표면영상유속계는 영상분석을 이용하여 홍수시 하천 수표면 유속을 측정하는 비접촉식 유속측정장치이다. 때문에 안전하고 편하게 홍수시 유속을 측정할 수 있으나, 실제 적용상 몇 가지 문제가 있다. 하나는 야간과 악천후에는 영상 촬영이 어렵다는 점이고, 다른 하나는 영상과 실세계와의 좌표변환을 위한 참조점 측량이 반드시 필요하다는 점이다. 본 연구에서는 열영상 카메라를 이용하여 첫 번째 문제를 해결하고, 방향센서(경사계)를 이용하여 두 번째 문제를 해결하여, 언제든지 유속측정이 가능한 실시간 표면영상유속계를 개발하였다. 열영상카메라는 별도의 조명장치없이도 주야간 영상 촬영이 가능하다. 또한 안개의 영향을 받지 않으며, 저유속시 생기는 수면파의 움직임도 잡아낼 수 있는 장점이 있다. 또한, 방향센서를 이용하여 참조점을 이용하지 않고, 좌표변환 관계를 구성할 수 있도록 카메라 모형(camera model)을 구성하였다. 이 카메라 모형에 필요한 외부 변수는 하천수표면과 카메라와의 높이 및 카메라의 두 가지 경사각뿐이다. 여기에 일반적인 카메라 보정에 이용하는 방법으로 구한 카메라 내부 변수를 결합하면 된다. 이렇게 개발한 열영상 표면영상유속계는 실험 수로와 하천 현장에 적용한 결과, 종전보다 훨씬 적용이 간편하며, 매우 높은 정확도로 유속을 측정할 수 있었다.
본 논문은 위성통신 기반의 위성 영상감시 센서 네트워크 적용을 위한 스마트 비젼 센서에 대해 기술한다. 스마트 비젼센서 단말은 현장에서 산불, 연기, 침입자 움직임 등의 이벤트를 자동감지하면서 높은 성능 신뢰도, 견고한 하드웨어 내구성, 용이한 유지보수, 끊김없는 통신유지 기능들이 요구된다. 이러한 요구사항들을 만족시키기 위하여 스마트 비젼 센서가 내장된 초소형 위성통신 단말을 제안하며 위성 송수신 기능과 더불어 고 신뢰도의 임베디드 영상분석 및 영상압축 기능을 처리한다. 제안하는 비젼 센서 알고리즘의 컴퓨터 시뮬레이션과 비젼 센서 시제품 시험을 통하여 영상감시 성능을 검증하였으며 실용성을 확인하였다.
자율주행차는 교통사고로 인한 인명피해나, 운전으로 인해 발생하는 시간 및 비용을 줄일 수 있는 장점 때문에 개발 및 운용이 확대되고 있다. 이러한 자율주행차의 운행을 위해서는 정밀한 측위가 필수적이다. 본 연구에서는 고가의 센서를 사용하지 않고 차량 내장센서, 위성센서, 영상센서와 사전에 구축해둔 기준영상 정보를 통합하여 차량의 위치를 정밀하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 기준영상 정보는 센서 정보만 사용하였을 경우 발생하는 측위 정밀도 한계를 극복할 수 있으며, 위성신호 단절과 같은 문제 발생시에도 안정적으로 취득이 가능한 장점이 있다. 센서 및 기준영상 정보를 결합하기 위한 필터는 개별 센서의 다양한 확률 밀도 분포를 반영할 수 있는 파티클 필터를 사용하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 데이터 취득 시스템을 구축하고 이를 이용한 주행 데이터 및 기준영상 정보를 취득하였다. 위성센서에 의한 오차가 비교적 큰 주행 경로에 대해서도 주행영상 및 기준영상 정보를 함께 결합할 경우 약 0.7 m 이내의 정확도로 차량 측위가 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 이종센서로부터 취득된 입체영상에 대해서 RPC를 이용하여 수치고도모형을 생성하고, 생성된 수치고도모형의 정확도를 평가하였다. 이종센서 위성영상으로 공간해상도가 상이한 SPOT-5 흑백영상과 IKONOS 영상을 사용하였고, 정확도의 평가를 위해서 IKONOS 입체영상과 SPOT-5 입체영상으로부터 생성된 수치고도모형과 비교하였다. 정확도의 평가 결과, 공간 해상도가 상이한 입체영상일지라도 정확한 공액점에 대해서는 동종센서 입체영상과 유사한 3차원 위치결정의 정확도를 보였으나, 수치고도모형의 품질측면에서는 동종센서 수치고도모형보다 RMSE가 약 2배, LE90은 약 3배 정도의 차이를 보였다. 결론적으로, 이종센서 입체영상으로부터 수치고도모형의 생성이 가능하지만, 공간해상도가 상이한 입체영상의 경우에는 영상정합이 수치고도모형의 품질에 매우 중요한 요소임을 알 수 있었다.
디지털 엑스레이 디텍터 영상 취득에 있어 동적 범위를 최대화하고 영상지연을 최소화하기 위해서는 엑스레이 영상센서의 픽셀내 포토다이오드에 존재하는 잔류 정전기생용량을 빠르고 완전하기 제거하는 것이 매우 중요하다. 이러한 요구사항은 특히 고속 프레임과 낮은 영상지연이 필요한 산업용 2D/3D 자동화 엑스레이 검사와 의료용 CT 엑스레이 디텍터에 특별히 요구된다. 본 연구는 리셋 박막트랜지스터, 리드아웃 박막트랜지스터 그리고 포토다이오드로 픽셀이 구성된 듀오픽스TM 엑스레이 영상센서를 처음으로 제안한다. 듀오픽스TM 엑스레이 영상센서의 구동을 검증하기 위해 105 ㎛의 픽셀 사이즈, 347 mm × 430 mm의 영상영역 그리고 3300 × 4096의 픽셀 (13.5M pixels)을 갖는 듀오픽스TM 엑스레이 영상센서를 설계, 제작하여 모듈테스터와 영상취득 프로그램을 통해 영상을 취득하였다.
지상측정 및 위성영상탑재 광학센서를 이용하여 벼 주요 생육시기에 대한 군락의 엽질소 함량을 추정하였다. 6월부터 10월에 걸쳐 주요 생육시기 $5{\sim}6$회에 걸쳐 Orbview 및 QuickBird와 같이 4m 이하의 고해상도 다중영상을 취득하였다. 위성영상 취득일에 가능한한 맞추어 인공광원을 사용하는 2종의 능동형 광학 (G)NDVI 센서를 이용한 벼 군락의 반사특성을 측정하였으며 동시에 식물체 샘플링을 통한 생육량, 엽면적지수, 엽질소 함량 등을 분석하였다. 시기별 영상의 분광반사특성 및 (G)NDVI와 벼 생육량 및 엽질소 함량과의 관계를 알아보기 위해 상관분석 및 회귀분석을 수행하였다. 지상센서 및 위성영상 유래 (G)NDVI의 값을 서로 비교해 보면 전체적으로 지상센서를 이용하여 측정한 (G)NDVI값이 위성영상 유래 (G)NDVI값보다 크게 나타났다. 하지만 두 센서 모두 엽면적지수 변화에 따른 (G)NDVI의 변화를 살펴보면 엽면적지수가 2 정도가 될 때까지는 함께 증가하다가 2보다 커지면서는 변화가 없이 머무르는 경향은 같게 나타났다. 엽면적지수의 변화는 군락의 엽질소함량 변화와 선형적인 관계($R^2=0.80$)로 나타났다. 분얼기부터 성숙초기까지의 자료를 이용하여 지상센서 및 위성영상 유래 (G)NDVI를 이용한 벼 군락의 엽질소 함량과의 관계를 살펴보니 지수함수적 관계($R^2=0.90$)로 나타났다. 위성영상 유래 (G)NDVI를 이용한 벼 군락의 엽질소 함량 추정식을 이용하여 신평면 최고쌀 생산단지에 대한 엽질소 함량 지도를 작성하였다.
현재 위성영상에서 정확한 위치정보를 얻고자 할 때 일반적으로 위성영상에 대응되는 지상에서의 위치 정보, 즉 지상기준점이 필요하다. 이 논문에서는 지상기준점 없이 영상의 위치 정보를 얻기 위하여 동일궤도에서 연속적으로 촬영한 위성영상들 중에서 한 위성영상의 획득한 기준점으로 모델을 수립한 뒤, 수립된 센서모델을 동일궤도상의 다른 영상에 적용할 때의 센서모델의 정확도를 분석하고자 한다. 분석에 사용한 센서모델은 궤도기반센서모델을 사용하며, 여러 위성의 위치 자세 내삽법 및 미지수조합을 시험하여 궤도모델링에 적합한 내삽법(interpolation)과 최적의 미지수 조합을 알아보고자 했다. 실험은 총 420Km의 길이에 해당하는 SPOT-3의 영상 7장과 GPS수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 단일영상에서는 내삽법과 미지수 조합에 따른 결과의 차이는 크게 나타나지 않았으나 궤도모델링 시에는 미지수 조합과 자세와 위치의 내삽법에 따라 다양한 결과가 나타남을 알 수 있다. 또한 적절한 미지수조합과 내삽법을 사용하면 한 영상에서 추출한 기준점만으로 총 420Km의 궤도를 정확하게 모델 할 수 있음을 알 수 있었다.
일반적으로 위성영상으로부터 위치정보를 획득하기 위해서는 센서와 촬영대상간의 기하학적 관계를 규명하는 센서모델링이 선행되어야 한다. 그러나 Linear CCD (Charge Coupled Device) 배열에 의해 얻어지는 Pushbroom 위성영상은 Frame 센서에 의해 얻어지는 영상과 달리 영상을 획득하는 동안에 투영중심의 위치와 자세가 시간에 따라 변하기 때문에 정확한 센서모델링에 어려움이 있다. 또한 영상에 대한 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에는 물리적 센서모델의 적용에 어려움이 따르게 된다. 따라서 본 논문에서는 인공위성의 궤도정보가 알려지지 않거나 불확실한 경우에 Frame, Pushbroom, Whiskbroom, SAR 영상 등 다양한 영상자료에 적합한 센서모델로서 RFM(Rational Function Model)의 적용가능성을 검토하였다. 이를 위해서 KOMPSAT EOC 영상과 SPOT영상에 RFM을 적용하였으며, 지상기준점을 20개, 30개, 40개, 50개, 60개, 70개의 경우로 나누어 지상기준점의 개수와 배치 및 RFM 계수의 차수변화에 따른 RFM의 정확도를 분석하였다. 또한 수학적 모델 중에 하나인 DLT를 구현하여 RFM과 비교하였다.
다중 센서 영상으로부터 공간 및 시간해상도가 모두 높은 영상을 예측하는 시공간 융합에서 다중 센서 영상의 방사학적 불일치는 예측 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구에서는 다중 센서 위성영상의 서로 다른 분광학적 특성을 보정하는 방사보정이 융합 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 두 농경지에서 얻어진 Sentinel-2, PlanetScope 및 RapidEye 영상을 이용한 사례연구를 통해 상대 방사보정의 효과를 정량적으로 분석하였다. 사례연구 결과, 상대 방사보정을 적용한 다중 센서 영상을 사용하였을 때 융합의 예측 정확도가 향상되었다. 특히 입력 자료 간 상관성이 낮은 경우에 상대 방사보정에 의한 예측 정확도 향상이 두드러졌다. 분광 특성의 차이를 보이는 다중 센서 자료를 서로 유사하게 변환함으로써 예측 성능이 향상된 것으로 보인다. 이 결과를 통해 상대 방사보정은 상관성이 낮은 다중 센서 위성영상의 시공간 융합에서 예측 능력을 향상시키기 위해 필요할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 2.5m 해상도를 갖는 SPOT-5 위성의 HRG(High Resolution Geometric) Supermode 입체 영상에 대해 3차원 센서모델을 제작하였으며, 센서모델로부터 계산된 외부표정요소를 이용하여 근실시간적으로 지형정보 획득이 가능한 RPC(Rational Polynomial Coefficients) 모델을 제작하였다 2개의 HRG 센서로부터 촬영된 5m 해상도 영상을 이용하여 2.5m 해상도 영상을 제작하는 Supermode 처리 영상의 센서모델링을 위해 이전 SPOT 계열의 선형 CCD array영상에 적용한 공선조건에 의한 번들조정 방법을 적용할 수 있음을 확인하였으며 정확도는 rmse 3.3m 이내였다. 또한 센서모델로부터 계산된 RPC 모델이 센서 모델을 대체할 수 있을 정도의 rmse 0.03m 정확도를 가질 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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