본 연구는 무감독영상해석(Unsupervised Classification)에서 주성분 분석법(Principal Component Analysis)의 응용성을 연구하기 위하여, 주성분 분석법을 K-means, ISODATA 두가지 무감독분류법에 적용하였다. 적용대상지역은 제주도이다. 본 연구에서 주성분 분석 방법중에서 비정규형 주성분 분석방법 (Unstandardized PCA)과 정규형 주성분 분석방법(Standardized PCA) 두가지 경우로 나누어서 각각 연구하였다. 이를 위하여 제주도의 Landsat TM영상과 국토연구원에서 조사한 제주도 식생분류 조사자료와 현장조사 자료 그리고 1/25,000 수치지도를 이용하였다. 그리고 분석된 자료의 정확도를 평가하기 위하여 오차행렬(Error Matrix)을 도입하여 계산하였다. 우선 비정규형 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상과 Landsat TM 원래 영상을 오차행렬을 이용하여 제주도의 식생 분류에 각각 적용하였다. 그 결과, K-means 무감독분류법에서는 Landsat TM 자료를 직접 이용한 경우에는 바다와 육상의 분류가 잘 되지 않았으며, 또한 전반적인 영상분류결과가 관측치와 많은 차이를 보였다. 그러나, 주성분 분석법으로 계산된 주성분 영상으로 K-means방법으로 분류 한 결과는 관측치와 잘 일치를 하였다. ISODATA의 경우, Landsat TM 원래영상을 계산하면, K-means으로 분류한 결과보다는 좋은 값을 나타냈으나, 주성분 분석법으로 구한 영상의 계산결과와 비교하면, 주성분 영상으로 구한 분류결과의 정확도가 약 15%정도 높게 나타났다. 정규형 주성분 분석법의 경우를 보면 K-means에서는 Landsat TM원래 자료보다 우수한 결과를 보여주었으나, 비정규형 주성분 분석법으로 계산된 결과보다는 정확도가 다소 떨어지는 단점이 있었고, ISODATA의 경우도 Landsat TM원래 자료보다 약 7%정도의 높은 정확도를 보였으나, 비정규형 영상보다는 약8%정도 낮은 정확도를 보였다. 본 연구에서 주성분 분석법으로 계산된 결과에서 주목되는 것은, 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상은 분류방법(K-means, ISODATA, artificial neural networks)에 따라 분류된 결과값이 비슷하게 나타난 반면, Landsat TM원래 자료는 분류방법에 따라 결과값이 많은 차이를 보여 주었다. 그리고 주성분 분석 방법 중에서도 비정규형 주성분 분석법(Unstandardized PCA)이 정규형 주성분 분석법(Standardized PCA)보다 영상분석에서 더 좋은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.
동작(motion) 인식 방법 있어서 2차원 정보는 영상이라는 2차원 정보만을 이용하기 때문에 여러 가지 행동의 제약이 있으며 이것은 인식률을 저하시킬 뿐 아니라, 그 응용 면에서 자연스럽지 못하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 3차원 정보를 사용하는 시스템으로 발전하게 되었지만 영상 기반의 3차원 정보는 에러가 많이 포함되어 있을 뿐만 아니라 차원수가 높기 때문에 일정한 특징을 찾아내기 어렵다. 본 연구에서는 동작을 모델링하고 분석하기 위해 주성분 분석법을 사용하는 방법을 기술한다. 주성분 분석법은 낮은 차원의 영상 공간을 얻기 위해서 사용되는데, 이 방법을 사용함으로써 3차원 데이터가 가지는 에러의 영향을 줄일 수 있게 되고, 차원 축약의 효과를 얻을 수 있다.
목적: 1.5T 생체용 자기공명영상기기를 이용한 수소자기공명분광법으로 용액 내 물질의 정량분석에 대한 가능성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 0.01%에서 50%까지의 여러 농도를 갖는 포도당+증류수 혼합액의 모델용액을 만들어 생체용 자기공명영상기기와 시험관 nuclear magnetic resonance (NMR) 분광기에서 각각 수소 자기공명분광법을 시행하여 스펙트럼을 얻었다. 또한 12명의 당뇨환자에서 방광내의 소변에 대해 생체용 자기공명영상기기에서 스펙트럼을 얻고 소변을 추출하여 시험관 NMR 분광기에서 수소자기공명분광법을 시행하였다 각각의 방법으로 얻은 스펙트럼 상에서 포도당 농도에 따른 포도당/물 피크의 면적 비의 변화를 구하였고, 통계처리는 상관분석과 단순선형회귀분석을 시행하였고 회귀식을 산출하였다. 또한 생체용 자기공명영상기기를 이용하여 얻은 결과가 객관적인지 알아보기 위해 시험관 NMR 분광기에서 얻은 결과와의 상관관계를 분석하였다.
본격적인 지표 피복 분류 수행 전 국내 지형 특성에 부합하는 분석을 위해 위성영상 전처리 과정으로 지형보정 수행이 필요하다. 수치지형도로부터 추출된 수치고도모델과 고분광영상을 이용하여 충청남도 홍성군에 위치한 암반 사면에서의 지형보정을 cosine 보정법, Minnaert 보정법, c 보정법을 이용하여 수행하였다. 세 방법을 사용하여 화강암 단일 암종으로 이루어진 클래스의 화소값 표준편차를 비교 분석한 결과 cosine 보정법, c 보정법보다 Minnaert 보정법을 이용한 방법에서 향상된 결과가 도출되었다.
영상 분석을 통하여 하천의 표면유속을 산정하는 표면영상유속계(SIV)는 기존 유속측정 방법들에 비해 간편하고, 효율적이며 짧은 시간에 원하는 영역의 유속장을 산정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만 현장 상황에 따라 분석을 위한 변수들을 달리 적용하고 있기 때문에 사용자마다 유속 결과가 달라질 수 있다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 표면영상유속계의 측정 불확도 산정을 위해 기지의 유속 분포와 추적자 분포를 가진 인공 영상들을 제작하였다. 이 인공 영상들은 입자영상유속계(PIV)의 불확도 분석에 많이 사용되는 표준 PIV 영상과 유사한 것이다. 이 인공 영상을 이용하여 영상의 취득과 처리에 관련된 여러 변수가 최종 유속장에 미치는 영향을 분석하였다. 연구된 변수에는 상관창의 크기, 탐색창의 크기, 추적 입자의 농도, 면외 속도와 평균 영상 속도, 두 영상간의 시간 간격이 포함된다. 상호상관법을 이용하여 고정확도의 결과를 얻기 위해, 상관창의 크기는 상관창 안에 포함되는 입자의 수가 충분할 만큼 커야 하며, 추적 입자의 농도가 정확도에 크게 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, 상호상관법을 이용하여 정확도 높은 유속측정 결과를 얻기 위해서는 최적 시간간격 또는 평균 영상 유속이 선택되어야 함을 보였다.
원격탐사(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 위성 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터량이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역 수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분 변환법이다. 본 논문에서는 주성분 변환법에 대한 처리과정에 대해 논하였으며, 위성 영상데이터를 주성분 변환한 결과인 주성분 영상데이터를 분석하였다. 분석결과 실험 영상데이터의 경우, 3개의 주성분($PC_1$, $PC_2$, $PC_3$)의 누적 백분율 분산 값이 99.1%로 이는 3개의 주성분이 거의 대부분의 정보를 가지고 있음을 알 수 있었다. 3개의 주성분 영상데이터만을 사용한다면 데이터 저장을 위한 메모리 용량이나 데이터 전송시간 및 처리시간을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 본 논문에서는 주성분 영상데이터를 최대유사분류법과 신경회로망을 이용한 다층 퍼셉트론 분류법으로 분류하고 결과를 평가한 후, 주성분 변환법이 갖는 차원축소 효과를 분석하였다. 분석결과 주성분 3개를 사용한 분류결과와 주성분 6개를 사용한 분류결과간의 분류정답률이 크게 차이가 나지 않았다. 이는 분류에 사용하는 영상데이터 수를 6개 차원에서 3개 차원으로 줄여도 비슷한 분류성능을 얻을 수 있음을 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.
하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
최근 영상 기반 렌더링(image-based rendering)을 위한 새로운 접근방법으로서 광학 흐름 요소 렌더링(optical flow rendering)이 제안되었다. 이 방법은 좌우 영상 대응(stereo matching)에서 발생하는 오류와 무관하게 고품질의 영상을 생성할 수 있고 깊이 정보 비교를 통해 기존의 렌더링 방법으로 생성한 영상과 광학 흐름 요소로부터 생성한 영상을 합성할 수 있는 반면에, 한 화소 당 하나 이상의 광학 흐름 요소를 필요로하기 때문에 연산량이 많아져 영상 생성이 느려지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 실시간 영상 생성을 위한 광학 흐름 요소 구성법과 영상 생성법을 제안한다. 각각의 광학 흐름 요소가 영상 내에서 화소들의 구간에 대응되도록 개선하여 전체 광학 흐름 요소의 수를 줄였으며, 필터링 탐색법 (filtering search)을 적용하여 전체 광학 흐름 요소를 모두 탐색하는 대신 실제로 영상 생성에 사용되는 광학 흐름 요소만을 탐색함으로써 전체 연산량을 크게 줄였다. 제안된 방법을 SGI Indigo2 Impact 워크스테이션(R10000 CPU; 128 Mbytes)상에서 구현한 결과, 초당 10장 이상의 고속 영상 생성이 가능했다.
실용적인 표면영상유속계를 만들기 위해서는 적절한 하드웨어와 소프트웨어로 시스템을 구성해야 한다. 이를 위해서 본 연구에서는 하드웨어로 CCTV를 선택하고, 초음파 수위계를 이용하여 수위를 지속적으로 읽어들이도록 구성하였다. 한편, 소프트웨어적으로는 11변수 투영법을 적용하여 변화하는 수위에 따라 정확한 측정점을 재구성하도록 하고, 아울러 각 측정점에서 주흐름방향으로 정확한 시공간영상을 작성하고, 이 시공간영상(spatio-temporal image)들을 분석하였다. 그결과, 5분 간격으로 촬영된 1분 길이의 영상을 지속적으로 촬영하고 분석하여 유량을 산정하는 표면영상유속계측 시스템을 구축하였다. 본고에서는 이러한 소프트웨어 개선방향중 하나인 주흐름방향의 시공간영상 작성법을 소개한다. 먼저, 11변수 투영법을 이용하여 하천의 표면영상에 대한 좌표변환계수를 산정하였다. 그리고 이 좌표변환계수를 이용하여, 하천의 수위변화에 따라 표면영상내의 측정점이 적절히 수정될 수 있도록 하였다. 그 다음 이 측정점에서 측정횡단면과 수직이 되는 방향을 선정하고, 이 방향이 영상내에서 하천 측정횡단면과 수직인 방향, 즉 주흐름방향이 되도록 하였다. 촬영된 1분간의 동영상의 각 측정점 위치에서 잘라낸 시공간체적(spatio-temporal image volume)에서 주흐름방향의 시공간영상을 잘라내고 이를 상호상관법이나 고속푸리에변환을 이용하여 분석하였다. 이 때 만들어진 시공간영상은 주흐름방향과 정확하게 일치하여, 기존의 표면영상유속계의 문제이던, 일부 측정점의 유속벡터가 주흐름방향과 일치하지 않던 문제를 해결할 수 있었다. 개발된 방법으로 표면영상유속계를 제작하여 인수천에 시험 설치하고 호우 사상에 대해 검토한 결과 정확하고 신속하며 연속적인 유량측정이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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