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YOLO 알고리즘 기반 국토위성영상의 선박 모니터링 가능성 평가 연구: 부산 신항과 캘리포니아 오클랜드항을 대상으로 (A Study on Evaluating the Possibility of Monitoring Ships of CAS500-1 Images Based on YOLO Algorithm: A Case Study of a Busan New Port and an Oakland Port in California)

  • 박상철;박영빈;장소영;김태호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1463-1478
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    • 2022
  • 한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

RFID 기술을 이용한 시맨틱 웹 기반 스마트 브라우저 (Smart Browser based on Semantic Web using RFID Technology)

  • 송창우;이정현
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권12호
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    • pp.37-44
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    • 2008
  • RFID(Radio Frequency Identification) 태그에 입력된 데이터는 다양한 산업 분야에서 어플리케이션의 구축에 있어서 비용 절감과 경쟁력 향상을 위해 사용된다. RFID 리더기는 수백 개의 태그에 해당하는 객체들의 식별과 지속적인 탐색을 수행한다. 동적인 연결과 추적의 요청에 따라 객체를 식별할 수 있는 RFID 기술은 정보 인프라를 지원하는 어플리케이션의 컴포넌트로 구성된다. 그러나 원격 RFID 장치 사이에 실시간 데이터 통신 요소들을 고려하지 않은 기존의 어플리케이션은 이기종 간의 연결을 효과적으로 지원할 수 없었다. 또한 서로 다른 네트워크 디바이스가 어플리케이션에 개별적으로 설치되어 각각의 쿼리분석 과정을 거치면서 모니터링의 지연 또는 데이터 변환 과정에서 오류가 발생한다. 본 논문에서는 RFID 태그로부터 추출된 정보를 어플리케이션에 상관없이 통합 관리하기 위하여 시맨틱 웹 환경에서 RFID 데이터베이스 처리 시스템을 구현한다. 어플리케이션에 장착된 RFID 리더기를 통해 사용자의 RFID 태그를 인식하고 데이터를 RFID 데이터베이스 처리 시스템에 전송하면 프로세스가 시맨틱 웹 언어로 정보를 변환한다. 표준화된 시맨틱 웹 기반에서 전송된 데이터는 스마트 브라우저에 의해 해석되어 화면에 출력한다. 시맨틱 웹 언어의 사용은 의미 있는 관계에 대한 추론이 가능하여 추가적인 모듈을 장착하여 기능을 쉽게 확장시킬 수 있다.

RFID/USN 연동 시스템을 활용한 건설자원 실시간 모니터링 시스템 (Real-Time Construction Resource Monitoring using RFID/USN Inter-working System)

  • 류정필;김형관;김창윤;김창완;한승헌;김문겸
    • 한국건설관리학회:학술대회논문집
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    • 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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    • pp.90-94
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    • 2007
  • 건설 현장의 자재 위치 추적 기술은 건설 프로젝트의 생산성을 극대화시킬 수 있는 중요한 기술로서 현재 국내외적으로 많은 연구가 수행 중에 있다. 최근 들어 RFID(Radio Frequency Identification) 시스템을 이용하여 공급 사슬망 전반에 걸친 건설 자재에 대한 실시간 위치 추적에 대한 연구가 각광을 받고 있다. 그러나 짧은 인식거리, 저조한 인식율등의 문제로 바코드 대체 수준으로 그 활용이 미비한 상황이다. 본 논문에서는 인식거리르 보다 길게 하는 900MHz 대역의 RFID 시스템과 인식된 데이터를 무선 통신(Zigbee)을 사용하여 전달하는 RFID/USN 연동시스템 개발과 그 활용 방안을 제안한다. RFID/USN 연동 시스템을 건설현장의 자재관리에 시험적으로 적용, 실중 테스트를 수행함으로써 첨단 센싱 기술 및 전파식별 기술에 대한 현장 활용 가능 여부, 실증 테스트 시 발생하는 기술적 애로 사항 및 다양한 활용 방안을 도출하는 것을 목적으로 한다. 또한 원격지에 있는 현장 관리자를 위하여 기존 인프라네트워크를 이용하여 실시간 자재 및 장비의 위치 데이터를 관리자가 원할 경우 언제 어디서든 실시간으로 전달 가능하도록 이동통신망(CDMA: Code Division Multiple Access)과의 연동 시스템을 현장에서 적용 및 점검한다.

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델파이 조사를 활용한 자율운항선 해기사 양성을 위한 교과목 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of Educational Subjects for Nurturing Autonomous Ship Officers Using Delphi Survey)

  • 손장윤;신용존
    • 한국항만경제학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.33-46
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    • 2023
  • 자율운항선박은 사람의 개입을 최소화하여 선박 스스로 판단하고 운항하는 기능이 탑재되므로, 이를 운용하는 해기사의 직무도 변화하므로, 자율운항선박을 운항하고, 관리할 수 있는 역량을 갖춘 해기사를 양성하기 위한 교육과정에도 변화가 필요하다. 본 연구는 불확실한 미래 예측에 적합한 델파이 조사법을 활용하여 자율운항선 및 해기사 교육 부분의 전문가들을 대상으로 교육자율운항선 해기사 양성을 위한 교과목을 개발하고자 하였다. 델파이조사에서 식별된 현행 해기사 양성 61개 교과목 중에서 중요도가 높은 32개 교과목은 자율운항선 해기사 양성 교육에서도 유지되어야 하고, 중요도가 낮은 교과목은 차차 폐지하거나 타 교과목에 통합되어야 할 것이다.현행의 해기사(항해사, 기관사) 양성 교육에서 식별된 자율운항선 해기사 양성을 위한 교과목은 '일반과정'으로 통칭하고 항해분야 27과목, 기관분야 20과목, 행해·기관공통분야 14과목으로 분류하였다. 전문가 패널들에 의해 신규 제시된 42항목은 중요도 '상' 18항목, '중' 14항목, '하' 10항목으로 나타났다. 이들 교과목에 대한 전문가 6인의 심층분석을 통하여 자율운항선박에 적용된 진보된 기술 및 정보의 이해를 위한 기초이론 등 기초역량 배양을 위한 '기초과정(10과목)', 자율운항선 운용과 직접적으로 관련 있는 실무역량 배양을 위한 '직무과정(10과목)', 자율운항선 육상 원격운항자 양성을 위한 '심화과정(7과목)'으로 분류하여 제시하였다. 자율운항선박의 도입 및 확산이 급속히 진전될 것이므로 자율운항선박의 자율운항 수준을 반영하여 자율운항선 해기사 양성 교과목의 개발 및 보완을 위한 연구가 지속되어야 할 것이다.

3차원 웨이블렛 변환을 이용한 다중시기 SAR 영상의 특징 추출 및 분류 (Feature Extraction and Classification of Multi-temporal SAR Data Using 3D Wavelet Transform)

  • 유희영;박노욱;홍석영;이경도;김이현
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제29권5호
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    • pp.569-579
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    • 2013
  • 이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.

SAR 영상의 Azimuth 차분을 이용한 움직이는 물체의 속도측정방법 (Velocity Estimation of Moving Targets by Azimuth Differentials of SAR Images)

  • 박정원;정형섭;원중선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.91-98
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    • 2008
  • SAR에서 마이크로파의 진행방향으로의 속도성분을 가지고 움직이는 물체는 영상에서 azimuth 방향으로 이동된 위치에 상이 맺힌다는 현상은 이미 잘 알려져 있다. 대부분의 속도측정 알고리즘들은 실제 물체의 위치와 상이 맺힌 위치 사이의 거리를 측정함으로써 속도를 유추하였다. 그러나 움직이는 물체의 실제의 위치를 나타내는 지시자인 도로나 배의 물결모양은 일반적으로 SAR 영상에서의 식별도가 높지 않기 때문에 이러한 방법은 영상취득시의 조건이나 물체의 움직임 정도에 따라 적용이 제한적이다. 이에 본 연구에서는 SAR 원시자료 처리단계의 중간 산물인 range-compressed 영상의 azimuth 차분신호로부터 물체의 속도를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 움직이는 물체에 의한 도플러 중심주파수의 변이가 azimuth 차분신호에서의 위상변화를 일으킨다는 점에 기초한다. 일반적으로 SAR에서 감지하는 지표물의 위상은 SAR의 기하에 의하여 발생하는 도플러 변화율에 따라서 선형적으로 변한다. 이 선형변화위상과 몇 가지 상수 값을 갖는 위상들을 제거하고 남은 신호는 물체의 움직임과 직접적인 관련이 있으므로, 이로부터 속도를 구해낼 수 있다. 이 방법을 실제 ENVISAT ASAR영상을 이용하여 배의 속도를 구하는 데에 적용해 보았으며, 그 결과는 목표물의 위치에 따라 다른 양상을 보였다. 해상에 단독적으로 존재하는 배에 적용하였을 때는 0.1m/s 정도의 차이로 기존의 속도측정 알고리즘의 결과와 잘 일치하였으나, 육지에 인접한 연안의 배는 신호의 교란에 의해서 1m/s 이상의 오차를 보였다.

Tropical Plume 에 대한 TOVS 추정 가강수량의 평가와 상호비교 (Evaluation and Intercomparisons of the Estimated TOVS Precipitable Waters for the Tropical Plume)

  • 정효상;신동인
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제9권2호
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    • pp.51-69
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    • 1993
  • 열대 및 아열대 태평양상에서 TOVS(Tiros Operational Vertical Sounder) 가강수량의 추정을 위한 모형을 사용하여 열대 기상 중 하나인 TP(Tropical Plume) 또는 Flare-up현상의 수 증기장을 분석하였다. 전가강수량 모형(71.1% 의 변량과 0.62 g $cm^{-2}$의 표준편차)와 중 대류고도 모형(71.7의 변량과 0.17 g $cm^{-2}$의 표준편차)을 선택하여 Tropical Plume 현상 에 대해 TOVS 가강수량, ECMWF(European Centre of Medium Range Weater Forecasts) 가강 수량, SMMR(Scanning Multichannel Microwave Radiometer) 가강수량과 OLR(Outgoing Longwave Radiation)을 상호비교하고 평가하였다. TOVS가강수량 모형으로는 Tropical Plume이 단지 초기단계인 상층운과 얇은 중층운으로 이루어졌을 때는 이 현상을 식별하기 어려웠으나 발 달단계인 상층운과 짙은 중층운이 존재할 때는 이현상이 뚜렷하였다. ECMWF 가강수량은 종관 기상현상은 잘 설명하였으나 Tropical Plume은 뚜렷하지 않았으며, 열대 수렴대와 남태평양 수렴 대에서는 대체로 TOVS 가강량보다 과습하였다. SMMR 가강수량도 TOVS 가강수량과 비슷한 현상을 보였으나 특히, OLR은 Tropical Plume 현상이 가장 뚜렷이 나타났다.

삼각벡터구조를 이용한 고해상도 위성 단영상에서의 건물 높이 추출 (Building Height Extraction using Triangular Vector Structure from a Single High Resolution Satellite Image)

  • 김혜진;한동엽;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.621-626
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    • 2006
  • IKONOS나 QuickBird와 같은 고해상도 위성영상이 상용화됨에 따라 위성영상으로부터 3차원 건물 정보를 취득하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 3차원 건물 높이를 추출하는 연구는 크게 스테레오 영상 기반의 연구들과 단영상 기반의 연구들로 나눌 수 있는데 센서 모델링을 수반하는 스테레오 영상 기반의 연구들은 그 과정이 복잡하고, 실제 스테레오 영상을 취득하기 위해서는 별도의 주문과 비용이 소요되는 등의 어려움이 따른다. 기존의 단영상을 이용한 건물 높이 추출 연구들은 대부분 DEM 등의 부가적인 데이터를 필요로 하며, 건물의 그림자 길이나 건물 지붕점과 바닥점 관측을 통해 높이를 추출하였다. 이러한 기법들은 도시지역과 같이 건물이 밀집한 지역에서는 적용하기 부적합하다. 이에 이태윤(2006)의 연구에서는 가상의 그림자 투영 기법을 이용하여 건물의 그림자가 다른 인공체에 드리운 경우에도 건물 높이 추출이 가능한 기법이 제안된 바 있으나 이 기법은 건물의 그림자 끝이 식별되지 않는 건물에는 적용이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 고해상도 위성 단영상에서 보다 많은 건물 높이의 관측이 가능하도록 하는 삼각 벡터구조 기반의 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 센서모델링 과정이나 부가적인 데이터 없이 간단히 구현 가능하며 디지타이징 과정에서 발생하는 오차를 줄일 수 있다.

산불 발생 후 VHR 위성영상과 GIS 데이터를 이용한 산불 피해 지역 변화 탐지 (Wildfire-induced Change Detection Using Post-fire VHR Satellite Images and GIS Data)

  • 정민경;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_3호
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    • pp.1389-1403
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    • 2021
  • 고해상도(Very High Resolution; VHR) 위성영상을 이용한 재난 피해 평가는 신속한 피해 정보 추출과 함께 세부적인 피해 정보 획득이 가능하다. 하지만 일반적으로 VHR 위성의 낮은 영상 취득 주기로 인해 재난 발생 전 VHR 영상의 수급은 제한적이며, 재난 발생 후 영상만으로는 피해 지역과 미피해 지역의 정확한 식별에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 산불 발생 후 VHR 위성영상과 GIS (Geographic Information System) 데이터를 이용하여 국내 산불 피해 지역에 대한 변화 탐지를 수행하였다. 산불 발생 전 VHR 영상을 대체하기 위한 GIS 데이터로는 토지피복도가 사용되었으며, 산불 발생 전 토지피복 현황에 대한 공간정보를 이용하여 산불발생 전 NIR (near-infrared) 영상을 시뮬레이션하였다. 변화 탐지 과정에서는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 상관도 기반의 변화 탐지 기법을 적용하였으며, superpixel 기반의 영상 분석을 통해 영상 분석의 복잡도를 감소시키는 동시에 VHR 영상의 디테일을 보존하고자 하였다. 제안 기법은 2019년 발생한 강원도 산불 지역에 대해 검증되었으며, 두 연구 지역에 대해 모두 98% 이상의 높은 전체 정확도와 0.97 이상의 높은 F1-score 값을 제시하였다.

핵 활동 탐지 및 감시를 위한 딥러닝 기반 의미론적 분할을 활용한 변화 탐지 (Change Detection Using Deep Learning Based Semantic Segmentation for Nuclear Activity Detection and Monitoring)

  • 송아람;이창희;이진민;한유경
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.991-1005
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    • 2022
  • 위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.