• 한국측량학회지
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• 제28권2호
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• pp.247-254
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• 2010

SPOT 4 위성영상의 기하 왜곡을 보정하기 위하여 새로운 접근방법을 연구하였다. 우주공간에서 위성과 지구의 관계를 정립함으로서 새로운 조건 방정식을 유도하였다. 초기 위성에 대한 정보가 어떤 일정한 변화에 의해 왜곡이 있다고 가정하고, LOS(Line-Of-Sight) 벡터를 변화시켜 위성영상의 기하를 보정하는 LOS 벡터 조정 모델을 연구하였다. 본 모델을 증명하기 위하여 관측각이 큰 SPOT 4 위성영상을 대상으로 실험하였다. 또한, 정확한 실험을 위하여 GPS로부터 측량한 10개의 지상기준점(GCPs)과 25개의 검사점(check points)을 사용하였다. SPOT 4 위성영상에 주어진 초기 위성정보(위성 위치, 속도, 자세, 관측각 등)를 그대로 이용하여 계산한 위성영상 기하는 총 35개의 지상기준점과 검사점에 대하여 거의 일정한 변화량을 지녔으며, 이를 통해 SPOT 4 위성영상에 시선벡터조정모델을 적용할 수 있음을 확인하였다. 시선벡터조정모델을 적용하여 영상에 고르게 분포하는 지상기준점을 2점에서 10점까지 변화시키면서 검사점의 오차를 계산하였고, 25개 검사점 오차는 모두 1픽셀 미만이었다. 새로운 접근 방법인 이 모델은 2점 이상의 지상기준점을 이용하여 SPOT 4 영상 기하를 효과적으로 보정하였으며, 또한 SPOT 영상과 촬영방식이 동일한 고해상 위성영상에 대해서도 좋은 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.51-59
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• 2024

시선 벡터 정답값을 갖는 대규모 데이터의 수집은 시선 추적 분야에서 많은 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 원본 사진의 시선을 수정하는 데이터 증강 기법을 사용하여 제한된 개수의 시선 정답값이 주어진 상황에서 시선 추적 모델의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 시선 구간 다중 클래스 분류를 보조 작업으로 학습하고, 디퓨전 오토인코더의 잠재 변수를 조정하여 원본 사진의 시선을 편집한 사진을 생성한다. 기존의 얼굴 속성 편집과 달리, 우리는 이진 속성이 아닌 시선 벡터의 피치와 요를 지정한 범주 내로 변경하며, 편집된 사진을 시선 추적 모델의 증강된 학습 데이터로 활용한다. 시선 정답값이 5만 개 이하일 때 준지도 학습에서의 시선 추적 모델의 정확도 향상은 제안한 데이터 증강 기법의 효과를 입증한다.