• 제목/요약/키워드: image estimation

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Changes of Physical and Chemical Properties for Making Raw Materials and Reproductions According to Manufacturing Stages in Traditional Korean White Porcelain

  • Kim, Du Hyeon;Jeong, Ji Youn;Oh, Eun Jeong;Han, Min Su
    • 보존과학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.301-313
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    • 2022
  • We made a Korean white porcelain or Joseon Baekja jar and based on the raw materials used and reproductions of each stage, we aimed to compare and analyze the physicochemical changes of the raw materials such as clay at each manufacturing stage, as well as identify the characteristics and correlations. Although the basic main components of clay and glaze material are similar, their texture becomes denser in the process of bisque firing pottery (Chobeol-pyeon) and glaze firing pottery (Jaebeol-pyeon), and we confirmed that in addition to the tendency of increasing vitrification, low-temperature minerals such as mica and illite gradually disappeared, while high-temperature minerals such as cristobalite were newly created. This phenomenon has also been verified by the rapid decrease in absorption rate while the change in specific gravity was small. In addition, the color was greatly affected by the firing atmosphere, and the yellow-red chromaticity of the raw materials was higher during bisque firing but showed a rapidly decreasing characteristic during glaze firing. The value of magnetic susceptibility, which is related to iron (Fe) component, showed a tendency to decrease in glaze firing pottery. CT images were confirmed as a method that can indirectly estimate the change in the material properties of the object step-by-step for the entire object. In conclusion, the study of manufacturing stages of reproduction can provide basic data for scientific research on the estimation of porcelain and pottery making technology and changes in raw materials.

흉부 X선 영상을 이용한 작은 층수 ResNet 기반 폐렴 진단 모델의 성능 평가 (Performance Evaluation of ResNet-based Pneumonia Detection Model with the Small Number of Layers Using Chest X-ray Images)

  • 최용은;이승완
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제46권4호
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    • pp.277-285
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    • 2023
  • In this study, pneumonia identification networks with the small number of layers were constructed by using chest X-ray images. The networks had similar trainable-parameters, and the performance of the trained models was quantitatively evaluated with the modification of the network architectures. A total of 6 networks were constructed: convolutional neural network (CNN), VGGNet, GoogleNet, residual network with identity blocks, ResNet with bottleneck blocks and ResNet with identity and bottleneck blocks. Trainable parameters for the 6 networks were set in a range of 273,921-294,817 by adjusting the output channels of convolution layers. The network training was implemented with binary cross entropy (BCE) loss function, sigmoid activation function, adaptive moment estimation (Adam) optimizer and 100 epochs. The performance of the trained models was evaluated in terms of training time, accuracy, precision, recall, specificity and F1-score. The results showed that the trained models with the small number of layers precisely detect pneumonia from chest X-ray images. In particular, the overall quantitative performance of the trained models based on the ResNets was above 0.9, and the performance levels were similar or superior to those based on the CNN, VGGNet and GoogleNet. Also, the residual blocks affected the performance of the trained models based on the ResNets. Therefore, in this study, we demonstrated that the object detection networks with the small number of layers are suitable for detecting pneumonia using chest X-ray images. And, the trained models based on the ResNets can be optimized by applying appropriate residual-blocks.

이동 카메라를 이용한 사진 해상도 향상 기술 연구 (A Study on Improvement Technology of Image Resolution using Mobile Camera)

  • 김부리;오종택
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.93-98
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    • 2023
  • 최근 들어 디스플레이 장치의 크기가 커지는 경향이 있고 스마트폰으로 사진을 촬영하는 경우가 일상화되어 있어, 높은 해상도의 사진을 스마트폰으로 촬영할 필요성이 커지고 있다. 그러나 스마트폰과 같이 카메라의 렌즈 크기가 제한된 경우에는 사진의 해상도를 높이는 것에 물리적인 한계가 있다. 본 논문은 스마트폰 카메라와 같이 작은 크기의 렌즈를 사용하는 경우에도 사진의 해상도를 높이기 위한 기술에 관한 것이다. 스마트폰을 이동시키면서 복수의 사진을 촬영하고 이 사진들을 하나의 사진으로 합성하여 해상도를 높이는 것이다. 우선적으로 2차원 사진을 대상으로 스마트폰을 수평으로 이동하면서 2장의 사진을 촬영하였다. OpenCV를 이용하여 카메라 매트릭스의 추정, 호모그패피 역변환등의 과정을 수행하였고, 한 장의 사진으로 합성하여 해상도가 향상되었다. 여러 장의 시험 사진 상의 사선이나 원호등의 부분에서 해상도가 향상되는 것을 확인하였다.

수치사진영상을 이용한 자동 변위계측시스템의 개발과 적용 (Development of Automatic Displacement Measuring System Using 3D Digital Photogrammetry Image and Its Application)

  • 한중근;김영석;조삼덕;곽기석;홍기권
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제23권5호
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    • pp.53-62
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    • 2007
  • 최근 구조물의 안정성 평가를 위해서 많은 고가의 고정밀도 자동화 계측장치가 개발 사용되고 있다. 그러나 정밀장치를 사용한 기존의 수동계측은 대형구조물 전체에 대해 실시간 계측이 불가능하며 자동화계측에도 막대한 비용이 요구되는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 실시간 수치사진영상을 이용한 3차원 자동화 비쥬얼모니터링시스템을 개발하였다. 그리고 대형구조물의 실시간 계측분야에 있어서 개발시스템의 적용성 및 정밀도에 대한 신뢰성을 확인하기 위해 콘크리트 벽면의 강체변위에 대한 계측실험과 보강토옹벽블록의 변위계측실험을 실시하였고, 실험결과를 기존의 정밀계측장치인 토탈스테이션의 측정결과와 비교하였다. 이를 바탕으로 개발시스템이 기존 계측시스템의 단점을 해결할 수 있었고, 고정밀도이면서 실시간 계측시스템으로서의 활용이 가능함을 확인할 수 있었다.

고령친화용품 체험공간에 대한 가치 평가 (Value Evaluation on the Experience Space of the Age-friendly Product)

  • 오찬옥;주수현;진재문;김수영
    • 디자인융복합연구
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    • 제16권3호
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    • pp.17-37
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    • 2017
  • 본 연구는 고령친화용품 체험공간의 확대 설치를 위한 근거를 파악하기 위해 체험공간에 대한 경험유무에 따른 가상가치를 평가하였다. 추정방법은 고령자 152명을 대상으로 조건부 가치측정 방법인 이중경계형(double-bounded dichotomous choice) 로그로짓모형(log-logistic model)과 로그노말모형(log-normal model)을 적용하였다. 추정결과, 로그로짓모형의 절단평균은 3,401원, 평균은 4,937원으로, 로그노말모형은 절단평균이 3,433원, 평균은 4,144원으로 나타났다. 체험공간이 삶의 질과 산업육성을 위해 필요성이 높음에도 지불의사에 대한 부정적 답변이 많았으며 체험공간의 미경험자가 가치를 상대적으로 높게 평가하였다. 체험공간 추가설치의 문제는 체험공간에 대한 가치평가의 제고뿐만 아니라 복합 기능의 도입, 다양한 고령친화용품 구비, 개인맞춤형 지원, 나아가 접근 편의성과 서비스 수준을 제고해야 할 필요성을 보여주었다.

Sentinel-1 및 Sentinel-2 위성영상기반 식생지수를 활용한 용담댐 유역의 토양수분 산정 (Soil moisture estimation of YongdamDam watershed using vegetation index from Sentinel-1 and -2 satellite images)

  • 손무빈;정지훈;이용관;우소영;김성준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.161-161
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    • 2021
  • 본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0 km2)을 대상으로 Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar) 및 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument(MSI) 위성영상을 활용한 토양수분 산출연구를 수행하였다. 연구에 사용된 자료는 10 m 해상도의 Sentinel-1 IW(Interferometric Wide swath) mode GRD(Ground Range Detected) product의 VV(Vertical transmit-Vertical receive) 및 VH(Vertical transmit-Horizontal receive) 편파자료와 Sentinel-2 Level-2A Bottom of Atmosphere(BOA) reflectance 자료를 2019년에 대해 각 6일 및 5일 간격으로 구축하였다. 위성영상의 Image processing은 SNAP(SentiNel Application Platform)을 활용하여 Sentinel-1 영상의 편파 별(VV, VH) 후방산란계수와 Sentinel-2의 적색(Band-4) 및 근적외(Band-8) 영상을 생성하였다. 토양수분 산출 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용하였으며, 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모형을 생성하였다. 모형의 입력자료는 Sentinel-1 위성의 편파별 후방산란계수, Sentinel-1 위성에서 산출된 식생지수 RVI(Radar Vegetation Index)와 Sentinel-2 위성에서 산출된 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하여 식생의 영향을 반영하고자 하였다. 모의 된 토양수분을 검증하기 위해 6개 지점의 TDR(Time Domain Reflectometry) 기반 실측 토양수분 자료를 수집하고, 상관계수(Correlation Coefficient, R), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 활용하여 전체 기간 및 계절별로 나누어 검증할 예정이다.

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Sentinel-1 SAR 위성영상을 이용한 적설 공간분포의 추정 (Estimation of spatial distribution of snow depth using Sentinel-1 SAR satellite image)

  • 박희성;정건희
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.443-443
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    • 2022
  • 적설은 자주는 아니지만 가끔 비교적 넓은 범위에 피해를 발생시킨다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 한계적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 넓은 영역을 통계적으로 추정해야하는 한계로 인해 피해 유발 한계적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar) 기법은 이를 위해 적절한 방법일 수 있다. 영상의 간섭계는 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상차를 이용한 것으로 일반적으로 다른 조건들이 일치할 때 지형의 변화를 추적할 때 사용되곤 한다. 그런데 만약 두 시기 사이에 특별한 지형적인 변화를 일으키는 요인이 없고 단지 적설만이 존재한다면 두 영상의 위상차는 적설의 효과로 볼 수 있을 것이다. 적설이 전파의 전달경로를 다르게 만들어 위상차를 발생시키는 것으로 가정할 수 있다. 이때 발생하는 위상차는 적설심과 적설의 굴절률에 의해 다를 수 있다. 이에 본 연구에서는 적설 전후에 수집된 인공위성 합성개구레이더 자료의 위상차를 분석한 간섭영상을 이용해 적설심의 공간분포를 추정하여 비교해 보고자 한다. 이를 위해 적설에 대한 투과가 가능한 C밴드 레이더를 사용하는 Sentinel-1의 영상을 사용하였다. 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 실제 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.

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초분광 영상을 활용한 최대추정가능수심 산정 기법 개발 (Estimation of maximum measurable depth using hyperspectral image)

  • 서영철;김동수;유호준;권영화
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.444-444
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    • 2022
  • 하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.

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협력주행 지원을 위한 2D 인프라 카메라 기반의 실시간 차량 중심 추정 방법 (Infrastructure 2D Camera-based Real-time Vehicle-centered Estimation Method for Cooperative Driving Support)

  • 조익현;박구만
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.123-133
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    • 2024
  • 기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

A review of ground camera-based computer vision techniques for flood management

  • Sanghoon Jun;Hyewoon Jang;Seungjun Kim;Jong-Sub Lee;Donghwi Jung
    • Computers and Concrete
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    • 제33권4호
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    • pp.425-443
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    • 2024
  • Floods are among the most common natural hazards in urban areas. To mitigate the problems caused by flooding, unstructured data such as images and videos collected from closed circuit televisions (CCTVs) or unmanned aerial vehicles (UAVs) have been examined for flood management (FM). Many computer vision (CV) techniques have been widely adopted to analyze imagery data. Although some papers have reviewed recent CV approaches that utilize UAV images or remote sensing data, less effort has been devoted to studies that have focused on CCTV data. In addition, few studies have distinguished between the main research objectives of CV techniques (e.g., flood depth and flooded area) for a comprehensive understanding of the current status and trends of CV applications for each FM research topic. Thus, this paper provides a comprehensive review of the literature that proposes CV techniques for aspects of FM using ground camera (e.g., CCTV) data. Research topics are classified into four categories: flood depth, flood detection, flooded area, and surface water velocity. These application areas are subdivided into three types: urban, river and stream, and experimental. The adopted CV techniques are summarized for each research topic and application area. The primary goal of this review is to provide guidance for researchers who plan to design a CV model for specific purposes such as flood-depth estimation. Researchers should be able to draw on this review to construct an appropriate CV model for any FM purpose.