• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.80-85
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• 2008

최근 도심지역이 급변하고 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라 고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델과 정사영상 생성에 관한 연구가 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD, KOMPSAT2 위성영상을 이용하여 DEM 과 정사영상을 생성하였으며 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 결과의 정확도를 비교 분석하였다. 보다 정확한 DEM 생성을 위해 자동 피라미드 알고리즘을 적용하고 영상 정합시 에피폴라 기하학을 적용하였다. 정사 영상 생성시 DTED 높이값을 이용하여 보정을 수행하였으며 생성 속도를 높이기 위하여 리샘플링 그리드를 적용하였다. 본 연구에서 DEM 과 정사영상 생성시 QUICKBIRD 와 SPOT5 의 경우 영상의 용량이 매우 커 메모리 부족문제와 알고리즘 수행 속도 저하가 발생함을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여 DEM 생성시 정합 후보점의 개수를 줄이는 알고리즘을 고안하여 기존에 메모리 문제로 생성하지 못했던 QUICKBIRD와 SPOT5 의 DEM 을 생성하였으며 정사 영상 생성시 리샘플링 그리드를 적용하여 고해상도 정상영상 생성 속도 개선에 상당한 효과를 가져왔다. 그러나 고해상도 위성 영상의 용량이 점점 커져감에 따라 이러한 메모리 문제와 처리 속도 저하에 관한 문제는 추후 계속적으로 연구되어야 할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서 생성한 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD DEM 의 정확도를 USGS DTED 와 비교한 결과 13${\sim}$15 m 정도의 RMS 높이 오차가 산출되었으며 생성된 IKONOS, QUICKBIRD, KOMPSAT2 정사영상을 기준점과 비교한 결과 3 m 정도의 거리오차가 산출되었음을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.117-118
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• 2016

최근 UHDTV(ultra high definition television)가 가정에 보급이 많이 되고 있는 추세지만, UHD급 콘텐츠가 매우 부족한 실정이다. 따라서 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환시켜 재활용할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기술의 필요성이 커졌다. 그 중, 다층의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 제안된 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있었다. 최근에는 강화 예측법을 추가하여 복원된 고해상도 영상의 품질을 더 향상시키는 기법이 등장하였는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 제안했었던 MLLM 기법을 위한 강화 예측법 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 초해상화 기법은 기존 MLLM 기법과 딥러닝 기반 초해상화 기법보다 높은 품질의 고해상도 영상을 생성하는 것을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.125-132
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• 2017

IKONOS, QuickBird, Kompsat-2 등 서로 다른 고해상도 광학 센서로 취득된 다중시기 영상은, 취득 당시의 센서 자세나 환경의 차이에 의해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 여전히 지역적인 지형 불일치가 존재한다. 등록오차(registration noise)라고도 불리는 이러한 지형 불일치는 고해상도 다중시기 영상을 이용하여 공간정보를 추출하는 다양한 활용분야의 정확도를 떨어뜨리는 방해 요인으로 작용한다. 반대로, 등록오차를 추출하여 이를 효과적으로 제거한다면 결과적으로는 다중시기 고해상도 영상을 이용하여 추출되는 공간정보의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 지배적인 등록오차는 주로 영상 내 객체의 경계를 따라서 존재한다는 가정 하에, 경계강도 영상을 이용하여 등록오차를 추출한다. 추출된 등록오차의 지역적 분포특성을 고려하여 고해상도 영상 간 지형 불일치를 최소화하는 정밀 등록 기법을 제안한다. 제안 기법을 평가하기 위해, 고해상도 다중시기 광학위성 영상을 이용하여 실험지역을 구성한다. 등록오차 기반의 정밀 등록 기법 적용 결과와 수동으로 수행한 등록 결과와의 정량적/정성적 비교평가를 통해 제안 기법의 우수성을 판단하고자 한다.

• 정보와 통신
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• 제20권2호
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• pp.109-117
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• 2003

UWB 기술은 주파수 영역에서 광대역을 갖는 임펄스를 사용하므로 목표물로부터 많은 정보를 얻어, 고해상도 레이더 개발이 가능하다. 이러한 UWB 레이더의 특성을 이용하여 한국전기연구원에서는 지중 금속 물체를 탐지하기 위한 지반 탐사 레이더를 개발하였다. 개발된 레이더는 실제환경에서 금속 물체를 탐지하기 위해서 시험되었다. 개발된 레이더는 물체의 깊이에 대해 고해상도를 가졌고, 동작 파장보다 훨씬 작은 금속 물체까지도 탐지가 가능함을 보였다. 본 논문에서는 개발된 지반 탐사 UWB 레이더 시스템을 소개하고, UWB 레이더의 특성 및 UWB 기술에 대해 기술하고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.73-81
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• 2010

최근 고해상도 위성영상을 이용한 지형공간정보 제작에 관한 다양한 연구와 활용이 이루어지고 있다. 그러나 주제도는 중 저해상도 위성영상 기반으로 제작이 이루어져 위치정확도 및 표현되는 주제 정보의 정밀도가 낮다. 본 연구에서는 기존의 중 저해상도 위성영상 기반의 제작 방식에서 GSD 1m급 이하 고해상도 위성영상 기반의 자동화 제작 방식으로의 전환과 1/5,000 이하의 중 대축척의 주제정보 추출 및 정확도 분석을 수행하여, 고해상도 위성영상을 이용한 정밀 주제도 제작 방안을 제시하고자 한다. 고해상도 위성영상을 이용한 주제 정보의 자동추출을 위해 7개 분류항목에 대하여 객체지향분류를 수행하였으며, 분류결과는 기존의 중분류 토지피복도와 1/1000 수치지도를 이용하여 비교분석을 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권5호
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• pp.476-486
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• 2007

본 논문에서는 영역 기반 복원 방법을 통하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 예제 기반 복원과 얼굴 영상을 형태 정보와 질감 정보로 나누어 표현하는 변형 가능 얼굴 모형에 기반한다. 먼저, 예제 기반 복원 방법의 성능을 개선하기 위하여, 전역 복원 결과와 국부적 복원 결과를 결합하는 영역 기반 복원 방법을 제안한다. 또한, 변형 가능 얼굴 모형의 장점을 해상도 복원에 적용하기 위하여, 확장된 변형 가능 얼굴 모형을 정의한다. 제안된 모형에서 얼굴 영상은 저해상도 얼굴 영상, 보간법을 통해 개선한 고해상도 얼굴 영상, 그리고 원래의 고해상도 얼굴 영상의 쌍으로 구성되며, 이는 다시 확장된 형태 정보와 확장된 질감 정보로 나뉜다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.12-18
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• 2006

이 논문은 저해상도 동영상에서 자동화된 방식으로 한 장의 좋은 화질의 고해상도 영상을 얻는 방안을 제시한다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상을 얻는 방법이 한 장의 저해상도 영상만을 이용하는 전통적인 보간 방법에 비해 좋은 결과를 보이기 위해서는 입력 영상들이 공통된 고해상도 격자에 잘 정합되어야 하므로, 정합오차를 충분히 고려하여 입력영상들을 주의 깊게 선택한다. 본 논문에서는 움직임 보상된 저해상도 영상들로부터 얻어진 통계적 특성을 활용하여 입력 영상 후보들의 입력 영상으로서의 적합성을 평가한다. 고해상도 영상획득모델로부터 움직임 보상오차의 최대값을 추정한다. 입력 영상 후보의 움직임 보상오차가 추정된 움직임 보상오차의 최대값보다 크면 입력 영상후보는 선정에서 제외된다. 선정된 적절한 유효 입력 영상 후보의 수와 움직임 보상오차의 통계치를 고려하여 최종 입력 영상들을 선별한다. 입력 영상 선별부에서 최종적으로 선별된 입력 영상들은 뒤따르는 고해상도 영상복원부로 입력된다. 제안된 방식은 사용자의 간섭없이 저해상도 동영상에서 효과적으로 입력 영상들을 선별하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 얻는 응용에 사용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.85-92
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• 2022

본 논문에서는 라인 형태인 가닥(Strand) 지오메트리 이미지와 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, ConvNet 혹은 CNN)을 이용하여 저해상도 헤어 및 털 시뮬레이션을 고해상도로 노이즈 없이 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 데이터 간의 쌍은 물리 기반 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 저해상도-고해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 헤어 가닥 형태의 위치를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 본 논문에서 제안하는 헤어 및 털 네트워크는 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링(Upscaling)시키는 이미지 합성기를 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 지오메트리 이미지가 고해상도 헤어로 다시 변환되면, 하나의 매핑 함수로 표현하기 어려운 헤어의 찰랑거리는(Elastic) 움직임을 잘 표현할 수 있다. 합성 결과에 대한 성능으로 이전 물리 기반 시뮬레이션보다 빠른 성능을 보였으며, 복잡한 수치해석을 몰라도 쉽게 실행이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권6호
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• pp.547-552
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• 2007

본 연구에서는 고해상도의 panchromatic 영상을 이용하여 저해상도의 multispectral 영상을 고해상도로 재구축하는 방법을 제시하고 있다. 제안된 방법은 저해상도와 고해상도 간의 선형 모형 사용하여 실제의 spectral 값에 부합하는 고해상도 영상을 재구축하며 두 단계로 이루어 진다. 첫 단계는 고해상도 feature와 연관된 저해상도의 선형 모형을 이용하여 최소 자승 오류 법에 의한 global 추정 과정이고 두 번째 단계는 재구축된 영상을 지역적으로 원래의 spectral 값과 일관되게 만드는 local 수정 과정이다. 본 연구에서 제안 방법을 이용하여 6m KOMPSAT-1 EOC 자료와 30m LANDSAT ETM+에 적용하였고 또한 IKONOS 1m RGB 영상 생성하였다. 실험 결과는 새로이 제시된 방법이 저해상도 Multispectral 영상의 고해상도 재구축에 탁월한 성능을 가지고 있음을 보여주었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.109-110
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• 2007

본 논문에서는 베이시안 초해상도 영상처리시 저해상도 영상들을 고해상도 격자에 맞게 정합해서 업샘플링(upsampling)을 하는 새로운 방식에 대해 제안한다. 제안하는 업샘플링 방식은 각 장을 따로 보간하는 방식과 달리 여러 저해상도 영상의 고주파 정보가 고해상도 영상 격자의 모든 위치에 적절히 영향을 미칠 수 있도록 여러 장의 저해상도 영상의 고주파 정보를 함께 사용하여 보간한다. 보간하는 방법은 B-스플라인 (B-Spline) 기반 비정규 리샘플링(non-uniform resampling)을 기반으로 초해상도 영상처리에 맞도록 적용한다. 실험결과를 통해 일반적으로 적용되는 0-삽입(zero-padding) 업샘플링 방식과 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 등을 적용할 때의 효과를 살펴보고, 제안하는 방식이 일반적인 방식을 사용하는 것에 비해 정량적, 정성적으로 고해상도 정보를 더 정확히 생성해내는 것을 확인한다.