• Title/Summary/Keyword: 시공간 영상 분석

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A Study on the Development of the Surface Image Velocimetry using Far Infrared Cameras (원적외선 카메라를 이용한 표면영상유속계 개발)

  • Yoo, Byeongnam;Yu, Kwonkyu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.171-171
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    • 2015
  • 자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영상유속계이다. 이처럼 영상유속계로 하천 유속을 측정할 때, 적절한 품질의 영상을 취득하는 것은 기본이며 매우 중요한 단계이다. 특히 홍수 첨두는 야간에 발생하는 경우가 많으므로, 야간에 영상 분석에 적절한 품질의 하천 표면영상을 취득하는 것은 매우 어려운 일이다. 야간 영상을 측정하기 위해 별도의 조명을 이용하거나 발광체를 이용하는 방법이 대안으로 제시되었으나 여전히 실용적인 차원의 적용에는 이르지 못하고 있다. 본 연구에서는 표면영상유속계의 영상 취득 장치로 원적외선 카메라를 이용할 수 있는가 시험하였다. 원적외선 카메라는 별다른 조명의 도움없이 야간의 하천 표면영상을 취득할 수 있다. 안동하천실험센터의 인공수로에서 주야간 촬영을 하고 영상 분석을 통해 원적외선 카메라의 적용성을 검토하였다. 비교를 위하여 일반적인 캠코더와 근적외선 카메라를 동시에 적용하였다. 세 종류의 카메라로 촬영된 영상은 시공간 영상의 상호상관 분석법을 통해 유속으로 환산하고, 미속계로 측정한 표면 유속과 비교하였다. 비교 결과 원적외선 카메라 영상은 주야간에 상관없이 적절한 유속을 분석해 낼 수 있음을 보였다. 다만, 공간 해상도가 높지 않아 영상 분석의 정확도는 최적의 조건에서 다른 카메라로 촬영된 영상에 비해 떨어진다.

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Time-Space Setting Analysis for Creating the Feeling of Tension in Horror Games : Focused on 'Silent Hill 2' (공포게임에서 긴장감 형성을 위한 시공간 설정 분석 : '사일런트 힐2'를 중심으로)

  • Jin, Hyung-Woo;Kim, Mi-Jin
    • Journal of Korea Entertainment Industry Association
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    • v.14 no.5
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    • pp.49-57
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    • 2020
  • This paper analyzed maximized the tension not by functional restriction but by psychological response inducement to form the tension of the horror game from the point of space time view. In order that, We arranged three major situations inducing the tension in the horror game and prepared space time analysis base. Pure fiction time of game itself is applied on game time excluding the time creating the cut-scene and the game space is organized with various combination of three space types. This analysis result can help horror game design by discovering the relationship between space time structure and tension forming of the horror game. These analysis results allow us to find guidelines for the time and space design of horror games that can be flexibly linked to game events and contexts by controlling the player's dynamic/static tension and temporary/continuous tension.

Analysis of Continental Scale Spatio-Temporal Drought Propagation Using GPM Precipitation (위성강수 자료를 이용한 컨티넨탈 스케일 시공간적 가뭄 전이 분석)

  • Lee, Seung-Yeon;Park, Seo-Yeon;Kim, Jong-suk;Lee, Joo-Heon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.308-308
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    • 2022
  • 가뭄은 지구 대기 형성만큼이나 오래된 현상으로 생태계, 수문학, 농업 및 경제에 중대한 영향을 주며 세계 어디에서나 발생할 수 있는 자연재해 중 하나이다. 가뭄에 의한 사회·경제적 피해를 줄이고 가뭄 위험을 관리하기 위해서는 가뭄의 시공간적 특성을 이해하는 것이 중요하다. 하지만, 기존의 가뭄 감시는 가뭄 지표를 계산하여 산정된 결과 값을 바탕으로 해당 지역의 가뭄 유무의 정보를 제공하는 1차원적 방법으로 가뭄 감시 및 관리를 위해서는 시·공간적 정보제공이 필요하다. 본 연구에서는 시·공간적 가뭄 전이 분석을 위해 GPM(Global Precipitation Measurement) 자료를 활용하여 2000년부터 2020년까지 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였으며, 산정된 SPI를 Spatial drought tracking (S-TRACK) 방법을 적용하여 가뭄의 대륙규모(continetal scale) 시공간적 변화와 전이현상을 살펴보고자 하였다. 본 연구를 결과를 바탕으로 가뭄의 시·공간적 변화에 대한 이해 및 광역규모에서의 가뭄현상의 이동과정을 알아볼 수 있으며, 더 나아가 본 연구의 성과는 기존의 국지적 가뭄 감시 및 예측 방법에 적용하여 가뭄에 대한 효율적인 대응방안을 마련하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Monitoring Spatiotemporal Changes of Tidal Flats in Go-Gunsan Islands by Environmental Factors using Satellite Images (위성영상을 활용한 환경 요인에 따른 고군산 군도 간석지의 시공간적 변화 탐지)

  • Lee, Hong-Ro;Lee, Jae-Bong
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.8 no.3
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    • pp.34-43
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    • 2005
  • We will catch the spatio-temporal changes that analyse the unknown topography of Go-Gunsan Islands using Landsat TM satellite images into an unsupervised ISODATA classification and a supervised nearest likelihood classification. Each sedimental topography has the different characteristics according to building the Saemangeum embarkment. We will deal with the distribution of sedimental shapes using ERDAS Imagine 8. 6. The result that classifies specifically topographic properties of our research area be considered to get use of establishing the reclaiming program and predicating the reclaimed sedimental topography. The research area can be classified into tidal flats and sea level using band 4 among 7 bands of Landsat TM. Also band 5 can be used to classify the special unknown shapes of tidal flats. We will clarify the efficiency that spatio-temporal sedimental changes can be extracted through processing satellite images. Therefore, the spatio-temporal unknown topography change monitoring using satellite images is expected to be very useful to clarify whether the tidal flat is generated or not in the Go-Gunsan Islands at the outer side of the embarkment after constructing completely the Saemangeum tidal embarkment.

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Scalability Overheads Analysis for Stereoscopic Video Coding (스테레오 비디오 부호화에서의 시공간적 계위 오버헤드)

  • Oh Sehchan;Kim Gildong;Park Sunghyuk;Lee Hanmin
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.826-828
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    • 2005
  • 본 논문에서는 이질적인 수신단말들에 효율적인 스테레오 영상전송을 위한 시공간적 계위를 이용한 부호화 방법을 제시하였으며, 각각의 시간적, 공간적 계위의 오버헤드를 분석하였다. 제시된 부호화기는 유연성있는 스테레오 비디오 서비스를 위해서 하나의 영상에 각각 시간적, 공간적으로 확장 가능한 추가적인 비트열을 정의하였다. 실험을 통하여 공간적 계위 오버헤드는 시간적 계위 오버헤드에 비해 상대적으로 크지만, 스테레오 부호화기의 양안차 예측으로 인해 많이 감소됨을 보였다. 제안된 스테레오 비디오 부호화기는 다양한 디스플레이 장치 및 네트워크 환경을 가지는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 효율적인 스테레오 비디오 전송 서비스에 활용될 것으로 기대된다.

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Effects of Spatio-temporal Features of Dynamic Hand Gestures on Learning Accuracy in 3D-CNN (3D-CNN에서 동적 손 제스처의 시공간적 특징이 학습 정확성에 미치는 영향)

  • Yeongjee Chung
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.23 no.3
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    • pp.145-151
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    • 2023
  • 3D-CNN is one of the deep learning techniques for learning time series data. Such three-dimensional learning can generate many parameters, so that high-performance machine learning is required or can have a large impact on the learning rate. When learning dynamic hand-gestures in spatiotemporal domain, it is necessary for the improvement of the efficiency of dynamic hand-gesture learning with 3D-CNN to find the optimal conditions of input video data by analyzing the learning accuracy according to the spatiotemporal change of input video data without structural change of the 3D-CNN model. First, the time ratio between dynamic hand-gesture actions is adjusted by setting the learning interval of image frames in the dynamic hand-gesture video data. Second, through 2D cross-correlation analysis between classes, similarity between image frames of input video data is measured and normalized to obtain an average value between frames and analyze learning accuracy. Based on this analysis, this work proposed two methods to effectively select input video data for 3D-CNN deep learning of dynamic hand-gestures. Experimental results showed that the learning interval of image data frames and the similarity of image frames between classes can affect the accuracy of the learning model.

GIS Analyst of Fishing Fleet in the East Sea Derived from Nighttime Satellite Images in 1993 (1993년 야간위성영상에서 관측한 동해 어선분포의 GIS에 의한 분석)

  • 김상우
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.6 no.6
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    • pp.812-818
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    • 2002
  • Spatio-temporal distributions of nighttime fishing fleet are descirbed with the aid of geographic information system(GIS) technology in the East/Japan Sea, using daily mean composite images of the Defense Meteorological Satellite Program(DMSP) /Operational Linescan System(OLS) in 1993. We selected a study area from $30^{\circ} N to 44^{\circ} N in latitude and from 124^{\circ} E to 142^{\circ}$ E in longitude in order to describe the monthly and seasonal changes of nighttime fishing fleet. The GIS software package Image Analyst (ArcView 3) are used to analyze spatio-temporal distributions of fishing nut. And the OLS images of nighttime visible band provide useful information about the spatio-temporal distribution of the fishing nut. Density areas of nighttime fishing fleet are around Tsushima/korea Strait. the east coast of the Korea Peninsula, the coast of Honshu, and around Yamato Bank.

Fast Contrast Enhancement of Noisy Low-Light Video (잡음이 있는 저조도 동영상의 고속 시인성 개선)

  • Heo, Minhyeok;Lim, Jaemoon;Lee, Chulwoo;Park, Taegon;Choi, Jinhyeok;Kim, Chang-Su
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.11a
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    • pp.159-160
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    • 2015
  • 본 논문에서는 잡음이 있는 저조도 동영상의 고속 시인성 개선 기법을 제안한다. 먼저, 영상에서 고속 추출한 광도를 기반으로 입력 영상을 저조도 영역과 고조도 영역으로 구분한 뒤, 각 영역의 특징을 반영한 전달 함수의 독립적인 생성 및 적용을 통해 영상의 밝기를 개선한다. 다음으로 동영상의 풍부한 시공간적 정보 활용 극대화를통해 효율적으로 영상의 잡음을 제거한다. 마지막으로 영상의 색상 분포 분석을 통해 매핑 함수를 생성하고, 이를 적용하여 색상 치우침 문제가 있는 저조도 영상의 색상을 효과적으로 복원한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법 대비 우수한 시인성 개선 및 속도 개선 결과를 보임을 확인한다.

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Measurement of Flow Discharges in the Small-sized Rivers using the Wireless Image Acquisition System (무선영상취득시스템에 의한 홍수시 소하천의 유량 측정)

  • Yu, Kwonkyu;Lee, Nam-joo;Kang, Taeuk
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.62-62
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    • 2018
  • 무선영상취득시스템(WIA 시스템, Wireless Image Acquisition System)은 라즈베리 파이에 전용 카메라와 WiFi 모듈을 장착하여, 하천의 영상을 실시간으로 촬영하여 무선으로 서버로 전송하는 시스템이다. 이 시스템이 갖는 가장 큰 이점은 시스템을 구성하는 비용이 매우 저렴하다는 점이다. 라즈베리 본체와 카메라 모듈, WiFi 모듈 모두 매우 저렴하고, 또 사용하는 전력이 작아서 상용 전원이 아닌 태양광 발전이나 배터리 등을 이용할 수 있다. 따라서 비용과 장소에 구애받지 않고 손쉽게 어디든지 설치하여 하천의 상시 감시나 계측에 활용할 수 있다. 또한, 상용 전원을 이용하지 않아도 되기 때문에, 산간벽지나 오지 등의 소하천 관리에도 적합하다. 본 연구에서는 이 WIA 시스템을 경상남도 김해시의 대청천에 적용하여 홍수 시 하천의 수표면을 촬영하고, 촬영된 동영상을 분석하여 수위와 유속을 동시에 계측하여 유량을 산정하였다. 라즈베리 파이에 $640{\times}480$ 화소의 카메라를 장착하여 10분 간격으로 10초간의 동영상을 촬영하고, 이를 WiFi 모듈을 이용하여 무선으로 서버로 전송한다. 전송된 동영상을 분석하기 전에 설치 지점의 3차원 좌표 변환 자료와 횡단면 좌표를 입력하여 대상 지점의 측정 매개변수를 설정한다. 즉, 이들 자료에서 영상 내의 표정점과 측정선을 설정해 둔다. 그 다음, 전송된 동영상을 시공간 영상으로 만들어 수위를 분석한다. 비슷한 방법으로 동영상에서 유속을 분석하고, 분석된 수위와 유속, 그리고 미리 설정된 횡단면 좌표를 이용하여 유량을 산정해 낸다. 설치된 WIA 시스템을 실제로 운용하여, 2017년 9월 11일의 06:10~19:00의 호우 사상 전체를 분석하였다. 10분 간격으로 촬영된 10초간 동영상 중에서 적절한 분석이 가능한 영상 77개에서 수위와 유속을 분석한 결과, 최대 수위는 0.746 m(간이수위표 기준), 최대 유속은 0.962 m/s, 최대 유량은 $12.977m^3/s$에 이르렀다. 지점 특성상 다른 유속계를 이용한 검증은 사실상 불가능하였다. 또, 하폭이 넓어서 일출 전과 일몰 후의 촬영 자료는 분석이 어려운 점이 있다. 이러한 기술적 문제들을 보완하면, WIA 시스템을 이용한 소하천의 수위와 유속 측정 시스템은 경제성이고 효율이 높은 관측시스템으로 유망할 것으로 기대된다.

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Evaluation for applicability of river depth measurement method depending on vegetation effect using drone-based spatial-temporal hyperspectral image (드론기반 시공간 초분광영상을 활용한 식생유무에 따른 하천 수심산정 기법 적용성 검토)

  • Gwon, Yeonghwa;Kim, Dongsu;You, Hojun
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.56 no.4
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    • pp.235-243
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    • 2023
  • Due to the revision of the River Act and the enactment of the Act on the Investigation, Planning, and Management of Water Resources, a regular bed change survey has become mandatory and a system is being prepared such that local governments can manage water resources in a planned manner. Since the topography of a bed cannot be measured directly, it is indirectly measured via contact-type depth measurements such as level survey or using an echo sounder, which features a low spatial resolution and does not allow continuous surveying owing to constraints in data acquisition. Therefore, a depth measurement method using remote sensing-LiDAR or hyperspectral imaging-has recently been developed, which allows a wider area survey than the contact-type method as it acquires hyperspectral images from a lightweight hyperspectral sensor mounted on a frequently operating drone and by applying the optimal bandwidth ratio search algorithm to estimate the depth. In the existing hyperspectral remote sensing technique, specific physical quantities are analyzed after matching the hyperspectral image acquired by the drone's path to the image of a surface unit. Previous studies focus primarily on the application of this technology to measure the bathymetry of sandy rivers, whereas bed materials are rarely evaluated. In this study, the existing hyperspectral image-based water depth estimation technique is applied to rivers with vegetation, whereas spatio-temporal hyperspectral imaging and cross-sectional hyperspectral imaging are performed for two cases in the same area before and after vegetation is removed. The result shows that the water depth estimation in the absence of vegetation is more accurate, and in the presence of vegetation, the water depth is estimated by recognizing the height of vegetation as the bottom. In addition, highly accurate water depth estimation is achieved not only in conventional cross-sectional hyperspectral imaging, but also in spatio-temporal hyperspectral imaging. As such, the possibility of monitoring bed fluctuations (water depth fluctuation) using spatio-temporal hyperspectral imaging is confirmed.