최근 각종 건설현장에서 최신측량기술을 이용한 다양한 정보 취득을 통해 시공성 및 안전성을 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 디지털 영상은 영상 취득이 간편할 뿐만 아니라 영상으로부터 다양한 정보를 취득할 수 있기 때문에 최근 영상처리기술의 발전과 더불어 많은 활용성이 기대되고 있다. 본 연구에서는 터널과 같은 지하공간의 경우 일반렌즈로는 영상 촬영이 어려운 단점을 극복하기 위하여 어안렌즈를 활용한 영상 취득을 제안하였으며, 터널벽면을 모자이크 영상으로 매핑하는 프로그램을 개발하였다. 터널벽면에 대한 모자이크영상은 터널현장에서 절리면의 검출과 콘크리트 라이닝의 균열, 누수, 백화, 박리 등의 이상을 검측하고 분석하는데 활용될 수 있다.
위성영상의 장점인 고해상도, 다분광, 주기성, 광범위 촬영 등에 의해 위성영상은 초창기의 군사, 환경 분야의 적용을 뛰어넘어 현재는 많은 활용 분야에 널리 적용되고 있다. 이러한 위성영상을 효율적으로 활용하기 위해서는 여러가지 영상처리를 하여야 하며, 특히 기하보정 영상처리는 모든 활용분야에 있어 꼭 필수적인 단계이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기하보정 작업을 용이하게 하기 위하여 LANDSAT 위성영상을 중심으로 크게 세 가지 작업을 수행하여 기하보정 데이터를 구축하였다. 첫번째는 한반도 지역에 대하여 기하보정에 필요한 지상기준점을 선정하여 데이터베이스를 구축하였다. 두번째는 구축된 지상기준점을 이용하여 연도별로 구분된 LANDSAT 위성영상에 대하여 기하보정을 수행하였고, 마지막으로는 기하보정된 영상을 한반도 지역을 대상으로 모자이크 하였다. 이와 같은 작업을 통하여 576개의 지상기준점, 165장의 기하보정된 영상과 7장의 한반도 모자이크 영상을 구축하였다. 구축된 한반도의 기하보정 데이터는 많은 분야에 기초자료로 활용되리라 기대한다.
임상도는 항공사진을 판독하여 얻어진 산림에 관한 정보를 지형도(1/25,000)에 도화 작성한 도면으로 전국 산림조사와 연계하여 10년을 주기로 순환제작 되며, 현재 제 4차 수치임상도가 제작 중에 있다 임상도는 여러 산림관련 주제도 중 가장 많이 활용되는 도면으로 산림 분야뿐만 아니라 다른 분야에서도 널리 활용되고 있다. 그러나 10년을 주기로 제작되므로 부분적으로 현실과 부합하지 않는 내용이 포함되어 있어 각종 계획수립 및 활용에 장애요인으로 작용하고 있다. 따라서 실제 임상정보를 획득할 수 있도록 지속적인 갱신이 필요하다. 그러나 임상도의 부분적 갱신을 위하여 별도의 항공사진을 촬영하는 것은 현실적인 어려움이 있으며, 최근 고해상도 위성영상이 활용 가능하게 됨에 따라 임상도의 갱신에도 활용될 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상인 IKONOS를 이용하여 수치임상도를 갱신하는 방법을 제시하였다. 연구대상지는 제 4차 임상도의 수치화가 완료된 전라북도 완주 지역으로 1:25000 지형도의 도엽명 대아와 읍내의 일부지역이다. 영상자료는 2001년 8월 18일에 촬영된 IKONOS Multispectral 자료를 이용하였다. 영상의 기하보정을 위하여 RPC Model과 1:25000 수치지형도로부터 만들어진 DEM을 사용하였다. 기하보정된 영상을 이용하여 영상분할(Segmentation)을 실시하여 서로 중복되지 않는 동질한 지역으로 구분하였다. 이때 기존의 수치임상도를 Super-Object로 사용하여 영상을 분할할 때 형성될 수 있는 가장 큰 Segment로 제한하였으며 Super-Object의 경계를 벗어나지 않는 보다 작은 Sub-Object를 만들도록 하여 분할영상의 계층적 구조를 형성하였다. 어느 한 임상내에서 변화가 발생하면 변화가 발생한 지역은 변화가 발생하지 않은 지역과 서로 다른 분광특성을 나타내므로 별도의 Segment를 형성하게 된다. 따라서 임상도의 경계선으로부터 획득된 Super-Object의 분광반사 값과 그 안에서 형성된 Sub-Object의 분광반사값의 차이를 이용하여 임상도의 갱신을 위한 변화지역을 탐지하였다.
본 논문에서는 딥러닝을 활용한 흔들림 영상 안정화 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 몇 가지 2D, 2.5D 및 3D 기반 안정화 기술과 다르게 딥러닝을 활용한다. 제안하는 알고리즘은 흔들리는 영상을 CNN 네트워크 구조와 LSTM 네트워크 구조를 통한 특징 추출 및 비교하여 이전 프레임과 현재 프레임 간의 특징점 위치 차이를 통해 특징점의 이동 크기와 방향의 반대로 영상을 변환하는 알고리즘이다. 흔들림 안정화를 위한 알고리즘은 각 프레임의 특징 추출 및 비교를 위해 Tensorflow를 활용하여 CNN 네트워크과 LSTM 구조를 구현하였으며, 영상 흔들림 안정화는 OpenCV open source를 활용해 구현하였다. 실험결과 영상의 흔들림이 상하좌우로 흔들리는 영상과, 급격한 카메라 이동이 없는 영상을 실험에 사용하여, 제안한 알고리즘을 적용한 결과 사용한 상하좌우 흔들림 영상에서는 안정적인 흔들림 안정화 성능을 기대할 수 있었다.
본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.
전 세계적으로 지구 온난화로 인해 발생한 가뭄은 사회적, 경제적, 환경적으로 막대한 피해를 야기하고 있다. 국내의 경우, 2022년부터 현재까지 지속되고 있는 가뭄 상황은 강수의 지역적 편차로 인해 남부 지역 중심으로 극심한 피해가 발생하였다. 남부 지역의 주요 용수공급원인 영산강, 섬진강권역의 용수 공급율은 예년의 57%(3.8억 톤)에 불과하며, 일부 도서·산간 지역은 용수공급이 제한되는 현상까지 발생하였다. 이러한 가뭄 피해를 대비하기 위해 초기에 모니터링을 통한 선제적 대응 방안을 구축해야 한다. 가뭄 모니터링의 경우 미계측 지역에 대한 모니터링 방법으로 주기적이고 균질한 자료를 제공 받을 수 있는 위성영상을 활용한 연구가 수행되고 있다. 가뭄을 정량적으로 분석하고 판단하기 위해 가뭄지수를 활용하고 있으며, 대표적인 가뭄지수는 지상 관측강수량자료를 활용한 확률분포 기반의 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)와 강수 및 기온의 변동성이 포함된 표준강수증발산지수 (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)가 있으며, 위성영상 자료를 활용한 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI) 등이 있다. 본 연구에서는 강수와 기온을 고려한 가뭄지수인SPEI와 위성영상 기반의 가뭄지수인 ESI를 활용하여 2022년 남부 지역의 가뭄 사상을 중심으로 지표별 시공간적 변화를 분석하고자 한다. SPEI의 경우 기상관측소 지점자료의 기온과 강수량을 활용하였으며, Terra 위성의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서에서 제공되는 위성영상자료를 활용한 ESI는 미계측 지역에 대한 가뭄 판단을 위해 시·군별로 세분화하여 산정하였다.
홍수기 효과적인 하천관리를 위해서는 광역 모니터링을 위한 기술 확보가 매우 중요하며, 최근 드론을 활용한 하천 모니터링에 관한 관심이 점차 증가되고 있다. 하천관리에 필요한 드론 탑재용 센서는 기본적으로 RGB 광학센서를 비롯하여 근적외선(Nir) 및 열적외선 센서가 함께 운용되는 것이 효과적이다. 그러나 현재 판매되는 드론 카메라를 살펴보면 근적외선과 열적외선 센서가 별도로 분리되어 있고 광학센서에 비해 상대적으로 매우 고가로 판매되고 있는 실정이다. 따라서 하천 모니터링을 위해서는 광학(RGB), 근적외선 그리고 열적외선 센서가 통합된 저가의 탑재체 개발이 시급하고 이를 활용한 하천 모니터링 프로세스를 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 일반 드론에 쉽게 탑재 가능한 하천 모니터링용 탑재체를 개발하였으며, 이를 기반으로 하천 홍수 및 부유사 모니터링에 활용하였다. 광학센서는 하천의 주요 형상을 확인하는데 이용하였으며, 근적외선 센서는 홍수 및 부유사 탐지에 활용하였다. 특히 본 연구에서는 비교적 넓은 하천 구역에 대한 공간정보를 구축하기 위해 75% 이상의 중복도를 가지고 촬영하도록 세팅하였으며 영상접합 SW를 활용하여 정사영상을 생성하였다. 구축한 근적외선 정사영상으로부터 영상분석 프로그램을 활용하여 홍수 및 부유사 영역을 추출하였으며 이를 통해 홍수기 하천 모니터링 및 치수 업무 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있었다. 저가용 드론 센서는 상용 SW와의 연계가 어렵기 때문에 자동비행 프로그램처럼 해당 위치별 영상 촬영이 어려운 한계가 있었으며, 본 연구에서는 센서의 제원특성을 활용하여 자동비행 SW에서도 일정 이상의 중복도를 확보할 수 있는 비행고도별 촬영시간 등을 종합적으로 설계하였다. 이를 통해 해당 지역에 대한 하천 모니터링용 정사영상을 구축할 수 있었으며 기존의 고가용 드론 센서와 유사한 효과를 가져올 수 있었다.
동영상 플랫폼 확산에 따라 영상 콘텐츠 수요와 공급이 폭발적으로 성장하여 영상 콘텐츠 확산에 큰 영향을 미치고 있다. 이와 같은 콘텐츠 확산으로 인해 전문가의 영역에 해당하는 영상 제작 기술이 일반적인 기술의 범주로 인식될 만큼 영상 처리 및 제작에 대한 기술의 발전이 나날이 급증하고 있으며 이러한 기술의 발전에 따라 사람의 수작업을 통해서만 영상을 조절하던 과정 또한 객체 추적 기술을 활용함에 따라 자동화 과정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 객체 추적 알고리즘 중 특징 점을 키포인트로 나눠 객체를 추적하는 OpenCV 기반 CMT 알고리즘으로 라즈베리파이를 활용하여 객체를 추적하는 기법을 소개한다. 본 시스템은 방송용 카메라의 객체 추적에 잘 활용될 수 있다.
본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.
SDR 영상과 함께 HDR 버전 제작을 함께 요청하는 프로젝트가 점점 늘어나는 추세다. 어느 정도 규모의 업체에서는 고가의 HDR 레퍼런스 모니터와 라이선스 비용을 지불하고 비교적 편리하게 작업할 수 있다. 상황이 그렇지 못할 경우 최소의 비용으로 장비를 구매하고, 기존 장비와 호환성을 점검하고, 컬러링 어플리케이션에서 지원하는 기능을 활용하여 최선의 워크플로를 구성해야 한다. 또한 SDR 버전을 HDR 버전으로 제작하거나 HDR 영상을 SDR 버전으로 변환할 때 장면마다 다시 보정하는 일을 최소화하기 위한 세심한 보정이 필요하다. 본 원고에서는 동시에 촬영된 BT.709 기반의 HD 프록시 영상과 RAW로 촬영된 UHD 원본 영상을 활용하여 변환 작업에서 주의 깊게 살펴보아야 할 사항들을 알아보도록 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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