기존의 육상레이더망을 이용한 선박모니터링 시스템(vessel monitoring system)의 경우는 선박을 탐지할 수 있는 범위가 제한적이기 때문에 지속적인 관리와 감시에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 극복하고, 광역의 지역에 대한 효율적인 영상정보의 수집과 기상조건에 상관없는 자료의 취득이 가능한 SAR 위성영상을 활용하여 해양모니터링을 위한 선박감시시스템의 핵심 부분이 될 수 있는 선박탐지에 관한 연구를 수행하고자 한다. 선박 탐지에 관한 연구는 크게 선박 대상체 자체를 탐지하는 알고리즘과 항행선박에 의해 발생되는 선형 항적(航跡)을 탐지하는 알고리즘으로 나눌 수 있는데, 본 연구에서는 선박 대상체 자체를 탐지하는 방법을 제안하고, 선박대상체의 위치와 항로를 파악하여 그 정확도를 일부 현장자료를 통해 검증하고자 한다. 1차 다항식 변환을 통해 입력영상을 기하보정하고 잡음제거를 위해 Wiener 필터를 사용한다. Otsu(1979)가 제안한 분산최대 2분할법을 통해 입력영상을 이진화시키고 레이블링 기법을 사용하여 영상화소들의 그룹을 재구성한다. 형태학적 필터링과 화소간 거리 클러스터링을 이용하여 선박후보대상체들을 빠르게 추출하고 중심좌표와 침로를 계산한다.
환경, 사회적 요인에 의해 재난 발생 빈도와 위험성이 증가하고 있다. 불시에 발생하는 재난에 효과적으로 대응하기 위해서는 재난 지역에 대한 최신의 현장정보를 신속하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 고속으로 생성된 영상지도를 통해 현장정보를 직관적으로 판단 가능하며, 이를 통해 재난에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 재난 모니터링을 위해 무인항공기 영상으로부터 지도생성 및 가시화를 수행하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 항공부문과 지상부문으로 구성된다. 항공부문에서는 무인항공기 시스템을 이용하여 실시간으로 카메라와 GPS/IMU 센서로부터 센서데이터를 취득하고 통신모듈을 통해 지상서버로 전송한다. 지상부문에서는 전송된 센서 데이터를 처리하여 실시간으로 영상지도를 생성하고 이를 지오포털 상에 가시화한다. 구축된 시스템을 운용하여 생성된 영상 지도의 정확도 검증을 수행하였다. 인접한 영상지도 간의 차이를 계산하였을 때, 1.58 m의 상대정확도를 나타내었다. 개별 영상 지도로부터 측정한 위치에 대한 영상지도의 정확도를 정량적으로 확인한 결과, 0.75 m의 절대정확도로 기존 지도에 정합되는 것을 확인하였다. 영상지도가 가시화되기까지의 단계별 처리시간을 확인하였다. GSD 10 cm로 처리하였을 때, 가시화가 되기까지 1.67초의 시간이 소요되었다. 제안된 시스템을 이용하여 재난 대응을 위한 실시간 모니터링에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
효율적인 도로정보의 구축은 GIS에서 가장 중요한 주제이다. 본 논문에서는 도로정보를 자동으로 생성, 구축하기 위하여 모바일 매핑 기술과 영상인식 기술을 결합한 방법을 제안하였다. 모바일 매핑 시스템은 CCD 카메라, GPS, INS를 장착한 차량의 형태를 가지며, 취득한 영상에 나타난 공간객체의 좌표를 사진측량기법을 이용하여 계산한다. 모바일 매핑 시스템에 의한 공간객체 좌표추출과 데이터 구축은 자동화되지 않아 시간이 많이 드는 단점이 있다. 도로의 자동 인식은 영상인식 분야에서도 자동주행차량에 대한 연구의 형태로 진행되어 왔다. 그러나 영상인식에 기반한 방법들은 도로 차선에 적용할 경우 차선의 끊김 차량에 의한 가려짐 좋지 않은 날씨와 조명 등 실제의 도로나 도로변의 다양한 예외상황 때문에 원하는 결과를 얻기 힘든 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 모바일 매핑 시스템으로부터 획득된 GPS/INS 데이터 및 영상인식 기술을 모두 이용한 자동 도로데이터 생성방법을 제안하였다. 영상에 나타난 도로 차선의 3차원좌표로부터 영상에서 객체가 나타날 위치를 추정하기 위한 방법을 고안하였으며, 이러한 방법은 도로 차선을 찾기 위한 복잡한 영상처리 과정을 대폭 줄일 수 있다. 예외상황 때문에 도로차선을 추출하지 못한 경우에는 스플라인 인터폴레이션에 의하여 값을 얻는다. 인터폴레이션은 교차로나 급격한 변화 지점에 따라 구분된 도로 구간 단위로 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 객체좌표 추정방법과 인터폴레이션 기법에 대한 실험 및 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 전기설비들의 신속하고 효율적인 진단을 위해 차 영상을 통한 퍼지 추론 기반 열화 진단 시스템을 설계한다. 전기 기기의 열화 진단이 시작 되면 처음 정상 상태의 온도와 비교하여 이상 영역을 검출한다. 검출된 영역은 퍼지 추론 알고리즘을 사용하여 열화를 진단한다. 퍼지 추론 알고리즘에서, 퍼지 규칙은 If-then형식으로 정의되고, look-up 테이블로 규칙을 표현한다. 온도와 온도의 변화량을 입력 변수로 사용한다. 입력변수의 퍼지수를 표현하기 위해 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하였으며, 출력변수에는 singleton 멤버쉽 함수를 사용하였다. 최종 출력은 퍼지 추론 방법의 무게 중심법을 사용하여 계산한다. 전기 설비로부터 취득한 실험 데이터는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하 사용한다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴과 서명을 이용한 다중생체인식 시스템을 제안한다. 이를 위해서 얼굴과 서명 영상은 PDA로 획득하고, 취득한 영상은 무선랜을 통해 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 구현한 다중 생체 인식 시스템의 구성은 두 부분으로 나눌 수 있는데, 먼저 클라이언트 부문인 PDA 에서는 임베디드 비주얼 C++로 작성된 사용자 인터페이스 프로그램을 통하여 사용자 등록과 인증 과정을 수행한다. 그리고, 서버 부문에서는 얼굴인식에서 우수한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하였고, 서명인식에서는 구간 분할 매칭으로 구간을 분할 한 후 X축과 Y 축의 투영값을 Kernel PCA와 LDA 알고리즘에 적용하였다. 얼굴과 서명영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 평가한 결과 기존의 단일 생체인식 기법에 비해 우수한 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
키넥트 센서 버전 2는 컴퓨터 비전과 엑스 박스와 같은 엔유아이 인터페이스로 마이크로소프트에서 출시한 카메라의 일종이다. 이는 높은 프레임 속도로 컬러 영상과 깊이 영상, 오디오 입력 및 스켈레톤 데이터를 취득 할 수 있다. 이러한 다양한 타입의 데이터 정보를 제공해 주기 때문에 이것은 다른 범위의 연구자들을 위한 리소스가 된다. 본 논문에서는 깊이 이미지를 사용하여 우리는 키넥트 범위내에서 특정 영역을 감시하는 시스템을 제시한다. 타켓 영역은 깊이의 최소, 최대 값의 크기에 따라서 그 공간을 모니터링 할 수 있다. 컴퓨터 비전 라이브러리 (Emgu CV)를 사용해서 만약 어떤 오브젝트가 타겟 영역에서 검출된다면 그것을 추적하고 키넥트 카메라는 RGB 이미지를 데이터베이스 서버에 전송한다. 따라서 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션을 통해 키넥트 타켓 지역에서 수상한 움직임이 감지되었음을 사용자에게 통지하고 그 장면의 RGB 영상을 표시하기 위해 개발되었다. 사용자는 모니터링 영역 또는 제한 구역과 관련된 다른 경우에서 가치 있는 물건의 대해 최선의 방법으로 반응하고 실시간 통지를 얻는다.
최근 출시되는 주차보조시스템에서 후방물체와의 거리정보를 알아내는 방법으로는 초음파 센서나 레이더 등의 추가 센서장비를 활용하는 방법들이 있다. 하지만, 추가적인 장비의 사용은 추가적인 비용과 함께 기존 차량에서의 도입이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다. 다른 방법으로는 움직임 스테레오 기법이 제안되었다. 하지만, 스테레오 조정(Stereo Rectification) 단계에서 좋은 특징점의 검출과 정확한 매칭결과가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 후방카메라 1대만을 사용하여 취득한 연속영상정보를 바탕으로 평행주차상황에서 영상의 사각화 변환과 라인단위 적분 사영화 및 블록화 기반 유사도 조사를 통하여 연속거리정보를 추출하는 방법을 제안하고자 한다. 실험에는 Magna Parallel 영상을 사용하였으며, 수행한 실험결과 후방공간에 대한 화면의 라인단위 연속거리의 측정이 가능함을 보였다.
최근 전세계적으로 기후변화로 인한 국내외 가뭄에 대한 피해 및 발생 빈도가 점차 증가하고 있으며, 우리나라의 경우 2000년대 이후 가뭄 주기가 점점 짧아져 2013년 이후 매년 가뭄이 발생하고 있다. 북한은 자연재해에 취약한 국가이며 특히 가뭄으로 인한 식량난 문제가 대두되고 있지만, 북한의 제한적인 정보로 인해 북한 지역에서의 가뭄의 발생과 피해 정보는 한정적이고, 활용할 수 있는 자료의 경우 외국 기관의 정보에 의존하는 실정이다. 향후 농업부문에 대한 대북한 지원과 통일 후를 대비한 농업정책의 수립을 위하여 북한의 가뭄에 대하여 독자적으로 신속한 정보를 취득, 분석할 수 있는 능력을 확보하는 것이 필요하다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 용이하지 못한 지역의 주기적인 관측이 가능하며, 동일한 정확도로 기상자료의 획득이 가능하다. Vegetation Drought Response Index (VegDRI)는 위성영상기반의 가뭄지수인 정규식생지수(Nomalized Difference Vegetation Index, NDVI), 기상학적 가뭄지수를 활용한 기후적 요소, 토지피복 및 생태지역 등의 생물물리학적 요소를 활용한 가뭄지표이다. 본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성의 MOD13Q1 영상자료의 NDVI (2001~2018년)를 이용하였으며, 북한의 기상자료를 이용한 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI), 그리고 북한 지역의 토지피복 및 생태지역 등의 요소들을 활용한 VegDRI를 통하여 북한의 가뭄 시기에 따른 시도별 가뭄 특성에 대하여 분석하고자 한다.
최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 Landsat TM 영상을 활용하여 교목연령 추정과 이와 관련이 있는 영상의 밴드값과 식생지수에 대한 상관관계 연구를 수행하였다. 기본적으로 본 연구에서는 취득시기가 다른 Landsat TM 영상 (1990, 1994, 1998년)과 Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)과 National Elevation Dataset(NED) 영상의 차분영상이 사용되었으며 밴드 4, 5, 7 영상, 태슬모자형 변환을 통한 녹색식생지수, 토양수분지수 영상, 정규식생지수 (NDVI), 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI), 토양보정식생지수 (SAVI) 영상은 Landsat TM 영상에서 추출되었다. 각각의 영상에서 추출된 값인 총 1992개 자료를 회귀분석을 통하여 분석하였고 연구 결과 교목연령을 추정하는데 있어서 가장 높은 결정계수($R^2$)값을 보이는 요소로는 태슬모자형 변환 토양수분지수. 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI) 영상이며 이들 값이 교목연령을 추정하는데 가장 많은 영향이 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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