SAR 영상에 존재하는 군사표적은 광학 영상에 있는 군사표적에 비하여 쉽게 구별하기 힘들다. 이는 전체 영상에서 군사표적을 구성하는 픽셀의 수가 매우 적기 때문이다. 이러한 문제 때문에 SAR 영상 분석가들은 영상을 분석하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해서는 자동화된 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 연구된 SAR 영상을 이용한 자동표적추출 시스템을 분석하고 구현하였다. 구현된 자동표적추출 시스템을 MSTAR 데이터 셋을 이용하여 실험하여 결과를 도출하고, 그 결과를 분석하여 자동표적추출 시스템 각 단계의 성능을 분석하였다. 분석 결과 각 단계별로 최적의 성능을 보여주는 임계값을 알아낼 수 있었다.
무선영상취득시스템(WIA 시스템, Wireless Image Acquisition System)은 라즈베리 파이에 전용 카메라와 WiFi 모듈을 장착하여, 하천의 영상을 실시간으로 촬영하여 무선으로 서버로 전송하는 시스템이다. 이 시스템이 갖는 가장 큰 이점은 시스템을 구성하는 비용이 매우 저렴하다는 점이다. 라즈베리 본체와 카메라 모듈, WiFi 모듈 모두 매우 저렴하고, 또 사용하는 전력이 작아서 상용 전원이 아닌 태양광 발전이나 배터리 등을 이용할 수 있다. 따라서 비용과 장소에 구애받지 않고 손쉽게 어디든지 설치하여 하천의 상시 감시나 계측에 활용할 수 있다. 또한, 상용 전원을 이용하지 않아도 되기 때문에, 산간벽지나 오지 등의 소하천 관리에도 적합하다. 본 연구에서는 이 WIA 시스템을 경상남도 김해시의 대청천에 적용하여 홍수 시 하천의 수표면을 촬영하고, 촬영된 동영상을 분석하여 수위와 유속을 동시에 계측하여 유량을 산정하였다. 라즈베리 파이에 $640{\times}480$ 화소의 카메라를 장착하여 10분 간격으로 10초간의 동영상을 촬영하고, 이를 WiFi 모듈을 이용하여 무선으로 서버로 전송한다. 전송된 동영상을 분석하기 전에 설치 지점의 3차원 좌표 변환 자료와 횡단면 좌표를 입력하여 대상 지점의 측정 매개변수를 설정한다. 즉, 이들 자료에서 영상 내의 표정점과 측정선을 설정해 둔다. 그 다음, 전송된 동영상을 시공간 영상으로 만들어 수위를 분석한다. 비슷한 방법으로 동영상에서 유속을 분석하고, 분석된 수위와 유속, 그리고 미리 설정된 횡단면 좌표를 이용하여 유량을 산정해 낸다. 설치된 WIA 시스템을 실제로 운용하여, 2017년 9월 11일의 06:10~19:00의 호우 사상 전체를 분석하였다. 10분 간격으로 촬영된 10초간 동영상 중에서 적절한 분석이 가능한 영상 77개에서 수위와 유속을 분석한 결과, 최대 수위는 0.746 m(간이수위표 기준), 최대 유속은 0.962 m/s, 최대 유량은 $12.977m^3/s$에 이르렀다. 지점 특성상 다른 유속계를 이용한 검증은 사실상 불가능하였다. 또, 하폭이 넓어서 일출 전과 일몰 후의 촬영 자료는 분석이 어려운 점이 있다. 이러한 기술적 문제들을 보완하면, WIA 시스템을 이용한 소하천의 수위와 유속 측정 시스템은 경제성이고 효율이 높은 관측시스템으로 유망할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 스테레오스코픽 디스플레이에 사용되는 스테레오 영상의 피로도를 분석하여 스테레오 영상의 시청 및 제작에 응용될 수 있는 시스템을 제안한다. 스테레오 영상의 피로도는 스테레오 영상의 시청 및 제작 시 영상의 품질을 향상시키기 위해 고려해야 할 가장 중요한 요소이나, 현재 이에 관한 국제 표준이 정해지지 않아 디스플레이 및 스테레오 영상 제작자마다 다른 기준으로 피로도를 분석하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시청자의 신체적 특성, 디스플레이 장치의 크기, 시청거리, 영상의 특성 등 시청자의 피로도에 영향을 미치는 모든 요소를 종합적으로 고려한 실용적인 피로도 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 피로도 분석 시스템은 The zone of comfortness 와 peak signal to noise ratio (PSNR) estimation 기술을 응용하여 영상의 시차(disparity), PSNR, 디스플레이 크기, 시청거리, 시청자의 양안 거리로부터 수렴-조절 불일치 (vergenceaccommodation conflict)와 양안 입사 자극 불일치 정도를 추정해 스테레오 영상의 피로도를 계산한다. 제안하는 시스템을 통하여 스테레오스코픽 디스플레이 장치에서 영상과 시청자 특성을 고려한 최적의 시청환경을 시청자에게 제안할 수 있으며, 스테레오 영상 제작에 있어 목표 시청 환경에 대해 피로도를 최소화할 수 있는 영상의 제작 등의 응용이 가능하다.
인공지능 분야에서는 합의된 개념을 정의하고, 개념과 개념사이의 관계를 표현하여 인간과 시스템이 지식을 공유하는 것으로 온톨로지를 정의하고 있다. 현재까지 영상이해를 위해 온톨로지를 설계하고 이용하는 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존의 영상이해에 관한 연구는 개념적인 연구에 그칠 뿐 구체적인 방법을 제시하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 온톨로지로 표현한 지식에 근거하여 영상의 처리, 분석 해석 과정을 통해 영상을 이해하는 영상이해 시스템의 프레임워크를 제안한다. 영상이해 과정은 i)특정 부야의 지식을 온톨로지로 표현하고, ii)영상 처리 및 분석 과정을 통해 영상을 구성하는 객체들의 속성을 추출하며, iii)온톨로지 추론을 통해 객체의 속성으로부터 객체를 정의하여 영상을 해석한다. 그리고 제안한 프로세스에 기반 하여 영상이해 시스템을 구축하고 특정 분야에서의 실험을 통하여 제안된 시스템의 효용성을 확인한다.
UHD 영상 콘텐츠는 FHD 영상에 비해 생생하고 더 좋은 고화질의 영상을 제공하지만 영상정보의 데이터 양은 4K UHD 경우 4 배 이상이다. 이러한 초대용량의 UHD 영상을 기존의 병렬/분산 처리를 이용하여 비디오 코딩 한다면 UHD 의 초대용량 특성으로 인하여 연산량 부하가 발생하게 된다. 따라서 UHD 영상은 기존의 분산처리 방식이 아닌 초대용량 데이터를 빠르게 처리 할 수 있는 새로운 분산 처리기술이 필요하다. 본 논문은 UHD 콘텐츠를 빠르게 트랜스코딩 할 수 있는 클라우드 기반 UHD 영상 트랜스코딩 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 UHD 영상 트랜스코딩 시스템은 다음 3 가지 패킷 분석기, 분산 트랜스코더, 스트림 합성기로 구성된다. 패킷 분석기는 입력 영상을 분석하여 오디오와 비디오 스트림을 분할하고 비디오 스트림은 분산처리를 할 수 있도록 영상 패킷을 분할한다. 분산 트랜스코더는 클라우드 환경을 이용하여 분할된 영상 패킷들을 분산 디코드 및 인코드 처리한다. 스트림 합성기는 트랜스코딩이 완료된 비디오 스트림과 패킷 분석기에서 획득하였던 오디오 스트림을 합성하는 기능을 한다. 제시하는 방안을 적용하여 클라우드 기반 영상 트랜스 코딩 시스템을 구현하였으며, 구현된 시스템은 대용량의 UHD 영상을 빠른 속도로 트랜스코딩이 가능하다.
본 연구에서는 위성영상 활용 지능형 재난관측·감시 기술 개발을 목적으로 위성영상과 멀티소스(CCTV, 항공영상, 공공DB 등)와의 연계·융합을 통해 재난상황관리의 정확도 향상과 위성영상 활용성 제고 방안을 제시하고자 하였다. 위성영상 수집·배포시스템으로부터 전달되는 위성영상과 멀티소스의 연계 융합을 통한 재난상황정보의 표출을 목적으로 상황판연계 표출시스템 가동 절차와 위성영상 수집을 통한 위험탐지 알고리즘과의 연계를 위해 재난상황업무 기반 시스템 가동절차를 수립하고, 위기관리표준 매뉴얼 상 상황업무절차를 적용해 예비설계를 진행하였다. 상황실 실무자 설문을 통해 작성된 시스템 요구사항과 규격서를 기반으로 상황업무절차를 적용해 먼저업무시스템 설계를 진행하였다. 평시에는 GIS통합상황판에서 관리됨을 전제로 위성영상 수집에 대한국가적 예산 투입 측면을 고려해 중대본 설치가 필요한 대형재난 발생상황을 가정하여 상황판연계·표출시스템의 가동되도록 설계하였다. 또한, 위성영상 분석을 통한 피해위험도와 재난이력통계 등 멀티소스와 중첩한 결과를 실시간으로 표출함에 따라 상황실근무자는 재난확산 여부를 판단하고, NDMS를 통해 재난상황을 전파할 수 있도록 설계하였다. 상황판연계 표출시스템의 원활한 데이터 입/출력을 위해 재난유형 및 분석단계별 클래스 정의, 유스케이스 ID(요구기능)와 1:1 또는 1:n매칭을 수행하여 재난유형 및 분석단계별 클래스를 정의하였다. 정의된 클래스는 유스케이스인 요구기능과 매칭을 수행하였고, 시스템 가동절차 중 피해위험도분석, 재난이력통계, 중첩결과표출, NDMS 상황전파에 대한 상황업무절차를 기반으로 산불·홍수·산사태·대설·태풍 총 5종의재난별 시퀀스를 설계하였다. 마지막으로 화면정의서와 UI/UX설계서를 기반으로 Figma를 통해 시스템구동화면을 사전에 모의하였다. 향후, 진행되는 연구에서는 위성영상과 멀티소스를 연계한 화면을 실체화하여 더욱 정확한 재난상황관리가 가능하도록 NDMS 연계 상황판 표출 시스템을 개발하고자 한다.
인공위성의 다양한 활용분야 중 중요하며 일반적으로 많이 이용되는 것이 영상의 획득이다. 그러나 위성에서 획득된 영상은 예상치 못한 상황과 시스템의 성능에 의해 그 품질의 현격한 차이가 발생한다 그래서 고품질의 위성영상을 획득하기 위해서는 시스템에 대한 분석이 요구되며 그 분석을 기반으로 한 모델링으로 향후 설계될 위성영상의 품질을 예측 할 수 있게 된다. 향후 개발될 고해상도 위성영상의 품질 분석을 위해서는 현재 운용중인 위성의 특성분석을 기초로 모델링하여 사전에 위성영상 품질 예측을 수행할 수 있도록 해야 한다. (중략)
최근 날씨와 주야 조건에 상관없이 지구 관측을 수행할 수 있는 영상레이더 탑재체가 활발하게 연구되고 있다. 한국항공우주연구원은 2013년 한국 최초의 영상레이더 위성인 다목적실용위성5호를 성공적으로 개발 및 발사하였으며 현재 영상레이더 차세대 시리즈 위성인 다목적실용위성6호를 개발하고 있다. 본 논문은 영상레이더 탑재체의 설계와 분석을 위하여 필수적인 영상레이더 탑재체 시스템 성능 분석 시뮬레이터의 개발에 관한 것이다. 시스템 성능 분석 시뮬레이터는 안테나 패턴 생성 시뮬레이터와 시스템 성능 분석 시뮬레이터, 그리고 영상 품질 분석 시뮬레이터로 이루어진다. 영상레이더시스템 성능 분석 시뮬레이터의 시뮬레이션 결과로부터 영상레이더 설계 단계에서 위성용 영상레이더 탑재체의 설계 및 분석 툴로써 적용 가능할 것으로 기대한다.
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.
본 논문에서는 다양한 정보 획득을 목적으로 설계되는 카메라의 핵심 부품인 영상센서의 종류별 동작 특성에 대해 분석하였다. 카메라의 영상센서는 기본적으로 카메라 광학계 설계에 영향을 받으며, 운용의 편이성, 획득 영상의 품질 및 사용되는 환경에 따라 적당한 영상센서가 선택되어 사용된다. 용도에 따라 탑재체에 할당된 무게 및 크기가 제한되므로, 적당한 광학계의 크기와 목표 영상 획득을 위해 센서의 화소면 크기가 결정된다. 가시광선 영역에서는 CCD(Charge Coupled Device), CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 및 NMOS 등의 종류별 영상센서가 사용될 수 있으며, 충분한 광량 확보를 위해서는 넓은 크기의 화소를 보유한 센서가 필요하지만, 이 경우 광학계의 크기와 무게가 증가하여 한정된 자원이 허락된 탑재체 설계에 부담이 된다. 제어단 설계시 빛의 수광 능력이 좋은 CCD 영상 센서를 사용할 경우 좀 더 복잡하고 비교적 높은 소비전력이 요구되는 전자부가 설계되며, 상대적으로 간단한 제어단이 요구되는 CMOS 센서의 경우, 빛의 수광 능력이 CCD에 비해 떨어진다는 단점이 있다. 이 논문에서는 두 가지 영상 센서의 특성 분석을 통해 영상 시스템 설계시 영상 센서 선택에 필요한 고려 사항에 대해 분석하였고, 효율적인 영상 시스템 설계 방안에 대해 서술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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