도시 열 환경 개선을 위해서는 무엇보다도 특정지역의 열 환경에 대한 구조적 특성분석이 선행되어져 문제점을 분석하고 보완되어야 한다. 본 연구에서는 Landsat 위성을 활용하여 대구광역시의 1월과 8월의 열 환경의 중심성 측정, 분포도 작성, 공간통계 분석 등을 활용하여 공간적 특성에 따른 열 환경구조를 분석하였다. 분석을 위해 위성영상의 열적외밴드를 활용하여 표준정규분포화하여 점수로 중심성을 추출하였고, 국지적 공간에서의 자기 상관성을 파악하기 위한 국지적 모란지수(Local Local Moran's I)를 기초로 한 Cluster Map를 작성하여 환경공간구조의 분포 특성을 파악하였다. 따라서 위성영상을 활용한 열 환경 분포 특성과 중심지의 파악은 도시의 열 환경 개선 계획 및 관리방안을 모색하는데 필요한 중요한 기초자료로서 정부의 다양한 열환경 정책이나 계획에 우선시 되어야 할 참고자료를 제공하고자 한다.
항공영상의 활용도가 높아짐에 따라 전통적인 항공사진측량 절차뿐만 아니라 무인항공사진측량 절차를 적용한 다양한 소프트웨어가 제공되고 있다. 기존에는 소규모 영역을 촬영한 영상에 대해서 무인항공사진측량 절차를 적용한 소프트웨어를 사용하였으나 최근에는 항공사진측량용 카메라를 이용하여 촬영한 대규모 영역에 대해서도 무인항공사진측량 절차를 적용한 소프트웨어가 등장하고 있다. 이에 따라 본 연구는 대용량 항공영상을 이용하여 항공사진측량 절차와 무인항공사진측량 절차로 각각 정사영상을 생성하고 정성적, 정량적인 비교를 통해서 두 절차의 특징을 비교하였다. 연구대상지역의 실험을 통해서 정사영상 생성 시 수치표면모델을 이용하는 방법 보다 3차원 메시를 이용하는 것이 건물의 기복변위를 효과적으로 제거하는 것을 알 수 있었다.
The object of this study is to investigate the potential of dual-electrospun polymer based structure for vascular tissue engineering, especially for the medium or small sue blood vessels. Polyurethane(PU), which is known to be biocompatible in this area, was electrospun with poly(ethylene oxide) (PEO). Concentration of PU was fixed at 20wt%, while that of PEO was set from 15 to 35wt%. Morphological features were observed by SEM image and measurement of porosity and cellular responses were tested before and after extracting PEO from the hybrid scaffolds by immersing the scaffolds into distilled water. The diameter of PEO fibers were ranged from 200nm to 500nm. The lower concentration of PEO tended to show beads. The porosity of the scaffolds after extracting PEO was highly increased with higher concentration of PEO as expected. Also, higher proliferation rate of smooth muscle cells was observed at higher concentration of PEO than at the lower concentration and without PEO. As conclusions, this dual electrospinning technique combined with PU and PEO is expected to overcome the current barrier of cell penetration by providing more space for cells to proliferation.
영상 문화의 발달과 함께 영상의 그래픽적인 요소인 이미지 일러스트레이션과 타이포그래피 등을 이용하여 정보 전달을 극대화 할 수 있는 모션그래픽의 중요성도 날로 강조되고 있으며 최근 의도하는 내용을 창의적인 타이포그래피로 시각화한 사례들을 TV광고, 영화 또는 웹과 같은 다양한 미디어 매체에서 쉽게 찾아 볼 수 있으며 또한 증가 추세에 있다. 이러한 영향으로 모션 타이포그래피에서는 무형의 의미적 개념을 타이포그래피라는 시각적 형식을 통하여 표현하기 위하여 언어적 요소, 시간, 형태, 움직임, 색채 그리고 사운드 등과 같은 다양한 요소들을 응용하여 제작할 수 있는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 실제 의사전달 과정에서 더 큰 영향을 미칠 수 있는 성별, 나이, 건강상태, 병적 상태, 신체 사이즈 등의 생리학적 특징을 들 수 있는데 의사전달이 시각적 형식으로만 표현되어야 하는 모션 타이포그래피에서 준언어적 음성의 특성을 적절하게 반영할 수 있다면 의도한 내용을 보다 빠르고 정확하게 이해시킬 수 있을 것이다.
카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하는 3차원 물체를 2차원 영상만으로 인식하는 것은 어려운 일이다. 특히 영상 생성 시 강한 투영변환(perspective transformation) 이 발생할 경우 투영된 물체의 이미지에 대한 국소 특징을 정의하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 물체 인식에 한계가 있다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축을 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 복수 영상의 특징 점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 영상들 간의 기하학적인 관계를 이용하여 중복된 영역을 제거한 모델을 생성하면 임의의 3차원 회전이 적용된 물체를 인식할 수 있다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.
본 논문에서는 SVM을 이용한 번호판 위치 추출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 번호판 영역은 가로-세로 비율 컬러, 공간 주파수 성분 등의 특징을 포함하고 있다. 제안하는 기법은 영상 획득, 번호판 후보 영역 추출, 번호란 위치 검증 세가지 단계로 구성되어 있다. 번호판 후보 영역 추출 단계에서는 컬러 필터링과 경계선 검출을 하여 번호판 후보 영역을 찾아내고 후보 영역의 DCT 계수를 SVM에 적용하여 검증한다. 이러한 검증과정을 거침으로써 잘못된 추출을 막아 신뢰성 있는 번호판 영역 추출이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법을 검증하였다.
곤충의 발자국 패턴을 이용하여 곤충을 인식하고자 할 때에는 특징을 추출하기 위한 기본 단위의 영역을 추출할 필요가 있다. 이 논문에서는 기본 단위 영역의 추출을 위한 전 단계 처리 과정으로서 군집화 기법을 사용하였다. 인식의 대상이 되는 곤충들의 크기와 종류에 따라 남겨지는 발자국 패턴의 크기 및 간격이 다르게 나타난다. 따라서 이 논문에서는 패턴의 크기와 간격에 관계없이 인식의 기본 단위가 되는 영역을 추출할 수 있도록 하는 개선된 ART2 알고리즘을 제안하였다. 제안한 ART2 알고리즘에서는 군집화를 위한 임계값이 군집화의 대상이 되는 모든 패턴들의 거리를 축적한 그래프의 형태에 따라 자동으로 설정되도록 하였다. 제안한 기법으로 2 가지 종류의 곤충 발자국 패턴에 대하여 군집화를 실험한 결과 모두 바르게 군집화가 이루어짐을 알 수 있었다.
위성영상으로부터 추출된 선구조가 지질 및 지질구조와 연관되어 해석이 가능한 지 알아보기 위하여 의성소분지에서 추출된 선구조와 지표지질 조사 결과를 비교하였다. 위성영상으로부터 추출된 선구조는 N20$^{\circ}$~30$^{\circ}$E, N60$^{\circ}$~70$^{\circ}$E, N60$^{\circ}$~70$^{\circ}$W의 주방향을 보이며, 이는 단층 주향 및 절리의 방향을 대표한다. 한편 퇴적층내의 선 구조들은 밀양소분지와 의성소분지의 경계인 팔공산융기대를 경계로 이북에서는 북북동, 서북서 방향이, 이남에서는 동북동 방향의 선구조가 우세하게 나타나, 퇴적상을 기준으로 결정된 기존의 경계와 잘 일치한다. 따라서 위성영상을 이용한 선구조는 광역지질구조 및 지표지질 연구에 매우 효과적으로 사용될 수 있다.
대부분의 스테레오 정합 방법은 두 점간의 대응점을 측정하는데 있어 밝기값을 사용하며 잡음의 영향을 받은 화소가 정합에 사용될 경우 정합 성능이 저하된다. 따라서 잡음은 정합 성능을 결정짓는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고해상도 위성영상에서 정합 성능을 향상시키기 위해 잡음에 강건한 밝기 필터와 에지 필터를 이용하여 정합하는 방법을 제안한다. Mean, Median, Midpoint, Gaussian 필터와 같은 밝기 필터와 Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel, Laplacian 필터와 같은 에지 필터를 사용하였다. 에지필터와 밝기 필터의 성능 평가를 위해 균일 잡음 또는 가우시안 잡음이 첨가된 합성 영상과 위성 영상에 대해 실험을 수행하였고 필터들은 성능에 따라 순위를 정하였다. 밝기 필터와 에지 필터들 중에서 Median 필터와 Sobel 필터가 가장 우수한 성능을 나타낸 반면에 Midpoint 필터와 Laplacian 필터는 가장 저조한 성능을 나타내었다. Ikonos 스테레오 위성영상을 실험 영상으로 사용하였으며 Median 필터와 Sobel 필터를 이용한 정합 방법이 다른 필터 조합을 이용한 정합 방법보다 향상된 정합 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 수정이방성복원 후 지역확장분할 영상분류의 분류오류를 Markov Random Field(MRF) 기반 분류자를 사용하여 개선시킬 것을 제안하고 있다. 제안 접근법은 지역확장분할 분류에 의해 생성된 결과에서 분류오류의 발생 가능성이 높은 경계지역을 정의하고 경계지역내의 화소들에 대해 재분류를 수행하여 수정하는 것이다. 재분류를 위한 MRF 기반 분류자는 지역확장분할 분류에 의해 추정된 클래스 수와 클래스 특성 값을 기반으로 하여 분류를 수행하는 반복적인 기법이다. 모의자료에 대한 실험은 제안 기법이 분류 정확성을 향상시킴을 보여주었다 그러나 실제적으로 많은 탐사지역의 피복형태는 매우 복잡한 구조를 갖고 있으므로 일반적 MRF 기반 기법의 사용은 원격탐사 영상의 정확한 분석을 이끌어 내지 못할 수 있으므로 본 연구는 다중 분류자를 사용하는 다단계 경계지역 수정기법을 제안한다. 한반도의 실제 원격탐사 영상자료에 대한 적용결과는 다단계 기법의 효과성을 잘 보여주고 있다. 다단계 반복적 경계지역 내 분류수정은 분석지역에 존재하는 자세한 구조를 보존하는 한편 지역적 명확한 구분의 분류결과를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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