본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지난 8월 29일 북한 함경북도 지역에서 발생한 홍수에 의한 피해를 분석하였다. 북한은 접근이 불가능한 지리적 특성을 가지기 때문에 인공위성을 활용한 모니터링이 유일한 관측 수단이라고 할 수 있다. 북한측 발표내용에 의하면 이번 홍수로 인해 사망 130여명, 실종 400여명, 시설물 8,670동 등 대규모 피해가 발생하였으며, 이재민은 7만명이 넘는 것으로 나타났다. 위성영상을 이용하여 모든 피해지역을 파악하는 것은 한계가 있지만, 일부 지역의 피해분석을 통해 피해규모를 간접적으로 확인하는 것은 가능하다. 본 연구에서는 5m급 고해상도 위성영상인 플래닛스코프(PlanetScope), 래피드아이(RapidEye) 영상을 이용하여 회령, 송학, 남양, 종성 4개 지역의 홍수피해 전, 직후, 한 달 후의 변화를 분석하였다. 분석결과, 해당지역은 시설물 및 농경지 침수, 제방붕괴 등이 발생하였으며, 홍수로 인한 지형변화가 동반되었음이 확인되었다.
본 논문에서는 GAN 과 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 통해 입력 얼굴 영상의 공간 해상도를 4 배 증가시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 변형된 StarGAN v2 구조의 생성자와 구분자를 사용하여 저해상도의 입력 영상만을 가지고 학습 과정을 거쳐 고해상도 영상을 복원하도록 자기 지도 학습을 수행한다. 제안하는 기법은 복원된 영상과 고해상도 영상 간의 손실을 줄이는 지도 학습이 가지고 있는 단점을 극복하고 입력 영상만을 가지고 영상 내부에 존재하는 특징을 학습하여 얼굴 영상에 대한 고해상도 영상을 복원한다. 제안하는 기법과 Bicubic 보간법과의 비교를 통해 우수성을 검증한다.
고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상의 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI feature는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 세그먼트 내에 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해상도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. SSI를 구성하는데 필요한 두 매개변수인 분할변수와 가중치변수의 최적값을 얻기 위해서 고해상도 위성영상인 KOMFSAT-2와 QuickBird-2에 반복적으로 적용하였다. 결과적으로 고해상도 영상의 공간특성을 표현하는데 적합한 매개변수를 통하여 도출된 SSI와 고해상도 분광 밴드를 결합하여 분류를 수행한 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 확인하였다.
기존의 영상 획득 시스템들이 어느 정도의 엘리어싱을 허용하도록 제작되어왔음에도 불구하고, 고해상도 영상에 대한 요구는 점점 더 증가하고 있다. 본 논문에서는 부정확한 부화소 단위의 위치추정 오류를 고려한 고해상도 재구성 알고리즘을 제안한다. 부정확한 부화소 위치 추정 오류로 인해 생기는 불량위치문제(ill-posedness)를 해결하기 위해 정규화된 반복 연산법을 적용하였다. 특히 여러장의 저해상도 영상들을 개별적으로 고려하기에 적합한 다중채널 영상 재구성 방법을 도입하였다. 각 저해상도 영상에서 발생하는 움직임 추정오류는 서로 다른 경향성을 나타내므로, 정규화 파라미터들은 각 채널에 맞게 결정되어야 한다. 이를 위채 정규화 파라미터들을 자동으로 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 움직임 추정 오류에 매우 안정하며, 원 영상과 잡음에 대한 사전정보를 필요로 하지 않는다. 또한 주관적인 측면과 객관적인 측면에서 모두 우수한 결과를 실험적으로 보인다.
다중분광 해상도를 가진 고해상도 위성영상의 이용으로 인해 임상도 제작 부분에 있어 기존 전통적인 방법의 단점을 보완할 수 있어 고해상도 위성영상을 이용함으로써 효과적으로 임상도 수정이 이루어질 것으로 판단된다. 본 연구에서는 1m 공간 해상도와 4밴드의 분광 해상도를 가진 고해상도 인공위성 영상 데이터를 이용하여 기제작된 임상도를 수정하여 그 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구 결과는 첫째, 고해상도 영상의 근적외 밴드를 이용할 경우 침엽수, 활엽수, 미임목지, 경작지 등의 구분이 쉽게 이루어 졌다. 둘째, 기존에 제작된 임상도와 기복 편위가 수정된 정사영상 간에 임상도 경계가 불일치하여 임상도를 수정하는데 다소 어려움이 있다. 셋째, 임상도의 경급, 영급 및 소밀도 구분에는 항공사진에서와 마찬가지로 샘플에 관한 현지 조사와 임상도 제작에 경험이 많은 숙련도가 필요한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 폐기종에 대해 고해상도 CT와 비교한 저선량 CT 의 유용성에 대해 평가하였다. 고해상도 CT와 저선량 CT 노출조건에서 선량과 영상 잡음을 3회 반복 측정하였다. 비슷한 노출조건에서 획득한 146명의 고해상도 CT와 저선량 CT 영상에 대해 2명의 흉부영상의학과전문의 합의 판독결과에서 폐기종 소견 만을 본 연구에 사용하였다. SPSS ver. 19.0 프로그램 사용하여 고해상도 CT와 저선량 CT 간에 폐기종에 대한 진단 차이는 McNemar's tests, 일치도는 unweighted kappa tests, 선량과 잡음 차이는 Mann-Whitney U-test 로 분석하였다. 선량은 고해상도 CT가 저선량 CT 보다 높았지만(1.95 mGy vs. 0.35 mGy, p=0.008), 잡음은 낮았다(40.1 HU vs. 99.6 HU, p=0.021). 폐기종 진단에 대해서는 두 영상 간에 높은 일치도를 보였다(k-value=0.88). 폐기종 점수는 두 영상 간에 통계적인 유의한 차이를 보이지 않았고, 높은 상관성을 보였다(r=0.599, p < 0.001). 선량과 잡음을 고려했을 때, 저선량 CT는 폐기종 진단에 표준 진단 방법 인 고해상도 CT를 대신하여 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
디지털 영상 저장 과정에서 일어나는 문제점은 영상 저장부 센서계의 한계로 나타낼 수 있다. 센서계의 충분하지 못한 집적도는 물리적으로 피할 수 없는 현상이다. 이러한 현상을 디지털 신호처리 기술을 적용하여 극복할 수 있다. 센서계의 한계로 인한 문제는 디지털 영상의 가장 큰 문제중의 하나이며, 이러한 한계를 극복하는 고해상도 영상 복원 방법들은 많은 학자들에 의해 제안되어 왔다. 본 논문에서는, 기존의 고해상도 영상 복원 방법들과는 달리 원영상의 공간적 고주파 성분의 특성을 분석과, 주어진 저해상도 영상들의 부화소 단위 움직임 추정 오류에 대한 분석을 통해 영상 복원과정에 이러한 분석들의 결과를 반영한다. 위에서 언급한 추정 오류는 우리에게 하나의 잡음 형태로 나타날 수 있다. 이 잡음은 추정이 이루어지는 축에 따라 그 양이 다르게 나타나게 되고, 이러한 현상은 목적이 되는 영상의 공간적 고주파 성분의 분포와 밀접한 관련이 있다. 우리는 복원 과정에 기존의 영상복원 방법중의 하나인 정규화 방법을 도입한다. 위에서 분석된 현상을 이 복원 과정에 반영하여 기존의 고해상도 영상 복원 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 부화소 단위 움직임 추정 오류의 분석 결과를 반영하므로 이러한 추정 오류에 강한 알고리즘이다.
저해상도 영상 정보들 이용하여 고해상도 영상으로 재구성하는 새로운 고해상도 복원 알고리즘을 제안한다. 제안된 고해상도 복원 알고리즘은 super 해상도 이론을 바탕으로 구성되며, super 해상도는 정합과 복원의 순차적인 단계로 구성되어있다. 본 논문에서는 다해상도 분해를 통한 웨이브렛 기저와 하위픽셀이동을 통한 정합으로 많은 데이터 처리량과 잡음을 줄여 주요정보 유지와 에러율 개선하였다. 또한 복원단계에서는 퍼지 웨이브렛 B-스플라인 보간법을 이용하여 블러링과 블록화 현상이 없는 부드러운 영상과 해상도를 얻음을 확인하였다.
현재 고해상도의 원격탐사 영상을 이용하기 위해서는 고가의 비용을 부담해야 하고 데이터의 용량도 매우 커서 실제로 사용에는 대부분의 사람들이 매우 소극적이다. 이미 수집된 저해상도의 활발한 활용을 위해서는 값이 저렴하면서도 해상도가 좋은 분광력이나 지상해상도를 높여주어야 한다. 따라서 본 연구에서는 해상도가 각기 다른 영상을 관련 자료들을 근거로 20년 전에 저해상도인 30m의 위성영상과 5m의 고해상도 위성사진과의 합성을 통하여 저해상도에서 판독할 수 없었던 여러 종류의 지형지물을 파악할 수 있는 고해상도의 퓨젼 영상을 생성시킨 것이다.
본고에서는 의료용, 보안용, 정밀거리 측위 등 다양한 분야에 응용이 가능한 근거리 고해상도 레이더 칩 기술에 대하여 소개한다. 먼저 근거리 고해상도 레이더 칩의 대표적인 구조와 동작원리에 대하여 기술하고 상용제품, 최신 논문에서 발표된 레이더 칩에 대하여 소개하였다. 고해상도를 얻기 위한 짧은 펄스 폭(나노초, 십억분의 1초)을 가지는 펄스를 송신하고 목표물을 맞고 되돌아온 에코 펄스를 고해상도로 수신하여 복원된 펄스로부터 얻어지는 거리정보로부터 신호처리 과정을 거쳐 고도화된 응용 분야에 따른 부가적인 정보를 얻는다. 수신기는 상관(correlation)법에 의한 수신 방식과 샘플링(sampling)에 의한 수신 방식으로 크게 나눌 수 있다. 끝으로 한국전자통신연구원에서 개발 중인 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 기술을 이용한 근거리 레이더 칩의 목표 성능, 구조, 설계 및 측정 결과에 대하여 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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