본 연구의 목적은 MODIS 다중시기영상과 선형분광혼합화소분석(Linear Spectral Mixture Analysis : LSMA)을 이용하여 한반도의 토지피복도를 작성하는 것이다. 다양한 공간해상도와 광역적인 촬영스케일의 MODIS 영상에 LSMA를 이용하여 토지피복분류기 정확도의 향상과 한반도 생물계절적인 특성을 분석하고자 하였다. LSMA는 하나의 화소를 단일의 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 물체의 화소값(Endmember)을 선택하여 자연환경요소들의 하나하나를 분리하는 기법이다. 본 연구에서 MODIS 다중시기 영상에 LSMA를 적용한 결과 남, 북한의 농경지 및 산림지역에 대한 서로 다른 생물계절적인 특성을 파악 할 수 있었으며, 이러한 결과 영상을 ISODATA 무감독분류기법을 통해서 대분류와 중분류하였다. 대분류에서는 79.94%의 전체 정확도를 보였으며, 농업지역은 85.45%, 산림지역은 88.12%로 다른 분류군들에 비해서 가장 높은 정확도를 보였다. 중분류에서는 산림지역과, 농업지역을 더욱 세분화하여 분류하였다. 전체정확도는 82.09%였으며, 활엽수림 86.96%, 논 85.38%로 분류군중 가장 높은 정확도를 나타냈다.
본 논문에서는 선형 위상 응답 특성을 갖고 쌍직교 웨이블릿 변환(biorthogonal wavelet transform)을 이용하여 영상을 다중 해상도롤 분해하고 분해된 부 밴드들을 최대 분할 이득(maximum classificatio gain)을 이용하여 분할하고 분할된 클래스 별로 최적 비트 할당을 통해 양자화 한 후, 컨텍스트 기반 비트 평면 부호화를 이용한 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 양자화 된 계수들에 대해 부호변환(shuffling)과정을 거쳐 비트 평면 부호화 시, sign 비트 평면을 제거하여 부호화 성능을 향상시키며, 컨텍스트(context)기반 비트 평면 부호화 시, 각각의 클래스 및 밴드별로 균일한(uniform)컨텍스트를 부여하지 않고 현재 비트 평면과 이전 비트 평면 사이의 상관도(correlation)를 측정하여 가장 큰 상관도를 갖는 방향으로 컨텍스트를 부여하여 보다 효율적인 부호화 성능을 얻는 방법으로 부호화를 통해 제안한 방법의 우수성을 입증하고자 한다.
실세계환경에서 물체를 추적하는 기술은 영상의 지속적인 변화 및 영상데이터 방대함과 처리속도의 문제로 인하여 해결하기 어려운 문제이다. 특히 해상과 같은 환경에서는 더욱 어려운 현실이다. 본 논문에서는 복잡한 환경에서 물체를 추적하고 탐지하기 위한 방법으로 자기조직화 신경망을 사용하여 구성하였다. 본 논문에서의 접근 방법은 코호넨의 자기 조직화 신경망 분석 기법과 영역확장 기법 및 에너지 최소화함수를 이용하여 물체 추적시스템을 구성하였다. 자기조직화 신경망은 하나의 프레임 내에서 이동하는 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고 연속적인 영상에서 이전에 탐지되어진 뉴런의 위치를 이용하여 물체를 추적할 수 있다. 자기조직화 신경망을 이용한 물체 추적의 실험결과 다양한 환경의 변화에서도 물체의 추적이 가능함을 알 수 있었다.
다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어, 필요한 곳에서 활용할 수 있는 유비쿼터스 환경에서는 홈 네트워크를 통해 이 기종 기기간 다양한 데이터 교환을 요구한다. 더욱이 원활한 영상 데이터의 처리, 전송, 모니터링 기술은 핵심적 요소가 아닐 수 없다. 공간 및 시간적인 해상도, 컬러의 표현 그리고 화질의 측정방법 등 고전적 영상 처리 연구 분야뿐만 아니라 국한된 대역폭을 갖는 홈 네트워크의 전송 체계에서 전송률 문제에 대한 심도 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 홈 네트워크 상황에서 콘텐츠의 중심이 되는 영상 데이터의 전송과 처리 그리고 제어를 위하여 새로운 움직임 추정 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 다중카메라에서 전송된 다차원 영상의 실시간 모니터링 시스템을 구현한다. 각도, 거리등 다양한 환경에서 전송되어지는 스테레오 카메라의 영상 데이터들은 축소, 확대, 이동, 보정 등 전처리 후 제안된 움직임 보상을 위한 변형계층 모션벡터 추정 알고리즘을 이용하여 압축 처리, 전송 된다. 기존 모션벡터 추정 알고리즘인 전역 탐색, 3단계 탐색, 계층적 탐색이 갖는 장점을 계승하고 단점을 보완한 변형계층 알고리즘은 비정형, 소형 매크로 블록을 이용하여 휘도의 편차가 큰 영상의 효율적 움직임 추정에 이용된다. 본 논문에서 제안한 변형계층 움직임 추정 알고리즘과 이를 이용해 구현된 영상 시스템은 유비궈터스 환경에서 다양하게 활용될 수 있다.
ISDB-T(Integrated Service Digital Broadcasting Terrestrial)는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기반의 전송기술 및 Time Interleaving 기술을 사용하고 있기 때문에 다중 경로 및 Impulse Noise에 대응 가능하며, 이동 수신 환경에서도 어느 정도 양호한 성능을 나타낸다. 원세그(One-Seg), 풀세그(Full-Seg)는 할당된 세그먼트 개수에 따라 구분하며, 원세그 수신기는 변복조 방법으로 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)를 사용하기 때문에 64QAM(64 Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하는 풀세그 수신기와 비교하여 높은 기술력 없이도 구현 가능하지만, 영상 데이터율의 한계로 화면 사이즈와 해상도의 제한이 크다. 본 논문에서는 셋탑박스, 고정형 TV, 일체형 네비게이션 등에 적용 가능한 HD급 해상도를 지원하는 풀세그 ISDB-T 방송 수신 모듈을 설계하고 구현한다. 실험을 통해 개발된 풀세그 ISDB-T 방송 수신 모듈의 기능이 정상적으로 동작함을 확인하였다.
KOMPSAT-3의 지상해상도는 전정색 밴드: 0.7 m, 다중 스펙트럴 밴드: 2.8 m이며, 관측 폭의 경우 16 km이다. 따라서 관측 폭(16 km) 보다 넓은 지역의 영상을 한 번의 촬영으로 획득할 수 없으며, 관측 폭 단위로 넓은 지역을 겹치게 촬영 한 후에 획득한 영상들을 하나의 영상으로 만들어야 주어야 한다. 이때 필요한 알고리즘을 영상 모자이킹 또는 영상 스티칭이라고 하며, 지도 제작, 국토관리 분야 등에 사용된다. 모자이킹 알고리즘은 일반적으로 (1) 특징점 추출 및 매칭, (2) 복사 평형, (3) 경계선 추정, (4) 영상 블렌딩의 4단계로 이루어져 있다. 본 논문에서는 위성 영상에서 효과적으로 경계선 추정할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 그 결과 기존의 방법에 비하여 더 정확하게 경계선을 추정할 수 있었으며, 모자이킹이 된 영상도 경계선 부분의 이질감이 최소화 되었다.
변환, 분할대역, 그리고 웨이브릿 분해 기법들은 상관성 제거 효과, 에너지 집중 효과, 다중비율/다중해상도 구조, 그리고 주파수 분해 능력 등과 같은 성질들에 의해서 영상 부호화의 강력하고 전형성을 지닌 변환 도구로 널리 활용되고 있다. 특히 변환계수 및 분할대역 계수들이 지니는 주파수 대역별로 변화되는 통계적인 특성과 인간 시각 특성과 주파수 대역간의 관계는 영상부호화에 효율성을 부가할 수 있도록 한다. 따라서 다양하게 변형된 형태로 상기한 기법들을 확장함에 의해서 보다 혁신적인 성능 개선을 시도하는 연구가 매우 널리 진행되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 변환 도구들을 체계적으로 분석하여, 일반화된 관점에서 분석하고자 한다. 구체적으로는 기본이 되는 블록 단위의 직교 변환에서 부터 시작하여, 인접 블록으로 확장되는 겹침 변환, 분할대역 필터군, 웨이브릿 변환을 대상으로 체계화 작업을 진행하였다. 또한 이들 일반화된 변환들을 계층적 블록, 가변크기 블록, 그리고 임의 형태 블록으로 확장하는 기법들에 대한 조사도 진행하였다. 아울러 벡터단위로 변환, 분할대역 분해, 웨이브릿 변환을 확장하는 기법과 선형이지만 시간적으로는 변화하는 주파수 대역별 분해 기법으로의 확장에 대해서도 살펴본다.
요즘 측량분야에서 Geomatics 또는 Geoinformatics라는 새로운 용어가 대두되고 있다. 해외의 유수 기관 및 대학교에서도 측량이라는 학과명 또는 기관명을 Geomatics라는 용어로 교체하고 있으며, 이는 측량분야의 다양화와 학제간 연구수행의 필요성을 반영하는 것이다. 최근 45로 일컬어지는 GPS, 원격탐사(RS), GIS, ITS의 경우 각기 독자적인 영역을 구축하기보다는 상호 보완적인 역할을 하며 통합되어 가는 추세이다. 1950년대에 기본적인 위성관측기술 및 계산 기술의 개발을 시작으로 1980년대에 이르러서는 위성 기술은 측지학 및 측량 분야에 적용되기 시작했다. 그 대표적인 것이 GPS(Global Positioning System)로 기존의 천체측정학 방식을 대체하는 유용한 위치결정 수단으로 사용되기 시작했다. DNSS로부터 시작된 GPS는 측지 측량분야, 지구물리학분야, 항법 및 교통, GIS Mapping, 기상 및 해양, 재난 및 레저, 인공위성 궤도결정 등 다양한 분야에 적용되었으며, 특히 2000년 5월 1일 SA가 해제되면서 그 활용도는 더욱 증가하고 있다. 위성원격탐사의 경우 초창기에 중ㆍ저해상도의 다중분광영상에서 시작하여 그 해상도가 꾸준히 향상되어 오늘날 0.61 미터급 고해상도 위성인 QuickBird 위성이 발사되어 운용 중에 있다. 위성영상의 공간해상도, 분광해상도, 방사해상도는 향후 계속 향상될 것이며 이에 따른 방대한 데이터의 처리 문제 및 하드웨어/소프트웨어 지원에 대한 연구가 수반되어야 할 것이다. GPS 및 원격탐사(RS)는 더 이상 독자적인 영역으로서가 아니라 Geomatics를 이루는 중요한 분야로서 타 시스템과의 보완적인 관계로서 통합되어 나갈 것이다. 이를 위해서는 공간정보에 대한 표준화 및 데이터 처리, 통합, 시스템 구축을 위한 기술적 연구가 계속 진행되어야 할 것이다.분 공부상면적보다 늘어났다. 2. 좌표의 이동량이 일률적이지 못하므로 기초점에 대한 문제라고 생각되며, 따라서 도해지적을 수치지적으로 전환함에 있어서 가장 우선되어야 할 사항이 기초점 정비라 하겠다.승이 뚜렷하였다. 따라서 비파 착즙액 첨가 기능성 yoghurt 제조시 비파 착즙액을 10% 첨가하여 혼합 starter로 Str. thermophilus와 Lac. acidophilus 혼합균주를 사용하는 것이 이들 유산균의 증식에 가장 적합한 것으로 나타났다.타났다..297, 0.293, 0.205에서 50일 경과 후 0.612, 0.472, 0.898로 비살균에서 높은 값을 보였다. 따라서 비살균의 경우 저장말기에 TBA값이 높아지는 경향을 보였다. 5. L값은 살균처리의 경우 저장 30일 이후 약간 어두워지는 경향을 보였고, 121$^{\circ}C$ 살균처리에서 높은 값을 보였다. 대체로 저장온도가 높고 저장기간이 길어질수록 약간 밝아지는 경향을 보였다. 적색도는 인삼 첨가구의 경우 상온 및 냉장저장에서 10$0^{\circ}C$ 살균이 121$^{\circ}C$ 처리구 보다 약간 높은 값을 보였다. 저장기간에 따른 적색도의 변화는 인삼과 송이 첨가구에서 비교적 안정적이었다. 황색도는 상온 및 냉장저장에서 저장기간에 따라 약간 감소하는 경향을 보인 후 상온저장 50일 째, 냉장 60일 째 가장 높게 나타났다. 121$^{\circ}C$ 살균처리구가 10$0^{\circ}C$ 처리구보다 약간 높은 경향을 보였다.^{\circ}C$$,에서는 20시간 가열시 0.706$\mu\textrm{g}$/kg으로 가장 높게 생성된 후 서서히 감소하였다. 그러나 산값과 공액이중산값은 계속 증가하는 양상을 나타냈다. 즉 B(a)
기후변화나 여러 환경문제들로부터 지속 가능한 산림자원 관리 및 모니터링을 위해 임상도의 지속적인 갱신은 필수적이다. 따라서 효율적이고 광역적인 산림 원격탐사의 필요성에 따라 차세대 중형위성 4호의 사업이 확정되어 2023년 발사 예정에 있다. 농림위성(차세대 중형위성 4호)는 5 m급 공간해상도와 Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infra Red 총 5개 밴드를 가진다. 본 연구는 농림위성의 발사 및 활용에 앞서 농림위성과 유사한 사양을 가지는 RapidEye를 이용하여 위성 기반 수종분류의 가능성을 모의 평가하기 수행되었다. 본 연구는 춘천 선도산림경영단지를 연구 대상지로 하였으며, RapidEye 위성 영상기반 모의 수종분류는 생육기 영상으로부터 추출한 분광정보와 생육기와 비생육기의 NIR 밴드로부터 추출한 GLCM 질감특성 정보가 활용되었고, 이를 입력데이터로 하여 랜덤 포레스트(Random Forest) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 침엽수종 3종(소나무, 잣나무, 낙엽송), 활엽수종 5종(신갈나무, 굴참나무, 자작나무, 밤나무, 기타활엽수), 침활혼효림 총 9종으로 임상을 분류하였다. 분류 정확도는 임상도와 분류 결과를 대조하여 산출하였으며, 분류 정확도는 분광정보만 사용한 경우 39.41%, 분광정보과 질감정보를 모두 사용한 경우 69.29%의 정확도를 보였으며, 다중시기 분광정보 및 질감정보의 활용을 통해 5 m 해상도의 위성영상으로부터 수종분류의 가능성이 있음을 확인하였다. 향후 식생의 생태적 특성을 더욱 효과적으로 반영한 추가 변수를 대입하여 농림위성 활용 가능성을 제고하고자 한다.
원격탐사 응용분야 중 토지피복 분류를 통한 지구환경의 원격탐지기법은 환경 관리, 도시계획 및 지리정보시스템의 응용분야에 광범위하게 사용되고 있는 접근방식이다. 본 연구는 다목적 실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite : KOMPSAT)의 전자광학카메라(electro-optical camera : EOC)를 통해 취득한 영상의 토지피복 정보를 추출하는 방안을 제시하였다. 사용영상은 다중 분광정보를 보유하고 있는 공간해상도 30m의 Landsat TM과 6.6m의 공간해상도와 단일밴드로 구성되어 있는 KOMPSAT EOC영상이며, 연구 대상지역은 청주시 미호천 수계이다. 영상합성은 IHS(intensity hue saturation), HPF(high pass filtering), CN(color normalization), 그리고 Wavelet 변환방식을 적용하여 결과를 비교하였다. 합성된 영상은 RBF-NN(radial basis function neural network)과 ANN(artificial neural network)법을 이용하여 피복분류를 실시하였으며, 이상의 과정을 통해 최적 결과를 도출하는 영상합성 및 분류기법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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