후하소뇌동맥 동맥류에 의해 유발된 안면경련

최석근,이봉암,고준석,임영진,김국기,김태성 경희대학교 2004 慶熙醫學 Vol.20 No.1

대학시설물관리의 다차원공간정보 활용

최석근,이병용,문용현,조의환 한국측량학회 2010 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2010 No.4

지상레이저스캐너를 이용한 지하 앵커리지 측정

최석근,김동윤,이승기,오유진 한국측량학회 2010 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2010 No.4

효율적인 일반화 자료처리를 위한 작업공정 개발

최석근,김명호,황창섭 한국지리정보학회 2003 한국지리정보학회지 Vol.6 No.3

본 연구는 대축척 수치지도 ver. 2.0(1/5,000)을 이용하여 소축척 수치지도 ver. 2.0(1/25,000)으로 제작하기 위한 처리공정을 개발하였다. 기존 수치지도와 달리 수치지도 ver. 2.0은 속성정보 및 면처리 등 많은 정보들을 포함하고 있기 때문에 이를 효율적으로 처리하기 위하여 소축척 수치지도의 지형·지물코드에 포함되지 않는 레이어를 삭제하고, 자료처리를 8대 지형·지물별로 분류하여 처리한 후, 자료를 병합하는 과정으로 작업공정을 도출하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 작업공정은 향후 최적 자동일반화시스템 개발시 기초자료로 이용할 수 있을 것이고, 소축척 수치지도 및 각종 주제도 제작에 기여할 수 있을 것이다. This paper proposes a work procedure for generalizing large-scale digital maps ver. 2.0(1/5,000) into a small-scale digital map)1/25,000). Unlike a existent digital map, the digital map ver. 2.0 has a variety of attribute data as well as graphic data. To perform an efficient map generalization with these structural properties, we establish a work procedure as follow; firstly, delete layers which don's exist in small-scale digital map's feature code, and secondly, generalize features which have been classified into 8 layers, and finally merge 8 layers which have been generalized into 1 layer. Therefore, we expect that a work procedure which is proposed in this paper will play a fundamental role in automated generalization system and will contribute to small-scale digital mapping and thematic mapping.

Estimation of Fractional Vegetation Cover in Sand Dunes Using Multi-spectral Images from Fixed-wing UAV

최석근,이승기,정성혁,최재완,최도연,천숙진 한국측량학회 2016 한국측량학회지 Vol.34 No.4

Since the use of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is convenient for the acquisition of data on broad or inaccessible regions, it is nowadays used to establish spatial information for various fields, such as the environment, ecosystem, forest, or for military purposes. In this study, the process of estimating FVC (Fractional Vegetation Cover), based on multi-spectral UAV, to overcome the limitations of conventional methods is suggested. Hence, we propose that the FVC map is generated by using multi-spectral imaging. First, two types of result classifications were obtained based on RF (Random Forest) using RGB images and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) with RGB images. Then, the result map was reclassified into vegetation and nonvegetation. Finally, an FVC map-based RF were generated by using pixel calculation and FVC map-based GI (Gutman and Ignatov) model were indirectly made by fixed parameters. The method of adding NDVI shows a relatively h igher a ccuracy compared t o t hat of a dding only RGB, a nd i n particular, t he GI model shows a lower RMSE (Root Mean Square Error) with 0.182 than RF. In this regard, the availability of the GI model which uses only the values of NDVI is higher than that of RF whose accuracy varies according to the results of classification. Our results showed that the GI mode ensures the quality of the FVC if the NDVI maintained at a uniform level. This can be easily achieved by using a UAV, which can provide vegetation data to improve the estimation of FVC.

UAV-based Land Cover Mapping Technique for Monitoring Coastal Sand Dunes

최석근,김구혁,최재완,이승기,최도연,정성혁,천숙진 한국측량학회 2017 한국측량학회지 Vol.35 No.1

In recent years, coastal dune erosion has accelerated as various structures have been developed around the coastal dunes. A land cover map should be developed to identify the characteristics of sand dunes and to monitor the condition of sand dunes. The Korean Ministry of Environment’s land cover maps suffer from problems, such as limited classes, target areas, and durations. Thus, this study conducted experiments using RGB and multispectral images based on UAV (Unmanned Aerial Vehicle) over an approximately one-year cycle to create a land cover map of coastal dunes. RF (Random Forest) classifier was used for the analysis in accordance with the experimental region’s characteristics. The pixel- and object-based classification results obtained by using RGB and multispectral cameras were evaluated, respectively. The study results showed that object-based classification using multispectral images had the highest accuracy. Our results suggest that constant monitoring of coastal dunes can be performed effectively.

실감모형 제작을 위한 고해상도 유물 이미지 매팅

최석근,이승기,최도연,김광호 한국측량학회 2022 한국측량학회지 Vol.40 No.1

Recently, there are various studies underway on the deep learning-used image matting methods. Even in the field of photogrammetry, a process of extracting information about relics from images photographed is essential to produce a high-quality realistic model. Such a process requires a great deal of time and manpower, so chroma-key has been used for extraction so far. This method is low in accuracy of sub-classification, however, it is difficult to apply the existing method to high-quality realistic models. Thus, this study attempted to remove background information from high-resolution relic images by using prior background information and trained learning data and evaluate both qualitative and quantitative results of the relic images extracted. As a result, this proposed method with FBA(manual trimap) showed quantitatively better results, and even in the qualitative evaluation, it was high in accuracy of classification around relics. Accordingly, this study confirmed the applicability of the proposed method in the indoor relic photography since it showed high accuracy and fast processing speed by acquiring prior background information when classifying high-resolution relic images. 최근 딥러닝을 이용한 이미지 매팅 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 사진측량 분야에서도 고품질 의 실감모형을 제작하기 위해서는 촬영된 이미지에서 유물 정보를 추출하는 과정이 필요하며, 이와 같은 과정은 많 은 시간과 인력이 들어 기존에는 크로마키를 이용하여 추출하는 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나, 기존의 방법 은 세부 분류에 대한 정확도가 떨어져 고품질 실감모형에 적용하기에는 어려움이 있었다. 본 연구에서는 사전배경 정보와 훈련된 학습데이터를 이용하여 고해상도 유물 이미지에서 배경정보를 제거하고 추출된 유물 이미지에 대하 여 정성적, 정량적 결과를 평가하였다. 그 결과 제안된 방법과 FBA(매뉴얼 트라이맵)이 정량적으로 높은 결과를 나 타냈으며, 정성적 평가에서도 유물 주변부의 분류도가 높은 정확도를 보였다. 따라서 제안된 방법은 고해상도 유물 이미지 분류에 있어 사전배경정보 취득을 통하여 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 나타냈으며, 실내 유물 촬영에서 그 활용 가능성을 확인하였다.

문화재관리를 위한 데이타베이스시스템 구축

최석근 경북실업전문대학 1996 慶北實業專門大學論文集 Vol.15 No.1

본 연구는 우리의 전통 문화재에 대한 계승·발전과 효율적 관리를 위한 데이터베이스 구축을 위하여 석탑을 대상으로 근거리 사진측량기법에 의한 자료수집 및 자료처리와 데이터베이스 시스템을 개발하여 적용한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 본 연구에서 이용된 근거리 사진측량기법은 중요 문화재의 자료수집 및 정보화를 수행하는 데에 신속·정확하게 이용할 수 있음은 물론, 3차원 도화를 통해 문화재 관리에 효과적으로 이용할 수 있었다. 2. 문화재 관리를 위한 데이터베이스 시스템은 관련된 도면 및 자료를 연계하므로써 종래의 이원화되어 있던 시스템에서 일원화 관리시스템으로 구축하므로써 관리업무의 고도화를 이룰 수 있었다. 3. 본 시스템은 관측자의 시각에 따라 대상물을 3차원 도시할 수 있고, 화면상에서 자료 보완·편집하는 등 한 화면에서 도시 및 분석, 출력 등을 할 수 있도록 개발하므로써 문화재 관리업무의 편의성을 이룰 수 있었다. 4. 본 개발시스템의 구동환경은 컴퓨터에 대한 비 전문가도 손쉽게 이용할 수 있도록 개인 컴퓨터에서 운용할 수 있도록 하였다.

4 Legged을 채용한 3상4선식 능동형 고조파 필터 상용화

최석근,박병주 대한전기학회 2010 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2010 No.4

소형 유물 3D 모델 생성을 위한 이미지 매팅기반 턴테이블 시스템 구축 및 평가

최석근,이승기,최도연,김광호 한국측량학회 2023 한국측량학회지 Vol.41 No.1

문화재 분야에서 사진측량 소프트웨어를 통해 3D 기록을 제작하는 것이 보편화 되고 있다. 특히, 소형 유물에 있어 사진측량을 이용한 데이터 기록은 턴테이블을 이용하여 빠르게 취득하는 방법이 일반적이다. 하지만 턴테이블을 이용한 3D 기록은 이미지 취득에 있어 배경의 제거와 유물의 전체 이미지를 취득하는데 어려움이 있어다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 이미지 매팅 알고리즘을 이용하여 취득된 이미지의 배경을 제거하고 소형 유물의 전체 이미지를 보다 빠르게 취득하기 위하여 다시점 카메라와 턴테이블 시스템을 이용하였다. 제안된 방법과 기존의 방법을 비교하기 위하여 감독자 분류 이미지 매팅을 수행하였다. 추출된 이미지를 이용하여 사진측량소프트웨어 적용 3D 모델을 생성하고 정성적, 정량적 결과를 평가하였다. 그 결과 정량적 평가에서 5%이내의 오차를 보였으며, 정성적 평가에서도 기존의 방법(감독자 분류)과 같이 구멍, 모서리 누락부분, 노이즈가 없는 결과를 보였다. 따라서 제안된 방법은 턴테이블을 이용한 소형 유물의 이미지 취득 및 3D 모델 생성에 있어 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 나타냈으며, 실제 유물 촬영 및 3D 모델 생성에서 그 활용 가능성을 확인하였다.