지리 정보 시스템에서 수치지도 보정(rubber sheeting)이란 물리적으로 동일 지역을 나타내고 있지만 일치하지 않는 두 지도사이의 불일치한 부분이 일치되도록 보정해 주는 것을 말한다. 불일치 종류는 수치지도를 생성하는 방법과 과정 등에서 발생할 수 있으며 또한 시간의 흐름에 따라 변화는 지리 정보의 특성으로 인해 발생하기도 한다. 본 논문에서는 지리 정보 시스템의 성능을 저하시키는 중요한 원인인 불일치 문제를 해결하기 위한 새로운 수치지도 보정 알고리즘을 제시한다. 제시한 방법은 다각형 커널의 무게 중심을 이용하여 다각형을 삼각분할한 후 삼각형 매핑을 적용하는 것이다. 다각형 외부에 위치한 시설물에 대해서도 동일한 방법을 적용하기 위해 제한된 딜로니(Delaunay)삼각분할을 이용하여 외부 영역을 다각형의 집합으로 만들어 주는 방법을 제시한다. 또한 본 논문에서는 수치지도 보정 결과를 평가하기 위한 측정 함수를 제시하였다. 측정 함수는 지리 정보의 특성을 구분짓는 세 가지 중요한 요소인 방향적(directional), 위상적(topological), 측량적(metrical)특성을 이용한다. 그리고 수치지도와 다양한 테스트 데이터를 이용하여 제시한 기법의 성능을 실험하고 그 결과를 측정 함수로 분석하여 제시한 기법이 불일치 해결에 좋은 결과를 보여 줌을 밝힌다.
2D영상을 3D영상으로 변환하기 위해서는 영상 내의 깊이 정보를 알 수 있는 깊이지도(depth map)가 필요하다. 깊이지도를 획득하기 위해 다양한 시각적 특성들이 이용되는데, 본 논문에서는 영상에서 아래는 가깝고 위는 멀다는 가정을 기반으로 하는 상대적 높이(relative height) 특성을 이용하여 깊이지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 상대적 높이 특성을 이용한 방법들은 왼쪽이나 오른쪽으로 거리가 멀어지는 영상에 대해서 부정확한 깊이지도를 생성한다. 따라서 제안하는 방법에서는 문제점을 개선하기 위해 입력 영상을 소실점 위치에 따라 분류하여 깊이지도를 생성한다. 소실점이 왼쪽이나 오른쪽에 위치할 때는 영상을 회전시켜 소실점을 상단으로 보내 상대적 높이 가정에 맞도록 영상을 변환하고 소실점이 중앙에 위치할 때는 하늘 검출 방법을 통해 실내, 실외를 판별한 후 각 특성에 맞는 초기 깊이 모델을 적용한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 상대적 높이 가정을 만족하지 않는 영상도 적합한 깊이지도를 생성할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 관심 영역을 선택추출하여 효과적으로 객체를 추출 할 수 있는 관심 영역 지도(Saliency Map) 생성 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 객체의 윤곽선에 초점을 맞추어 단일영상의 에지(Edge), HSV 색상 모델의 H(Hue)성분, 포커스(Focus), 엔트로피(Entropy)의 네 가지 특징 정보를 이용한 각각의 특징 지도(Feature Map)를 생성하고, 생성된 특징 지도들을 중심 주변 차이(Center Surround Differences)를 이용하여 중요도 지도(conspicuity map)를 생성하게 된다. 이후 생성된 중요도 지도들을 조합함으로써 관심 영역 지도를 생성하게 된다. 제안한 기법을 이용하여 생성한 관심 영역 지도를 기존 기법의 관심 영역 지도와 비교한 결과 제안한 기법의 우수함을 알 수 있었다.
북한은 자급자족의 형태로 지하자원과 수력을 이용하여 에너지원으로 사용하고 수입연료를 자제하는 실정이다. 하지만 기존의 발전 설비들의 노후화와 지하자원의 확보의 어려움이 증가 되어 신재생에너지의 개발을 확대하고 있다. 이에 우리나라에서는 남북의 기술교류 확대 및 미래 에너지 자원의 확보를 위하여 북한 자원자원에 대한 연구가 이뤄지고 있다. 기존의 연구에서는 북한지역의 관측값을 활용하거나 저해상도의 바람지도들이 작성되었다. 북한 지역의 바람의 분포를 세밀히 파악하기 위하여 기존의 바람지도 보다 상세한 풍력-기상자원지도가 필요하기 때문에 연구를 진행하였다. 북한의 풍력-기상자원지도를 개발하기 위해 미국 NCAR에서 개발한 중규모 모형인 WRF(Weather Research & Forcasting)을 활용하였다. 좋은 풍력자원을 갖춘 장소에 풍력 단지를 조성하기 위해서는 고해상도의 기상자원지도를 이용해서 파악하는 것이 필요하므로 해상도를 1km으로 설정하여 수행되었다. 본 연구의 결과로 지상 80 m에서의 1km 해상도를 갖는 풍력-기상자원지도를 작성하였다. 개발된 풍력-기상자원지도의 검증을 위해서 우리나라에서 확보가 가능한 북한 27개 지점의 지상 10 m 바람자료들을 활용하였다. 풍속에 대한 검증은 Bias와 RMSE을 이용하였으며, 풍향의 검증은 MAE을 활용하였다. 연 평균의 북한의 풍력-기상자원지도를 보면, 북한의 산맥을 중심으로 다른 지역보다 높은 풍속 분포를 보이고 있으며, 황해도를 포함한 북한의 서해안지역에서 비교적 높은 풍속의 분포를 나타내고 있다. 계절별로 살펴보면 봄철과 겨울철에 여름과 가을철보다 높은 풍력자원이 나타나며, 여름철이 가장 낮은 풍력자원을 갖는 것으로 분석되었다.
본 연구는 마음인문학의 연구성과를 사회적으로 공유하기 위한 방안으로 스마트폰을 이용한 전자문화지도 개발의 필요성을 논의한 것이다. 기존의 종이지도와 달리 많은 양의 정보를 지면의 제약 없이 웹서비스화 한 것이 전자지도이다. 이에 문화의 개념을 얹으면 전자문화지도가 된다. 마음인문학의 다양한 연구성과를 사회적으로 확산시킬 수 있어야 하는데, 이를 위해 보다 많은 대중이 손쉽게 접근할 수 있도록 스마트폰을 이용한 전자문화지도를 만들고자 하는 것이다. 스마트폰을 이용한 응용프로그램을 만들기 위해서는 스마트폰의 여러 특징을 이해하고 이를 극대화시킬 수 있는 개발방안이 필요하다. 이를 위해 본고에서는 스마트폰을 이용한 서비스를 만들 때 고려되어야 할 점과 개발과정에서 염두에 두어야 할 스마트폰의 특징을 점검하였다.
풍력자원지도의 작성을 위해 기본적으로 지형고도자료, 지면조도자료, 풍황자료가 필요하다. 그 중 지면조도자료의 경우 토지피복분류 기법을 통한 토지피복지도를 이용하여 구할 수 있다. 지면조도지도의 경우 토지피복의 성질에 따라 풍속의 조도계수가 다르게 되며, 이러한 조도계수에 근거하여 정확한 지면조도지도를 만들 수 있다. 본 연구에서는 Landsat위성자료를 이용하여 무감독 분류 방법과 식생지수법을 사용하여 지면조도자료를 생성한 후 풍력자원지도를 작성하였다. 이렇게 만들어진 풍력자원지도를 근거로 식생지수법의 사용이 무감독 분류 기법에 비하여 타당한지를 검증하였다. 그 결과, 식생지수를 사용한 풍력자원지도는 관측 자료와 비교한 경과 60% 이상의 등급 일치율을 보였고 불일치하는 픽셀에 대해서는 최대 등급의 차이를 넘지 않았다. 따라서 풍력자원지도 생성 시 필요한 지면조도지도를 계산할 경우 식생지수를 이용한 분류방법이 효과적인 것으로 판단된다.
기존의 수치지도 1.0에서는 가장 대축척인 1/1,000수치지도를 이용하여 1/5,000과 그 이하 소축척 수치지도를 제작하는 것이 불가능하였다. 이러한 이유로 1/1,000과 1/5,000 이하의 수치지도는 각각 다른 축척의 항공사진으로부터 제작되었다. 차세대의 수치지도는 가장 대축척인 수치지도를 기반으로 점차 소축적의 수치지도가 연속으로 연관되어져야 하며, 이것은 데이터의 공유와 일괄갱신 측면에서 매우 중요한 일이다. 수치지도 2.0이 개발된 이래 다축척 연속수치지도제작에 관한 가능성이 제기되면서 이에 대한 연구가 다시 시작되었다. 다축척 연속수치지도에서 가장 기본이 되는 것은 축척간에 연계되는 일반화 기준을 결정하는 것이며, 본 연구에서는 1/1,000 수치지도를 이용하여 1/5,000수치지도를 제작할 수 있는 일반화 기준을 정립하였다. 또한, 정립된 기준을 이용하여 자동일반화를 수행함으로서 일괄갱신에서의 활용 가능성을 모색하였다.
본 연구에서는 웹 환경에서 래스터 지도를 벡터 지도처럼 이용할 수 있는 방법을 제안하였으며, 웹 브라우저 내에서 실행되는 전용 래스터 지도 뷰어를 개발하였다. 전처리 과정을 통하여 래스터 지도의 객체에 부여된 좌표들은 벡터 정보로서 사용되며, 래스터 지도 뷰어에서는 각 객체의 좌표와 연결된 속성 데이터베이스를 이용하여 공간분석이 가능하도록 하였다. 개발한 지도 뷰어는 래스터 이미지의 특성을 이용하기 때문에 저렴한 비용으로 웹 GIS를 구축할 수 있고, 공간분석을 위한 컴포넌트의 개발이 훨씬 용이하게 이루어 질 수 있다는 장점이 있다.
구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.
최근 딥러닝 기반의 다양한 물체 검출 알고리즘이 제안되어 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝 기반 물체 검출의 성능을 향상시키기 위해 입력영상에서 추출된 특징 지도를 강화하는 비지역적 특징 융합과, 이를 이용한 물체 검출 기법을 제안한다. 제안 기법은 입력영상에서 CNN 을 통해 추출한 특징 지도를 비지역적 특징 강화 블록을 통해 강화한다. 해당 블록 내에서 입력된 특징 지도는 먼저 여러 리셉티브 필드를 갖는 특징 지도로 분기된다. 그리고 분기된 특징 지도들은 비지역적 특징 융합 모듈에 의해 융합되어 강화된다. 이러한 과정을 통해 강화된 특징 지도는 비지역적 문맥 정보가 강화된 특성을 가지며, 해당 특징 지도를 이용하여 최종적으로 물체 검출을 수행한다. Pascal VOC 공인 데이터세트를 통한 실험 결과, 제안 기법은 기존 비교 기법 대비 향상된 검출 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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