본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.
기존의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 이때 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 이에 따라 이동로봇의 자체 기능이 점차 고도화되는 방향으로 연구가 진행되었고, 제작비 또한 함께 상승하게 되었다. 그러나 구동만이 목적인 저렴한 이동로봇 시스템을 조작자가 원격 제어하는 것 또한 중요한 분야 중 하나이다. 이때 원격제어에 사용되는 신호로는 카메라에 의한 영상정보와 초음파 센서 등에 의한 거리정보를 주로 사용하게 된다. 그러나 영상정보는 3차원의 입체적 정보를 제공하는 데에는 부적절하기 때문에 초음파 센서를 이용한 거리정보가 매우 유용하게 된다. 본 논문에서는 초음파 센서의 정보를 이용한 원격제어용 힘 반향 조이스틱을 개발하였다. 힘 반향 알고리즘은 하나의 식으로 표현하기 곤란하므로 전문가 시스템의 구현이 매우 필요한 분야이다. 따라서 퍼지 논리를 사용하여 생성한 힘 반향 알고리즘을 이동로봇 원격제어에 사용함으로써 조작자가 이동로봇 주변환경을 쉽게 인식하여 이동로봇을 안전하게 주행할 수 있도록 하였다.
일반적으로 현재 많은 보급이 되어 있는 인터넷을 이용하여 의료 영상을 전송하기에는 영상의 Size가 너무 크다는 문제점을 가지고 있다. 그러므로 이러한 저속 전송의 문제점을 해결 하고자 본 논문에서는 영상분할 전송에 대하여 연구하였다. 현재의 인터넷을 이용하여 빠른 전송을 수행하기 위하여 5∼10회의 전송 방법을 채택하였으며, 또한 인터넷이 연결되어 있는 경우 허가된 사용자들이 사용할 수 있도록 하기 위하여 웹을 기반으로 하는 원격진료 시스템을 구축하였다. 연구된 영상분할 통신은 기존 영상전송에서 사용되었던 단일통신 기법의 문제점인 통신속도 불균형에 의한 영상의 불규칙적인 전송에 다른 영상품질 저하의 문제를 보안하여 불규칙적인 통신속도 에서도 일정한 영상의 품질 상태를 유지 할 수 있었다. 원격진료 시스템은 Visual Basic 과 C++, ASP를 이용하여 개발되었으며, 일반적인 인터넷 익스플로어를 이용하여 사용될 수 있도록 설계되었다. 원격진료 시스템의 주된 자료인 영상 자료의 고속 전송을 위하여 무손실 JPEG 압축 방법이 채택되어 개발되었다. 본 연구에서 개발된 원격진료시스템을 이용할 경우 현재 많이 보급되어 있는 사설 인터넷을 이용하여 원활한 원격진료를 수행 할 수 있었으며, 병원 내부의 진료에 머물러 있던 진료 시스템을 원거리의 환자들 가지 사용할 수 있도록 확대 할 수 있었다.
토지피복분류, 식생분류, 식물피복도 분류 등 원격탐사 영상자료의 주된 이용분야에서 지상자료는 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 가령 감독분류를 위한 training site 에 대한 측정이나 또는 분류 정확도 검증을 위한 측면에서도 지상측정은 반드시 필요한 부분이다. 본 논문에서는 피복분류 과정에서 반드시 필요한 지상측정을 위한 표본조사에서 유의하여야 할 통계학적 측면에서 고려해야 할 사항을 검토한다.
원격탐사 광학탑재체는 촬영 방식에 따라 대상물을 응시하여 촬영하는 응시(staring)방식과 스캔하여 촬영하는 스캐닝(scanning)방식으로 나뉠 수 있다. 인공위성을 이용한 원격탐사에서는 위성의 궤도에 따라 촬영방식에 제한이 생기는데, 저궤도에서 지구관측을 하는 전자 광학 카메라의 경우 위성의 공전속도에 의해서 지표면을 스캔하는 방식으로 촬영을 수행하는 푸시브룸 스캔(push broom scan)방식이 많이 사용된다. 스캔방식으로 영상을 촬영하면 스캔에 평행한 방향과 수직인 방향의 광학적 영상품질이 달라질 수 있다. 스캔에 평행한 방향은 스캔에 의한 영상 번짐 효과가 나타나기 때문이다. 본 연구에서는 스캔에 의한 영상 번짐 효과로 발생하는 MTF 성능에 대하여 분석하였다. 검출기레벨에서의 영상 번짐 효과 및 다단계(multi-phase) 검출기를 사용했을 때의 영향에 대하여 분석하였다.
이 논문은 개인 대상으로 장기간의 원격영상 교육을 실시한 사례를 분석함으로써, 효과적인 운영을 위한 융합기술에 대한 제언을 도출하는 것을 목적으로 한다. 로봇보조학습을 포함한 원격영상교육 경험이 있는 교수학습자를 대상으로 텔레프리젠스를 노트북, 스마트폰 로봇, 그리고 음성인식 피드백이 제공되도록 제작한 패드형 로봇으로 실험 설계하여 5개월간 원격수업 방식에 임의할당을 통해 진행하고, 과제 수행도를 측정함과 동시에 심층 인터뷰를 실시하였다. 학습자는 기존 연구와 마찬가지로 텔레프리젠스 로봇보조학습의 과제수행도가 가장 높은 것으로 나타났지만, 학습의 몰입도와 집중을 위하여 음성송출 피드백 외에 원격교수자와의 시선 맞춤이 필요하다고 생각했다. 원격 교수자는 원격교육의 영상입력 추가와 음원추적 자동 제어 기능을 요구했다.
본 논문은 레스터 기반 위성영상에서 공간정보를 추출하기 위한 공간 관계 연산 방법과 예를 보인다. 복잡하고 다양한 현실 세계를 지리 정보 시스템은 추상화하고 단순화한 형상을 기반으로 구축한다. 추상화된 지형지물은 지리 객체와 지리필드로 구체화한다. 지리객체와 지리필드는 각각 벡터와 레스터로 표현한다. 레스터 자료형 위성영상은 원격탐사 응용에 이용한다. 원격탐사 공간 정보 추출을 위하여 위상 연산과 기하연산을 한다. 레스터형인 위성영상을 유연성이 뛰어난 벡터화된 객체로 변환하고 이로부터 공간 정보를 추출한다. 원격탐사에 위성영상의 활용이 증가하고 있으며, GIS와 접목함으로써 위성영상 활용의 극대화에 기여 할 것이다.
위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 본 연구는 원격 탐사 영상 자료의 질 저하 현상을 모형화하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성을 가정하였다. 그리고 질 저하된 관측 자료로부터 원래 강도의 영상을 복원하기 위한 Point-Jacobian 반복 maximum a posteriori (MAP) 추정 법을 제안한다. 제안 연구는 이웃 창의 형태로 8 개 방향의 창으로 구성된 방사형을 사용하며 각 방향에서의 중심 화소와의 이웃 화소들 간의 Mahalanobis 제곱 거리를 경계 근접성 측정치로 사용한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해서 고해상도 영상 자료에 나타날 수 있는 다양한 형태의 패턴을 사용하는 simulation 자료를 생성하여 화소 단위 분류 법을 사용하여 정량적 평가를 수행하였고 한반도 안양 북부 지역에서 관측된 1 m 급 IKONOS 자료의 무감독 분할을 통해 정성적 평가를 수행하였다. 실험 결과는 고해상도 원격 탐사 자료 분석에서 제안 영상 복원 법을 적용하면 현저히 분석의 정확성을 높이는 것을 보여 준다.
기존의 원격 화재 모니터링 시스템은 화재 현장의 영상 정보를 실시간으로 확인 할 수 있는 기능이 충분하지 않아 화재 발생 시 실제 상황을 면밀히 파악하여 대처하는데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 RTSP 모듈을 이용한 원격 화재 영상 모니터링 시스템 설계 방안을 제안한다. 화재 현장을 실시간으로 문자와 경보음 및 영상 정보를 확인하기 위한 장치로서 RTSP 모듈, 전용서버와 클라이언트 그리고 원격 화재 모니터링 시스템으로 구성한다. 이동형로봇 등에 부착된 카메라에서 송수신하는 영상을 WiFi를 이용하여 RTSP 기능이 포함된 서버 및 클라이언트 시스템과 연동한다. 설계한 실시간 동영상의 수신이 가능한 일체형 원격 화재 영상 모니터링 시스템을 구현하고 시험을 통하여 정상적으로 동영상이 수신됨을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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