본 연구에서는 이미지 분석기법으로부터 측정된 표면섬유과 가와바타 측정법에 의해 측정된 직물의 표면특성과 주관적 거칠기, 따뜻함간의 관계를 고찰하였다. 시료로는 춘추용 수트직물로 사용되는 평직과 능직의 소모직물 32종을 사용하였다. 표면섬유의 분석을 위해서 이미지 분석장치로부터 촬영된 직물 표면 이미지로부터 단위길이의 직물안에 들어가는 표면섬유의 총길이(Fiber Aggregate Length)가 측정되었다. 직물의 주관적 평가를 위해 일관성 테스트와 평가능력 향상 훈련을 마친 20명 패널을 대상으로 기준직물을 제시한 9 의미미분척도를 사용하여 직물의 거칠기와 따뜻함에 대해 평가하였다. 직물의 표면섬유와 주관적인 거칠기, 따뜻함간의 상관성이 분석되었고, 직물의 표면 특성, 표면섬유로부터 직물의 감각을 판별하는 판별식을 도출하였다.
고압전류가 흐르는 송전탑이 주거 밀집지역 인근에 설치되거나 송전탑과 가까운 곳에 아파트가 건설되면서 주민들이 한전을 상대로 손해배상 청구소송을 추진하는 등 전자파 피해에 따른 민원이 끊이지 않고 있다. 이와 같은 문제에 대해 해결책을 제시하기 위해서는 송전선 주변 전자파의 실체에 대해 과학적이고 객관적인 조사를 거쳐 국민에게 납득할 수 있는 대안을 제시하는 것이 선행되어야할 작업이다. 그러나 현재 전자파 데이터는 조사 지점만의 단편적인 측정치를 보여주는 수준에 머물러 있어 전자파 확산 등 광역적인 분포 추이에 대한 시각적인 정보를 입수하는 데 상당한 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 GIS기반의 공간 모델링 기법을 활용하여 거리와 전류를 토대로 분포되는 송전선 주변의 전자파 시뮬레이션 기법을 제안하고자 한다. 이와 같은 문제에 대해 대안을 제시하고자, 지역주민이 일상생활에서 접하고 있는 지역의 지도(건물, 도로망 등)를 전자파 유동에 관한 이론에 의거하여 3차원 상에서 전자파 시뮬레이션을 수행하였다. 전자파 시뮬레이션 결과를 검증하기 위해 사용한 실측 데이터는 인천광역시 서구 가정2동에 위치한 봉수 초등학교의 학생들에게 전자파 측정장비를 부착하도록 하여 확보하였다 송전선에서 전자파 방출에 개입하는 거리와 전류의 세기에 의거하여 전자파의 분포를 예측하였으며 실측 데이터와 이론적인 데이터를 비교하여 상관성을 평가했다. 통상 전자파 조사과정은 지도에 표기된 조사지점을 일일이 확인하는 등 모든 측정 작업을 수작업에 의존하고 있다. 따라서 DB구축에 시간이 많이 소요되고 정확도도 많이 떨어질 수밖에 없어 다양한 조건으로 방대한 자료를 공간상에서 검색하는 것 자체가 불가능하였다. 전자파의 분포를 그래픽정보로 가공하여 광역적인 전자파 변화 추이를 풍부한 시각 정보로 디스플레이 하는 것도 어려웠다. 또한 수작업으로 인한 실수도 많이 발생하고 그에 따른 교정 작업도 복잡하였다. 본 연구에서는 송전선에서 방출되어지는 전자파의 이론적인 데이터와 실측 데이터의 상관성에 따른 분석 결과를 가지고 실측 데이터 없이 GIS 기반의 3D 시뮬레이션에 의거하여 전자파의 공간적인 가시화를 수행할 수 있었다. 본 전자파 시뮬레이션 기법이 실무에 이용될 경우, 일반인이 전자파의 분포에 대한 전문지식을 습득할 필요 없이, 검색하고자 하는 지역과 송전선, 전철 등 각종 전자파의 발생 공간 객체를 선택하여 실생활과 관련된 전자파 정보에 예측할 수 있어, 대민 환경정보 서비스 질의 개선측면에서 획기적인 계기를 마련할 것으로 사료된다.
태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.
최근 소셜 미디어의 활성화로 인해 소셜 네트워크상에서 수많은 자발적 추종자들을 확보한 새로운 형태의 유력자가 대두되고 있다. 소셜 네트워크상에서의 유력자를 탐색하는 연구들이 진행되어 왔고, 관련 서비스가 제공 중에 있으나 이들은 유력자 규명에 있어 위치기반 소셜 네트워크 서비스(LBSNS)가 가지고 있는 위치 정보에 대한 반영이 부족하다는 한계점을 가지고 있었다. 이에 본 연구에서는 공간통계분석기법을 이용하여 LBSNS 데이터를 대상으로 다양한 사회문화적 이슈에 대한 발언에 영향력을 가지는 유력자를 공간적으로 탐색하고, 이를 활용하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 트위터의 지오태깅된 메시지를 분석 데이터로 사용하였으며, 서울시를 공간적 범위로 하여 한 달 동안 총 168,040건의 메시지를 수집하였다. 또한 '정치', '경제', 'IT'를 연구 대상 범주로 설정하고, 데이터 수집 기간 동안 이슈가 되었던 키워드들을 주어진 범주별로 분류하였다. 이를 바탕으로 키워드에 대한 유력자를 파악하기 위한 노출도를 도출하고, 이에 대해 서울시의 행정동을 기준으로 공간결합연산을 실시함으로써 각 키워드에 대한 행정동별 노출도를 산출하였다. 그리고 행정동별로 산출된 노출도의 공간적 의존성을 고려하여 유력지수를 도출하였으며, 키워드별로 상위의 유력지수를 보이는 지역을 유력지역으로 추출하여 이들의 공간적인 분포 특성과 키워드들 간의 공간적 상관성을 분석하였다. 실험 결과, 동일 범주 내에서 키워드 간의 공간적 상관계수는 0.3 이상으로 높은 상관성을 보였으며, 정치범주와 경제범주의 키워드 간 상관계수 역시 평균 0.3으로 비교적 높은 상관성을 보인 반면, 정치범주와 IT범주, 경제범주와 IT범주 키워드 간의 상관계수는 각각 0.18, 0.15로 낮은 상관성을 보였다. 본 연구는 유력자에 대한 연구를 공간 정보의 관점에서 구체화시켰다는 점에서 의의를 가지며, 향후에 gCRM(geographic Customer Relationship Management) 등의 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
최근 GIS를 비롯한 공간정보기술의 눈부신 발전으로 국토전반에 대한 정보화와 과학적인 관리기법이 확산되고 있다. 이에 효율적인 산림관리를 위하여 위성영상과 지리정보시스템을 이용한 산림정보가 구축되고 있으나, 산림지역이라는 지리특성상 현장 출입이 제한적이고 위험하여 정보수집에 어려움이 있다. 본 연구에서는 효율적인 산림정보구축을 위하여 남제주군을 대상으로 고해상도 위성영상과 공간정보추출언어인 SML(Spatial Modeler Language)을 이용하여 다양한 모델별 산림지역의 임상정보를 추출, 임상분류를 위한 모델링 기법을 개발하였다. 또한 l/5,000도엽을 기준으로 표본점을 배치하고 임상, 하층식생, 입지 및 토양에 대한 현지조사를 수행하였으며, 추출자료와의 상관성 분석 및 검증을 통하여 공간정보 기술을 이용한 산림정보 구축의 기반을 마련하고자 하였다.
본 논문에서는 시간영역에서 Golay 시퀀스를 이용한 주파수 분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing; OFDM) 시스템의 채널 추정 기법을 제안하였다. 두 개의 시퀀스를 하나의 쌍으로 Golay 시퀀스 쌍은 이상적인 비주기 자기상관 특성을 가지며, 다중경로 채널 환경에서 직교성이 유지되는 강인한 특성을 가진다. 이러한 Golay 시퀀스 기반의 시간영역 채널 추정 기법은 시면 채널에서의 시간동기에 용이하며, Golay 시퀀스의 이상적인 자기상관 특성으로 인하여 채널 추정 시 수신단의 복잡도를 낮출 수 있는 장점을 갖는다. 그리고 OFDM 기반 시스템에서의 PAPR(peak to average power ration) 문제를 해결할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 Golay 시퀀스의 특성을 이용한 전송 구조 제안 및 채널 추정 성능을 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.
현재 MPEG에서 무료(Royalty-Free) 비디오 코덱으로 표준화 중인 IVC(Internet Video Coding)에서는 인트라 부호화를 위하여 DC 모드의 한 가지 예측 모드만 사용하고 있다. 이러한 기존의 인트라 부호화 기법은 부호화 모드를 시그널링할 필요가 없고 부호화 시간이 빠른 장점이 있지만 인트라 예측의 정확도가 많이 떨어짐에 따라 부호화 효율이 저하된다. 본 논문에서는 IVC의 인트라 부호화 성능 향상을 위하여 4 가지 예측 모드를 지원한다. 즉, 공간적 상관성을 고려하여 평활화된 참조화소 값을 사용하는 평활화된 다중모드 인트라 부호화 기법을 제안한다. 실험결과 제안된 기법은 All-Intra 부호화 구조에서 기존의 ITM 6.0 대비 7.4% 정도의 비트율 감소를 얻음을 확인하였다.
H.264/AVC 는 다중 참조영상을 사용하여 움직임 예측/보상을 수행함으로써 보다 높은 부호화 효율을 얻을 수 있지만 다중 참조영상에 대한 움직임 예측으로 인하여 부호화 복잡도 증가를 야기한다. 본 논문에서는 공간적 상관성을 이용하여 참조영상 수를 제한함으로써 부호화기의 복잡도를 줄이는 고속 참조영상 결정 기법을 제안한다. 즉, 주변 블록의 부호화 정보와 현재 부호화하는 매크로블록의 $16{\times}16$ 화면간 예측 결과를 적응적으로 이용하여 참조영상 후보의 수를 줄인다. 모의실험에서 제안한 알고리즘은 JM17.2 에 비해 0.67%의 평균 비트율 증가의 미미한 부호화 효율 감소에 평균 47% 정도의 부호화 시간을 감소하였으며, 기존의 고속 기법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
최근 통신 환경의 진화와 고사양 모바일 단말기의 대중화로 인하여 모바일 통신 환경에서 동영상 서비스를 이용하는 사용자가 급증하고 있다. 사용자들은 제한적인 데이터 사용량을 이용하여 필요한 영상을 효율적으로 검색 및 탐색하기 위하여 미리보기 서비스 또는 Thumbnail을 이용한다. 이 중 Thumbnail은 동영상의 복호화 과정에서 제공되는 서비스이며, 이를 효과적으로 추출하는데 있어서 낮은 복잡도의 기술들이 사용되어야 한다. 본 논문에서는 영상의 히스토그램의 특징을 이용한 Thumbnail 추출 기법을 제안한다. 제안하는 추출 기법에서는 각 영상의 히스토그램을 비교 및 분석하여 하나의 video을 다수의 구간으로 분할하고, 각 구간의 대표 Thumbnail을 추출하는 방법을 사용한다. 다양한 영상을 이용한 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 효과적으로 Thumbnail을 추출함을 보여준다.
본 논문에서는 블록 코딩된 영상을 전송할 때 손실 블록을 재구성하는 기법을 제안한다. JPEG 영상이 무선 통신 상에서 전송될 때, 오류는 영상 전체 블록에 영향을 미칠 수 있다. 이는 JPEG 영상에서 dc 계수를 차분 코딩하기 때문이다. 이에 본 논문은 손실 블록과 인근 블록들 사이의 상관성을 이용하여 손실 정보를 재구성한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 의도적인 블록 오류를 추가하여 실험한 결과, 객관적으로나 주관적으로 모두 좋은 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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