H.264/AVC는 블록킹 현상을 제거하기 위해 디블록킹 필터를 채용한 영상 이미지의 압축을 위한 새로운 국제 표준이다. 본 논문에서는 H.264/AVC에 존재하는 디블록킹 필터의 효율적인 아키텍처를 제안한다. 이웃한 $4{\times}4$ 블록사이의 데이터 종속성을 이용하여 메모리의 사용량을 줄이고, 디블록킹 필터 처리의 쓰루풋을 향상시켰다. 수평 필터링과 수직 필터링을 병렬로 수행함으로써 기존의 디블록킹 필터와 비교할 때 1.75에서 4.23배까지 성능을 향상시켰다. 따라서 본 논문에서 제안한 아키텍처는 고해상도 비디오 응용의 실시간 디블록킹을 수행할 수 있을 것으로 예견된다.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.
해안쓰레기 문제는 전 세계적으로 환경에 대한 심각한 위협이 되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 원격탐사 기술을 활용하여 해안쓰레기의 모니터링 방법을 개선하고자 하였다. 이를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델을 이용한 객체 탐지 기법을 적용하여 우리나라 주요 해안쓰레기 11종에 대한 대규모 이미지 데이터셋을 구축하고, 실시간으로 쓰레기를 탐지 및 분석할 수 있는 프로토콜(Protocol)을 제안한다. 낙동강 하구에 위치한 신자도를 대상으로 드론 이미지 촬영 및 자체 개발한 YOLOv8 기반의 분석 프로그램을 적용하여 해안쓰레기 성상별 핫스팟을 식별하였다. 이러한 매핑(Mapping) 및 분석 기법의 적용은 해안쓰레기 관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
피부, 옷 등 실세계의 대부분의 물질들은 반투명한 재질로 되어있고, 부드러운 외양을 띄고 있다. 본 논문에서는 GPU 기반의 계층화 알고리즘을 통해, 양극 확산 (dipole diffusion) 기법에 기반한 표면 내에서의 빛의 산란에 의한 조명을 근사하여 반투명한 재질을 실시간에 렌더링하는 기법을 제안한다. 무수히 많은 수의 픽셀 빛 입자들은 GPU를 활용하여 쿼드트리로 계층화된다. 렌더링될 각 픽셀마다, 많은 빛 입자를 대신하여 좋은 화질로 근사할 수 있는 집합들을 선택하고, 이것을 사용하여 조명을 계산한다. 우리는 또한, 고해상도 이미지를 효율적으로 렌더링하기 위해 공간적 일관성과 early-z 컬링을 이용한 계층적 화면 보간 기법을 소개한다. 이를 위하여, 화면 정보를 GPU 상에서 계층화한다. 우리는 공간적 유사도가 높은 픽셀들을 하나의 픽셀로 렌더링함으로써 적응적으로 보간한다. 실험을 통해 빛 계층화를 통해 반투명한 물체를 실시간에 렌더링할 수 있음을 확인하였다. 화면 보간 기법은 동급 화질에서 렌더링 비용을 $2{\sim}4$배 정도 감소시켰다. 모든 과정은 GPU를 사용한 이미지 공간 상에서 빠르게 수행되며, 어떠한 긴 전처리과정도 필요하지 않는다.
방대한 홀로그램 데이터를 디지털 형식으로 압축하는 것은 중요한 문제이다. 특히, 상용화를 위해 위상 전용 홀로그램의 압축에 관한 연구가 주목된다. 자연 영상에 최적화된 기존 표준 압축 기술은 위상 신호를 압축하는데 적합하지 않으며, 위상 신호에 대해 최적화 가능한 신경망 기반 압축 기술은 좋은 성능을 기대할 수 있으나 고해상도 홀로그램 데이터를 학습하는 데 메모리 문제가 존재한다. 본 논문에서는 메모리 문제를 해결할 수 있는 학습 가능한 신경망 기반의 블록 단위 압축 기술을 위상 전용 홀로그램에 적용해봄으로써 블록 기반이라는 동일 조건 내에서도 제안 방식이 표준 코덱보다 상당한 성능향상을 보일 수 있음을 밝혔다. 신경망 기반의 블록 단위 압축은 기존 코덱과의 호환성을 제공할 수 있으며, 메모리 문제를 해결하는 동시에 위상 전용 홀로그램 압축에 대해 월등히 좋은 성능을 보일 수 있다.
기후변화로 인한 돌발홍수와 같은 집중적인 강우현상은 노후화된 제방의 안정성 저하 및 붕괴 등을 야기시킨다. 향후 홍수량이 증가함에 따라 하천의 통수면적이 부족하여 침수 및 범람의 위험성이 증가할 것으로 생각된다. 계획규모 이상의 홍수가 발생하여 홍수위가 제방고보다 높을 때 월류에 의한 제방붕괴로 이어지며, 이러한 월류에 의한 제방붕괴는 가장 전형적인 것이다. 지금까지 월류에 의한 제방붕괴에 관한 연구는 연구자의 다양한 관점 및 방법을 통해 진행되고 있다. 실제 제방붕괴를 관측하는 것은 불가능하므로 기존의 소규모 수리실험 및 모델링을 통한 제방붕괴 메커니즘 분석에는 사실상 한계가 있다. 이러한 점에서 실규모 수리실험을 통한 월류에 의한 제방붕괴 메커니즘을 3차원으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 드론 영상을 이용하여 제방붕괴 메커니즘 분석 연구를 수행하였다. 제방은 시간의 흐름에 따라 붕괴양상이 발전한다는 점 등에서 매우 복잡한 물리적 특성이 있다. 드론의 오토촬영 기법을 통한 제방이 붕괴되는 순간을 촬영하기는 쉽지 않기 때문에 셔터스피드촬영 기법을 적용하였다. 특히, 짧은 시간에 변화되는 제방의 붕괴양상을 구체적으로 표현하기 위해 두 대의 드론을 횡·종 방향으로 동시에 비행하여 분석 시 3차원 입체감을 최대화하였다. 이후 횡·종 방향에서 동 시간대 수집된 드론 이미지를 분류하여 PIX4D 매핑 기법을 활용한 최소 정합을 통하여 드론을 활용한 제방붕괴 메커니즘 분석의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 스마트 시대의 물산업 경쟁력을 제고함에 있어, 폭이 좁은 하천에 효율적이며 고해상도 시공간 자료를 확보할 수 있는 드론을 활용한 스마트 하천재해 예측 및 관리기술 개발을 통한 하천 원격탐사의 경쟁력을 확보하는 것이 중요하다고 사료된다.
전자기후도의 대중홍보 및 사용자 접근성 개선을 위해 개방구조의 Google Earth 플랫폼 상에서 전자기후도를 시연할 수 있는 시스템을 구축하였다. 전국 56개 기상관서에서 1971-2000 기간 중 관측한 일 최고 및 최저기온자료를 토대로 270 m 해상도로 규모를 축소시킨 평년 전자기후도와 2011-2100 기간 중 예상 기온편차를 더한 미래 전자기후도, 이 자료에 근거하여 추정한 벚꽃개화기 분포도, 충북 청원지역에 한해 미세지형의 효과를 반영한 30 m 해상도 전자기후도 및 벚꽃개화일 예상도 등을 이미지 파일로 변환하였다. 이들을 이용하여 사용자와 상호작용 없이 현재, 20년후, 50년후, 80년후의 벚꽃개화일, 최저기온, 최고기온을 표현하는 시스템을 KML로 제작하였다. 이 시스템을 구현하기 위해 Windows XP 환경에서 Google Earth 4beta를 사용하였으며 Apache 2.2.3과 PHP 5.1.6 기반의 웹 서버를 구동하였다. 효과적인 시연을 위해 30인치 크기의 고해상도 대형 모니터를 사용하였으며 중첩될 이미지들도 이러한 해상도에 맞추어 제작되었다. 이 시스템을 이용한 전자기후도 시연회가 여러 차례 성공적으로 개최되었다.
미세구조 특성의 불확실성은 재료 특성에 많은 영향을 준다. 시멘트 기반 재료의 공극 분포 특성은 재료의 역학적 특성에 큰 영향을 미치며, 재료에 랜덤하게 분포되어 있는 많은 공극은 재료의 물성 예측을 어렵게 한다. 공극의 특성 분석과 재료 응답 간의 상관관계 규명에 대한 기존 연구는 통계적 관계 분석에 국한되어 있으며, 그 상관관계가 아직 명확히 규명되어 있지 않다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)을 활용한 이미지 기반 데이터 접근법을 통해 시멘트 기반 재료의 역학적 응답을 예측하고, 공극분포와 재료 응답의 상관관계를 분석하였다. 머신러닝을 위한 데이터는 고해상도 마이크로-CT 이미지와 시멘트 기반 재료의 물성(인장강도)로 구성하였다. 재료의 메시 구조 특성을 분석하였으며, 재료의 응답은 상장균열모델(phase-field fracture model)에 기반을 둔 2D 직접 인장(direct tension) 유한요소해석 시뮬레이션을 활용하여 평가하였다. 입력 이미지 영역의 기여도를 분석하여 시편에서 재료 응답 예측에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 CNN을 통하여 식별하였다. CNN 과정 중 활성 영역과 공극분포를 비교 분석하여 공극분포특성과 재료 응답의 상관관계를 분석하여 제시하였다.
드론 항공사진을 L∗a∗b 색공간으로 변환하고 항공사진에서 잘피가 나타난 영역을 분할 및 보정하여 드론 항공사진을 이용한 수심측량의 정확도를 향상시켰다. 드론을 이용한 수심측량은 음향측심기와 같은 보편적으로 통용되던 방식에 비해 저비용으로 빠른 시간에 수심자료를 얻을 수 있다. 그러나 수심측량 대상 해역에 잘피가 서식할 경우 해저면의 반사 특성이 일정하지 않아 드론을 이용한 수심측량시 오차가 발생한다. 우리나라에 서식하는 잘피를 비롯한 해조류는 수온이 낮아지기 시작하는 11월부터 자라기 시작하여 1~4월에 최대 밀도를 형성한다. 따라서 해당 시기의 드론 항공사진을 그대로 사용할 경우 수심측량의 정확도가 낮아지며, 이는 드론을 이용한 수심측량방식을 상용화하는데 극복해야 할 단점이다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 오차 발생해역을 구분하고 보정하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 보정한 드론 항공 사진으로 천해 수심 추정을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 잘피로 인한 오차 보정 알고리즘 적용 전 수심 5 m 이내의 200 m × 300 m 해역에서 발생하는 오차 표준편차의 1.5배를 넘는 오차 이상값 비율은 전체 이미지의 8.6%를 차지하였다. 오차 보정 알고리즘을 적용한 결과 오차 이상값의 92%가 제거되었으며, 평균제곱근오차(RMSE)는 33% 감소하였다.
구제역 발생에 따른 피해는 매우 크기 때문에 구제역의 피해를 최소화하기 위해서는 선제적인 구제역 진단 및 대응이 필수적이다. 주요 구제역 증상은 소의 체온 상승, 식욕 부진, 유량 감소, 입 발굽 유방에 물집 형성 등이며, 이중 확인하기 가장 쉽고 빠른 방법은 체온을 검사하는 방법이다. 본 논문에서는 선제적 구제역 대응을 위해 소 발굽 검출 알고리즘을 개발 구현하고, 축사에 고해상도 카메라 모듈과 열화상 카메라, 온습도 모듈 설치하여 발굽 검색 테스트를 시행하였다. 본 연구에서 개발한 알고리즘과 시스템을 통해 구제역 의심 가축의 조기 상황 대처를 할 수 있으며, 가축의 최적 성정 환경을 조성할 수 있다. 특히, 본 연구에서는 기존의 휴대용이 아닌 열화상 카메라를 활용한 구제역 대응 시스템은 축사에 고정으로 부착하여 별도 인력을 필요로 하지 않고 이미지 알고리즘을 통하여 가축의 발굽 온도를 자동 측정하는 기능과 스마트 폰을 활용한 자동 경고 기능을 가지고 있다. 이러한 시스템은 실시간을 구제역 가능성 예측을 가능케 하며, 별도의 인력이 없이 가축 질병에 대한 초동 방역 대응을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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