• 전자공학회논문지T
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• 제36T권1호
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• pp.32-40
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• 1999

함수영역의 데이터를 스펙트럴영역 데이터로 변환시켜주는 스펙트럴 계수를 통해 논리함수의 분석을 할 수 있다. 본 논문에서는 스펙트럴 기술을 통해 MVL 회로에 대해 분석을 수행하였고, MVL회로의 고장분석 및 검출방법을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.534-540
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• 2010

고차원 특성과 높은 상관성은 하이퍼스펙트럴 데이터의 주요 특징이다. LDA와 그 변형 선형 투사 방법들이 고차원 스펙트럴 정보로부터 저차원의 특징을 추출하는데 사용되었다. LDA는 학습 데이터가 적은 경우 흔히 발생하는 과대적합으로 인해 일반화 성능이 낮아지는 문제가 발생하는데, 이를 완화하기 위하여 LDA 규칙화(regularization) 방법들이 제시되었다. 그 중, 평탄도(smoothness) 제약에 기반한 LDA 규칙화 기법은 높은 상관성을 갖는 하이퍼스펙트럴 데이터의 특성에 적합한 특징 추출 기법이다. 본 논문에서는 하이퍼스펙트럴 데이터 분류에서 평탄도 제약을 갖는 LDA 규칙화 방법을 소개하고 학습 데이터 조건에 따른 성능을 실험적으로 분석한다. 또한, 분류 성능의 향상을 위한 스펙트럴 정보와 공간적 정보의 상관성을 함께 활용하는 이중 평탄도 LDA 규칙화 기법을 제시한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.186-189
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• 2009

KOMPSAT-2 고해상도 위성영상이 제공됨에 따라, 국내에서도 고해상도 위성영상을 활용한 다양한 연구 및 활용 사례가 증대되고 있다. KOMPSAT-2는 높은 공간해상도의 흑백영상과 멀티스펙트럴 영상을 동시에 제공하고 있는데, 개체 추출 및 고해상도의 토지 피복도 생성, 영상의 시각화를 위한 고해상도 멀티스펙트럴 영상 취득이 주요한 실정이다. 따라서 서로 다른 공간, 분광해 상도를 가지는 센서 자료를 이용하여 두 개의 장점을 모두 가지는 영상으로 재구성하는 영상융합은 원격탐사분야에서 중요한 연구분야이다. 이를 위해 다양한 영상융합기법이 연구되었지만, 대부분의 알고리즘들이 융합 후에 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 영상 유도기법을 이용하여 융합영상의 분광정보를 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 멀티스펙트럴 영상과 해상도를 낮춘 융합영상과의 비교 분석을 통하여 융합영상의 공간해상도 왜곡은 최소한으로 줄이고 왜곡된 분광정보를 최대한 보정하였다. 다양한 알고리즘을 통해 얻은 KOMPSAT-2 융합 영상에 본 알고리즘을 적용한 결과, 분광정보 왜곡량이 기존의 융합결과에 비해 줄어든 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 결과는 다양한 응용분야에 활용될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.463-470
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• 2016

주파수 영역에서 시계열 자료를 분석함에 있어 스펙트럴 추정량은 매우 유용한 도구이다. 기존의 스펙트럴 추정량은 이상치에 영향을 받을 수밖에 없는 구조로 되어있어서 M-추정법을 활용하여 로버스트 스펙트럴 추정량이 제안되었다. M-추정을 위해서는 조율모수를 적절하게 선택해 주어야 하는데 Pak (2001)이 제안한 방법을 사용할 때의 효과를 연구하였다. 모의실험과 주택가격지수에의 적용을 통하여 효과가 있음을 확인하였다.

• 보존과학회지
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• 제31권4호
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• pp.395-402
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• 2015

이 연구에서는 하이퍼스펙트럴 이미지를 활용하여 석조문화재의 훼손상태 모니터링에 대한 활용성을 검토하였다. 이를 위해 하이퍼스펙트럴 데이터의 보정방법, 영상분류 및 정규화 식생지수 산출방법을 석조문화재에 적용하였다. 이 결과 각 물질의 분광정보를 기반으로 한 객관적인 훼손지도 작성, 정밀도 높은 훼손율의 산출 및 식생들의 활력도 모델작성 등 다양한 분석이 가능하였다. 따라서 하이퍼스펙트럴 이미지 분석을 활용하여 석조문화재를 모니터링 한다면 효율적으로 훼손상태 변화를 파악할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.52-65
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• 2012

작물과 산림을 포함한 식생에 대한 순1차 생산(net primary production, NPP)와 총1차 생산(gross primary production, GPP)은 바이오매스와 식생의 탄소저장과 밀접한 관련이 있으며, 원격탐사를 이용해 바이오매스를 추정하는 많은 노력이 이루어지고 있다. 바이오매스는 광합성에 매우 중요한 요소인 클로로필(엽록소)의 총 함유량으로 추정할 수 있는데, 클로로필을 추정하기 위해서 다양한 식생지수들이 개발되었다. 식생지수들은 개발에 사용된 식생의 종류와 원격탐사 데이터에 따라 조금씩 차이를 가지고 있다. 하이퍼스펙트럴 영상은 다중분광 영상에 비하여 세분화된 각 파장대마다 물질에 따른 반사 및 흡수 특성이 다르기 때문에, 기존의 식생지수를 그대로 사용하기에 무리가 따른다. 본 연구는 항공기 탑재 하이퍼스펙트럴 영상을 이용하여 산림에 대한 바이오매스 추정을 위한 매개변수로 활용되는 적합한 식생지수는 무엇인지 평가하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 하이퍼스펙트럴 영상의 밴드 특성을 고려하여 다수의 식생지수 산출식 중 9개를 선정하고, SMA(spectral mixture analysis)를 통하여 대상지역의 산림을 대표하는 3개의 endmember를 추출하였다. 9개의 식생지수와 추출된 endmembers의 상관관계를 분석하였다. 상관분석 결과는 산림이 분포된 지역에서 Pearson 상관계수는 MTVI1과 TVI가 0.877의 상관계수를 가졌으며, 식생이 적고 토양의 분포가 확연한 지역에서는 MCARI가 0.9061로 매우 높은 상관계수를 보였다. 전반적으로 MTVI1과 TVI이 0.757의 동일한 상관계수를 가지며 식생에 대한 3개의 endmember를 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.31-41
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• 2016

하이퍼스펙트럴 영상을 이용하여 토지피복 분류를 정확히 수행하기 위해서는 전처리 작업으로서 대기보정을 거쳐야 한다. 항공 하이퍼스펙트럴 영상에 대하여 대기보정을 실시하고 대기보정 유 무에 따른 해수, 갯벌, 식생, 아스팔트, 콘크리트 등의 토지피복 항목별 분광반사율 특성을 비교하여 대기보정의 뚜렷한 효과를 확인할 수 있었다. 대기보정 후의 영상에 대하여 최대우도법, 분광각맵퍼법 등의 화소기반 감독분류기법으로 각각 토지피복 분류를 행하고 그 결과를 비교하였다. 분광각맵퍼법의 경우 임계각 $0.4^{\circ}$에서 노이즈를 최소화하면서 해수영역을 가장 양호하게 분류해 낼 수 있었다. 같은 개체라도 다양한 분광특성을 나타내는 하이퍼스펙트럴 영상의 경우 연안지역에서는 종래의 화소기반 분류기법보다는 축척, 분광 정보, 형태, 결 등을 종합적으로 고려하는 객체기반 분류기법이 더 우월할 것으로 사료된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.63-71
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• 2013

본 연구에서는 산림 바이오매스와 식생지수의 상관성을 분석하기 위해 현장조사 자료, 위성영상과 LiDAR 자료를 이용하여 산정된 산림 바이오매스 분포도를 기준으로 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 LANDSAT 영상을 이용하여 식생지수인 SR, NDVI, SAVI, LAI를 계산한 값과 비교하였다. 분석결과, 고해상도 KOMPSAT-2 영상의 식생지수가 LANDSAT 영상의 식생지수보다 침엽수의 상관성이 더 높게 나타났으며 활엽수의 경우는 LANDSAT 영상의 식생지수가 높은 상관성을 보였다. 식생지수 중에는 NDVI 값이 다른 지수에 비해 상관성이 높게 나타났다. 또한 STSAT-3 위성의 소형영상분광기(Compact Imaging Spectrometer, COMIS)와 유사 센서인 EO-1 위성의 Hyperion 영상을 이용하여 하이퍼스펙트럴 영상을 분석하고 바이오매스와 상관성이 상대적으로 높은 식생지수를 동일한 GSD 조건의 LANDSAT 위성의 식생지수와 비교하고 하이퍼스펙트럴 영상의 임상 추출에 대한 활용가능성을 분석하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.885-894
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• 2006

본 논문의 의도는 하이퍼스펙트럴 영상의 다량의 밴드를 사용하면서도 효율적인 분류기법의 개발에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 하이퍼스펙트럴 영상의 분류에 있어 이론적으로 밴드수가 많아질수록 분류정확도가 높을 것이라 예상되는, 다변량 통계분석기법중의 하나인 정준상관분석을 적용한 분류기법을 제안한다. 그리고 기존의 대표적인 전통적 분류기법인 최대 우도분류 방법과 비교한다. 사용되는 하이퍼스펙트럴 영상은 2001년 9월 2일 취득된 EO1-Hyperion 영상이다. 실험을 위한 밴드수는 LANDSAT TM 영상에서 열밴드를 제외한 나머지 데이터의 파장대와 일치하는 부분을 감안하여 30개 밴드로 선정하였다. 지상실제데이터로서 비교기본도를 채택하였다. 이 비교기본도와 시각적으로 윤곽을 비교하고, 중첩분석하여 정확도를 평가하였다. 최대우도분류의 경우 수역 분류를 제외하고는 전혀 분류기법으로서의 역할을 하지 못하는 것으로 판단되며, 수역의 경우도 큰 호수 외에 작은 호수나 골프장내 연못, 부분적으로 물이 존재하는 작은 영역 등은 전혀 분류하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 정준상관분류결과는 비교기본도와 형태적으로 시각적 비교를 해볼 때 골프장잔디를 거의 명확히 분류해 내고 있으며, 도시역에 대해서도 고속도로의 선형 등을 상당히 잘 분류해내고 있음을 알 수 있다. 또한 수역의 경우도 골프장 연못이나 대학교내 연못, 기타지역의 연못, 웅덩이 등 까지도 잘 분류해내고 있음을 확인할 수 있다. 결과적으로 정준상관분석 알고리즘의 개념상 트레이닝 영역 선정시 시행착오를 겪지 않고도 정확한 분류를 할 수 있었다. 또한 분류항목 중에서 잔디와 그 외 식물을 구분해 내는 능력과 수역을 추출해 내는 능력이 최대우도분류기법에 비해 우수하였다. 이상의 결과로 판단해 볼 때 하이퍼스펙트럴영상에 적용되는 정준상관분류기법은 농작물 작황 예측과 지표수 탐사에 매우 유용하리라 판단되며, 나아가서는 분광적 고해상도 영상인 하이퍼스펙트럴 데이터를 이용한 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.339-344
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• 2005

하이퍼스펙트럴 데이터의 효과적인 분석을 위해 밴드 추출(Feature Extraction)이나 밴드선택(Feature Selection)에 대한 연구가 최근 많이 이루어지고 있다. 본 연구는 상대적으로 많은 밴드를 가지는 하이퍼스펙트럴 영상을 식생지수(Vegetation Index)와 같은 특수한 목적에 적용하기 위해 같은 파장대의 밴드를 조합(Band Aggregation)하여 Landsat ETM+ 영상 밴드와 동일한 영상 생성을 목적으로 한다. 이를 위해 NASA에서 제공하는 밴드별 분광특성 자료를 이용하여 밴드 조합을 위한 가중치 계산식에 적용하였으며, 밴드 선택을 위한 유효 파장대를 추출해 보았다 데이터 간 편차를 줄이기 위해 실제 1분 간격으로 촬영된 동일지역의 Hyperion과 ETM+ 영상을 사용하여 알고리즘에 적용하였고, 그 결과를 영상 간 상관계수와 NDVI 영상을 이용하여 비교 분석하였다.