nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문은 대형 매장 및 편의점 등과 같은 상품의 구매와 판매가 이루어지는 시스템에서 RFID를 활용하여 무인 결제 서비스를 지원한다. 제안 기술은 사용자가 결제처리, 재고관리 기능을 갖는다. 결재 시스템은 상품 결재와 동시에 재고 관리가 가능하도록 설계하였다. 소비자의 입장에서는 편리하고 쾌적한 스마트 쇼핑 환경을 제공 받을 수 있고, 판매자 입장에서는 인건비 절감효과, 재고관리에 효율성과 편의성을 제공한다.


(게재일: 2021.07.14)
현재 코로나 19로 인한 비대면 상황이 지속되면서 온라인 쇼핑의 수요가 증가함에 따라 불필요한 의류자원 낭비 증가와 온라인 거래에서의 배송문제가 제기되고 있다. 본 논문은, 위치기반 서비스 기술을 활용한 의류를 공유할 수 있는 의류대여 서비스를 제안하고, 시스템을 구축해 봄으로써 앞에서 제기된 문제점을 해결하고자 한다. 의류대여 플랫폼을 제공하고 이용자와 대여자가 직접만나 직거래를 한다. 이로써 새로운 거래문화 형성 및 사회적 자원낭비 감소효과에 도움을 줄 수 있는 의류대여 플랫폼을 제안한다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 멀티클러스터 기반 협업 엣지 네트워크 모델과 지능형 협업 엣지 자원 할당을 위한 정책 생성기 모델을 제안한다. 최근 K8s 기반 클러스터 엣지 시스템 개발이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 이런 클러스터 기반 엣지 시스템을 네트워크를 통해 멀티클러스터 기반 엣지 시스템으로 구성하는 모델을 제시하고 이 네트워크 모델에서 협업으로 엣지 자원을 할당 할 수 있는 지능형 자원 할당 정책 생성기 구조 및 방법 등을 제안한다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용한 객체 검출(object detection) 모델인 YOLO를 기반으로 하는 감정에 따른 표정 인식 시스템을 활용하여 상담 시 보조 도구로 사용하는 방법을 제공한다. 또한, 머신러닝 기술 기반의 툴킷인 dlib 라이브러리를 사용하여 마스크 착용자의 눈 형태 관측을 통한 표정 인식 및 감정 분석의 정확도 상승을 도모하였다. 이 기술은 코로나19의 장기화로 온라인 수업이나 화상회의를 지원하는 플랫폼들이 전성기를 누리고 있는 현시점에서 다양한 분야로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 딥러닝 기반의 얼굴인식과 Harr Cascade 분류기를 이용한 눈인식, 스마트워치를 매개로 한 심박수 측정을 활용하여 운전자 졸음운전 경고 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 PERCLOS 방법을 적용하여 운전자의 눈 감은 시간을 누적시켜 졸음 상태 유무를 판단하고, 스마트워치의 HR센서를 활용한 운전자의 심박수 값 모니터링을 진행하여 졸음 발생 시 경고음을 발생시켜 졸음운전으로 인한 교통사고를 예방할 수 있다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문은 관리자가 영화 및 영화관을 등록하고 등록된 데이터들을 바탕으로 상영 정보를 등록할 수 있게 한다. 사용자는 등록된 영화 및 영화관들의 정보들을 볼 수 있으며 필요에 따라서 등록된 상영 정보를 통해 영화를 예매할 수 있게 하는 시스템이다. 사용자들은 영화를 예매할 때 현재 좌석의 상황을 실시간으로 볼 수 있게 구현하였다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 강의평가 시스템을 이용하여 주된 이용자인 학생들에게 수업에 앞서 강의에 대한 전반적인 학습 분위기와 강의를 들었던 학생들의 평점을 제안한다. 이 시스템은 강의평가를 효율적으로 보여주어 수강 신청의 접근성을 최대화하고, 각 강의의 안내와 정보를 취득하는 데 도움을 준다. 또한, 이 시스템은 네 가지의 평점을 부여하여 이를 바탕으로 종합적인 평점을 할당한다. 이때 강의평가에 대한 평가를 곁들이면서, 평점을 제시하여 강의평가를 보려는 다른 이들에게 뚜렷한 정보력과 어떤 강의가 좋은지 잘 보여준다. 본 논문에서는 동적 웹 페이지를 사용하여 가시성이 뛰어난 강의평가 시스템을 제공하는 면에서 우수함을 보인다.


(게재일: 2021.07.14)
시대가 발전함에 따라 무선통신 기술인 사물인터넷이 점차 성장하고 있으며 모바일 중심으로 IT환경이 재편됨에 따라 전자상거래의 결제방식 또한 변화하고 있다. IT시대에 맞춰 개인의 실시간 위치정보를 기반으로 홍보할 수 있는 지능적 마케팅 수단으로 하이브리드 비콘을 활용하여 고객이 매장근처를 지나치거나 방문할 때, 프로모션 및 쿠폰 정보를 전송하여 실시간 마케팅이 가능하게 한다. 하이브리드 비콘은 고주파의 특성상 매장 안팎의 고객 위치를 정교하게 구분 및 제공할 수 있으며, 블루투스의 연결이 끊기더라도 일정시간 동안 마케팅 서비스를 제공하는 강점이 있다. 본 논문에서는 하이브리드 비콘의 고주파와 저전력에 대한 강점을 활용하여 오프라인 매장에서의 고객에게 프로모션 정보나 모바일 적립 서비스를 제공함으로서 오프라인 시장의 마케팅 및 O2O시장 성장을 목표로 한다.


(게재일: 2021.07.14)
문화콘텐츠는 지역 관광산업을 발전시키는데 핵심적인 요인으로 인식이 되어 전 세계 많은 국가들이 자신들만의 문화콘텐츠를 개발하기 위하여 노력을 기울이고 있다. 특히 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 도시재생을 통한 문화콘텐츠 개발에 많은 관심을 가지고 있는데 그 이유로 도시에서 상대적으로 경제적·문화적으로 낙후되거나 사용하지 않는 유휴공간을 새로이 리모델링함으로써 도시 내 유휴공간을 지역의 특화된 문화예술 공간으로 구축함으로써 하나의 지역 특화 관광산업으로 발전을 하고 있기 때문이다. 따라서 본 연구는 SERVQUAL을 통해 유휴공간을 통해 제공되는 문화콘텐츠가 관광산업에 어떠한 영향을 주는지를 살펴 보고자 한다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 안드로이드 스튜디오를 활용하여 스마트폰에서 실시간으로 식당 좌석을 확인하여 예약할 수 있도록 앱 개발을 수행하였다. 개발한 앱에서 제공하는 사용자 전용 APP 기능으로는 회원가입 및 로그인, 가게 정보 확인, 예약 설정이 있다. 또한, 실시간 좌석 정보를 제공하여 사람들이 가게가 만석일 경우 되돌아가는 불편함을 최소화하고, 원하는 시간에 예약을 손쉽게 예약할 수 있도록 하였다. 앱 사용자는 직관적인 인터페이스를 통하여 실시간으로 본인이 원하는 좌석을 예약할 수 있고, 내부적으로 데이터베이스로 회원가입 및 로그인과 식당 정보 저장 과정을 수행하도록 하였다.


(게재일: 2021.07.14)
특허분야에서 자연어처리 태스크는 특허문헌의 언어적 특이성으로 문제 해결의 난이도가 높은 과제임에 따라 한국 특허문헌에 최적화된 언어모델의 연구가 시급한 실정이다. 본 논문에서는 대량의 한국 특허문헌 데이터를 최적으로 사전 학습(pre-trained)한 Korean Patent ELECTRA 모델과 tokenize 방식을 제안하며 기존 범용 목적의 사전학습 모델과 비교 실험을 통해 한국 특허문헌 자연어처리에 대한 발전 가능성을 확인하였다.


(게재일: 2021.07.14)
딥러닝을 이용한 이미지 처리에서 데이터 셋이 반드시 필요하다. 월패드는 널리 보급되는 다양한 성능을 포함한 IoT가전으로 그 기능의 사용을 돕기 위해서는 해당 월패드에 해당하는 매뉴얼을 제공해야 하고 이를 위해 딥러닝을 이용한 월패드 분류를 이용 할 수 있다. 하지만 월패드 중 일부 모델은 화면의 전반사가 매우 심해 기존의 작은 데이터 셋으로는 딥러닝을 이용한 이미지 분류 성능이 좋지 못하다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 추가적으로 데이터 셋을 구축하고 이를 이용해 대규모 데이터로 사전 학습된 VGG16, VGG19, ResNet50, MobileNet 등을 이용해 전이학습을 통해 월패드를 분류한다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 RGB 영상 데이터를 입력으로 하여 mediapipe의 손 포즈 추정 알고리즘을 적용해 손가락 관절 및 주요 부위의 위치를 얻고 이를 기반으로 딥러닝 모델에 학습 후 손동작 인식 방법을 제안한다. 연속된 프레임에서 한 손의 손가락 주요 부위 간 좌표를 얻고 차분 벡터의 x, y좌표를 저장한 후 Conv1D, Bidirectional GRU, Transformer를 결합한 딥러닝 모델에 학습 후 손동작 인식 분류를 하였다. IC4You Gesture Dataset 의 한 손 동적 데이터 9개 클래스에 적용한 결과 99.63%의 손동작 인식 정확도를 얻었다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 심층 특징 앙상블을 사용하여 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 배부름 현상을 감지할 수 있는 모델을 제안한다. 우선 총 4개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 4개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 심층 특징 앙상블 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로 부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 배부름 현상에 대한 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 2019년 COVID-19로 인한 사회적 거리 두기 단계 증가에 따라 집에서 여가시간을 보내는 사람들이 많아짐에 따라 Unity 개발툴 기반 VR(Virtual Reality) 다중접속 지원 게임을 개발했다. 기본적으로 협동게임이고 게임 속에서 문제해결 능력을 요구하기 때문에 문제해결 능력향상에 도움이 되고 다중접속으로 만남을 통해 서로 소통하고 상호작용을 한다.


(게재일: 2021.07.14)
최근 SARS-CoV-2 백신들의 예방접종이 진행됨에 따라 코로나 19 팬데믹의 종결이 예상되고 있다. 하지만 계속해서 출현 중인 변종 바이러스들은 팬데믹 종결의 위험요소로 남아있다. 본 논문에서는 사전학습된 단백질 BERT와 단백질-단백질 상호작용 모델을 활용한 SARS-CoV-2 스파이크 단백질의 변이 예측 분석 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기술은 변이 단백질 서열의 예측과 변이 단백질과 human ACE2 수용체의 친화도에 따른 자연선택으로 이루어진다. 이를 통해 시간이 지나며 나타날 수 있는 변종 바이러스들을 시뮬레이션 할 수 있어 변종 바이러스들의 해결에 기여할 것으로 기대된다.


(게재일: 2021.07.14)
게임의 운영과 관련하여 부정 사건은 유저들의 이탈을 부르며 매출에 중요한 영향을 미친다. 이러한 사건 사고는 여러 가지 게임에서 발생하고 있으며 사건에 따라서 대처도 다르고 유저의 반응도 다르다. 본 논문에서는 온라인 게임에서 일어나는 사건 사고를 분석하고 유저의 동향을 파악하여 게임 운영과 관련하여 사건 사고가 발생했을 때 잘 대처하여 유저들에게 좋은 평가를 받고 사건의 피해를 최소화하며 유저들이 다시 게임에 돌아오도록 하기 위해 중요한 점이 무엇인지 제시하고자 한다.


(게재일: 2021.07.14)
최근 문화 산업에서 정치적 올바름 요소를 더욱 확장시키고 있는데 이러한 소수자 우대 정책이 작품내 맥락을 고려하지 않아서 부자연스럽고 역차별을 야기한다는 주장이 많다. 본 논문에서는 게임에 들어가는 정치적 올바름 요소에 대해 알아보고 설문조사를 통해 게임 사용자들의 의견을 분석해서 게임에서의 정치적 올바름 요소에 대한 개선안을 제시하고자 한다.


(게재일: 2021.07.14)
코로나로 인해 X-ray, CT, MRI와 같은 의료영상 분야에서 딥러닝을 많이 접목시키고 있다. 간단히 접할 수 있는 X-ray 영상으로 코로나 진단을 위해 CNN, R-CNN 등과 같은 영상 딥러닝 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 의료영상 기반 딥러닝 학습은 바이오마커를 정확히 찾아내고, 최소한의 손실률과 높은 정확도를 필요로한다, 따라서 본 논문에서는 높은 정확도를 위한 학습 모델을 선정하고 실험을 진행하였다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 웹 기반 서비스 플랫폼 환경에서 3D 모델의 경량화 및 품질 유지를 위한 후처리 방법을 제안한다. 3D 모델을 산업 현장에서 다양한 용도로 활용되기 위해 웹 기반 환경에서의 3D 모델 시각화 서비스가 제공되고 있으며, 최적화된 서비스 제공을 위해 대용량 3D 모델의 경량화 및 품질 유지가 필수적이다. 제안하는 3D 모델의 후처리 방법은 간편한 사용자 조작뿐만 아니라 면의 경량화 가능 및 시각 품질을 유지할 수 있다. 이는 웹 기반 환경에서의 활용을 위한 대용량 3D 모델을 효율적으로 최적화하는 방안이 될 것으로 기대한다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 증강현실 기술을 이용한 가구 배치 시뮬레이션 시스템 개발 방법을 제안한다. 이 프로그램은 소파, 탁자같은 가구, 운동기구, 냉장고, 김치냉장고, TV등의 부피가 큰 제품들을 집에 들이기에 충분한 공간이 있는지를 확인 할 수 있다. 현재 셀프 인테리어를 하고 있는 인구가 크게 늘고 있다. 공간 확보 및 인테리어를 증강현실 기술을 이용하여 미리 해보며 가구 및 가전제품의 구입에 도움을 준다.


(게재일: 2021.07.14)
갯벌 표면에는 저서성 미세조류의 생체량이 높고, 그에 따라 높은 일차생산을 나타낸다. 갯벌의 탄소순환 및 유기탄소 부존량을 추산하기 위한 일차생산력 측정 연구가 기존에 진행되어 왔지만, 최근에는 광학 원격탐사, 특히 초분광센서를 이용하는 연구는 비교적 최근에 시도되기 시작하였다. 본 연구에서는 지상에서 관측된 초분광자료를 통하여 생산성 추정의 기초자료가 되는 갯벌 표면의 엽록소 농도를 추정하는 연구를 수행하였다. 연구 대상지는 충청남도 태안군에 위치한 근소만이며, 현장조사는 2021년 4월과 6월 간조시에 수행하였다. 갯벌 표면의 초분광반사도를 얻기 위하여 지향형 센서인 TriOS RAMSES와 카메라 형태의 Specim-IQ, 두 종류의 초분광센서를 사용하였고, 광학관측자료를 통해 갯벌 표면의 엽록소-a 농도를 추정하기 위해 정규식생지수(NDVI)와 Continuum Removal Depth(CRD)기법을 사용하였다. 현장조사시 시료분석을 통해 측정한 엽록소-a 농도와의 비교 결과, 두 기법 모두 엽록소-a 농도 약 0~150 mg/m 의 범위에 대해 추정 결정계수 약 0.7을 달성할 수 있는 것으로 나타났다.

Mudflats are crucial for understanding the ecological structure and biological function of coastal ecosystem because of its high primary production by microalgae. There have been many studies on measuring primary productivity of tidal flats for the estimation of organic carbon abundance, but it is relatively recent that optical remote sensing technique, particularly hyperspectral sensing, was used for it. This study investigates hyperspectral sensing of chlorophyll concentration on a tidal flat surface, which is a key variable in deriving primary productivity. The study site is a mudflat in Geunso bay, South Korea and field campaigns were conducted at ebb tide in April and June 2021. Hyperspectral reflectance of the mudflat surfaces was measured with two types of hyperspectral sensors; TriOS RAMSES (directionalsensor) and the Specim-IQ (camera sensor), and Normal Differenced Vegetation Index (NDVI) and Contiuum Removal Depth (CRD) were used to estimate Chl-a from the optical measurements. The validation performed against independent field measurements of Chl-a showed that both CRD and NDVI can retrieve surface Chl-a with R around 0.7 for the Chl-a range of 0~150 mg/m tested in this study.

(게재일: 2021.10.31)
산불로 인한 피해지역의 산림 변화를 모니터링하는 것은 식생복원에 중요한 정보를 제공하며, 자연 재해를 완화하고 복구하기 위해 공간정보를 가지는 원격탐사 자료는 모니터링에 필요한 유용한 정보를 제공하는 것으로 알려져 있다. 하지만 원격탐사자료를 활용한 복구 측면에 초점 두어 연구된 사례가 미비한 상황이다. 본 연구는 화재 후 식생회복을 모니터링하기 위한 것으로, Sentinel-2 위성 데이터를 사용하여 산불 피해 지역을 모니터링하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 산불피해지역의 식생회복 모니터링을 위해 Tasseled Cap 선형회귀 추세를 기반으로 RGB 합성기술을 제안하였다. 이러한 위성영상을 활용한 원격탐사 시각화 기법을 통해 효과적인 모니터링 가능성을 확인할 수 있었다.

Monitoring of post wildfire provides important information for vegetation restoration. In particular, remote sensing data are known to provide useful information necessary for monitoring. However, there are insufficient research results which is monitoring the vegetation recovery using remote sensing data. This study is directed to monitoring post-wildfire vegetation restoration. It proposes a method for monitoring vegetation restoration using Sentinel-2 satellite data by compositing Tasseled Cap linear regression trend in a post wildfire study sites. Although it is a simple visualization technique using satellite images, it was able to confirm the possibility of effective monitoring.

(게재일: 2021.10.31)
벼 쓰러짐은 벼농사의 대표적인 기상재해 피해로써 강한 바람과 강우로 발생한다. 원격탐사 기법은 넓은 지역의 벼 쓰러짐을 효과적으로 탐지하기에 적절한 방법이다. 실제로 벼 쓰러짐은 벼 키가 최대인 생육 시기에 주로 발생하여 군락의 큰 구조적 변화를 불러오기 때문에 분광 반사도 차이를 야기한다. 따라서, 본고에서는 나주에 위치한 전남농업기술원의 2020년 태풍에 의한 논벼 피해를 444 nm부터 842 nm까지 10개 밴드로 구성된 카메라 영상으로 분석하였다. 드론 영상마다 벼 쓰러짐 피해를 받은 영역과 벼 쓰러짐 피해가 없는 영역으로 구분하여 벼 쓰러짐 영역의 분광 반사도 특성 차이와 식생 탐지에 주로 사용되는 식생지수인 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge), CCI (Chlorophyll Carotenoid Index)의 변화를 살펴보았다. 반사도 값의 변화는 밴드6(668 nm)에서 가장 적었으며, 이를 중심으로 밴드 파장이 감소와 증가할수록 일반 논벼 보다 쓰러짐 영역 반사도가 커졌다. 또한, 쓰러진 벼를 묶어 세운 복구 지역은 대부분의 밴드에 걸쳐 반사도가 크게 감소함을 볼 수 있었다. NDVI와 NDRE는 벼 쓰러짐 영역에 대해 민감하게 반응하였으나, 그 반응 대상 및 정도는 서로 달랐다. 본 연구의 결과는 향후 드론과 위성을 이용한 벼 쓰러짐 피해 조사 알고리즘에 기여될 것으로 기대한다.

Lodging rice is one of critical agro-meteorological disasters. In this study, the UAV-based multispectral imageries before and after rice lodging in rice paddy field of Jeollanamdo agricultural research and extension servicesin 2020 was analyzed. The UAV imagery on 14th Aug. includesthe paddy rice without any damage. However, 4th and 19th Sep. showed the area of rice lodging. Multispectral camera of 10 bands from 444 nm to 842 nm was used. At the area of restoration work against lodging rice, the reflectance from 531 nm to 842 nm were decreased in comparison to un-lodging rice. At the area of lodging rice, the reflectance of around 668 nm had small increases. Further, the blue and NIR (Near-Infrared) wavelength had larger. However, according to the types of lodging, the change of reflectance was different. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NDRE (Normalized Difference Red Edge) shows dome sensitivities to lodging rice, but they were different to types of lodging. These results will be useful to make algorithm to detect the area of lodging rice using a UAV.

(게재일: 2021.10.31)
해상풍 데이터는 최근 들어서 신재생 에너지 개발의 일환으로 해상 풍력발전 단지가 각광받으면서 더욱 중요성을 더하고 있다. 본 연구에서는 2015~2020년 부울경(부산, 울산, 경남) 연안해역을 촬영한 Sentinel-1 영상 368장과 저해상도 수치모델의 UV 컴포넌트를 이용한 DNN (Deep Neural Network) 모델을 개발하여 해상풍 데이터를 공간해상도 10 m 수준으로 정밀하게 생산하는 방법을 제시하였다. 이를 통해 기존의 CMOD (C-band Model) 함수에 비해 40% 정도 오차가 감소하였으며, U 컴포넌트와 V 컴포넌트는 각각 상관계수 0.901, 0.826의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구에서 부울경 해역(해안선으로부터 3 km 버퍼 영역)에 대해 산출한 10 m 해상도의 바람장 지도를 작성해 보면, 내륙에서 외해로 갈수록 풍속이 강해지는 일반적인 경향을 따르면서도 공간적으로 상세화된 바람 패턴을 잘 나타낼 수 있었다. 이러한 고해상도 해상풍 지도는 해상 풍력발전을 위한 상세조사뿐 아니라, SAR를 활용한 전천후 연안 방재 및 연안레저 정보 제공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

Sea wind isrecently drawing attraction as one of the sources of renewable energy. Thisstudy describes a new method to produce a 10 m resolution sea wind field using Sentinel-1 images and low-resolution NWP (Numerical Weather Prediction) data with artificial intelligence technique. The experiment for the South East coast in Korea, 2015-2020,showed a 40% decreased MAE (Mean Absolute Error) than the generic CMOD (C-band Model) function, and the CC (correlation coefficient) of our method was 0.901 and 0.826, respectively, for the U and V wind components. We created 10m resolution sea wind maps for the study area, which showed a typical trend of wind distribution and a spatially detailed wind pattern as well. The proposed method can be applied to surveying for wind power and information service for coastal disaster prevention and leisure activities.

(게재일: 2021.10.31)
Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로 구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여 Ocean Colour-Climate Change Initiative(OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R )=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의 OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R =0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.

Forel-Ule Index (FUI) is an index which classifies the colors of inland and seawater exist in nature into 21 gradesranging from indigo blue to cola brown. FUI has been analyzed in connection with the eutrophication, water quality, and light characteristics of water systems in many studies, and the possibility as a new water quality index which simultaneously contains optical information of water quality parameters has been suggested. In thisstudy, Ocean Colour-Climate Change Initiative (OC-CCI) based 4 km FUI was spatially downscaled to the resolution of 500 m using the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data and Random Forest (RF) machine learning. Then, the RF-derived FUI was examined in terms of its correlation with various water quality parameters measured in coastal areas and its spatial distribution and seasonal characteristics. The results showed that the RF-derived FUI resulted in higher accuracy (Coefficient of Determination (R )=0.81, Root Mean Square Error (RMSE)=0.7784) than GOCI-derived FUI estimated by Pitarch's OC-CCI FUI algorithm (R =0.72, RMSE=0.9708). RF-derived FUI showed a high correlation with five water quality parameters including Total Nitrogen, Total Phosphorus, Chlorophyll-a, Total Suspended Solids, Transparency with the correlation coefficients of 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, and -0.98, respectively. The temporal pattern of the RF-derived FUI well reflected the physical relationship with various water quality parameters with a strong seasonality. The research findingssuggested the potential of the high resolution FUI in coastal water quality management in the Korean Peninsula.

(게재일: 2021.10.31)
자율 주행에서 도로 표시는 객체 추적, 경로 계획을 위한 필수 요소이며 측위를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 논문은 역 관점 매핑 이미지와 정밀도로지도 투영 이미지를 매칭하여 비교함으로써 도로 노면 표지의 갱신 및 위치 측위를 하는 접근 방식을 제시한다. 역 관점 매핑(IPM; Inverse Perspective Mapping) 기법을 사용하여 차량의 전방을 촬영한 카메라 이미지에서 원근 효과를 제거하고 2D 도메인으로 버드뷰 이미지를 생성한다. 그 다음에 GNSS/INS를 참조하여 촬영된 이미지와 동일한 정밀도로지도 영역을 이미지로 생성하여 두 이미지의 노면표지가 최대한 일치하도록 피팅 한다. 또한 정지선, 횡단 보도, 점선 및 직선 등 문자와 화살표를 인식하여 정밀도로지도의 객체와 비교 함으로써 갱신 여부를 판단 한다. 그리고 새로 설치된 객체의 측위는 주변의 객체의 위치 좌표값을 정밀도로지도에서 참조하여 얻을 수 있다. 우리는 매우 낮은 계산 비용과 저가의 카메라 및 GNSS/INS 센서 만으로도 빠르게 갱신된 정밀도로지도를 얻을 수 있다.

In autonomous driving, road markings are an essential element for object tracking, path planning and they are able to provide important information for localization. This paper presents an approach to update and measure road surface markers with HD maps as well as matching using inverse perspective mapping. The IPM removes perspective effects from the vehicle's front camera image and remaps them to the 2D domain to create a bird-view region to fit with HD map regions. In addition, letters and arrows such as stop lines, crosswalks, dotted lines, and straight lines are recognized and compared to objects on the HD map to determine whether they are updated. The localization of a newly installed object can be obtained by referring to the measurement value of the surrounding object on the HD map. Therefore, we are able to obtain high accuracy update results with very low computational costs and low-cost cameras and GNSS/INS sensors alone.

(게재일: 2021.10.31)
본 연구는 토지피복 자료의 공간 해상도가 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 어떠한 영향을 미치는지 확인하는 데에 목적을 둔다. 이때 시공간적 지표상태 및 기상상태의 변화를 고려하는 CALPUFF 모델을 사용하여, 경기도 안양시의 평촌 신도시 지역에 대해, 미세먼지 모의를 진행하였다. 모델링의 입력 데이터로 20 m, 50 m, 100 m의 세 가지 해상도 토지피복도를 사용하여 비교하였다. 20 m 해상도의 토지피복 자료를 사용했을 경우 모의 영역의 풍속은 가장 크게 모의 되었으며 PM10 농도는 가장 낮게 모의 되었다. 본 연구를 통해 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 토지피복 자료의 공간 해상도가 영향을 미칠 수 있으며 이는 CALPUFF 모의에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 CALPUFF를 사용하여 미세먼지를 모의할 때, 토지피복의 형태에 따른 공간 해상도에 대한 영향을 사전에 확인하고 모의를 진행하는 것이 더 정확한 결과를 확보할 수 있음을 제시해볼 수 있다.

The purpose of this study is to ascertain how the level of resolution of land cover data affects on the local distribution and diffusion of fine dust. the CALPUFF model, which considers the spatio-temporal terrain conditions and changes in weather conditions, was used to estimate PM10 concentration in the Pyeongchon, Anyang-si, Gyeonggi-do. Three different resolutions of land cover data including 20 m, 50 m, and 100 m were compared as the input of the modeling. Using higher resolution land cover data (20 m), the wind speed of the simulated region was the largest and the PM10 concentration was the lowest. Through this study, we confirm that the resolution level of land-use/cover data can affect the local distribution and diffusion of fine dust, which can be detected by CALPUFF. Therefore, when using CALPUFF to simulate fine dust in the future, it can be suggested that checking the impact on spatial resolution according to the form of land cover in advance and proceeding with the simulation can achieve mote accurate results.

(게재일: 2021.10.31)
스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.

Among smart city services, the crime and disaster prevention sector accounted for the highest 24% in 2018. The most important platform for providing real-time situation information is CCTV (Closed-Circuit Television). Therefore, it is essential to create the actual CCTV surveillance coverage to maximize the usability of CCTV. However, the amount of CCTV installed in Korea exceeds one million units, including those operated by the local government, and manual identification of CCTV coverage is a time-consuming and inefficient process. This study proposed a method to efficiently construct CCTV's actual surveillance coverage and reduce the time required for the decision-maker to manage the situation. For this purpose, first, the exterior orientation parameters and focal lengths of the pre-installed CCTV cameras, which are difficult to access, were calculated using the point cloud data of the MMS (Mobile Mapping System), and the FOV (Field of View) was calculated accordingly. Second, using the FOV result calculated in the first step, CCTV's actual surveillance coverage area was constructed with 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, and 10 m grid interval considering the occluded regions caused by the buildings. As a result of applying our approach to 5 CCTV images located in Uljin-gun, Gyeongsnagbuk-do the average re-projection error was about 9.31 pixels. The coordinate difference between calculated CCTV and location obtained from MMS was about 1.688 m on average. When the grid length was 3 m, the surveillance coverage calculated through our research matched the actual surveillance obtained from visual inspection with a minimum of 70.21% to a maximum of 93.82%.

(게재일: 2021.10.31)
연안 및 대양의 효과적인 모니터링을 위해 여러 연구 분야에서 고품질의 위성 기반 해색 산출물들이 요구 있으며 이를 위해서는 정확한 대기 효과의 보정이 필수적이다. 현재 Geostationary Ocean ColorImage (GOCI)-II 지상시스템에서는 수증기 및 오존 등에 의한 가스 흡광 보정을 수행하기 위해 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) 또는 National Centers for Environmental Prediction (NCEP) 기상장 자료를 사용하고 있다. 이 과정에서 기상장 자료의 낮은 시공간해상도로 인해 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복사 전달 모델 모의를 통해 개발된 GOCI-II의 수증기 흡광 보정 모델 및 GeoKompsat (GK)-2A/Advanced Meteorological Imager (AMI)의 가강수량 자료를 이용하여 수증기 흡광 효과를 보정하고 이에 따른 영향력을 분석하였다. 개발된 수증기 흡광 보정 모델 적용 유무에 따른 오차는 수증기의 영향이 적은 620 nm와 680 nm의 대기 상한 반사도에서 최대 1.3%와 0.27%로 적은 오차를 보였다. 그러나 수증기 흡광의 경향이 큰 709 nm 채널의 경우 태양 천정각 및 가강수량에 따라 6~15%의 큰 오차를 나타냈다. 레일리 보정 반사도에서는 대기 상한 반사도에서 발생한 오차가 크게 증폭되어 태양 천정각에 따라 GOCI-II의 각 밴드(620~865 nm) 별로 1.46~4.98, 7.53~19.53, 0.25~0.64, 14.74~40.5, 8.2~18.56, 5.7~11.9%의 큰 오차를 보이고 있다. 이는 수증기 흡광 보정이 해색 산출물의 정확도와 안정성에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미하며, 향후 시공간 해상도가 높은 GK-2A/AMI와의 융합을 통해 GOCI-II 해색 산출물의 정확도 향상이 가능함을 시사한다.

Satellite-derived ocean color products are required to effectively monitor clear open ocean and coastal water regions for various research fields. For this purpose, accurate correction of atmospheric effect is essential. Currently, the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)-II ground segment uses the reanalysis of meteorological fields such as European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) or National Centers for Environmental Prediction (NCEP) to correct gas absorption by water vapor and ozone. In this process, uncertainties may occur due to the low spatiotemporal resolution of the meteorological data. In this study, we develop water vapor absorption correction model for the GK-2 combined GOCI-II atmospheric correction using Advanced Meteorological Imager (AMI) total precipitable water (TPW) information through radiative transfer model simulations. Also, we investigate the impact of the developed model on GOCI products. Overall, the errors with and without water vapor absorption correction in the top-of-atmosphere (TOA) reflectance at 620 nm and 680 nm are only 1.3% and 0.27%, indicating that there is no significant effect by the water vapor absorption model. However, the GK-2A combined water vapor absorption model has the large impacts at the 709 nm channel, as revealing error of 6 to 15% depending on the solar zenith angle and the TPW. We also found more significant impacts of the GK-2 combined water vapor absorption model on Rayleigh-corrected reflectance at all GOCI-II spectral bands. The errors generated from the TOA reflectance is greatly amplified, showing a large error of 1.46~4.98, 7.53~19.53, 0.25~0.64, 14.74~40.5, 8.2~18.56, 5.7~11.9% for from 620 nm to 865 nm, repectively, depending on the SZA. This study emphasizes the water vapor correction model can affect the accuracy and stability of ocean color products, and implies that the accuracy of GOCI-II ocean color products can be improved through fusion with GK-2A/AMI.

(게재일: 2021.10.31)