항공 영상 요약은 무인항공기를 통해 획득된 전체 영상의 내용을 제한된 시간 내에 효과적으로 브라우징 함으로써 감시 정찰 지역에 대한 상황 인식을 가능하게 하는 기술이다. 항공 영상의 정확한 요약을 수행하기 위해 본 논문에서는 센서 운용 모드를 집중감시, 전역감시 그리고 구역감시모드로 구분하고 해당 센서 운용 모드의 특성을 고려하여 항공 영상 요약을 수행한다. 특히 집중감시 모드에서의 영상 요약은 화면 내 움직임이 있는 관심 객체의 지속적인 추적을 기반으로 수행되며 이를 위해 본 논문에서는 지역 움직임 벡터(partitioning motion vector)와 해당 벡터가 발생한 영역에서의 시공간적 중요도 지도(spatiotemporal saliency map)를 활용한 움직임 반응 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 적합성을 확인하기 위해 실 항공 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 도출된 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 전체 항공 영상에서의 영상 요약을 위해 센서 운용 모드에 따라 정확한 대표 프레임을 검출하였으며 이에 따라 대용량의 무인항공기 획득 영상이 효과적으로 요약될 수 있음을 확인하였다.
Since Voyager 1 passed the Heliopause in 2012, it has provided the observations of the charged particles in the local interstellar medium. However, Voyager 1 only provides the information along with its trajectory. In order to understand the global view of the interstellar plasma flow surrounding the Heliopause, we need another tool. When the interstellar plasmas approach the Heliopause, the ions are deflected around the Heliopause due to the draping of the interstellar magnetic field. The draping of the interstellar magnetic field is strongly connected with the shape of the Heliopause. A fraction of the diverted ions exchanges their charges with the undisturbed primary interstellar neutral atoms, and then the ions become neutral atoms called the secondary interstellar neutral atoms. The newly created neutral atoms carry information on the diverted flow of the interstellar ions, and a fraction of them can travel to the Sun. Therefore, the secondary component of the interstellar neutrals is an excellent diagnostic tool to provide important information to constrain the shape of the Heliopause. The secondary interstellar neutrals are observed by Interstellar Boundary Explorer (IBEX) at Earth's orbit. Since 2009, two energetic neutral atom cameras on IBEX have measured neutral atoms and it has provided sky maps of neutral atoms. In this presentation, we will discuss the directional distribution of the secondary interstellar neutrals at Earth's orbit. In the sky maps, the primary interstellar neutral gas is seen between $200^{\circ}$ and $260^{\circ}$ in ecliptic longitude and the secondary components are seen in the longitude range of $160^{\circ}-200^{\circ}$. We also present a simplified model of the outer heliosheath to help interpret the observations of interstellar neutrals by the IBEX-Lo instruments. We extract information on the large-scale shape of the Heliopause by comparing the neutral flux measured at IBEX along four different look directions with simple models of deflected plasma flow around hypothetical obstacles of different aspect ratios to the flow. Our comparisons between the model results and the observations indicate that the Heliopause is very blunt in the vicinity of the Heliospheric nose, especially compared to a Rankine half-body or cometary shape.
분산맵은 텍스트 영역이 주변과의 색상 혹은 밝기 변화가 심하다는 특징을 이용하는 방법으로 특히 잦은 포맷 변환에 의하여 해상도가 낮거나 일정하지 않은 웹 이미지의 텍스트 영역을 추출하는 데 적용할 수 있다. 그러나 이전의 분산맵을 적용한 방법들은 입력 영상 전역에 고정된 마스크를 한 번만 적용하는 광역 분산맵을 사용하므로 텍스트 크기가 매우 작거나 큰 경우, 획의 색상에 gradation효과가 있는 경우, 각도, 위치, 색상 등이 복잡한 경우 텍스트 추출 성능이 안정 적이지 못하다. 본 논문은 2단계 분산맵을 사용하여 Web 이미지에서 텍스트 영역을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 광역 및 지역 분산맵이 각 단계에서 적용되며 서로 계층적 관계를 가진다. 1단계는 텍스트 영역 추출 재현율을 높일 수 있도록, 충분히 큰 글자 혹은 작은 글자도 추출할 수 있는 일정한 마스크 크기를 가진 광역의 수직 및 수평 색 분산맵을 적용하여 유사 텍스트 영역을 추출한다. 2단계에서는 1단계의 각 연결요소영역에 새로운 마스크 크기를 가진 명암 분산맵을 적용하여 최종적인 텍스트 영역을 추출한다. 2단계 분산맵 적용에 의하여 1단계에서 구한 유사 텍스트 영역에 남아 있는 배경 부분이 많이 사라지게 되어 추출 정확률이 높아진다. 제안한 방법을 400개의 Web 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.
동해의 명태어획에 대한 온도변화의 영향을 분석하기 위해 트랜스로그 비용함수를 사용하였다. 명태어획량은 원재료가격과 수온에 매우 민감한 것으로 나타났다. 최근 기후변화가 동해의 수온에 영향을 주고 이는 냉대성 어류인 명태의 어획량 감소에 영향을 주었다. 추정결과 해수온도의 화시 1도 증가는 9%의 어획량을 감소시키는 것으로 나타났다. 기후변화의 영향이 명백한 것으로 보이며 어획량 감소 방지는 어려울 것으로 판단된다. 따라서 우리나라 명태산업의 쇠퇴는 불가피하기 때문에 정책당국의 지원이 냉대성 어류로부터 난대성 어류로 전환되어야 할 것으로 보인다. 하지만 명태의 어획량 감소가 기후변화의 영향만이라고 단정하는 것은 아직까지 어려울 것이다. 다른 설명으로는 국산 명태의 수요 증가에 따른 어린 명태(노가리)의 포획과 수질오염을 들 수 있다. 따라서 정책당국은 지속적인 모니터링을 통해 불법적인 조업과 해양 투기를 단속하여 수산업을 보호해야 할 것으로 판단된다. 또한 동해안 인근 국가들의 정치적인 협력을 통한 명태 어종 보호가 필요할지도 모른다.
Douglas-Peucker 알고리듬의 원리를 충실하게 반영한 단순 tree 구조의 단순화 기법은 단순화 지표가 실제 계층적 자료구조에 명확히 내재되는 장점을 갖는다. 그러나 단순 tree 방법은 단순화 지표의 계층성이 항상 보장되지 못할 가능성을 안고 있다. 그것은 Douglas-Peucker 알고리듬의 원리가 선형 사상의 국지적 특성을 충실하게 반영하지 못하는 전역적 기법이기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 계층적 오류를 극복하기 위해 볼록다각형 탐색기법을 활용하여 형태적 대표점을 찾아 이를 기초로 계층적 자료구조를 갖는 단순화 기법 (CALS)을 구현하였다. CALS에 의한 방법은 단순 tree 방법에서 발생한 중상위 계층의 오류를 보정하는 효과가 있기 때문에 단순 tree 구조에 비해 단순화의 공간적 정확도를 향상시킨다.
물리탐사 자료의 역산 해를 찾는데 흔히 이용되는 결정론적 해법은 지역 최소점에 빠져 적절한 해에 수렴하지 못할 가능성이 크다는 단점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위한 대안 중 하나는 확률론적 접근법에 기반한 전역 최적화 방법을 이용하는 것이며, 여러 방법들 중에서 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization, PSO)법의 적용사례가 많이 소개되었다. 이 논문에서는 PSO법을 이용한 소형루프 전자탐사 자료의 층서 구조 전기비저항 역해석 알고리즘을 개발하고 합성자료를 이용하여 역산실험을 수행하였다. 실험결과 기존의 Gauss-Newton 알고리즘으로는 최적의 역산해를 찾는데 어려움이 있는 소형루프 전자탐사 자료의 역산 시도에 PSO 방법을 적용하면 성공률을 높일 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 무선 센서 네트워크(wireless sensor network)에서 노드들의 위치 추정 문제를 다룬다. 위치 추정을 위한 기존의 기법들은 인접한 노드들 간의 거리를 이용하여 자신의 위치를 추정하는 LGB 기법과 멀리 떨어진 노드들 간의 거리를 추정하여 위치 추정에 이용하는 GGB 기법으로 분류할 수 있다. 그러나 LGB 기법의 경우 상대적으로 정확도가 낮은 거리 측정 기법 하에서는 적합하지 않은 면이 있고, 반면 GGB 기법의 경우 장애물이 있거나 혹은 노드들이 분포한 영역이 사각형이나 원형과 같은 정형이 아닌 경우에는 적용하기 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 두 가지 기법을 절충하여 부정확한 거리 측정 기법 하에서 장애물이 있거나 비정형의 영역 내에 분포한 노드들에 대해서도 위치 추정을 가능하게 하는 새로운 위치 추정 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해서 비교 분석한다.
신뢰성 있는 댐유입량의 장기예측은 효율적인 댐운영에 필수적이다. 2000년대 이후 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성이 규명되면서, 이를 활용한 미래의 수문조건을 예측하기 위한 연구가 활발히 시도되고 있다. 본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 미국 NOAA에서 제공하는 40개 전구기후지수의 원격상관을 분석하고, 이를 기반으로 1개월 선행 댐유입량의 예측성능 및 활용성을 평가하였다. 본 연구에서는 1) 원격상관을 통해 강수와 기온을 예측하고 SWAT 모델을 이용하여 예측 댐유입량을 산정하는 방법(SWAT-Forecasted), 직접 댐유입량을 예측하는 기법(CIR-Forecasted), 예측시점의 관측값이 과거자료에서 해당하는 순위(rank)에 근거한 방법(Rank-Observed)을 비교하였다. 결과적으로 통계적 방법으로 댐유입량을 직접 예측하는 접근 방식(CIR-Forecasted)이 12월을 제외하고는 다른 방법에 비해 우수한 예측성을 보였다. 이것은 강수량 및 기온 예측정보를 일단위로 상세화하는 가정과 유출모델링과정에서 발생하는 불확실성이 예측결과에 포함되지 않기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구결과는 원격상관기반의 1개월 선행 댐유입량 예측이 안동댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것을 시사하였다.
경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.
식생의 분포와 지형 태양광도의 상관성을 규명하는 것은 공간적 이질성을 내포하는 공간데이터의 분석이지만 기존의 많은 선형모델들은 이들 데이터가 갖는 공간적 특성을 고려하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 금강산을 대상으로 식생분포를 정량적으로 나타내는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 일사량, 일조시간, 고도, 경사에 대하여 지리가중회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 실시하였다. GWR 은 전역적 모형인 OLS(Ordinary Least Squares)에 비해 모형의 설명력과 적합성이 확연히 높아졌으며, 잔차의 공간적 자기상관성 또한 해소된 것으로 나타났다. OLS 분석결과는 NDVI에 미치는 지형 태양광도의 영향력을 연구지역에서 단일하게 추정하였으나, GWR은 각 인자가 NDVI에 미치는 영향력을 국지적으로 보다 세밀하게 추정하여 공간단위에 따른 각 인자의 영향력을 보다 확연히 나타내었다. 국지적 차원에서 추정된 NDVI와 지형 태양광도의 상관성은 식생분포를 조사하는 과정에서 보다 객관적이고 세밀한 분석을 위한 중요한 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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