전 세계적 경제성장 및 신흥경제국 수요 증가로 에너지 수급 불균형 및 기존 화석연료 과다사용으로 온실가스 배출량도 급격히 증가함에 따라 글로벌 에너지 및 자원 고갈의 위기가 심화되고 있다. 이에 따라 주변 생활환경 개선 및 자연 생태 보존 등을 통해 쾌적한 삶에 대한 요구 충족을 위한 에너지 관리 및 소비의 중요성이 대두되고 있다. 건축분야에서도 에너지 절감에 대한 많은 대책과 연구를 진행하고 있으며 친환경 건축의 에너지 등급과 저에너지 검증을 위해 초기단계부터 에너지 성능분석을 검증할 수 있는 BIM(Building Information Model) 기술 개발 및 상용화를 통해 건물의 에너지 성능을 객관적으로 예측하는 기술을 활용하여 기존건축물에서의 에너지 성능 분석 및 BIM 기반 친환경 건축 프로세스의 가능성을 제시했다. 따라서 본 연구에서는 BIM을 이용한 기존건축물의 에너지 성능 분석을 통해 객관적인 데이터를 수집하고 이를 지도화 하여 에너지 관리의 효율적인 소비 및 관리방안에 대해 연구하고자 한다.
본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.
본 논문에서는 디지털 영상을 위한 공간 영역에서의 무손실 데이터 삽입 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 삽입 및 추출을 위해 위치 지도 등의 부가 정보를 삽입하는 대신에 단 한 개의 파라미터 만을 필요로 한다. 삽입 과정에서는 $3{\times}3$ 크기의 창이 대상 영상 위를 한 화소 단위로 움직이며 각 위치에서 한 비트의 데이터를 삽입 할 수 있다. 따라서, 이상적인 삽입 용량은 영상의 화소수와 동일하다. 또한, 추가적인 실제 삽입 용량의 증가를 위해, 삽입 대상 화소의 예측을 위한 새로운 계수를 적용하였다. 그 결과 기존의 방법에 비해 삽입 용량이 매우 큰 폭으로 증가하고, 고용량 데이터 삽입 시의 영상 화질 또한 향상되었다. 제안 방법은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
Seo, Hyung Suk;Jang, Kyung Eun;Wang, Dingxin;Kim, In Seong;Chang, Yongmin
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제21권4호
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pp.223-232
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2017
Purpose: To report the use of multiband accelerated echo-planar imaging (EPI) for resting-state functional MRI (rs-fMRI) to achieve rapid high temporal resolution at 3T compared to conventional EPI. Materials and Methods: rs-fMRI data were acquired from 20 healthy right-handed volunteers by using three methods: conventional single-band gradient-echo EPI acquisition (Data 1), multiband gradient-echo EPI acquisition with 240 volumes (Data 2) and 480 volumes (Data 3). Temporal signal-to-noise ratio (tSNR) maps were obtained by dividing the mean of the time course of each voxel by its temporal standard deviation. The resting-state sensorimotor network (SMN) and default mode network (DMN) were estimated using independent component analysis (ICA) and a seed-based method. One-way analysis of variance (ANOVA) was performed between the tSNR map, SMN, and DMN from the three data sets for between-group analysis. P < 0.05 with a family-wise error (FWE) correction for multiple comparisons was considered statistically significant. Results: One-way ANOVA and post-hoc two-sample t-tests showed that the tSNR was higher in Data 1 than Data 2 and 3 in white matter structures such as the striatum and medial and superior longitudinal fasciculus. One-way ANOVA revealed no differences in SMN or DMN across the three data sets. Conclusion: Within the adapted metrics estimated under specific imaging conditions employed in this study, multiband accelerated EPI, which substantially reduced scan times, provides the same quality image of functional connectivity as rs-fMRI by using conventional EPI at 3T. Under employed imaging conditions, this technique shows strong potential for clinical acceptance and translation of rs-fMRI protocols with potential advantages in spatial and/or temporal resolution. However, further study is warranted to evaluate whether the current findings can be generalized in diverse settings.
본 연구에서는 LiDAR 자료로부터의 지면정보 추출기법들에 대한 정확도를 평가하였다. 특히, 포인트 형태의 벡터자료인 LiDAR 원시자료를 직접 활용하는 기법과 정규격자형식의 DSM 형식으로 변형하여 활용하는 기법의 정확도를 비교하였다. 정규격자형식의 자료를 이용하는 방법으로는 경계추출 및 필터링 기법을 이용하는 방법, 평균필터링에 의하여 생성된 추세면을 이용하는 방법을 적용하였으며, 벡터구조의 원시LiDAR 자료를 직접 활용하는 기법으로써 Local Maxima 및 엔트로피를 이용하는 방법을 적용하였다. 또한, 수작업을 통하여 제작된 DEM 및 수치지도의 축척별 오차허용범위를 이용하여 정확도 평가를 수행하였으며, 경계검출 및 필터링, 추세면, Local Maxima, 엔트로피를 이용한 각 기법의 DEM의 평균 오차는 0.27m, 2.43m, 0.13m, 0.10m로써 엔트로피를 이용한 방법이 가장 높은 정확도를 나타내었다. 또한, 벡터형식의 LiDAR원시자료를 직접 이용하는 방법이 격자형식으로 변환하는 방법에 비하여 상대적으로 높은 정확도를 나타내었다.
본 논문은 항공 LiDAR 데이터의 정확도를 수평과 수직으로 구분하여 현지의 측량기준점을 이용하여 평가하였다. 항공 LiDAR 측량은 좌우 스캔방식에 의한 레이저 포인트를 취득하므로, 미리 측량된 점과 정확히 일치하는 포인트를 획득하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현지 측량점 주변에 위치한 점들을 종합적으로 이용하여 비교, 평가를 실시하였다. 수평위치의 정확도는 LiDAR 포인트로부터 각 건물면에 대한 평면방정식을 구성하여 모서리 점에 대한 좌표를 산출하여 현지 측량점과 비교한 결과, 평균오차 19cm, RMSE 21cm로 나타났으며, 16점 중에서 15점이 20cm 이내의 오차를 보였다. 수직위치의 정확도는 총41점에 대해 현지에서 측량한 검사점의 높이값을 이용하여 수직위치를 평가한 결과, 평균오차 10cm, RMSE 14cm로 나타났으며, 총 검사점의 75%가 15cm 이내로 오차를 보였다. 따라서 본 연구 결과를 바탕으로 향후 수치지형도 수정 갱신, 기본지리정보 및 삼차원공간정보 구축 등 LiDAR 데이터의 정확도에 따른 활용범위를 산정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 3차원 데이터베이스와 4S-Van에서 획득된 GPS 관련 데이터를 이용하여 사용자에게 비디오내의 지리 객체들의 정보를 제공해 줄 수 있는 미디어 GIS 시스템 구조를 제안한다. 비디오내의 지리객체에 대한 지리정보 서비스를 위해 실세계 비디오와 3차원 그래픽 세계를 매핑할 수 있는 가상세계 매핑(VWM)이라는 새로운 상호 운용적인 지리데이터 서비스 개념을 소개한다. 제안한 기법은 임의의 비디오 프레임에 대한 3차원 가상공간을 재구성하여 지리정보 및 속성정보를 쉽게 검색해 낼 수 있다. 또한, 2차원, 3차원, 미디어 데이터간의 상호연계 및 운용기능을 제공함으로써 기존의 지리정보 시스템 분야의 새로운 패러다임을 제시한다. 제안하는 시스템은 별도의 이미지 처리과정 없이도 비디오 스트림을 통해 지리정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 기법으로 비디오 영상을 스트리밍하면서 클라이언트가 지리 정보서비스를 받을 수 있는 GeoVideo 서버 및 웹을 통해 서비스를 제공하는 GeoVideo 클라이언트 시스템을 구현하였다.
본 연구는 우리나라의 구재역 문제가 심각한 사회문제로 대두되면서 현재의 방역대 설정에 대한 문제점을 분석하여 사전 조치를 통한 피해를 최소화하기 위하여 수행하였다. 이를 위하여 구제역 발생 현황을 분석하고, 전국 국도의 도로망도와 행정구역 경계 등의 자료를 이용하여 도로를 통해 차량으로 전염되는 것을 가정한 후 네트워크 분석을 수행하였다. 이와 같이 분석된 결과를 이용하여 전파시간을 산정하고, 그 결과를 도로 직선거리 및 도로 실거리로 구분하여 직선 이동속도 및 도로 실거리 이동속도를 국도별 및 행정구역별로 산출하여 현재의 구제역 방역대 설정방법에 대한 문제점을 분석하였다. 따라서, 본 연구는 구제역 발생지역을 중심으로 전파속도를 산출한 결과 평균 직선 전파속도는 53.9km/day, 평균 도로 실거리 전파속도는 71.1km/day로 분석되어 기존 방역대 설정에 문제가 있었음을 알 수 있었다.
우리나라 전면적의 1% 이상을 점유하는 묘지는 지속적인 증가를 나타내고 있으나 정부예산 및 행정력 부족으로 현황파악을 위한 현지답사는 제대로 이루어지지 못하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 저가의 휴대용 DGPS 와 모바일GIS 소프트웨어를 사용하여 시간과 비용을 크게 절감할 수 있는 GIS 기반의 묘지관리시스템을 구축하고 종래의 RTK GPS 방법과 그 정확도를 비교 평가하여 그 효용성을 검정하였다. 본 연구에서는 일반인에 의한 자료의 직관적 해석이 가능하여 담당공무원의 묘지관리업무뿐만 아니라 각종 국토개발계획, 부동산거래 등 여러 분야에서 다양하게 활용할 수 있도록 묘지위치를 고해상도 위성영상에서 지적도와 중첩되어 표현하는 묘지관리시스템을 구축하여 저비용으로 데이터의 최신성을 유지시킬 수 있는 효과적 방안을 제시하였다.
The aim of this study is to suggest an optimal survey method for coastal habitat monitoring around Weno Island in Chuuk Atoll, Federated States of Micronesia (FSM). This study was carried out to compare and analyze differences between in situ survey (PHOTS) and high spatial satellite imagery (Worldview-2) with regard to the coastal habitat distribution patterns of Weno Island. The in situ field data showed the following coverage of habitat types: sand 42.4%, seagrass 26.1%, algae 14.9%, rubble 8.9%, hard coral 3.5%, soft coral 2.6%, dead coral 1.5%, others 0.1%. The satellite imagery showed the following coverage of habitat types: sand 26.5%, seagrass 23.3%, sand + seagrass 12.3%, coral 18.1%, rubble 19.0%, rock 0.8% (Accuracy 65.2%). According to the visual interpretation of the habitat map by in situ survey, seagrass, sand, coral and rubble distribution were misaligned compared with the satellite imagery. While, the satellite imagery appear to be a plausible results to identify habitat types, it could not classify habitat types under one pixel in images, which in turn overestimated coral and rubble coverage, underestimated algae and sand. The differences appear to arise primarily because of habitat classification scheme, sampling scale and remote sensing reflectance. The implication of these results is that satellite imagery analysis needs to incorporate in situ survey data to accurately identify habitat. We suggest that satellite imagery must correspond with in situ survey in habitat classification and sampling scale. Subsequently habitat sub-segmentation based on the in situ survey data should be applied to satellite imagery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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