아시아-오세아니아 지역의 MODIS 지면피복분류 개선

박지열 ( Ji Yeol Park ),서명석 ( Myoung Seok Suh ) 대한원격탐사학회 2015 大韓遠隔探査學會誌 Vol.31 No.2

본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 지면피복 분류자료(MCD12Q1)에서 분류오류로 판단되는 화소들을 재분류함으로써 분류 정확도를 개선하였다. 최근 12년(2001-2012)간의 MODIS 지면피복 분류자료에서 지면피복 유형이 3개 이상으로 분류된 화소는 분류상에 오류가 있다고 판단하여 지면피복 재분류 화소로 선정하였다. 지면피복 재분류를 위해 공간해상도는 1 km 이고 시간주기는 8일인 MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 자료를 이용하였다. NDVI 자료 중 구름 등으로 오염된 화소를 보정하기 위해 시·공간 연속성을 이용한 보정기법인 Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) 기법을 이용하였다. 보정된 NDVI 자료를 1개월 주기로 합성한 후 분류 오류로 판단된 화소들에 대해 Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA)기법으로 군집화를 수행하였다. 각 군집별 식생 계절변동 특성을 고려하여 지면피복을 분류한 후 정상으로 판정된 MODIS 지면피복과 합성하여 최종 지면피복 재분류 자료를 산출하였다. 분류 정확도는 GPS를 이용한 현장관측 자료와 유럽우주국의 지상검증참조자료 등 총 138개 지상 관측자료를 이용하여 검증을 수행하였다. 2012년 MODIS 지면피복 분류자료의 정확도는 약 68%이었으나 본 연구에서 재분류한 지면피복자료의 정확도는 약 74%로 나타나 일부 화소들에서 분류 정확도가 개선되었다. We improved the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) land cover map over the Asia-Oceania region through the reclassification of the misclassified pixels. The misclassified pixels are defined where the number of land cover types are greater than 3 from the 12 years of MODIS land cover map. The ratio of misclassified pixels in this region amounts to 17.53%. The MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series over the correctly classified pixels showed that continuous variation with time without noises. However, there are so many unreasonable fluctuations in the NDVI time series for the misclassified pixels. To improve the quality of input data for the reclassification, we corrected the MODIS NDVI using Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) developed by Cho and Suh (2013). Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) was used for the clustering of NDVI data over the misclassified pixels and land cover types was determined based on the seasonal variation pattern of NDVI. The final land cover map was generated through the merging of correctly classified MODIS land cover map and reclassified land cover map. The validation results using the 138 ground truth data showed that the overall accuracy of classification is improved from 68% of original MODIS land cover map to 74% of reclassified land cover map.

동북아시아 지역에서의 최근 12년간 (2001-2012) MODIS 토지피복 분류 자료의 특성

박지열 ( Ji Yeol Park ),서명석 ( Myoung Seok Suh ) 대한원격탐사학회 2014 大韓遠隔探査學會誌 Vol.30 No.4

본 연구에서는 12년(2001-2012)간의 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 토지피복 자료를 이용하여 동북아시아 지역에 대한 토지피복 유형별 통계적 점유율과 연변동을 조사하였다. MODIS 토지피복 자료의 공간해상도는 500 m이며 토지피복 유형의 수는 17개이다. 12년 평균에서 농지(36.96%), 초지(23.14%) 그리고 혼합림(22.97%) 3가지 유형이 분석 영역의 80% 이상을 점유하고 있는 것으로 나타났고, 그 외 농지와 자연 식생의 혼합유형(6.09%), 낙엽활엽수림(4.26%), 도시 (2.46%) 그리고 사바나(1.54%) 유형이 점유하고 있는 것으로 나타났다. 비록 자료의 사용 기간이 짧지만 단순회귀분석에서 상록침엽수림, 낙엽활엽수림, 혼합림은 유의수준 5%에서 점유율이 증가하는 경향을 보였으나 사바나 유형은 유의수준 5%에서 감소하는 경향을 보였다. 토지피복 유형이 매년 다르게 분류되는 화소의 비율이 10% 이상이며 토지피복 유형별 점유율의 연변동은 농지(1.41%), 혼합림(0.82%), 초지(0.73%)에서 가장 두드러지게 나타났다. 또한, 12년 동안 토지피복 유형이 1개로만 분류된 화소의 비율은 단지 57%이며, 나머지 화소들에서는 2개 이상으로 분류되었으며 최대 9개 유형으로 분류된 화소도 존재했다. 공간적으로 균질하게 1개 유형만 분포하고 있는 중국 동부와 북서부 지역을 제외한 전체 지역에서 토지피복 유형이 연도별도 다르게 분류되고 있다. 따라서 토지피복 변화에 소요되는 시간적 규모를 고려할 때 동북아시아 지역에서 MODIS 토지피복 자료를 이용할 시 주의가 필요하다. In this study, we investigated the statistical occupations and interannual variations of land cover types over Northeast Asian region using the 12 years (2001-2012) MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) land cover data sets. The spatial resolution and land cover types of MODIS land cover data sets are 500 m and 17, respectively. The 12-year average shows that more than 80% of the analysis region is covered by only 3 types of land cover, cropland (36.96%), grasslands (23.14%) and mixed forests (22.97%). Whereas, only minor portion is covered by cropland/natural vegetation mosaics (6.09%), deciduous broadleaf forests (4.26%), urban and built-up (2.46%) and savannas (1.54%). Although sampling period is small, the regression analysis showed that the occupations of evergreen needleleaf forests, deciduous broadleaf forests and mixed forests are increasing but the occupations of woody savannas and savannas are decreasing. In general, the pixels where the land cover types are classified differently with year are amount to more than 10%. And the interannual variations in the occupations of land cover types are most prominent in cropland (1.41%), mixed forests (0.82%) and grasslands (0.73%). In addition, the percentage of pixels classified as 1 type for 12 years is only 57% and the other pixels are classified as more than 2 types, even 9 types. The annual changes in the classification of land cover types are mainly occurred at the almost entire region, except for the eastern and northwestern parts of China, where the single type of land cover located. When we take into consider the time scale needed for the land cover changes, the results indicate that the MODIS land cover data sets over the Northeast Asian region should be used with caution.

1다중 데이터 합성을 이용한 CNN 기반 신원확인 기법 연구

박지열(Ji-Yeol Park),옥승호(Seung-Ho Ok) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.6

신원확인을 위한 convolutional neural network(CNN) 기반 얼굴인식 알고리즘은 정확도가 우수하지만, 일반사진으로도 인증이 되는 문제점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 디지털 워터마킹 기반 다중 데이터 합성 알고리즘을 결합한 신원확인 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 인증용 음성 및 얼굴 데이터를 주파수 영역에서 데이터를 합성한다. 그리고 이를 CNN의 입력으로 사용해 학습 및 추론을 수행하여 신원확인 동작 여부를 확인하였다. 실험 결과 인증용 음성 및 얼굴 데이터가 합성된 이미지는 신원확인이 정상적으로 이뤄짐을 확인하였으며, 얼굴 및 인증용 음성 데이터가 서로 다른 실험의 경우 신원확인이 정상적으로 이뤄지지 않음을 확인했다. 이를 통해 제안하는 기법이 신원확인을 정상적으로 수행함을 확인하였다. The convolutional neural network (CNN)-based face recognition algorithm for identification has excellent accuracy, but there is a problem in that it can be authenticated even with a general picture. Therefore, in this paper, we propose an identification system that combines a digital watermarking-based multi-data synthesis algorithm. The proposed scheme synthesizes the authentication voice and face data in the frequency domain. Then, using this as an input of the CNN, training and inference were performed to check whether the identity check was working. As a result of the experiment, it was confirmed that the image in which the voice for authentication and the face data were synthesized was normally identified, and in the case of experiments where the face and the voice data for authentication were different, it was confirmed that the identification was not performed. Through this, it was confirmed that the proposed method normally performs identification.

NVIDIA Omniverse 플랫폼 기반 6축 매니퓰레이터 구동을 위한 디지털 트윈 환경 구축 연구

박지열(Ji-Yeol Park),신만수(Man-Soo Shin),김원호(Won-Ho Kim),옥승호(Seung-Ho Ok) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.6

움직임 추정을 활용한 영상의 시간 해상도 향상 기법

박지열 ( Ji Yeol Park ),김규목 ( Kyumok Kim ),박진원 ( Jinwon Park ),정승원 ( Seung-won Jung ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1

본 논문은 기존의 시간적으로 이웃한 프레임 사이의 움직임을 추정·보상하여 새로운 프레임을 생성하는 프레임률 향상 기법 (frame rate up conversion)을 제안한다. 움직임 추정 (Motion Estimation)을 통하여 계산된 움직임 벡터를 이용하여 프레임을 생성하며, 생성된 프레임에서 발생되는 구멍 (hole)과 중첩 (overlap) 영역을 처리하는 기법을 제안한다. 특히 k-NN 보간법 (k-nearest neighbor interpolation)[3]과 중간값을 적응적으로 활용하여 향상된 화질의 영상을 생성한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기술의 우수성을 입증하였다.

다중 데이터 합성 알고리즘 및 합성곱 신경망을 사용한 신원확인 기법 연구

박지열(Ji-Yeol Park),옥승호(Seung-Ho Ok) 한국정보기술학회 2021 한국정보기술학회논문지 Vol.19 No.11

This paper proposes an identification method using multiple biometric data synthesis algorithms and convolutional neural networks. In general, multi-biological data-based identity verification methods use multimodal deep learning. However, computation increases when two or more networks are used, making applying to the embedded system difficult. In this paper, a voice for authentication composed of facial images and several syllables was synthesized into one data, and identification was performed by applying it to one convolutional neural network. As for the actual environmental data for learning, a total of 800 multi-biological synthesized images were used by combining 8 facial images per person and 20 voices for authentication for 5 experimental personnel. As a result of the experiment, it was confirmed that the proposed identification method operates normally with an inference accuracy of about 93%.

배치 정규화 연산 가속을 위한 하드웨어 구조 연구

박지열(Ji-Yeol Park),옥승호(Seung-Ho Ok) 한국정보기술학회 2020 Proceedings of KIIT Conference Vol.2020 No.10

적외선 펜과 키넥트 기반의 터치 알고리즘

박지열(Ji-Yeol Park),정승원(Seung-Won Jung) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.6

FTA에 기반한 디지털 변전소의 고장 분석

김성헌(Sung-Hun Kim),박지열(Ji-yeol Park),안용호(Yong-Ho An),김석곤(Seok-Kon Kim),이승학(Seung-Hak Lee),이동주(Dong-Ju Lee) 대한전기학회 2015 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2015 No.7

몬테카를로 시뮬레이션에 의한 변전소 신뢰도 평가기법

김성헌(Sung-Hun Kim),박지열(Ji-Yeol Park),이동주(Dong-Ju Lee),이승학(Seung-Hak Lee),안용호(Yong-Ho An),김석곤(Seok-Kon Kim) 대한전기학회 2016 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2016 No.7