경북 포항시 일월동 지역에서 482 m 길이의 동서 방향의 측선에 대한 탄성파 굴절법 및 반사법탐사를 실시하였다. 자료수집에서 지오폰 간격과 오프셋은 각각 2 m로 설정하였으며, 발파는 끝점 발파 배열 방법을 이용하여 한 발파점마다 24채널을 기록하였다. 발파 간격은 2 m로 하여 측선의 전구간에서 탄성파 자료를 취득하였다. 굴절법탐사 자료의 해석은 수평다층구조 이론을 적용하여 실시하였으며, 반사파 자료 처리는 트레이스 편집, 이득조절, 공심점 분류, 수직경로시차 보정, 뮤트 과정을 거친 후 동일 오프셋 모음을 취하여 단일중첩 탄성파 단면을 작성하고 필터링을 거친 후 해석에 이용하였다. 굴절법탐사 자료 해석결과 조사 측선 구간의 천부지반은 크게 2층으로 구분되는데, 상부층은 267∼566 m/s 의 P파 속도 분포를 보여 대체로 미고결 퇴적층이며, 하부층은 1096∼3108 m/s 의 P파 속도 분포를 보여 풍화암∼경암의 암반으로 구성되었음을 알 수 있다. 상부 미고결층은 수평적으로 큰 변화를 보이고 있는 바, 측선의 동측 구간에는 평균 400 m/s 의 P파 속도를 보이는 미고결 사암층이 3∼5 m 두께로 발달되어 있으며, 측선의 서측 구간은 평균 340 m/s 의 P파 속도를 갖는 매립토층이 8∼10 m 두께로 발달된 것으로 해석된다. 반사파 단면도에서 조사구간에 3개의 고각의 단층대가 분포하며, 이들 단층대를 경계로 기반암이 나누어져 있으며 단층대 사이의 구간은 비교적 안정된 지반으로 해석된다. 대형 건물의 위치는 단층대를 피하여 안정된 지반 구간에 위치해야 함을 고려할 때, 그 기초를 3∼10 m 깊이 하부에 위치하는 기반암 내에 설치되도록 설계되어야 할 것이다.
본 연구는 안성천의 평택수위관측소 상류유역을 대상으로 점진적인 도시화로 인한 토지피복변화가 수문변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 WMS HEC-1모형을 사용하였고, 격자크기 200$\times$200m DEM과 1:50,000토양도로부터의 수문학적 토양군을 이용하였다. 1986, 1990, 1994, 1999년 Landsat TM 영상을 최우도법에 의해 피복분류를 실시한 결과, 이 기간동안 유역내에 산림과 논은 지속적으로 감소하여 왔고, 도시/주거지 면적은 꾸준하게 증가한 것으로 분석되었다. 1998년에서 2001년까지 5개의 강우사상을 선정하여 평택과 공도 두 지점에 대하여 모형을 보정하였다. 4개년의 유역평균 CN값은 61.7-62.3의 범위를 보였다. 본 연구에서는 특정토지 이용의 면적변화가 하천유출에 미치는 영향을 파악하기 위하여 특정토지이용을 제외한 타 토지이용의 CN을 대표 CN으로 변환하는 간단한 방법을 제안하였다. 논, 산림, 도시/주거지의 동일면적변화에 대하여 논, 산림, 도시/주거지의 순으로 유역평균 CN값에 영향을 주었다.
우리나라에서 현재까지 관측된 지상중력자료는 충청이남을 포함한 전라도 지역과 경상도 일부 지역 등에 편중되어 있으며 특히, 산악지역의 분포가 현저히 낮아 지오이드의 정밀도를 높이는데 한계가 있다. 이러한 문제점을 직접적으로 극복할 수 있는 방법으로 2008년 12월부터 2009년 1월까지 약 2달간 항공중력측정을 수행하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역에 대해 일관된 정밀도를 지닌 항공중력측정 자료를 처리하여 결과로 중력이상값을 산출하였다. 본 연구에서 수행한 항공중력자료의 처리는 상대중력측정과 관련된 오차, 비행에서의 동적운동에 의해 발생하는 오차, GPS와 관련된 오차 및 자료 기록에 있어서 발생하는 시간 차이 등을 보정하는 과정으로 이루어지며, 산출된 프리에어이상의 최종 교차오차는 2.21mGal 그리고 노선별 정확도는 1.56mGal이다. 항공중력측정 기반의 중력이상은 향후 지상중력이상 및 선상중력이상과 합성되어 정밀 지오이드 모델 개발의 기본자료로 이용된다.
본 연구에서는 전라북도 김제시 부량면 신용리의 벼단작지 및 벼-보리 이모작의 논 생태계에 설치된 플럭스 관측시스템으로부터 1년간 연속적으로 관측된 $CO_2$ 플럭스 자료 및 $CH_4$ 배출량 자료를 활용하여, 논 생태계의 탄소수지를 평가하고자 하였다. 벼 단작지 및 벼-보리 이모작 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스는 대표적인 미기상학적 방식인 에디공분산 방법을 이용하였고, $CH_4$ 발생량은 개폐형 챔버방식의 자동화 시스템을 이용하여 측정하였다. 또한, 여러 가지 기상인자(복사, 기온 및 지온 등)도 함께 조사하였다. 관측된 $CO_2$ 플럭스자료는 보정과 결측보충의 과정을 거친 후 탄소수지 분석에 활용되었다. 2014년도의 벼 단작 및 벼-보리 이모작 논 생태계의 $CO_2$의 순생태 교환량은 각각 단위면적($m^2$)당 -436.8, -587.5g C로 분석되었고, $CH_4$ 발생량은 각각 +16.04, $+18.61g\;C\;m^{-2}$로 분석되었다. 벼 재배 기간 동안 $CH_4$ 발생량은 물 관리에 따라 큰 영향을 받는 것으로 나타났는데, 담수상태에서 $CH_4$ 발생량이 배수상태보다 더 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내에서 벼 단작과 벼-보리 이모작의 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스와 $CH_4$ 배출량을 기반으로 탄소수지를 정량화한 1차적인 연구결과로서, 벼-보리 이모작의 논 생태계가 벼 단작의 논 생태계보다 1년에 약 $128.9g\;C\;m^{-2}$를 더 흡수하는 것으로 평가되었다.
최근 인공위성 자료를 기반으로 한 수자원 관측 분야에서는 공간해상도의 한계를 극복하기 위한 방안으로 SAR (Synthetic Aperture Radar) 센서에 대한 관심이 높아지고 있다. 토양수분을 관측하는 기존 위성 자료가 10 km 이상의 공간해상도를 지닌 반면, SAR 센서는 후방산란계수를 10 m 까지 관측할 수 있으므로 공간적인 분포를 보다 세밀하게 분석할 수 있다. 이러한 자료를 활용하기 위해서는 관측된 후방산란계수에 다양한 수문인자 및 환경적 요인이 미치는 영향을 다각적으로 분석하여 토양수분을 산출하는 과정이 필요하다. 본 연구는 토양수분 산정에 주로 적용되고 있는 WCM(Water Cloud Model)과 선형회귀 기법을 국내 5개 지점에 적용함으로써, SAR 영상을 기반으로 토양수분을 산정하고 이를 지점 관측 자료와 비교하여 평가하고자 하였다. WCM의 경우 토양수분의 즉각적인 변화를 관측하기에 용이하나 오차에 대한 보정이 필요한 것으로 판단되며, 선형회귀 방법은 순간적인 토양수분의 변동이 크게 나타나지 않았으나 안정적인 오차 범위를 나타내었다. 또한 토양수분이 후방산란계수에 미치는 영향은 토지피복, 식생의 분포, 식생 내 수분량의 정도에 따라 모델별로 크게 상이한 결과를 나타냄을 알 수 있으며, 기존의 모델을 동일하게 적용하기에는 한계점이 많음을 알 수 있다. 따라서 복잡한 지형적, 수문학적 특성을 가진 한반도에서 SAR 영상을 수자원 분야에 적용하기 위해서는, 추후 각 지점 별 특성에 따른 영향을 다각적으로 분석하는 과정이 필수적이며 한반도에 적합한 토양수분 모델을 구축하기 위한 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
초음파, 내시경 등의 NTSC 영상을 PC를 통해 획득하고, 고해상도의 YGA 모니터에 표시할 경우 주사변환 과정을 거치면서 치명적인 영상의 왜곡(tear-drop)이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 왜곡을 해소하는 여러 가찌 방법을 살펴보고 실시간으로 왜곡을 보정할 수 있는 하드웨어를 PC상에서 구현하였다. 하드웨어 시스템은 De-Interlace 전용의 소자와 PCI bridge 등을 이용함으로써 고화질의 영상표현과 실시간의 영상전송이 가능하다 구현된 시스템에서 영상의 질은 눈에 띄게 향상되었으며, PC 기반의 시스템으로 구성함으로써 영상의 저장, 전송 및 텍스트의 기록 등 다양한 기능을 쉽게 구현할 수 있었다.
목적: 흡인 영상법은 흡인의 유무를 확인하고 흡인된 물질의 양을 정량화하기 위한 핵의학적 영상법이다. 본 연구의 최종 목적은 흡인 영상법으로 흡인과 흡인성 폐렴의 상관관계를 규명하는 것이고, 이 논문은 그 시도에 대한 예비적 보고이다. 대상 및 방법: 비디오투시연하검사에서 양성으로 확인된 10명의 환자들을 선택하였다 환자들이 Tc-99m tin colloid 92.5 MBq (2.5 mCi)을 넣은 반고형식을 먹은 직후 초기영상을 얻었고, 3시간 후에 지연영상을 얻었다. 식사한 양에 대한 흡인량의 비율인 흡인분율을 붕괴 보정을 이용한 방정식에 의하여 계산하였다. 결과: 5명의 환자들이 흡인 영상법에 의해 양성으로 판독되었다. 4명은 초기영상에서만 양성으로 판독되었고, 1명은 초기영상과 지연영상 모두에서 양성으로 판독되었다. 흡인분율은 0.11%, 0.11%, 0.81%, 그리고 0.11% 였다. 초기영상과 지연영상 모두에서 흡인된 환자의 흡인분율은 초기에 5.82%, 지연에 2.26% 였다. 결론: 흡인 영상법에 의해 시간의 경과에 따라 흡인의 위치를 확인할 수 있고 흡인된 물질의 양을 정량화 할 수 있다. 앞으로 환자에 대한 추적관찰이 필요하다.
다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어, 필요한 곳에서 활용할 수 있는 유비쿼터스 환경에서는 홈 네트워크를 통해 이 기종 기기간 다양한 데이터 교환을 요구한다. 더욱이 원활한 영상 데이터의 처리, 전송, 모니터링 기술은 핵심적 요소가 아닐 수 없다. 공간 및 시간적인 해상도, 컬러의 표현 그리고 화질의 측정방법 등 고전적 영상 처리 연구 분야뿐만 아니라 국한된 대역폭을 갖는 홈 네트워크의 전송 체계에서 전송률 문제에 대한 심도 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 홈 네트워크 상황에서 콘텐츠의 중심이 되는 영상 데이터의 전송과 처리 그리고 제어를 위하여 새로운 움직임 추정 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 다중카메라에서 전송된 다차원 영상의 실시간 모니터링 시스템을 구현한다. 각도, 거리등 다양한 환경에서 전송되어지는 스테레오 카메라의 영상 데이터들은 축소, 확대, 이동, 보정 등 전처리 후 제안된 움직임 보상을 위한 변형계층 모션벡터 추정 알고리즘을 이용하여 압축 처리, 전송 된다. 기존 모션벡터 추정 알고리즘인 전역 탐색, 3단계 탐색, 계층적 탐색이 갖는 장점을 계승하고 단점을 보완한 변형계층 알고리즘은 비정형, 소형 매크로 블록을 이용하여 휘도의 편차가 큰 영상의 효율적 움직임 추정에 이용된다. 본 논문에서 제안한 변형계층 움직임 추정 알고리즘과 이를 이용해 구현된 영상 시스템은 유비궈터스 환경에서 다양하게 활용될 수 있다.
본 연구에서는 컨테이너 엑스선 검색기의 노후화, 검출 감지기(Sensor) 불량으로 발생되는 검색영상의 잡음(Noise)을 줄이기 위한 알고리즘을 제시고 MATLAB 툴박스에 이를 적용하여 컨테이너 검색영상의 화질(Image Quality)을 개선하고자 하였다. 검색영상은 일반적인 컨테이너 검색기 작동 점검을 위한 일일 점검영상을 활용하였으며 일일점검영상의 수평 영상과 수직 영상을 기준으로 잡음(Noise)을 디지털 방사선 영상에서 가장 기본으로 사용되는 잡음평가 방법인 제곱평균제곱근(Root Mean Square; RMS)으로 평가하였다. 또한 개선된 알고리즘을 실제 컨테이너검색영상에 적용하여 일일 점검영상과 실제 컨테이너 검색영상의 화질을 평가하였다. 그 결과 제곱평균제곱근이 일일 점검영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.5%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 평균 18.2% 가 낮은 결과치를 나타내었다. 또한 실제 컨테이너 검색영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.4%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 19.1%가 낮은 결과치를 나타내었다. 이는 영상의 화질개선을 객관적, 시각적으로 확인할 수 있었으며 관세청의 컨테이너 검색영상 판독 업무에 큰 도움이 될 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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