• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2000년도 정기총회 및 학술대회
• /
• pp.63-67
• /
• 2000

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.

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

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
• /
• pp.263-266
• /
• 2005

고해상도 영상은 원격탐사, 의료영상 등 다양한 분야에서 사용되며, 향후에 많은 수요가 예상된다. 초해상도 영상복원은 동일한 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상으로 복원하는 소프트웨어적인 영상 해상도 향상 방법이며, 공간 영역과 주파수 영역의 초해상도 영상복원으로 구분된다. 본 연구에서는 공간 영역에서 확률적 접근법을 이용하여 CCD 영상의 초해상도 영상복원을 수행하였다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
• /
• 한국우주과학회 2010년도 한국우주과학회보 제19권1호
• /
• pp.38.1-38.1
• /
• 2010

고해상도 위성들로부터 최상의 영상을 획득하기 위해서는 설계 단계에서 운용 조건이 반영된 위성 영상 품질 예측이 필수적이다. 이 발표에서는 실질적인 위성 궤도 및 자세 정보와 정사영상, DEM(Digital Elevation Model)으로부터 공선조건식을 기반으로 하는 Direct Sensor Modeling을 이용하여 고해상도 가상영상을 생성하는 방법을 제시하였다. Target으로 사용된 정사영상은 $19951\times21055$ size의 USA Wisconsin주의 1m 해상도 영상이며, 이 영상으로부터 0.7m 해상도의 가상영상을 생성하였다. 이 연구를 통하여 위성의 설계 단계에서 궤도상 영상 품질 예측할 수 있으며, 운영 과정에서는 실제 촬영된 영상과 비교 분석을 통하여 위성 및 탑재체의 상태 파악 및 보정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.145-150
• /
• 2003

고해상도 위성영상을 이용한 산림의 분석은 기존의 중ㆍ저해상도 영상의 분석과 다른 접근이 필요하다. 본 연구는 임분 특성을 해석하는데 중요한 판독기준인 texture를 이용하여 영상 안에서 임상, 임목직경급, 수관울폐도 등에 따른 Texture 정보를 비교 분석하고자 한다. 울산 일부 산림지역을 대상으로 3개의 가시광선 밴드와 1개의 근적외선 밴드의 1m IKONOS 영상을 이용하여 Texture 정보를 추출하는데 일반적으로 사용되는 통계적인 방법 중에 하나인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence matrix)을 통해 Texture 분석을 하였다. 또한 1996년도에 제작된 4차 임상도를 통해 추출된 산림 특성별 Texture 정보를 비교 검토하여 고해상도 위성영상을 활용하여 산림 특성을 해석하는데 최적의 Texture 정보를 제시하고자 하였다. 고해상도 영상에서 나타나는 임분의 특성별 질감정보는 임상, 직경, 임목밀도에 따라 다양하게 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
• /
• pp.49-55
• /
• 2002

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.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제31권12C호
• /
• pp.1194-1200
• /
• 2006

본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 알고리즘에 대해 제안한다. 고해상도 원 영상의 윤곽선을 보존하기 위해 저해상도 영상의 국부 특성을 이용하여 시각함수를 정의하였고, MAP(Maximum A Posteriori) 추정 방식을 이용하여 국부적인 열화 정도(smoothness)를 조절하였다. 또한 가중치가 부여된 함수를 이용하여 원 고해상도 영상에 가능한 가까운 최적의 해를 찾기 위하여 반복기법을 사용하였으며, 열화 요소는 매 반복 단계마다 부분적으로 복원된 고해상도 영상으로부터 이용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제9권3호
• /
• pp.301-310
• /
• 2003

본 논문에서는 고해상도 위성영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 분류의 정확도 향상을 위한 훈련데이타의 효율적인 선택을 위해서 다양한 인터페이스와 통계자료를 제공한다. 또한, 다양한 위성영상 포맷의 지원과 새로운 감독분류 알고리즘의 확장을 용이하게 하기 위하여 시스템을 모듈화 하였으며, 분광 특성을 고려한 분류의 적용이 가능하다. 분류 알고리즘으로는 평행육면체 분류, 최소거리 분류, 마하라노비스 거리 분류, 최대우도 분류, 퍼지 분류의 감독분류기법을 이용하여 고해상도 위성영상의 처리를 지원한다. 본 시스템의 적용은 고해상도 IKONOS 위성영상을 입력으로 하고, 그 결과를 분석하여 봄으로써 시스템의 응용 가능성을 보여준다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
• /
• pp.364-365
• /
• 2016

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.544-546
• /
• 2020

의료 데이터를 이용하여 인공지능 기계학습 연구를 수행할 때 자주 마주하는 문제는 데이터 불균형, 데이터 부족 등이며 특히 정제된 충분한 데이터를 구하기 힘들다는 것이 큰 문제이다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 GAN(Generative Adversarial Network) 기반 고해상도 의료 영상을 생성하는 프레임워크를 개발하고자 한다. 각 해상도 마다 Scale 의 Gradient 를 동시에 학습하여 빠르게 고해상도 이미지를 생성해낼 수 있도록 했다. 고해상도 이미지를 생성하는 Neural Network 를 고안하였으며, PGGAN, Style-GAN 과의 성능 비교를 통해 제안된 모델이 양질의 고해상도 의료영상 이미지를 더 빠르게 생성할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 인공지능 기계학습 연구에 있어서 의료 영상의 데이터 부족, 데이터 불균형 문제를 해결할 수 있는 Data augmentation 이나, Anomaly detection 등의 연구에 적용할 수 있다.