nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.

Recently, DL (Deep Learning) has been rapidly applied in various fields. In particular, classification and object recognition from images are major tasks in computer vision. Most of the DL utilizing imagery is primarily based on the CNN (Convolutional Neural Network) and improving performance of the DL model is main issue. While most CNNs are involve with images for training data, this paper aims to classify and recognize objects using DSM (Digital Surface Model), and slope and aspect information derived from the DSM instead of images. The DSM data sets used in the experiment were established by DGPF (German Society for Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformatics) and provided by ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing). The CNN-based SegNet model, that is evaluated as having excellent efficiency and performance, was used to train the data sets. In addition, this paper proposed a scheme for training data generation efficiently from the limited number of data. The results demonstrated DSM and derived data could be feasible for semantic classification with desirable accuracy using DL.

(게재일: 2019.12.31)
본 연구에서는 기존의 연구들에서 주로 사용하여왔던 현장측량, 항공사진, 라이다 데이터 등의 취득이 원천적으로 어려운 지역에 대한 건물 영역 추출을 구현하고자 하였다. 이에 접근성에 큰 영향을 받지 않는 거의 유일한 데이터인 고해상도 위성영상을 활용한 방법론을 제시하고자 한다. 영상정합을 통해 추출되는 점군 데이터 또는 DSM(Digital Surface Models)을 활용한 건물 영역 추출은 데이터내의 높은 잡음과 다수의 빈 영역으로 인해 그 정확성에 한계를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 영상 정합을 통해 얻어진 3차원 점군 데이터, 영상의 색상 및 선형 정보를 결합하여 건물 영역 추출을 수행하는 하이브리드식 접근법을 제안하였다. 일차적으로 다중영상정합으로 얻어진 3차원 점군 데이터로부터 지면점과 비지면점을 분리하고, 비지면점으로부터 초기 건물 대상지를 추출한다. 이후, 영상의 색상기반 분할을 수행하여 얻어진 결과와 초기 건물 대상지를 결합하여, 색상분할기반 건물 대상지를 추출한다. 이어서 영상의 선형 추출 및 공간 분할정보를 이용하여 최종적인 건물 영역을 선정하게 된다. 본 논문에서 제시한 건물 영역 자동 추출 방법론은 Correctness: 98.44%, Completeness: 95.05%, 위치오차: 1.05m 정도의 성능을 보임을 확인하였으며, 더불어 직각형태 이상의 복잡한 건물 영역도 잘 추출함을 확인하였다.

This research aims to provide a building area extraction approach over the areas where data acquisition is impossible through field surveying, aerial photography and lidar scanning. Hence, high-resolution satellite images, which have high accessibility over the earth, are utilized for the automated building extraction in this study. 3D point clouds or DSM (Digital Surface Models), derived from the stereo image matching process, provides low quality of building area extraction due to their high level of noises and holes. In this regards, this research proposes a hybrid building area extraction approach which utilizes 3D point clouds (from image matching), and color and linear information (from imagery). First of all, ground and non-ground points are separated from 3D point clouds; then, the initial building hypothesis is extracted from the non-ground points. Secondly, color based building hypothesis is produced by considering the overlapping between the initial building hypothesis and the color segmentation result. Afterwards, line detection and space partitioning results are utilized to acquire the final building areas. The proposed approach shows 98.44% of correctness, 95.05% of completeness, and 1.05m of positional accuracy. Moreover, we see the possibility that the irregular shapes of building areas can be extracted through the proposed approach.

(게재일: 2019.12.31)
우리나라 국가기본도는 공간정보산업의 급속한 발전에 따라 그 활용성이 커지고 있으며, 과거 종이지도 시대의 단순 활용 차원을 넘어서 IT (Information Technology) 기술 혁명을 통한 스마티 시티와 디지털 트윈 시대의 핵심공간정보로서의 역할이 요구되고 있다. 이에 따라 연속화, 다축척, 객체화, 맞춤형 생산, 실시간 갱신의 개념들이 등장하였으며 인터넷을 통해 서비스하는 유통과정의 혁신도 이루어지고 있다. 이러한 국가기본도의 위상에 걸맞는 개념의 정립과 법률상에서의 정의가 뒷받침되어야 함에도 불구하고, 아직까지 1980년 측량법으로 도입된 종이지도 형태의 개념과 정의가 존속되고 있는 실정이다. 이러한 용어의 정의는 현재의 기술발달 및 사회적인 요구에 부응할 수 없고 대다수 국민의 인식은 물론 국가기본도를 관리하고 있는 정부조직의 실무적인 능력도 반영하지 못하고 있다. 따라서 현재의 상황에 맞는 기본도의 개념을 정립하고 이를 법률상에서 정의할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 기본도의 발전과정 및 시대적 변화 상황과 미국, 영국, 일본의 사례를 종합적으로 분석한 후 국가기본도의 개념을 정립하고 정의하였다.

The national base map of Korea has become more useful as the spatial information industry has developed rapidly. Beyond the simple application of the past paper map era, the role as important spatial information in the smart city and digital twin era is required with the IT (Information Technology) revolution. Therefore, the concepts of seamless, multi scale, object-oriented, customized production and real-time updating have emerged, and innovations in the distribution process through the internet are also taking place. Although the concept and definition in the law that is corresponds to the status of the national base map must be supported, the concept and definition of the paper map introduced from the surveying law in 1980 still exist. The definition of the national base map cannot meet current technological developments and social needs and does not reflect the perceptions of the majority of the people as well as the practical capacity of government organizations that manage it. Therefore, it is necessary to establish the concept of national base map in accordance with the current situation and to define it in the law. In this study, the concept of national base map was established and defined by comprehensive analysis of the development process of the national base map, the changes in the times and cases of the United States, the United Kingdom and Japan.

(게재일: 2019.12.31)
사진 촬영 당시의 외부표정요소 추정 방법에는 공선조건식 기반 후방교회법이 널리 사용되지만 초기값을 필요로 하고, 그 값에 민감하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 초기값을 필요로 하지 않는 외부표정요소 알고리즘인 쿼터니언 기반 공간후방교회법과 PnP (Perspective-n-Point algorithm)을 소개하고 그 결과를 비교하였다. 두 결과를 비교하기 위하여 일반 스마트폰으로 취득한 영상을 사용하였고, 지상기준점 취득은 본 연구진이 보유하고 있는 하이브리드 MMS (Mobile Mapping System) 점군 자료를 이용하였다. 그 결과, 공선조건식 기반 SPR (Single Photo Resection)을 참값으로 할 때, 쿼터니언 기반 SPR이 PnP 알고리즘에 비해 자세각 추정 정확도가 높았다. 카메라 위치추정의 경우에는 두 알고리즘 모두 지상기준점과 비교했을 때 0.8m 내의 정확도를 보임을 확인하였다.

The SPR (Single Photo Resection) is widely used as a method of estimating the EOPs (Exterior Orientation parameters) at the time of taking a photograph, but it requires an initial value and has a disadvantage of being sensitive to the initial value. In this study, we introduce quaternion-based single photo resection and PnP (Perspective-n-Point) algorithm that do not require initial values and compare the results. Photos were taken using a general smartphone, and the ground control point acquisition was based on the hybrid MMS (Mobile Mapping System) point cloud data possessed by the researchers. As a result, when the collinear condition based SPR is true value, quaternion-based SPR has higher attitude angle estimation accuracy than PnP algorithm. In case of camera position estimation, both algorithms showed accuracy within 0.8m when compared with ground control points.

(게재일: 2019.12.31)
본 연구는 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 스페인 Terrassa 지역의 WorldView-1 고해상도 스테레오 위성영상으로부터 DSM (Digital Surface Model) 제작을 위해 SGM을 적용하였다. SGM (Semi Global Matching)은 스테레오 영상에 대한 매칭 Cost를 여러 방향에서 계산하고, 계산된 Cost를 순차적으로 누적시킨 후, 누적된 Cost의 최소(또는 최대) 값에 해당하는 시차를 계산하는 영상매칭 알고리즘이다. SGM 적용을 위한 Cost는 MI (Mutual Information, NCC (Normalized Cross-Correlation), CT (Census Transform)를 적용하였으며, 각각의 Cost별 DSM에서 지형지물의 외곽선 표현결과 정확도와 그 성능을 제시하였다. 사용 영상과 실험 대상지역을 토대로, CT Cost 결과 정확도가 가장 우수하였으며, 외곽선 표현 또한 가장 선명하게 묘사되었다. 아울러 SGM 방법은 기존 소프트웨어에 비해 보다 세밀한 외곽선을 표현한 반면 수계지역에서는 많은 오류가 발생하였다.

This study applied SGM (Semi Global Matching) to generate DSM (Digital Surface Model) using WorldView-1 high-resolution satellite stereo pair in Terrassa, Spain provided by ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing). The SGM is an image matching algorithm that performs the computation of the matching cost for the stereo pair in multi-paths and aggregates the computed costs sequentially. This method finally calculates the disparity corresponding to the minimum (or maximum) value of the aggregation cost. The cost was applied to MI (Mutual Information), NCC (Normalized Cross-Correlation), and CT (Census Transform) in order to the SGM. The accuracy and performance of the outline representation result in DSM by each cost are presented. Based on the images used and the subject area, the accuracy of the CT cost results was the highest, and the outline representation was also most clearly depicted. In addition, while the SGM method represented more detailed outlines than the existing software, many errors occurred in the water area.

(게재일: 2019.12.31)
토지특성조사는 토지가격비준표 작성 및 표준지와 개별지의 특성차이 비교를 통한 지가 산정 과정에서 매우 중요한 과정이다. 따라서 토지특성조사는 최대한 객관적이고 합리적이며 일관성 있게 이루어져야 한다. 그러나 현재 토지특성조사는 지자체 공무원과 감정평가사의 경험이 상당수 반영되고 있기 때문에 객관성과 일관성을 보장하기 어렵다. 본 연구에서는 현행 토지특성조사 항목 중 고저의 조사방식을 분석하여 문제를 정의하고, 고저 분류를 위해 토지의 고저 정보를 공간정보 기술 기반으로 수치화하여 이를 데이터 마이닝 기법 중 하나인 C4.5을 적용하여 고저를 분류하는 방법을 제시하였다. 서울시의 표준지 고저 조사 결과와 필지의 공간정보를 C4.5 모델에 적용한 결과에서는 기존 감정평가사의 조사 결과 약 93.5% 일치 하는 것으로 나타났다.

The investigation of land characteristics is an important task for the calculation of officially land prices and standard comparison table of land price. Therefore, it should be done objectively and consistently. However, the current investigation system is mainly done by researcher's subjective judgment. Therefore, the objectivity and consistency of this investigation is not guaranteed and questionable. In this study, we first defined the problem by analyzing the current land topography investigation method. In addition, in order to investigate the land topography, the geometry of the parcel is quantified by spatial information and applied to the decision tree based method(C4.5) to produce the final result. This study intended to extract the parcel characteristics data of the topographic by the use of spatial information and to apply the information to the C4.5, there by suggesting a method for addressing the problems. The findings showed approximately 93.5% between the results of topography classification estimated with rules learned by C4.5.

(게재일: 2019.12.31)
본 연구에서는 대용량 위성영상의 무감독분류를 위해 k-means clustering 알고리즘의 병렬처리 코드를 개발하여 PC-cluster에서 구현하였다. 이를 위해 OpenMP (Open Multi-Processing)를 기반으로 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어를 이용하는 intra-node 코드와 message passing interface를 기반으로 PC-cluster를 이용하는 inter-nodes 코드, 그리고 이 둘을 병용하는 hybrid 코드를 구현하였다. 본 연구에 사용한 PC-cluster는 한 대의 마스터 노드와 여덟 대의 슬래이브 노드로 구성되어 있고 각 노드에는 여덟 개의 다중코어가 장착되어 있다. PC-cluster에는 Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu의 두 가지 운영체제를 설치하여 병렬처리 성능을 비교하였다. 실험에 사용한 자료는 두 가지 다중분광 위성영상으로서 중용량인 LANDSAT 8 OLI (Operational Land Imager) 영상과 대용량인 Sentinel 2A 영상이다. 병렬처리의 성능을 평가하기 위하여 speedup과 efficiency를 측정한 결과 전반적으로 speedup은 N/2 이상, efficiency는 0.5 이상으로 나타났다. Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu를 비교한 결과 Ubuntu가 2-3배의 빠른 결과를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과가 일치하는지 확인하기 위해 각 클래스의 밴드별 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 결과 영상간 화소대 화소 비교도 수행하였다. Intra-node 코드를 구현할 때에는 OpenMP에 의한 false sharing이 발생하지 않도록 주의해야 하고, PC-cluster에서 대용량 위성영상을 처리하기 위해서는 파일 I/O에 의한 성능저하를 줄일 수 있도록 코드 및 하드웨어를 설계해야 함을 알 수 있었다. 또한 PC-cluster에 설치된 운영체제에 따라서도 성능 차이가 발생함을 알 수 있었다.

In this study, parallel processing codes of k-means clustering algorithm were developed and implemented in a PC-cluster for unsupervised classification of large satellite images. We implemented intra-node code using multicores of CPU (Central Processing Unit) based on OpenMP (Open Multi-Processing), inter-nodes code using a PC-cluster based on message passing interface, and hybrid code using both. The PC-cluster consists of one master node and eight slave nodes, and each node is equipped with eight multicores. Two operating systems, Microsoft Windows and Canonical Ubuntu, were installed in the PC-cluster in turn and tested to compare parallel processing performance. Two multispectral satellite images were tested, which are a medium-capacity LANDSAT 8 OLI (Operational Land Imager) image and a high-capacity Sentinel 2A image. To evaluate the performance of parallel processing, speedup and efficiency were measured. Overall, the speedup was over N / 2 and the efficiency was over 0.5. From the comparison of the two operating systems, the Ubuntu system showed two to three times faster performance. To confirm that the results of the sequential and parallel processing coincide with the other, the center value of each band and the number of classified pixels were compared, and result images were examined by pixel to pixel comparison. It was found that care should be taken to avoid false sharing of OpenMP in intra-node implementation. To process large satellite images in a PC-cluster, code and hardware should be designed to reduce performance degradation caused by file I / O. Also, it was found that performance can differ depending on the operating system installed in a PC-cluster.

(게재일: 2019.12.31)
경기도에서 유통되고 있는 건조수산물 95건에 대하여 유해중금속인 납, 카드뮴, 수은 및 미량영양소인 셀레늄 함량을 조사하였다. 금아말감법의 수은분석기, 유도결합플라즈마 질량분석기를 사용하여 측정하였으며, 각 항목별 평균함량은 납 0.062±0.071(0.002-0.428) mg/kg[평균값±표준편차(최소값-최대값) mg/kg], 카드뮴 0.083±0.100(0.004-0.540) mg/kg, 수은 0.012±0.012(N.D-0.054) mg/kg, 셀레늄 0.839±0.371(0.362-2.124) mg/kg으로 나타났으며, 유해중금속인 납, 카드뮴, 수은 모두 기준규격 이하로 나타났다. 멸치 크기에 따른 중금속 및 셀레늄 함량은 수은이 대멸치에서 통계적으로 유의하게 높게 나타났으며(P<0.05), 셀레늄은 잔멸치와 대멸치의 크기에 따른 유의적인 함량 차이를 나타냈다(P<0.05). 새우 종류에 따른 중금속 및 셀레늄 함량을 비교한 결과 보리새우가 납, 카드뮴, 수은에서 유의적으로 높게 나타났다(P<0.05). 대멸치, 밴댕이의 부위별 중금속 및 셀레늄 함량은 내장부위가 가장 높았고, 새우는 머리부위가 중금속 및 셀레늄 함량이 높게 나타났다. 건조수산물을 통해 섭취하는 수은, 카드뮴의 주간 및 월간섭취량은 JECFA에서 설정한 PTW(M)I의 0.712%와 2.978%로 조사된 건조수산물 내 중금속 함량은 안전한 농도수준으로 판단된다.

The heavy metal concentrations in dried seafoods commonly consumed in Gyeonggi-do were analyzed. Concentrations of lead (Pb), cadmium (Cd), mercury (Hg) and selenium (Se) were measured in 95 samples with an inductively-coupled plasma-mass spectrometer (ICP-MS) and an Hg analyzer. The average concentration [mean±SD(minimum-maximum) mg/kg] of heavy metals were as follows: Pb 0.062±0.071(0.002-0.428), Cd 0.083±0.100(0.004-0.540), Hg 0.012±0.012(N.D-0.054) and Se 0.839±0.371(0.362-2.124). All the levels were below the recommended standards of the MFDS (Ministry of Food and Drug Safety). In the comparison of heavy metal content by anchovy size, it was shown that mercury was significantly higher in large anchovy (P<0.05). Selenium levels were found to differ significantly in small anchovy and large anchovy (P<0.05). Pb, Cd and Hg were significantly higher in Tiger prawn among shrimp (P<0.05). The heavy metal and selenium levels of anchovy and shad were highest in the intestine. However, the heavy metal and selenium levels of shrimp were highest in the head. In addition, weekly (monthly) intake of mercury and cadmium from dried seafoods was found to be 0.712% and 2.978% of PTW(M)I (Provisional Tolerable Weekly(Monthly) Intake) respectively. Therefore, it was found that dried seafoods were safe for consumption.

(게재일: 2019.12.30)
본 연구에서는 가축분퇴비에 존재할 수 있는 식중독균의 검출을 위하여 기존의 배양을 이용한 방법을 대체할 수 있는 real-time PCR을 적용하고자 하였으며, 이에 따라 유전자 증폭에 영향을 미치는 DNA 추출 방법에 따른 식중독균 검출 효율을 비교하였다. 적용한 방법은 가열 처리, 유기용매 및 흡착제 처리, 효소 처리의 3가지로 구분할 수 있으며, 각 방법에 따른 DNA의 검출 효율을 실험 결과로 나타내었다. 가열 처리 방법에서는 가열 시간의 증가에 따라 DNA 검출 효율이 높아지는 경향을 나타냈으며, 유기용매 및 흡착제는 효과를 나타내지 않았고, 효소 처리의 경우에는 그람 양성균 보다는 그람 음성균의 DNA가 추출 효율이 더 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 퇴비에서 30분 이상의 가열 처리와 효소의 처리를 통한 DNA 추출 방법은 real-time PCR을 적용한 식중독균 검출에 적합한 것으로 판단된다.

This study investigated the efficacy of DNA extraction methods for real-time PCR detection of foodborne pathogenic bacteria in livestock manure composts. Livestock manure composts were inoculated with Escherichia coli O157:H7, Salmonella Typhimurium, Listeria monocytogenes, Bacillus cereus and incubated in enrichment broth. For DNA extraction, enriched samples were treated following boiling method, by chloroform, C powder, and proteinase K. As a result, 4 species of bacteria were detected by real-time PCR when subjected to boiling for 30 min and treated with proteinase K. These results suggest that detection of foodborne pathogens by real-time PCR from livestock manure composts could be applicable using effective DNA extraction methodology such as the boiling method or proteinase K.

(게재일: 2019.12.30)
일부 대장균 균주는 독성을 가지고 있으며 이들을 제어하기 위해 박테리오파지와 같은 대체 항균물질에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 E. coli DH5α 균주를 모델로 이 균주의 생육을 억제하는 박테리오파지 ECP27과 병용처리했을 때 상승효과를 나타낼 수 있는 항균물질을 탐색하였다. 후보물질로는 CaCl , 젖산, 구연산이 사용되었다. CaCl 의 경우 6시간째 농도 의존적으로 생육억제 상승효과가 나타났으나 12시간째 E. coli DH5α의 생균수가 회복되는 추세를 보였다. 그러나 30 mM 농도에서 젖산과 구연산은 박테리오파지 ECP27과 병용처리 했을 때 E. coli DH5α의 생육저해에 대하여 6시간째 상승효과를 보였으며 12시간째 생균수가 검출되지 않았다. 또한 젖산과 구연산을 단독으로 처리했을 때 12시간째 E. coli DH5α의 생균수가 확인되지 않아 독자적으로도 항균력이 우수하였다. 따라서 박테리오파지와 유기산을 병용 처리하는 것은 대장균의 생육을 효과적으로 억제하는 좋은 전략이 될 수 있을 것이다.

Some strains of Escherichia coli are categorized as pathogenic bacteria and alternative antimicrobials including bacteriophages for controlling these bacteria have been studied. In this study we screened antimicrobial candidates that present synergistic inhibition of the growth of E. coli DH5α as a model when co-treated with the bacteriophage ECP27 to target the bacteria. As candidates, CaCl , lactic acid, and citric acid were tested. CaCl showed a synergistic inhibition against the strain by dose-dependent manner at 6 h of incubation but the viable cell count was recovered at 12 h. However, lactic acid and citric acid at 30 mM concentration showed synergistic inhibitions at 6 h of incubation and cleared the viable cells of E. coli DH5α at 12 h when co-treated with the bacteriophage even though lactic acid or citric acid alone was effective. Therefore, co-treatment using the bacteriophage and organic acids such as lactic acid and citric acid can be a solution for synergistic inhibition of the growth of E. coli.

(게재일: 2019.12.30)
정보통신기술의 발달로 인하여 데이터의 생산과 처리 속도가 빨라지고 있다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 이용하여 객체를 분류하기 위해, 학습에 필요한 데이터는 인터넷과 공간정보기술의 발달로 인하여 손쉽게 수집할 수 있게 되었다. 공간정보 분야에서도 머신러닝은 영상, 포인트 클라우드 등을 이용하여 객체를 분류 또는 인식하는 것에 적용되고 있다. 본 연구에서는 기 구축된 수치지도 버전 1.0을 활용하여 학습 데이터를 수동으로 구축하는 문제점을 개선하고 영상과 포인트 클라우드를 이용하여 도로, 건물, 식생을 분류하는 기법을 제안하였다. 실험을 통해서 RGB 밴드만을 갖고 있는 실감정사영상을 사용하였을 경우 색상을 뚜렷하게 구분할 수 있는 도로, 건물, 식생의 분류가 가능하였지만 색상이 유사한 경우에는 분류가 잘 되지 않는 한계를 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해 실감정사영상과 정규수치표면모델을 밴드 퓨전한 후 랜덤포레스트와 서포트벡터머신 기법을 적용하였으며 이를 통해 85%이상의 정확도로 도로, 건물, 식생을 분류하였다.

Due to the development of information and communication technology, the production and processing speed of data is getting faster. To classify objects using machine learning, which is a field of artificial intelligence, data required for training can be easily collected due to the development of internet and geospatial information technology. In the field of geospatial information, machine learning is also being applied to classify or recognize objects using images and point clouds. In this study, the problem of manually constructing training data using existing digital map version 1.0 was improved, and the technique of classifying roads, buildings and vegetation using image and point clouds were proposed. Through experiments, it was possible to classify roads, buildings, and vegetation that could clearly distinguish colors when using true ortho-image with only RGB (Red, Green, Blue) bands. However, if the colors of the objects to be classified are similar, it was possible to identify the limitations of poor classification of the objects. To improve the limitations, random forest and support vector machine techniques were applied after band fusion of true ortho-image and normalized digital surface model, and roads, buildings, and vegetation were classified with more than 85% accuracy.

(게재일: 2019.12.31)
다시기 위성 영상을 이용한 변화탐지 분석은 인간 활동의 변화를 직접 반영하는 지표이다. 변화탐지는 크게 화소 기반 변화탐지(PBCD: Pixel-Based Change Detection)와 객체 기반 변화탐지(OBCD: Object-Based Change Detection)로 구분한다. 화소 기반 변화탐지는 알고리즘이 간단하고 비교적 쉽게 정량적 분석이 가능해 전통적으로 많이 쓰여온 기법이나 고해상도 영상에서의 화소 기반 변화탐지는 오탐지나 노이즈(noise)가 발생하기 때문에 고해상도 영상에서의 활용도가 떨어진다. 또한, 고해상도 다시기 영상은 취득 당시 센서의 자세나 지형적 특성으로 인해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 지형적 불일치가 발생한다. 등록오차(registration noise)라고 불리는 이 지형 불일치는 고해상도 다시기 영상 활용을 위한 공간정보 추출 시 정확도를 떨어뜨리는 방해요인으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 등록오차를 고려한 고해상도 영상의 객체 기반 변화탐지를 수행하였다. 이 때, 다양한 화소 기반 변화탐지 결과를 모두 고려한 객체 기반 변화탐지 결과를 도출하였으며 이 과정에서 분할 영상(segmentation image)과의 major voting을 적용하였다. 제안 기법과 화소 기반 변화탐지 결과, 그리고 화소 기반 변화탐지 결과를 객체 기반 변화탐지로 확장한 결과의 비교를 통해 제안 기법의 우수성을 평가하였다.

Change detection, one of the main applications of multi-temporal satellite images, is an indicator that directly reflects changes in human activity. Change detection can be divided into pixel-based change detection and object-based change detection. Although pixel-based change detection is traditional method which is mostly used because of its simple algorithms and relatively easy quantitative analysis, applying this method in VHR (Very High Resolution) images cause misdetection or noise. Because of this, pixel-based change detection is less utilized in VHR images. In addition, the sensor of acquisition or geographical characteristics bring registration noise even if co-registration is conducted. Registration noise is a barrier that reduces accuracy when extracting spatial information for utilizing VHR images. In this study object-based change detection of VHR images was performed considering registration noise. In this case, object-based change detection results were derived considering various pixel-based change detection methods, and the major voting technique was applied in the process with segmentation image. The final object-based change detection result applied by the proposed method was compared its performance with other results through reference data.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문에서는 근접 사진측량에 기반하여 모형 토조 내 지반의 변위를 측정하기 위한 연구를 진행하였다. 알루미늄 프레임 및 투명 아크릴로 제작된 실내 모형 토조 내에 토사를 채워 넣고, 하중 재하 장치를 이용한 하중 재하를 통한 토사의 변위를 사진측량 기법으로 측정하였다. 토조 내의 토사는 영상 기반 자동 매칭을 위하여 검은 모래 약 40%, 일반 모래 약 60% 혼합하여 영상 대비의 정도를 높일 수 있도록 계획하였다. 전처리 과정으로서 실험실 카메라 캘리브레이션을 통해 내부표정요소를 도출하였고, 토조 프레임에 배치된 기준점을 이용한 후방교회법을 통해 외부표정요소를 예측하였다. 이후 영상 매칭을 통해 하중 전, 후의 토사 변위 패턴을 측정하였으며, 영상 매칭 시 활용되는 매칭 윈도우 크기 및 영상 스무딩 정도를 변경 적용하여 그 결과를 평가해보았다. 실험 결과, 매칭 윈도우 크기 65×65픽셀의 경우 안정적인 변위 도출이 가능하였으며, 영상 스무딩은 매칭의 과대 오차를 감소하는 효과를 보여주었다. 이를 통해 사진 측량을 통한 토조 내 지반 변위 패턴을 도출할 수 있었다.

This paper presents soil deformation measurement in model chamber based on photogrammetry. We created an aluminum framed acrylic model chamber with soil inside and applied photogrammetry to measure soil deformation caused by loading tests. The soil consists of 40% black and 60% regular sand to create image contrast in soil images. In preprocessing, the self camera calibration was carried out for IOPs (Interior Orientation Parameters), followed by the space resection to estimate EOPs (Exterior Orientation Parameters) using control points located along the aluminum frame. Image matching was applied to measure the soil displacement. We tested different matching window sizes and the effect of image smoothing. Experimental results showed that 65x65 pixels of window size produced better soil deformation map and the image smoothing was useful to suppress the matching outliers. In conclusion, photogrammetry was able to efficiently generated soil deformation map.

(게재일: 2019.12.31)