최근 영상압축 및 전송기술의 발달과 저장매체의 대용량화 등 IT 기술의 발달로 영상기반의 보안시스템은 누구나 쉽게 사용할 수 있는 보편화된 시스템이 되고 있다. 그리고 프로세서의 발달로 인해 감시카메라에서 취득한 영상을 영상처리를 통해 자동으로 해석하는 지능형 영상감시 시스템은 주목 받고 있다. 하지만 외부로부터 카메라가 공격을 당해 감시불능인 상태가 되면 아무리 뛰어난 지능형 영상감시 시스템이라고 해도 무용지물이 되기 때문에 카메라 무력화를 감시하는 알고리즘은 반드시 필요하다. 카메라 무력화 검지 알고리즘은 사용자로 하여금 시스템을 편리하게 사용할 수 있게 해 주지만 아직 많은 알고리즘들은 조명변화와 같은 일상적인 상황에 잦은 오보를 출력함으로 시스템의 신뢰도를 떨어뜨리고 오히려 사용자에게 불편을 주고 있다. 따라서 본 논문에서는 조명변화에 강건하도록 입력영상의 코너를 특징점으로 이용하여 감시카메라의 공격을 검출하는 방법을 제안한다.
21세기 지식정보화 사회를 당면하면서 정치, 경제, 문화 등의 환경이 다양한 형태로 급속히 변하고 있다. 다양한 형태의 정보를 적절한 기술을 이용하여 보다 효율적으로 수집하고 이를 신속하고 정확하게 분석하여 합리적인 의사결정을 하여야 하는데 사회변화의 속도가 급변함에 따라 당면한 문제들의 해결과 미래의 정보 수요에 부응하기 위한 핵심 기술로서 GIS는 정보화시대에서 무엇보다 정보시스템의 구축을 위한 계획 수립이 절실하게 되었다. 이러한 지리정보시스템에 동영상데이터의 연계기능을 더하여 영상을 기반으로 직접 사용자와 상호작용을 하며 데이터를 분석, 관리, 출력하는 동영상지리정보시스템(Video Geographic Information System: Video GIS)이 GIS 분야에 있어 새로운 연구 분야로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 사회변화의 속도가 급변하는 도시기반시설물들을 효율적으로 개발, 관리하고 비행선촬영시스템을 통하여 취득된 동영상 자료를 객체추적 알고리즘에 의해 데이터의 양을 줄였다. 수치지도와 동영상데이터의 공간정보를 연계시켜 도시지역에 존재하는 각종 시설물을 관리할 수 있는 동영상 정보시스템을 Prototype으로 구축하여 그 가능성을 제시하였다.
본 연구의 목적은 농경지 상태 이미지 취득 장치와 농작업 데이터, 날씨 데이터를 데이터베이스화하여 관리할 수 있는 시스템을 구성하는 것이다. 농업관련 외국 회사들은 이미 다양한 방법으로 농업에 관한 데이터베이스를 구축하고 농업의 과학화를 이루어내고 있다. 본 연구의 시스템의 구성은 무인항공기에 탑재되는 GPS와 디지털카메라, PC를 이용한 영상취득 장치, 취득한 여러 영상을 하나의 이미지로 정합하는 부분, GPS와 정합된 영상 간 매칭, 최종적으로 일자별 기상청 날씨정보와 농작업 데이터, 이미지를 데이터베이스화 하는 부분으로 구성된다. 본 연구의 결과로 우리나라 농업의 총 생산량만의 데이터가 아닌 기후와 농작업 데이터 등의 요인과 함께 농경지 이미지로써 결과 확인 및 데이터베이스화 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 통해 인공위성 사진에 비하여 최대 약 5배 좋은 화질의 이미지를 얻을 수 있었으며, 농작업과 환경요인 등이 농경지 전체에 미치는 영향 분석 사용 될 기초 데이터를 얻을 수 있었다. 무인항공기를 이용한 농경지 모니터링 시스템을 통하여 우리나라 농업의 과학적 분석에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 산업현장에서 이용되고 있는 비전 시스템 기반의 부품검사 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 3대의 CCD 카메라로 구성되었고 각각 부품의 사선부, 상단부 및 측면부의 영상을 취득한다. 취득된 부품 영상의 프로파일을 분석하여 영상의 이진화를 위한 임계값을 효과적으로 구하였다. 구현된 시스템을 실제 산업현장에 설치하여 일련의 실험을 수행하였고, 실험 결과 제안하는 프로파일 분석 기반의 형상검사를 이용하여 부품의 불량 검출 및 부품 분류의 성능이 우수함을 보였다.
본 연구는 카메라를 통하여 취득한 지화를 자동으로 인식하고, 컴퓨터를 제어하는 지화인식 시스템을 설계하고 구현하는데 목적이 있다. 먼저 영상을 취득하기 위하여 일반 카메라를 개조하여 적외선 CCD 카메라를 제작하였고, 입력영상의 전처리와 손의 특징들을 찾아 분석하여 손 모양에 따라 해당되는 지화를 판독하고, 이벤트를 발생시켜 마우스 제어와 프리젠테이션을 수행할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 지화인식 시스템은 미래형 정보기기의 마우스와 키보드를 대체할 수 있는 차세대 인터페이스로서의 사용가능성을 검증하였다.
인도의 Tamil Nadu 지역을 대상지역으로 선택하여 Landsat ETM+ 영상과 현장 조사 자료(기저면적, 개체 수, 종의 수)를 취득하였다. 취득된 자료를 통하여 (1) 영상의 분류, (2) 식생지수 영상의 추출(NDVI, Tasseled Cap 토양명도, 녹색식생, 토양습도), (3) 가장 상관관계가 높은 결과를 보인 NDVI와 기저면적(Basal area)을 이용한 식생다양성 분포 예측 지도 제작이 이루어 졌다. 기저면적과 NDVI가 가장 높은 상관관계를 가지며 대상지역 영상분류 결과 69%정도의 정확도를 보였다.
CORONA는 미국이 1960년에서 1972년까지 냉전시대 관심지역에 대한 첩보영상을 취득하기 위하여 운영한 영상취득시스템으로 1995년 일반에 자료가 공개됨에 따라 과거의 고해상도 영상자료를 이용할 수 있는 길이 열리게 되었다. 그러나 현재까지 CORONA 영상처리를 위한 모듈을 제공하는 원격탐측 소프트웨어가 개발되어 있지 않기 때문에 CORONA 영상을 이용하여 수치표고모형이나 정사영상을 제작하기 위해서는 적절한 모델링 방법이 필요하다. CORONA 영상은 파노라마 영상으로 필름 가장자리로 갈수록 왜곡이 많이 생기며 사진기 지표가 없고 위성의 궤도와 위치, 자세, 속도, IMC(Image Motion Compensation)에 대한 자세한 자료를 제공하지 않는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 지형복원을 위하여 지상기준점을 이용하는 2가지 모델링 방법을 이용하였다. 첫 번째는 파노라마 왜곡과 촬영 비행체 이동에 의한 왜곡, IMC에 의한 왜곡을 보정하는 모형식을 구성하여 이용하였으며, 두 번째는 위성과 센서에 대한 정보를 필요로 하지 않는 다항식비례모형(RFM; Rational Function Model)을 이용하였다. 대상지역은 서울지역의 입체영상으로 대략 $33km{\times}26km$ 지역이다. 영상은 지상해상도 약 2.7m로 스캐닝하였고 1:1000 수치지도를 통해 20개의 기준점과 36개의 검사점을 관측하였다. 검사점의 위치정확도를 평가해 본 결과 첫 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.9m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 4.2m의 오차를 보여주었다. 두 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.2m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 5.5m의 오차를 보여주었다. 지형복원 정확도를 검증하기 위하여 첫 번째 방법을 이용하여 대상지역 중 일부인 서울 남산지역에 대해 정사영상과 10m간격의 DEM을 제작하였으며 1:1000 수치지도를 통해 제작된 DEM과 비교한 결과 총 43990개 격자점의 표고 차이는 평균 5.98m였다.
본 연구는 유리온실 내에서 초분광 영상을 취득하였을 때 차광 커튼과 할로겐이 DN value스펙트럼에 미치는 영향에 관한 것이다. 국립식량과학원 남부작물부 유리온실에 설치된 자동영상취득시스템을 이용하였으며 30° 기울어진 보정용 Tarp (1.4×1.4 m, 12%)를 설치한 후 하우징과 거리별(0.7~2.1 m) 영상데이터를 4가지 조건으로 3반복 취득했다. 차광 커튼과 할로겐을 모두 사용하지 않고 영상을 취득하였을 경우, 직달광부분과 그림자부분은 550 nm를 기준으로 스펙트럼의 변동성이 커졌다. 직달광부분과 그림자부분의 평균 변동계수(Coefficient of variation, CV)값은 각각 1.8%, 4.2%이며 그림자 유무에 관계없이 CV값을 계산 할 경우 12.5%로 증가되었다. 차광 커튼을 사용하지 않고 할로겐만을 이용한 경우 직달광부분과 그림자 부분의 CV 값은 2.6%, 10.6%이고 그림자 유무에 관계없이 CV 값을 계산할 경우 11.2%로 나타났으며 하우징과 거리에 따른 할로겐 보광량 차이로 인해 스펙트럼 변화폭이 증가되었다. 차광커튼만을 사용한 경우 CV 값은 1.6%이며 직달광과 그림자부분의 구분이 사라졌다. 차광 커튼과 할로겐을 모두 사용한 경우 하우징과 거리에 따른 할로겐의 보광량 차이로 CV 값은 10.2%로 증가했다. 할로겐과 차광 커튼을 모두 사용한 영상의 높이 범위 별 CV 값을 계산하였을 때 0.1 m 범위는 1.4%, 0.2 m범위는 1.9%, 0.3 m 범위는 2.6%, 0.4 m 범위는 3.3%로 나타났다. 따라서 온실에서 표준화된 영상데이터를 취득하기 위해서는 차광 커튼을 이용해 광을 균일하게 해야하고 할로겐램프를 이용해 보광 할 경우 대상의 수직 높이가 0.2 m 미만이며 대상과 하우징의 거리가 일정하게 유지 되었을 때 유효하다고 판단된다.
깊이 추정은 로봇 비전, 3차원 영상, 모션 제어를 위해 사용되는 매우 중요한 인자이다. 깊이 추정은 렌즈와 물체 사이의 거리를 변화시켜가면서 취득된 일련의 영상에서 계산된 초점 정보에 기반을 둔다. 본 논문에서는 다양한 초점정보를 이용한 패턴간의 상대적 깊이 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 거리별로 취득된 영상의 초점값 정보를 이용하여 구현하였으며, 깊이는 두 패턴의 상대적 거리를 고려함으로써 추정하였다. 다양한 영상정보를 이용하여 깊이 추정을 수행한 결과 효과적인 추정이 가능함을 알 수 있었다.
최근 센서 기술의 발달로 지상에 대한 다양한 정보취득이 가능해지고 있다. 하지만, 이러한 정보들을 많은 응용연구에 적용시킬 경우 각 센서로부터 취득한 자료들은 완벽성, 정밀성 및 일관성이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 각 자료는 서로 다른 자료를 위한 보조자료로 활용되거나 서로 간의 융합을 필요로 한다. 본 연구에서는 LIDAR자료와 디지털 카메라 영상을 이용하여 3차원 정사영상을 생성하시 위한 실험을 수행하였으며 3차원 정사영상이 홍수 모니터링에 활용될 수 있었음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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