nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
이 연구에서는 미세먼지 시공간 변화 표현의 단점을 개선하고자 미세먼지를 흐름으로 시각화하였다. 일반적으로 미세먼지 흐름 시각화는 농도 분포와 바람장을 중첩해 표현하지만 도시 단위 이하 국지적 이동의 경우 바람과 미세먼지 이동이 다를 수 있으므로 바람장을 사용하는 것이 적합하지 않을 수 있다. 제시하는 시각화 방법론은 미세먼지 자료에서 직접 흐름 정보를 추출한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 공간 상호작용을 설명하는 중력모델을 확장한 흐름 추출 방법을 미세먼지 자료에 적용하여 미세먼지 분포 변화에서 흐름 정보를 추출하였다. 이를 위해 공간보간법을 이용하여 미세먼지 분포도를 작성하였으며 추출된 미세먼지 흐름 정보를 물방울 모양의 움직이는 입자를 이용해 동적으로 시각화하였다. 산업 및 교통 활동이 시작하는 오전 5~7시 시간대를 대상으로 서울시 미세먼지 평균 흐름을 시각화하였으며 미세먼지 요인 중 하나인 교통정보와 연계하여 시각적으로 관련성을 분석하였다.

Conventional visualization of PM (Particulate Matter)10 flows applies superimposition of concentration distribution maps and wind field maps. This method is efficient for small scale maps where only macro flow trends are of interest. However, in the case of urban areas, local flows are difficult to model at micro level using wind fields, and therefore different methods of flow extraction is deemed necessary. In this study, flow information is extracted and visualized directly from the PM10 density data by using the gravity model. This method has the advantage that additional information such as wind field is not necessary for estimating the intensity and direction of PM10 flow. The extracted spatio-temporal flow patterns of PM10 are analyzed with relation to traffic information.

(게재일: 2019.12.31)
최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Recently, as the demand for 3D geospatial information increases, the importance of rapid and accurate data construction has increased. Although many studies have been conducted to register UAV (Unmanned Aerial Vehicle) imagery based on LiDAR (Light Detection and Ranging) data, which is capable of precise 3D data construction, studies using LiDAR data embedded in MMS (Mobile Mapping System) are insufficient. Therefore, this study compared and analyzed 9 matching algorithms based on feature points for registering reflectance image converted from LiDAR point cloud intensity data acquired from MMS with image data from UAV. Our results indicated that when the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) algorithm was applied, it was able to stable secure a high matching accuracy, and it was confirmed that sufficient conjugate points were extracted even in various road environments. For the registration accuracy analysis, the SIFT algorithm was able to secure the accuracy at about 10 pixels except the case when the overlapping area is low and the same pattern is repeated. This is a reasonable result considering that the distortion of the UAV altitude is included at the time of UAV image capturing. Therefore, the results of this study are expected to be used as a basic research for 3D registration of LiDAR point cloud intensity data and UAV imagery.

(게재일: 2019.12.31)
본 연구는 KOMPSAT-3 및 3A호 영상 간 상호좌표등록을 수행할 당시에 두 영상이 보이는 수렴각(convergence angle)의 크기에 따라서 상호좌표등록의 정확도가 어떻게 달라지는지에 대한 분석을 수행하였다. 고해상도 위성영상의 메타데이터에서 제공하는 영상의 좌표정보를 이용하여 영상 정합을 수행하기 위한 탐색영역을 줄일 수 있으므로, 본 연구에서는 좁은 탐색영역에서 정합 신뢰도가 높은 영역기반 정합쌍 추출 기법 중 하나인 상호정보(mutual information) 기법을 활용하였다. 상대적으로 해상도가 낮은 다중분광 영상을 이용하여 초기 상호좌표등록을 수행하여 초기 위치관계를 파악하고, 보다 정밀한 상호좌표등록을 위해 전정색 영상의 관심대상지역을 중심으로 정밀 상호좌표등록을 수행하였다. 대전지역에서 촬영된 16장의 KOMPSAT-3 및 3A호 영상으로 120개의 조합을 구성하여 실험을 수행하였다. 실험결과, 영상 간 수렴각 크기와 상호좌표등록 정확도 사이의 상관계수 값은 0.59를 보였고, 영상 간의 수렴각 크기가 클수록 상호좌표등록 정확도가 떨어지는 경향을 보이는 것을 확인하였다.

This study analyzed how the accuracy of co-registration varies depending on the convergence angles between two KOMPSAT-3·3A images. Most very-high-resolution satellite images provide initial coordinate information through metadata. Since the search area for performing image co-registration can be reduced by using the initial coordinate information, in this study, the mutual information method showing high matching reliability in the small search area is used. Initial coarse co-registration was performed by using multi-spectral images with relatively low resolution, and precise fine co-registration was conducted centering on the region of interest of the panchromatic image for more accurate co-registration performance. The experiment was conducted by 120 combination of 16 KOMPSAT-3·3A 1G images taken in Daejeon area. Experimental results show that a correlation coefficient between the convergence angles and fine co-registration errors was 0.59. In particular, we have shown the larger the convergence angle, the lower the accuracy of co-registration performance.

(게재일: 2019.12.31)
수확, 세척 전후, 건조 전후와 건조 중의 고추 시료를 사용하여 건고추의 생산 단계 중 곰팡이발생을 조사하였다. 곰팡이 발생량은 무작위 고추 파편을 감자한천배지에 치상하여 배양한 후 자라는 균총수를 계수하였다. 고추 세척기를 이용한 1회 세척은 곰팡이 수 감소에 효과적이지 않았고 세척기 내부와 고추 운반용기에서 곰팡이 오염이 관찰되었다. 건조 고추의 곰팡이 수는 건조 방법에 관계없이 건조 전에 비해 유의하게 증가하였으며 기계 건조 고추가 비가림하우스 건조 고추보다 유의하게 낮았다. 비가림하우스 건조 중 고추의 곰팡이 수가 증가하였고 독성 곰팡이 종도 검출되었다. 따라서 건고추 생산 단계 중 가장 중요한 곰팡이 관리점은 건조 단계이며 그 중 비가림하우스 건조로 볼 수 있다.

Fungal occurrence during production of dried red pepper was investigated using red pepper samples collected at harvest, before and after washing, and before, during or after drying. Fungal incidence was evaluated by counting the number of fungal colonies grown after incubating random pepper cuts on potato dextrose agar plates. Washing with ground water had no significant effect on reduction of fungal contamination. Fungal increase was observed in some samples, and the insides of washer and containers were contaminated with fungi. Drying caused significant fungal increase regardless of drying method although the fungal incidence after machine drying was lower than that after greenhouse drying. Fungal increase was observed in the samples being dried in a greenhouse and some mycotoxigenic species were also detected. Therefore, the most important control point for fungal contamination during dried pepper production appears to be the drying process, especially in a greenhouse.

(게재일: 2019.12.30)
무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사 방법에는 벡터화와 수치도화 방법이 있다. 벡터화 방법은 정사영상에서 평면위치를 추출하고, 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model) 혹은 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)에서 높이 값을 취득하고 있다. 그러나 지금까지 벡터화 성과의 정확도는 대부분 검사점만을 이용하여 분석하고 있어 지상시설물과 건물 등 3차원 지물의 위치정확도 판단이 어렵다. 이에 본 연구에서는 검사점 뿐만 아니라 지형·지물의 Layer별 모서리에 대한 정확도를 분석하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보취득 및 수치지도제작 가능성을 판단하고자 하였다. 촬영은 DJI사 Phantom 4 pro로 비행고도 90m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3.6cm의 영상을 취득하였다. 연구 결과, 벡터화에 의한 묘사의 정확도는 현장측량 성과와 비교하여 검사점의 잔차를 분석한 결과 평면 RMSE (Root Mean Square Error)가 0.045m로 나타나 정사영상을 이용한 1/1,000 축척의 수치지형(평면)현황도 제작이 가능할 것으로 판단된다. 반면 전주, 옹벽 및 건물 등 Layer별 모서리 좌표를 기준자료와 비교하여 3차원 정확도를 분석한 결과 RMSE가 평면 0.068~0.162m, 표고 0.090~1.840m로 나타났다. 따라서 벡터화로 취득한 3차원 성과의 표고위치에서 오차가 크게 발생하여 벡터화를 이용한 3차원 공간정보 취득 및 1/1,000 수치지도제작이 어려운 것으로 판단된다.

There are two feature collection methods in digital mapping using the UAV (Unmanned Aerial Vehicle) Photogrammetry: vectorization and stereo plotting. In vectorization, planar information is extracted from orthomosaics and elevation value obtained from a DSM (Digital Surface Model) or a DEM (Digital Elevation Model). However, the exact determination of the positional accuracy of 3D features such as ground facilities and buildings is very ambiguous, because the accuracy of vectorizing results has been mainly analyzed using only check points placed on the ground. Thus, this study aims to review the possibility of 3D spatial information acquisition and digital map production of vectorization by analyzing the corner point coordinates of different layers as well as check points. To this end, images were taken by a Phantom 4 (DJI) with 3.6 cm of GSD (Ground Sample Distance) at altitude of 90 m. The outcomes indicate that the horizontal RMSE (Root Mean Square Error) of vectorization method is 0.045 cm, which was calculated from residuals at check point compared with those of the field survey results. It is therefore possible to produce a digital topographic (plane) map of 1:1,000 scale using ortho images. On the other hand, the three-dimensional accuracy of vectorization was 0.068~0.162 m in horizontal and 0.090~1.840 m in vertical RMSE. It is thus difficult to obtain 3D spatial information and 1:1,000 digital map production by using vectorization due to a large error in elevation.

(게재일: 2019.12.31)
우리나라 전역을 대상으로 공간 분석 기반 지진 위험 지도를 작성하고 지진 취약 지역을 평가하였다. 지진 피해에 영향을 미치는 지질학적 특성을 고려하여 지표를 선정하였으며, 지진 활동 위험과 관련된 확률론적 지진 위험도 및 단층 특성, 지진 피해 위험과 연관된 기반암 심도 정보가 이용되었다. 각 지표는 정규 크리깅, 선 밀도 및 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅과 같은 GIS 및 지구 통계학 기법을 활용하여 공간 정보로 구축되었다. 구축된 세 가지 공간 정보는 연구 목적, 자료의 해상도 및 정확도에 따라 가중치를 할당하여 통합되었다. 지진 활동 위험 지표인 확률론적 지진 위험도와 단층 선 밀도의 경우 데이터의 불확실성이 비교적 크기 때문에 경향성 만을 반영하고자 먼저 가중 합한 후, 지진 피해 위험 지표인 기반암 심도 분포와 통합되었다. 이를 통해 세 가지 공간 자료의 분석에 기반한 지진 위험 지도가 작성되었으며, 우리나라 남동부와 북서부 지역이 지진 위험도가 높은 것으로 평가되었다. 본 연구 결과는 지진 재해를 최소화하기 위한 지진 대응 시스템을 구축하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

A seismic hazard map based on spatial analysis of various sources of geologic seismic information was developed and assessed for regional seismic vulnerability in South Korea. The indicators for assessment were selected in consideration of the geological characteristics affecting the seismic damage. Probabilistic seismic hazard and fault information were used to be associated with the seismic activity hazard and bedrock depth related with the seismic damage hazard was also included. Each indicator was constructed of spatial information using GIS and geostatistical techniques such as ordinary kriging, line density mapping and simple kriging with local varying means. Three spatial information constructed were integrated by assigning weights according to the research purpose, data resolution and accuracy. In the case of probabilistic seismic hazard and fault line density, since the data uncertainty was relatively high, only the trend was intended to be reflected firstly. Finally, the seismic activity hazard was calculated and then integrated with the bedrock depth distribution as seismic damage hazard indicator. As a result, a seismic hazard map was proposed based on the analysis of three spatial data and the southeast and northwest regions of South Korea were assessed as having high seismic hazard. The results of this study are expected to be used as basic data for constructing seismic risk management systems to minimize earthquake disasters.

(게재일: 2019.12.28)
본 연구 목적은 비-가시성 금 정광을 마이크로웨이브-질산용출 시키고, 여과지를 이용하여 금을 단순하게 얻고자 하였다. 본 실험에서 사용된 시료의 경우 질산농도별로 마이크로웨이브-질산용출실험을 수행한 결과 Fe, Te, Ag 등은 완전용출(100%) 되었지만, Au는 용해되지 않았다. 용출용액을 3장의 여과지로 여과하여 SEM/EDS 분석한 결과 첫 번째, 두 번째 및 세 번째 여과지의 표면 및 단면 모두에서 Au가 검출되었다. 고체-잔류물이 포함된 여과지 3장을 모두 납-시금법에 사용한 결과 질산농도 모두에서 금 입자들이 회수되었다. 최대 금 입자(452.50g/t)가 얻어진 용출조건은 질산농도 6M에서 그리고 마이크로웨이브 조사시간 12분에서였다.

The purpose of this study was simply to obtain gold through a microwave-nitric acid experiment of invisible gold concentrate with the use of filter paper. For the purpose, this study conducted a microwave-nitric acid leaching experiment and examined nitric acid concentration. As a result of the experiment, this study discovered that Fe, Te and Ag were completely leached in the leaching solution whereas Au was not determined in all of the nitric acid conditions. The leaching solution was filtered with three filter papers and then these filter papers were analyzed with SEM/EDS. As a result of the EDS analysis, Au was detected in all of the surface and cross-section of the 1st, 2nd and 3rd filter papers. As the three filter papers containing solid-residue were analysed in the lead-fire assay, gold particles were found in all of the nitric acid conditions. In the lead-fire assay, maximum gold(452.50g/t) was recovered when nitric acid concentration was 6M and microwave leaching time was 12mins.

(게재일: 2019.12.28)
본 연구는 과학기술에 대하여 우리 사회가 갖는 신뢰와 불신 인식을 측정하고자 하는 것이 목적이다. 과학기술에 대한 신뢰와 불신을 살펴보는 것과 동시에 지질자원기술에 대하여 신뢰와 불신을 함께 살펴보았다. 또한 과학기술과 지질자원 기술에 대한 신뢰와 불신의 수준을 비교함으로써, 지질자원기술의 신뢰성을 높이는데 필요한 시사점을 도출하고자 한다. 본 연구는 수도권에서 근무하고 있는 20세 이상의 남녀 직장인들을 대상으로 과학기술 및 지질자원 기술에 대한 신뢰와 불신에 대해 설문조사를 실시했다. 분석 결과, 전체적으로 응답자들은 과학기술 및 지질자원 기술에 대한 신뢰를 보통 수준 이상으로 가지고 있는 것으로 나타났다. 응답자의 성별이나 연령대에 따라서는 과학기술 및 지질자원 기술에 대한 신뢰 및 불신에 대한 차이가 나타나지 않았다. 과학기술과 지질자원 기술에 대한 신뢰 및 불신에 대한 차이를 살펴본 결과, 응답자들은 지질자원 기술보다 과학기술에 대한 신뢰도 점수가 좀 더 높게 나타남을 알 수 있었다.

The purpose of this study is to measure the trust and distrust perception of our society about science and technology. In addition to examining trust and distrust in science and technology, we also looked at trust and distrust in geoscience technology. In addition, by comparing the levels of trust and distrust in science and technology and geological resource technology, the implications for improving the reliability of geological resource technology are drawn. This study surveyed male and female office workers over 20 years of age working in the Seoul metropolitan area on the trust and distrust of science and technology. The results of this study show that respondents showed above-average trust in science and technology and geological resource technology. According to the gender or age of respondents, there was no difference in trust and distrust of science and technology and geological resource technology. As a result of examining the difference between trust and distrust in science and technology and geological resource technology, respondents showed higher trust scores in science and technology than geological resource technology. These results suggest that current communications activities on geological resources should be more active and diversified.

(게재일: 2019.12.28)
중국 지역 4개 지진에서 발생한 2~30초 범위의 레일리파를 이용하여 북한 지역의 1차원 전단파 속도구조를 구하였다. 레일리파는 남북한의 국경선 인근에 위치한 5개의 광대역 관측소(BRD, SNU, CHNB, YKB, KSA)에 양호하게 기록되었다. 다중필터분석를 이용하여 레일리파 기본모드 군속도가 계산되었고 이는 다시 위상부합필터를 적용하여 개선되었다. 2.9~3.2 km/s의 범위에 이르는 평균 분산곡선을 역산하여 전단파 속도를 구하였다. 지진원으로부터 BRD 관측소의 경로에서 추출된 4~6초 주기의 상대적으로 느린 군속도는 서해 서한만분지의 퇴적층군과 연관되었을 가능성이 있다. 14~20km의 상대적으로 깊은 지역 전단파 저속도층은 평남분지와 관련된 것으로 생각되며 낭림육괴와 평남분지에 분포하는 변성암 및 화강암체는 표면부터 14km 깊이의 빠른 전단파 속도와 일치한다.

One-dimensional shear wave velocity structure of North Korea is constrained using short (2-sec) to long period (30-sec) Rayleigh waves generated from four seismic events in China. Rayleigh waves are well recorded at the five broadband seismic stations (BRD, SNU, CHNB, YKB, KSA) which are located near to the border between North and South Korea. Group velocities of fundamental-mode Rayleigh waves are estimated with the Multiple Filter Analysis and refined by using the Phase Matched Filter. Average group velocity dispersion curve ranging from 2.9 to 3.2 km/s, is inverted to constrain the shear wave velocity structures. Relatively low group velocity dispersion curves along the path between the events to BRD at period from 4 to 6 seconds may correspond to the sedimentary sequence of the West Korea Bay Basin (WKBB) in the Yellow Sea. The low velocity zone in deep layers (14-20 km) may be related to the deep sedimentary structure in Pyongnam basin. The fast shear wave velocity structure from the surface to the depth of 14 km is consistent with the existence of metamorphic rocks and igneous bodies in Nangrim massif and Pyongnam basin.

(게재일: 2019.12.28)
본 논문에서는 2017년 경주시 내남면 용장리 트렌치 단면에서 퇴적층을 관찰할 때 고려해야하는 토양화 과정과 지하수의 유동에 기인하여 나타나는 특성을 기술하였다. 지표로부터 굴착된 트렌치 단면은 토양화 과정과 지하수 유동에 의한 흔적을 포함하고 있어 퇴적학자들의 관찰에 영향을 줄 수 있다. 이 사이트 토양은 비교적 초기단계의 토양화 과정에 있어서 퇴적층의 특징을 관찰하는데 크게 어려움을 주지 않으나, 퇴적층리 관찰을 가장 어렵게 하는 요인은 지하수의 이동에 따른 망간산화물과 철산화물의 침전이었다. 지하수면을 따라 형성된 이 침전물은 퇴적층의 경계면에 형성되어 있기도 하고, 지하수면의 위치 또한 접하고 있는 퇴적층의 입자 크기에 따라 달라지므로 여러 위치에서 침전물이 관찰되었다. 또 이들 지하수면 상하부에서는 각기 철의 산화환원 상태에 따라 색변화가 관찰되므로 퇴적층 기술에 주의가 요구된다. 미세기공을 통해 모세관 현상으로 상부로 이동하는 지하수에 의해 일부 세립질 퇴적층이 지하수면 수 미터 상부까지 환원상태를 유지하면서 환원철 상태를 지시하는 색을 띠기도 하였다.

In 2017, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM) has excavated a trench at Yongjang-li in the city of Gyeongju to examine the evidence of fault movement related with the 2016 earthquake in unconsolidated sediments. In the trench profile, the author has observed the features of ongoing soil-forming processes and groundwater movement overlapped on the sedimentary layers. The soil formation was in its initial stage, and most of the original sedimentary layers could be observed. The color changes depending on the redox conditions and by the Mn/Fe oxide precipitation, however, were the most significant features obscuring sedimentary records. The dark Mn oxide precipitates formed at the groundwater levels often concealed the sedimentary unit boundaries. The groundwater levels varied depending on the particle sizes of the sedimentary layers contacting the groundwater, and the Mn oxide precipitates have formed at varying depths. The groundwater could move upward along the narrow pores in the fine-textured sedimentary layer more than a few meters showing the gray color indicating a reducing condition for iron.

(게재일: 2019.12.28)
이 연구에서는 해남 대흥사 북미륵암 마애여래좌상을 구성하는 석재의 암석학적 특성과 물성을 진단하였다. 이 마애불상은 미문상화강암에 부조되어 있으며, 전체적인 암상은 장석에 포위된 작은 석영 결정들이 미문상 조직을 이루고 있다. 손상도 진단 및 평가 결과, 흑색변색(8.4%)과 균열지수(6.6)에서 높은 훼손율을 보였고, 초음파 속도는 약간 풍화단계의 풍화도지수(평균 0.18)가 산출되었다. 마애불의 표면에 나타나는 손상은 기존 보호각의 영향으로 판단되고, 물성은 자연암반의 구조적 특성과 균열의 직접적인 영향에 의한 것으로 해석된다.

In this study, we investigated the petrographic characteristics and physical property of the Rock-carved Seated Buddha at Bugmireugam hermitage of Daeheungsa temple in Haenam. The Buddha Statue was carved on micrographic granite, and the rock was composed of the fine quartz encircled by orthoclase. The results of diagnosis for deterioration evaluation have shown a highly damage rate of black contaminants (8.4%) and crack index (6.6). The ultrasonic velocity have detected SW (slightly weathered) grade of weathering coefficient (mean 0.18). Various weathering factor on the surface of the Buddha Statue was affected by precious shelter, and physical property with ultrasonic was directly influenced by the structural characteristics and fissure of host rock.

(게재일: 2019.12.28)
최근 객체 추적 분야에서의 딥러닝 활용도가 증가하고 있다. 대표적인 딥러닝 기반 객체 추적 시스템은 객체 검출 알고리즘과 추적 알고리즘의 연쇄된 형태로 구성된 형태이다. 따라서 추적 시스템의 성능은 객체 검출기의 성능에 매우 의전적이라는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 검출-추적의 직관적인 구조로 구성된 시스템에서 딥러닝 기반 검출기에 대한 의존성을 낮추고 또한 추적기의 동작 속도를 증가시키는 방법을 제안한다.


(게재일: 2019.11.29)
가상현실과 증강현실의 대중화로 사람의 동작을 실시간 3D 애니메이션으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 Microsoft에서 키넥트 (Kinect)를 개발함에 따라 저렴한 가격에 부가적인 장치 필요 없이 간단한 조작만으로도 3D 모션 정보 취득이 가능해졌다. 하지만 키넥트 카메라는 마커 기반 모션 캡쳐 시스템에 비해 관절 정보의 추정 성능이 뒤떨어져 낮은 정확도를 보이는 단점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 키넥트 카메라를 이용해 사람의 관절 정보를 취득하고 이것에 관절 가동 범위 (Range of Motion, ROM)를 적용하여 비정상적인 동작을 보정하는 시스템을 제안한다. ROM을 구하는 방법으로는 수행자가 모든 관절에 대해 회전 운동을 수행한 뒤 관절들의 회전 운동 정보를 취득, 분석하여 정상적인 ROM을 설정하고 실험으로부터 사람의 동작이 개선되는 것을 확인하였다.


(게재일: 2019.11.29)
머신러닝을 활용한 이미지 분류는 단순 사물을 넘어서 사람의 감성과 같은 추상적이고 주관적인 개념에도 적용되고 있다. 이 중에서도 합성곱 신경망을 통한 이미지의 감정 분류 연구가 더욱 활성화되고 있다. 그럼에도 다양한 멀티미디어들을 머신러닝 알고리즘으로 분석하고 이를 의미있는 결과로 재생성하기는 매우 복잡하고 까다롭다. 본 연구에서는 기존 연구를 개선시켜 음악 데이터를 다층퍼셉트론 모델을 통해 분류된 이미지와 결합한 동영상을 파이썬의 다양한 라이브러리를 통해 자동으로 생성하였다. 이를 통해 특정 분위기로 분류된 이미지들과 이에 어울리는 음악을 매칭시켜 유의미한 새로운 멀티미디어를 자동으로 생성할 수 있었다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서는 토지 정보를 분류하는 연구를 수행하기 위한 이미지 데이터 셋을 개발하는데 필요한 반자동 annotation 도구를 제안한다. 논문에서 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상을 입력으로 하고, 물/경작지/숲/건물을 구분하는 시스템을 개발하기 위해서 만들어진 것이나, 다른 목적을 가지는 토지 관련 이미지 분석 시스템의 개발에 사용될 수 있다. 제안하는 도구는 합성개구레이더 영상이 GPS 정보와 같이 입력되었을 때, GPS 정보에 기반하여 토지지목정보를 불러오고, 이를 재정리하여 1차 레이블링 결과를 자동적으로 생성한다. 국가에서 관리하는 토지지목정보는 개발하고자 하는 시스템의 분류 기준에 많은 부분 도움이 되긴 하지만, 일부분 차이점이 있기 때문에 이를 다시 수동으로 수정하는 도구을 동작하여 annotation이 완료된 이미지 데이터를 구축한다.


(게재일: 2019.11.29)
실제 인간의 눈이 가장 어두운 물체와 가장 밝은 물체 사이의 차이를 인식하는 동적 영역의 범위는 10 (cd/㎡)이다. 이를 디지털 영상으로 가능한 최대로 표현하기 위해 HDR 영상을 생성하는 다양한 기술이 개발되었다. 하지만, 기존 디스플레이 장치의 동적 영역은 10 (cd/㎡)로 사람의 동적 영역에 비해 상대적으로 작은 동적 영역을 가진다. 따라서, HDR 영상을 LDR 디스플레이에 효과적으로 표현하기 위해서는 HDR 영상과 시각적으로 유사한 영상을 생성하는 방법인 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)이 필수적이다. 본 논문에서는 HDR 영상을 LDR 디스플레이에 표현하기 위해 개발된 톤 매핑 기법과 톤 매핑 기법의 품질을 평가하는 방법을 소개하고, 각각의 톤 매핑 기법의 품질 점수를 비교한다.


(게재일: 2019.11.29)
최근 공공안전 분야에서는 국민의 위험상황을 분석하여 선제적으로 예측을 하여 국민의 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 또한 스마트폰 및 스마트워치와 같은 고성능 모바일 단말 기기들의 대중화로 인해 해당 기기들에 부착된 다양한 센서 데이터들을 융복합하여 분석할 경우, 수집한 센서 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 대인, 대물, 장소에 해당하는 로그 데이터들을 융복합 분석하여 보호대상자의 안전을 지원하는 다중로그 플랫폼 기반 이동경로 분석 기법을 제안한다. 다중로그 플랫폼에서 수집하는 보호대상자의 이동 경로 궤적을 활용하여 과거에 축적된 이동경로 패턴과 비교를 통해 현재 경로가 평소에 이용하던 경로와의 유사도를 추천하게 된다. 해당 이동 경로 분석 시스템은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 융복합 하여 보호대상자의 안전을 보장하는데 기여 할 것으로 예상된다.


(게재일: 2019.11.29)
360°VR 영상은 카메라에서 촬영된 여러 영상들을 이어 붙이는 작업인 스티칭(Stitching)을 통하여 만들 수 있다. 스티칭은 영상들을 이어 붙이기 위해 각 영상의 특징점을 추출하는 특징점 추출, 특징점간 유사도를 비교하여 유사한 특징점끼리 매칭시키는 특징점 매칭, 특징점 매칭 과정에서 획득한 호모그래피 매트릭스를 이용한 이미지 와핑, 각 영상 간의 부자연스러운 경계선을 제거하는 블렌딩 과정을 거친다. 고품질의 360°VR 영상을 획득하기 위해서는 영상의 개수를 증가시킬 필요가 있고, 이로 인해 스티칭 과정에서 소요되는 시간이 증가한다. 본 논문에서는 카메라 센서 정보를 이용해 유사한 영상끼리 클러스터링하여, 한번에 스티칭이 진행되는 영상의 수를 감소시키고, 멀티 스레드를 이용하여 각 그룹의 스티칭을 병렬적으로 진행한 뒤, 최종적으로 스티칭하여 최종 360°VR 영상을 획득하는 과정을 제안한다.


(게재일: 2019.11.29)
합성곱 신경망의 성능이 증가하면서 다양한 영상 처리 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망을 적용한 시도들이 증가하고 있다. 고해상도 복원 문제도 그 중 하나였으며, 보다 높은 성능을 얻기 위해 주로 신경망의 깊이를 깊게 하는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 고해상도 복원 작업을 위한 합성곱 신경망의 성능 향상을 위해 깊이를 증가시키는 접근법이 아닌 수용영역을 확장시키는 접근법을 시도하였다. 논문에서 제시한 모델은 신경망 내부에 두 개의 브랜치를 두어, 하나의 브랜치는 Dilated Convolution 을 이용해 수용영역을 확장하는데 사용되며, 다른 하나는 이 브랜치를 통해 나온 feature 를 가공하는데 사용된다. 기본 모델은 EDSR 을 사용하였으며, 최종적으로 4.79M 의 파라미터로 평균 32.46dB 의 PSNR 을 보여주었다. 하지만 모델의 구조가 복잡하여 깊이를 늘이는 접근법을 적용하기 어렵다는 한계점이 있다.


(게재일: 2019.11.29)
본 논문에서 Equirectangular projection(ERP) 영상을 행동 인식 모델에 입력하기전 제안하는 전처리를 통하여 성능을 향상시키는 것을 보인다. ERP 영상의 특성상 행동 인식을 하는데 불필요한 영역이 일반적인 2D 카메라로 촬영한 영상보다 많다. 또한 행동 인식은 사람이 Object of Interest(OOI)이다. 따라서 객체 인식모델로 인간 객체를 인식한 후 Region of Interest(ROI)를 추출하여 불필요한 영역을 없애고, 왜곡 또한 줄어든다. 본 논문에서 제안하는 기법으로 전처리 후 CNN-LSTM 모델로 성능을 테스트했다. 제안하는 방법으로 전처리를 한 데이터와 하지 않은 데이터로 행동 인식을 한 정확도로 비교하였으며 제안하는 기법으로 전처리 한 데이터로 행동 인식을 한 경우 데이터의 특성에 따라 다르지만, 최대 61%까지 성능향상을 보였다.


(게재일: 2019.11.29)
최근 MPEG-Immersive 표준화 그룹에서는 여러 위치에 존재하는 다수의 360 영상을 취득하고 처리하여 사용자에게 제한적인 화면 전환 이동에 따른 운동 시차(motion parallex)를 제공하는 3 degrees of freedom plus (3DoF+) 기술에 관한 표준화가 진행되고 있다. 이러한 3DoF+ 표준화 기술에서의 압축은 기존의 HEVC 코덱을 사용하나, 현재 존재하는 360 영상 사용자 시점 기반 스트리밍 기법을 3DoF+ 스트리밍에 적용하기 위해서는 기존의 360 영상과 다르게 영상 서로 간의 참조과정으로 인한 의존성으로 문제가 존재한다. 본 논문에서는 해당 문제점을 서술하고, MCTS(Motion-Constrained Tile Set)를 사용하여 보다 적은 디코더와 사용자 시점에 맞게 효율적으로 영상을 전송할 수 있는 MCTS 기반 타일 그룹 분할 방법을 제안한다.


(게재일: 2019.11.29)
드론은 좁은 장소나, 도로 위에서도 자유롭게 운용할 수 있다는 등의 장점으로 인해 점차 교통 모니터링 분야에 서도 널리 쓰이고 있다. 교통 모니터링을 통해 교통관제가 가능하며, 교통혼잡 해소에 활용할 수 있다. 교통량 확인을 위하여 기존에는 hand-crafted 기반의 방법들이 사용되었는데, 이러한 방법들은 조명이나 촬영위치에 취약하다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반의 교통량 확인 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 드론의 촬영 환경과 비슷한 환경의 도로 데이터를 수집하였다. 정확도를 좀 더 높이기 위해, 데이터 augmentation 을 하였다. 생성된 데이터를 이용하여 학습을 진행하였고, 학습 결과 97%의 정확도가 나옴을 확인하였다. 테스트 데이터에 대한 정확도 측정은 [250 pixel 이상] X [250 pixel 이상] 크기의 객체에 대해서 IOU 0.3 기준으로 측정되었다.


(게재일: 2019.11.29)
도시화 과정에서 도시의 생활폐기물 문제가 빠르게 증가되고 있고, 효과적이지 못한 생활폐기물 관리는 도시의 오염을 악화시키고 물리적인 환경오염과 경제적인 부분에서 극심한 문제들을 야기시킬 수 있다. 게다가 부피가 커서 관리하기 힘든 대형 생활폐기물들이 증가하여 도시 발전에도 방해가 된다. 생활폐기물을 처리하는데 있어 대형 생활폐기물 품목에 대해서는 요금을 청구하여 처리한다. 다양한 유형의 대형 생활폐기물을 수동으로 분류하는 것은 시간과 비용이 많이 든다. 그 결과 대형 생활폐기물을 자동으로 분류하는 시스템을 도입하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 대형 생활폐기물 분류를 위한 시스템을 제안하며, 이 논문의 4 가지로 분류된다. 1) 높은 정확도와 강 분류(roust classification) 수행에 적합한 Convolution Neural Network(CNN) 모델 중 VGG-19, Inception-V3, ResNet50 의 정확도와 속도를 비교한다. 제안된 20 개의 클래스의 대형 생활폐기물의 데이터 셋(data set)에 대해 가장 높은 분류의 정확도는 86.19%이다. 2) 불균형 데이터 문제를 처리하기 Class Weight VGG-19(CW-VGG-19)와 Extreme Gradient Boosting VGG-19 두 가지 방법을 사용하였다. 3) 20 개의 클래스를 포함하는 데이터 셋을 수동으로 수집 및 검증하였으며 각 클래스의 컬러 이미지 수는 500 개 이상이다. 4) 딥 러닝(Deep Learning) 기반 모바일 애플리케이션을 개발하였다.


(게재일: 2019.11.29)