nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
최근 다양한 센서 및 정보통신 기술(ICT: Information & Communications Technology)을 융합·활용한 스마트 팜을 위한 UAS (Unmanned Aerial System)의 활용성이 기대되고 있다. 특히, 다양한 지수를 통한 실외 작물 모니터링 방안으로 효용성이 입증되며 여러 분야에서 연구되고 있다. 본 연구는 벼를 대상으로 자연재해 작물 피해를 분석하고 피해량을 계측하는 것이다. 이를 위해, BG-NIR (Blue Green_near Infrared red) 및 RGB 센서를 통해 데이터를 획득하고 영상해석 및 NDWI (Normalized Difference Water Index) 지수를 활용하여 장마에 의한 작물 피해를 검토한다. 또한, 영상해석 기반 포인트 클라우드 데이터를 생성, 인스펙션 맵을 통해 태풍 전·후 데이터를 비교하여 피해량을 계측한다. 연구결과, NDWI 지수 분석을 통해 벼의 생장 및 장마 피해를 검토하였고, 인스펙션 맵 분석으로 태풍에 의한 피해 면적을 계측하였다.

Recently, the utility of UAS (Unmanned Aerial System) for a smart farm using various sensors and ICT (Information & Communications Technology) is expected. In particular, it has proven its effectiveness as an outdoor crop monitoring method through various indices and is being studied in various fields. This study analyzes damage to crops caused by natural disasters and measures the damage area of rice plants. To this end, data is acquired using BG-NIR (Blue Green_Near Infrared Red) and RGB sensors, and image analysis and NDWI (Normalized Difference Water Index) index performed to review crop damage caused by in the rainy season. Also, point cloud data based on image analysis is generated, and damage is measured by comparing data before and after the typhoon through an inspection map. As a result of the study, the growth and rainy season damage of rice was examined through NDWI index analysis, and the damage area caused by typhoon was measured by analysis of the inspection map.

(게재일: 2020.12.31)
CCTV영상과 날씨 정보를 이용하여 미세먼지 농도를 추정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 실험을 진행하였다. CCTV영상에 대해서는 특정 지점을 포함하는 일부 영역 영상과, 전체 영역 영상을 가지고 합성곱 신경망 (CNN)기반의 딥러닝 기법을 적용하여 PM 지수를 추정하는 방법을 제안하였다. 추가로 딥러닝에 의해서 예측된 결과 값을 습도 및 풍속 두 가지 날씨 특성과 결합한 뒤, 학습 된 회귀 모델을 사용하여 수정된 미세먼지 지수를 계산하는 후처리 실험도 함께 진행하였다. 실험 결과, CCTV영상으로부터 미세먼지 지수 추정 값은 R2가 0.58~0.89를 나타내었고, 측정기가 설치된 일부 영역 영상과 전체 영역 영상을 함께 학습시킨 결과가 가장 우수하였다. 기상변수를 이용한 후처리 적용결과는 실험지역의 모든 경우에 대하여 항상 정확도 향상을 보여주진 않았다.

Using CCTV images and weather parameters, a method for estimating PM (Particulate Matter) index was proposed, and an experiment was conducted. For CCTV images, we proposed a method of estimating the PM index by applying a deep learning technique based on a CNN (Convolutional Neural Network) with ROI(Region Of Interest) image including a specific spot and an full area image. In addition, after combining the predicted result values by deep learning with the two weather parameters of humidity and wind speed, a post-processing experiment was also conducted to calculate the modified PM index using the learned regression model. As a result of the experiment, the estimated value of the PM index from the CCTV image was R2(R-Squared) 0.58~0.89, and the result of learning the ROI image and the full area image with the measuring device was the best. The result of post-processing using weather parameters did not always show improvement in accuracy in all cases in the experimental area.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구에서는 공간정보의 측지기준체계 변환에 사용하는 3차원 변환기법 Helmert, Molodensky-Badekas, Standard Molodensky 그리고 2차원 변환기법 Abridged Molodensky, Conformal, Affine, NTv2 (National Transformation version 2)의 적용 가능 좌표 형식, 변환계수 등 이론적 특징을 조사·비교하였다. 이들 기법을 4가지 각기 다른 특징을 갖는 공간정보 좌표 집단에 적용하는 변환 실험을 실시해 잔차 분포, 정확도, Student-T 분포에 대한 가설검정 결과를 분석하였다. 동일 측지기준체계를 달리 구현한 측지기준프레임 사이 변환 시 지각변동을 고려한다면, 그 범위가 아시아-오세아니아로 넓어지더라도 3차원 변환기법들의 적용 결과에 통계적 차이가 나타나지 않았다. 반면, 2차원 변환기법 중에서는 NTv2 기법이 지역적으로 불균질한 공통점의 상대정확도를 반영할 수 있어 가장 높은 변환 정확도를 나타냈다. 본 연구에서의 공간정보의 측지기준체계 변환 이론과 실험적 고찰을 통해 향후 신규 측지기준프레임 도입에 따른 통합기준점 등 측량기준점 변환은 Helmert 기법 그리고 수치지형도·지적공부 등 2차원 공간정보 변환에는 NTv2 변환기법을 적용하는 방안을 제안하고자 하였다.

Seven techniques widely used in the geodetic transformations have been reviewed and compared to figure out their theoretical characteristics. A series of numerical tests were performed about four data sets. This was followed by result analyses in terms of transformation residuals and accuracies together with some hypothesis testings based on the student-t distribution to confirm the statistical significance of the techniques. In the case of the transformation between the geodetic frames implemented in the same system, no statistical significance was revealed in the results of the 3D transformation techniques, even if the testing area becomes large as the Asia-Oceania continent. Among the 2D transformations, it was possible for the NTv2 grid modeling technique to deliver improved transformation accuracy. Finally, it was possible from the results analyzed in this study to propose the Helmert transformation to geodetic control points and the NTv2 technique to the 2D spatial data transformation of the geodetic systems.

(게재일: 2020.12.31)
노후화된 지하시설물의 손상이 주요 원인이 되어 발생하는 도심지 지반침하를 예방하기 위해 지하시설물의 체계적 관리를 위해 지하공간 통합지도가 제작되고 있다. 그러나, 지하공간 통합지도를 갱신하는 과정에 갱신되지 않은 지하시설물 객체가 포함되어 갱신 시간을 지연시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 지하시설물의 중심점을 기반으로 지하공간 통합지도의 갱신 과정에 필요한 갱신된 객체만을 선별함으로써 통합지도의 갱신 시간을 단축하는 방법에 대해 제안하였다. 중심점 비교를 통해 검색 대상을 대폭 감소시켜 검색 속도를 단축하고, 동일 객체 여부는 두 객체의 실제 위치를 이용한 거리를 계산하여 판정하였다. 제안된 방법은 데이터의 수량이 많을수록 빠른 성능을 나타내고, 기존의 방법에 비해 약 4배 정도 빠르게 갱신된 객체를 지하공간 통합지도에 반영할 수 있다.

In order to prevent subsidence in urban areas, which is a major cause of damage to aging underground facilities, an integrated underground space map is being produced for systematic management of underground facilities. However, there is a problem of delaying the update time because an unupdated underground facility object is included in the process of updating the underground space integrated map. In this paper, we proposed a method to shorten the update time of the integrated map by selecting only the updated objects required for the update process of the underground space integrated map based on the central point of the underground facilities. Through the comparison of the centroid, the number of search targets is greatly reduced to shorten the search speed, and the distance of the actual location values between the two objects is calculated whether or not the objects are the same. The proposed method shows faster performance as the number of data increases, and the updated object can be reflected in the underground space integrated map about four times faster than the existing method.

(게재일: 2020.12.31)
본 논문에서는 레이더를 이용한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관해 소개한다. 레이더 수신신호를 통해 만들어지는 고해상도 거리측면도(HRRP: High Resolution Range Profile)은 표적의 1차원적인 산란 특성을 나타내며, HRRP에서의 피크(peak)는 전자기파를 강하게 산란시키는 산란점(scattering center)을 의미한다. 추출된 산란점을 이용하여 레이더 가시선 방향(RLOS: Radar Line of Sight)의 길이인 표적 종방향 거리(downrange) 길이를 추정하며, 표적과 레이더 가시선 방향이 이루는 각도를 통해 표적의 실제 길이를 추정한다. 길이 추정의 정확도를 향상시키기 위해, HRRP를 이용하는 방법보다 정확하게 산란점을 추출하기 위한 방법인 매개변수 추정방법(parametric estimation method)을 이용할 수 있다. 매개변수 추정방법은 산란점 개수가 결정된 후에 적용되며, 따라서 산란점 개수 추정의 정확도에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 레이더를 통한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위해, 정보 이론적 판단 기준에 바탕을 둔 신호원 수 추정방법인 AIC (Akaike Information Criteria), MDL (Minimum Descriptive Length), GLE (Gerschgorin Likelihood Estimators)방법들을 이용하여 산란점 개수를 추정하였다. 매개변수 추정방법으로 ESPRIT기법을 이용하여, 간단한 표적 캐드 모델에 대한 길이 추정 시뮬레이션을 수행하였으며, GLE방법이 산란점 개수 추정과 표적 길이 추정에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

In this paper, we introduce a method to improve the accuracy of the length estimation of targets using a radar. The HRRP (High Resolution Range Profile) obtained from a received radar signal represents the one-dimensional scattering characteristics of a target, and peaks of the HRRP means the scattering centers that strongly scatter electromagnetic waves. By using the extracted scattering centers, the downrange length of the target, which is the length in the RLOS (Radar Line of Sight), can be estimated, and the real length of the target should be estimated considering the angle between the target and the RLOS. In order to improve the accuracy of the length estimation, parametric estimation methods, which extract scattering centers more exactly than the method using the HRRP, can be used. The parametric estimation method is applied after the number of scattering centers is determined, and is thus greatly affected by the accuracy of the number of scattering centers. In this paper, in order to improve the accuracy of target length estimation, the number of scattering centers is estimated by using AIC (Akaike Information Criteria), MDL (Minimum Descriptive Length), and GLE (Gerschgorin Likelihood Estimators), which are the source number estimation methods based on information theoretic criteria. Using the ESPRIT algorithm as a parameter estimation method, a length estimation simulation was performed for simple target CAD models, and the GLE method represented excellent performance in estimating the number of scattering centers and estimating the target length.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구는 지하시설물 중 상수도 부문을 대상으로 국제표준을 준용한 공간 데이터 모델의 논리적 모델을 제시한다. 이를 위하여 국내·외 관련 표준 및 선행연구, 기 구축된 지하시설물통합체계 및 지하공간통합지도에 대한 현황 검토를 수행한다. 이후 선행연구 고찰 및 현황 검토를 통해 도출된 문제점 및 이슈를 토대로 상수도 부문 지하시설물 데이터 모델의 개념적 설계 방향을 마련한다. 설계 방향에 따라 상수도 부문 지하시설물 용어 및 분류 체계 정의, 객체 간의 위상 관계 등을 정의하고, UML (Unified Modeling Language)다이어그램을 이용하여 국제표준으로 제정된 ISO, OGC 등의 준거 모델에 해당하는 표준들을 참조하여 국내 지하 공간 환경에 적합한 새로운 형태의 참조 모델을 마련한다. 다음으로 상수도 부문 지하 공간 데이터 모델의 개념적 설계를 위해서 상수도 분류 체계에 따라 지하시설물 구축에 필요한 모든 데이터에 작명 기준을 규정하고, 그 기준에 따라 표준 항목 명칭을 부여한다. 또한 UML 다이어그램을 활용하여 논리적 모델을 묘화 및 기술한다. 해당 결과물을 토대로 지하시설물 데이터와 관련된 정확도를 제고할 것으로 사료된다.

This study proposes the logical data model design of a spatial data model that complies with international standards for the waterworks of underground facilities. We conduct a preliminary study related to underground spatial data standards and data models, and review the status of the existing systems. Then, we defined the conceptual design direction of underground spatial data model based on the problems and issues. Next, we defined the terminology, classification, semantic relationships of waterworks. Next, for the conceptual design of the underground spatial data model, we defined the naming criteria for all data according to the waterworks classification. In addition, a logical model is drawn and described using UML (Unified Modeling Language) diagrams. Based on the results, it is expected that the accuracy related to underground facilities data will be improved.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구는 국내에서 육성된 조와 수수를 식품 및 공중보건산업에서의 이용 가능성을 높이기 위한 기초자료를 확보하기 위해 조는 단아메, 삼다찰 수수의 경우 남풍찰, 소담찰 품종에서 전분을 추출한 후 이화학적 특성을 관찰하였다. 아밀로스의 경우 조는 단아메 29.42%, 삼다찰 6.42%였으며, 수수는 남풍찰 9.09%, 소담찰 11.11%로 나타났다. 아밀로펙틴중합도 분석 결과 모두 DP 13-24 함량이 50% 이상으로 가장 높았으며 조는 단아메, 수수는 소담찰이 높은 함량을 보였다. 조와 수수의 저항전분 함량 분석 결과 0.10% 이하로 매우 낮았다. 호화 점도 특성을 분석한 결과 노화와 연관이 되는 치반점도 값을 볼 때, 삼다찰(조)과 남풍찰(수수)이 다른 품종에 비해 낮은 값을 보였다. 흡열 반응을 기초로 한 호화엔탈피 값을 산출한 결과 수수는 품종간의 유의차는 없었으나 조는 삼다찰이 6.55 J/g으로 단아메(5.25 J/g)보다 높았다. 본 연구결과를 통해 조와 수수 가공제품 개발을 위한 기초자료를 활용될 수 있을 것이라 생각되며, 보다 많은 기초자료 확보를 위해 유전자원을 비롯한 다양한 품종을 이용한 전분 기초자료 확보가 지속적으로 진행되어야 한다고 판단된다.

In this study, we investigated the starch characteristics of foxtail millet (FM) and sorghum (SG) cultivars grown in Korea. The amylose contents were 29.42 and 6.42% in the Daname and Samdachal FM cultivars, and 9.09 and 11.11% in the Nampungchal and Sodamchal SG cultivars, respectively. The amylopectin polymerization analysis showed that the highest degree of polymerization (DP) was in the range of DP13-24 for all samples, at approximately 60%. The resistant starch content was very low (<0.10%) among the FM and SG cultivars. The starch gelatinization analysis showed low setback values in the Samdachal and Nampungchal cultivars. The gelatinization enthalpy, calculated based on an endothermic reaction, did not differ significantly between the SG cultivars but was significantly higher in the Samdachal FM cultivars than in the Daname FM cultivars. The results of this study might be used as basic data for the development of FM and SG products.

(게재일: 2020.06.30)
4개 상표의 즉석 쌀밥을 이용하여, 취반 후 30분 이내(0, 5, 10, 20, 30분)의 조직감 변화를 탐침이동 속도(0.5, 1 mm/s) 및 변형률(30, 70%)을 달리하면서 TPA방법으로 경도, 점착성, 응집성, 씹힘성 및 탄성 항목에 대해 측정하였다. 쌀밥의 조직감은 응집성, 점착성 및 씹힘성의 경우 취반 후 20-30분 경과 시, 취반 직후 시료와 비교하여 유의적 차이가 다수 발생하였으며, 특히 점착성은 취반 후 10분 경과 때부터 유의적 차이가 일부에서 나타난 반면에 탄성은 30분 경과 때에도 유의적 차이가 거의 발생하지 않는다. 결론적으로 쌀밥의 조직감을 측정할 경우 가급적 취반 후 10-20분 이내에 측정하는 것이 변화되지 않은 원래 쌀밥의 조직감 측정을 위해 바람직하다 하겠다.

The aim of this study was to investigate the texture change of cooked rice within a short time after cooking. Using four instant rice brands, the texture change within 30 min after cooking was measured by the texture profile analysis (TPA) method for hardness, adhesiveness, cohesiveness, chewiness, and springiness with different compression ratios (30, 70%) and cross-head speeds (0.5, 1.0 mm/s). In the case of cohesiveness, adhesiveness, and chewiness, there were significant differences in the rice textures at 20 to 30 min after cooking compared to that in the sample immediately after cooking. In particular, adhesiveness showed significant differences at 10 min after cooking. However, there were little significant differences within 30 min for springiness. In conclusion, when measuring cooked rice texture, it is desirable to measure it, if possible, within 10 to 20 min after cooking.

(게재일: 2020.06.30)
양조용 포도인 'Doonuri', 'Narsha', 'Cabernet Sauvignon', 'Merlot' 품종에 개량일자형(MT), 주지갱신형(MTC), 이중커튼형(GDC) 수형을 적용하여 재배할 때 수체생장, 과실 품질, 와인특성의 변화를 2년(2018, 2019년)간 비교하였다. 이중커튼형(GDC) 수형으로 재배된 양조용 품종들은 수체생장(주간부 굵기, 신초 굵기, 절간장)의 대부분 조사항목이 개량일자형(MT), 주지갱신형(MTC)에 비해 유의하게 적게 이루어졌다. 이중커튼형(GDC) 수형은 수확량이 다른 수형에 비해 1.5 내지 2배로 증가하였지만, 과실 품질(당함량, 산함량, 과립크기)에는 차이가 없는 결과를 나타내었다. 와인의 anthocyanin 함량과 적색도는 모든 적색 양조용 포도 품종에서 이중커튼(GDC) 수형 처리구에서 높은 경향이었다.

The cultivars of wine grapes 'Doonuri', 'Narsha', 'Cabernet Sauvignon', and 'Merlot' were cultivated in Modified-T (MT), Modified-T Cane pruning (MTC), and Geneva Double Curtain (GDC) trellises, and the changes in vine growth, fruit and wine characteristics were compared for two years (2018 and 2019). With respect to the vine growth characteristics, the wine grape cultivars cultivated in the GDC trellis were significantly inferior to those cultivated in the MT or MTC trellises. The grape yields of the cultivars cultivated in GDC trellise increased by 1.5 to 2 times cultivated in the GDC trellises compared to those cultivated in the other trellis, however, the fruit characteristics (total soluble solids, titratable acidity, and berry weight) did not differ among the differently cultivated groups. Moreover, the anthocyanin content and red color of the wine were significantly enriched in all red wine grape cultivars cultivated in the GDC trellises.

(게재일: 2020.06.30)
우리는 한국생명공학연구원에서 제공한 소재를 탐색 후 ACE를 선별하였고 이 소재의 항염증 효능을 평가하였다. ACE는 세포독성이 없는 농도에서 LPS에 의한 iNOS의 발현과 NO의 생성을 유의적으로 억제하였다. ACE는 LPS에 의해 증가한 IKK, IκB, p65의 인산화와 IL-1β의 생성을 유의적으로 억제하였다. 이 논문은 ACE가 NO/iNOS 발현 및 NF-κB 신호 전달 경로의 억제를 통해 항염증 효능을 나타냄을 밝힌 최초의 논문으로서 의의를 가진다. 또한 이 결과를 바탕으로 ACE는 항염증 기능성식품 또는 의약품소재로써 활용가치가 높을 것으로 기대된다.

Argyreia capitata (Vahl) Choisy is a species of the genus Argyreia. Although many studies have analyzed the biological activity of A. nervosa, A. speciasa, and A. acuta, the anti-inflammatory effect of A. capitata extract (ACE) remains unclear. In this study, we evaluated the anti-inflammatory effect of ACE using lipopolysaccharide (LPS)-induced inflammatory markers in RAW 264.7 cells. We confirmed that the ACE inhibited the LPS-induced NO (nitric oxide) and iNOS (inducible nitric oxide synthase) expression in RAW 264.7 cells. ACE suppressed not only the LPS-induced phosphorylation of IKK, IκB, and p65 but also IL-1β expression. Collectively, these results suggest that ACE is a novel anti-inflammatory agent that suppresses iNOS expression, NO production, and the NF-κB signaling pathways.

(게재일: 2020.06.30)
본 연구는 로스팅 정도가 다른 엘살바도르산 Coffea arabica cv. Bourbon 커피의 이화학적 특성을 조사하기 위해 수행되었다. 로스팅 정도가 다른 원두의 일반성분, 중량 손실과 색도를 측정하였으며, 로스팅 정도가 다른 원두를 이용하여 추출한 에스프레소 커피와 드립 커피의 색도, 가용성 고형분, 환원당 함량, pH, 총 산도, 유기산, 카페인 및 클로로겐산 함량을 분석하였다. 로스팅이 강해짐에 따라 원두의 수분함량이 감소하고, 조회분이 증가하였으며, 명도와 황색도가 감소하였다. 에스프레소 커피와 드립 커피에서는 모두 로스팅 강도가 증가함에 따라 명도, 황색도, 갈색도가 감소하였다. 드립 커피에서는 로스팅 강도가 증가함에 따라 환원당 함량이 감소하였고, pH가 증가하였다. 에스프레소 커피와 드립 커피에서는 또한 로스팅이 강해짐에 따라 acetic acid, citric acid, L-malic acid와 oxalic acid를 포함하는 총 유기산과 클로로겐산의 함량이 감소하였으며, 카페인 함량이 증가하였다.

The physicochemical characterstics of El Salvadoran Coffea arabica cv. Bourbon coffee extracts under various roasting conditions were investigated. Green beans were roasted under four different conditions (Light-medium, Medium, Moderately dark, and Very dark). The coffee extracts were prepared by using the espresso or drip methods. As the roasting degree increased, the coffee bean moisture content decreased and the ash content increased. The lightness and yellowness of the beans and coffee extracts decreased along with the increasing roasting degree. In the drip coffee, the reducing sugar content decreased and the pH value increased along with the increasing roasting degree. Both in the espresso and drip coffee, total organic acid and chlorogenic acid contents decreased, while the caffeine content increased along with the increasing roasting degree. Therefore, it is suggested that the roasting degree affects the physicochemical characteristics of coffee extracts.

(게재일: 2020.06.30)
본 연구에서는 건물이 혼재한 준 도심 지역에서 발생할 수 있는 재난/재해를 가정하여 네트워크 RTK (Real Time Kinematic) 측위가 가능한 무인기를 이용한 항공삼각측량의 정확도를 평가하였다. 검사점 측위의 신뢰성을 확보하기 위해 검사점을 건물의 옥상에 설치하여 네 시간 이상의 GNSS (Global Navigation Satellite System) 정적 측위를 수행하였다. 객관적인 정확도 평가를 위해 소프트웨어에서 자동으로 인식 가능한 코드화된 대공 타겟을 사용하였다. 무인기에서는 네트워크 RTK 측위의 일종인 VRS (Virtual Reference Station) 방식을 이용하여 영상 취득 당시 카메라의 3차원 좌표를 측정하였고, IMU (Inertial Measurement Unit)와 짐벌 회전각 측정을 통해 카메라의 3축 회전각을 측정하였다. Agisoft Metashape를 이용하여 내·외부 표정요소를 추정·갱신한 결과, 항공삼각측량의 3차원 RMSE (Root Mean Square Error)는 영상의 중복도와 촬영 각도의 조합에 따라 크게는 0.153 m에서 작게는 0.102 m로 나타났다. 더욱 높은 수준의 항공삼각측량 정확도를 확보하기 위해서는 연직 영상의 중복도를 높이는 것이 일반적이나 경사 영상을 추가하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 따라서 대응 단계의 재난/재해 현장에서 긴급하게 무인기 매핑을 수행할 경우 중복도를 높이기 보다는 경사 영상도 함께 취득할 필요가 있다.

In the present study, we assessed the accuracy of aerial triangulation using a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) capable of network RTK (Real-Time Kinematic) survey in a disaster situation that may occur in a semi-urban area mixed with buildings. For a reliable survey of check points, they were installed on the roofs of buildings, and static GNSS (Global Navigation Satellite System) survey was conducted for more than four hours. For objective accuracy assessment, coded aerial targets were installed on the check points to be automatically recognized by software. At the instance of image acquisition, the 3D coordinates of the UAV camera were measured using VRS (Virtual Reference Station) method, as a kind of network RTK survey, and the 3-axial angles were achieved using IMU (Inertial Measurement Unit) and gimbal rotation measurement. As a result of estimation and update of the interior and exterior orientation parameters using Agisoft Metashape, the 3D RMSE (Root Mean Square Error) of aerial triangulation ranged from 0.153 m to 0.102 m according to the combination of the image overlap and the angle of the image acquisition. To get higher aerial triangulation accuracy, it was proved to be effective to incorporate oblique images, though it is common to increase the overlap of vertical images. Therefore, to conduct a UAV mapping in an urgent disaster site, it is necessary to acquire oblique images together rather than improving image overlap.

(게재일: 2020.12.31)
본 연구에서는 최근 영상판독 분야에서 활발히 연구되고, 활용성이 발전하고 있는 인공지능 기반 객체분류 학습 데이터 구축에 관한 내용을 다룬다. 영상판독분야에서 인공지능을 활용하여 정확도 높은 객체를 인식, 추출하기 위해서는 알고리즘에 적용할 많은 양의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 하지만, 현재 공동활용 가능한 데이터 셋이 부족할 뿐만 아니라 데이터 생성을 위해서는 많은 시간과 인력 및 고비용을 필요로 하는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 소량의 초기 항공영상 학습데이터를 GAN (Generative Adversarial Network) 기반의 생성기 신경망을 활용하여 오버샘플 영상 학습데이터를 구축하고, 품질을 평가함으로써 추가적 학습 데이터 셋으로 활용하기 위한 실험을 진행하였다. GAN을 이용하여 오버샘플 학습데이터를 생성하는 기법은 딥러닝 성능에 매우 중요한 영향을 미치는 학습데이터의 양을 획기적으로 보완할 수 있으므로 초기 데이터가 부족한 경우에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

This study explores how to build object classification learning data based on artificial intelligence. The data has been investigated recently in image classification fields and, in turn, has a great potential to use. In order to recognize and extract relatively accurate objects using artificial intelligence, a large amount of learning data is required to be used in artificial intelligence algorithms. However, currently, there are not enough datasets for object recognition learning to share and utilize. In addition, generating data requires long hours of work, high expenses and labor. Therefore, in the present study, a small amount of initial aerial image learning data was used in the GAN (Generative Adversarial Network)-based generator network in order to establish image learning data. Moreover, the experiment also evaluated its quality in order to utilize additional learning datasets. The method of oversampling learning data using GAN can complement the amount of learning data, which have a crucial influence on deep learning data. As a result, this method is expected to be effective particularly with insufficient initial datasets.

(게재일: 2020.12.31)
SGM (Semi Global Matching)은 입체영상 간 모든점의 매칭점을 찾기 때문에 고해상도 위성영상으로부터 고밀도 수치표면모델 제작이 가능하다. 그러나 물과 그림자, 폐색 지역이 포함되면 그 주변지점에도 오매칭의 영향을 준다. 특히 우리나라 아파트 구조물과 같이 시차가 크고 길쭉한 형태의 건물에서는 50cm급 고해상도 위성영상에 SGM 방법을 적용하더라도 건물의 3차원 복원은 어렵다. 따라서 본 연구는 1m급 해상도의 IKONOS-2 입체 위성 영상으로부터 분류영상과 에지영상을 이용한 SGM 기법을 제안, 적용하여 수치표면모델을 제작하고 일반 SGM 방법, ERDAS 소프트웨어의 고밀도 ABM (Area Based Matching) 매칭으로 제작한 수치표면모델과 비교하였다. 실험 대상지역에는 제안방법의 아파트 수치표면모델 결과가 가장 우수하였다. 결과적으로, 해상도가 1m 임에도 불구하고 제안방법을 이용하여 건물 수치표면모델의 윤곽선을 기존 방법에 비해 더욱 더 선명하게 표현할 수 있었다.

SGM (Semi Global Matching) can be used to find all the conjugate points between stereo images. Therefore, it enables high-density DSM (Digital Surface Model) production from high-resolution satellite images. However, water, shadows, and occlusion areas cause mismatching of the surrounding points in this method. Particularly, in buildings with large-parallax and elongated-shapes such as a Korean style apartment, it is difficult to reconstruct the 3D building even if the SGM method is applied to a high-resolution 50cm satellite image. This study proposed and performed the SGM technique with a classified image and an edge image from the IKONOS-2 satellite stereo-image with a 1m resolution to produce DSM. It was compared with the DSMs from the general SGM and the high-density ABM (Area Based Matching) matching of ERDAS software. The results of the apartment DSM by the proposed method were the best in the test area. As a result, despite the image having a resolution of 1m, the outline of the building DSM could be expressed more clearly than the existing method.

(게재일: 2020.12.31)