• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.125-131
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• 2019

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점으로, 도로 공간에서의 소실점은 매우 중요한 공간정보이다. 도로 공간에서의 소실점을 이용해 추출된 차선의 위치를 개선하거나, 깊이지도 영상을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 자동차의 시점을 기준으로 도로를 촬영한 영상을 Deep Neural Network(DNN)과 Histogram of Oriented Gradient(HoG) Feature를 이용한 소실점 검출 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 영상을 블록별로 나눠서 주요 에지 방향을 추출하는 HoG Feature 추출 단계와 DNN 학습 단계, 그리고 Test 단계로 나뉜다. 학습단계에서는 자동차 시점으로 기준으로 도로 영상 2300장으로 학습을 진행한다. 그리고 Test 단계에서는 Normalized Euclidean Distance(NormDist) 방법을 사용하여 제안하는 알고리즘의 효율성을 측정한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권1호
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• pp.49-60
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• 2022

Motivated by the high-resolution properties of high-order Weighted Essentially Non-Oscillatory (WENO) and flux limiter (FL) for steep-gradient problems and the robust convergence of Jacobian-free Newton-Krylov (JFNK) methods for nonlinear systems, the preconditioned JFNK fully implicit high-order WENO and FL schemes are proposed to solve the transient two-phase two-fluid models. Specially, the second-order fully-implicit BDF2 is used for the temporal operator and then the third-order WENO schemes and various flux limiters can be adopted to discrete the spatial operator. For the sake of the generalization of the finite-difference-based preconditioning acceleration methods and the excellent convergence to solve the complicated and various operational conditions, the random vector instead of the initial condition is skillfully chosen as the solving variables to obtain better sparsity pattern or more positions of non-zero elements in this paper. Finally, the WENO_JFNK and FL_JFNK codes are developed and then the two-phase steep-gradient problem, phase appearance/disappearance problem, U-tube problem and linear advection problem are tested to analyze the convergence, computational cost and efficiency in detailed. Numerical results show that WENO_JFNK and FL_JFNK can significantly reduce numerical diffusion and obtain better solutions than traditional methods. WENO_JFNK gives more stable and accurate solutions than FL_JFNK for the test problems and the proposed finite-difference-based preconditioning acceleration methods based on the random vector can significantly improve the convergence speed and efficiency.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.891-907
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• 2023

Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is scheduled to be launched to collect high spatial resolution data focusing on vegetation applications. To achieve this goal, accurate surface reflectance retrieval through atmospheric correction is crucial. Therefore, a machine learning-based atmospheric correction algorithm was developed to simulate atmospheric correction from a radiative transfer model using Sentinel-2 data that have similarspectral characteristics as CAS500-4. The algorithm was then evaluated mainly for forest areas. Utilizing the atmospheric correction parameters extracted from Sentinel-2 and GEOKOMPSAT-2A (GK-2A), the atmospheric correction algorithm was developed based on Random Forest and Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Between the two machine learning techniques, LGBM performed better when considering both accuracy and efficiency. Except for one station, the results had a correlation coefficient of more than 0.91 and well-reflected temporal variations of the Normalized Difference Vegetation Index (i.e., vegetation phenology). GK-2A provides Aerosol Optical Depth (AOD) and water vapor, which are essential parameters for atmospheric correction, but additional processing should be required in the future to mitigate the problem caused by their many missing values. This study provided the basis for the atmospheric correction of CAS500-4 by developing a machine learning-based atmospheric correction simulation algorithm.

• 생태와환경
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• 제37권2호통권107호
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• pp.193-204
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• 2004

경기도 화성시 서해안 하구역에 조성된 간척 인공호인 화옹호에서 식물플랑크톤의 군집 변화와 종조성, 이에 영향을 미치는 요인을 평가하고자 2002년 6월에서 11월까지 호내 3개 정점과 호외 1개 정점에서 월별 조사 분석을 실시하였다. 조사기간 동안 4개 정점에서 관찰된 식물플랑크톤은 총 5강 8목 26과 63속 192종이었으며, 식물플랑크톤의 총 밀도는 각 정점의 표층에서 24${\sim}$1,882cells $mL^{-1}$로 시기와 정점에 따라 변화의 폭이 컸다. 식물플랑크톤의 총밀도는 염분도, pH, BOD, COD, SS, TN 및 TP등과 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 규조류의 밀도와 관계가 있는 요인은 염분, SS, BOD, COD 및 TN으로 나타났다. 다소 지역적인 차이는 있으나 거리에 따른 농도 구배가 엽록소-a, 총인 및 총질소 모두에서 똑같이 나타남으로써 선행강우로 인한 영양염의 유입이 안정된 시기에 식물플랑크톤의 발달로 나타났다고 추정되었다. 화옹호 태동기의 식물플랑크톤 군집구조는 해양성 조류, 특히 규조류에 의해 좌우되고 있으며, 이들의 시 ${\cdot}$ 공간적 변이에 영향을 미치는 요인으로는 염분도, 강우사상, 영양염 등이 중요한 것으로 나타났다. 본 연구의결과로 판단할 매 화옹호의 현재 환경은 해수의 교환, 희석(강우사상)과 하천으로부터 유입되는 외부기원 영양염에 의해 크게 영향을 받는 상태로 평가된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1329-1341
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• 2022

해양환경 및 해양생태계를 파괴하고 해양사고의 원인이 되는 해양쓰레기는 매년 늘어나고 있으나 그 중 해양침적쓰레기는 해저에 위치해 있어 파악과 수거에 어려움이 있다. 이에 효율적인 수거와 분포량 파악을 위해 수중촬영 이미지를 이용하여 폐그물과 폐밧줄을 대상으로 딥러닝 기반의 의미론적 분할을 실험하였다. 분할에는 최신 딥러닝 기법인 high-resolution network (HRNet)을 사용하고 최적화 알고리즘(optimizer) 별 성능 비교를 하였다. 분할 결과 그물에서는 adaptive moment estimation (Adam), Momentum, stochastic gradient descent(SGD) 순으로 F1 score=(86.46%, 86.20%, 85.29%), IoU=(76.15%, 75.74%, 74.36%) 이며, 밧줄은 F1 score=(80.49%, 80.48%, 77.86%), IoU=(67.35%, 67.33%, 63.75%)로 그물과 밧줄에서 모두 Adam의 결과가 가장 높게 나타났다. 연구 결과를 통해 optimizer 별 분할 성능 평가와 최신 딥러닝 기법의 해양침적쓰레기 분할에 대한 가능성을 확인하였다. 이에 따라 수중촬영 이미지를 통한 해양침적쓰레기 식별에 최신 딥러닝 기법을 적용시킴으로써 육안을 통한 식별보다 정확하고 효율적인 식별을 통해 해양침적쓰레기의 분포량 산정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지역지리학회지
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• 제9권4호
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• pp.481-492
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• 2003

본 연구는 1993년과 2002년의 위성영상의 비교분석을 통해 북한 만포 강계 지역의 9년간의 경지확대에 따른 산림경관 변화를 정량적으로 분석한 것이다. 연구 대상지역에서의 농경지는 9년 동안 49.9% 증가하였고, 산림지는 16% 감소하였다. 농경지 개간의 공간적 분포 특성을 보면, 경작지의 평균고도는 1993년의 381m에서 412m로, 경사도는 $10^{\circ}$에서 $13^{\circ}$로 상승하였다. 9년 동안 확대 개간지 자체만을 보면 평균고도 455m, 경사도 $15^{\circ}$ 이르며, 최대 경사도는 $70^{\circ}$에 육박하였다. 파편화에 따른 패치 경향을 보면, 1993년에서 2002년 동안 패치수 394에서 1,241개로 증가하였으며, 패치의 증가와 함께 패치의 형태지수와 프랙탈 차원도 약간 증가하였다. 경작지 개간 고도는 $450{\sim}750$에서 가장 많이 진행되었다. 북한 농업 생산성은 정치 및 사회구조의 개건, 농업 발전을 위한 외부지원, 산지삼림의 복원이 동시에 이루어져야 개선될 것으로 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.104-115
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• 2001

본 논문에서는 칼라 인접성과 기울기를 이용한 새로운 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 칼라 영상의 특징 정보로 사용되는 칼라 히스토그램은 시점이나 영상의 회전등의 영향을 적게 받고 특징 정보의 계산이 간단하고 빠른 장점이 있지만 칼라의 위치 정보를 나타낼 수 없기 때문에 균일 양자화에 의해 비슷한 히스토그램을 가진 서로 다른 영상을 구별하지 못하고 특징 저장량이 많은 등 단점이 있다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 보편적으로 사용하는 양자화 대신 영상에서의 인접 화소의 칼라 변화량 즉 기울기를 계산하여 보다 정확한 색차를 구함으로써 비슷한 칼라가 서로 다르게 양자화됨으로 인한 오차를 감소시켰다. 동시에 영상의 주요 칼라 구성 특징을 나타나는 칼라 인접성 정보를 추출하여 이진 배열로 표시함으로써 특징 정보의 방대한 저장량을 줄이고 비교속도를 향상시켰다. 실험 결과 기존의 검색 방법에 비하여 제안한 방법은 적은 특징 저장 양으로 외부조건의 변화에 더욱 강건함을 보여주고 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.21-28
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• 2003

산림경영계획의 측면에서 임도계획의 기본이 되는 복합적인 정보를 바탕으로 GIS를 이용하여 경상남도 남해군에 위치한 금산시험림 주변의 국유림을 대상으로 6가지 대안별 임도망을 편성하여 적용성을 검토한 후 비교 분석하였다. 그 결과 노선선정기준 중 종단물매와 토공량의 최소화를 조합한 대안노망2의 경우 일부 노선이 기설임도와 유사한 노선형으로 배치되어져 현행 임도계획시 종단물매와 산지경사를 실측하여 임도를 시공하는 사실과 일치함을 알 수 있었으며 4가지 노선선정기준 모두를 조합한 대안노망6의 경우 노선배치가 지점(2)를 중심으로 방사형을 형성함으로서 타 대안노망과 상이한 노선형을 나타내었다. 대안별 임도망을 기설임도와 비교 분석함으로서 향후 임도망 계획시 객관적인 자료를 제시하여 합리적인 계획수립은 물론, 중장기 산림개발추진계획에 효율적인 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 또한 GIS기법을 이용한 다양한 대안노망별 노선선정을 통하여 최적 대안노망을 제공함으로서 최종 의사결정자가 대안노망 평가를 용이하도록 지원하여 의사결정지원체계로서 중요한 기초자료가 될 것으로 사료되며 향후 임도개설 후 자연재해(산사태, 산지붕괴)에 따른 민원유발을 사전에 예방하고 능동적으로 대처할 수 있는 방안이 될 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1201-1208
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• 2020

해양에서 바닷물의 성질이 비슷한 바닷물 덩어리를 수괴라 하며, 전선은 서로 다른 속성의 두 수괴가 만나는 해역이다. 경사도 알고리즘은 해수면 온도 픽셀이 급격하게 변하는 곳을 경사가 크다고 보고, 경사가 큰 곳을 전선으로 가정하여 추출하는 방법이다. 이 방법은 대용량의 위성 자료를 한꺼번에 처리할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 경사도 알고리즘을 이용하여 한반도 주변 해역의 전선을 찾아보고자 하였다. 연구 자료는 격자화 되어있는 해수면 온도 위성 자료를 이용하였다 해상도는 1/4°이며, 연구 기간은 1993년 1월부터 2018년 12월까지 월 평균 자료를 사용하였다. 해수면 온도 자료를 이용하여 전선 추출 결과 대표적으로 중국 연안 전선, 남해 연안 전선, 쿠로시오/쿠로시오 속류 전선, 아극 전선, 아북극 전선 등 다섯 개의 전선을 찾을 수 있었다. 계절별 전선 분포 비교 결과 겨울, 봄철에는 여름, 가을철에 비해 더 많은 종류의 전선이 분포하였으며, 분포 범위도 더 넓어졌다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.445-450
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• 2008

최근 도시하천의 환경생태학적 접근이 활발히 진행중에 있으며, 특히 하천의 유지수량 확보가 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 도시하천을 효율적으로 관리하기 위한 방안으로서 하천의 지형태 현장조사 자료와 영상정보를 연계한 수체적 평가기법을 제안하였으며, 갑천을 대상지역으로 선정하여 분석한 결과 다음의 결론을 얻었다. 첫째, 도시하천의 지형태 특성을 조사하기 위해 사주와 초지에 대한 지형측량을 실시하였으며, 수체적 계산에 영향을 주는 수면부에서의 경사특성을 분석한 결과 사주는 0.024, 초지는 0.220로서 초지가 사주에 비해 약 10배 높은 경사특성을 나타내었다. 또한 IKONOS 영상으로부터 사주와 수체에 대한 분광특성과 최소거리법을 이용하여 영상을 분류하였으며, 수체적 계산을 위해 Median 필터를 통한 일반화를 통해 수체적 계산을 위한 사주영역을 효과적으로 추출하는 기법을 제시하였다. 마지막으로 하천내 지형태 조사자료와 영상에서 추출한 사주영역을 GIS 공간분석 기법을 적용하여 도면화하였으며, 영상 촬영시점의 수위를 1m로 가정했을때의 수체적은 $225,258m^3$로서, 사주의 경사특성을 고려하지 않은 수체적($251,599m^3$)에 비해 약 10.5%의 수체적 개선 효과를 얻을 수 있었다.