• 벤처창업연구
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• 제10권3호
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• pp.133-146
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• 2015

본 연구는 환헤지와 조선업체의 당기순이익과의 인과관계를 파악하고자 단위근 검정과 공적분 검정, 그리고 벡터자기회귀모형(vector autoregressive model : VAR)을 활용하였다. 먼저, 단위근 검정을 위해서는 2000년부터 2013년까지 분기별 조선업체들의 당기순이익은 존슨 변환 후의 값을 사용하였다. 동일 기간에 국채선물수익률(KTBF), 3년 만기 국채수익률(KTB3Y), 한미 환율, 한미 금리차이는 주별 데이터를 각 분기별 차이값으로 변환시켜서 활용하였고, 조선업체의 주가는 로그 변환 시킨 후에 사용하였다. 또한, 구조적 변화점 탐색 분석기법을 활용하여서 조선업체들의 당기순이익에 영향을 주는 환헤지에 구조적 전략 변화가 발생하는지 검증해 보았다. 연구결과는 환헤지와 조선업체의 당기순이익 간에는 구조적 변화점 탐지 분석에서는 2004년을 기점으로 구조적 변화가 발생하는 것으로 나타났다. 즉, 조선업체 중에서 소극적 환헤지 관리가 적극적 환헤지 전략으로 구조적 변화가 발생한 것이다. VAR의 추정을 통해 한국 조선업체들의 환헤지는 조선업체들의 상호 간의 수익성에 영향을 주고 있음을 파악 할 수 있었다. 또한 거시변수나 주가에 의해서도 조선업체들의 당기순이익이 영향을 받고 있음을 확인해 볼 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권4호
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• pp.243-253
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• 2006

해안지역의 해저 해빈모래가 다량 유실되면서 해안지역의 장기관리를 위해 침식구간에 대한 지속적인 모니터링 작업이 필요하다. 그러나 각 구청은 지형변화 분석작업 없이, 양빈작업에 급급하고 있어 장기효과가 나타나지 않고 있다. 그러므로 본 연구는 수심측량 및 GPS 측량을 통해 해저 해빈지대의 정확한 공간자료를 구축하고, RS GIS기법을 도입하여 지형변화를 정량 정성적으로 탐지 분석하였다. 연구 결과, 해운대 해저지형은 과도한 도시개발과 하천복개공사로 지난 25년간, 평균수심 0.40 m, 수표면적 11,028 $m^2$, 수중체적 2,207,884 $m^3$ 가량 침식되었다. 해빈지형은 지난 5년간, 평균고도 0.27 m, 총면적 6,501 $m^2$, 총체적 25,667 $m^3$ 가량 퇴적되었다. 이의 원인은 지오그리드의 설치로 해빈모래가 서측까지 도달하지 못하고, 계절영향으로 사료된다. 본 연구는 해저 해빈지형의 정확한 측량작업으로 해안 및 지형변화에 관한 모니터링 작업을 실시하여 연안침식 현황을 분석하고, 양빈작업 및 안전한 해양레저 활동, 해수욕장 관리에 필요한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.495-505
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• 2023

함경북도 무산군에 위치한 무산 광산은 한반도의 대표적인 노천 철 광산으로 1935년부터 본격적인 채광이 이루어졌다. 본 연구에서는 지난 백 여년 동안 무산 광산 지역에서 발생한 채광량 및 적치량을 지형 고도의 변화를 통해 추정하고자 하였다. 광산의 부피 변화를 계산하기 위해 1918년에 발행된 1:200,000 축척의 조선 제3차 지형도를 디지타이징(digitizing)하여 digital elevation model (DEM)화한후, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM (2000) 및 Copernicus DEM (2011-2015)과 비교하였다. 구해진 부피 변화에 철광석과 폐석의 밀도와 공극률을 가정하여 질량으로 환산한 결과, 백 년 동안 약 13억 7천만 톤의 철광석이 채광되었고 약 10억 6천만 톤의 폐석이 적치된 것으로 나타났다. 본 연구는 무산 광산이 본격적으로 개발되기 이전의 자연 지형 자료를 사용함으로써 약백년 가량의 무산 광산의 활동을 정량적으로 산정했다는 데 의의가 있으며, 향후 자료 획득이 제한된 북한의 장기적 지형변화 탐지에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권5호
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• pp.629-636
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• 2024

본 연구는 위성영상을 이용하여 국내의 검증 가능한 지역의 저수지 수표면 변화를 모니터링하고 저수지 수표면적과 저수량 분석을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구의 대상지역은 충청권 일부 지역으로 용수를 공급하고 있는 금강의 대청댐을 대상으로 하였다. 위성영상의 여러 관측센서 중 Sentinel-1(SAR-C) 영상과 Sentinel-2(MSI)의 광학영상을 이용하여 수체를 탐지하는 연구를 진행하였다. 지상관측 자료인 저수지의 저수량과 추출한 수체면적과의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 Sentinel-1(SAR) 영상을 이용한 수체면적과 일단위 저수량과의 결정계수(R²)는 0.9242로 분석되었고, Sentinel-2의 MSI 광학영상을 이용한 분석에서도 0.8995로 상관관계가 높은 것으로 분석되었다. 또한 저수량과 수체면적과의 관계식을 이용하여 영상으로부터 추출한 수체면적의 저수량이 실제 저수량과 유사한 형태의 수문곡선을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 향후 북한 지역과 같이 관측의 밀도가 낮고 접근이 불가한 지역에 위성영상 자료를 활용하여 주요 댐 저수지 수체면적에 대한 연간변화와 장기간의 추세를 분석하는 연구로 진행할 계획이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.829-842
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• 2003

최근 화상 회의, 화상 전화, 모바일 환경에서의 화상 통신, 얼굴 인식을 이용한 보안 시스템 등의 상업화에 힘입어 비디오에서의 얼굴 검출 및 추적 기술은 눈부신 발전을 이룩하였다. 또한, 얼굴 요소 검출은 요소 그 자체뿐 아니라 정화한 얼굴 영역 검출을 위한 필수 단계로서 중요한 연구 주제가 되고 있다. 그러나 영상에 나타난 복잡한 배경과 카메라 조작 및 조명에 의한 색상 왜곡 그리고 다양한 조명 조건 둥은 얼굴 검출 및 추적, 요소 검출에 있어 여전히 큰 장애가 되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 실시간 화상 통신을 위한 새로운 얼굴 영역 검출 및 추적 알고리즘과 검출된 얼굴 영역에서 효과적으로 눈 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 얼굴 검출 알고리즘은 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 웨이블릿 변환된 세 종류의 부 영역을 이용하여 얼굴 형판을 생성하고 웨이블릿 변환된 입력 영상과의 유사도를 측정하여 얼굴을 검출한다. 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄일 수 있었으며 세 가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었다. 또한 효과적인 얼굴 추적 알고리즘을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하고 예측된 얼굴 위치를 중심으로 탐색 영역을 정해 형판 정합을 수행함으로써 얼굴 검출률을 높이면서 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 수직, 수평방향 투영을 이용한 합리적인 눈 검출 알고리즘은 어두운 조명이나 부정확한 얼굴 영역에서도 만족스러운 결과를 보여주었다.26$이었으며, 점차 감소, 다시 증가하여 담금 10일에는 $3.42{\sim}3.69$이었다. 시험구별로는 KKR이 가장 낮았다. 총산은 담금 1일에 $0.29{\sim}0.82%$였으며 담금 6일에 $1.75{\sim}2.53%$로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance

• 농업생명과학연구
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• 제50권3호
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• pp.1-11
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• 2016

3차원 지형정보를 얻기 위하여 항공 LiDAR(Light Detection and Ranging)자료 기반 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM) 생성에 대한 연구들에 대한 관심이 지속적으로 높아져 왔다. 항공 LiDAR 원자료로부터 정확도가 높은 DEM을 생성하기 위해서는 3차원 점군에서 비지면점을 제외시키고 지면점만을 포함시키는 필터링(filtering)과정이 중요하다. 특히, 필터링을 구성하는 알고리즘의 패러미터 값 변화에 따라 산출되는 결과물들에 차이가 발생하고 정확도에 영향을 준다. 따라서 본 연구는 화천, 양주, 경산 및 장흥 유역 대상지의 항공 LiDAR 자료로부터 Fusion 소프트웨어를 이용하여 LiDAR DEM을 생성하는 GroundFilter알고리즘의 Mean패러미터(GFmn) 수준 변화가 LiDAR DEM 결과물의 정확도에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. GFmn 수준 변화에 따른 정확도에 대한 영향 여부를 분석하기 위해 일원배치분산분석을 실시하였고, 그 결과 GFmn의 수준 변화에 따라 정확도에 대한 영향이 유의미하게 나타났다(F-value: 4.915, p<0.01). 이 후 각각의 GFmn 수준들을 다른 수준들과 차이가 있는지 여부로 묶기 위하여 사후검정을 실시하였다. 사후분석을 통해 잔차의 평균 차이에 따라 '7, 5, 9, 3'과 '1' 두 집단으로 나뉘었다. 아울러 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM 생성하는데 적정 GFmn은 '7' 조건일 때로 나타났다. 이 연구를 통해 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM을 생성할 수 있는 패러미터 값을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.53-61
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• 2014

Landsat OLI 위성영상은 다양한 분광정보 밴드를 포함하고 있기 때문에, 토지피복지도 생성, 도심지역의 분석, 식생지수의 추출, 변화탐지 모니터링 등과 같은 다양한 원격탐사 분야에 활용할 수 있다. 또한, 토지피복지도는 GIS 및 국토 모니터링에 있어서 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 Landsat OLI 위성과 기존의 토지피복지도를 활용하여 토지피복지도를 생성하고자 하였다. 이를 위해, 기존의 토지피복지도와 K-means 기법의 상관관계를 활용하여 훈련자료를 자동으로 생성하였으며, 생성된 훈련자료를 이용하여 각 클래스 별 분광 반사율 값을 추정하였다. 최종적으로, 반복적인 분광혼합분석을 통하여 각 클래스 별 점유 비율 영상과 토지피복지도를 생성하였다. 청주시 일대에 대한 토지피복지도와 Landsat OLI 위성영상을 활용한 실험을 수행하였으며, 감독분류 기법에 대한 결과 및 기존 토지피복지도와의 비교평가를 통하여 본 연구에서 제안된 기법이 수동으로 취득한 훈련자료가 없어도 효과적으로 토지피복지도를 생성할 수 있음을 정량적, 시각적으로 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권2호
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• pp.181-190
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• 2011

현재 공간해상도 약 1 m 의 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X와 TanDEM-X, 이탈리아의 COSMO-SkyMed가 성공적으로 발사되어 운용되고 있으며 분석 결과 우수한 성능을 보이고 있다. 국내에서도 최고 공간해상도 약 1 m 의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 향후 발사될 예정이다. 이러한 고해상도 SAR 영상 활용이 가능해짐에 따라 SAR Interferometry(InSAR) 기술을 이용한 도심지역 모니터링이 더욱 관심을 받고 있다. 하지만 기존의 InSAR 위상 시뮬레이션 알고리즘은 도심지역에 분포하는 빌딩과 같은 인공구조물 객체에 의해 나타나는 layover 현상과 빌딩 벽면에서 산란되는 신호를 충분히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 기존 알고리즘의 한계점을 극복하기 위하여 LIDAR DSM을 이용한 정밀 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 대전 지역에서 획득된 TerraSAR-X spotlight 영상과 비교 분석을 통해 개발된 알고리즘의 타당성 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로 생성된 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상은 실제 TerraSAR-X spotlight SAR 자료로부터 생성된 결과와 매우 유사하였다. 이러한 결과는 향후 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지역 변화 및 변위탐지 모니터링 연구에 활용될 것이다.