Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.29-29
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2021
최근 물 사용에 대한 각 부문 간의 경쟁이 심화되고 있으며, 미래 기후변화에 대응하기 위해 체계적이고 효율적인 수자원 활용이 요구되고 있다. 농업용수는 우리나라 수자원의 40% 이상을 차지하고 있지만, 생활용수, 공업용수와 달리 경험에 기반한 관행적 관리가 이루어지고 있어 체계적인 관리가 필요하다. 농업용수의 체계적 관리와 분석을 위해 최신화된 수혜면적 파악 및 수혜구역 내 수로 네트워크 구축은 필수적 요소이다. 현재 활용하고 있는 농업용 저수지 수혜면적 및 수로 자료는 한국농어촌공사의 RIMS 자료를 기반으로 하고 있다. 하지만 기존 자료의 경우 준공 당시 설계기준으로 작성되거나 수년 전 갱신된 자료로 최신현황을 반영하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 직접 측량을 통한 자료 취득 또는 농림축산식품부의 스마트팜맵과 같은 대체, 보완자료가 활용되고 있다. 직접 측량의 경우 최신화된 정확한 자료 취득이 가능하지만, 많은 시간이 소요되며, 스마트팜맵의 경우 취득 주기가 1~2년으로 주기에 따라 최신자료의 활용이 어려울 수 있다. 본 연구에서는 자료 산정 시간 단축 및 최신자료 취득을 위해 고해상도 영상을 활용하고자 하였으며, 여주시 삼합저수지를 대상으로 검증하였다. 영상자료로는 위성영상, 항공영상, 드론영상을 활용하였으며, 위성영상의 경우 구글어스 프로의 2020년 11월 고해상도 영상, 국토리지정보원의 2019~2020년 51cm급 항공 영상, 2020년 10월 촬영한 4cm급 드론영상을 사용하였다. 수혜면적 산정은 기존 RIMS 자료와 스마트팜맵을 통해 확인한 수혜면적에서 영상을 통해 확인한 토지이용 변경지역을 추출하여 재산정하였으며, 수로 네트워크의 경우 RIMS 자료를 기반으로 드론영상을 통해 확인된 수로 추가 및 DEM (Digital Elevation Model) 영상을 활용한 용수 흐름도 작성을 통해 구축하였다. 본 연구에서 재산정한 수혜면적과 수로 네트워크는 정확한 용수 수요량 및 공급량 산정, 관개 효율 분석 등과 같은 농업용수 분석 전반에 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2018.05a
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pp.297-298
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2018
현대예술에서는 장르의 통합, 형식의 파괴 예술과 디지털과의 융합 등 다양한 매체들이 서로 섞여 다각적으로 활용하게 되었다. 영상미디어와 무용의 융합은 앞으로 예술발전에 그 기능의 효과를 최대화하고 새로운 영역으로의 발전가능성이 제기되고 있다. 본 연구는 무용에서의 영상미디어 도입과 활용의 발전과정을 살펴보고 작품 제작과정을 통하여 공연에서의 영상 미디어 활용에 따른 표현의 극대화 추구가 앞으로 공연예술에서 다양한 표현으로 해석될 수 있는데 목적이 있다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 영상 미디어 활용효과는 작품의 리얼리티를 더하고 움직임이 표현하고자 하는 것을 장면전환과 함께 효과적으로 전달 할 수 있게 됨을 알 수 있다. 둘째, 무용 공연에 나타난 영상미디어 활용효과는 공간의 범위를 조절할 수 있고 무대공간을 유동적으로 확장시킴으로 자유로운 표현이 가능하다. 따라서 무용과 영상미디어의 융합은 새로운 무용의 이미지 개발에 기여하고 움직임에 있어서 독창성을 극대화시킬 수 있다.
Like other computer vision research trends, research using satellite images was able to achieve rapid growth with the development of GPU-based computer computing capabilities and deep learning methodologies related to image processing. As a result, satellite images are being used in various fields, and the number of studies on how to use satellite images is increasing. Therefore, in this paper, we will introduce the field of research and utilization of satellite images and datasets that can be used for research using satellite images. First, studies using satellite images were collected and classified according to the research method. It was largely classified into a Regression-based Approach and a Classification-based Approach, and the papers used by other methods were summarized. Next, the datasets used in studies using satellite images were summarized. This study proposes information on datasets and methods of use in research. In addition, it introduces how to organize and utilize domestic satellite image datasets that were recently opened by AI hub. In addition, I would like to briefly examine the limitations of satellite image-related research and future trends.
The video production, as a recording data about the archeological survey, has advantages to be visualized in actuality and historical fact presented objects with elements such as moving images, audio(voice) and text(subtitle). While the report with text and images such as photographs and drawings does not present exactly, the video production can record a concrete excavation process to be difficult of represent with former media. To make a practical use the video production in archeological surveys, the use dimension should be expanded to the entire archeological excavations and the shooting and editing work should be done by those video production-specialized staffs. Ultimately, when this video production device is used but also for the survey purposes but also for the education, exhibition, and even commercial purposes, it can have the substantial meaning as a survey tool.
KOMPSAT-2 고해상도 위성영상이 제공됨에 따라, 국내에서도 고해상도 위성영상을 활용한 다양한 연구 및 활용 사례가 증대되고 있다. KOMPSAT-2는 높은 공간해상도의 흑백영상과 멀티스펙트럴 영상을 동시에 제공하고 있는데, 개체 추출 및 고해상도의 토지 피복도 생성, 영상의 시각화를 위한 고해상도 멀티스펙트럴 영상 취득이 주요한 실정이다. 따라서 서로 다른 공간, 분광해 상도를 가지는 센서 자료를 이용하여 두 개의 장점을 모두 가지는 영상으로 재구성하는 영상융합은 원격탐사분야에서 중요한 연구분야이다. 이를 위해 다양한 영상융합기법이 연구되었지만, 대부분의 알고리즘들이 융합 후에 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 영상 유도기법을 이용하여 융합영상의 분광정보를 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 멀티스펙트럴 영상과 해상도를 낮춘 융합영상과의 비교 분석을 통하여 융합영상의 공간해상도 왜곡은 최소한으로 줄이고 왜곡된 분광정보를 최대한 보정하였다. 다양한 알고리즘을 통해 얻은 KOMPSAT-2 융합 영상에 본 알고리즘을 적용한 결과, 분광정보 왜곡량이 기존의 융합결과에 비해 줄어든 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 결과는 다양한 응용분야에 활용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.596-601
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2003
위성영상으로부터 수계영역을 분류하는 일은 홍수관련 분석을 위해서 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 홍수 발생시 취득된 RADARSAT 영상을 이용해서 산악지역의 수계영역의 분류를 목적으로 하였다. SAR 영상은 능동적 영상취득을 수행하므로 광학영상에 비해서 수계영역이 확실하게 나타나는 반면에 지형의 기복에 따른 여러 가지 왜곡현상이 발생한다. 본 연구에서는 RADARSAT 영상으로부터 수계영역의 분류를 위해 방사보정, 그림자 효과제거, 고도자료 및 경사도 자료의 활용 등의 경우로 구분하여 연구를 수행하였다. 그 결과 RADARSAT 영상만을 활용할 경우 분류의 정확도에 한계를 보였으며, RADARSAT 영상에 지형정보를 추가로 활용함으로서 정확한 수계영역을 분류할 수 있었다. 특히 RADARSAT 영상과 경사도 자료를 동시에 활용하여 수계지역을 분류하는 것이 가장 효과적임을 알 수 있었다.
In recent years, as the demand of high-resolution satellite images increases due to the miniaturization and constellation of satellites, various efforts to support users to utilize satellite images more conveniently are performed. Accordingly, the Korea Aerospace Research Institute produces and provides mosaic images on the Korean Peninsula every year to improve the convenience of users in the public sector and activate the use of satellite images. In order to increase the utilization of mosaic images on the Korean Peninsula, a study on satellite image segmentation and classification using mosaic images was attempted. However, since mosaic images provide only R, G, and B bands and processes such as image sharpening and color balancing are applied, there is a limitation that the spectral information of original images is distorted, so various indices were extracted and classified using R, G, and B bands to compensate for this. As a result of the study, the accuracy of image classification results using only mosaic images was about 72%, while the accuracy of image classification results using indices extracted from R, G, and B bands together was about 79%. Through this, it was confirmed that when performing image classification using mosaic images on the Korean Peninsula, the image classification results can be improved if the indices extracted from R, G, and B bands are used together. These research results are expected to be applied not only to mosaic images but also to images in which spectral information is limited or only R, G, and B bands are provided.
$\cdot$ 영상 압축은 영상의 통계학적 분포, 반복성을 이용하여 빈도가 높은 데이터는 적은 수의 bits를, 빈도가 낮은 데이터에는 보다 많은 수의 bits를 할당하여 전체 영상을 나타내는 bits 수를 줄이는 것임. $\cdot$ 영상 압축은 크게 Lossy Coding, Lossless Coding으로 나뉘며, Lossy coding은 DCT, 양자화기, VLC Codes를 쓰며 압축 율은 높으나 원래의 영상을 정확히 복원하지 못함. $\cdot$ 영상 압축에 대한 국제 규격 협회는 JPEG, MPEG I, MPEG II, MPEG IV, H.261, H.263 등이 있으나 본 seminar에서는 JPEG 규격만 논함. $\cdot$ 의학 영상은 Resolution이 크고 study 단위로 관리되기 때문에 영상 데이터량이 많으나 진단의 목적으로 쓰이기 때문에 주로 lossless 압축을 쓰게 되나 압축율이 낮음.(3:1 이하). 최근에는 Fractal, Wavelet Coding을 통한 압축율을 증가 시키는 Image Compression Algorithms이 활용됨. $\cdot$ MPEG은 동영상의 압축 표준안이며, 동영상은 한frame 당 25개 이상의 정지 화상으로 이루어지기 때문에 JPEG 규격에서 사용되었던 기법이 그대로 활용되며 영상과 영상간, 또는 frame과 frame 간의 여상의 변화, 움직임을 Vector로 coding하는 interframe Coding 기법을 활용하나 설명하기에는 광범위한 topic이므로 본 seminar에서는 생략함.
Time-series data generated from satellite data are crucial resources for change detection and monitoring across various fields. Existing research in time-series data generation primarily relies on single-image analysis to maintain data uniformity, with ongoing efforts to enhance spatial and temporal resolutions by utilizing diverse image sources. Despite the emphasized significance of time-series data, there is a notable absence of automated data collection and preprocessing for research purposes. In this paper, to address this limitation, we propose a system that automates the collection of satellite information in user-specified areas to generate time-series data. This research aims to collect data from various satellite sources in a specific region and convert them into time-series data, developing an automatic satellite image collection system for this purpose. By utilizing this system, users can collect and extract data for their specific regions of interest, making the data immediately usable. Experimental results have shown the feasibility of automatically acquiring freely available Landsat and Sentinel images from the web and incorporating manually inputted high-resolution satellite images. Comparisons between automatically collected and edited images based on high-resolution satellite data demonstrated minimal discrepancies, with no significant errors in the generated output.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.838-841
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2020
본 논문은 영상 속 폭력행위를 인식하기 위해 3 차원 컨벌루션을 활용하여 원본 영상과 스켈레톤(skeleton)영상으로부터 추출한 시각 및 움직임 정보를 동시에 활용하는 2-스트림 구조의 폭력상황 인식기를 제안한다. 제안된 폭력상황 인식기에서는 수평, 수직 방향의 큰 움직임이 많이 나타나는 폭력영상의 특성을 활용하기위해 각 방향의 특성을 독립적으로 학습할 수 있는 split-FAST 3차원 컨벌루션을 활용하고, 3 차원 Attention 을 적용하여 시각 및 움직임 정보 추출 시 영상의 중요지역을 중점적으로 반영하도록 함으로써 촬영 기기의 이동 또는 여러 사람의 뒤엉킴 등으로 영상의 시점 변화나 상황 변화가 잦은 경우에도 강인한 성능을 가질 수 있도록 하였다. 또한 기존의 연구들과 달리 비제약적인 환경에서 CCTV, 모바일 카메라 등으로 촬영된 실제 영상들로 구성된 RLVS 데이터셋을 학습 데이터로 사용함으로써 실제의 폭력 행위를 잘 인식할 수 있도록 하였다. RLVS 를 이용한 평가 실험에서 제안된 폭력상황 인식기가 약 92%의 인식 정확도를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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