• 한국측량학회지
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• 제27권1호
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• pp.667-675
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• 2009

영상정합은 원격 탐사, GIS 등과 같은 영상 활용 분야에서 매우 광범위하게 적용된다. 일반적으로 초기의 정합점 데이터들은 영상정합의 정확도를 떨어뜨리는 오정합을 포함하고 있다. 본 논문의 목적은 영상정합에서 정확도를 유지하기 위해 오정합의 탐색 및 제거를 위한 강건한 접근법을 개발하는 것이다. 본 논문은 자동으로 오정합을 탐색하기 위해 역방향 정합 유사변환, RANSAC 알고리즘을 사용하였으며 빠르고 효율적인 영상정합을 위해 중복영역의 계산, 블록기반 처리 등과 같은 전처리 단계를 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 실제 항공사진 영상쌍에 적용하여 robustness와 효율성 측면에서 그 결과를 분석하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.70-75
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• 2007

2008년 12월에 우리나라 최초의 통신해양기상위성(Communications， Oceanography and Meteorology Satellite, COMS)이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 영상데이터의 기하보정을 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 기상위성은 정지궤도상에 위치하여 전지구적인 영상을 얻는다. 영상의 전지구적인 해안선은 구름 등으로 가려져서 명확한 정보를 제공할 수 없게 된다. 구름 등으로 방해되지 않는 명확한 해안선 정보를 얻기 위하여 구름 추출을 한다. 실시간으로 기상정보를 얻는 기상위성의 특성상 정합에 전체 영상을 사용하면 수행시간이 다소 소요된다. 정합시 전체 영상에서 정합을 위한 후보점 추출을 위하여 GSHHS(Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline)의 해안선 데이터베이스를 사용하여 211 개 의 랜드마크 칩들을 구축하였다. 이때 구축된 랜드마크 칩은 실험에 사용한 GOES-9의 위치 동경 155도를 반영하여 구축하였다. 전체 영상에서 구축된 랜드마크 칩들의 위치를 중심으로 구름추출을 수행한다. 전체 211 개의 후보점 중 구름이 제거된 나머지 후보점에 대하여 정합을 수행한다. 랜드마크 칩과 위성영상 간의 정합 중 참정합과 오정합이 존재하는데 자동으로 오정합을 검출하기 위하여 강인추정기법 (RANSAC, Random Sample Consensus)을 사용한다. 이때 자동으로 판별되어 오정합이 제거된 정합결과로 최종적인 기하보정을 수행한다. 기하보정을 위한 센서모델은 GOES-9 위성의 센서특정을 고려하여 개발되었다. 정합 및 RANSAC결과로 얻어진 기준점으로 정밀 센서모델을 수립하여 기하보정을 실시하였다. 이때 일련의 수행과정을 통신해양기상위성의 실시간 처리요구사항에 맞도록 속도를 최적화하여 진행되도록 개발하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.193-196
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• 2003

시공간 빔포밍 기술은 기존의 배열 안테나가 공간만의 처리를 해온 것에 대하여 이를 시간 영역으로까지 확장하여 특정한 방향에서 특정한 시간에 도착하는 다중경로는 증폭하고 다른 다중경로는 제거하는 것을 의미한다. 본 논문은 배열 안테나를 가진 DS-CDMA에서 시스템 파라미터 부정합이 존재할 때, 시공간 빔 형성기의 성능에 대하여 연구하였다. 시뮬레이션 결과, 부정합이 존재할 때 전통적인 빔포머가 상대적으로 강인함을 보였지만 원근 문제는 해결할 수 없었으며, 실제의 추정 결과를 적용했을 때는 MUSIC 시공간 빔포머가 가장 우수한 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권7호
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• pp.83-88
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• 2001

본 논문에서는 해양환경 인자의 오정합에 강인한 특성치 추출 기법에 의한 정합장 처리 방법 (FEM: Feature Extraction Method)을 요약하였다. FEM 기법을 이용하여 음원 위치를 추정하는데 선행되어 해결해야 할 두 가지 요소 즉, 제거해야 할 고유벡터의 수와 사용해야 할 환경 샘플 개수에 대하여 고찰해 보고 이에 대한 해결책을 제시하였다. 이 문제점들을 해결하기 위하여 주어진 해양환경에서 진행하는 모드들 중에서 지배적인 모드의 개수와 제거해야 할 고유벡터의 개수와의 관계를 살펴보았다. 그리고 신호벡터가 이루는 공간과 추출해야 할 고유벡터가 이루는 공간을 비교하고 두 공간의 유사성을 정량화하여 분석하였다. 정합장 처리 방법으로 추정한 음원의 위치와 실제 음원의 위치와의 상대적인 오차를 정의하고 분석결과를 보증하였다. 지배적인 모드의 개수만큼 가장 큰 고유벡터를 추출했을 경우 FEM 프로세서가 음원의 위치를 성공적으로 추정하였고, GBNLMIS 해양 환경에서 최소 30개 이상의 환경 샘플을 사용해야 FEM 프로세서의 안정된 성능을 보장할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권4호
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• pp.297-309
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• 2007

2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.91-94
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• 2012

본 논문에서는 3D 콘텐츠 제작에 있어 입체피로를 최소화하기 위한 영상의 수직시차 제거과정에 있어 사진측량기반의 강인기법을 제안하고자 한다. 영상의 수직시차 제거 과정은 크게 기하추정 단계와 에피폴라 변환 단계로 구성된다. 본 논문에서는 기하추정을 위해 사진측량에서 널리 활용되고 있는 공면조건 기반 상대표정 알고리즘을 적용한다. 이 때 상대표정 알고리즘에는 자동 정합점 추출에 따른 오정합과 위치오차에 강인성을 확보하기 위해 제약조건을 도입한 베이지안 접근방식을 적용하고자 하며, 이를 바탕으로 수행되는 에피폴라 변환에는 영상의 왜곡과 원 영상 대비 변형을 최소화하기 위해 공선조건기반의 중심투영변환기법을 적용하고자 한다. 알고리즘의 성능검증을 위한 비교 알고리즘으로, 기하추정에는 8점 알고리즘과 스테레오 캘리브레이션 기법이 사용되었으며 에피폴라 변환에는 Hartley 방법과 Bouguet 방법이 사용되었다. 실험결과는 제안알고리즘의 높은 정확도와 강인성, 그리고 활용적 가치를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.9-15
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• 2011

푸쉬브룸 스캐너 PAN영상과 MS영상 사이에는 오프셋이 존재하며 서로 다른 시간과 각도로 촬영하고 있다. 이로 인하여 구름과 같이 빠르게 움직이는 물체는 오정합 점들을 생성하며 이는 PAN영상과 MS영상간의 상호영상등록의 오차를 발생시킨다. 특히 구름(안개 및 스모그 포함)이 있는 기상조건 하에서 얻어진 위성영상은 구름에 의해 가려진 지형정보를 추출하는 데 있어 많은 문제를 야기하기 때문에 정확한 영상등록을 위해서는 효과적인 구름 탐지 및 제거 알고리즘이 필요하다. 구름 제거를 위한 관련 연구들은 크게 다음과 같은 세 가지로 나누어지는데 (1) 구름 검출 알고리즘을 통해 구름으로 여겨지는 영역을 분리하여 구름영역을 제거하는 방법 (2) 다중분광영상의 밴드정보를 이용하는 방법 (3) 다시기 영상정보를 이용하는 방법들로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 구름 지역을 제거하는 방법과 다시기영상을 이용하는 방법을 사용하여 구름이 포함된 푸쉬브룸 스캐너 밴드간 영상등록의 정확도를 비교, 분석하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.161-166
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• 2007

Multi-functional Transport Satellite lR(MTSAT-lR)과 같은 정지궤도 기상위성의 지상 전처리 과정에는 영상위치보정(Image navigation and registration)이 포함된다. 영상위치보정은 위성 영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 과정이다. 랜드마크를 이용하는 영상위치보정 과정은 랜드마크 결정과 센서 모델 추정， 리샘플링(Resampling)의 세 가지 단계로 나눌 수 있다. MTSAT-1R의 High Resolution Image Data(HiRID)는 이미 영상위치보정이 수행되었지만, 기하학적인 오차가 남아있는 영상을 포함하기도 한다. 본 연구에서는 이런 기하학적인 오차를 제거하기 위해서 강인추정 기법에 기반한 기하보정을 수행하였다. 이태윤 등 (2005)은 강인추정 기법과 Direct Linear Transformation (DLT)에 기반한 오정합 판별 방법을 제안하였다. 이 판별 방법을 적용하여 추정된 DLT로 MTSAT-1R 영상의 기하보정을 수행한 결과에는 향상된 정확도로 기하보정 된 영상 뿐만 아니라 비교적 큰 오차를 포함하는 영상도 있었다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 강인추정 기법과 Affine 변환을 이용한 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 기준 해안선에서 추출한 1,407개의 랜드마크와 8개의 MTSAT-1R 영상을 이용하였으며，강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법과 Affine 변환을 적용한 방법으로 자동 기하보정을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 강인추정 기볍 중 RANSAC과 MSAC의 적용 결과를 비교하여 보았다. 그 결과，DLT로 기하보정 시，본 논문에서 제안된 방법이 강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법 보다 더 좋은 성능을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.31-42
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• 2013

본 논문에서는 고품질의 3D 콘텐츠 제작에 있어 입체피로를 최소화하기 위한 영상의 수직시차 교정방법으로, 베이지안 접근방식을 적용한 사진측량기반의 강인 편위수정 기법을 제안하고자 한다. 영상의 수직시차 제거 과정은 크게 기하추정 단계와 에피폴라 변환 단계로 구성된다. 본 논문에서는 기하추정을 위해 사진측량에서 널리 활용되고 있는 공면조건 기반의 상대표정 알고리즘을 적용한다. 이때 상대표정 알고리즘에는 자동 정합점 추출에 따른 오정합과 위치오차에 강인성을 확보하기 위해 제약조건을 도입한 베이지안 접근방식을 적용하고자 하며, 이를 바탕으로 수행되는 에피폴라 변환에는 영상의 왜곡과 원 영상 대비 변형을 최소화하기 위한 공선조건기반의 중심투영변환기법을 적용하고자 한다. 알고리즘의 성능검증을 위한 비교 알고리즘으로, 기하추정에는 일반적인 상대표정 알고리즘과 컴퓨터비전분야의 8점 알고리즘 및 스테레오 캘리브레이션 기법이 사용되었으며, 에피폴라 변환에는 Hartley 방법과 Bouguet 방법이 사용되었다. 실험결과는 제안 알고리즘의 높은 정확도와 여러 오차요인들에 대한 강인성, 그리고 최소화된 영상변형의 결과를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.945-957
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• 2019

본 연구에서는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하여 취득된 농경지 지역에 대한 영상 간 기하 오차를 제거하기 위한 정밀영상등록(Coarse to Fine Image Registration) 방법론을 제시한다. 먼저 무인항공기를 활용하여 농경지 지역에 대한 영상을 취득한 후 정사영상을 생성하였다. 영상등록 시 오차를 유발하는 오정합쌍이 추출되는 확률을 감소시키기 위해 생성된 정사영상의 메타데이터를 기반으로 관심지역을 선정하여 탐색영역을 최소화하였다. 그리고 Speeded Up Robust Features (SURF) 기법을 활용하여 추출된 정합쌍(Tie-points)을 기반으로 초기영상등록을 수행하여 정사영상 간 기하 오차를 전반적으로 제거하였다. 이어서 영상내에 두드러진 공간특성이나 구조가 없어도 효과적으로 정합쌍 추출이 가능한 상호정보(Mutual Information) 기법을 통해 추출된 정합쌍을 활용하여 정밀영상등록을 수행하였다. 총 8장의 정사영상을 이용하여 제안기법의 우수성 및 효율성을 검증하기 위해 SURF 기법, 상호정보기법을 개별적으로 활용하여 영상등록을 수행한 결과와 비교분석을 수행하였다. 그 결과, 제안기법을 활용한 경우 효과적으로 정사영상 간 기하 오차가 제거된 것을 확인하였다.