SAR 자료의 분류에서 토지 피복 구분 분류 정확도의 향상을 위해 이 논문은 다중 시기 SAR 자료를 이용한 분류에서의 특징 추출과 정보 융합 방법론을 제시하였다. 다중 시기 SAR 센서의 산란 특성을 고려하여 평균 후방 산란계수, 시간적 변이도와 긴밀도를 특징으로서 추출하였다. 이렇게 추출된 특징의 효율적인 응합을 위해 Dempster-Shafer theory of evidence(D-S 이론)와 퍼지 논리를 적용하였다. 특히 D-S 이론의 적용시 특징 기반 mass function 할당을 제안하였고, 퍼지 논리의 적용시 다양한 퍼지 결합 연산자의 결과를 비교하였다. 다중 시기 Radarsat-1 자료에의 적용 결과, 추출된 특징들은 서로 상호 보완적인 정보를 제공할 수 있으며 수계, 논과 도심지를 효율적으로 구분할 수 있었다. 그러나 산림과 밭은 구분이 애매한 경우가 나타났다. 정보 융합 방법론 측면에서, D-S 이론과 퍼지 Max와 Algebraic Sum 연산자를 제외한 다른 퍼지 연산자는 서로 유사한 분류 정확도를 나타내었다.
본 연구에서는 완도 해역에서 단기적인 수온의 변화에 영향을 주는 요인을 파악하기 위하여 시계열 분석을 실시하였다. Power spectrum 결과에서 기온은 약 24 hr에서 peak를 보였으나 수온과 조위는 약 12 hr 및 24 hr에서 peak가 나타났다. 수온과 조위의 상관성을 파악하기 위해 coherence 분석을 실시한 결과, 두 변수는 반일주기에서 0.92로 높은 상관성을 보였다. 또한 수온의 시 공간적인 분포를 파악하기 위하여 수치실험을 실시하였다. 대조기에는 최강 낙조와 최강 창조 시의 평균 수온차가 $0.3^{\circ}C$인 반면, 소조기에는 평균 수온차가 $0.13^{\circ}C$로 작았다. 대조기의 수온차가 큰 이유는 비교적 수온이 낮은 외해수가 강한 조류에 의해 창조 시 유입되고 낙조 시 빠져나가기 때문인 것으로 판단된다. 전반적으로 수온은 외해보다 연안에서 높게 나타났다. 외해보다 연안은 수심이 얕기 때문에 일사량에 의해 수온이 빠르게 증가하기 때문인 것으로 사료된다.
정착해빙은 극지역 해안에 형성되는 고착된 해빙으로, 해양 생태계와 해안에 위치한 과학기지들의 운용에 큰 영향을 끼치는 중요한 인자이기 때문에 지속적인 관측이 중요하다. 본 연구에서는 6, 12, 18일의 시간 기선을 가지는 Sentinel-1 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 간섭 긴밀도 영상들을 레이어 병합하여 동남극 장보고 과학기지 주변의 정착해빙을 탐지하였다. 2017년 7월부터 2018년 6월까지 총 50장의 간섭 긴밀도 영상을 제작하였으며, 이로부터 1년간의 정착해빙 면적 변화를 도출하였다. Campbell 빙하설을 기준으로 동쪽과 서쪽에서 정착해빙의 면적이 최대가 되는 시기가 상이함을 확인하였다. 이 연구를 통하여 SAR 간섭 긴밀도를 활용한 정착해빙 탐지 가능성을 확인하였으나, 생성 시간이 짧거나 부드러운 표면을 가져 작은 레이더 후방산란을 보이는 정착해빙과 Campbell 빙하설의 흐름 및 붕괴로 인해 급작스러운 움직임을 보이는 빙하설 인접 지역에서의 정착해빙이 미탐지 되는 한계점은 개선이 필요할 것으로 보인다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.85-90
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2000
백두산 지역의 JERS-1 SLC 영상과 볼리비아 지역의 RADARSAT 영상에 대해 각각 interferometry와 radargrammetry를 이용하여 수치표고모형을 제작하였다. Interferometry 는 coregistration, interferogram 작성, phase unwrapping 과정으로 나눠지는데 temporal decorrelation으로 낮은 coherence, 부정확한 궤도정보가 DEM의 정확도를 저하시키는 주요 원인으로 작용하였다. Radargrammetry는 photogrammetry와 동일한 처리과정, 즉 GCP를 이용한 stereo model 설정, 영상 matching, 고도추출단계로 이루어지지만 광학영상 과는 다른 SAR 영상의 기하학적, 방사적 특성이 고려되어야 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2449-2463
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2014
Hierarchical B-frame coding was introduced into H.264/SVC to provide temporal scalability and improve coding performance. A content analysis-based adaptive group of picture structure (AGS) can further improve the coding efficiency, but damages the inter-frame correlation and temporal scalability of hierarchical B-frame to different degrees. In this paper, we propose a group of pictures (GOP) adaptation coding method based on the positions of video cuts. First, the cut positions are accurately detected by the combination of motion coherence (MC) and mutual information (MI); then the GOP is adaptively and proportionately set by the analysis of MC in one scene. In addition, we propose a binary tree algorithm to achieve the temporal scalability of any size of GOP. The results for test sequences and real videos show that the proposed method reduces the bit rate by up to about 15%, achieves a performance gain of about 0.28-1.67 dB over a fixed GOP, and has the advantages of better transmission resilience and video summaries.
본 논문에서는 동영상을 입력하여 손으로 그린 듯 한 회화적 애니메이션을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 회화적 애니메이션에서 가장 중요한 요소 중 하나는 프레임 간 브러시 스트로크의 시간적 일관성을 유지하는 것이다. 이것은 프레임 간 브러시 스트로크들의 부드러운 움직임을 보장해주는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 브러시 스트로크의 부드러운 움직임을 위해서 모션 영역들을 이용한다. 모션 영역은 프레임 간 객체들이 움직이는 영역을 의미하며 두 가지 타입으로 구성되어져 있다. 강한 모션 영역은 연속되는 두 장의 프레임 간 평가된 모션 벡터에 의해서 리얼 에지 및 히든 에지가 움직이는 영역을 말한다. 리얼 에지는 객체들의 윤곽선을 의미하며 히든 에지는 그라데이션 현상이 나타나는 영역에서 명암의 결의 방향을 표현하기 위한 경계를 의미한다. 약한 모션 영역은 모션이 발생한 전체 영역 중 강한 모션 영역을 뺀 영역을 말한다. 회화적 애니메이션에서 시간적 일관성은 이러한 모션 영역들을 이용하여 캔버스 위에 브러시들을 덧칠함으로써 유지될 수 있다.
본 논문은 수동형 선형 견인 배열 센서를 이용한 합성 어패처의 일종인 FFTSA (Fast Fourier Transform Synthetic Aperture)를 이용하여 탐지하려는 목표물에 대한 입사각 추정에 있어 코히어런스 효과 및 견인 배열경로 변화에 따른 추정 성능을 고찰하였다. 또한 선형 견인 센서 배열 방법의 환경적 요인에 의한 입사각 추정의 취약성으로 인해 비선형 견인 센서 배열 방법인 왜곡된 구조의 배열 기법을 FFTSA기법에 적용하여 새로운 형태의 수동형 견인 센서 배열 방법을 제안하였으며,FFTSA 기법과 왜곡된 구조의 배열 기법에 대해 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통하여 탐지하려는 목표물에 대한 센서 입사 신호의 추정 성능을 비교하여 보았다.
본 논문에서는 전송된 수중통신신호로부터 MMSE(Minimun Mean Squared Error) 기법으로 채널 응답을 추정하고, CFAR(Constant False Alarm Rate) 기법을 이용하여 응답성분의 전력을 기준으로 채널의 지배적인 응답을 자동적으로 구하는 방법을 제안한다. 그리고 표류상태의 송수신단을 이용한 해상실험 데이터로부터 얻은 지배적인 응답에서 응답세기 분포와 위상 변화 그리고 시간 상관도를 산출하여 통계적 특성을 분석한다. 제안된 방법을 이용하여 구해진 통계적 특성을 실제 측정 데이터에 적용했을 때 모든 데이터 구간에서의 채널을 추정하지 않더라도 모든 데이터 구간에서의 채널을 추정하는 경우보다 비트 오류율이 약 1.2배로 차이가 크지 않음을 보였다.
The purpose of this study was to find out the effects of electroencephalograph (EEG) power and coherence on cognitive function in normal elderly, non-demented elderly with mild cognitive impairment, and demented elderly during working cognition tasks. Forty elderly women (19 demented elderly, 10 non-demented elderly with mild cognitive impairment, 11 norma1 elderly) participated in this study, All subjects performed working cognition tasks with Raven's CPM while EEG signal was recorded, EEGs were measured continuously at rest and during the working cognition task. EEG power and coherence was computed over 21 channels: right and left frontal, central, parietal, temporal and occipital region. We found that there were more correct answers among normal elderly women than in other groups Owing the working cognition task, ${\Theta}$ wave at Fp1, Fp2 and F8, a wave at Fp2, ${\beta}$ wave at Fp1, Fp2. F4 and F8 of the frontal region was increased significantly in the demented elderly group. On the other hand. ${\Theta}$ wave at Fp1, Fp2 and F7, ${\beta}$ wave at Fp1, Fp2, F3 and F7 of the frontal region was increased significantly in the group of non-demented elderly with mild cognitive impairment. In contrast. in the normal elderly group, all of the ${\Theta}$ wave and ${\beta}$ wave at Fp1, Fp2, F3, F4, F7 and F8 of the frontal region (except ${\beta}$ wave at F3) was increased significantly, These results suggest that the nerves in prefrontal and right hemisphere regions were most active in the demented elderly group during problem solving, and the nerves in the prefrontal and left hemisphere lobe were most active in the group of non-demented elderly with mild cognitive impairment. In contrast, me majority of nerves in the frontal region were active in the normal elderly group.
진주만해역 수온의 시공간적 변동특성을 장기 연속수온관측 자료를 이용하여 분석하였다. 수온은 1월 말 최저, 8월 초 최대이고 만 북쪽이 중앙과 남쪽보다 계절변동이 작다. 하계 최고수온의 최저와 최고는 지족수로 주변에 출현한다. 노량수로와 대방수로는 조류 유 출입에 따른 수층 간 연직혼합으로 수온변동이 작다. 외해수 영향이 작은 만 남쪽은 동계 해면냉각과 하계 가열에 의한 변동이 현저하다. 바람은 대방수로 주변이 강해 조류와 함께 이 해역 표층의 혼합정도에 큰 영향을 준다. 만내수온이 균일하게 낮고 소조기 서풍이 강해져 노량수로에 동쪽방향 항류가 출현할 때 만 북쪽 해역에 난수가 유입되는 양상을 보여준다. 노량수로 해역은 7~20일의 장주기, 창선도 서쪽과 지족수로는 장주기와 반일주기, 만 중앙은 장주기와 일일주기 수온변동이 우세하다. Coherence 분석결과, 노량수로의 수온변동은 만 내 정점과 상관성이 크고 위상이 앞서나 대방수로보다는 느리다. 대방수로의 수온변동은 만 서쪽과 중앙 일부에 영향을 준다. 상호상관계수분석으로 진주만은 노량수로역, 만 북쪽 수렴발산역, 대방수로역, 창선도연안수역, 만 중앙혼합수역, 만 중앙내 만수역으로 분류되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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