• 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.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.327-343
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• 2020

본 연구는 효율적인 재난 피해 분석을 위해 재난 후 KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite)-3/3A Level 1R 영상의 기하품질을 향상하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 재난상황에 대한 데이터 수급의 한계를 해결하고자, 영상 수급이 원활한 Planetscope 정사영상과 KOMPSAT-3/3A 영상에 격자기반 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하여 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 보정에 필요한 GCP (Ground Control Point, 지상기준점)를 취득한다. 제안 기법을 검증하기 위해 2019년 4월 강릉 산불 피해 지역의 KOMPSAT-3 영상과 토지피복의 다양성을 고려하여 추가된 대전지역 KOMPSAT-3A 영상에 제안 기법을 적용하였다. 생성된 KOMPSAT-3/3A 정사영상의 기하품질을 검증한 결과, KOMPSAT-3 다중분광 영상의 위치오차 (RMSE: Root Mean Square Error)가 6.62화소에서 1.25화소로, KOMPSAT-3A의 경우 7.03화소에서 1.66화소로 감소되어 영상의 기하품질이 향상됨을 확인하였다. 기하품질이 향상된 KOMPSAT-3 정사영상은 산불 발생 전 Planetscope 정사영상과 비교되었으며, 이를 통해 향상된 기하품질이 산불 피해 지역 분석에 적합하다고 판단하였다. 본 연구는 GCP 취득의 대안으로 Planetscope 정사영상의 사용 가능성을 보여주었으며, 제안 기법은 재난 상황뿐만 아니라 Planetscope 영상의 수급이 가능한 다양한 KOMPSAT-3/3A 활용연구에 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제1권2호
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• pp.83-96
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• 1993

정사투영사진지도는 지형도와 동일한 축척을 지니면서도 사진의 형태로 표현되므로 현장감이 양호할 뿐만 아니라 판독이 용이하여 차세대의 지형도로 이용될 가능성이 매우 크다. 또한 수치형태의 정사투영영상은 현재 널리 응용되고 있는 지형공간정보체계의 격자형 기본 지형정보자료로 이용가능 하므로 그 효용성이 매우 크다. 본 연구에서는 프랑스의 SPOT 위성으로부터 취득한 수치영상자료를 이용하여 정사투영사진지도를 제작하는 방안을 연구하였다. 정사투영사진지도를 제작하기 위해서는 수치표고모형과 원영상을 이용하여 정사투영영상을 생성하는 과정이 요구되며 이를 수치미분편위수정이라고 한다. 수치미분편위수정 방법에 있어서는 수치표고모형의 정확도가 최종적인 정사투영사진지도의 정확도를 좌우하게 되므로 정확하고 효율적인 수치표고모형의 생성방법이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 SPOT 위성영상으로부터 수치표고모형을 직접 생성하는 방안을 연구하였고, 이를 이용하여 정사투영영상을 생성하여 등고선을 중첩시키므로서 간단한 형태의 정사투영사진지도를 제작하는 방안을 제시하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제4권4호
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• pp.55-61
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• 2004

최근 센서 기술의 발달로 지상에 대한 다양한 정보취득이 가능해지고 있다. 하지만, 이러한 정보들을 많은 응용연구에 적용시킬 경우 각 센서로부터 취득한 자료들은 완벽성, 정밀성 및 일관성이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 각 자료는 서로 다른 자료를 위한 보조자료로 활용되거나 서로 간의 융합을 필요로 한다. 본 연구에서는 LIDAR자료와 디지털 카메라 영상을 이용하여 3차원 정사영상을 생성하시 위한 실험을 수행하였으며 3차원 정사영상이 홍수 모니터링에 활용될 수 있었음을 보여주었다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2010년도 한국우주과학회보 제19권1호
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• pp.38.1-38.1
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• 2010

고해상도 위성들로부터 최상의 영상을 획득하기 위해서는 설계 단계에서 운용 조건이 반영된 위성 영상 품질 예측이 필수적이다. 이 발표에서는 실질적인 위성 궤도 및 자세 정보와 정사영상, DEM(Digital Elevation Model)으로부터 공선조건식을 기반으로 하는 Direct Sensor Modeling을 이용하여 고해상도 가상영상을 생성하는 방법을 제시하였다. Target으로 사용된 정사영상은 $19951\times21055$ size의 USA Wisconsin주의 1m 해상도 영상이며, 이 영상으로부터 0.7m 해상도의 가상영상을 생성하였다. 이 연구를 통하여 위성의 설계 단계에서 궤도상 영상 품질 예측할 수 있으며, 운영 과정에서는 실제 촬영된 영상과 비교 분석을 통하여 위성 및 탑재체의 상태 파악 및 보정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제20권1호
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• pp.13-19
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• 2002

자동화 공정에 의한 항공사진이나 위성영상의 획득과는 달리 지상사진측량에 의한 영상 획득은 대상물의 요구정확도와 해석 범위에 따라 각기 다른 번거로운 수행 과정을 거쳐야 한다. 이에, 본 연구에서는 단사진의 활용성을 증대시키기 위해 무반사경 토털스테이션을 이용하여 지상 구조물인 문화재에 대한 수치표면모형 및 정사영상을 생성하였으며 입체영상을 이용한 방법과 비교 분석하였다. 입체 영상의 획득과 도화의 어려움을 배제하고 생성한 정사영상을 이용하여 다양한 기하학적, 시각적 분석을 수행하므로써 고정밀도를 요하지 않는 문화재의 도면 작성이나 사면의 안정성 검토 등을 위한 측정방법으로 단사진의 활용방안을 제시 하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.155-166
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• 2017

항공영상의 활용도가 높아짐에 따라 전통적인 항공사진측량 절차뿐만 아니라 무인항공사진측량 절차를 적용한 다양한 소프트웨어가 제공되고 있다. 기존에는 소규모 영역을 촬영한 영상에 대해서 무인항공사진측량 절차를 적용한 소프트웨어를 사용하였으나 최근에는 항공사진측량용 카메라를 이용하여 촬영한 대규모 영역에 대해서도 무인항공사진측량 절차를 적용한 소프트웨어가 등장하고 있다. 이에 따라 본 연구는 대용량 항공영상을 이용하여 항공사진측량 절차와 무인항공사진측량 절차로 각각 정사영상을 생성하고 정성적, 정량적인 비교를 통해서 두 절차의 특징을 비교하였다. 연구대상지역의 실험을 통해서 정사영상 생성 시 수치표면모델을 이용하는 방법 보다 3차원 메시를 이용하는 것이 건물의 기복변위를 효과적으로 제거하는 것을 알 수 있었다.

• 항공우주기술
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• 제11권1호
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• pp.118-125
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• 2012

본 연구는 수치지형도 기반의 수치고도모델 생성 방법에 따른 정사영상 품질변화를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 우선 축척 1/5,000 수치지형도의 등고선만을 사용한 수치고도모델(Case1)과 등고선과 표고점을 함께 사용한 수치고도모델(Case2)을 제작하여 수치고도모델 자체 제작 정확도를 검증하는 한편 이들 수치고도모델을 이용하여 시범지역에 대한 아리랑위성 2호 정사영상을 생성하였다. 실험결과 경사지와 산지도로와 같은 지형에 있어서는 Case2가 효과적이고, 넓은 평지의 경우 갑작스런 높이차로 인한 왜곡을 방지하기 위해서는 Case1을 사용하는 것이 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.1-9
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• 2021

본 연구에서는 드론으로 취득한 고해상도 정사영상 자료를 이용하여, 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 이용한 딥러닝 기법을 통해 수종에 대한 자동분류 가능성을 분석해 보고자 하였다. 수종판독을 위한 분류항목을 소나무, 자작나무, 낙엽송, 잣나무 그리고 신갈나무 5개 수종으로 선정하였다. 고해상도 정사영상과 임상도를 이용하여 총 5,000개의 데이터셋을 구축하였다. 수종분류를 위한 학습모델로 CNN 기법을 적용하였고, 데이터셋을 5:3:2의 비율로 훈련데이터, 검증테이터, 테스트데이터를 구분하여 모델의 학습 및 평가에 사용하였다. 모델의 전체 정확도는 89%로 나타났으며, 수종별 정확도는 소나무 95%, 자작나무 89%, 낙엽송 80%, 잣나무 86%, 신갈나무 98%로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.143-148
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• 2000

레이저 프로파일링 시스템의 등장으로, 기존에는 얻을 수 없었던 도시 지역에 대한 DTM 취득이 가능해졌고, 더욱 정확한 정사투영영상 또한 제작할 수 있게 되었다. 하지만, 높이 변화를 보이는 자연지물과 인공구조물이 있는 지역에 대해 기존의 정사투영사진 제작기법이 적용될 때, 폐색이나 이중매핑과 같은 문제가 발생하게 된다. 특히 고층건물이 밀집되어 있는 도심지에서 이러한 현상은 두드러져 정사투영영상의 품질을 저해하는 주요한 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 카메라의 외부표정요소와 DTM을 이용하여 폐색영역을 탐지하고, 폐색이 안된 다른 영상의 정보를 통해 폐색영역을 복원하여 더욱 완전한 정사투영을 제작할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에 의해 자연지물이나 인공고조물에 의한 폐색영역을 탐지할 수 있었고 폐색영역의 많은 부분을 부가영상을 이용하여 복원하였다. 건물에 대한 사전지식을 이용하여 폐색영역을 탐지하는 국내 연구가 있지만, 본 연구는 건물에 대한 부가정보나 모델링을 사용하지 않고 DTM과 카메라 외부표정요소만을 이용하여 폐색영역을 탐지한다는 점에서 이러한 연구들과 차별성을 가진다.