스트립 방식으로 촬영된 위성영상의 기하학적 모델링시에는 일반적으로 단위모델별로 위성영상에서 식별이 용이한 지점을 지상기준점으로 선정하여 영상에서의 좌표를 해석도화기나 컴퓨터 화면상에서 획득하고, 그에 대응하는 지상좌표는 현지측량이나 기본지도로부터 얻는다. 현지측량방법의 경우에는 정확하고 신뢰성있는 좌표를 제공해 줄 수 있는 반면에 현지로의 접근이 용이해야 하고 비용과 시간이 많이 소요되며, 소축척의 기본지도상에서 직접 독취하는 경우에는 지도자체에 내재된 오차의 정도가 불명확하고 지상기준점으로 선정한 지점이 명확히 표기되어 있지 않은 경우가 있으므로 영상좌표 측정시에 오차의 유발 가능성이 크다. 특히 영상 해상도 $5{\sim}10m$의 연속된 화상을 3차원 기하학적 모델링을 수행하기 위하여 현지측량에 의해 지상기준점을 획득하는 방법은 경제성 및 효율성 측면에서 불리하다. 따라서 본 연구에서는 삼각점 조서를 이용하여 연속촬영된 SPOT 위성영상을 스트립 단위로 모델링하여 영상해상도 수준의 위치정확도를 얻을 수 있는 연속화상 모델링기법을 제시하였다.
해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.
본 논문에서는 위성 DMB 환경에서 멀티채널 오디오 서비스를 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 위성 DMB 서비스는 2005 년부터 상용서비스를 시작한 이동멀티미디어방송 서비스로서, QVGA 급의 영상과 FM 음질의 오디오 서비스를 제공한다. 본 연구에서는 기존의 위성 DMB 시스템과 호환성을 유지하면서, 적은 비트율의 데이터를 추가하여 멀티채널 오디오 서비스를 제공하는 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 기존의 스테레오 오디오 시스템과 호환성을 가지면서도 적은 비트율의 데이터 추가만으로 멀티채널 오디오 신호의 재현이 가능한 멀티채널 오디오 부호화 기술을 적용하였고, 기존 위성 DMB 단말의 동작에 영향을 주지 않으면서, 멀티채널 오디오 서비스가 제공되는 것을 식별할 수 있도록 하는 시그널링 방법을 개발하여 적용하였다. 연구 결과의 검증을 위하여 위성 DMB 멀티채널 오디오 부호화기 및 단말을 개발하여 방송 실험을 수행하였고, 이를 통하여 제안한 방법으로 위성 DMB 환경에서 멀티채널 오디오 서비스를 효율적으로 제공할 수 있음을 증명하였다.
본 연구는 하천중심선을 활용하여 Sentinel-1 위성영상기반 중소규모 하천 수체(水體) 추출 방법을 제안한다. 한강 유역의 한탄강 일부를 연구지역으로 선정하였으며, 이 지역을 촬영한 Sentinel-1 위성영상자료를 수집하였다. 여기에 개발한 방법의 검증을 위하여 유사시간대의 고해상도 광학위성 PlanetScope을 함께 수집하였다. 본 연구에서는 하천의 수체를 효과적으로 추출하기 위하여 국토지리정보원에서 제공하는 하천중심선 자료를 활용하였다. 하천중심선을 따라 유클리드 거리를 가중치로 산정한 자료(DST)와 Sentinel-1의 VH, VV 편광을 조합한 k-means 방법을 통해 위성영상의 픽셀을 군집화하였고, 최적의 매개변수 값을 산출하였다. 이 매개변수를 활용하여 Sentinel-1의 VV편광, VH편광 그리고 DST의 상관관계에 따른 타원방정식 형태의 계산식을 도출할 수 있었다. 수집한 자료의 검증결과 평균적으로 정확도는 0.65~0.75, kappa 계수는 0.8 내외를 보여 상당히 일치함을 확인할 수 있었다. 또한, 추가 확보한 30여 개의 Sentinel-1 위성영상을 제안 방법으로 추출한 수체의 면적과 유량 값을 비교해 본 결과, 유사한 변화 양상을 보였다. 본 연구는 하천 중심선자료를 활용하여 참값이 없더라도 수체 면적 추정이 가능함을 확인하였다. 제안한 방법은 현존하는 수체추출 방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후, 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행을 통해. 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상과 AIS(Automatic Identification System) 자료를 활용하여 선박 탐지 실험을 수행하였다. 2010년 5월, 2주간 서해안(인천 근해)의 다중시기 해외위성 SAR 영상인 TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed(X-밴드), Radarsat-2(C-밴드)와 AIS 자료를 이용하였다. SAR 영상 분석을 위해 해양과 선박의 산란 특성과 SAR 영상과 AIS 자료의 기초 처리 방법을 기술하였다. 선박 식별을 위해서 임계값 설정 기법을 사용하였다. 선박 탐지 결과로 시계열 변화 탐지와 AIS 연동 선박 탐지 사례를 보인다. 이 결과를 통해 위성 SAR 영상과 AIS를 이용한 선박 탐지는 해양 관리에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
이동식미사일발사대(TEL)와 같은 시한성 긴급표적(TCT)에 대한 선제타격을 위해서는 관심지역(AoI)에서의 발사징후를 포착하는 탐지성능이 중요하다. 탐지성능의 극대화를 위해서는 재방문주기 및 시스템응답주기의 최소화를 위해 가능한 한 다수의 군집위성 전개가 필요하다. 본 연구에서는 6~48기의 소형 SAR 군집위성 전개 시 재방문주기와 응답주기의 특성을 분석하였다. 재방문주기는 북한의 전지역 및 특정지역에 대해 분석하였으며, 응답주기는 고정표적을 식별하는 [시나리오 1]과 이동표적을 탐지 및 식별하는 [시나리오 2]로 분류하여 분석을 수행하였다. 특히, [시나리오 2]의 TCT 탐지임무 운용에 대한 응답주기 분석은 특정 면적에 대한 관측 누적 커버리지의 최적화 분석을 통해 수행하였다. 그리고 탐지임무의 최적 성능을 위한 군집궤도 형상을 분석하였다.
최근 건조되고 있는 선박에는 안전 운항을 위하여 엔진제어시스템, 선박자동항법장치, 선박자동식별장치, CCTV 등의 전자장치들이 선박네트워크로 연결되어 있으며, 위성을 통하여 선박의 엔진상태 등의 선박 운항정보를 실시간으로 원격지에서 모니터링 할 수 있다. 선박의 내부와 외부통신 체계는 대체로 폐쇄적인 네트워크로 구성되어 있으나, 선박고유식별번호, 선박명, 선박종류, 항로, 목적항, 입항예정일, 화물종류 등의 선박의 주요 정보를 전송하는 선박자동식별장치는 무선 VHF로 전송되고, 선원은 개인용 컴퓨터를 이용하여 인터넷에 접속이 가능하기 때문에 선박 정보의 해킹 또는 바이러스에 취약해질 수 있다. 컴퓨터 바이러스 또는 해킹 등의 외부 칩입으로 인하여 선박항해시스템의 오류가 발생할 가능성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 선박통합네트워크에서 제어네트워크의 표준화 동향과 정보보호 기술의 필요성에 대하여 기술한다.
영상 레이다(SAR)는 전천후 영상획득이 가능하며, 반사표면의 물리적인 구조와 특성에 따라 표적탐지 및 식별성능이 우수하므로 군사용으로는 물론 과학 민수용으로 광범위한 활용분야를 가지고 있다. 본 논문에서는 먼저 X-밴드 소형위성 SAR 체계 설계 개념과 주요 임무 및 체계설계 요건들을 제시하고 이를 만족시키기 위한 영상모드 설계 기법과 표준 영상모드 설계 결과를 분석한다. 그리고, X-밴드 SAR 탑재체 및 지상 수신처리의 주요 체계 설계 결과와 성능특징을 제시하고, 마지막으로 SAR 영상활용을 위한 응용분야와 처리결과를 제시한다. 제안된 위성 SAR 시스템은 광역감시 모드에서 고해상도 모드까지 다양한 영상 모드 구현이 가능하며, 소형, 고성능, 저 비용 관점에서 효율적인 전천후 레이다 영상획득 시스템이다.
최근 기상이변과 예상치 못한 지각변동으로 인해 발생하는 재해의 빈도가 증가하고 있고 그 규모 또한 커지고 있는 상황에서 보다 신속하고 정확한 피해현황 조사 및 분석을 가능하게 한 GIS, IT, 원격탐사 등 영상공간정보와 첨단기술을 활용하여 재해정보체계 구축에 주요 관심사가 되고 있다. 위성영상은 항공사진과 더불어 지표면의 변화를 신속하고 주기적으로 관찰할 수 있다는 장점을 가지고 있으며, 이를 통해 효율적인 재해 관리와 복구 대책 수립이 요구되며 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 경상북도 봉화지역의 재해대장에 기록된 피해유형 및 피해규모를 현장에서 직접 답사하여 실제 피해현장을 파악하였으며, 피해 전 항공영상과 피해 후 아리랑 2호 위성영상을 확보하여 영상처리 및 분석을 통해 피해식별가능 여부와 피해 현황별 피해규모를 추출하였다.
본 논문은 무인 항공기에서 지상의 차량을 촬영하여 차종을 인식하기 위한 알고리즘의 개발에 대해 논하고 있다. NCC(Normalized Cross-Correlation) 방법을 이용하여 영상에서 목표물의 기하학적인 정보를 정합하도록 하였고, 실제 비행영상을 통해 획득한 템플릿 이미지와 위성 지도를 통해 획득한 템플릿 이미지를 이용하여 영상의 정합을 수행하였다. 실내 기반 실험을 통해 정합 가능성을 평가하였으며, 위성 지도를 이용한 모의실험을 통해 NCC 알고리즘을 이용하여 차량의 종류를 식별할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 실제 비행 실험을 통해 획득한 영상을 통해 동일한 차량을 전체 영상에서 정합하는 실험을 수행하였다. 비행 실험 결과 승용차의 위치가 정확하게 탐지되었으며, 정합 결과 0.6점이상의 유사도가 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 유사한 색상을 지닌 트럭은 정합하지 않음으로서 이종 차량의 구분이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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