The urbanization of Korea has been rapidly progressed since 1960. Current available satellite images used in various fields are obtained after 1975. The CORONA Image data declassified in 1995, and are the only source of image which provide 1960's topographic information of the Korean Peninsula. In this sense CORONA imagery can be readily applicable for change detection in various fields such as urban, forest and environmental planning. To generate CORONA mosaic image of Korea we undertook comparative analysis of the various geocoding methods. We also applied the linear regression method to perform the radiometric balance between the strips.
This paper presents a robust method to combine a collection of images with small fields of view to obtain an image with a large field of view. In the previous works, there are two main areas which one is a cross correlation-based method and the other is a feature-based method. The former is based on motion estimation from video sequences. so there are a problem on rotating a camera about optical axis. In the latter method, it is difficult to match correspondence feature points correctly.'re find correct correspondences, we proposed the geometrical feature model and correspondence filters and the Gaussian distribution weight function to blend the images smoothly. The experiments show that our method is robust and effective.
방송에서는 당사자의 동의 없이 얼굴을 노출 시키거나, 유해물질로 판단되는 물체의 노출을 금지하고 있다. 기존의 처리방식으로 편집자가 촬영된 영상을 직접 편집하거나, 촬영 시 가리개를 이용하는 방법을 사용한다. 이러한 방법은 번거롭고, 실수로 인해 얼굴이나 유해물질이 방송에 그대로 노출될 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 객체탐지 모델과 동일인 판단 모델을 사용하여 편집 과정을 자동으로 처리하고 후처리뿐만 아니라 실시간 방송에서의 적용을 위해 추가적으로 객체추적 알고리즘을 도입하여 처리속도를 높이는 방안을 제시한다.
국가 우주개발 프로그램에 따라 개발되고 있는 다목적실용위성 시리즈 영상자료에 대한 활용도 증대를 위해서는 표준화된 후처리 공정을 통해 위치정확도가 향상된 고품질의 영상을 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 다목적실용위성 영상자료 후처리를 위하여 구축된 부가처리시스템을 이용하여 국내외 지역의 다목적실용위성 2호, 3호 영상자료에 대한 위치보정 실험을 수행하였다. 우선 남한과 북한지역에서 다목적실용위성 2호 영상자료를 각각 50장씩 선정한 후 GCP Chip을 이용한 모델링 결과 남한과 북한에 대한 RMSE(Root Mean Square Errors)는 각각 1.59 화소와 2.04 화소로 나타났으며, 검사점을 이용한 정사모자이크영상에 대한 위치정확도는 각각 1.33m(RMSE)와 1.90m(RMSE)로 나타났다. 한편 GCP 확보에 어려움이 존재하는 해외지역의 경우 공개도로지도를 이용한 영상보정을 통해 위치정확도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 본 연구에서 사용된 부가처리시스템과 참조자료는 전 세계지역에 대한 정밀 영상 DB 구축에 있어 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.
사이드 스캔 소-나를 이용한 해저면 음향영상자료의 처리과정에서 가장 첫 번째 단계는 수중예인체의 절대위치를 결정하는 것이다. 예인체를 조사선박에 부착하지 않고 후미에서 수중예인하기 때문이다. 수중에서 음향을 이용하여 위치를 추적하는 장치나 예인체의 움직임을 관측하는 추가적인 지원장비 없이도 절대위치를 계산할 수 있는 기술적인 알고리즘이 제안되었다. 예인항적으로 작성된 모자이크 결과도면에서, 인접한 측선 간의 불일치나 모호하게 접합되는 해저형태를 발견할 수 없었다. 절대위치 계산과정에서 수중예인체의 진행방향이 부드럽게 되는 부차적인 효과가 있다. 그 결과 진행방향에 대하여 수직으로 분포하는 영상자료의 펼침형태가 안정적으로 배열되며 음향조사역(音響照射域)의 평면투영에서 자료의 유실현상도 현저하게 줄어든다. 수중에서 예인하는 방식의 다른 분야 해양조사에서도 이 연구결과의 적절한활용이 기대된다.
본 연구에서는 재해/재난 현장에서 취득한 대용량 무인기 영상으로부터 고정밀 3차원 실감 자료를 신속하게 생성하기 위하여 상용 소프트웨어인 Agisoft Metashape와 클라우드 컴퓨팅 서비스인 Amazon web service를 이용하여 처리하는 방식을 제안하고 성능을 평가하였다. 로컬 컴퓨터를 이용하는 온프레미스 방식, Agisoft사(社)와 Pix4D사(社)에서 제공하는 클라우드 서비스와 비교하여, 항공삼각측량, 3차원 포인트 클라우드 및 DSM 생성, 메쉬 및 텍스처 생성, 정사 모자이크 영상 제작 등의 과정은 비슷한 시간을 소요하였다. 클라우드 방식은 대용량 자료의 업로드와 다운로드 시간을 필요로 하지만 실질적인 현장 처리가 가능하다는 분명한 장점을 보였다. 온프레미스 방식과 클라우드 방식 모두 CPU와 GPU 성능에 따라 처리 시간의 차이가 발생하지만 벤치마크를 통해 확인되는 성능 차이만큼 큰 차이는 발생하지 않았다. 그러나 저성능의 GPU가 탑재된 랩탑 컴퓨터는 지나치게 많은 시간을 소요하여 현장 처리에 적용하기 어려운 것으로 나타났다.
태풍, 홍수와 같은 자연재해 발생 시 영상을 기반으로 댐, 보, 교량과 같은 수변 구조물의 피해정보의 정량적인 분석이 가능하면, 피해복구 및 의사결정의 지원에 큰 도움이 된다. 본 연구에서는 수변 구조물의 피해 분석을 위한 초기 과정으로 UAV를 활용한 수변 구조물의 3차원 정보의 획득을 시도하였고, 생성된 DSM의 정확도를 검증하였다. DSM의 생성을 위해 스테레오 기반의 영상정합 기술을 적용하였으며, 각각의 스테레오 정합결과를 생성 후 이를 모자이크하여 최종 DSM을 생성하였다. LIDAR에서 취득한 DSM과 비교하여 정확도를 검증했으며, 처리결과 전체 영역에서 3m 내외의 RMSE 수치가 나옴을 확인하였다. 오류의 원인을 분석해 본 결과, 생성된 DSM은 센서모델을 수립할 때에 필요한 EO 파라메터의 영향을 많이 받음을 확인할 수 있었다. 이후 정확한 GCP의 적용 및 인터폴레이션, 후처리 등의 기술의 개발을 통해 더욱 신뢰할 수 있는 DSM의 생성 시도를 해야 할 것이다. 그리고 본 연구의 목표에 맞게 실제 피해지역에서의 시뮬레이션을 통해 DSM을 이용한 정량적인 피해 분석에 대한 연구를 수행해야 할 것이다.
현재 우리나라의 도로망은 매우 복잡하고 방대하여 도로에 대한 유지보수가 지속적으로 요청된다. 하지만 도로노면의 파손정보 수집에 한계가 있으며 파손된 도로의 복구시점이 지연됨에 따른 문제가 제기되고 있다. 최근에는 도로를 중심으로 노면 및 주변시설물의 정보를 취득하기 위해 도로조사용 차량기반 멀티센서시스템을 사용하고 있지만 고가의 MMS(Mobile Mapping System) 장비를 운영할 경우 도입부터 유지관리까지 많은 비용이 소요되고 데이터 처리에도 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 이에 저가의 차량기반 카메라시스템을 이용하여 도로의 파손정보를 수집하고, 파손된 정보를 지도위에 표시하여 지속적인 유지관리가 가능하도록 여러 장의 영상을 집성하여 더 많은 정보를 얻을 수 있는 연구가 필요하며 차량기반 경사카메라에서 취득된 연속된 영상의 집성을 통해 일정한 지상해상도의 집성사진을 생성함으로 도로 노면 정보를 수집할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고해상도 경사사진에서 호모그래피(Homography)를 정확하게 추정함으로 집성사진을 제작하고, 집성된 영상의 촬영간격에 따른 지상 해상도 및 적정 데이터 취득간격을 분석하기 위해 공간해상도 분석용 타깃이 촬영된 고해상도 항공 경사사진의 촬영간격을 구분하여 집성영상을 분석하였고, 저가의 차량기반 도로조사시스템에 적용하는 방안을 제시하였다.
Cha, Sang-Mok;Lee, Chung-Uk;Lee, Yongseok;Kim, Dong-Jin;Lee, Dong-Joo;Kim, Seung-Lee;Jin, Ho
천문학회보
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제43권1호
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pp.70.3-70.3
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2018
외계행성 탐색시스템의 망원경-카메라 제어 시스템 및 소프트웨어 구성과 관측 유틸리티에 대해 소개한다. 망원경 제어 소프트웨어는 천문 위치보정, 포인팅, 돔 회전 등을 담당하는 PC-TCS 프로그램, 망원경 적경-적위 축 서보 제어를 담당하는 full-closed loop PID 컨트롤 프로그램, 포커서, 필터박스, 돔 셔터, 주경냉각, 온도 모니터 등의 보조 시스템을 제어하는 AUX controls 프로그램으로 구성된다. 카메라 제어 소프트웨어는 모자이크로 구성된 여러 CCD를 각각 독립적으로 제어하는 IC(Instrument Control) 패키지와 이들을 총괄 제어하는 ICS(IC Science) 패키지로 구성되며 망원경과 카메라 소프트웨어의 인터페이스 역할을 하는 TCS Agent 프로그램이 포함된다. 관측 진행을 돕는 유틸리티로서 관측제어 명령어 입력 및 관측 스크립트 구동 기능을 제공하는 OBS Agent 프로그램과 가이드 CCD를 이용한 시상 모니터링 및 자동초점조정 프로그램을 개발하여 활용하고 있다. 각 소프트웨어는 UDP, TCP/IP, RS-232, Redis server 등 다양한 인터페이스를 통하여 서로 통신하며, CCD 영상 자료 전달을 위해 RAM(Random Access Memory) 디스크와 Network File System(NSF)을 이용하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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