• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.213-215
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• 2019

본 논문은 해양공간계획법에 근거한 해양에서의 다양한 용도 경합이 예상되는 울산 부유식 해상풍력발전단지 조성사업에 대하여 살펴보고자 한다. 해양공간계획법에 따르면 다양한 용도가 중첩되는 경우, 자연환경, 사회경제적 여건 및 주변 해역의 이용 및 보전 현황 등을 고려하여 관리의 우선순위를 정해야 한다. 이에, 해상풍력발전단지 설립에 따른 해양환경 및 천연자원 영향성 평가의 경제적 피해액을 추정한다. 이는 해양공간계획 시, 용도지정 우선순위를 정할 때 객관적 자료가 될 수 있고, 나아가 효율적인 풍력발전단지 운영을 위한 기초 자료가 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.23-26
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• 2024

본 논문에서는 그래프 구조의 데이터에서 각 노드의 신호를 예측하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 분석하고자 하는 그래프에 대해 연결 관계를 기반으로 각 노드에 비-유클리드 공간 상에서의 좌표를 부여하여 그래프의 공간적 임베딩을 얻은 뒤, 각 노드의 공간적 임베딩을 입력으로 받고 해당 노드의 신호를 예측하는 그래프 암시적 신경 표현 모델을 제안 하였다. 제안된 모델의 검증을 위해 네트워크형 데이터와 3차원 메시 데이터 두 종류의 그래프 데이터에 대하여 신호 학습, 신호 예측 및 메시 데이터의 초해상도 과정 실험들을 진행하였다. 전반적으로 기존의 그래프 암시적 신경 표현 모델과 비교하였을 때 비슷하거나 더 우수한 성능을 보였으며, 특히 네트워크형 그래프 데이터 신호 예측 실험에서 큰 성능 향상을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.97-100
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• 2014

다양한 동영상 콘텐츠를 이용하는 사용자들의 단말기 성능이나 네트워크 상황, 또는 단말기의 해상도 등에 실시간으로 대응할 수 있는 영상 압축 방법으로 스케일러블 영상 코딩 (Scalable Video Coding, SVC)[1]을 사용하고 있다. 최근 JCT-VC(Joint Joint Collaborative Team on Video Coding)에서는 초고해상도를 타겟으로 하는 동영상 압축기술인 HEVC(Efficiency Video Coding)를 기반으로한 Scaleable HEVC(SHVC)[3]를 표준화 중에 있다. SHVC는 공간적(Spatial), 시간적(Temporal), 화질적(SNR) 스케일러빌러티를 제공을 하며, HEVC v.1에 비해 높은 복잡도를 가진다. 본 논문에서는 SHVC의 공간적 스케일러빌러티의 부호화 속도 개선을 위한 알고리즘 개발에 앞서 제한적 실험을 통한 통계적 분석을 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.229-233
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• 2004

원격탐사 자료를 이용하여 조간대 표층퇴적상의 분류가 가능하다면 현장조사와 상호 보완적으로 사용될 수 있다. 공간해상도 30 m 급의 Landsat 위성 자료를 이용하여 0.0625 mm 입자 기준에 의한 조간대의 표층 퇴적상 분류를 한 연구가 몇 차례보고 된 바 있지만, 스펙트럴 값만으로 퇴적상을 분류하기 위해서는 몇 가지 문제점이 따른다. 첫째는 점이적으로 변하는 조간대에서 입도와 위성자료 공간해상도와의 스케일 차이로 인한 mixed pixel(mixel)을 어떻게 분류할 것인가 이고 두 번째는 입도 요인 이외의 조간대 환경요인을 어떻게 고려해야 되느냐 하는 것이다. mixel에 대한 대안으로 4 m 공간해상도의 IKONOS 영상을 이용하였으며, 입도 이외의 다른 환경 요인은 조간대 지형과 조류로 (tidal channel)를 파악하여 퇴적상의 특성과 비교하였다. IKONOS를 이용한 조간대 퇴적상 분류 결과는 현장 조사 자료와 잘 일치하였으며 지형적으로 높고 조류로가 발달한 부분에 이질 퇴적상이 위치하는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 IKONOS와 같은 공간해상도를 갖는 KOMPSAT II 위성이 2004년 진수되어 서해조간대 지역에 대해 다시기의 많은 영상을 확보할 수 있다면 조간대의 지형변화와 생태계 변화 등의 조간대 모니터링 연구에 활용되어 연안의 종합적이고 효율적인 관리에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 디지털정책학회지
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• 제2권3호
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• pp.1-7
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• 2023

본 논문은 단일 영상을 이용하여 초해상도 방법을 수행하기 위해 질감-공간 영역을 분리한 뒤 세부정보를 중심으로 특징을 분류하는 방법을 제안한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도는 세부정보를 개선하기 위한 특징 추정 과정에서의 복잡한 절차와 중복된 특징 정보의 생성으로 인해 초해상도에서 가장 중요한 기준인 품질 저하가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 절차적 복잡성을 줄이고 중복 특징 정보의 생성을 최소화하여 초해상도 결과의 품질을 개선하기 위해 입력 영상을 질감과 공간의 두 채널로 분리하였다. 질감 채널에서는 세부정보 복원을 위해 다중스케일로 변환한 영상에 단계별 skip-connection을 적용한 잔차 블록 구조를 적용하여 특징 정제 과정을 수행함으로써 특징 추출을 개선하였고, 공간 채널에서는 평활화된 형태의 특징을 활용하여 잡음을 제거하고 구조적 특징을 유지하도록 하였다. 제안하는 방법을 이용해 실험한 결과 기존 초해상도 방법대비 PSNR 및 SSIM 성능 평가에서 향상된 결과를 보여 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.497-498
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• 2015

영상을 취득한 후 다양한 응용프로그램으로 확장이 가능한 4 차원 light field 영상은 일반적인 2 차원 공간 (spatial) 영역과 추가적인 2 차원 각 (angular) 영역으로 구성된다. 그러나 이러한 4 차원 light field 영상을 2 차원 CMOS 센서로 취득하므로 이에 따른 해상도 제약이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 4 차원 light field 영상이 가지는 해상도 제약 조건을 해결하기 위하여, 4 차원 light field 영상에 적합한 학습 기반 (learning-based) 초해상도 (superresolution) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 공간영역 해상도 그리고 각영역의 해상도를 각각 2 배 향상시킨다. 실험에 사용되는 영상은 상용 light field 카메라인 Lytro 에서 취득하며, 기존의 선형 보간 기법인 bicubic 기법과의 비교를 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1461-1473
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• 2021

본 연구는 토지피복 자료의 공간 해상도가 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 어떠한 영향을 미치는지 확인하는 데에 목적을 둔다. 이때 시공간적 지표상태 및 기상상태의 변화를 고려하는 CALPUFF 모델을 사용하여, 경기도 안양시의 평촌 신도시 지역에 대해, 미세먼지 모의를 진행하였다. 모델링의 입력 데이터로 20 m, 50 m, 100 m의 세 가지 해상도 토지피복도를 사용하여 비교하였다. 20 m 해상도의 토지피복 자료를 사용했을 경우 모의 영역의 풍속은 가장 크게 모의 되었으며 PM10 농도는 가장 낮게 모의 되었다. 본 연구를 통해 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 토지피복 자료의 공간 해상도가 영향을 미칠 수 있으며 이는 CALPUFF 모의에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 CALPUFF를 사용하여 미세먼지를 모의할 때, 토지피복의 형태에 따른 공간 해상도에 대한 영향을 사전에 확인하고 모의를 진행하는 것이 더 정확한 결과를 확보할 수 있음을 제시해볼 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.586-588
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• 1999

간소화된 메쉬의 다중해상 표현은 실시간으로 원하는 해상 메쉬의 랜더링이 가능하고 저해상 메쉬에서 고해상 메쉬로의 전환이 시각적인 연속성을 갖는다. 또 메쉬의 공간마다 다른 해상도의 표현이 가능하다. 본 논문에서는 기존의 다중해상모델의 특징과 단점을 알아보고 다중모델링 이슈을 제시한다. 효율적인 가변 LOD를 위한 기존의 다중해상 모델을 일반화시킨 MT(MultiTriangulation)를 제시한다. MT의 구조적 특징, MT에서의 선택적 상세화와 시점과의 거리에 따른 가변 LOD 질의를 알아본다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.41-42
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• 2019

해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.