• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.373-376
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• 2010

정보통신 기술은 같은 목표를 가진 사람들의 협조를 증진 시킬 수 있는 신속하며 정확한 의사소통수단을 제공해 주고 있다. 작은 정부인 NGO 역시 정보통신 기술의 발달로 많은 사람들의 참여가 이루어졌지만 NGO 간의 정보 공유는 미흡하다. 이러한 시점에서 NGO들이 서로간의 사업 정보를 쉽게 공유하고 협업할 수 있는 웹서비스 시스템인 Smart NGO 시스템을 제안한다. Smart NGO는 현재 대부분의 NGO들이 홈페이지에 등록하는 정보를 활용하여 정보를 교류할 수 있도록 하였으며 Smart Tool이라는 새로운 플랫폼을 이용해 NGO가 쉽게 자신의 사업 정보를 등록 할 수 있도록 하였다. 또 이러한 정보들을 Smart Viewer를 통해 NGO나 일반인이 공유할 수 있도록 하여 다양한 사람들이 NGO의 활동에 협조하도록 하였다. 본 논문은 이러한 Smart NGO 시스템의 구조 및 구현을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.99-102
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• 2022

실재하는 물체나 장소를 디지털 카메라나 휴대폰 카메라로 여러 장 촬영하여 얻은 2차원 이미지 데이터셋으로부터 3차원 영상을 얻기 위해서 이미지를 이루는 각 pixel의 depth 정보를 얻는 것은 필수적인 과정이다. 주어진 이미지에서 depth 정보를 얻기 위해 Shuhan Shen은 PatchMatch 알고리즘을 활용하는 것을 제안하였다. 그 이후 PatchMatch 기반의 알고리즘은 널리 사용되며 우수한 성능을 보이고 있다. PatchMatch 기반의 알고리즘을 사용해 depth를 추정하는 과정에서 depth와 법선 벡터를 Zero-mean Normalized Cross Correlation(ZNCC)를 사용해 평가한다. 하지만, ZNCC는 depth를 평가하려는 pixel의 주변 pixel들의 밝기 값 혹은 색상 값의 분포를 사용하기 때문에 밝기 값이나 색상 값의 변화가 적은 texture-less region에서는 신뢰성이 떨어진다. 본 논문에서는 이 문제를 epipolar geometry를 활용한 기하학적 정보를 이용하여 개선하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.143-144
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• 2020

VVC (Versatile Video Coding)는 HEVC이후 차세대 표준 비디오 코딩으로 JVET(Joint Video Exploration)에 의해 2018년 표준화를 시작하였다. VVC에는 복원픽쳐의 변환-양자화에러에 의해 발생한 블로어, 블로킹, 링잉 아티팩트를 감소시키기 위하여 deblocking filter (DF), sample adaptive offset (SAO), adaptive loop filter(ALF)와 같은 모듈을 사용한다. 한편 CNN (Convolutional Neural Network)은 최근 이미지와 비디오 복원에 높은 성능을 보이고 있다. VVC에서 픽쳐는 CTU (Coding Tree Unit)으로 분할되고 각 CTU는 다시 CU (Coding Unit)으로 분할된다. 그리고 인코딩을 위한 중요한 정보들이 Picture, CTU, CU단위로 디코더에 전송된다. 이 논문에서는 화면 간 예측으로 인코딩 된 픽처에서 블록과 픽처정보를 이용한 딥러닝 기반의 인루프 필터 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 화면 간 예측에서 QP, 4×4 블록단위의 모션벡터, 참조블록과의 시간적거리, CU의 깊이를 모델에 추가적인 정보로 이용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.550-552
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• 2020

본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 사물 인식 알고리즘을 활용하여 영상 압축에 적용한다. YOLO 는 물체의 일반화된 특징을 학습한 뉴럴 네트워크이다. 영상을 압축하는 동시에 YOLO 를 활용하여, 영상 내의 사물을 인식한다. 사물이 인식된 영역을 영상 압축을 할 때, 더 구체적으로 예측을 하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 QP(Quantization Parameter)를 조절하여, YOLO 로부터 인식된 사물을 더 정교하게 사물을 부호화/복호화한다. VVC(Versatile Video Coding) 기반에서 Rate-Control 를 사용하며, QP 를 조절한다. QP 는 CTU-Level 단위로 조절하며, 사물이 포함된 CTU 는 더 낮은 QP 를 바탕으로 효율적인 화질을 가져온다. 본 논문에서 제안하는 방법은 VVC 기반으로 한 Rate-Control 보다 주관적 화질이 선명한 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.546-549
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• 2020

본 논문에서는 최신 비디오 코딩 기술에서 잔차(Residual)신호 변환을 효율적으로 수행하기 위한 부동기저(Basis)를 사용하는 방법을 제안한다. 기존의 DCT-II 나 DST-VII 과 같은 고정 기저를 사용하는 방법은 대부분의 잔차신호들에 대해 효과적으로 비상관화(decorrelation)를 수행하지만 복잡한 잔차 신호일수록 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 이러한 압축 성능하락 문제를 줄이기 위하여 PCA(Principle Component Analysis) 방법 중 하나인 KLT(Karhunen-Loeve Transform)를 이용하여 부동(floating) 변환 기저를 유도하는 방법을 제안한다. 기존의 KLT 를 이용한 변환 커널 유도 방법들의 문제점인 부호화기 및 복호화기 계산 복잡도를 줄이기 위하여 KL 커널을 분해가능한(Separable) 2 개의 1 차원 커널로 유도하는 방법을 제안하고, 원본 잔차신호와 유사한 텍스처를 찾아 커널을 예측하는 과정을 간소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HEVC 에서 실험되었으며 정지영상 코딩 Main-Profile 에서 평균 1.4%가량의 BD-PSNR(Bjontegaard Delta-Peak Signal to Noise Ratio) 성능 향상을 보였으며 특히 스크린 컨텐츠 영상에서 최대 4.5%의 성능 향상을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1207-1210
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• 2022

2D 이미지로부터 카메라의 위치 정보를 추정할 수 있는 Structure-from-Motion (SfM) 기술과 dense depth map 을 추정하는 Multi-view Stereo (MVS) 기술을 이용하여 2D 이미지에서 point cloud 와 같은 3D data 를 얻을 수 있다. 3D data 는 VR, AR, 메타버스와 같은 컨텐츠에 사용되기 위한 핵심 요소이다. Point cloud 는 보통 VR, AR, 메타버스와 같은 많은 분야에 이용되기 위해 mesh 형태로 변환된 후 texture 를 입히는 Texturing 과정이 필요하다. 기존의 Texturing 방법에서는 mesh의 face에 사용될 image의 outlier를 제거하기 위해 color 정보만을 이용했다. Color 정보를 이용하는 방법은 mesh 의 face 에 대응되는 image 의 수가 충분히 많고 움직이는 물체에 대한 outlier 에는 효과적이지만 image 의 수가 부족한 경우와 부정확한 카메라 파라미터에 대한 outlier 에는 부족한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Texturing 과정의 view selection 에서 depth 정보를 추가로 이용하여 기존 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.908-909
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• 2022

인체의 미세먼지 노출에 의한 연구가 활발히 진행되면서 미세먼지와 건강 영향에 대한 인과 관계가 입증되고 있다. 미세먼지는 기침, 재채기, 심혈관 질환, 폐암 등 가벼운 증상부터 심각한 질병까지 인체의 건강에 다양하게 영향을 미칠 수 있다. 미세먼지는 2000 년 초부터 꾸준히 높은 농도를 보여왔지만, 사람들이 실제로 미세먼지를 위험 물질로 인식하기 시작한 것은 10 년이 채 되지 않았다. 이에 본 논문은 실외 미세먼지에 대한 정보 제공뿐만 아니라 사용자가 실제로 위치한 실내 미세먼지 농도까지 함께 제공하여 미세먼지에 관한 관심을 증가시키고자 한다.

• Journal of Ginseng Culture
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• v.3
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• pp.11-37
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• 2021

Korean ginseng is the one of the most famous medicinal herbs globally and has long been a representative item of East Asian trade, including across China and Japan. Since Joseon (1392-1910) ginseng trade was entirely controlled by the state, The Veritable Records of the Joseon Dynasty are a valuable resource that can shed light on the history of the ginseng industry at that time. By studying the subsection "The Veritable Records of King Sejong" (世宗實錄), when ginseng was used even more widely, we assess the purpose and scale of its trade in the 15th century, identify its original listing in the geographical appendix, develop a distribution map, and explore similarities to current ginseng cultivation areas. During the reign of King Sejong (1418-1450), ginseng was sent to China as a tribute 101 times, with a combined weight of 7,060 kilograms, with less than one-third of that amount given to Japan and Okinawa. It was used to cover the travel expenses of foreign envoys and servants, but this can be seen to gradually decrease after the regnal mid-term, primarily due to a decrease in the amount of ginseng being collected. At the time, there were 113 areas of naturally growing ginseng as listed in the records' geographical appendix, including 12 recorded in the 'tributes' category: Yeongdeok-gun, Yeongju, and Cheongsong-gun in Gyeongsangbuk-do; Ulju-gun and Ulsan in Gyeongsangnam-do; Jeongeup, Wanju-gun, and Jangsu-gun in Jeollabuk-do; Hwasun-gun in Jeollanam-do; Goksan-gun and Sinpyeong-gun in Hwanghaebuk-do; Jeongju and Taecheon-gun in Pyeonganbuk-do; and Jaseong-gun and Junggang-gun in Jagang-do. A total of 101 places are recorded in the 'medicinal herbs' category, located throughout the mountains of the eight Joseon provinces, except the islands. In comparison with current ginseng cultivation sites, many of these historical areas are either consistent with or adjacent to contemporary locations. The geographical appendix to "The Veritable Records of King Sejong" was compiled in the early days of the king's reign (1432) when there was a lot of wild ginseng. The appendix is a valuable resource that indicates the possibility of growing ginseng on the Korean Peninsula in the future. The apparently natural habitats in the south, where ginseng is not currently cultivated, could be candidates for the future. Moreover, areas in the north where ginseng has not been grown, except Kaesǒng, could be a good alternative under sustainable inter-Korean exchange should cultivation sites move north due to climate warming.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.11
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• pp.895-904
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• 2019

It has been well recognized that extreme rainfall process often features a nonstationary behavior, which may not be effectively modeled within a stationary frequency modeling framework. Moreover, extreme rainfall events are often described by a two (or more)-component mixture distribution which can be attributed to the distinct rainfall patterns associated with summer monsoons and tropical cyclones. In this perspective, this study explores a Mixture Distribution based Nonstationary Frequency (MDNF) model in a changing rainfall patterns within a Bayesian framework. Subsequently, the MDNF model can effectively account for the time-varying moments (e.g. location parameter) of the Gumbel distribution in a two (or more)-component mixture distribution. The performance of the MDNF model was evaluated by various statistical measures, compared with frequency model based on both stationary and nonstationary mixture distributions. A comparison of the results highlighted that the MDNF model substantially improved the overall performance, confirming the assumption that the extreme rainfall patterns might have a distinct nonstationarity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.84-84
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• 2017

IPCC 4차 보고서(2007)에 따르면, 미래 기후변화로 인한 가장 취약한 부분으로 강수패턴의 시 공간 변화로 인한 가용 수자원의 변화를 선정하였으며 IPCC 5차 보고서(2014)는 특히 아시아지역은 지역별 대처전략수립, 물 재활용 등 수자원 다양화, 통합형 수자원 관리를 권고하였다. 지하수의 변화와 같이 흐름속도가 느리고 지속적인 요소의 경우에는 지표 기후변화의 영향을 쉽게 인식할 수 없으나 지표변화에 따른 변동이 지하수 환경에서 관측되기 시작하면 그 영향은 지표보다 훨씬 장기적으로 나타남에 따라 미래 기후변화에 따른 수자원의 효율적 관리를 위해서 지하수 거동에 대한 분석이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 금강유역($9,865km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 지표수와 지하수의 상호작용에 의한 물수지 분석을 수행하고, 기후변화에 따른 지하수 거동을 평가하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 금강유역을 표준유역 단위로 구분하고, 기상자료, 다목적댐(대청댐, 용담댐)과 다기능보(공주보, 백제보, 세종보) 운영자료와, 국가지하수정보센터에서 관측 및 관리하고 있는 지하수위 관측 자료를 수집하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 금강유역 내 위치하는 다목적댐 및 다기능보의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고, 실측 지하수위, 토양수분 자료를 이용하여 모형의 보정(2005~2009)과 검증(2010~2015)을 실시하였다. 기후변화에 따른 지하수 거동 분석을 위해 기후변화 시나리오는 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용하였으며, 기준년(1975-2005)년에 대해 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 지하수위 거동을 분석하였다.