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ALGORITHMS FOR MOVING OBJECT DETECTION: YSTAR-NEOPAT SURVEY PROGRAM

이동천체 후보 검출을 위한 알고리즘 개발: YSTAR-NEOPAT 탐사프로그램

  • Bae, Young-Ho (University Observatory & Department of Astronomy, Yonsei University) ;
  • Byun, Yong-Ik (University Observatory & Department of Astronomy, Yonsei University) ;
  • Kang, Yong-Woo (University Observatory & Department of Astronomy, Yonsei University) ;
  • Park, Sun-Youp (University Observatory & Department of Astronomy, Yonsei University) ;
  • Oh, Se-Heon (University Observatory & Department of Astronomy, Yonsei University) ;
  • Yu, Seoung-Yeol (University Observatory & Department of Astronomy, Yonsei University) ;
  • Han, Won-Young (Near Earth Object PATrol Lab., Korea Astronomy and Space Science Institute) ;
  • Yim, Hong-Suh (Near Earth Object PATrol Lab., Korea Astronomy and Space Science Institute) ;
  • Moon, Hong-Kyu (Near Earth Object PATrol Lab., Korea Astronomy and Space Science Institute)
  • 배영호 (연세대학교 천문대/천문우주학과) ;
  • 변용익 (연세대학교 천문대/천문우주학과) ;
  • 강용우 (연세대학교 천문대/천문우주학과) ;
  • 박선엽 (연세대학교 천문대/천문우주학과) ;
  • 오세헌 (연세대학교 천문대/천문우주학과) ;
  • 유성열 (연세대학교 천문대/천문우주학과) ;
  • 한원용 (한국천문연구원 지구접근천체 연구실) ;
  • 임흥서 (한국천문연구원 지구접근천체 연구실) ;
  • 문홍규 (한국천문연구원 지구접근천체 연구실)
  • Published : 2005.12.01

Abstract

We developed and compared two automatic algorithms for moving object detections in the YSTAR-NEOPAT sky survey program. One method, called starlist comparison method, is to identify moving object candidates by comparing the photometry data tables from successive images. Another method, called image subtraction method, is to identify the candidates by subtracting one image from another which isolates sources moving against background stars. The efficiency and accuracy of these algorithms have been tested using actual survey data from the YSTAR-NEOPAT telescope system. For the detected candidates, we performed eyeball inspection of animated images to confirm validity of asteroid detections. Main conclusions include followings. First, the optical distortion in the YSTAR-NEOPAT wide-field images can be properly corrected by comparison with USNO-B1.0 catalog and the astrometric accuracy can be preserved at around 1.5 arcsec. Secondly, image subtraction provides more robust and accurate detection of moving objects. For two different thresholds of 2.0 and $4.0\sigma$, image subtraction method uncovered 34 and 12 candidates and most of them are confirmed to be real. Starlist comparison method detected many more candidates, 60 and 6 for each threshold level, but nearly half of them turned out to be false detections.

YSTAR-NEOPAT 탐사프로그램에서는 관측된 영상으로부터 지구접근천체와 소행성 등의 이동천체 후보를 검출하기 위해 두 가지 자동검출 알고리즘을 개발하였다. 영상들의 측광자료를 이용하여 이동천체 후보를 검출하는 측광자료 비교방법과 영상들을 정렬시킨 후 영상간 차감 과정을 통해 이동천체 후보를 검출하는 영상차감방법이 그것이다. 두 가지 알고리즘의 이동천체 후보 자동검출효율을 시험, 비교하기 위하여, YSTAR-NEOPAT자동관측 루틴에 의해 관측된 영상들의 일부를 사용하였다. 시험 영상들의 지역좌표와 등급은 기준목록인 USNO-B1.0의 좌표와 등급에 비교되었으며, 이 과정에서 광시야망원경의 심각한 영상왜곡현상들이 1.5 초각 이상의 정밀도로 모두 보정되는 것을 검증하였다. 두 알고리즘을 시험 영상에 적용한 결과, 측광자료 비교방법을 적용한 경우 1차 후보군들이 과다 검출되었고, 이들로 인해 오검출되는 이동천체 최종후보가 다수 발생하였다. 반면, 영상차감방법을 적용한 경우에는 이동천체 후보의 오검출 비율이 측광자료비교방법을 적용했을 때보다 월등히 감소하였음을 확인하였다. 마지막으로 육안확인 과정을 거친 결과, 측광자료비교방법에 의해 검출된 이동천체 후보의 총개수는 검출문턱값에 따라 각각 60개$(2.0\sigma)$, 6개$(4.0\sigma)$이며, 육안확인에 의해 실제 이동천체로 분류된 것은 각각 27개와 6개이다. 반면, 영상차감방법에서 이동천체 후보는 모두 34개$(2.0\sigma)$와 12개$(4.0\sigma)$가 검출되었으며, 이 가운데 육안확인에 의해 실제 이동천체로 분류된 것은 각각 32개와 12개이다. 따라서 YSTAR-NEOPAT영상으로부터 이동천체 후보를 효율적으로 검출하기 위해서는 절대개수측면에서나 검출효율측면에서 측광자료비교방법보다 영상차감방법이 더 적합하다는 것을 확인할 수 있다.15\~20$배가량 높았다.과 립장이 부의 값이어서 소립의 형태를 보였으며 제2주성분은 립장, 립폭, 백립중 등이 정의 값을 나타내어 대립의 계통군들이 포함되며 경도와는 부의 상관을 보여 식미가 양호한 계통군으로 분류되었다. 6. 제1주성분과 제2주성분을 이용하여 군집분석을 한 결과 8개 자식계통군으로 구분할 수 있었으며 scatter diagram에서 제1주성분이 작아지고 제2주성분이 커지는 좌측 상단부에 분포한 VII, VIII군에 속한 계통들이 주로 식미가 높으며 조숙종보다는 중, 만숙종들이 대부분 이였다. 등과 정의 상관을 보였고 과피두께, 경도, 껌성, 씹힘성 등과는 부의 상관을 나타내었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 품질기준을 설정해 보면 저식미 교잡종인 찰옥1호(100)를 표준으로 비교하였을 때 고식미 교잡계인 연농1호, 찰옥4호, 수원45호의 유리당 함량은 $6.2\~6.6\%(111\~l18)$, 립장 $8.8\~9.7(99\~109)$, 립폭 $9.8\~10.5mm(111\~l19)$, 백립중 $38.6\~41.9g(113\~123)$, 아밀로그램의 응집점도 $28.2\~30.6RVU(123\~133)$, 과피두께 $34\~41{\mu}m(42\~51)$, texture 분석의 경도 $460\~513(43\~48)$, 씹힘성 $125\~139(51\~57)$, 껌성 $130\~148(49\~56)$의 범위에 있었다.운 표면을 보이고, Unitek사의 경우 압흔과 함께 pitting 이 관찰되며, Ormco Stainless Steel의 경우 불규칙한 pitting이 다수 존재했다.수술 시행 시기별의 차이를 보이지 않고 고른 분포를 보였다. 10. 내원한 환자를 순구개열 종류와 Angle씨 분류법에

Keywords

References

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