최근 영상 센서를 이용한 물체 탐지 및 추적 기술은 많은 응용분야에서 그 사용이 널리 확대되고 있다. 민수 산업 분야에서 로보틱스, 비디오 감시정찰 및 차량 네비게이션 분야와 같은 영역으로 널리 확대되고 있는 추세이다. 특히, 드론의 사용이 널리 확대되고 있는 현 상황에서 공항, 원자력 발전소 및 중요시설에서는 불법적으로 운용되고 있는 소형무인기를 탐지 및 추적하여 격추시키는 시스템 개발이 매우 중요하다. 최근 영상센서를 활용한 물체 추적 방법으로 이목을 끌고 있는 방법이 학습에 기반을 둔 KCF 방법이다. 그러나 이 방법은 추적 기간이 길어지면 추적 과정에서 표적의 드리프트가 발생하는 문제점이 있다. 비디오 감시정찰 분야에서 표적의 드리프트 문제를 줄이기 위해 우리는 KCF와 적응 임계치설정 및 칼만필터를 적용하여 표적 드리프트 문제를 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 실험을 통해서 실제 무인비행체가 운용되는 실제 환경에서 획득된 흑백 비디오 영상에 제안한 방법과 기존의 KCF 알고리즘을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 전 세계 스마트폰 기기 시장을 양분하고 있는 안드로이드 스마트폰을 이용하여 원격지에 있는 영상을 실시간으로 확인할 수 있는 시스템을 설계하고 제안하였다. 이 무선 영상 전송 시스템은 개인이 실시간 현지 상황을 서버에 접속한 단말들에 전달하거나 이동 가능한 드론, 로봇 차량 등의 장치에 설치하여 현장 확인, 영상을 통한 보안 감시로 이용할 수 있을 것이다. 보안 감시 및 재난안전 예방을 위해 데이터를 긴급히 보내야하는 경우도 있다. 이러한 이용 분야들에 적용하면 응급상태나 재난예방, 보안감시에 있어 중요한 역할을 한다. 따라서 효율적인 실시간 스트리밍 전송을 위해서 본 논문에서는 병렬 TCP 통신 (parallel stream)을 이용하여 구현하였다. 결론적으로, 병렬 TCP 통신을 이용한 시스템의 효과를 다양한 환경에서 평가하고 성능 분석도 하였다.
소규모 지역의 3차원 공간정보를 신속하게 구축하는 분야에 UAV를 이용하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지상기준점을 사용하지 않고 스테레오 카메라를 UAV에 탑재하여 영상을 수집하고 영상 매칭과 번들조정, 그리고 축척계수의 결정을 통해서 3차원 위치를 신속하게 구축하고자 하였다. 실험을 통해서 스테레오 제약조건을 이용하여 번들조정을 수행한 경우 평균제곱근오차는 1.475m로 나타났으며 축척을 고려하여 절대표정을 수행한 경우 0.029m로 나타났다. 이를 통해, 본 연구에서 제안한 스테레오 카메라를 장착한 UAV의 자료처리 방법을 이용할 경우 지상기준점을 사용하지 않고도 높은 정확도의 3차원 공간정보를 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서, 데이터베이스 생성 및 관리 시스템은 미소 픽셀 공중 표적 인식을 위해 제안된다. 제안된 시스템은 1)비행 테스트 비디오 프레임에 의한 직접 이미지 추출, 2) 자동 이미지 보관, 3) 이미지 데이터 레이블링 및 메타 데이터 주석, 4) 컬러 채널 변환, 5) HOG/LBP 기반 소화소 대상 증강 이미지 데이터 생성의 다섯가지 주요 기능으로 구성된다. 제안하는 프로그램은 파이썬 기반의 PyQt5와 OpenCV를 이용하여 구성하였고 공중 표적 인식을 위한 이미지 데이터셋은 제안한 시스템을 이용해 생성했으며 비행 실험으로 부터 수집된 영상을 입력영상으로 사용하였다.
본 연구는 초분광 영상의 반사율과 탁도 관계를 해석하는 것이 목표로써 실험수조에 탁수를 발생시킨 후 드론 기반의 초분광 영상촬영을 수행하였으며 측정된 탁도와 반사율의 상관관계를 분석하였다. 실험에 사용된 9개 수조는 모든 빛을 흡수할 수 있는 흑색 아크릴로 제작하였으며 토양은 임하호 탁수 발생의 원인이 되는 창하천 하류에서 채취하였다. 연구결과, 근적외선 영역에서 파장에 따른 반사율은 전반적으로 유사한 패턴으로 나타났으며, 탁도가 높은 Box일수록 반사율이 증가하였다. 또한 각 Box에서 측정한 탁도와 평균반사율의 상관관계를 분석한 결과 결정계수는 0.8702로 매우 높게 나타나 반사율을 이용한 탁도 예측이 가능한 것으로 나타났다.
드론과 같은 임베디드 시스템에서 데이터를 서버로 전송해 실시간 분석을 진행함에 있어진행하는 데 초분광 영상 전체를 저장, 전송, 분석하는 데 전력 소모와 시간이 많이 소요되어 어려움이 있다. 그래서 초분광 영상 데이터는 차원 축소 또는 압축 전처리를 통해 서버로 전송하게 된다. 분석에 필요한 밴드만 보내기 위해서는 피처 선택 기법을 사용하는데 이러한 알고리즘은 대게 효율은 높더라도 영상 크기에 따라 처리 시간이 매우 소요가 크다. 본 논문에서는 밴드선택 알고리즘의 시간적인 단점을 개선하여한 기댓값 기반의 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 8GB 데이터의 40000*682 해상도 이미지 기준 평균 소요 시간인 24시간을 60~180초 내외로 감소시키고, 150개 밴드 중에 45개를 활용하여 7.6GB 램 사용을 2.3GB로 크게 감소시켰다. 시간은 크게 줄였음에도 픽셀 분류 성능은 기존과 유사하게 98% 이상의 분석 결과를 도출하였다.
최근, 무인항공촬영시스템(UAV, UAS, 또는 드론)은 자료취득을 위한 플랫폼 및 측정기기로서 사진측량의 응용분야, 특히 고밀도 측점자료(HDPC : High Density Point Clouds) 구성에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 저가회전익 UAS 영상에 의한 시험대상지 지표면의 고밀도 측점자료를 구성하고 위치 정확도를 평가한 내용이다. 정확도 평가는 62개의 지상 검사점에 대한 Network RTK GNSS 측량 결과를 기준으로 UAS 기반 HDPC 모형의 좌표와 비교 검토하였다. 연구결과, 작업지역 정사영상 내, 검사점의 평면 및 수직 좌표성분의 평균제곱근오차(RMSE)는 각각 ${\sigma}_H={\pm}0.102m$ 및 ${\sigma}_V={\pm}0.209m$, 수직 좌표성분의 최대오차는 0.570m로서 '영상지도제작 작업규정'에 따른 축척 1:1000(출력 시, 평면위치오차 1m)의 정사영상모자익 제작이 가능하였다. 또한, 격자규격 $1m{\times}1m$, 수치지도축척 1:1000의 수치표고모델을 제작할 경우, '항공레이저측량 작업규정'제한 기준에는 약간 미흡하였지만, 소규모지역을 대상으로 회전익 무인항공촬영시스템에 의한 축척 1:1000~1:2500의 정사영상 및 수치표고모델 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 2019년 발생한 강원 고성·속초, 강릉·동해 대형산불 직후 산불의 영향으로 수목의 수관부가 완전 연소되거나, 직간접적인 열해 피해로 인해 고사되어 가는 과정을 다목적실용위성(KOMPSAT-2호, 3호) 영상자료를 활용하여 시간경과에 따른 산불 피해강도별 피해면적의 변화를 정확하게 산정하는데 목적이 있다. 피해강도별 피해면적 산출을 위해 산불 직후 위성영상자료와 15~18일 경과 후의 두 시기 영상자료를 이용하였다. 산불 직후와 일정기간 경과 후 촬영한 위성영상자료의 산불피해강도 분석결과는 '수관전소(Extreme)' 지역에서는 큰 변화가 없었으나 '수관열해(High)' 지역과 '지표화(Low)' 지역에서는 큰 면적차이를 보였다. 이러한 피해강도의 차이에 따른 피해면적의 변화는 산불 영향으로 인해 수관부가 서서히 갈색으로 변색되어 가는 과정에 의한 것으로 판단된다. 산불피해지역의 위성영상 분석결과와 현장사진, 드론 영상을 종합해 볼 때 산불 직후 3~4일 후부터 수관부의 갈변현상(Browning)이 나타나고 10~15일 경과 후엔 수관부의 갈변현상이 뚜렷해지는 것을 알 수 있었다. 본 연구결과를 통해 향후 대형산불지역의 신속한 피해면적 파악은 물론 수관열해로 인한 고사 기작을 파악함으로써 산불피해지 복구계획 수립을 위한 의사결정의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.
현재 국내 및 국외를 아울러 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 관심이 상당히 높아졌다. UAV에는 영상을 촬영하는 카메라가 탑재되어 있어 고고학 조사가 불가능한 지역의 접근에 유리하다. 더구나 항공사진 촬영을 통해 지형을 모델링하여 3차원 공간영상정보를 취득할 수 있어, 조사 대상지역의 지형에 대한 해석을 구체화할 수 있다. 이와 함께 과거 항공사진과의 비교 검토를 통해 지형의 변화모습을 파악한다면 유적의 존재 여부의 파악에도 많은 도움이 될 것이다. 이러한 유적 탐색을 위한 지형모델링은 크게 두 부분으로 나누어 접근할 수 있다. 우선 드론을 이용한 현재 지형의 항공사진을 취득한 후 이를 영상정합하고 후처리 과정을 진행하여 완성하는 방법과 과거 항공사진을 이용한 영상접합과 지형모델링을 완성하는 방법 등이다. 이 과정을 거쳐 완성한 모델링 지형은 여러 분석결과를 도출할 수 있는데, 현재의 지형모델링에서는 DSM과 DTM, 고도분석 등의 지형분석을 실시하여 형질변경 및 미지형의 모습을 대략적으로 파악할 수 있고, 과거 항공사진의 지형모델링에서는 원지형과 저습지 내 매몰미지형의 모습 등을 파악할 수 있다. 이를 실제 조사된 내용과 비교하고 각각의 지형모델링 자료를 중첩하여 살펴보게 되면 구릉지형에서는 형질변경의 모습을, 저습지형에서는 매몰된 미지형의 모습을 볼 수 있어 유적의 존부를 파악하는데 매우 유용하게 사용될 수 있다. 이처럼 항공사진을 이용한 모델링 자료는 고고학현장에서 조사가 불가한 사유지나 광범위한 지역의 지형에 유적의 존재여부를 파악하는데 유용하며, 추후 유적의 보존처리와 관련한 논의에도 적극 이용될 수 있다. 나아가 과거와 현재의 지형자료의 비교를 통해 지적도나 토지활용도 등의 주제도로 제공이 가능하는 등, 다양한 방식으로의 활용 가능성을 생각할 수 있다. 그러나 무엇보다도 고고학 자료의 존재유무 파악을 위한 유적 탐색의 새로운 조사방법론으로 기능할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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