• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.314-316
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• 2000

여기서 우리는 한국어의 글자를 인식하기 위한 계산모형을 제시한다. 이 모형은 상호활성화 모형에 기반하고 있으나, 입력처리부분이 개선되었다. 우리는 기존의 상호활성화모형에서 모든 입력이 규격화된 형태라는 가정을 배제하였다. 또한 우리는 성능향상을 위하여 다중해상도경로 학설을 결합시켰다. 우리는 제안된 모형을 구현하고, 그것을 실제 자료에 적용해 보았다. 우리는 모의실험결과를 통하여 제안된 모형이 실용적인 의미를 갖고 있음과 다중해상도 경로가 실제적으로 인식 성능 향상에 도움을 주고 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Applied Science and Technology
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• v.39 no.1
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• pp.132-145
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• 2022

The emission factor and activity data of fugitive dust in the domestic agricultural field have been applied to the US inventory system without reflecting the domestic environmental conditions (wind speed, humidity, etc.) and agricultural characteristics. In this study, the temporal resolution was improved for each region by deriving a monthly distribution factor through the application of wind speed and dry season and the spatial resolution was improved for each region by subdivided into dong and ri from ci·gun·gu. Through this study, it is judged that it can be used as an important data for improving the emission and activity data of fugitive dust in the agricultural field that currently exist.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.406-407
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• 2022

자율운항선박, 무인선과 같이 전통적 선박 형태에 자율성이 부여되는 형태로의 발전과 함께 드론, 비행체 같은 비행 형태까지 포함하는 해상 모빌리티는 기존 통신 체계 대비 실시간성 향상 및 대용량 데이터 교환이 요구되는 새로운 해상 안전 운항 체계가 수반되어야 한다. 초고속해상무선통신망(LTE-Maritime) 송수신기를 장착한 국내 선박의 경우, LTE급의 통신 서비스를 연안 최대 100km까지 받을 수 있지만, 국제 항해를 하는 국적선과 외국적 선박을 포함하는 해상 모빌리티 안전 운항 체계 구축을 위해서는 VDES(VHF Data Exchange System)와 같은 국제협약에서 인정하고 해상이동서비스(Maritime Mobile Service)에 속하면서 기존보다 빠른 통신망의 보급이 필수적이다. 본 논문에서는 향후 해상 모빌리티 구현을 위해 필요한 해상무선통신망의 하나로 VDES의 필요성에 주목하여 그간의 개발 현황으로부터 향후 VDES 서비스 도입 및 활용방안에 관해 논한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.384-388
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• 2003

현재 고해상도의 원격탐사 영상을 이용하기 위해서는 고가의 비용을 부담해야 하고 데이터의 용량도 매우 커서 실제로 사용에는 대부분의 사람들이 매우 소극적이다. 이미 수집된 저해상도의 활발한 활용을 위해서는 값이 저렴하면서도 해상도가 좋은 분광력이나 지상해상도를 높여주어야 한다. 따라서 본 연구에서는 해상도가 각기 다른 영상을 관련 자료들을 근거로 20년 전에 저해상도인 30m의 위성영상과 5m의 고해상도 위성사진과의 합성을 통하여 저해상도에서 판독할 수 없었던 여러 종류의 지형지물을 파악할 수 있는 고해상도의 퓨젼 영상을 생성시킨 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.49-51
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• 2021

Versatile Video Coding(VVC)에서 동영상 압축 효율을 증가시키기 위한 다양한 화면 간 예측(inter prediction) 기법 중에 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive motion vector resolution, 이하 AMVR) 기술이 채택되었다. 다만 AMVR을 위해서는 다양한 움직임 벡터 해상도를 테스트해야 하는 부호화 복잡도를 야기하였다. AMVR의 부호화 복잡도를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 가벼운 신경망 모델 기반의 AMVR 조기 판별 기법을 제안한다. 이에 따라 불필요한 상황을 미리 조기에 인지하여 대응한다면 나머지 AMVR 과정을 생략할 수 있기에 부호화 복잡도의 향상을 볼 수 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1445-1462
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• 2022

Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4), which is scheduled to be launched in 2025, is a mid-resolution satellite with a 5 m resolution developed for wide-area agriculture and forest observation. To utilize satellite images, it is important to establish a precision sensor model and establish accurate geometric information. Previous research reported that a precision sensor model could be automatically established through the process of matching ground control point (GCP) chips and satellite images. Therefore, to improve the geometric accuracy of satellite images, it is necessary to improve the GCP chip matching performance. This paper proposes an improved GCP chip matching scheme for improved precision sensor modeling of mid-resolution satellite images. When using high-resolution GCP chips for matching against mid-resolution satellite images, there are two major issues: handling the resolution difference between GCP chips and satellite images and finding the optimal quantity of GCP chips. To solve these issues, this study compared and analyzed chip matching performances according to various satellite image upsampling factors and various number of chips. RapidEye images with a resolution of 5m were used as mid-resolution satellite images. GCP chips were prepared from aerial orthographic images with a resolution of 0.25 m and satellite orthogonal images with a resolution of 0.5 m. Accuracy analysis was performed using manually extracted reference points. Experiment results show that upsampling factor of two and three significantly improved sensor model accuracy. They also show that the accuracy was maintained with reduced number of GCP chips of around 100. The results of the study confirmed the possibility of applying high-resolution GCP chips for automated precision sensor modeling of mid-resolution satellite images with improved accuracy. It is expected that the results of this study can be used to establish a precise sensor model for CAS500-4.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.417-420
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• 2000

점진적 영상 전송과 저해상도에서도 높은 PSNR를 나타내는 방법으로 EZW(Enbeded Zerotree Wavelet)과 SPIHT(set partitioning in hierarchical tree)를 사용한 보다 향상된 영상 압축방법이 제안되어졌다. 특히 SPIHT는 적응 산술부호화(adaptive arithmetic coding)를 사용하지 않고도 EZW보다 뛰어난 압축률과 효과를 얻을 수 있다. 하지만 부대역(subband)간의 유사성(similarity)을 이용한 제로트리 부호화에서 계층을 나누는 일은 계수 사이의 연결관계를 깰 수 있기 때문에 간단한 일은 아니다. 본 논문에서는 SPIHT의 비트열을 여러개의 계층으로 나누고 각각의 해상도로 복원하는 새로운 정렬 방법을 제안하고, 계층간의 비트열을 균일하게 나눔으로써 보다 효율적으로 전송 할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 복호시에 낮은 해상도일수로 복원시간의 이득을 볼 수 있는 향상된 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.345-347
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• 2021

단일 이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 놀라운 성능 향상이 이루어 졌다. 이러한 딥러닝 모델은 매우 많은 파라미터를 갖고 있어 많은 연산량과 메모리를 필요로 한다. 하지만 사용할 수 있는 리소스는 한정되어 있기 때문에 네트워크를 경량화 시키려는 연구도 지속되어 왔다. 본 논문에서는 Stochastic Weight Averaging (SWA) 알고리즘을 이용하여 상대적으로 적은 양의 메모리와 연산을 추가해 이미지 초해상도 모델의 성능을 높이고 안정적인 학습을 달성하였다. SWA 알고리즘을 적용한 모델은 그렇지 않은 모델에 비해 테스트셋에서 최대 0.13dB 의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.42-44
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• 2023

신규 해상교통관제사의 직무 역량 향상을 위하여 시뮬레이션 교육은 가장 안전하고 효율적인 수단이다. 하지만 시뮬레이션 교육 시 한정된 시나리오로 인하여 각 항만의 실질적 특성 적응에 어려움을 보이는 실정이다. 이에 각 항만 별 특성에 맞는 여러 시나리오 개발에 필요한 개선 사항을 기초 연구 하였다. 먼저 주요 관제 사례를 수집하여 데이터관리를 하며, 수집된 데이터를 기반의 시뮬레이션 시나리오를 개발하는 것이다. 시나리오는 신규 해상교통관제사 교육뿐만 아니라 더 나아가 유관 및 민간 기관의 VTS 관련 연구에도 도움이 될 것이며, 시뮬레이션 개발의 한가지 지표로서 제안될 수 있다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.12
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• pp.15-22
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• 2020

In this paper, we proposed a deep learning based super-resolution method that combines Channel Attention and Spatial Attention feature enhancement methods. It is important to restore high-frequency components, such as texture and features, that have large changes in surrounding pixels during super-resolution processing. We proposed a super-resolution method using feature enhancement that combines Channel Attention and Spatial Attention. The existing CNN (Convolutional Neural Network) based super-resolution method has difficulty in deep network learning and lacks emphasis on high frequency components, resulting in blurry contours and distortion. In order to solve the problem, we used an emphasis block that combines Channel Attention and Spatial Attention to which Skip Connection was applied, and a Residual Block. The emphasized feature map extracted by the method was extended through Sub-pixel Convolution to obtain the super resolution. As a result, about PSNR improved by 5%, SSIM improved by 3% compared with the conventional SRCNN, and by comparison with VDSR, about PSNR improved by 2% and SSIM improved by 1%.