• 제목/요약/키워드: 다중밴드

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영역-점 회귀 크리깅 기반 다중센서 위성영상의 공간-분광 융합: 고해상도 적색 경계 및 단파 적외선 밴드 생성 실험 (Spatio-spectral Fusion of Multi-sensor Satellite Images Based on Area-to-point Regression Kriging: An Experiment on the Generation of High Spatial Resolution Red-edge and Short-wave Infrared Bands)

  • 박소연;강솔아;박노욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_1호
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    • pp.523-533
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    • 2022
  • 이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.

문제화된 비만과 치료의 표준화 과정: 랩밴드 수술 연결망에서의 다중번역 (Problematized obesity and standardization of treatment: Multiple translation in lapband surgery network)

  • 한광희;김병수
    • 과학기술학연구
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    • 제13권2호
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    • pp.137-172
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    • 2013
  • 전세계적으로 비만에 대한 경각심이 고조되고 있다. 한국에서도 비만은 치료해야 할 질병으로 인식되고 있으며 다양한 해결 방법들이 논의되고 있다. 비만의 문제화 과정은 BMI(체질량지수)라는 표준화된 수치를 통해 지엽적인 행위자 집단에서 개별적으로 이루어진다. 건강감시를 통해 질병의 예방을 강조하는 질병관리체계는 비만의 위험을 증폭시키고 비만과 관련된 행위자 집단이 문제해결과정에 참여하게 만든다. 비만치료법은 행동치료에서 약물치료로, 최근에는 비만수술이 추가되면서 단계화되어 나타난다. 이 과정에 관여하고 있는 행위자 집단은 새로운 비만치료기술인 랩밴드 수술에 관심을 갖고 랩밴드 연결망을 구성하게 된다. 이 논문은 비만 치료법의 표준화 과정을 랩밴드에 관심을 갖고 있는 다양한 행위자들의 연결망이 확장되는 과정으로 보고자 한다. 이 과정에서 다양한 행위자 집단은 랩밴드 수술에 각자의 이해관계를 투영하는 다중 번역을 통해 연결된다. 랩밴드 수술이 각 행위자들에게 해석적 유연성을 제공하는 경계물(boundary object)로서 작동한 것이다.

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다중밴드 CIC 필터에 기반한 저복잡도 스펙트럼 센싱 기법 (Multi-band CIC Filter based Low Complexity Spectrum Sensing Method)

  • 이수복;최주평;이원철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권10C호
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    • pp.992-1000
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    • 2009
  • 무선 통신의 발전과 함께 증가하는 주파수 수요에 비해 이용 가능한 전파 자원은 한정되어 있다. 미연방통신위원회 (Federal Communication Commission : FCC)의 보고에 따르면 이미 할당된 스펙트럼 중 70%가 미사용 중으로 나타났다. 이는 전파 자원 부족 현상이 주파수 자원의 유한성보다는 비효율적으로 운영되고 있음을 의미한다. 따라서 이미 분배된 주파수대역내에서 사용하지 않는 주파수를 인지하여 무선통신서비스를 제공할 수 있는 무선인지 (Cognitive Radio : CR) 기술에 대한 연구가 진행되고 있으며, 특히 비어있는 TV 채널을 인지하여 무선통신서비스를 제공하고자하는 움직임이 활발하다. 본 논문에서는 이러한 비어있는 주파수 자원을 보다 효율적으로 인지하여 면허 사용자 (Licensed User)와 주파수 자원을 효율적으로 공유할 수 있는 폴리페이즈 필터 뱅크 기반의 다중밴드 CIC (Cascaded Integrator Comb) 필터를 이용한 스펙트럼 센싱 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 폴리페이즈 필터 뱅크 기반의 다중밴드 CIC 필터 기법을 적용했을 경우 기존의 서브밴드 필터 기법과 거의 유사한 분산치 성능을 확인할 수 있었으며, 연산량에 있어서도 효율적임을 확인하였다.

프랙탈 차원을 이용한 Hyperion 초분광 영상의 자동 노이즈 밴드 제거 (Automatic Noise Band Elemination of Hyperion Hyperspectral Image using Fractal Dimension)

  • 장안진;김용일
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.219-223
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    • 2008
  • 초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 파장대의 영상을 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 존재한다. 이로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는다. 따라서 초분광 영상을 이용할 경우, 노이즈가 많이 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 효율적이다. 본 연구에서는 초분광 영상(Hyperspectral Image)의 전처리 과정 중 노이즈 밴드 제거에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 프랙탈 차원을 이용하였다. 프랙탈 차원 측정방법 중 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 프랙탈 차원을 측정하고, Continuum Removal 기법을 이용하여 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 분석을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 자동으로 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다.

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Hyperion 영상의 분류를 위한 밴드 추출 (Feature Selection for Image Classification of Hyperion Data)

  • 한동엽;조영욱;김용일;이용웅
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.170-179
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    • 2003
  • 다중분광 영상의 정확한 지형지물 분류를 수행할 때 고려해야 할 중요한 요소중에 적절한 분류 클래스의 선정과 선정된 클래스의 분리도가 높아지도록 트레이닝 지역(training fields)을 잡는 것은 특히 중요하다. 최근에 이용되고 있는 위성탑재 하이퍼스펙트럴(hyperspectral) 영상은 많은 밴드를 포함하고 있기 때문에 데이터 처리가 어렵고, 잡음(noise)으로 인하여 다중분광 영상보다 분류 결과가 나쁜 경우도 나타난다. 특히 대상지역의 클래스에 따른 트레이닝 지역의 선정시 일부 클래스에서 하이퍼스펙트럴 밴드수에 비해 상대적으로 적은 수의 트레이닝 샘플로 인하여 공분산 행렬의 계산에 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Hyperion 데이터를 이용한 분류를 수행하기 위하여 밴드 추출 방식을 알아보고, 분류영상의 정확도 평가를 통하여 밴드 추출의 효용성을 시험하였다. 밴드를 줄이는 또 다른 방법인 클래스간 분리도에 따른 최적 밴드를 추출하여 분류정확도를 평가하였다. 실험 결과, 밴드 추출이나 클래스 분리도에 따라 선택된 영상의 분류 정확도는 분류자(classifier)에 상관없이 전체 밴드를 사용한 원영상과 유사하게 나타났지만, 사용된 밴드수와 계산 시간은 단축되었다. 분류자는 MLC, SAM, ECHO의 3종류가 사용되었다.

타겟 분해 기반 특징과 확률비 모델을 이용한 다중 주파수 편광 SAR 자료의 결정 수준 융합 (Decision Level Fusion of Multifrequency Polarimetric SAR Data Using Target Decomposition based Features and a Probabilistic Ratio Model)

  • 지광훈;박노욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.89-101
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    • 2007
  • 이 논문에서는 토지 피복분류를 목적으로 C 밴드와 L 밴드 다중 편광 자료의 결정 수준 융합을 수행하여 융합 효과를 살펴보았다. 앞으로 이용이 가능해질 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS PALSAR 자료를 모사하기 위해 C 밴드와 L 밴드 NASA JPL AIRSAR 자료를 감독분류에 이용하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란 특성과 관련된 특징들을 입력으로 SVM을 분류 기법으로 적용한 후에, 사후확률을 확률비 모델의 틀안에서 융합하는 결정수준 융합을 수행하였다. 적용 결과, L 밴드가 C 밴드에 비해 피복 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 22% 정도 높은 분류 정확도를 나타내었지만, 결정수준 융합을 통해 개별 토지피복 항목의 구분력의 향상으로 인해 L 밴드 자료의 분류결과에 비해 10% 정도의 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

다중 주파수 편광 SAR 자료를 이용한 농작물 분류 (Crop classification using multiple frequency polarimetric SAR data)

  • 박노욱;지광훈
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.234-237
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    • 2007
  • 이 연구에서는 C 밴드와 L 밴드 다편광 NASA JPL AirSAR 자료를 농작물 구분에 사용함에 있어서 자료 융합의 효과를 살펴보고자 하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란특성과 관련된 특징들을 입력으로 support vector machines을 개별 파장대 편광 SAR 자료의 분류에 이용하였으며 C 밴드와 L 밴드 자료의 사후확률을 ${\tau}$모델을 이용하여 융합하였다. 적용 결과 L 밴드 자료가 C 밴드 자료에 비해 농작물 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 상대적으로 높은 분류 정확도를 나타내었지만,자료 융합을 통해 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 이 연구에서 제시된 방법론은 앞으로 이용이 가능할 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS 자료에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

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단일 밴드 중적외선 영상을 이용한 표면온도 추정 방법 연구

  • 박욱;이윤경;원중선;이승근;김종민
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.125-130
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    • 2008
  • Mid-Infrared (MIR) 영상은 화산 활동 및 산불로 인한 재난관측, 지표물질 관측, 해수 온도 측정과 같은 분야들에서 사용되고 있다. 그러나 MIR영역은 지표의 복사율과 대기의 영향으로 인한 변화가 매우 심하고, 낮 영상의 경우 태양 복사량에 의한 영향도 고려해야 하는 어려움이 있다. 따라서 단일밴드인 MIR영상을 이용하여 표면온도를 얻기 위해서는 영상이 취득된 시간과 장소에서 관측된 태양 복사량 및 여러 가지 대기 변수가 필요하다. 본 연구의 목적은 기존의 MIR 영상 연구가 다중밴드를 기반으로 한 것과 달리 단일 밴드의 영상을 이용하여 표면온도를 측정하는데 있다. 이를 위하여 MODIS MIR 영상을 대상으로 MODTRAN을 사용하여 MIR 영역의 대기보정 기법을 적용 한 뒤 복사전달 모델을 이용하여 지표의 복사량을 측정하였다. 획득된 지표온도 영상의 정밀도를 측정하기 위해서 기존의 온도 알고리즘인 split-window algorithm에 의해 얻어진 해수온도 영상과의 비교를 통하여 오차 원인에 대해 분석을 실시하였다. 그 결과 낮 영상의 경우 -4.19${\pm}$1.19$^{\circ}C$ 정도의 온도 차가 났으며, 밤 영상의 경우 0.5$^{\pm}C$0.39$^{\circ}C$ 정도로 비교적 좋은 결과를 보였다. 이는 낮 영상의 경우 지표의 복사율에 대한 온도의 민감도가 매우 높기 때문에 높은 오차가 발생하지만, 밤 영상의 경우 태양빛에 의한 영향이 없으므로 좋은 결과를 나타내기 때문이다. 따라서 단일밴드 MIR영상을 이용한 지표온도 추정 시 대기에 의한 영향보다 지표 복사율에 의한 영향이 높다고 추정할 수 있다.

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휴대폰 FEM(Front End Module) 기술동향 연구

  • 이재영;최세환
    • 정보와 통신
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    • 제28권11호
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    • pp.16-23
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    • 2011
  • 휴대폰은 스마트화되면서 퍼스널 컴퓨터에 버금가는 성능으로 발전하고 있다. 또한 모바일 환경에서 높은 데이터 전송 속도 및 많은 사용자가 동시에 사용할 수 있는 시스템을 적용하고 있다. 차세대 이동통신서비스나 B4G(Beyond 4 Generation)에서는 다중밴드/다중 모드/다중경로 처리구조의 융합 단말기가 시장을 형성하게 되며, 갈수록 휴대폰의 RF Front-End는 복잡하게 된다. 또한 FEM(Front End Module)의 성능은 단말기 시스템의 품질(QoS, Quality of Services)을 좌우하는 핵심부품으로 High Data Rate를 위하여 고성능화가 요구되고 있다. 본고에서는 FEM의 발전 트랜드와 구성하는 블록도 및 주요 핵심부품의 특성과 모듈의 소형화 패키징 기술에 관하여 제시하였다. 또한 4G LTE와 Wimax듀얼밴드 Tx/Rx통합 FEM을 소개하였고, 향후에 구성되게 되는 Future FEM의 블록도를 제시하였다.

영상검색을 위한 다중 영상특징 추출과 결합 방법에 관한 연구

  • 송석진
    • 방송과미디어
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    • 제8권2호
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    • pp.149-159
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    • 2003
  • 현재 사회 전반에 걸쳐 급격히 증가하고 있는 멀티미디어 정보를 효율적으로 관리, 활용할 수 있는 방법이 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 내용기반 영상검색을 위한 다중 영상특징 추출방법과 특징결합 방법을 제시한다. 우선 전처리 및 캐니 에지 검출법으로 질의영상내 물체영역의 에지를 검출한다. 그 다음에 제안한 볼록 다각형 알고리즘을 통해 분할된 물체영상을 획득한다. 분할된 물체영상은 HSV 공간으로 변환되고 히스토그램 인터섹션 방법으로 유사도가 측정된다. 또한 분할된 물체영상은 웨블릿 변환 영상으로도 변환된다. 이러한 변환후 웨블릿 부밴드의 LL 영역에 제안하는 거리 밴드 평균 오토코릴로그램 알고리즘을 적용하여 오토코릴로그램 유사도를 측정한다. 그리고 GLCM을 이용한 엔트로피와 콘트라스트 유사도는 LH, HL 영역에서 측정된다. 전 과정을 통해 얻은 4개의 다중 영상특징은 수정된 보다 카운트 방법으로 결합되고 최종 유사도가 결정된다. 실험결과 제안한 다중 영상특징을 사용한 검색 방법이 단일 영상특징을 사용하는 검색 방법보다 소환성과 정확성의 성능에 있어 우수함을 보였다. 그리고 NMRR 측정에서도 개선된 성능을 보였다.