원격감지(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 다중분광 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터의 양이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상 처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분변환이다. 본 논문에서는 주성분변환에 대한 처리방법에 대해 논한 후, 다중분광 영상데이터를 주성분 변환한 주성분 영상데이터를 분석하였다. 또한 주성분 영상데이터를 최대유사법으로 분류하고 그 결과를 분석하였다.
GIS데이터와 함께 고해상도 원격영상데이터의 활용을 높이기 위한 영상데이터의 표준화에 관한 연구가 추진중이다. 본 연구에서는 ISO/TC와 OGC 등을 비롯한 해외 영상데이터의 표준화 사례를 분석하였으며 국내의 표준화 추이를 살펴보았다. 이러한 분석의 결과를 바탕으로 가장 보편적이고 사용이 용이한 영상데이터의 표준안이 제시되도록 하였다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.7
no.4
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pp.24-33
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2004
Advances in remote sensing technologies are resulting in the rapid increase of the number of spectral channels, and thus, growing data volumes. This creates a need for developing faster techniques for processing such data. One application in which such fast processing is needed is the dimension reduction of the multispectral data. Principal component transformation is perhaps the mostpopular dimension reduction technique for multispectral data. In this paper, we discussed the processing procedures of principal component transformation. And we presented and discussed the results of the principal component transformation of the multispectral data. Moreover principal components image data are classified by the Maximum Likelihood method and Multilayer Perceptron method. In addition, the performances of two classification methods and data reduction effects are evaluated and analyzed based on the experimental results.
본 논문은 웨이블릿을 적용하여 영상의 다중 압축에 대하여 논한다. 정보 전송에서 가장 중요시되는 것은 전송 속도이고, 이 전송 속도는 데이터의 용량에 반비례한다. 따라서 고용량의 데이터를 전송하는데는 많은 불이익이 따르게 되므로 데이터 압축이 필요하게 되었다. 하지만 압축률은 데이터의 손실에 비례하므로 높은 압축률을 사용할 경우 많은 데이터를 손실하게 된다. 본 논문에서는 수많은 데이터 중에서도 많이 사용되는 영상 데이터에 웨이블릿 변환을 적용하여 영상 데이터를 다중 압축함으로서 압축률을 높이고 영상 데이터의 손실을 최대한 줄이는 방법을 보였다. 결론적으로, 영상데이터에 웨이블릿을 적용하여 다중 압축을 함으로서 같은 압축률에서 영상 데이터의 손실을 일반적인 1단계 변환 압축 방법보다 줄이게 되었음을 보였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.1
s.33
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pp.73-84
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2005
An increasing in quantity of multimedia data brought a new problem that expected data should be retrieved fast and exactly. The adequate representation is a key element for the efficient retrieval For this reason, the MPEG-7 standard was established for description of multimedia contents in 2001. Recently, the new metadata were developed to represent characteristics of movie information resources by Korea Federation of Film Archives. In this paper. we designed and implemented a movie information retrieval system. This system used XML schema to accept movie information metada. This system offers a keyword retrieval using high-level metadata based on movie information and similarity retrieval using low-level metadata based on MPEG-7. As a result, that ill be Possible more efficient movie information interchange . movie information metadata reuse and fast retrieve.
본 논문에서는 영상으로부터 한국적 감성 데이터를 추출하고 감성 컨텐츠 프레임워크(ISC) 구축을 통해 영상데이터를 다양한 멀티미디어 데이터와 함께 사용자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 영상으로부터 객체를 분리해내고 각각의 특징벡터 모델을 구축한다. 특징벡터모델은 요소인자로써 벡터공간의 데이터로 입력되고, 정규화 된 한국어 형용사 데이터와의 근접도를 비교하여 대표 감성을 표현하게 된다. 또한 감성 컨텐츠 데이터의 3층 구조를 이용하여 멀티미디어 데이터를 분류하고 대표 감성형용사와의 인자사상을 통하여 다양한 영상-감성 컨텐츠를 제공하는 프레임워크를 설계한다. 이것은 다양한 영상의 추상데이터에 대응한 감성표현을 추출하여 영상에 내포되어 있는 정확한 의미를 관찰자에게 전달할 수 있다.
최근 가상도시, 위치기반시스템 등 여러 분야에서 도심지역의 고해상도 DSM의 수요가 증가하고 있다. 고해상도 DSM을 획득하는데 항공 라이다 측량은 가장 효율적이고 경제적인 방법으로 인정받고 있다. 그러나 레이저 펄스는 도시건물의 모서리와 코너보다는 주로 표면에서 반사되기 때문에 일반적으로 라이다 DSM은 명확한 수직 breakline을 포함하기 힘들다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터와 항공영상의 결합을 통해서 고품질의 도시지역 DSM을 생성하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 (1) 서로 다른 두 센서에서 획득된 라이다 데이터와 영상의 기하 정합, (2) 라이다 데이터를 이용한 영상정합, (3) 영상정합을 통해 획득된 지상점과 라이다 데이터를 이용한 DSM 생성순으로 이루어진다. 영상 정합을 위한 지상점의 초기값으로 대상지의 평균고도를 높이로 사용하는 것이 아니라 라이다 데이터로부터 얻어진 높이를 사용한다면 영상 정합이 아주 정밀하게 이루어 질 수 있다. 이와 함께 정합된 영상으로부터 얻어진 지상점은 라이다 데이터 보다 더 높은 밀도를 갖게 된다. 따라서 DSM 생성을 위한 격자에 라이다 데이터와 영상정합의 결과로 얻어진 지상점 모두를 내삽에 이용하여 DSM을 생성하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.155-158
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2019
최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.
Park, Sang-Yeun;Shin, Hae-Sun;Park, Sung-Soon;Kim, Gyoung-Hun
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.30-31
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2020
일반적으로 CCTV 녹화기는 24시간 중단없이 다중 카메라로 부터 수신되는 Video, Audio, Meta 데이터를 파일형태로 저장한다. 그리고 다양한 IoT 센서들은 사건(event)이 발생되었을 때, 입력되는 데이터를 기록한다. 그런데 이 형태의 데이터를 통합하여 사용하는 서비스들에 대한 요구가 증대되고 있다. 그런데 영상데이터와 IoT센서 데이터를 분리해 저장하고 관리하는 기존의 방식으로는 사용 센서의 개수 등에 따라 물리적인 크기가 커지고 관리의 복잡성이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 다중 카메라로부터 입력되는 동영상 데이터와 IoT 센서 데이터를 통합하여 저장하는 방안을 제시한다. 이러한 통합 데이터의 고속 입출력을 지원하기 위해, 본 연구에서는 자체 파일시스템을 개발하였고 저장되는 각각의 파일을 mp4 표준을 따르게 하여 호환성을 보장하도록 구현하였다. 그래서 동영상 파일 포맷으로 널리 사용되는 MP4 포맷에 IoT센서 데이터를 함께 저장함으로써 동영상과 IoT센서의 정보를 효율적으로 관리하고 검색의 편의성을 높일 수 있게 되었다.
Time-series data generated from satellite data are crucial resources for change detection and monitoring across various fields. Existing research in time-series data generation primarily relies on single-image analysis to maintain data uniformity, with ongoing efforts to enhance spatial and temporal resolutions by utilizing diverse image sources. Despite the emphasized significance of time-series data, there is a notable absence of automated data collection and preprocessing for research purposes. In this paper, to address this limitation, we propose a system that automates the collection of satellite information in user-specified areas to generate time-series data. This research aims to collect data from various satellite sources in a specific region and convert them into time-series data, developing an automatic satellite image collection system for this purpose. By utilizing this system, users can collect and extract data for their specific regions of interest, making the data immediately usable. Experimental results have shown the feasibility of automatically acquiring freely available Landsat and Sentinel images from the web and incorporating manually inputted high-resolution satellite images. Comparisons between automatically collected and edited images based on high-resolution satellite data demonstrated minimal discrepancies, with no significant errors in the generated output.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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