ReLU(Rectified Linear Unit) 함수는 제안된 이후로 대부분의 깊은 인공신경망 모델들에서 표준 활성함수로써 지배적으로 사용되었다. 이후에 ReLU를 대체하기 위해 Leaky ReLU, Swish, Mish 활성함수가 제시되었는데, 이들은 영상 분류 과업에서 기존 ReLU 함수 보다 향상된 성능을 보였다. 따라서 초해상화(Super Resolution) 과업에서도 ReLU를 다른 활성함수들로 대체하여 성능 향상을 얻을 수 있는지 실험해볼 필요성을 인지하였다. 본 연구에서는 초해상화 과업에서 안정적인 성능을 보이는 EDSR(Enhanced Deep Super-Resolution Network) 모델에 활성함수들을 변경하면서 성능을 비교하였다. 결과적으로 EDSR의 활성함수를 변경하면서 진행한 실험에서 해상도를 2배로 변환하는 경우, 기존 활성함수인 ReLU가 실험에 사용된 다른 활성함수들 보다 비슷하거나 높은 성능을 보였다. 해상도를 4배로 변환하는 경우에서는 Leaky ReLU와 Swish 함수가 기존 ReLU 함수 대비 다소 향상된 성능을 보임을 확인하였다. Leaky ReLU를 사용했을 때 기존 ReLU보다 영상의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 PSNR과 SSIM 평가지표가 평균 0.06%, 0.05%, Swish를 사용했을 때는 평균 0.06%, 0.03%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 또한 해상도를 8배로 변환하는 경우에서는 Mish 함수가 기존 ReLU 함수 대비 다소 향상된 성능을 보임을 확인하였다. Mish를 사용했을 때 기존 ReLU보다 PSNR과 SSIM 평가지표가 평균 0.06%, 0.02%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 결론적으로 해상도를 4배로 변환하는 초해상화의 경우는 Leaky ReLU와 Swish가, 해상도를 8배로 변환하는 초해상화의 경우는 Mish가 ReLU 대비 향상된 성능을 보였다. 향후 연구에서는 다른 초해상화 모델에서도 성능 향상을 위해 활성함수를 Leaky ReLU, Swish, Mish로 대체하는 비교실험을 수행하는 것도 필요하다고 판단된다.
구름탐지란 위성영상내의 픽셀 혹은 화소에서의 구름 유무를 결정하는 것을 의미하며 해당 위성영상의 활용성과 정확도에 영향을 미치는 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 구름탐지 자료를 제공해주는 여러 선진기관들의 위성 중에서, GK-2A(GeoKompsat-2A)/AMI(Advanced Meteorological Imager)와 Terra(Earth Observation System-Terra)/MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer), Suomi-NPP(The Suomi National Polar-orbiting Partnership)/VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)의 구름탐지 자료의 차이에 대해서 정량적 및 정성적으로 비교 분석을 수행하고자 한다. 정량적으로 비교한 결과 1월의 Proportion Correct(PC)지수 값이 GK-2A & MODIS가 74.16%, GK-2A & VIIRS가 75.39%를 나타냈으며 4월의 GK-2A & MODIS는 87.35%, GK-2A & VIIRS는 87.71%로 4월이 1월보다 위성별로 큰 차이 없이 구름을 탐지한 것으로 나타났다. 정성적 비교 결과는 RGB영상과 비교하였을 때, 앞선 정량적 결과들의 경향과 동일하게 1월보다 4월에 해당하는 결과들이 구름을 잘 탐지한 것을 확인할 수 있었으나 얇은 구름이나 적설이 존재하는 경우에는 위성별로 구름탐지 결과에 다소 차이가 존재하였다.
본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.
인공위성을 통해 획득되는 다양한 자구관측 원격탐사 자료는 중앙 정부, 공공기관 및 지방자치단체 등의 공공의 업무에 매우 유용한 정보를 제공하고 있으며, 이는 다양한 상업적 지구관측 자료의 판매 및 활용분야에서도 나타나고 있다. 우리나라에서도 국가의 수요를 충족하기 위해 중장기적인 관점에서 우주개발중장기 계획을 수립, 추진하고 있다. 이에 따라 1999년 KOMPSAT 1호가 발사되어 현재까지 성공적으로 운영되고 있으며, 2005년 하반기 KOMPSAT 2호의 발사를 목표로 연구개발이 진행되고 있다. 그러나 이와 같은 고해상도 원격탐사 자료의 활용은 결과의 신뢰도에 대한 검증이 이루어 진 후에만이 그 의미를 지닐 수 있으며, 이와 같은 활용 결과의 검증을 위해서는 매우 다양한 자료가 요구되고 있고 특정 지역에 대한 많은 자료와 현장 실측 자료 등을 확보할 필요가 있다. 이와 같이 특정 검증 사이트를 구축하고 이 지역에 대한 다양한 자료를 확보하기 위해서는 위성개발 및 활용 국가, 관련 기관, 국제기구 등과의 국제협력이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 위성 원격탐사 자료의 공공활용, KOMPSAT 자료의 해외 활용 증대, 그리고 원격탐사 자료의 결과물 검증 등을 위해 추진되고 있는 한국과 유럽의 협력현황에 대해 살펴보고자 한다.
최근 도시는 신규건축, 재건축 및 부분적인 리모델링 등 다양한 형태로 변화하고 있으며, 이에 따라 수치지도 또한 최신성 및 정확도를 유지할 수 있도록 지속적인 수정 및 갱신을 통해 사용자들에게 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 일반적으로 수치지도 수정 및 갱신 방법으로는 항공사진 혹은 준공도면을 이용하고 있으나, 항공사진은 촬영주기제한 및 경제성 측면에서 국소 지역에 대한 수시 갱신이 어렵고 준공도면의 경우 품질 확보의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 빠르게 변하는 도심지의 건물 개발 현황을 수치지도상의 건물 정보에 신속하게 반영하기 위해 지상라이다로부터 추출한 건물 footprint 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 우선 지상라이다로부터 취득된 전체 건물의 포인트 클라우드 자료로부터 대표 옆면을 추출하고, 2차원 영상으로 투영한다. 투영된 포인트 클라우드 자료로부터 footprint를 추출하고, 추출된 footprint와 수치지도 상의 건물 footprint 간의 정합을 위해 2D Affine 모델을 사용하였다. 2D Affine 파라미터의 추정에는 두 footprint 자료로부터 취득된 무게중심을 사용하였으며, 무작위로 추출된 무게중심 간의 매칭을 위해 수정된 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 제시하였다. 다양한 조건하에서 수행된 실험결과 제안된 알고리즘을 적용할 경우, 지상라이다로부터 추출된 건물데이터를 활용하여 효율적인 수치지형도의 갱신이 가능함을 확인할 수 있었다.
IT를 이용한 시뮬레이션 및 가상현실 기술이 발전하면서 시뮬레이션 결과를 사용자에게 효과적으로 전달하기 위한 애니메이션 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 애니메이션에 대한 재생품질, 재생속도, 입출력 속도, 저장공간 축소 등애니메이션 성능을 개선하기 위한 다양한 노력이 있었다. 그러나 기존 연구는 대부분 애니메이션 영상에 대한 프레임별 이미지 압축에 초점을 맞추고 있다. 애니메이션의 저장용량 및 재생 속도를 획기적으로 개선하기 위해서는 애니메이션 자료를 벡터화 하고 시간적 공간적 중복성을 제거해야 한다. 본 연구는 애니메이션 자료에 대한 계층화, 벡터화를 통해 애니메이션 자료구조를 근본적으로 개선하였으며, 열차 이동경로 기반한 애니메이션 자료의 패턴화를 통해 애니메이션 자료의 시간적 공간적 중복성을 제거하여 저장공간을 현저히 축소하였고 입출력 속도 및 재생속도를 획기적으로 개선하였다. 실험결과 애니메이션 벡터화 이후 추가적인 패턴화를 통해 저장공간이 80%이상 축소되었으며 입출력 속도가 약 4배 향상되었다. 이러한 패턴화 기술은 객체의 이동경로가 존재하는 다양한 시뮬레이션 시스템의 애니메이션 자료 저장방식으로 활용될 수 있으며, 아주 작은 애니메이션 자료 전송량으로 인해 사용자 맞춤형 애니메이션을 제공하기 적합한 기술로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 건해삼의 수화도에 따른 등급 분류를 확립하고자 하였다. 건해삼은 영상분석을 통하여 건해삼의 길이, 너비, 부피, 겉넓이의 형태학적 특징을 추출하였다. 측정된 data를 이용하여 k-mean clustering을 실시, 95개의 건해삼을 3개의 등급으로 분류하여 $30^{\circ}C$에서 40시간 수화실험을 실시하였다. 건해삼의 k-mean clustering을 실시한 결과 건해삼의 부피와 겉넓이는 건해삼의 등급을 가장 잘 나타낼 수 있는 인자였다. 등급별 수분 함량은 grade1은 71.23%, grade2는 75.60%, grade3는 85.62%를 확인하였다. 본 수화속도의 차이는 등급별 해삼이 동일한 수화 flux를 갖는 것을 고려하였을 때, 해삼의 수화는 겉넓이에 지배적임을 확인할 수 있다. 해삼의 수화는 물의 물질전달을 통해 이루어지며 Fick의 확산법칙에 따라 겉넓이가 커질수록 물질전달 속도가 증가함을 본 연구의 수화실험 결과에서도 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 건해삼의 등급을 분류하여 최적의 수분 함량(75%)을 충족하기 위한 등급별 수화시간을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 건해삼의 등급판별은 "수화도에 따른 건해삼의 품질 변화"에 대한 추가적인 연구를 통해 등급별 최적의 수화시간의 도출이 가능하다.
본 논문에서 제안한 캔위성은 2017년 캔위성 경연대회에 출전한 $HA+RC^2S$ CanSat (High Agility and Remote Control Camera System Can Satellite)이다. 주요임무는 수동진동감쇠기인 동흡진기를 사용하여 카메라를 회전시킨 직후에 발생하는 잔류진동을 감쇠하여 고품질의 영상획득이 가능한 고기동 안정화 카메라 시스템을 검증하는 것이다. 부가적으로는 지상국의 조이스틱을 사용하여 무선으로 제어되는 원격 제어 셀프카메라로 캔위성 자체의 이미지데이터를 획득하는 것이다. 본 논문에서는 임무 정의, 시스템 설계, 제작, 기능 및 성능시험, 최종 비행시험을 포함하는 $HA+RC^2S$ CanSat의 개발과정에 대해 서술하였다.
최근 국내 외에서는 고속도로 및 여러 도시에 ITS를 도입하여 차량검지기 자료를 수집, 활용하고 있다. 국내에서는 이들 자료를 주로 반복/비반복 정체관리, 돌발상황관리, 경로안내 서비스 등 실시간 정보에 국한되어 이용되고 있으나, 국외에서는 이들 분야 외에 교통정책 평가, 교통사업 평가, 교통안전 증진 등의 다양한 목적에도 활용하고 있다. 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 국내외 연구를 조사, 분석하고 이를 통해 시사점을 도출하여 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다. 연구범위는 고속도로 등의 연속류 구간과 고속국도 우회도로의 단속류 구간에 설치된 루프검지기와 영상검지기 같은 차량검지기 자료를 대상으로 한다. 다만 자료가공 부문의 자료융합에 대한 연구는 루프검지기의 지점검지자료와 GPS Probe, AW(Automatic Vehicle Identification)의 구간검지자료를 융합하는 것이 대부분이므로 이 연구에 한하여 구간검지자료를 대상으로 한 것도 포함한다. 이를 위해 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 최근 국내외 학술대회 발표논문, 학술지 논문, 연구보고서를 1) 자료수집, 2) 자료가공, 3) 자료저장, 4) 자료품질 부문으로 구분하고 각 연구에 대한 연구대상 차량검지기, 연구목적, 연구방법론등을 분석하였다. 또한 각 부문별 국내외 연구동향 비교와 시사점을 제시함으로써 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다.
혼합 probiotics 균과 제빵용 효모의 비를 각각 2.0:0.1, 1.5:0.1, 1.0:0.1(g/g)로 다르게 하였을 때, 다음과 같은 결과를 도출하였다. Sourdough starter의 probiotics 균의 생균수는, 발효 초기와 비교 시, 25시간 발효한 후의 생균수가 Exp 2에서는 약 130배 가까이 증가하여 다른 두 군에 비해 가장 많이 증가하였다. Sourdough starter의 pH는 전반적으로 4.1-4.4의 범위에 있어 세 군 모두 sourdough starter로 사용하기에 적당한 수치였으며, TTA는 측정결과 Exp 2군이 가장 많이 증가하였다. Sourdough starter의 발효율은 Exp 2에서 165 mL로 세 군 중에서 가장 높게 나타났다. CrumbScan의 영상분석의 결과는 Exp 2의 부피가 2,332 mL로 세군 중에서 가장 큰 것으로 나타났고, 기공의 조밀도는 유의적인 차이를 보이지 않았으며, 기공의 찌그러짐의 정도는 Exp 1에 비해 Exp 2와 Exp 3에서 1.44로 높았다. Sourdough starter와 sourdough bread의 향 성분 분석결과는, 반죽과 빵의 향 조성은 매우 다르게 나타났으나, 각각의 starter를 이용하여 sourdough bread를 제조한 후, 향성분의 변화를 살펴보면 sourdough starter에서의 주요향성분과 동일하였다. 식빵의 속질 색에 대한 관능평가에서는 전반적으로 보통의 정도로 나타났고 유의적인 차이가 없었다. Exp 2에서 기공의 상태가 가장 균일하였고, 촉감에서도 가장 부드러웠다. 그리고 향, 맛 및 전체적인 품질 평가에서도 Exp 2의 선호도가 유의적으로 높게 나타났다. 결과적으로, sourdough starter Exp 2 조성으로 제조한 sourdough bread가 모든 항목에서 가장 높게 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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