• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권5_2호
• /
• pp.989-1006
• /
• 2020

건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제24권3호
• /
• pp.162-170
• /
• 2013

인간의 질병연구를 위한 소동물용 픽셀화 반도체 검출기 기반의 단일광자단층촬영(SPECT, single photon emission computed tomography)시스템 개발이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 CdTe검출기 기반의 SPECT시스템의 고해상도 및 저선량 소동물 영상화 가능성을 알아보고자 NaI(Tl) 섬광결정 검출기로 구축된 SPECT 시스템과 비교 평가하였다. CdTe 검출기는 $44.8{\times}44.8$ mm의 크기이며 $0.35{\times}0.35{\times}5$ mm크기의 픽셀로 구성되어 있다. 검출기의 내인성 분해능은 0.35 mm 이며 이는 픽셀 크기와 동일하다. GATE 시뮬레이션 방법을 통하여 두 시스템간의 성능 평가를 수행하고 비교 분석하였다. 시스템의 공간 분해능과 민감도는 10 MBq의 $^{99m}Tc$ 점 선원을 사용하여 평가하였다. 복셀화된 MOBY (mouse whole-body) 팬텀을 사용하여 정량적 평가 및 흡수선량을 계산하였다. 점선원과 조준기 사이의 거리가 30 mm 일 때, NaI(Tl) 섬광결정 검출기 기반의 SPECT의 분해능은 1.54 mm, 민감도는 83 cps/MBq였으며, CdTe검출기 기반의 SPECT시스템의 분해능은 1.32 mm, 민감도는 116 cps/MBq로 더욱 향상된 공간 분해능과 민감도를 나타내었다. 두 시스템의 정량적 통계 분석은 CNR 계산을 통해 이루어졌으며, 주입 선량을 다양하게 설정하여 두 시스템에서의 CNR을 획득하였다. Mouse brain내 striatum의 주입선량이 160 Bq/voxel일 경우, CdTe검출기 기반의 SPECT에서 획득한 CNR은 2.30이었으며 섬광결정 검출기 SPECT에서 획득한 CNR은 1.85로 CdTe검출기 기반의 SPECT에서 더욱 큰 CNR을 지니고 있었다. 또한, CdTe기반의 SPECT를 사용할 경우 NaI(Tl) 섬광결정 검출기 기반의 SPECT 시스템을 사용하는 것보다 동일한 정량적 수치획득을 위한 소동물의 피폭선량을 감소시켜줄 수 있었다. 본 연구에서는 반도체 검출기 CdTe기반의 SPECT은 NaI(Tl) 섬광결정 검출기 SPECT 시스템보다 공간 분해능과 민감도 측면에서 높은 성능을 보였음을 증명하였다. 실제 시스템과의 검증 등의 추가 연구가 필요하지만, 본 연구 결과는 향후 피폭 선량을 줄이는 동시에 영상의 질을 높일 수 있는 소동물용 SPECT 시스템 구축에 응용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.543-551
• /
• 2020

본 논문에서는 레이더를 이용한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관해 소개한다. 레이더 수신신호를 통해 만들어지는 고해상도 거리측면도(HRRP: High Resolution Range Profile)은 표적의 1차원적인 산란 특성을 나타내며, HRRP에서의 피크(peak)는 전자기파를 강하게 산란시키는 산란점(scattering center)을 의미한다. 추출된 산란점을 이용하여 레이더 가시선 방향(RLOS: Radar Line of Sight)의 길이인 표적 종방향 거리(downrange) 길이를 추정하며, 표적과 레이더 가시선 방향이 이루는 각도를 통해 표적의 실제 길이를 추정한다. 길이 추정의 정확도를 향상시키기 위해, HRRP를 이용하는 방법보다 정확하게 산란점을 추출하기 위한 방법인 매개변수 추정방법(parametric estimation method)을 이용할 수 있다. 매개변수 추정방법은 산란점 개수가 결정된 후에 적용되며, 따라서 산란점 개수 추정의 정확도에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 레이더를 통한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위해, 정보 이론적 판단 기준에 바탕을 둔 신호원 수 추정방법인 AIC (Akaike Information Criteria), MDL (Minimum Descriptive Length), GLE (Gerschgorin Likelihood Estimators)방법들을 이용하여 산란점 개수를 추정하였다. 매개변수 추정방법으로 ESPRIT기법을 이용하여, 간단한 표적 캐드 모델에 대한 길이 추정 시뮬레이션을 수행하였으며, GLE방법이 산란점 개수 추정과 표적 길이 추정에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.