많은 응용분야에서 단일 자료가 가진 한계를 극복하기 위해 다중 자료를 이용하여 통합 활용하는 기법이 요구되고 있다. 특히, 서로 다른 공간해상도와 분광해상도를 가진 영상들을 이용하여 영상의 공간해상도를 향상시키는 영상융합과 두 자료간의 상호 관계를 설정하는 영상등록에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 IKONOS 전정색 영상과 다중분광 위성영상에 대해 Brovey, IHS, PCA, HPF, CN, MWD 융합기법을 적용하여 원 영상의 분광정보를 가장 적게 왜곡하는 융합기법 에 대해 고찰하였다. 또한, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상 간에 패치를 이용한 영상정합 기법을 적용하여 해석하였다. 본 연구를 통해 영상 융합에서 시각적 분석 및 통계적 분석 결과 HPF, MWD 융합기법이 가장 좋은 성과를 나타냈었으며, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상으로부터 지형정보를 세밀하게 표현할 수 있는 패치를 추출함으로써 효과적인 영상등록이 가능하였다.
기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.
본 연구에서는 무감독 영상분류를 위하여 특성이 다른 센서로 수집된 영상들에 대한 의사결정 수준의 영상 융합기법을 제안하였다. 제안된 기법은 공간 확장 분할에 근거한 무감독 계층군집 영상분류기법을 개개의 센서에서 수집된 영상에 독립적으로 적용한 후 그 결과로 생성되는 분할지역의 퍼지 클래스 벡터(fuzzy class vector)를 이용하여 각 센서의 분류 결과를 융합한다. 퍼지 클래스벡터는 분할지역이 각 클래스에 속할 확률을 표시하는 지시(indicator) 벡터로 간주되며 기대 최대화 (EM: Expected Maximization) 추정 법에 의해 관련 변수의 최대 우도 추정치가 반복적으로 계산되어진다. 본 연구에서는 같은 특성의 센서 혹은 밴드 별로 분할과 분류를 수행한 후 분할지역의 분류결과를 퍼지 클래스 벡터를 이용하여 합성하는 접근법을 사용하고 있으므로 일반적으로 다중센서의 영상의 분류기법에 사용하는 화소수준의 영상융합기법에서처럼 서로 다른 센서로부터 수집된 영상의 화소간의 공간적 일치에 대한 높은 정확도를 요구하지 않는다. 본 연구는 한반도 전라북도 북서지역에서 관측된 다중분광 SPOT 영상자료와 AIRSAR 영상자료에 적용한 결과 제안된 영상 융합기법에 의한 피복 분류는 확장 벡터의 접근법에 의한 영상 융합보다 서로 다른 센서로부터 얻어지는 정보를 더욱 적합하게 융합한다는 것을 보여주고 있다.
의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.
원격탐사 분야에서 고해상도의 멀티스펙트럴 영상은 위성센서의 기술적인 제약 때문에 직접적으로 취득하기 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 다양한 위성영상 융합 기법이 제안되어졌다. 그러나, 대부분의 영상융합기법들은 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나 고해상도 흑백영상의 공간해상도에 비하여 융합영상의 공간해상도가 저하되는 문제점을 지닌다. 최근 들어 융합영상의 분광왜곡을 최소화시키면 서 공간해상도를 효율적으로 증가시킬 수 있는 공간상관도 기반의 하이브리드 융합 기법이 제안되었다. 본 연구에서는 하이브리드 융합기법에 다양한 공간상관도 추출 식을 적용하여 보고 이에 따른 분광/공간정보 왜곡의 양을 비교 평가하였다. 실험 결과 라플라시안 필터를 이용한 하이브리드 융합 기법이 다른 고주파 정보 추출 기법에 비하여 하이브리드 융합 기법에 효과적으로 적용할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 IKONOS 영상에서 고공간 해상도인 PAN 영상과 저공간 해상도인 MS 영상을 사용하여 IHS 융합법, FIHS 융합법, PCA 융합법, BT 융합법, WT 융합법으로 각각 처리한 후, 그 결과를 공간해상도 및 분광특성의 측면에서 비교 분석하였다. 이 5가지 방법에 의한 융합결과를 분광특성의 측면에서 평가한 결과 FIHS, BT, PCA, IHS, WT 융합법 순으로 칼라왜곡이 나타났다. 공간특성의 측면에서 평가한 결과는 거의 동일한 공간해상도를 나타내었으며, Original IKONOS 위성영상에서는 식별하기 어려운 건물지붕의 형태, 건물사이의 도로 등이 명확히 잘 구별되고 있다. 정량적 결과분석에서는 평균, 표준 편차, 상관계수 등을 사용하여 비교하였다.
영상융합은 저해상도 다중분광영상과 고해상도 전정영상을 통합시키는 기법으로서 현재 까지 널리 사용되고 있다 하지만, 기존의 사용되어온 방법은 융합과정시 적지않은 분광정보의 왜곡을 불러일으키거나 웨이블렛 기법과 같은 경우 주파수 분해 및 복원 과정이 필요하므로 처리시간이 길어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간단한 분광정보 보존 기법: 평활화 필터 기반 대체기법을 제안하였다. 이 기법은 단순화 시킨 태양 방사 및 지표면 반사 모델에 기반을 두고 있으며 저주파수 영역 필터링 영상과 전정영상의 해상도 비율을 이용하여 분광학적 특성의 왜곡을 최소화시키며 전정영상의 상세한 지형묘사를 그대로 유지 시킨다. 또한 이 방법은 RGB 의 컬러 합성 뿐만 아니라 단일밴드의 융합에도 적용 시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 IKONOS 전정영상과 다중분광영상을 이용하여 분광정보의 왜곡정도와 공간정보의 상세함에 대한 분석을 하였다. 시각적 검토 및 통계적 방법을 통해 기존의 융합기법과 비교한 결과 분광정보 보전의 측면에서 제안된 SFR 기반 융합기법이 더 나은 결과를 보여주었다.
변화탐지 기법은 위성영상의 활용 및 국토 모니터링에 있어서 필수적인 알고리즘이다. 그러나, 변화탐지 기법을 고해상도 위성영상에 적용할 경우, 다시기 영상 간의 기하학적 차이 등에 의하여 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 위성영상의 변화탐지를 위하여 기존의 융합 영상 평가지수를 활용하고자 한다. 또한, 기존의 다시기 위성영상을 활용한 일반적인 변화탐지 기법과 교차융합영상을 이용한 변화탐지 결과를 비교하여, 다시기 고해상도 위성영상에 적합한 변화탐지 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, 융합영상 평가 지수인 ERGAS, UIQI, SAM를 무감독 변화탐지 기법에 적용하고 기존의 CVA를 이용한 변화탐지 기법의 결과와 비교하였다. 또한, 영상융합 기법에 따른 고해상도 위성영상 변화탐지 정확도를 평가하여 고해상도 위성영상의 무감독 변화탐지에서 발생할 수 있는 기하학적 오차를 최소화할 수 있는 방법을 분석하였다. 실험결과, 교차융합영상과 ERGAS 지수를 활용한 변화탐지 기법이 기존 기법과 비교하여 상대적으로 높은 변화지역 탐지 가능성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 사용되는 센서의 특성, 특히 밴드 간 분광 응답함수의 차이에 따라 달라질 수 있는 영상융합 기법의 성능 차이에 대한 상대적 비교 분석을 주된 연구 목적으로 하였다. 이를 위해, CS 기반의 대표적 영상융합 기법인 GIHS, GS1, GSA, GSA-CA을 선정하였고, 거의 동일 시기/동일 지역을 촬영한 KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용하였다. 또한, 융합 영상의 성능 평가는 정량적/정성적 방법을 혼용하여 진행하였다. 분석 결과, KOMPSAT-2/3 영상 모두에서 GSA 기법과 GSA-CA 기법이 다른 기법들에 비해 상대적으로 우수한 품질을 나타냈다. 이는 다른 위성영상 및 문헌을 통해 제시된 결과들과 일치하는 것으로, 선형 회귀식을 통해 전정색 영상과 intensity 영상 간 스펙트럴 불일치를 최소화한 기존 방법론의 효능을 뒷받침하는 것이다. 그러나 동일한 실험 조건을 적용하였을 때, KOMPSAT-2와 KOMPSAT-3에서 나타내는 융합 성능은 서로 다른 결과를 나타냈다. 이 같은 결과는 두 위성 센서 내 밴드별 분광응답함수가 서로 다른 것에 기인하는 것으로 판단할 수 있다. KOMPSAT-2의 경우, blue 밴드와 green 밴드의 분광 응답비가 전정색 밴드를 초과하는 것으로 알려져 있으며, 이는 영상 융합 과정에서 과도한 저주파 요소를 삽입하여, 최종적으로 제작된 융합 영상에서의 색상 왜곡을 유발하는 원인이 되는 것으로 알려져 있다. 반면, KOMPSAT-3에서는 KOMPSAT-2에서 발생되었던 상당부분의 관련 문제들을 보완 하였으며, 결과적으로 동일한 실험 조건에서도 상대적으로 향상된 융합 결과를 나타냈다.
본 논문은 오디오와 비디오 정보의 융합을 통한 멀티 모달 음성 인식 시스템을 제안한다. 음성 특징 정보와 영상 정보 특징의 융합을 통하여 잡음이 많은 환경에서 효율적으로 사람의 음성을 인식하는 시스템을 제안한다. 음성 특징 정보는 멜 필터 캡스트럼 계수(Mel Frequency Cepstrum Coefficients: MFCC)를 사용하며, 영상 특징 정보는 주성분 분석을 통해 얻어진 특징 벡터를 사용한다. 또한, 영상 정보 자체의 인식률 향상을 위해 피부 색깔 모델과 얼굴의 형태 정보를 이용하여 얼굴 영역을 찾은 후 강력한 입술 영역 추출 방법을 통해 입술 영역을 검출한다. 음성-영상 융합은 변형된 시간 지연 신경 회로망을 사용하여 초기 융합을 통해 이루어진다. 실험을 통해 음성과 영상의 정보 융합이 음성 정보만을 사용한 것 보다 대략 5%-20%의 성능 향상을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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