• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.179-197
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• 2020

지형 정규화 기법은 영상 촬영 시의 광원, 센서 및 지표면 특성에 따라 발생하는 밝기값 상의 지형적인 영향을 제거하는 방법으로, 지형 조건으로 인해 동일 피복의 픽셀들이 서로 다른 밝기값을 지닐 때 그 차이를 감소시킴으로써 평면 상의 밝기값과 같아 보이도록 보정한다. 이러한 지형적인 영향은 일반적으로 산악 지형에서 크게 나타나며, 이에 따라 산불 피해 지역 추정과 같은 산악 지형에 대한 영상 활용에서는 지형 정규화 기법이 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 대부분의 선행연구에서는 중저해상도의 위성영상에 대한 지형 보정 성능 및 분류 정확도 영향 분석을 수행함으로써, 고해상도 다시기 영상을 이용한 지형 정규화 기법 분석은 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 PlanetScope 영상을 이용하여 신속하고 정확한 국내 산불 피해 지역 탐지를 위한 각 밴드별 최적의 지형 정규화 기법 평가 및 선별을 수행하였다. PlanetScope 영상은 3 m 공간 해상도의 전세계 일일 위성영상을 제공한다는 점에서 신속한 영상 수급 및 영상 처리가 요구되는 재난 피해 평가 분야에 높은 활용 가능성을 지닌다. 지형 정규화 기법 비교를 위해 보편적으로 이용되고 있는 7가지 기법을 구현하였으며, 토지 피복 구성이 상이한 산불 전후 영상에 모두 적용, 분석함으로써 종합적인 피해 평가에 활용될 수 있는 밴드 별 최적 기법 조합을 제안하였다. 제안된 방법을 통해 계산된 식생 지수를 이용하여 화재 피해 지역 변화 탐지를 수행하였으며, 객체 기반 및 픽셀 기반 방법 모두에서 향상된 탐지 정확도를 나타내었다. 또한, 화재 피해 심각도(burn severity) 매핑을 통해 지형 정규화 기법이 연속적인 밝기값 분포에 미치는 효과를 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1435-1435
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• 2015

광고 및 홍보의 마케팅 수단의 일환으로써 점포별로 QR코드를 사용하는 사례가 급격히 늘고 있다. 정보도트의 일종인 QR코드의 경우는 스마트폰과 더불어 홍보수단의 일환으로 활용되는 사례가 증가하고 있는 반면 QR코드는 정보를 표현할 수 있는 디자인의 범위가 좁고, 전송할 수 있는 Data의 용량이 적으며, 어두운 환경에서의 인식률이 저하되는 단점이 있다. 이에 기존의 QR코드 보다 다양한 디자인이 가능하고 대용량의 Data 전송이 가능한 컬러코드가 대두되고 있다. 컬러코드란 4가지 색상(빨강, 파랑, 초록, 검정)을 이용한 매트릭스 형태의 코드로 각종 디지털 정보를 저장하는 새로운 개념의 데이터 표현 기술이며, 이는 각 컬러에 디지털 정보를 매핑(mapping)하여 콘텐츠나 URL 등의 실제 정보들을 제공하는 역할을 하도록 설계되어 있다. 8MP CMOS센서기반 Colored LED Patch 인식 기법은 VLC에 포함되는 하나의 기술로서 차세대 조명 및 정보 디스플레이 장치로 각광을 받고 있는 반도체 조명 기술인 광원 정보 인식 기법이다. 따라서, 본 논문에서는 8MP CMOS센서 기반 컬러코드 LED Patch 인식 기법에 대해 제안하였다. 8MP CMOS 센서를 이용한 Colored LED Patch 인식 기법 중 하나로서 위치 정보 서비스 등 다양한 정보 획득이 가능하도록 연구하였으며, 동영상, 웹사이트 링크 등 여러 형식에 적용이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 사용되는 8MP CMOS센서를 기반 Colored LED Patch 인식 기법을 통해 컬러코드는 코드 플랫폼으로 연결되어 콘텐츠의 위치를 파악하고 이용자에게 콘텐츠 및 정보가 전송된다. 이는 QR코드보다 높은 인식률로 빠르고 편리하게 정보를 제공할 수 있었다. 본 논문에서는 상기 제안 기술을 통하여 LED Patch의 높은 주목성과 가시성을 확보하여 보다 효과적인 광고 및 홍보의 시인성을 확보할 수 있다. 향후 본 제안기술을 통하여 사회 안전망을 위한 위치 및 정보 서비스 제공이 가능하며, 효과적인 광고 효과를 도출할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권5호
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• pp.228-237
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• 2010

고차원 데이터에 대한 다양한 색인 구조가 제안되어 왔음에도 불구하고, 인터넷 서비스로서 이미지 및 동영상의 내용 기반 검색을 지원하기 위해서는 고확장성 지원 및 k-최근접점 검색 성능 향상을 지원하는 새로운 고차원 데이터의 색인 구조가 절실히 요구된다. 이에 우리는 다중 컴퓨팅 노드를 바탕으로 구축되는 분산 색인 구조로 분산 벡터 근사 트리(Distributed Vector Approximation-tree)를 제안한다. 분산 벡터 근사 트리는 대용량의 고차원 데이터로부터 추출한 샘플 데이터를 바탕으로 hybrid spill-tree를 구축하고, hybrid spill-tree외 말단 노드 각각에 분산 컴퓨팅 노드를 매핑하여 VA-file용 구축하는 두 레벨의 분산 색인 구조이다. 우리는 다중 컴퓨팅 노드들 상에 구축된 분산 벡터 근사 트리를 바탕으로 병렬 k-최근접점 검색을 수행함으로써 검씩 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 서로 다른 분포의 데이터 집합을 바탕으로 한 성능 시험 결과를 통하여, 분산 벡터 근사 트리가 기존의 고확장성을 지원하는 색인 구조와 비교하여 검색 정확도에 대한 손실 없이 더 빠른 k-최근접점 검색을 수행함을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.285-292
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• 2007

SoC는 소프트웨어와 하드웨어가 통합 설계되는 시스템 수준 설계 플랫폼이며 상위 수준 합성은 SoC 설계방법론의 중요한 과정이다. 최근 SPARK라 불리는 병렬 상위 수준 합성 툴이 개발되었다. SPARK는 C코드를 입력받아 코드 이동과 다양한 변형 기술을 이용해서 스케줄하고 최종적으로 합성 가능한 RTL VHDL를 생성한다. 기본 적인 디지털 신호 및 영상처리 알고리즘은 반복 순환문으로 표현되며, 합성을 동해 SPARK는 다양한 루프 변형 알고리즘을 적용한다. 그러나 이 기법에 의한 합성 결과는 디자이너가 수동으로 직접 설계한 최적구현과 비교했을 때 성능 면에서 만족할 만한 결과를 생성하지 못한다. 본 논문에서는 전용 프로그램 논리소자를 가지는 새로운 SoC 플랫폼을 제안하고, C로 기술된 행위 수준 반복 순환문을 2차원 시스톨릭 어레이로 매핑하는 과정을 기술한다. 최종적으로 유도된 시스톨릭 어레이는 제안된 SoC 플랫폼 상의 전용 프로그램 논리소자 상에 구현된다.