훈련 자료 자동 추출 알고리즘과 기계 학습을 통한 SAR 영상 기반의 선박 탐지

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 지구환경과학부, 2021. 2. 김덕진.Detection and surveillance of vessels are regarded as a crucial application of SAR for their contribution to the preservation of marine resources and the assurance on maritime safety. Introduction of machine learning to vessel detection significantly enhanced the performance and efficiency of the detection, but a substantial majority of studies focused on modifying the object detector algorithm. As the fundamental enhancement of the detection performance would be nearly impossible without accurate training data of vessels, this study implemented AIS information containing real-time information of vessel’s movement in order to propose a robust algorithm which acquires the training data of vessels in an automated manner. As AIS information was irregularly and discretely obtained, the exact target interpolation time for each vessel was precisely determined, followed by the implementation of Kalman filter, which mitigates the measurement error of AIS sensor. In addition, as the velocity of each vessel renders an imprint inside the SAR image named as Doppler frequency shift, it was calibrated by restoring the elliptic satellite orbit from the satellite state vector and estimating the distance between the satellite and the target vessel. From the calibrated position of the AIS sensor inside the corresponding SAR image, training data was directly obtained via internal allocation of the AIS sensor in each vessel. For fishing boats, separate information system named as VPASS was applied for the identical procedure of training data retrieval. Training data of vessels obtained via the automated training data procurement algorithm was evaluated by a conventional object detector, for three detection evaluating parameters: precision, recall and F1 score. All three evaluation parameters from the proposed training data acquisition significantly exceeded that from the manual acquisition. The major difference between two training datasets was demonstrated in the inshore regions and in the vicinity of strong scattering vessels in which land artifacts, ships and the ghost signals derived from them were indiscernible by visual inspection. This study additionally introduced a possibility of resolving the unclassified usage of each vessel by comparing AIS information with the accurate vessel detection results.전천후 지구 관측 위성인 SAR를 통한 선박 탐지는 해양 자원의 확보와 해상 안전 보장에 매우 중요한 역할을 한다. 기계 학습 기법의 도입으로 인해 선박을 비롯한 사물 탐지의 정확도 및 효율성이 향상되었으나, 이와 관련된 다수의 연구는 탐지 알고리즘의 개량에 집중되었다. 그러나, 탐지 정확도의 근본적인 향상은 정밀하게 취득된 대량의 훈련자료 없이는 불가능하기에, 본 연구에서는 선박의 실시간 위치, 속도 정보인 AIS 자료를 이용하여 인공 지능 기반의 선박 탐지 알고리즘에 사용될 훈련자료를 자동적으로 취득하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 이산적인 AIS 자료를 SAR 영상의 취득시각에 맞추어 정확하게 보간하고, AIS 센서 자체가 가지는 오차를 최소화하였다. 또한, 이동하는 산란체의 시선 속도로 인해 발생하는 도플러 편이 효과를 보정하기 위해 SAR 위성의 상태 벡터를 이용하여 위성과 산란체 사이의 거리를 정밀하게 계산하였다. 이렇게 계산된 AIS 센서의 영상 내의 위치로부터 선박 내 AIS 센서의 배치를 고려하여 선박 탐지 알고리즘의 훈련자료 형식에 맞추어 훈련자료를 취득하고, 어선에 대한 위치, 속도 정보인 VPASS 자료 역시 유사한 방법으로 가공하여 훈련자료를 취득하였다. AIS 자료로부터 취득한 훈련자료는 기존 방법대로 수동 취득한 훈련자료와 함께 인공 지능 기반 사물 탐지 알고리즘을 통해 정확도를 평가하였다. 그 결과, 제시된 알고리즘으로 취득한 훈련 자료는 수동 취득한 훈련 자료 대비 더 높은 탐지 정확도를 보였으며, 이는 기존의 사물 탐지 알고리즘의 평가 지표인 정밀도, 재현율과 F1 score를 통해 진행되었다. 본 연구에서 제안한 훈련자료 자동 취득 기법으로 얻은 선박에 대한 훈련자료는 특히 기존의 선박 탐지 기법으로는 분별이 어려웠던 항만에 인접한 선박과 산란체 주변의 신호에 대한 정확한 분별 결과를 보였다. 본 연구에서는 이와 함께, 선박 탐지 결과와 해당 지역에 대한 AIS 및 VPASS 자료를 이용하여 선박의 미식별성을 판정할 수 있는 가능성 또한 제시하였다.Chapter 1. Introduction - 1 - 1.1 Research Background - 1 - 1.2 Research Objective - 8 - Chapter 2. Data Acquisition - 10 - 2.1 Acquisition of SAR Image Data - 10 - 2.2 Acquisition of AIS and VPASS Information - 20 - Chapter 3. Methodology on Training Data Procurement - 26 - 3.1 Interpolation of Discrete AIS Data - 29 - 3.1.1 Estimation of Target Interpolation Time for Vessels - 29 - 3.1.2 Application of Kalman Filter to AIS Data - 34 - 3.2 Doppler Frequency Shift Correction - 40 - 3.2.1 Theoretical Basis of Doppler Frequency Shift - 40 - 3.2.2 Mitigation of Doppler Frequency Shift - 48 - 3.3 Retrieval of Training Data of Vessels - 53 - 3.4 Algorithm on Vessel Training Data Acquisition from VPASS Information - 61 - Chapter 4. Methodology on Object Detection Architecture - 66 - Chapter 5. Results - 74 - 5.1 Assessment on Training Data - 74 - 5.2 Assessment on AIS-based Ship Detection - 79 - 5.3 Assessment on VPASS-based Fishing Boat Detection - 91 - Chapter 6. Discussions - 110 - 6.1 Discussion on AIS-Based Ship Detection - 110 - 6.2 Application on Determining Unclassified Vessels - 116 - Chapter 7. Conclusion - 125 - 국문 요약문 - 128 - Bibliography - 130 -Maste

폴리비닐 알코올계를 이용한 은나노복합체의 제조 및 환경분야 응용

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 화학생물공학부, 2014. 2. 장정식.최근 나노 크기의 물질의 제조가 많은 관심을 받고 있다. 나노 물질은 최소한 한변이 1 에서 100 나노미터의 이내의 길이를 갖는 작은 물질을 뜻하며, 이러한 작은 크기로 인해 상대적으로 크기가 큰 물질에 비해 독특한 화학적, 물리적, 그리고 광학적 특징을 지니게 된다. 초기의 금 나노입자로부터 최근의 그래핀에 이르기까지 다양한 나노물질이 발견, 개발되고 다양한 분야에 걸쳐 연구되고 있다. 하지만 여전히 친환경적이고 간단한 방법을 이용해 나노 물질을 제조하는 연구에 관한 보고는 부족한 실정이다. 본 학위논문에서는 친환경적이고 간단한 방법을 통해 은 컴플랙스 나노구조체를 제조하는 연구를 기술하였다. 폴리비닐 알코올을 안정화 물질로 사용하여 할로겐화은 (염화은, 브롬화은) 나노입자를 물상에서 제조하였다. 또한 반응 온도를 조절함 으로써 이렇게 제조된 나노입자의 크기를 조절 할 수 있었다. 이 반응 방법에서, 폴리비닐 알코올은 은 이온과의 상호작용을 통해 나노 크기의 할로겐화은 입자를 제조하는 데에 있어 안정제 역할을 하였다. 부분적인 환원과정을 거쳐 금속 은 나노 입자가 박힌 할로겐화은 나노복합체를 제조할 수 있었고, 이렇게 제조한 나노복합체는 가시광 영역의 빛을 흡수하는 특성을 보였다. 또한, 가시광 하에서 우수한 플라스몬-광촉매 성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 할로겐화은 지지체의 크기가 빛 흡수 영역에 영향을 미친다는 것을 밝혀내었다. 또한, 간단한 물-상의 제조방법을 통해 은을 함유한 고분자 나노섬유를 제조하였다. 은/폴리비닐 알코올 나노섬유를 제조하는데에 있어서, AIBN이 은 이온과 컴플랙스를 형성하는 것을 밝혀내었다. 이러한 컴플랙스는 AIBN의 시안기와 은 이온 사이의 상호작용에 의한것으로 사료된다. 라디칼 개시제이기도 한 AIBN은 이 반응에서 은 이온의 환원제로서의 역할도 수행하였다. 또한, 폴리비닐 알코올은 섬유형태의 나노구조체를 제조하는데에 있어서 겔레이터 및 안정제로 사용하였다. 이러한 반응을 거쳐 물 상에서 온화한 온도하에서 은/폴리비닐 알코올 나노섬유를 제조할 수 있었다. 더하여, 위의 반응에 항균성 고분자의 단량체를 첨가함으로써 은/폴리비닐 알코올/항균성 고분자의 나노섬유를 제조할 수 있었다. 이 방법에서는 AIBN이 분산 중합의 라이칼 개시제의 역할을 수행하였다. 이렇게 제조한 나노섬유는 항균제로서 응용되었다. 본 학위논문에는 간단하고 친환경적인 공정을 통해 은을 함유한 나노물질들을 제조하고 그를 응용하는 가능성에 대한 연구를 수행한 내용을 담았다. 폴리비닐 알코올은 은을 함유한 나노복합체를 제조하는데에 있어서 안전제 및 구조 형성 유도체로서의 역할을 하였다. 본 학위논문에서 제시한 나노 물질들은 항균, 광촉매 등의 환경분야에 응용이 가능할 것이다. 본 학위논문은 은이 박힌 할로겐화은 나노-광촉매와 은/고분자 나노섬유의 간단한 제조 방법을 제시할 뿐 아니라 금속을 함유한 나노복합체의 제조 과정에 대한 이해를 증진 시킬 수 있을 것으로 기대된다.1. Introduction 1 1.1 Background 1 1.1.1 Nanomaterials 1 1.1.2 Metal nanostructures 2 1.1.2.1 Silver nanoparticles 5 1.1.2.2 Silver halide nanocomposite 5 1.1.3 Metal-polmer nanocomposite 8 1.1.3.1. Electrospun silver-polymer nanofibers 8 1.1.3.2. Solution-phase synthesized silver-polymer nanofibers 10 1.1.4. Application of silver-containing nanocomposites 12 1.1.4.1 Visible light-responsive plasmonic photocatalyst 12 1.1.4.2 Antibacterial agent 13 1.1.4.2.1. Antibacterial silver nanoparticles 14 1.1.4.2.2. Antibacterial polymeric compounds 18 1.2 Objectives and Outlines 22 1.2.1 Objectives 22 1.2.2 Outlines 22 2. Experimental Details 24 2.1 Fabrication of silver halide nanomaterials 24 2.1.1 Fabrication of AgCl nanocubes with PVA stabilizer 24 2.1.2 Partical reduction of AgCl nanoparticles 25 2.1.3 Fabrication of AgBr nanocubes with PVA stabilizer 28 2.1.4 Partical reduction of AgBr nanoparticles 28 2.2 Fabrication of silver-polymer composite nanofibers 30 2.2.1 Fabrication of silver/poly(vinyl alcohol) nanofibers by complex-mediated growth 30 2.2.2 Fabrication of silver/poly(vinyl alcohol)/poly[2-(tert-butyl aminoethyl) methacrylate-co-ethylene glycol dimethacrylate] nanofibers using radical mediated dispersion polymerization 31 2.3 Applications 33 2.3.1 Photocatalytic properties of silver halide nanoparticles 33 2.3.1.1 Materials 33 2.3.1.2. Dye-decomposing test 33 2.3.2. Antibacterial properties of silver-polymer nanofibers 34 2.3.2.1 Materials 34 2.3.2.2 Modified Kirby-Bauer (KB) antimicrobial test 35 2.3.2.3 Antibacterial kinetic test 35 2.3.2.4 Minimum inhibitory concentration (MIC) test 36 2.4 Instrumental anaysis 37 3. Results and Discussions 39 3.1. Fabrication of size-controllable Ag@AgCl plasmonic nanoparticles through aqueous system as visible-light plasmonic photocatalysts 39 3.1.1 Fabrication of AgCl nanoparticles 39 3.1.1.1 Synthetic procedure of AgCl nanocubes using poly(vinyl alcohol) as stabilizer 39 3.1.1.2 Size-control of AgCl by varying reaction temperature 44 3.1.2 Systematic investigation of partial reduction of AgCl nanoparticles 47 3.1.2.1 Characterization of Ag@AgCl nanoparticles 47 3.1.2.2 Time-dependent observation of reduction of AgCl nanoparticles 51 3.1.2.3 The effect of AgCl size in the light absorption properties of Ag@AgCl nanoparticles 59 3.1.3 Visible-light responsive photocatalytic properties of synthesized Ag@AgCl nanoparticles 65 3.2. Fabrication of Ag@AgBr photocatalytic nanoparticles in aqueous system with PVA stabilizer 73 3.2.1 Fabrication procedure and size-control of AgBr nanocubes with poly(vinyl alcohol) stabilizing system 73 3.2.2 Size-control of AgBr nanoparitcles 77 3.2.3 Synthesis and characterization of Ag@AgBr nanocomposite 80 3.2.3.1 Microscopic observation of the Ag@AgBr nanoparticles 80 3.2.3.2 Spectroscopic observation of Ag@AgBr nanoparticles 83 3.2.2.3 The effect of AgBr size in the light absorption properties of Ag@AgBr nanoparticles 87 3.2.4 Visible-light responsive photocatalytic properties of synthesized Ag@AgBr nanoparticles 90 3.3. Fabrication of silver/poly(vinyl alcohol) composite nanofiber in aqueous system 94 3.3.1 Characterization of silver nanoparticles-containing poly(vinyl alcohol) nanofibers 95 3.3.1.1. Microscopic observation of the nanofibers 95 3.3.1.2. Spectroscopic analysis of the nanofibers 98 3.3.2. Systematic investigation of the fabrication of silver/poly(vinyl alcohol) nanofibers 104 3.3.2.1. Control experiments 104 3.3.2.2. Time-dependent observation of growth of the nanofibers 109 3.3.3. Study on synthetic mechanism of the complex-mediated growth of silver/poly(vinyl alcohol) nanofibers 114 3.4. Fabrication of silver/poly(vinyl alcohol)/poly[2-tert-butylaminoethyl] methacrylate] nanofibers through aqueous system as antibacterial agents 120 3.4.1. Fabrication and characterization of silver/poly(vinyl alcohol)/poly[2-(tert-butylaminoethyl) methacrylate] nanofibers 120 3.4.1.1. Synthetic procedure of the silver/cationic polymer nanofibers using a radical mediated dispersion polymerization 120 3.4.1.2. Characterization of the synthesized silver/cationic polymer nanofibers 123 3.4.1.2.1. Microscopic observation of the nanofibers 123 3.4.1.2.2. Spectroscopic observation of the nanofibers 128 3.4.2 Antibacterial properties of the synthesized silver nanoparticles embedded cationic polymer nanofibers 136 3.4.2.1 Modified Kirby-Bauer (KB) antimicrobial test 136 3.4.2.2 Antibacterial kinetic test 139 3.4.2.3 Minimum inhibitory concentration (MIC) test 142 4. Conclusion 145 References 150 국문초록 162Docto

르네상스 여성의 정체성과 르네상스 드라마 John Webster의 The White Devil과 The Duchess of Malfi 연구－

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :영어영문학과 영문학전공,1997.Maste

The analysis for anesthesia cost variation of colorectal cancer patients according to the severity

병원경영학과/석사본 연구는 중증도에 따른 대장암 환자의 마취 진료비 변이 분석을 파악하고 그에 따른 정책적 시사점을 제안하고자 시행되었다. 이를 위하여 대장암 환자의 진료비 현황을 파악하였고 중증도를 포함한 특성별 변수에 따라 진료비의 변이가 존재하는지 확인하였다. 또한 변이를 일으키는 요인이 무엇인지 확인하고자 하였다. 이를 위해 수도권 소재 상급종합병원 세 곳의 환자 중 건강보험심사평가원 대장암 통계에 포함되는 코드 7가지 중 하나라도 보유하고 있는 환자를 대상으로 정보를 수집하고 진료비 내역을 사용하였다. 이 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 환자의 중증도를 반영하지 못한다고 고려되는 성별, 연령 등에서는 진료비의 변이가 존재하지 않았으나 환자의 위급도나 중증도를 나타내는 ASA Stage 변수에서는 진료비의 변이가 나타나는 것으로 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 동일한 질환을 가진 환자군 내에서도 의료 인력의 기술, 마취시술 관련 재료 등에서 차이가 존재할 수 있음을 확인하였다. 그러나 현행 마취 관련 수가지불제도는 이러한 마취분야의 특수성을 감안하지 못하고 있는 실정이다. 이 연구 결과를 토대로 보면 마취분야의 보다 현실화된 수가지불체계에 대한 논의가 필요할 것으로 보이며 이를 위해 심도 깊은 후속 연구가 필요할 것으로 사료되는 바이다. The purpose of this study was analyze the variation of anesthesia cost of patients who have colorectal cancer according to severity and to suggest policy implications. For these purpose, the status of the medical expenses of patients with colorectal cancer was analyzed and it was confirmed whether there was a variation in the medical expenses according to the characteristics by the characteristics including the severity. We also tried to identify which factor causes the cost variation in the colorectal cancer patients. For this purpose, we collected information on the patients who have at least one of the seven code included cancer screening statistics of the Health Insurance Review and Assessment Service(HIRAs) among the three superior general hospital in the metropolitan area. The major results of this study are summarized as follows. although there was no variation in the cost of gender and age, which were considered to not reflect the severity of the patient. But, it was confirmed that the ASA stage variable, which represents the emergency or severity of the patient. Depending on these results, it was confirmed that there may be difference in the technology of medical personnel and the anesthesia-related materials among the patients having the same disease. However, current anesthesia payment system does not consider the specificity of this anesthetic field. According to the results of this study, the more realistic debates about payment system of anesthesia field and subsequent studies seem to be necessary.ope

A Study on the Improvement of Sequential Recommender System through Data Augmentation

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 융합과학기술대학원 지능정보융합학과, 2021. 2. 서봉원.Recommender systems, which have been developed based on the maturity of the information society, have recently achieved high performance improvement with the development of ‘Deep Learning’ technology that makes use of artificial deep neural network. Owing to the improved performance, its influence as well as its importance have been increasing today. Generally, it is known that the recommender models based on neural network structure can achieve higher performance than those with traditional approaches, but it premises a large volume of data in order to estimate numerous parameters of the model. However, it is quite expensive to obtain additional data when the size of dataset being in hand is small. Especially, recommender systems have more difficulty in obtaining additional data compared to other areas in that they deal with actual user behavior logs. In the field of Computer Vision, where Deep Learning technology is being actively applied, it has been seeking to improve the performance of the model by greatly increasing the volume of training data using various data augmentation technologies. It is also expected that recommender systems can have significant benefits using these data augmentation technologies, but the research on data augmentation has not been sufficiently progressed yet in the recommender systems, especially in the field of sequential recommendation. Motivated by this situation, we aim to show that various data augmentation techniques can improve the performance of sequential recommender system, especially when the training dataset is small. To this end, we describe how data augmentation changes the performance with the extensive experiment based on the latest sequential recommender model of neural network architecture. Our suggested data augmentation techniques are 1) Noise Injection, 2) Redundancy Injection, 3) Masking, 4) Synonym Substitution, all of which transform original item sequences in the way of direct corruption. Experiments performed with three benchmark datasets - ‘Movielens-1M’, ‘Gowalla’ and ‘Amazon Video Games’ - demonstrate that overall performance improvement can be found when our suggested data augmentation techniques applied. It’s notable that the performance improvement can be large if the size of dataset is relatively small. It can be said that applying data augmentation techniques can be effective to boost the performance, especially when the sequential recommender system doesn’t have enough dataset on the early stage of a service. The contributions of this study can be summarized as follows: 1) it has confirmed with quantitative experiments that data augmentation technology can improve sequential recommendation performance when training dataset is small, 2) it suggests the possibility of further performance improvement of other current SOTA(State-Of-The-Art) models, in that data augmentation is applied in the pre-processing step and does not change the overall model architecture, 3) it has described how the performance changes in different manner according to the extensive application of various data augmentation techniques, and it furthermore verified that data augmentation can work as an universal pre-processing technique in the design of recommender system, 4) it can be referred as a basic research result in the process of developing the research on data augmentation in recommender systems, which has not yet been fully investigated.정보화 시대의 성숙을 바탕으로 발달해 온 추천 시스템은 최근 심층 인공신경망(Deep Neural Network) 구조를 학습에 활용하는 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발달과 함께 높은 성능 향상을 이루어내고 있으며, 개선된 성능에 힘입어 그 영향력 및 중요성이 더욱 증가하고 있다. 많은 경우에 심층 인공신경망 구조를 활용한 모델은 전통적인 접근법 대비 높은 성능을 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 이를 위해서는 수많은 파라미터들을 추정하기 위한 대규모의 데이터셋이 전제된다. 하지만 기 확보된 데이터셋의 규모가 작은 상황에서 데이터를 추가적으로 확보하는 것은 높은 비용이 소요되며, 특히 실제 사용자의 행동 로그를 다루는 추천 시스템은 타 분야에 비해 추가 데이터 확보가 더욱 어려운 편이다. 딥러닝 기술의 적용이 활발하게 이루어지고 있는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 경우 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 기술을 통해 절대적인 학습 데이터셋의 규모를 크게 늘리는 방식으로 모델의 성능 향상을 도모해오고 있다. 추천 시스템 역시 이러한 데이터 증강 기술을 활용하여 학습 데이터를 추가적으로 확보할 수 있다면 상당한 효용이 있을 것으로 기대되나, 아직까지 추천 시스템, 특히 순차 추천(Sequential recommendation) 분야에서는 데이터 증강 관련 연구가 미흡한 실정이다. 이러한 문제의식을 바탕으로, 본 논문에서는 학습 데이터가 충분하지 않은 상황에서 다양한 데이터 증강 기법을 활용함으로써 순차 추천 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 보이고자 한다. 이를 위해 인공신경망 기반의 최신 순차 추천 모델을 기반으로 원본 아이템 시퀀스를 직접 변형시키는(direct corruption) 방식의 총 4가지 데이터 증강 기법 1) 노이즈 추가(Noise Injection), 2) 중복성 추가 (Redundancy Injection), 3) 아이템 마스킹(Masking), 4) 유사 아이템 대체(Synonym Substitution) 을 적용하여 추천 성능의 변화를 확인하였다. 순차 추천 모델의 성능 평가를 위한 벤치마크로 널리 사용되는 무비렌즈(MovieLens-1M), 고왈라(Gowalla), 아마존 비디오게임(Amazon Video Games) 의 3개 데이터셋에 대해 실험을 진행한 결과, 제안하는 데이터 증강 기술을 적용할 경우 전반적으로 성능 개선이 나타나는 것으로 확인되었다. 특히 데이터셋의 크기가 작을 때에 데이터 증강에 의한 성능 향상의 폭이 큰 것으로 나타나, 순차 추천 시스템이 적용되는 서비스 초창기에 데이터를 충분히 확보하지 못했을 경우 성능 향상을 위해 데이터 증강이 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 보인다. 본 연구의 기여 부분은 다음과 같이 정리할 수 있다. 1) 데이터 증강 기술을 활용하여 학습 데이터가 적은 상황에서 순차 추천 성능을 개선할 수 있음을 정량적인 실험을 통해 확인하였다. 2) 데이터 전처리 과정에서 이루어지는 데이터 증강은 기본적인 모델의 아키텍처를 변화시키지 않는다는 점에서 현재 제시되어 있는 다양한 SOTA(State-Of-The-Art) 모델의 성능을 추가적으로 개선시킬 수 있는 가능성을 제시하였다. 3) 다양한 데이터 증강 방식을 포괄적으로 적용해 봄으로써 데이터 증강 방식에 따른 성능 변화의 차별적 양상을 확인하였으며, 데이터 증강이 추천 시스템 디자인에 있어 보편적인 전처리 기법의 하나로 기능할 수 있을 가능성을 검증하였다. 4) 기존의 순차 추천 분야에서 아직 충분히 연구되지 않은 데이터 증강이라는 측면에 주목함으로써 향후 관련 연구들을 발전시키는 과정에서 기초 자료로 활용될 수 있다.제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구의 배경 1 제 2 절 연구의 내용 4 제 2 장 선행 연구 8 제 1 절 개인화 추천 시스템 8 제 2 절 순차 추천 시스템 14 제 3 절 데이터 증강 24 제 3 장 연구 방법 및 설계 34 제 1 절 데이터 증강 기법 34 제 2 절 부분집합 데이터셋 생성 44 제 3 절 모델 학습 45 제 4 장 실 험 53 제 1 절 데이터셋 및 실험 셋업 53 제 2 절 성능 평가 지표 58 제 3 절 실험 결과 60 제 5 장 논 의 90 제 1 절 각 데이터 증강 기법의 효과 해석 90 제 2 절 데이터 증강 효과의 포화(saturation) 93 제 3 절 SOTA 모델의 추가 개선 가능성 96 제 4 절 데이터셋 특성에 따른 적용 가이드라인 98 제 6 장 결 론 101 참고문헌 103 Abstract 109Maste

Exploitation of Dual-polarimetric Index of Sentinel-1 SAR Data inVessel Detection Utilizing Machine Learning

전천후 자료 취득이 가능한 SAR 영상을 기반으로 한 선박 탐지와 인공지능 기반 탐지 알고리즘과 함께사용하는 것은 안정적인 선박 모니터링에 효과적이다. 기존의 SAR 영상에서는 인공지능 기반 선박 탐지 알고리즘에 진폭 영상만을 주로 사용하였으며, 물체의 산란 특성을 구분할 수 있는 다중 편파 SAR 영상의 편파 지표는 사용되지 않았다. 이에, 본 연구에서는 이중 편파 Sentinel-1 SAR 영상으로부터 고유값 분해를 통해 취득한 4개의 편파 지표인 H, p1, DoP, DPRVI와 방사 보정을 통해 취득한 2개 편파의 산란계수인 γ0, VV, γ0, VH를 이N

Assessment of Backprojection-based FMCW-SAR Image Restoration by Multiple Implementation of Kalman Filter

SAR SLC 영상을 취득하기 위해 원시 자료로부터 BPA 기반 영상복원을 수행할 때 정확한 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보를 획득하는 것은 중요하다. BPA 기반 영상복원을 수행한 연구에서 기기 오차 보정을 위해 Kalman Filter를 적용하였으나, 대부분 1회 적용하여 효과적으로 오차를 제거하였는지 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보에 Kalman Filter를 복수회 적용한 뒤 BPA를 이용하여 영상복원을 수행하여 기기 오차 보정에 효과적인 필터링 횟수를 평가하고자 하였다. 이를 위해 2회의 항공기 실험을 진행하여 SAR 원시 자료를 취득하였고, 이들에 해당하는 GNSS-INS 센서 정보에 대해 실질적이고 연속적으로 Kalman Filter를 적용하였다. 본 연구를 통해 상이한 이동 경로를 가지는 GNSS-INS 정보가 상응하는 FMCW-SAR 영상의 BPA 기반 최적 영상복원에 필요한 Kalman Filter 적용 횟수에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인하였다. Acquisition of precise position and velocity information of GNSS-INS (Global Navigation Satellite System; Inertial Navigation System) sensors in obtaining SAR SLC (Single Look Complex) images from raw data using BPA (Backprojection Algorithm) was regarded decisive. Several studies on BPA were accompanied by Kalman Filter for sensor noise oppression, but often implemented once where insufficient information was given to determine whether the filtering was effectively applied. Multiple operation of Kalman Filter on GNSS-INS sensor was presented in order to assess the effective order of sensor noise calibration. FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave)-SAR raw data was collected from twice airborne experiments whose GNSS-INS information was practically and repeatedly filtered via Kalman Filter. It was driven that the FMCW-SAR raw data with diverse path information could derive different order of Kalman Filter with optimum operation of BPA image restoration.N