• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.182-186
• /
• 2003

일반적으로 영상은 공간, 분광 및 시간 해상력을 바탕으로 고해상과 저해상 영상으로 구분된다. 최근 IKONOS 와 QuickBird 등 공간해상력이 1m 이하인 위성 영상들이 국내에 공급되어 바야흐로 고해상 위성영상을 이용한 다양한 활용분야들이 연구되고 있다. 이에 반하여 고분광해상력을 갖는 하이퍼스펙트럴 영상에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 국제적으로는 항공기탑재 센서들을 이용한 다양하고 광범위한 조사분석 연구가 이루어지고 있으나, 국내에서는 장비와 관심의 부재로 인하여 초기적인 연구 단계에 있는 실정이다 하이퍼스펙트럴 센서는 환경, 지질, 목표물 인식 분야에 있어 많은 관심을 받고 있으며 위성탑재 초다중분광센서가 운용되기 시작하면서 연구의 활성화가 더욱 기대되고 있다. 본 연구에서는 EO-1 위성의 Hyperion 센서 데이터를 이용하여 노이즈 제거를 위한 영상 전처리 과정을 실시하고 분광특성에 따른 무감독 분류를 통한 인덱싱 기법과 널리 알려진 분광 라이브러리를 활용한 대상물, 특히 인공지물 추출 기법을 실험하였다. 이를 위하여 MNF(Maximum/Minimum Noise Filtering) 변환 및 분광 매칭(Spectral Matching) 기법, 분광 라이브러리 처리 등을 수행하였다. 결과의 비교를 위하여 동일 지역의 Landsat ETM+ 데이터를 이용하여 상호비교를 통한 검증작업으로서 그 성과를 판단하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.67-80
• /
• 2009

By a number of sensors and sensor networks, we can collect environmental information from a certain sensor space. To discover more useful information and knowledge, we want to employ data mining methodologies to sensor data stream from such sensor spaces. In this paper, we present a novel data preprocessing scheme to improve the performances of the data mining algorithms. Especially, ontologies are applied to represent meanings of the sensor data. For evaluating the proposed method, we have collected sensor streams for about 30 days, and simulated them to compare with other approaches.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.21-22
• /
• 2021

최근 AI(Artificial Intelligence)를 기반으로 정밀한 가스 성분 감지를 위한 후각지능(Olfactory intelligence) 기술에 연구가 활발히 진행 중이다. 후각지능 학습데이터는 다른 감지 방식의 가스 센서들이 동시에 적용되는 멀티모달리티의 특성을 지니며 또한, 공간상에 분포된 센서 배열을 통해 획득된 다차원의 시계열 특성을 지닌다. 따라서 대량의 다차원 데이터에 대한 정확한 이해와 분석을 위해서는 데이터를 전처리하고 시각화할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 후각지능 학습을 위한 다차원의 복잡한 가스 데이터의 시각화를 위해 잡음 등의 불필요한 값을 제거하고, 데이터가 일관성을 가지도록 하며, 데이터의 차원을 시각화 가능하도록 축소하기 위한 전처리 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.06a
• /
• pp.112-113
• /
• 2019

유무선 정보통신환경에 맞춰 제한된 비트율로 압축된 CCTV 영상의 화질은 좋지 않을 수 있다. 본 논문은 제한된 비트율로 압축된 영상내 관심영역의 화질개선을 위해, 영상압축을 수행 하기 전의 카메라 센서로 획득한 영상에 전처리를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 관심영역 및 비관심영역에 차등적 필터를 적용하여 화소 별 공간적 상관도를 향상시킨다. 제안된 방법을 사용한 결과 관심영역에서의 텍스처 손실을 최소화 할 수 있었으며 전처리 과정을 적용하지 않은 영상과 비교하여 객관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.18 no.5
• /
• pp.1103-1109
• /
• 2014

The motion recognition system has been broadly studied in digital image and video processing fields. Recently, method using th depth image is used very useful. However, recognition accuracy of depth image based method will be loss caused by size and shape of object distorted for angle of the depth sensor. Therefore, distortion correction of depth sensor is positively necessary for distinguished performance of the recognition system. In this paper, we propose a pre-processing algorithm to improve the motion recognition system. Depth data from depth sensor converted to real world, performed the corrected angle, and then inverse converted to projective world. The proposed system make progress using the OpenCV and the window program, and we test a system using the Kinect in real time. In addition, designed using Verilog-HDL and verified through the Zynq-7000 FPGA Board of Xilinx.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
• /
• v.38 no.8
• /
• pp.62-71
• /
• 2001

This paper presents a design of the real-time digital image enhancement preprocessor for CMOS image sensor. CMOS image sensor offers various advantages while it provides lower-quality images than CCD does. In order to compensate for the physical limitation of CMOS sensor, the spatially adaptive contrast enhancement algorithm was incorporated into the preprocessor with color interpolation, gamma correction, and automatic exposure control. The efficient hardware architecture for the preprocessor is proposed and was simulated in VHDL. It is composed of about 19K logic gates, which is suitable for low-cost one-chip PC camera. The test system was implemented on Altera Flex EPF10KGC503-3 FPGA chip in real-time mode, and performed successfully.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.20 no.3
• /
• pp.41-48
• /
• 2012

Using multi-sensor or multi-temporal high resolution satellite images together is essential for efficient applications in remote sensing area. The purpose of this paper is to estimate geometric difference of translations between high-resolution optical and SAR images automatically. The geometric and radiometric pre-processing steps were fulfilled to calculate the similarity between optical and SAR images by using Mutual Information method. The coarsest-level pyramid images of each sensor constructed by gaussian pyramid method were generated to estimate the initial translation difference of the x, y directions for calculation efficiency. The precise geometric difference of translations was able to be estimated by applying this method from coarsest-level pyramid image to original image in order. Yet even when considered only translation between optical and SAR images, the proposed method showed RMSE lower than 5m in all study sites.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.35 no.5
• /
• pp.395-402
• /
• 2016

In this paper, a wideband adaptive beamforming approach for an acoustic vector sensor linear array is presented. It is a very important issue to estimate the stable covariance matrix for adaptive beamforming. In the conventional wideband adaptive beamforming based on coherent signal-subspace (CSS) processing, the error of bearing estimates is resulted from the focusing matrix estimation and the large number of data snapshot is necessary. To alleviate the estimation error and snapshot deficiency in estimating covariance matrix, the steered covariance matrix method in the pressure sensor is extended to the vector sensor array, and the subarray technique is incorporated. By this technique, more accurate azimuth estimates and a stable covariance matrix can be obtained with a small number of data snapshot. Through simulation, the azimuth estimation performance of the proposed beamforming method and a wideband adaptive beamforming based on CSS processing are assessed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.331-331
• /
• 2023

일반적으로 가뭄을 해석하기 위하여 가뭄심도, 빈도, 피해면적 및 기간의 영향 등을 고려한 가뭄지수를 이용하며, 이러한 가뭄지수는 주로 지점자료 기반 지상관측자료를 활용하여 산정한다. 하지만 지점자료 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어렵기 때문에 미계측 지역에 대한 가뭄 분석의 한계가 발생한다. 다양한 계측기반의 지상센서들이 확충되면서 통계학적 기법기반 공간분포 개선방안을 제시하고 있지만, 정확한 가뭄평가 자료가 추가 및 개선되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 원격탐사기술을 활용하여 지점자료의 한계를 극복한 격자기반의 공간정보를 표출함으로써 새로운 가뭄모니터링 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 지상관측자료로 가뭄을 판단하기 어려운 미계측 지역에 대한 가뭄 판단 및 예측 정확도 향상을 위하여 원격탐사기술을 활용한 공간정보 빅데이터를 구축하고자 한다. 미국 국립가뭄경감센터에서 제시한 식생가뭄반응지수 (VegDRI, Vegetation Drought Response Index)는 식생지수, 기상학적 가뭄지수, 지역적 특성을 반영한 생물물리학적 정보를 통합한 하이브리드 가뭄지수로 가뭄과 관련된 공간정보를 활용하여 가뭄을 판단하는 지표이다. VegDRI 산정을 위하여 ERA5의 격자기반 강수자료, MODIS 센서 기반 식생지수 등 격자기반의 공간정보를 수집하였으며, 전처리 모듈을 구축하였다. 또한, 기존 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (SPI, Standardized Precipitation Index)와 비교를 통해 VegDRI의 국내 적용성을 평가하였으며, 국내 가뭄사례에 적용하여 적절한 가뭄 판단지표로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.141-141
• /
• 2019

토양수분은 수문 분석에 있어 매우 중요한 인자 중 하나이며 최근 기후변화로 인한 가뭄, 홍수 및 산불발생과 같은 물 관련 재해 발생에 직 간접적으로 영향을 미치기 때문에 지표 토양수분산정은 매우 중요하다. Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 능동형 위성으로 10m의 공간해상도로 제공되기 때문에 기존의 토양수분 전용위성인 SMOS(Soil Moisure and Ocean Salinity), SMAP(Soil Moisture Active Passive) 및 GCOM-W1(Global Change Observation Mission Water) 등 다르게 고해상도 토양수분 산정이 가능하다. 그러나 Sentinel-1 SAR 센서에서는 고해상도 지표 관측 이미지 자료만 제공하며, 토양수분 자료를 직접적으로 제공하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 2018년도 Sentinel-1 A/B IW(Interferometric Wide swath) 모드의 VH(Vertical Transmit - Horizontal Receive) 편파 영상과 Sentinel-1 SAR 위성자료 전처리 도구인 SNAP(Sentinel Application Platform)을 이용하여 후방산란계수를 산정하였으며, 산정된 후 방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 65개 지점의 실측 TDR(Time Domain Reflectrometry) 토양수분의 관계를 이용하여 회귀모형을 도출 및 토양수분 공간분포를 산정하였다. 비록 불확실성은 어느정도 발생 하였으나, 전체적으로 TDR 관측값과 $10m{\times}10m$ 해상도의 Sentinel-1 SAR 기반 토양수분이 일치하는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 수문, 농업, 산림, 재해 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.