본 논문에서는 무인기를 통해 수집한 영상을 과학적 분석 및 매핑이 가능한 영상으로 산출하는 자동 기하보정 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 무인기를 활용하여 상시적으로 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 홍수 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보를 제공하는 서비스를 위한 요소 기술이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 홍수 재난 관리 플랫폼에 대한 내용을 간단히 소개하고, 중요한 기능중 하나인 무인기 촬영 영상의 자동기하보정 시스템에 대해서 논한다.
다중센서자료를 동시에 활용하기 위해서는 센서 간의 정밀한 기하보정이 요구된다. 이에 본 연구에서는 선형정보를 추출하여 고해상도의 광학영상과 SAR 영상 간의 기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기준영상과 대상영상에 대하여 수동으로 매칭쌍을 추출하여 두 영상 간의 좌표체계를 개략적으로 일치시켜주는 과정을 전처리로 수행하였다. 방사적 특성이 다른 두 영상에 대하여 Canny edge operator를 통해 선형 화소를 추출한 뒤, 비용함수를 구성하여 유사하다고 생각되는 점을 초기 매칭쌍으로 선정하고, 그 중에서 이상치로 판단되는 오매칭쌍을 제거하고 남은 대상을 최종 매칭쌍으로 추출하였다. 본 기법을 통해 영상 전역에 걸쳐서 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었을 뿐만 아니라, 고도가 높거나 고도 변화가 큰 지역적 특성으로 인해 지리적 위치오차를 포함하는 지역에서 추출된 매칭쌍을 효과적으로 제거할 수 있었다. 최종적으로 추출된 매칭쌍을 이용하여 piecewise linear function과 affine transformation을 결합한 새로운 변환모델식을 적용하여 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 수동으로 추출된 검사점을 통해 1.58의 RMSE 값을 도출하였다.
Salt and pepper 잡음은 주로 전송 채널 또는 센서의 오류로 발생하며, 영상의 화질을 저하시키고 시각적 오류를 유발한다. 이러한 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 간단한 알고리즘과 우수한 잡음제거 성능을 나타내는 SMF(standard median filter)가 많이 사용되고 있다. 하지만 영상의 에지영역에서 보존 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음에 훼손된 영상을 효과적으로 복원하기 위해, 비잡음 신호는 그대로 보존하고 잡음 신호는 국부 마스크의 잡음 밀도임계값을 적용하여 그 크기에 따라 필터를 다르게 적용하는 다중 필터를 제안하였다.
최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 노드를 활용하여 음성 데이터나 영상 데이터 등과 같은 멀티미디어 데이터 수집을 바탕으로 고품질의 환경 모니터링에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 대용량 멀티미디어 데이터를 기반으로 하는 기존의 분산 다중 경로 라우팅 기법들은 주로 Zigbee 기반 센서 네트워크의 낮은 대역폭의 한계를 극복하고 에너지 효율성과 데이터 전송률을 높이는 것에 초점이 맞춰졌다. 하지만 이러한 기법들은 대용량 멀티미디어 데이터 특성으로 인해 기존의 키 기반의 암호화 방식을 사용할 수 없기 때문에 보안성에 있어서는 매우 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 보안성 있는 비-중첩 다중 경로 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 멀티미디어 데이터를 픽셀 단위로 분할하여 다중경로로 전송함으로써 기존의 키 기반 방식을 사용하지 않고도 전체 네트워크에 대한 보안성을 제공한다. 성능 평가 결과, 기존 기법에 비해 소모되는 에너지가 평균 약 10% 감소하였으며, 악의적인 노드에 의해 손실되는 데이터 패킷의 수는 평균 약 65% 감소하였다.
본 연구는 단순 전처리 방법과 수정된 지역적 피쳐 추출기법을 이용하여 특성이 다른 적외선영상 자동 기하보정에 초점을 맞추고 있다. 입력영상은 히스토그램 평활화를 통해 중앙값과 절댓값을 이용하여 전처리를 수행하였으며, 추출 피쳐의 유사도를 거리가 아닌 각 개념으로 변경하여 적용함으로써, 영상간 밝기값 차이를 줄이는데 효과적으로 적용할 수 있도록 하였다. 기하보정 결과는 시각적인 방법과 Inverse RMSE 방식을 사용하여 평가하였으며, 영상의 특성 차이로 인해 기존의 지역적 피쳐 추출기법 적용으로 해결될 수 없었던 자동 기하보정이 본 알고리즘을 적용함으로써 높은 정합 신뢰도와 적용 편의성을 보임을 확인할 수 있었다. 이를 통해, 제안 방법이 특정 조건의 다중 센서 영상간 자동 기하보정 기법 중 하나로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 수중의 다양한 공간정보를 무인으로 획득할 수 있는 다목적용 플랫폼을 개발하는데 있다. 다목적용 플랫폼은 GPS, 음향측심기, 사이드스캔소나, 지층탐사기 등을 탑재하고 자동제어에 의한 방법으로 내수면 및 연안의 수중공간정보를 획득하는 기능을 수행한다. 무인 원격 수중 공간정보 획득장비를 개발함으로써, 기존의 측량선을 이용하기가 어려운 저수지, 댐 등의 지역 및 오염으로 인해 사람이 접근하기 불가능한 지역의 각종 수중정보 취득이 가능할 것으로 기대된다. 또한 하나의 플랫폼에 다중 에코사운더, 영상센서, 수질측정 센서 등 사용목적에 맞는 센서의 장착하여 다목적으로 사용할 수 있으므로 내수면과 관련된 정보의 획득을 필요로 하는 거의 모든 산업분야에서의 경제적인 활용이 가능할 것으로 판단된다.
C-band SAR 센서를 탑재한 수자원위성은 한반도 수자원 모니터링을 위해 개발되어 2025년 발사가 계획되어 있으며, 수변환경 및 부유물 탐지 및 다양한 활용이 기대되고 있다. 그 중 수변환경은 수변 생태계 안정성을 유지하는 역할을 담당하여 이에 대한 모니터링은 중요하다. s현장 관측 기반 탐지 방법과 비교하여 위성 원격탐사는 광범위한 지역을 반복적으로 관측하여, 연속적인 수변환경 및 부유물 정보를 제공할 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 다양한 다중분광 및 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성 원격탐사 자료를 바탕으로 수변환경 및 부유물의 탐지 연구가 이루어졌다. 특히 단일 영상만을 사용하는 기법에 비해 다중분광 및 SAR 영상을 융합하여 높은 정확도를 보인 바 있다. 초기 연구에서는 임계값 알고리즘 또는 현장관측 기반의 부유물 농도와 위성 자료간의 선형관계를 분석하는 단순한 알고리즘이 주를 이루었으나, 최근에는 RF, CNN 등 보다 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘이 적용되어 높은 정확도로 해당 문제들을 해결하고 있다. 본 연구에서는 수자원위성 활용을 위해 인공지능 기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 수자원위성의 대체 자료로 유럽우주국의 Sentinel-1 A/B 위성의 C-band SAR 영상을 이용하였으며, 보조자료로 Sentinel-2 다중분광 영상을 이용하였다. 개발된 알고리즘은 수자원 관리를 위한 환경변화 탐지에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
원격탐사는 각종 상업용 위성과 항공사진을 바탕으로 이루어진다. 그러나 이러한 자료는 연구자들이 원하는 시기와 장소에 따라 촬영되는데 자료 획득시, 기상조건 및 경제적 이유로 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 소형비행기 및 초경량 비행기에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU2)을 개발하였다. PKNU2호는 연구실 자체 보유한 고해상도 가시대역, 적외선대역 카메라를 이용하여 칼라영상 및 적외 영상을 획득하였다. 환경감시 등의 목적으로 칼라 적외 합성영상을 생성, 분석하였으나 그리 만족스러운 결과를 획득하지 못하였다. 또한 PKNU2호가 대용량 촬영은 가능하였지만 데이터 저장시간이 12초로 횡중복률 60%를 만족시키지 못하였다. 현재 우리는 PKNU2호의 단점을 극복하고자 가시대역과 적외선 대역의 자료를 한번에 획득할 수 있 칼라 적외선 분광카메라, 열적외 카메라, 그리고 영상의 실시간 저장이 가능한 MPEG board를 도입하여 헬리콥터에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU3)을 개발하고 있다. 본 연구에서는 본격적인 촬영에 앞서 가치 있는 영상 획득을 위해 센서의 특성 평가를 실시, 센서의 분광 특성 보정 및 렌즈의 기하학적 왜곡 보정을 작업을 실시하였다.
작물의 스트레스를 탐지하는 것은 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 광화학 반사 지수 (PRI)는 LUE의 원격 감지 지표로서 개발되었으며, 많은 연구자들에 의해 식생의 스트레스 탐지에 효과적으로 사용할 수 있음이 입증되었다. 그러나 원격탐사 영상에 기반한 PRI를 이용한 연구는 매우 드물다. 낮은 분광해상도로 인하여 드론 및 위성영상 기반의 PRI 모니터링이 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 다중분광 센서 기반의 PRI를 산정하기 위하여 인접한 밴드를 이용한 융합 방법을 제안하였다. 제안한 기법을 초분광 및 다중분광 영상에 적용한 결과 산출된 PRI는 79%의 설명력을 나타내었으며, 지상고정형 센서의 관측값과도 유사한 변동 특성을 나타내었다. 따라서 밴드 융합에 의한 PRI는 작물 스트레스 평가에 적용이 가능할 것으로 판단된다.
수치사진측량의 정확도는 사용되는 영상의 해상력에 의해서 제약을 받으므로, 영상의 해상력이 향상되어야 함은 자명한 이치이다. 용량이 확대된 CCD 장치로 하드웨어를 구성하는 방법이나, 센서를 움직여 부화소의 양을 미리 결정하므로써 고 해상력 영상을 획득하는 방법은 가격이 매우 고가이므로 저렴한 비용으로 영상의 해상력을 향상시킬 수 있다면 이는 매우 중요한 의미를 지닌다. 본 연구에서는 가격이 저렴한 수치사진기로 영상을 획득하고, 다중 수치영상을 영역정합에 의한 최소제곱방법으로 정합하여 저 해상력 영상의 해상력을 강화시키고자 한다. 연구결과 수치영상의 해상력이 크게 향상되었으므로 향후 경제적으로 가격 경쟁력이 있는 수치사진측량이 가능함은 물론 그 활용이 널리 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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