IKONOS, QuickBird, Kompsat-2 등 서로 다른 고해상도 광학 센서로 취득된 다중시기 영상은, 취득 당시의 센서 자세나 환경의 차이에 의해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 여전히 지역적인 지형 불일치가 존재한다. 등록오차(registration noise)라고도 불리는 이러한 지형 불일치는 고해상도 다중시기 영상을 이용하여 공간정보를 추출하는 다양한 활용분야의 정확도를 떨어뜨리는 방해 요인으로 작용한다. 반대로, 등록오차를 추출하여 이를 효과적으로 제거한다면 결과적으로는 다중시기 고해상도 영상을 이용하여 추출되는 공간정보의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 지배적인 등록오차는 주로 영상 내 객체의 경계를 따라서 존재한다는 가정 하에, 경계강도 영상을 이용하여 등록오차를 추출한다. 추출된 등록오차의 지역적 분포특성을 고려하여 고해상도 영상 간 지형 불일치를 최소화하는 정밀 등록 기법을 제안한다. 제안 기법을 평가하기 위해, 고해상도 다중시기 광학위성 영상을 이용하여 실험지역을 구성한다. 등록오차 기반의 정밀 등록 기법 적용 결과와 수동으로 수행한 등록 결과와의 정량적/정성적 비교평가를 통해 제안 기법의 우수성을 판단하고자 한다.
얼굴 인식에서는 입력 영상에서 얼굴을 검출한 후에 데이터베이스의 영상과 위치와 크기를 일치시키는 등록 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 등록 과정에서 발생하는 얼굴영상의 이동, 회전, 혹은 크기의 차이를 eigenspace에서 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴 영상의 수직, 수평 이동, 회전, 크기 변환 등의 등록오차를 선형보간 행렬로 근사하였다. 각 변환행렬을 사용하여 등록오차에 따른 미분계수를 eigenspace에서 구하면 subpixel 단위의 등록 오차를 보정할 수 있다. 제안된 방법은 공간 영역에서 오차를 보정하는 것보다 계산량이 훨씬 더 적다. 오차 보정 후 얼굴 인식률이 크게 향상되는 것을 실험으로 확인하였다.
최근 대규모 지역 혹은 전 지구에 걸친 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나면서 이를 처리하기 위한 효율적인 '영상좌표 상호등록'법이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반적으로 오랜 시간이 소요되는 '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해 '사전검수영역기반정합법'(Pre-qualified area based matching)을 사용하였다. 이를 통해 '영상좌표 상호등록'시 연산시간을 현저히 단축시켰고 추출된 정합점에 과대오차제거법을 적용함으로서 단순히 영역기반정합법을 적용한 경우에 비해서 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 이용하여 테스트 프로그램을 작성, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.436 영상소, 정합점은 평균 38,475개로 나타났다. 연산시 간은 평균 약 8분으로 나타났다.
지자체 단위의 도로이동오염원 배출량을 보다 현실적으로 산정하기 위하여 배출량 산정 시 기초자료인 차량 등록대수를 보정하는 방안을 검토하였다. 국가교통DB를 이용하여 수도권 지역의 특정 차종(RV, 승합차, 버스, 화물차)에 대한 차량 등록대수를 보정한 결과, 지역별로는 서울의 오차율이 가장 크고 차종별로는 버스와 화물차의 오차율이 큰 것으로 나타났다. 또한, 배출량 산정에 영향을 미치는 기존 등록대수와 보정 등록대수 편차의 절대값은 수도권 지자체 모두 화물차가 가장 큰 것으로 나타났다. 배출량 산정 결과, 기존 등록대수 기반의 배출량과 보정 등록대수 기반의 배출량의 차이는 약 9%로 나타났으며, 수도권 지자체 중에서는 인천의 배출량 오차율이 가장 큰 것으로 나타났다.
다시기 위성 영상을 이용한 변화탐지 분석은 인간 활동의 변화를 직접 반영하는 지표이다. 변화탐지는 크게 화소 기반 변화탐지(PBCD: Pixel-Based Change Detection)와 객체 기반 변화탐지(OBCD: Object-Based Change Detection)로 구분한다. 화소 기반 변화탐지는 알고리즘이 간단하고 비교적 쉽게 정량적 분석이 가능해 전통적으로 많이 쓰여온 기법이나 고해상도 영상에서의 화소 기반 변화탐지는 오탐지나 노이즈(noise)가 발생하기 때문에 고해상도 영상에서의 활용도가 떨어진다. 또한, 고해상도 다시기 영상은 취득 당시 센서의 자세나 지형적 특성으로 인해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 지형적 불일치가 발생한다. 등록오차(registration noise)라고 불리는 이 지형 불일치는 고해상도 다시기 영상 활용을 위한 공간정보 추출 시 정확도를 떨어뜨리는 방해요인으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 등록오차를 고려한 고해상도 영상의 객체 기반 변화탐지를 수행하였다. 이 때, 다양한 화소 기반 변화탐지 결과를 모두 고려한 객체 기반 변화탐지 결과를 도출하였으며 이 과정에서 분할 영상(segmentation image)과의 major voting을 적용하였다. 제안 기법과 화소 기반 변화탐지 결과, 그리고 화소 기반 변화탐지 결과를 객체 기반 변화탐지로 확장한 결과의 비교를 통해 제안 기법의 우수성을 평가하였다.
본 연구는 방사선수술 치료계획 시 영상공동등록을 이용한 자기공명영상의 3차원적 위치에 대하여 구조평가 및 뇌 정위 수술의 해부학적 기준점으로 사용되어지는 전교련(anterior commissure: AC)과 후교련(posterior commissure: PC)의 일치성을 평가하여 방사선수술시 영상공동등록의 임상 적용 안전성을 확인하고자한다. 정위 방사선수술 시행 후 2016년 3월~2017년 3월까지 영상공동등록을 이용한 자기공명영상 추적검사를 시행한 32명의 영상을 이용하여 3차원 좌표 측정을 통한 후향적 연구를 시행하였다. 전교련의 3차원 좌표 오차는 $1.0443{\pm}0.5724mm$(0.10 ~ 1.89), 후교련 3차원 좌표 오차는 $1.0348{\pm}0.5473mm$ (0.36 ~ 2.24)로 약 1 mm의 오차를 나타내었다. 자기공명영상 장비별 전교련과 후교련 좌표의 평균오차는 MR1(3.0 T)의 오차 값이 MR2 (1.5 T)에 비하여 낮게 나타났다. 영상공동등록 기법을 이용한 치료계획 시 자기공명영상의 오차를 최소화하여야 하며, 정확도를 확인하는 과정이 필요한 것으로 생각된다.
경계점좌표 등록지역에서 지적공부 세계측지계 변환의 정확도는 기준점 측량성과에 의해 결정된다. 하지만 현재 기준점 측량성과는 등록 당시 측량기술과 방식의 한계로 인해 불균질한 성과를 나타내고 있으며, 사업지구별 특성이나 형성 시기에 따라 다양한 오차를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 경계점좌표 등록지역 사례에 대해 사업지구 유형별 오차 원인을 규명하고, 세계측지계 변환과 검증측량을 통해 최적의 측지계 변환방법과 정확도의 향상 방안을 제시하였다.
현행 지적도에는 건물 위치가 표시되지 않아 지적도 활용 시 건물 위치 식별이 어렵고, 지적현황측량에 따른 비용과 시간의 소요와 불편을 격고 있으며, 지상 건물의 경계 침범으로 인한 분쟁과 소송이 일어나고 있다. 건축물 경계 추출에 관한 선행연구에서 수치정사사진과 LiDAR를 이용한 건물 경계를 추출은 원칙적으로 지적측량의 원리와 상이한 기준으로 실제 지상의 외벽 경계선이 아닌 건축물의 옥상층 경계선을 추출하였다. 따라서 본 연구에서는 건물등록을 위해 시도해 보지 않았던 건축도면을 이용하여, 기존연구에서 고려되지 못한 지붕선이나 처마선이 아닌 실제 지적측량에서 기준이 되는 외벽의 경계선을 등록하기 위해 건축도면을 활용하였으며, 등록하는 과정에서 ArcGIS 엔진을 이용하여 개발한 자동 등록 방법을 사용하였다. 지적도 필지 경계선과 건축도면의 필지 경계선을 기준으로 등록한 결과 지적현황측량 성과와 수치지역에서 연결오차로 RMSE가 0.10m, 도해지역에서 0.16m로 나타났다. 따라서 건축도면을 이용하여 지적도에 건축물의 경계를 등록함으로써 지상측량을 보완할 수 있으며, 3차원 지적구축을 위한 기반을 조성하고, 지적재조사사업에서 시간과 경비를 획기적으로 절감할 수 있을 것이다.
뇌 수술 항법장치인 Viewing Wand(ISG Technologies, Toronto, Canada) 는 수술하는 현장에서 그 환자의 해부학적 구조물의 위치를 수술용 항법장치(navigator)를 통하여 3차원적으로 컴퓨터 모니터상의 해부학적 구조물의 영상과 1:1 대응 시켜가며 실시간 국 재수술을 할 수 있도록 하는 장비이다. 본 연구는 이 장비의 공간상의 오차를 최소화하기 위하여 최적 영상등록 방법을 모색하였다. 이를 위하여 아크릴을 재료로 두개모양의 팬텀을 제작하였으며 팬텀은 3 차원 영상지원수술하는 과정을 흉내낼 수 있도록 고안하였다. 팬텀의 내부에는 높이가 각각 다른 직경 5mm의 아크릴봉 22 개를 두개 내에 해부학적으로 주요 기관의 위치와 높이를 고려하여 등간격으로 수직으로 세워 배치하였다. 이 팬텀을 2.0mm 간격으로 틈없이 CT scan하여 3차원 영상을 만들고 영상에서 아크릴봉의 끝점을 실제 팬텀에서의 동일위치와 대응시켜 공간상 차이를 측정하고 분석 평가하여 오차가 최소화되는 영상등록 방법을 구였다. 실제 팬텀에서 임의의 좌표점과 이에 해당하는 영상의 좌표점을 대응시킬 때 Fiducial Fit Registration(FFR) 방법과 Surface Fit Registration(SFR) 방법을 혼합하여 사용할 경우 오차가 가장 적은 것으로 확인되었고 등록점들을 병소를 중심으로 폭넓게 대칭형으로 분포 시킬수록 오차가 감소하였다.
지적도는 모든 지도중 가장 큰 대축척 지도이며 토지에 대하여 필지별로 지번, 위치 및 경계 등 소유권의 범위를 등록하는 것으로서 국민의 기본권리인 토지에 대한 소유권과 그 이용을 보장할 수 있는 가장 기본적인 특성을 가지고 있다. 도형자료인 현재의 지적도는 1910년 토지조사사업에 의하여 실제 토지필지를 1/1,200로 축소하여 도면에 등록한 도해지적으로 제도오차, 축척오차, 신축오차, 도곽접합 등의 기술적인 오차와 측량을 할 때마다 각기 측량사에 따라 개인오차의 누적으로 성과결정에 있어서 차질을 가져다주고 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위하여는 지적재조사사업이 가장 바람직하지만 복잡한 과정을 거쳐야 함으로 그 이전에라도 축척변경사업을 통하여 새로운 지적체계로서 토지이용상태에 따라 토지의 경계를 수치좌표로 등록하는 수치지적체계로 전환하여 지적측량의 정확도와 정밀도를 높여 지적불부합지에 대한 민원을 해소함으로써 재산적 가치를 증대할 뿐만 아니라 국민의 소유권 보호 및 양질의 서비스 개선에 그 목적이 있다. 본 연구에서는 해당지역의 지적도를 독취, 정도곽으로 보정하여 일필지를 공부상면적의 공차범위 이내로 조정한 후 현형도와 지적도를 조정(Orientation)하여 좌표를 저장하였다. 일필지 좌표결정 방법에는 CAD기능을 이용하여 컴퓨터의 모니터에서 지적도를 이동 및 회전함으로써 위치를 결정하는 방식, 모니터상에서 국부적으로 위치를 결정하는 방식 및 디지타이져상에서 결정하여 모니터상에서 조정하는 방식있다. 현실적으로 국부적인 방법이 합리적이라고 생각되어 모니터상에서 조정(Orientation)하여 국부적으로 좌표 위치를 결정하는 방법으로 연구하고 성과를 비교, 검토하였으며, 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 지적도면은 토지조사사업 한지를 배접한 켄트지를 사용함으로써 종이의 신축으로 인하여 정도곽으로 보정을 하면 독취면적은 대부분 공부상면적보다 늘어났다. 2. 좌표의 이동량이 일률적이지 못하므로 기초점에 대한 문제라고 생각되며, 따라서 도해지적을 수치지적으로 전환함에 있어서 가장 우선되어야 할 사항이 기초점 정비라 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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