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딥러닝 기반 윤곽정보 추출자를 활용한 RPC 보정 기술 적용성 분석
허재원,이창희,서두천,오재홍,이창노,한유경,Jaewon Hur,Changhui Lee,Doochun Seo,Jaehong Oh,Changno Lee,Youkyung Han 대한원격탐사학회 2024 대한원격탐사학회지 Vol.40 No.4
대부분의 고해상도 위성영상은 rational polynomial coefficients (RPC) 정보를 제공하여 지상좌표와 영상좌표 간 변환을 수행한다. 그러나 초기 RPC에는 기하학적 오차가 존재하여 ground control points (GCPs)와의 정합을 통해 보정을 수행하여야 한다. GCP chip은 항공정사영상에서 추출한 높이 정보가 포함된 작은 영상 패치(patch)이다. 많은 선행연구에서는 영역 기반 정합 기법을 사용하여 고해상도 위성영상과 GCP chip 간 정합을 수행하였다. 계절적 차이나 변화된 지역이 존재하는 영상에서는 화소값에 의존하는 정합이 어렵기 때문에 윤곽 정보를 추출하여 정합을 수행하기도 한다. 그러나 일반적으로 사용하는 canny 기법으로 정합에 용이한 윤곽을 추출하기 위해서는 위성영상의 분광 특성에 적절한 임계치를 설정해주어야 하는 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 지역별 특성에 둔감한 윤곽 정보를 활용하여 RPC 보정을 위한 정합을 수행하고자 한다. 이를 위해 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 네트워크인 pixel difference network (PiDiNet)를 활용하여 위성영상과 GCP chip의 윤곽맵(edge map)을 각각 생성하였다. 그 후 생성된 윤곽맵을 normalized cross-correlation과 relative edge cross-correlation의 입력데이터로 대체하여 영역 기반의 정합을 수행하였다. 마지막으로 RPC 보정에 필요한 변환모델 계수를 도출하기 위하여 data snooping 기법을 반복적으로 적용하여 참정합쌍을 추출하였다. 오정합쌍을 제거한 참정합쌍에 대해 root mean square error (RMSE)를 도출하고 기존에 사용하던 상관관계 기법과 결과를 정성적으로 비교하였다. 실험 결과, PiDiNet은 약 0.3~0.9 화소의 RMSE 값 분포를 보였으나 canny 기법에 비해 두꺼운 윤곽을 나타내어 일부 영상에서 미세하게 정확도가 저하되는 것을 확인하였다. 그러나 위성영상 내 특징적인 윤곽을 일관적으로 나타냄으로써 정합이 어려운 지역에서도 정합이 잘 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 윤곽 기반 정합 기법의 강인성을 개선하여 다양한 지역에서의 정합을 수행할 수 있을 것으로 예상된다. Most very high-resolution (VHR) satellite images provide rational polynomial coefficients (RPC) data to facilitate the transformation between ground coordinates and image coordinates. However, initial RPC often contains geometric errors, necessitating correction through matching with ground control points (GCPs). A GCP chip is a small image patch extracted from an orthorectified image together with height information of the center point, which can be directly used for geometric correction. Many studies have focused on area-based matching methods to accurately align GCP chips with VHR satellite images. In cases with seasonal differences or changed areas, edge-based algorithms are often used for matching due to the difficulty of relying solely on pixel values. However, traditional edge extraction algorithms,such as canny edge detectors, require appropriate threshold settings tailored to the spectral characteristics of satellite images. Therefore, this study utilizes deep learning-based edge information that is insensitive to the regional characteristics of satellite images for matching. Specifically,we use a pretrained pixel difference network (PiDiNet) to generate the edge maps for both satellite images and GCP chips. These edge maps are then used as input for normalized cross-correlation (NCC) and relative edge cross-correlation (RECC) to identify the peak points with the highest correlation between the two edge maps. To remove mismatched pairs and thus obtain the bias-compensated RPC, we iteratively apply the data snooping. Finally, we compare the results qualitatively and quantitatively with those obtained from traditional NCC and RECC methods. The PiDiNet network approach achieved high matching accuracy with root mean square error (RMSE) values ranging from 0.3 to 0.9 pixels. However, the PiDiNet-generated edges were thicker compared to those from the canny method, leading to slightly lower registration accuracy in some images. Nevertheless, PiDiNet consistently produced characteristic edge information, allowing for successful matching even in challenging regions. This study demonstrates that improving the robustness of edge-based registration methods can facilitate effective registration across diverse regions.
허재원(Jae-Won Hur),최은혁(Eun-Hyeok Choi) 한국조명·전기설비학회 2021 조명·전기설비학회논문지 Vol.35 No.11
As SF₆ gas is designated as a substance that emits greenhouse gases, its use should be gradually reduced or banned. Accordingly, the development of eco-friendly insulating media is urgently required. In this paper, the surface discharge breakdown voltage of various solid insulators was measured in dry air, which is an eco-friendly insulating medium. In addition, the radiated electromagnetic waves emitted during insulation breakdown were measured. As a result, surface discharge breakdown voltage appeared in a linear form. It confirms that the radiation electromagnetic wave of the solid insulation material could be distinguished in the early, middle, and late stages at the time of insulation breakdown. Therefore, by using the results of this paper, it would be possible to use it in the design of electrical equipment using eco-friendly insulating materials.
폐흡충의 이배체와 삼배체 vasa 유전자 분석 및 특징
이근희,유학선,허재원,유성숙,최선희,박상균,이선주,정동일,공현희,옥미선,정해진,Lee, Keun-Hee,Yu, Hak-Sun,Hur, Jae-Won,Yu, Sung-Suk,Choi, Sun-Hee,Park, Sang-Kyun,Lee, Sun-Joo,Chung, Dong-Il,Kong, Hyun-Hee,Ock, Mee-Sun,Jeong, Hae-Jin Korean Society of Life Science 2007 생명과학회지 Vol.17 No.4
폐흡충은 국내를 비롯한 아시아에서 폐흡충증을 일으키는 중요한 기생충이다. 이러한 폐흡충은 이배체 와 삼배체가 국내에 알려져 있다. 이배체 폐흡충은 양성생식을 하고 삼배체 폐흡충은 단위생식을 하는 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 원인에 대하여서는 알려진 바가 없다. 생식유전자 중 초파리에서 최초 분리되었고 포유동물에서도 그 기능이 밝혀진 vasa 유전자가 가장 유명하다. 이 유전자는 생식세포의 분화에 관여하며 종에 따라서는 정자생성에도 관여하는 것으로 알려져 있다. 이번 연구는 삼배체 폐흡충의 단위생식과 vasa 유전자와의 관계를 규명해 보고자 하였다. 폐흡충의 이배체와 삼배체 성충으로부터 vasa 유전자 전체의 염기서열을 얻을 수 있었다. 두 염기서열의 경우 8개의 ATP-binding domain이 관찰되었고 helicase가 결합할 것으로 예상되는 RGG motif도 관찰되었다. 총 622아미노산 서열로 구성될 것으로 보이며 이배체는 69.018 kDa, 삼배체는 68.930 kDa 크기의 단백질을 만들 것으로 예상되었다. Vasa 재조합 단백질은 GST와 fusion되어 93 kDa 크기에서 관찰되었다. mRNA의 발현은 이배체에 비해 삼배체가 다소 높았다. Anti-Pw-VASA항체를 이용한 면역조직화학법을 수행한 결과 이배체와 삼배체는 다른 기관에서는 면역반응력을 보이지 않고 고환에서만 면역반응력을 볼 수 있었다. 결과를 종합해 보면 vasa 유전자는 이배체 삼배체 모두 가지고 있었으며 정상적으로 발현되었다. In this study, we isolated, characterized, and compared the vasa homologous genes of diploid and triploid Paragonimus westermani and localized VASA homologous proteins in both lung fluke types. Open reading frames of Pw-vasa-2n and Pw-vasa-3n were of 1812 bp, and encoded deduced proteins of 622 amino acids with calculated molecular weights of 69.0 kDa and 68.9 kDa and pI's of 9.11 and 9.03, respectively. A comparison of these two VASA deduced protein sequences showed that only 6 of the 622 amino acids differed. The deduced sequences of Pw-VASA-2n and Pw-VASA-3n contained eight consensus sequences characteristic of the DEAD-box protein family and their N-terminal regions contained four arginine-glycine-glycine (RGG) motifs. These two lung fluke VASA-like proteins were more similar to those of other VASA proteins than to those of other DEAD-family proteins isolated from several organisms (planarian, zebra fish, mouse, and human). vasa homologous gene transcription and VASA protein expressions in triploid type lung flukes was slightly stronger than in the diploid type. Immunostaining showed that testes and a portion of the ovaries of both diploid and triploid lung flukes reacted strongly to anti-Pw-VASA antibody.