이 논문은 원격탐사 화상 분류에서 공간적 불확실성 분포를 얻기 위해 공간 통계를 적용하였다. 분류 항목 할당과 참조 자료와 연계된 각각의 불확실성 표현을 위해 2가지 정량적 방법을 제안하였다. 우선 분류 항목 할당에 따른 불확실성 표현을 위해 3가지 정량적 지수를 제안하였다. 그리고 참조 자료와 분류 결과를 결합하고 이와 연계된 불확실성 혹은 정확성 분포를 얼기 위해 지구통계학적 시뮬레이션 기법을 적용하였다. 다중 센서 원격탐사 화상을 이용한 감독 토지 피복 분류 실험을 수행하여 제안 방법을 예시하고, 적용시 제안점을 논의하였다. 실험 결과, 이 논문에서 제시한 방법론을 통해 분류 결과의 해석과 평가를 위한 부가적인 정보추출이 가능하였으며, 제시 방법론의 검증을 위한 다양한 자료에의 적용이 필요한 것으로 판단된다.
최근 캠코더와 같은 영상 장비의 고성능화 및 대중화, 그리고 화상 처리(image procession) 기술의 발달 등으로 인하여 영상 기반의 구조물 동적변위 계측에 관한 연구가 활발하며, 이러한 연구개발의 결과로 관련 시스템의 사용성 및 정확도가 많이 개선되고 있다. 그러나 이러한 영상 기반 시스템의 경우 장비 측면에서 볼 때 영상 장비 자체의 진동에 의한 오차, 화상 처리 과정에서의 오차 등을 개선할 필요가 있으며, 또한 적용 측면에서 볼 때 교량의 수직 처짐이나 건축구조물의 수평변위 계측에 제한되어 있어 부유체의 파랑응답과 같은 3차원 운동을 하는 구조물에 대한 확장이 필요한 시점이다. 이 연구에서는 이러한 영상 기반 동적변위 계측방법을 3차원 문제에 적용하기 위하여 다중 표적(multiple target)을 사용한 방법을 제시하고, 또한 화상 처리 과정에서의 정량적 판단 기준을 제시함으로써 간접적으로 영상 기반 시스템의 계측 정확도를 평가하여, 영상 기반 방법에 의하여 계측된 동적변위 계측결과의 유효성을 판단할 수 있도록 하였다. 제안된 방법을 $50m{\times}30m{\times}5m$ 규모의 대형 부유체에 대한 실해역 파랑 응답 실험에 적용하여, 부유체의 동적변위를 계측하였으며, 그 결과를 기존의 RTK-GPS(Real Time Kinematics-Global Positioning System), MRU(Motion Reference Unit) 등의 장비를 이용한 계측결과와 비교함으로써 그 성능을 검증하였다.
PECOLE은 다중채팅, 화상회의, 화면 공유 등의 다양한 협업 어플리케이션으로 구성된 협업공간을 지원하는 Peer-to-Peer 기반의 멀티미디어 분산 협업 환경이다. 하지만 PECOLE에서 제공하는 단순한 그룹 관리 기능을 통하여서는 다중 그룹에 참여하여 협업을 수행하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 PECOLE을 확장한 PECOLE+의 설계와 구현에 대하여 설명한다. PECOLE+는 그룹 관리 서비스와 작업장 관리 서비스를 제공하여 PECOLE의 문제점을 해결한다. 그룹 관리 서비스는 그룹 생성, 다중 그룹 참여, 그룹 검색 등의 기능을 제공하며, 작업장 관리 서비스는 그룹별로 작업 공간을 제공하여, 그룹 단위로 주어진 작업 공간에서 어플리케이션을 이용한 협업의 수행을 지원 한다. 또한 제공된 플러그인 인터페이스에 부합하게 개발된 모든 협업 어플리케이션은 PECOLE+의 협업 어플리케이션으로서 작업 공간에서 실행되도록 지원한다.
본 논문에서는 구조, 행위, 리소스, 환경의 여러 관점을 적용한 다양한 모델들을 이용하는 적응 프레임워크를 제안한다. 또한, 대상 시스템에 대해 앞에서 언급한 4 가지 모델을 위한 모델링 방법론과 각 모델링 요소들에 대한 효과적인 표기법을 제시하였다. 다양한 모델들을 통해 시스템의 구성 요소들 간의 관계 구조와 시스템의 계층적 상태와 행위 정보, 실행 환경을 구성하는 시스템 의존적인 요소 및 독립적인 요소까지의 정보들이 표현된다. 이들 모델간의 유기적인 상호 운용으로 통합적인 추론과 보다 정확한 평가가 가능하다. 이를 통해 시스템은 예상치 못한 변화에 대해 통합된 관점의 더욱 정확한 진단과 반영할 수 있다. 이를 기반으로 다양한 수준에서 적응 동작의 조절을 수행함으로써 하이브리드하고 보다 확장된 적응이 가능해진다. 논문에서 정의한 모델과 제안 프레임워크는 다른 도메인으로 재사용이 가능하다. 제안 시스템은 평가를 위해 프로토타입을 구현하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였으며, 그 기능과 유효성을 확인하였다.
수중에서 AUV신호나 화상데이터의 정확한 고속 전송 등을 위해 수중 데이터 통신에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 수중 데이터 통신에서 잔향과 배경 잡음 등의 해양 환경 특성을 극복하는 것은 신뢰성 있는 통신 환경을 이룩하는데 중요하다. 특히 해면과 해저로 이루어진 천해 환경에서 해면과 해저 반사파에 의한 영향은 수중 데이터 통신의 성능을 좌우하는 중요한 요소 중의 하나로 알려져 있다. 이러한 환경적 영향을 최소화하여 높은 성능의 통신 환경을 제공하기 위해 다중경로의 영향을 적게 받는 변조방식을 선택하는 것이다. 수중 데이터 통신에서 일반적으로 사용되는 변조방식은 FSK, PSK, DPSK 등이 있다. 본 연구에서는 해면$\cdot$해저로 이루어진 해양 통신 채널에서 세 가지 변조방식의 성능을 수치모의실험을 통하여 비교$\cdot$분석하였다. 수치모의실험에서 해면 해저로 이루어진 천해의 해양 통신 채널은 음원 영상법을 적용하여 구성하였으며 각 변조방식의 성능은 BER(Bit Error Ratio)로 나타내었다.
다자간 그룹통신은 화상회의 등에서 매우 유용한 기술이다. 그러나, 개발의 어려움으로 인해 사용되지 못하고 있다. 현재는 예전과 달리, 그룹통신에 적응될 수 있는 많은 기술이 나왔는데 그 대표적인 것이 신뢰성을 제공하는 멀티캐스트 기술이다. 신뢰적 멀티캐스트 기술은 일-대-다 또는 다-대-다 전송을 지원하는 IP 멀티캐스트에 신뢰성을 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 신뢰적인 멀티캐스트 전송기술을 이용한 프레임워크 형태의 API를 객체 지향적인 기법으로 설계한다.
기본 주파수가 155.5.Mbit/s 인 새로운 동기식통신망에서 비동기화상신호를 다중화하여 전송하기 위하여 스타핑동기방식이 사용될 것이다. 본 연구에서는 스타핑장치의 시스템파라메터에 따라 발생될 지터의 실효치와 전력스펙트럼을 수치 해석적으로 구하였다. 분석 결과 실제 발생되는 지터는 지금까지 생각되어오던 이상적인 지터 보다 그 크기가 더 큰 것이 밝혀졌다.
In this paper, we propose a satellite multispectral image data compression method using classified vector quantization. This method classifies each pixel vector considering band characteristics of multispectral images. For each class, we perform both intraband and interband vector quantization to romove spatial and spectral redundancy, respectively. And residual vector quantization for error images is performed to reduce error of interband vector quantization. Thus, this method improves compression efficiency because of removing both intraband(spatial) and interband (spectral) redundancy in multispectral images, effectively. Experiments on landsat TM multispectral image show that compression efficiency of proposed method is better than that of conventional method.
물체 추적시스템은 비디오 감시 시스템, 화상회의 시스템과 같은 다양한 비전 응용 분야에서 점점 비중이 높아지고 있다. 이 시스템에서 가장 널리 사용되고 있는 방법 중 하나로 Particle-Filter를 들 수 있다. 하지만, 이 Particle-Filter의 단점은 유사한 여러 물체를 추적할 때에 그 물체들이 겹치거나 사라질 경우 정확한 추적을 하기 어렵다는 것이다. 이 단점을 극복하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 다중 물체 추적에서 빈번히 일어나는 문제는 두 가지로 요약할 수 있는데, 동일한 다중 물체가 부분적으로 엇갈리거나 다른 객체에 완전히 겹친 후 떨어질 때 한 물체를 중복하여 추적하는 문제(merge and split problem)와 이 때 분리되어 추적은 됐지만, 물체를 혼동하여 추적하는 문제(Labeling problem)이다. 본 논문에서는 이 러한 문제들을 풀기 위해 이미지 필드에서 보다 정확한 확률분포를 만들고, 이 확률분포의 신뢰성을 높이기 위해서 물체의 특징정보를 표현하는 몇 가지 방법을 제안한다. 전자의 문제는 두 가지 문제로 나누어 생각해 보았다. 첫째, 복잡환 환경에서의 분포를 찾아내는 것과 둘째, 추적 중인 물체를 잃어버릴 경우 새로운 샘플을 생성함으로써 나누어 보았다. 이 문제 중 첫번째는 K-means 클러스터링을 이용하여 유사한 물체가 주변에 퍼져 있을 때, 하나의 후보 위치가 아닌, K개의 후보 위치들을 만들어 내어 보다 정확한 추적이 가능하게 하였으며, 두 번째 문제는 추적 중인 물체가 다른 커다란 물체에 가려질 경우이다. 이 상황에서 샘플을 생성하는 방법은 지금까지 해왔던 간단한 환경에서의 생성 범위와는 다르게 넓게 해야 생성시켜야 한다. 이 때 샘플링의 수를 늘리지 않으면서, 최대한 정확하게 추적하기 위해서 동영상에서 물체의 모션을 이용한 모션 히스토그램을 얻어내고, 그 정보를 이용하여 샘플을 생성하는 위치를 조절함으로써 이 문제를 풀어 보았다. 그리고, 후자의 문제인 이미지 필드상에서 확률분포의 신뢰성을 높이기 위한 특징 정보는 기존에 많이 사용하던 칼라 히스토그램에 공간정보의 의미를 부여하는 칼라 히스토그램을 분할하는 방법과 SIFT에서 사용하는 방향정보와 크기정보를 사용했다. 이것들을 사용하여 보다 정확한 물체추적시스템을 다음과 같이 제안한다.
위성영상을 이용한 대부분의 연구는 대상지역에 대한 2장의 스테레오영상(stereo-pair)을 입체적으로 해석하여 3차원 위치를 결정하거나 영상 상관 기법을 적용한 입체매칭을 통하여 수치지형표고를 추출하였다. 그러나 스테레오 영상을 이용하여 위성의 위치 및 자세를 모델링하거나 위치정보를 얻고자 할 경우에는 기준점의 미세한 오차량에도 크게 영향을 받기 때문에 그 결과에 대한 안정성을 기대하기가 어려웠다. 또한 두 화상 중 하나의 화상에 노이즈(noise), 그림자, 또는 구름이 존재할 패 그 지역에 대한 수치지형모델의 생성이 불가능하거나 정확도가 저하되는 것이 문제로 지적되어 왔다. 이러한 경우에 다중의 입체영상을 분석하므로써 문제점을 해결할 수 있으며 본 연구에서는 동일지역에 대한 3장의 SPOT위성영상을 입체적으로 해석하여 수치지형 표고모델의 정확도를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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