• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.11-19
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• 2008

영상 내에서 이동하는 객체를 추출하는 전경 분리 방법은 객체의 일치 추적 및 인식에 있어서 필수적인 기술이다. 하지만 이동하는 객체 주변에 그림자가 발생하는 경우 이러한 전경 분리 방법에서는 그림자도 전경 영역으로 잘못 판단하여 분리하게 되어 이동 객체의 정확한 형태를 파악하거나 위치를 추정하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 색상 정보를 이용하여 그림자를 모델링하고 이를 통해 전경 영역 내의 그림자 화소를 Bayesian 분류법에 따라 제거하는 방법을 제안하였다. 특히 제안하는 방법은 매개변수 갱신 과정을 통해 그림자의 특성이 동적으로 모델링되기 때문에 주변 조명의 지속적인 변화에 적응적으로 대응할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 환경에서 그림자를 효과적으로 제거하는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.123-129
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• 2006

고해상도 컬러항공영상은 공간정보생성을 위한 지형의 상세한 정량적 및 정성적 정보를 제공해준다. 하지만 도심지역에서 빌딩 또는 숲에 의한 그림자의 발생으로 인하여 지물 추출 및 분류시 부정확한 결과를 초래 시킬 수 있다. 현재까지 그림자 효과에 대한 여러 연구가 이뤄졌으나 도심지에서 그림자의 발생으로 야기된 분광정보 왜곡의 문제점을 해결하여 도로추출에 대한 연구가 매우 부족한 실정이다 본 연구에서는 컬러항공사진과 LIDAR(LIght Detection and Ranging) 고도 자료를 이용하여 아스팔트 도로 경계선을 추출하는 기법을 제안하였다. 구체적으로 그림자 영향의 제거를 통한 아스팔트 도로 경계선의 추출과정은 다음과 같다. 첫 번째, 항공사진에서 그림자 영역을 LIDAR자료부터 생성된 DSM(Digital Surface Model)과 태양각으로부터 추출하였다. 그 후 도로영역추출기법, 경계선 검출기법을 통하여 도로의 경계를 추출하였으며 이 자료를 벡터화하므로서 GIS벡터의 선분 자료로 생성하였다. 본 연구의 실험결과 제안된 방법은 그림자의 영향을 소거하여 원활한 아스팔트 도로의 경계를 추출하는데 있어서 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권2호
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• pp.295-305
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• 2019

본 연구와 관련된 선행 연구에서는 과학 교수 학습 과정에서 효과적인 시각적 표상 활용과 연구를 촉진하기 위한 목적으로 2개 차원으로 구성된 시각적 표상 능력의 교육목표 분류체계(visual representation competence taxonomy: VRC-T)가 개발되었다. 본 연구에서는 이러한 VRC-T에 기초하여 그림자 현상에 대한 초등학생의 시각적 표상 능력을 조사하고 그림자에 대한 과학 지식과 표상 능력 사이의 관계 및 VRC-T 인지 과정의 위계 관계를 탐색하고자 하였다. 연구 결과 그림자 현상에 대한 초등학생의 시각적 표상 능력을 '해석하기', '통합하기', '구성하기'의 대범주로 나누어 보면 대체적으로 '해석하기'가 가장 점수가 높고, 다음이 '구성하기', '통합하기'의 순으로 나타났다. 또 학생들이 정규 교육과정에서 그림자 관련 단원을 학습한 이후임에도 불구하고 시각적 표상 능력은 높지 않은 것으로 나타났다. 한편 텍스트 기반의 과학 지식은 시각적 표상 능력의 모든 범주와 상관이 높지 않았다. 이것은 텍스트 형식의 과학 지식을 가지고 있더라도 시각적 표상 능력은 갖추어져 있지 않을 가능성이 크다는 것과 과학 수업에서 시각적 표상을 좀 더 강조하여 다루어야 할 필요성을 나타낸다. 마지막으로 서열화 이론에 따라 그림자 현상에 대한 시각적 표상 능력의 인지 과정 위계 관계를 탐색한 결과, 인정비율을 다소 느슨하게 하는 경우 6개 인지 과정 사이에 일직선의 위계 관계가 발견되었다. 이것은 평가 도구나 과제, 시각적 표상 능력을 지도하는 수업 활동을 계획할 때 VRC-T가 유용하게 활용될 수 있는 분석틀임을 시사한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권11호
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• pp.610-620
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• 2003

다양한 그림자는 비젼 기반 차량 검출에서 오류를 발생시키는 주요 원인이다. 본 논문에서는 노면 표시 기반 방법과 배경 빼기 및 에지(BS & Edge) 방법이라는 두 가지 방안을 차량 검출과 그림자 제거를 위해 제안하였다. 노변의 지형 지물들로 인해서 발생하는 그림자의 영향이 크게 증가하는 상황에서의 실험을 통해서 96% 이상의 차량 검출 정확도를 나타냄을 확인하였다. 전술한 두 가지 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통 파라미터를 추출하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제38권5호
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• pp.42-51
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• 2001

차량검출은 교통량 관측을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보 추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나, 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동중인 차량에 의해서 발생하는 활성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98[%]이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차선의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.

• 한국측량학회지
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• 제6권2호
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• pp.42-52
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• 1988

본 연구에서는 인공위성 데이타를 사용하여 솔잎혹파리에 의한 산림피해를 추출해 봄으로써 인공위성 데이타가 산림의 병충해감지에 유용함을 입증하는 것이 주된 목적이라고 하겠다. 또한 이러한 산림지역 피해지추출에 유용한 Band의 선정과 산림지역에서 나타나는 그림자의 영향을 감소시켜 보다 정확한 분석결과를 얻는 것도 그 목적으로 하고있다. 인공위성 데이타는 LANDSAT-5의 TM을 사용하였으며 분류정확도 향상과 그림자 영향의 감소를 위하여 화상처리기법인 Spatial Filtering과 화상간연산처리를 행하였다. 연구결과 TM 데이타는 산림의 병충해피해지역감지에 유용하였으며 식물에 대한 분류시 Band 4와 Band 5가 효과적이었다. 또한 Spatial Filtering과 화상간연산처리는 그림자영향감소에 효과적이었으며 특히 화상간연산처리는 산림과 기타 지역과의 분류정확도 향상에도 커다란 도움이 되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권6B호
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• pp.1191-1202
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• 1999

본 논문에서는 간단히 한국통신학회본 논문에서는 웨이브렛 영역에서의 질감 유사성을 특징으로 사용함으로써 프레임간의 급격한 밝기변화에 강건한 특성을 가지는 툴게이트 과금을 위한 차량검지 및 차종분류 알고리듬을 제안하였다. 질감의 유사성을 나타내는 특징으로는 웨이브렛 변환된 입력영상과 배경영상 간의 국부상관계수를 이용하였다. 기존의 차량검지에서 사용되었던 특징인 차영상에 대한 분산과 비교하여 제안된 특징의 유용성을 정상적으로 분석하였으며, 실제 테스트 영상에 대하여 차량과 그림자가 관측되거나 관측되지 않는 도로와의 구분 용이성 정도를 측정함으로써 제안된 특징의 우수성을 보인다. 현장 테스트에 대한 실험 결과는 제안된 차량검지 및 차종분류 알고리듬이 센서의 특성과 그림자의 발생에 의한 프레임 간의 급격한 밝기 변화와 같은 상황하에서도 매우 안정적이며 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1534-1542
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• 2004

본 논문에서는 교통 영상에서 실시간 교통 정보를 산출하는 새로운 기법을 소개한다. 각 차선의 검지 영역은 통계적 특징과 형상적 특징을 이용하여 도로, 차량, 그리고 그림자 영역으로 분류한다. 한 프레임에서의 오류는 연속된 프레임에서의 차량 영역의 상관적 특징을 이용하여 시공간 영상에서 교정된다. 국부 검지 영역만을 처리하므로 전용의 병렬 처리기 없이도 초당 30 프레임 이상의 실시간 처리가 가능하며 기상조건, 그림자, 교통량의 변화에도 강건한 성능을 보장할 수 있다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.596-601
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• 2003

위성영상으로부터 수계영역을 분류하는 일은 홍수관련 분석을 위해서 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 홍수 발생시 취득된 RADARSAT 영상을 이용해서 산악지역의 수계영역의 분류를 목적으로 하였다. SAR 영상은 능동적 영상취득을 수행하므로 광학영상에 비해서 수계영역이 확실하게 나타나는 반면에 지형의 기복에 따른 여러 가지 왜곡현상이 발생한다. 본 연구에서는 RADARSAT 영상으로부터 수계영역의 분류를 위해 방사보정, 그림자 효과제거, 고도자료 및 경사도 자료의 활용 등의 경우로 구분하여 연구를 수행하였다. 그 결과 RADARSAT 영상만을 활용할 경우 분류의 정확도에 한계를 보였으며, RADARSAT 영상에 지형정보를 추가로 활용함으로서 정확한 수계영역을 분류할 수 있었다. 특히 RADARSAT 영상과 경사도 자료를 동시에 활용하여 수계지역을 분류하는 것이 가장 효과적임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권4호
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• pp.11-19
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• 2000

도로 위에 설치된 카메라에서 획득한 입력 영상으로부터 각 차선의 통과 차량수, 차량속도 도로 점유율, 차간 거리, 차종 등의 교통정보를 실시간으로 산출하는 기법은 지능형 교통 시스템(ITS)의 핵심 분야이다. 본 논문에서는 검지영역의 시공간 영상 분석에 의해 다양한 기상 조건과 그림자 등의 환경의 변화에 민감하지 않은 교통정보 산출기법을 제안한다. 각 차선에 2개의 검지영역을 설정하고 검지영역의 통계적 특성과 형상적 특성을 이용해 도로영역, 그림자 영역, 차량영역으로 분류하여 차량을 검지하며 시공간 영상 분석을 통하여 정량적 교통정보를 산출한다. 제안한 기법은 영상의 국부 검지영역 데이터만을 사용하므로 1초에 30 프레임이상의 실시간 처리가 가능하며 기상 조건과 그림자의 변화에 견실한 차량검지 및 교통정보 산출 능력을 구현할 수 있다.