• Title/Summary/Keyword: 원격영상

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The Design and Implementation of a Remotely-Sensed Image Processing System using Internet (인터넷 상에서의 원격탐사 영상처리 시스템의 설계와 구현)

  • 윤희상;김성환;신동석;이흥규
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.13 no.1
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    • pp.31-46
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    • 1997
  • In recent years, as remotly-sensed image processing technologies have been improved and spread widely in the application areas, many new requirements for the image processing technologies have arisen. However, it is difficult and costly to access remotely-sensed image processing systems. Moreover, these systems have thier own processing facilities which are not easily accessible for general users. In this paper, those problems are challenged by adopting Internet as a universal information network for accessing remotly-sensed image DBMS and by allowing users to work remotely on the image processing. A remotly-sensed image processing system which can be accessed via Internet was designed and implemented. This system can be used to manipulate images over remote DBMS. The Illustra object-oriented relational DBMS with CGI(Common Gateway Interface) web interface was used in this project. The client consists of a WWW(World Wide Web) Netscap$e^{TM}$ browser, and the server consists of HTTPD(Web daemon), Illustra DBMS and Java modules in order to process the image being displayed. The developed system was tested on LAN environment and the service response time met the requirements.

Analysis of Classification Accuracy of Wavelet-based Texture Fusion Imagery for Urban Remote Sensing (도시 원격탐사를 위한 웨이브릿 기반 텍스쳐 융합 영상의 분류정확도 분석)

  • Hwang Hwa-Jeong;Lee Ki-Won;Kwon Byung-Doo
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2006.03a
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    • pp.187-190
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    • 2006
  • 본 연구에서는 QuickBird 도심지역 영상을 이용하였으며, 텍스쳐영상생성기법과 웨이브릿 기법을 이용하여 생성시킨 웨이브릿 기반 텍스쳐 융합 영상(이하 융합영상)을 원본영상의 새로운 밴드로 추가시켜 분류작업을 수행하였다. 이외에도 비교분석을 위하여 원본영상에 텍스쳐 영상을 추가시킨 영상과, 텍스쳐와 융합영상을 모두 추가시킨 영상을 이용하여 분류작업을 수행하였다. 분류에는 ISODATA 무감독분류 기법을 사용하였으며, 텍스쳐 영상과 융합영상을 같이 추가시킨 영상을 이용하였을 때 분류정확도가 가장 많이 향상되는 것으로 나타났다.

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선박의 원격검사를 위한 아날로그 게지이의 정량화에 관한 기초연구

  • 이현우;임정빈
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.105-106
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    • 2023
  • 이 연구는 원격검사의 한 방법으로서, 특히 자율운항 선박에서 컴퓨터비전을 이용한 영상처리를 통한 원격 검사방법에 관한 것이다. 자율운항 선박은 자율화의 정도에 따라 다르지만, 선원이 승선하지 않거나 최소한의 선원만 승선하는 선박이므로 선박의 검사방법에 변화가 필요한 실정이다. 따라서 컴퓨터비전을 이용한 영상처리에 대한 이론적 배경을 바탕으로 원격검사 항목 중에서 아날로그 게이지의 정량화에 필요한 영상의 전처리 방법에 관한 연구이다. 아날로그 게이지의 정량화를 위해서 사용한 방법은 흑백처리, 가우시안필터, 임계화처리, 모폴로지 연산이다. 이 연구를 통하여 영상의 전처리 결과 배경과 객체를 비교적 명확하게 분류할 수 있었으며, 영상처리 과정 중 추가로 발생한 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 이를 통하여 영상에서 주된 객체인 지시바늘과 눈금판의 숫자를 인식에 필요한 이미지 전처리 방법을 제시하였으며, 나아가 컴퓨터 비전을 이용한 원격검사 방법은 아날로그 게이지뿐만 아니라 비상차단밸브, 통풍폐쇄장치, 고정식 소화장치 등 여러 방면에서 사용될 것이라 기대한다.

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Remote Sensing Image Registration using Structure Extraction and Keypoint Filtering (구조물 검출 네트워크 및 특징점 필터링을 이용한 원격 탐사 영상 정합)

  • Sung, Jun-Young;Lee, Woo-Ju;Oh, Seoung-Jun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.300-304
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    • 2020
  • 본 논문에서는 원격 탐사 영상 정합에서 정확도는 유지하면서 특징점 매칭 (Matching) 복잡도를 줄이기 위해 입력 영상을 전처리하는 구조물 검출 네트워크를 이용한 원격 탐사 영상 정합 방법을 제안한다. 영상 정합의 기존 방법은 입력 영상에서 특징점을 추출하고 설명자 (Descriptor)를 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 입력 영상에서 특징점 매칭에 영향을 미치는 구조물만 추출하여 새로운 영상을 만들어 특징점을 추출한다. 추출된 특징점은 필터링 (Filtering)을 거쳐 원본 영상에 매핑 (Mapping)되어 설명자를 생성하여 특징점 매칭 속도를 향상시킨다. 또한 구조물 검출 네트워크에서 학습 영상과 시험 영상의 특성의 차이로 생기는 성능 저하 문제를 개선하기 위해 히스토그램 매핑 기법을 이용한다. 아리랑 3 호가 획득한 원격 탐사 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 방법은 정확도를 유지하면서 계산 시간을 SURF 보다 87.5%, SIFT 보다 92.6% 감소시킬 수 있다.

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Development of algorithm and program for hydraulic remote sensed streamflow estimating (수리학적 원격 하천유량산정을 위한 알고리즘 및 프로그램 개발)

  • Kim, Jin Gyeom;Kang, Boosik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.239-239
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    • 2018
  • 위성 및 드론을 이용한 원격탐사 기술이 발전하고 다양한 산출물이 나타남에 따라 수자원 및 하천관리 분야에서 원격탐사기술 활용의 폭이 넓어지고 있다. 원격탐사 영상에서 획득할 수 있는 기본적인 가시영상 이외에도 적외영상, 초분광영상, 수위정보, 레이더 반사도 등을 활용하여 하천정보를 추정하려는 시도가 이루어져왔다. 본 연구에서는 원격탐사 영상에서 획득한 하폭을 기반으로 수리학적 하천유량산정을 기법을 적용하기 위해 등류 및 부등류 해석이 가능한 알고리즘과 프로그램을 개발하였다. 등류해석을 위해 GUI 기반 프로그램을 개발하였으며, 특정 하폭에서의 하천유량을 신속하게 계산할 수 있도록 단면 특성분석 모듈과 운동파 방정식 기반의 Manning 유속공식이 적용되도록 구성하였다. 또한, 부등류해석을 위해 스크립트기반의 프로그램을 개발하였다. 부등류 해석 프로그램에는 하천유량을 경계조건으로 수위를 계산하는 일반적인 부등류 수면곡선식의 해석절차를 하폭기반 원격하천 유량 산정 목적에 맞게 재구성하여 원격탐사기술로 획득한 하폭을 경계조건으로 하천 유량을 시산하는 알고리즘을 구현하였다. 본 프로그램을 활용하여 한국건설기술연구원 하천실험센터에서 드론을 이용한 등류/부등류 실험결과를 해석하였으며, 등류 흐름조건에서는 두 가지 해석방법 각각 14.3%, 14.7%의 유사한 평균상대오차를 나타내었고 부등류 흐름조건에서는 등류해석은 62.6%, 부등류해석은 15.8%의 평균상대오차를 나타내었다. 실규모하천에서의 원격하천유량 산정을 위해서는 등류기반 해석방법에 비해 비균일 하천단면에서의 부등류 현상을 모의할 수 있는 하폭기반 부등류 수면곡선의 시산 알고리즘이 유리한 것으로 판단된다.

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Experimental application of drone imagery for estimating streamflow based on remote sensing (원격탐사기반 하천유량추정을 위한 드론영상의 실험적 활용)

  • Kim, Jin Gyeom;Kang, Boo Sik;Kim, Dong Su;You, Ho Jun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.496-496
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    • 2017
  • 위성을 이용한 원격탐사 기술이 발전하고 다양한 산출물이 나타남에 따라 수자원 및 하천관리에서의 원격탐사기술의 활용의 폭이 넓어지고 있다. 특히, 위성에서 관측할 수 있는 다양한 정보들을 이용하여 수자원 및 하천관리에 사용하려하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 기본적인 가시영상 이외에도 적외영상, 초분광영상, 수위정보, 레이더 반사도 등을 활용하여 수문량을 추정하려는 시도가 이루어져왔다. 원격탐사의 대표적인 장비인 위성은 광범위한 정보를 쉽게 취득할 수 있지만 위성마다 탑재된 센서에 따라 획득할 수 있는 자료가 서로 다르고, 산출물의 시공간 해상도에 따라 자료의 질이 결정된다. 본 연구에서는 원격탐사영상을 이용한 하천유량추정기법을 수립하기 위해 통제된 실험하천 규모에서 드론을 이용하였다. 실험은 대한민국 안동에 위치한 한국건설기술연구원 하천실험센터에서 수행되었으며, DJI Phantom 3 standard 드론을 활용하여 영상을 획득하였다. 하천유량추정의 방법론은 운동량 방정식과 Manning 유속공식을 활용한 하폭기반 유량추정 기법을 수립하였다. 1차 실험은 하천유량을 증가시키고 감소시키는 동시에 드론을 이용하여 하천을 촬영함으로써 하폭의 변화와 동시에 유량의 변화를 추정할 수 있는지 확인하였다. 2차 실험에서는 배수효과가 존재하는 조건에서 드론영상을 이용한 하천유량을 산정하고 보정계수를 산정하였다. 본 연구에서 수립된 하천유량추정기법은 위성영상을 이용한 하천유량 추정에 활용할 수 있으리라 기대한다.

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Implementation of Telepathology System Based on Internet (인터넷 기반에서의 원격병리진단 시스템의 구현)

  • 손병환;이병일;최흥국;남상희
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.208-211
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    • 2001
  • 최근 병원에서의 전산화가 급속도로 이루어지고 있는 가운데 각종 병리 영상을 이용한 원격 병리 진단 시스템의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 병리분석을 위해 병리 영상을 인터넷 환경에서 Component기반으로 진단 보조하는 원격병리진단 시스템을 구현하였다. 서버의 부하를 줄이기 위해서 병리 진단에 필요한 영상처리 영역은 Component 내에서 처리되도록 하였다. 서버에서는 database에 대한 접근과 처리된 영상의 전송/채팅을 담당하도록 하였다. 원거리에 있는 병리학자들이 병리 세포조직 영상으로 상호 의전교환 및 영상 송수신, 영상처리를 통해 정확한 병리 진단을 할 수 있도록 도와주는 본 시스템은 시간과 공간의 한계를 극복하여 병리학자들의 진단 효율성을 높이게 될 것으로 기대한다.

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Land-cover features analysis using reflectance of satellite images (인공위성영상자료의 분광반사율 특성을 이용한 고창지역의 토지피복현황분석)

  • Lee Sung-Soon;Chi Kwnag-Hoon
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2006.03a
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    • pp.283-286
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    • 2006
  • 인공위성 영상자료를 이용하는 원격탐사는 지질, 환경, 지형도제작 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 특히 다중 및 초분광영상자료는 태양을 에너지원으로 하여 지표면 전자기파의 반응을 영상화하는 다중 및 초분광영상자료의 활용을 위해 분광반사율정보가 더욱 활발하게 이용될 것으로 기대된다. 본 연구에서는 고창지역에 대해 주기적으로 실시하고 있는 분광반사율 및 USGS 분광라이브러리 성과를 이용하여 다중파장대 위성영상자료인 ASTER와 분광반사율을 이용한 위성영상의 활용가능성 및 검보정의 가능성을 제시 하고자 한다.

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The remote video monitoring system based on Android (안드로이드 기반의 원격 영상 모니터링 시스템 개발)

  • Kang, Dae-Cheol;Sin, Dong-Seok;Choi, Sung-Wook;Kim, Gwan-Hyung
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.171-172
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    • 2012
  • 최근 스마트폰의 보급률이 높아짐에 따라 생활 속에서 편리하게 쓸 수 있는 영상 서비스 어플리케이션들이 많이 개발되고 있다. 그에 따라 본 논문은 영상정보를 이용하면서 보안 및 기타 영상정보가 필요로 하는 환경에서 방문자에 대한 영상정보를 스마트폰(Smart-phone)으로 서비스하여 방문자를 인식하고 사용자 요구에 따라 필요한 메시지를 전송하거 원격지 디바이스를 원격에서 관리할 수 있는 원격 관리용 어플리케이션을 안드로이드(Android) 기반으로 개발하고자 한다. 이러한 어플리케이션의 구성은 블루투스(Bluetooth) 무선 통신모듈을 이용하거나 WiFi인 무선 TCP/IP 통신 기술을 이용하여 영상정보를 원격 서버에서 관리하도록 시스템을 구성하여 시스템의 활용 가능성을 제시하고자 한다.

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Pattern Classification System for Remote Sensing Data using Voronoi Diagram (보로노이 공간분류를 활용한 원격 영상 패턴분류 시스템)

  • Baek, Ju-Hyeon;Kim, Hong-Gi
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.8B no.4
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    • pp.335-342
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    • 2001
  • 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.

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