• 한국게임학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.59-66
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• 2007

광선추적법(ray tracing)은 빛의 반사, 투과 등을 사실적으로 표현할 수 있는 대표적인 전역조명(global illumination) 기술이지만, 복잡한 계산과정으로 인해 실시간 활용에는 많은 제약이 존재한다. 이런 문제를 해결하기 위해 최근에는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 광선추적법 알고리즘이 활발하게 개발되고 있으며, 본 논문에서는 J. Purcell 등이 제안한 광선추적법 기법을 구현하였다. 그리고 구현된 알고리즘을 인터렉티브 응용분야에 활용하기 위해 렌더링 성능을 개선하는 두가지 방법을 적용하였다. 먼저, 그래픽스 하드웨어에서 지원하는 래스터라이제이션(rasterization)을 적용해 초기 광선의 교차점을 효과적으로 구했다. 또한 대상 물체를 가속화(acceleration) 구조로 구성하여 광선과 물체간의 교차연산에 소요되는 계산시간을 단축하였다. GPU 기반의 광선추적법 렌더링에서 다양한 성능 개선 알고리즘을 적용하여 향상된 렌더링 결과를 구체적으로 분석한 기존 연구가 비교적 적었으며, 본 논문에서는 각 과정에 따른 개선 결과를 제시하였다. 구현된 렌더러와 GPU 기반의 환경 맵을 비교하였으며 이동형 개인 컴퓨터와 무선 센싱 장비를 이용한 무선 원격 렌더링 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 실시간 합성, 증강현실(augmented reality), 가상현실 등의 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권4호
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• pp.401-411
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• 2008

다수의 사용자들의 협력태깅으로 생성되는 폭소노미는 웹 2.0을 이끌고 있는 대표적인 요소이다. 태그는 어떤 웹 문서를 기술하는 웹 메타데이타라고 할 수 있는데, 협력태깅으로 이루어진 태그들 사이의 의미적인 상하위 관계를 밝혀내 이를 시각화한다면, 사용자들이 문서의 메타데이타를 보다 직관적으로 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 이에 본 논문에서는 del.icio.us의 태그들을 대상으로 하여, Wikipedia 텍스트를 이용한 태그들간 상하위 관계 산출 기법을 제안한다. 이를 위해 태그들이 Wikipeida 텍스트상에서 출현하는 빈도수를 기반으로 태그들간 상하위 관계를 산출하는 통계적인 모델링을 제안하였고, 각각의 태그를 그에 상응하는 Wikipedia 텍스트에 매핑시키는 TSD 기법을 제안하였다. 이렇게 산출된 상하위 관계 짝들은 시각화 기법을 통하여 효과적으로 화면에 표현되었다. 실제로 우리가 제안하는 알고리즘이 태그들간의 상하위 관계들을 높은 정확도로 찾아내었음을 실험을 통해 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1341-1350
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• 2019

본 연구는 산불 전후 KOMPSAT-3A 영상을 사용하여 산불피해지역을 분석하는 것을 목적으로 한다. KOMPSAT 시리즈 중 KOMPSAT-3A는 적외선 및 고해상도의 멀티 스펙트럼 밴드를 가진 VHR위성이다. 하지만, KOMPSAT-3A를 활용하여 산불피해강도를 분류하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-3A의 산불 피해강도를 분류하기 위한 새로운 알고리즘을 제시하는 것을 목표로 한다. 또한, 본 연구에서는 산불 피해지역에 대한 참조자료로 Sentinel-2로 생성한 dNBR을 사용하였다. 본 연구의 연구 지역은 2019년 4월 4일 강릉에서 발생한 산불 피해지역으로 선정하였다. 본 연구에서는 산불피해구간을 산정하기 위한 알고리즘으로 오픈 소스 통계 프로그램인 R software의 확률분포함수를 사용하였다. KOMPSAT-3A에서 산불 피해지역은 산불 전, 후 NDVI의 변화에 따라 생성되었다. 산불피해강도는 분포 함수의 표준 편차를 사용하여 각 등급 크기를 산정하였다. 총 5개 구간에 따른 산불 피해 강도가 효과적으로 분류되었다.

• 상하수도학회지
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• 제30권3호
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• pp.253-261
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• 2016

A variety of methods for detecting the location of an underground water pipeline are being used across the world; the current main methods used in South Korea, however, have the problems of low precision and efficiency and the limitations in actual application. On this, this study developed locator capable of detecting the location of a water pipe by the use of an IMU sensor, and technology for using the extended karman filter to correct error in location detection and to plot the location on the coordinate system. This study carried out a tract test and a road test as basic experiments to measure the performance of the developed technology and equipment. As a result of the straight line, circular and ellipse track tests, the 1750 IMU sensor showed the average error of 0.08-0.11%; and thus it was found that the developed locator can detect a location precisely. As a result of the 859.6-m road test, it was found that the error was 0.31 m in case the moving rate of the sensor was 0.3-0.6 m/s; and thus it was judged that the equipment developed by this study can be applied to long-distance water pipes of over 1 km sufficiently. It is planned to evaluate its field applicability in the future through an actual pipe network pilot test, and it is expected that locator capable of detecting the location of a water pipe more precisely will be developed through research for the enhancement of accuracy in the algorithm of location detection.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.37-48
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• 2010

본 논문에서는 그리드 분할과 매핑함수에 기반하여 영역질의 성능향상을 위해서 기존에 제시된 디클러스터링 방법들을 다차원 공간에 대해서 적용할 때의 문제점을 분석하고 해결법을 제시한다. 다차원 공간에 대해서 기존에 제시된 방법들을 적용할 때의 문제점은 각 차원의 분할 횟수가 적고(대부분 이진 분할이 발생함) 극히 작은 선택률에 대해서도 영역질의 각 차원의 길이가 커지기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 다차원 공간의 다양한 그리드 분할방법에 대해서 수학적으로 성능을 예측하는 모델을 제시한다. 제시한 수학 모델을 이용하여 가능한 다양한 그리드 분할 방법들 가운데 영역질의와 겹치는 그리드 셀의 수를 감소시키는 분할 방법을 선택할 수 있으며, 이는 디클러스터링 알고리즘의 전체 성능향상으로 귀결된다. 다양한 실험결과, 본 논문에서 제시한 분할 방법을 적용할 때, 기존에 제시된 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 2.7배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제13권2호
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• pp.141-151
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• 1995

일반적으로 GIS의 기초자료로 인공위성 화상데이타를 이용하여 수치표고모델(DTM)을 생성하는 것이 기존 지형도 및 항공사진을 이용할 경우보다 자료획득의 시의성과 경제성에서 유리하다. 본 연구에서는 단사진 표정 원리를 응용하여 외부표정요소를 결정하고 Coarse to Fine법에 기초한 Image Matching 프로그램 및 DTM생성 프로그램을 개발하였다. 생성된 DTM을 이용하여 정사투영화상, 조감도, 등고선도 등을 제작하고 지형분석 및 수계분석을 실시하였다. 생성된 DTM의 정확도 분석 및 다양한 처리를 통하여 위성 데이타를 이용하여 생성된 DTM을 수치지도, 시설물관리, 국토정보체계 등과 같은 GIS의 응용분야에 적용 가능함을 제시하였다. 본 연구결과는 추후 보다 더 일반적인 환경 및 우리 국토 전역에 적용될 수 있도록 연구, 검토되어야 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권1호
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• pp.20-27
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• 2011

북한지역에 대해 좌표내장 수치기후지도를 제작하기 위한 선결조건으로서 국지 소기후 추정모형의 최소 공간적용단위인 표준유역(Hydrologic Unit)이 설정되어야 한다. Arc Hydro 기반의 유역추출 알고리즘을 ASTER GDEM에 적용하고, 북한의 5대강(예성강, 대동강, 청천강, 압록강, 두만강) 및 산경도에 나타난 산맥체계에 의해 보완함으로써 신뢰성 높은 북한지역 표준유역도를 제작하였다. 이 표준유역도에 의하면 북한지역은 21개의 대권역, 93개의 중권역, 885개의 소유역으로 구성된다. 기존 남한 표준유역도 840개와 결합하고 각각 소기후모형을 적용할 경우 한반도 전역을 1,725개의 소기후구로 하는 상세 농업기후지대구분이 가능해진다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제23권1호
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• pp.39-47
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• 2000

In this study, we showed a comparison and analysis making use of DWI(diffusion weighted image) using early diagnosis of cerebral Infarction and with the classified T2 weighted image, FLAIR images signal intensity for brain infarction period. period of cerebral infarction after the condition of a disease by ischemic stroke. To compare 3 types of image, we performed polynomial warping and affined transform for image matching. Using proposed algorithm, calculated signal intensity difference between T2WI, DWI, FLAIR and DWI. The quantification values between hand made and calculated data are almost the same. We quantified the each period and performed pseudo color mapping by comparing signal intensity each other according to previously obtained hand made data, and compared the result of this paper according to obtained quantified data to that of doctors decision. The examined mean and standard deviation for each brain infarction stage are as follows ; the means and standard deviations of signal intensity difference between DWI and T2WI for each period are $197.7{\pm}6.9$ in hyperacute, $110.2{\pm}5.4$ in acute, and $67.8{\pm}7.2$ in subacute. And the means and standard deviations of signal intensity difference between DWI and FLAIR for each period are $199.8{\pm}7.5$ in hyperacute, $115.3{\pm}8.0$ in acute, and $70.9{\pm}5.8$ in subacute. We can quantificate and decide cerebral infarction period objectively. According to this study, DWI is very exact for early diagnosis. We classified the period of infarction occurrence to analyze the region of disease and normal region in DW, T2WI, FLAIR images.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권3호
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• pp.379-388
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• 2011

At present, GEOBIA (Geographic Object-based Image Analysis), heir of OBIA (Object-based Image Analysis), is regarded as an important methodology by object-oriented paradigm for remote sensing, dealing with geo-objects related to image segmentation and classification in the different view point of pixel-based processing. This also helps to directly link to GIS applications. Thus, GEOBIA software is on the booming. The main theme of this study is to look into the applicability of geo-spatial processing open source to GEOBIA. However, there is no few fully featured open source for GEOBIA which needs complicated schemes and algorithms, till It was carried out to implement a preliminary system for GEOBIA running an integrated and user-oriented environment. This work was performed by using various open sources such as OTB or PostgreSQL/PostGIS. Some points are different from the widely-used proprietary GEOBIA software. In this system, geo-objects are not file-based ones, but tightly linked with GIS layers in spatial database management system. The mean shift algorithm with parameters associated with spatial similarities or homogeneities is used for image segmentation. For classification process in this work, tree-based model of hierarchical network composing parent and child nodes is implemented by attribute join in the semi-automatic mode, unlike traditional image-based classification. Of course, this integrated GEOBIA system is on the progressing stage, and further works are necessary. It is expected that this approach helps to develop and to extend new applications such as urban mapping or change detection linked to GIS data sets using GEOBIA.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권4호
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• pp.625-638
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• 2018

In this paper, we derive i) a function to estimate snow cover fraction (SCF) from a MODIS satellite image that has a wide observational area and short re-visit period and ii) a function to determine snow depth from the estimated SCF map. The SCF equation is important for estimating the snow depth from optical images. The proposed SCF equation is defined using the Gaussian function. We found that the Gaussian function was a better model than the linear equation for explaining the relationship between the normalized difference snow index (NDSI) and the normalized difference vegetation index (NDVI), and SCF. An accuracy test was performed using 38 MODIS images, and the achieved root mean square error (RMSE) was improved by approximately 7.7 % compared to that of the linear equation. After the SCF maps were created using the SCF equation from the MODIS images, a relation function between in-situ snow depth and MODIS-derived SCF was defined. The RMSE of the MODIS-derived snow depth was approximately 3.55 cm when compared to the in-situ data. This is a somewhat large error range in the Republic of Korea, which generally has less than 10 cm of snowfall. Therefore, in this study, we corrected the calculated snow depth using the relationship between the measured and calculated values for each single image unit. The corrected snow depth was finally recorded and had an RMSE of approximately 2.98 cm, which was an improvement. In future, the accuracy of the algorithm can be improved by considering more varied variables at the same time.