
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2004
Because the education system that based on objective data is needed for the beginning technologists in the department of medicine laboratory, development of the CAI system based on Gram-Stain images is needed in clinical microbiology field. So, in this study, we implemented CAI system based on Gram-Stain images for medical technologists under Web using multimedia toolbook. Because this system is implemented under Web, more and more beginning technologists can have a remote-education beyond time and space, can save human power and time that needed due to hold in common of educational information, and cannot learn mistaken microbiology images because of learning execution based on objective data. Also, implemented system brings a higher interest and a learning effect to medical technologies because of hyper-media method that offered from toolbook. In the future, it will be needed a continuous acceptance of changing knowledge and it will be useful system for technologist in case of applying various examinations based Gram-Stain method of this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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