일반적으로 광학위성은 궤도가 부정확하여 지상기준점(GCP)을 이용하여 궤도를 보정하는 작업을 수행한 후 수치 표고모형 자료(DEM)를 추출한다. 지상기준점은 실제 측량이나 지형도로부터 얻게 되지만, 이러한 작업이 불가능한 경우에는 광학영상으로부터 수치 표고 모형 자료를 추출할 수 없다. 본 연구에서는 수-수십 cm의 위성 궤도 정확도를 지니는 ESA ERS영상과 약 1Km의 해상도를 지니는 GTOPO-30 DEM을 이용하여 지상기준점을 추출 방법에 대해 연구하였다. 연구지역인 대전 주변에 대하여 지상기준점을 추출한 결과 경도 -0.348초, 위도 0.293초의 오차를 나타내었다. 또한 추출된 지상기준점을 이용하여 한 쌍의 SPOT 위성영상으로부터 DEM을 추출이 가능하였으며, 레이더 interferometry 기술을 이용한 지형고도 추출 및 변화 탐지에도 활용될 수 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 해상에서의 환경 하중과 외력을 고려한 해상 크레인의 상하 동요 보상 시스템에 대해 연구한 내용을 소개한다. 이를 위해 강체라 가정된 해상 크레인과 유압 구동식 윈치, 탄성력을 갖는 로프, 그리고 로프 끝단의 중량물로 구성된 동역학 모델을 먼저 살펴본다. 중량물의 상하 동요 움직임을 보상하기 위해, PD 제어를 적용했다. PD 제어 결과 진동폭이 줄어듬을 확인할 수 있다. 또한, 해상에서의 외란을 예측하여 시간 지연 값을 갖는 예측값을 활용한 제어 알고리즘을 적용해, 상하동요 폭이 줄어듬을 확인할 수 있다. 결과적으로, 0.1초의 시간 지연값 만을 갖고 있어도 상하동요 보상시스템에서 충분히 제어 알고리즘으로써 활용할 수 있음을 볼 수 있다.
정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.
깊이 영상은 물체와의 거리 정보를 가지고 있다. 이는 3D 정보를 구성하는데 중요한 역할을 한다. 보통 같은 시점에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 함께 사용한다. 그런데 하드웨어 기술의 한계로 인해 깊이 영상은 쌍을 이루는 컬러 영상에 비해 낮은 해상도를 갖는다. 따라서 일반적으로 깊이 영상을 사용할 때 영상의 해상도를 컬러 영상의 해상도에 맞게 업샘플링을 진행한 후 사용한다. 본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해 화소 값을 개선시키는 일반적인 방법이 아닌 화소의 위치를 이동시키는 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 화소의 위치를 경계 주변에서 경계 중앙으로 이동시키며 이 과정을 여러 단계에 걸쳐 진행하여 블러된 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 정량적, 시각적 품질을 모두 개선시켰음을 알 수 있다.
지구온난화로 2000년대 초부터 급격하게 감소하던 북극의 해빙이 2012년 이후로 다소 주춤한 상태로 돌아서고 있다. 그러나 최근 북극항로를 이용하는 선박의 척수와 화물량은 꾸준히 증가하고 있어 이 항로에 대한 세계적인 관심이 집중되고 있다. 중세의 문명의 교류가 오아시스 루트와 초원 루트 그리고 말라카 해협을 통한 해상실크로드를 통해 이루어진 것처럼, 장차 아시아와 유럽을 잇는 북극항로가 신해양실크로드가 될 것인지 북극을 둘러싼 여러 가지 상황을 살펴보고자 한다.
이 연구는 일본은 부국(富國)이고 섬나라이기 때문에 해상자위대의 강력한 해상전력건설은 당연한 결과로 인식하고 있는 일반적인 우리의 시각에 대한 의문에서 출발하였다. 일본은 2차 대전 후 해군력이 완전히 와해되었다. 1954년 해군을 대신하여 탄생한 해상자위대 초기전력은 대부분 함정을 미국으로부터 공·대여로 획득하는 등 한국해군 창설기의 전력과 별반 차이가 없을 정도로 미미하였다. 물론, 세계 제2의 경제대국으로 성장과 도서국가의 지리적 특성은 해군력 신장에 기회 요인임에 분명하지만, 창설 초 일본해군과의 일시적 단절, 육상병력 중심의 전략적 사고, 석유파동에 따른 경제위기 등의 난관이 있기도 하였다. 결과적으로 현재 해상자위대는 세계 정상급의 해군력을 구축하였고 전수방위라는 기본방위 개념에 큰 변화를 줄 수 있는 4개 헬기호위형 항모운용 체제로 발전하려고 하고 있다. 일본 해군력의 성장 배경에는 다양한 요인이 있지만, 본 연구는 해상자위대가 해군력 건설을 위해 창출한 대표적인 건설논리인 '8함(艦) 8기(機) 체제'를 중심으로 해상자위대의 핵심전력인 호위함대 전력건설 과정을 분석하여, 한국해군력 건설논리 발전방향을 모색하고자 한다.
해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.
최근 디지털 방송기술의 비약적인 발전과 함께 초 고해상도 및 초 고화질 영상서비스에 관심이 높아지고 영상 서비스에 관한 수요가 늘어나고 있다. 따라서 기존의 Full HD 보다 4배 혹은 16배의 해상도가 크게 개선된 UHD나 Full HD를 지원하는 모바일 기기 등 영상기기의 보급이 이루어지고 있다. 이러한 큰 해상도의 콘텐츠가 보급이 됨에 따라 그에 해당하는 고효율의 비디오 압축 방법이 제시되고 있다. 따라서 새로운 압축방법에 적용할 수 있는 소유권/지적재산권 보호를 위한 워터마킹 기술 또한 필요하다. 본 논문에서는 새로운 압축 방법인 HEVC 기반의 재인코딩 과정시 인트라 프레임의 예측모드들을 분석하여 경향성을 분석해 HEVC 기반의 워터마킹 가능성 검토에 목적을 둔다. 인트라 프레임에서의 예측모드의 변화를 분석하고 나타나는 경향성의 분석을 통해 변화하지 않는 블록을 찾는 알고리즘을 제안한다.
영상의 다양한 변환 후에 나타나는 화질의 열화를 복원하기 위한 방법으로 보간법이나 초해상도 기술 등이 사용된다. 낮은 계산복잡도를 가지면서도 주관적 및 객관적 영상 향상을 위한 연구는 현재까지도 다양하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 개선된 자가 열화 복원 기법을 이용한 영상 향상 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 개선된 자가 열화 복원 기법을 사용하여 영상의 크기 변환에서 소실된 정보를 유추하고, 유추한 정보를 영상 보간 기법과 결합하여 개선된 결과 영상을 생성한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 비교 방법들보다 객관적 화질 지표인 PSNR에서 최대 1.8dB 향상된 결과를 나타내며, 주관적 화질에서도 우위에 있음을 확인할 수 있었다. 제안한 방법은 영상의 크기 변환이 요구되는 다양한 응용 환경에서 기반기술로 사용될 수 있다.
시차 기반 영상처리에 대한 연구들이 증가함에 따라 저해상도 및 모션 블러된 라이트필드 영상을 복원하는 연구는 필수적이 되었다. 이러한 기법들은 라이트필드 영상 향상 과정으로 알려져 있으나 두 개 이상의 문제를 동시에 해결하는 기존의 연구는 거의 존재하지 않는다. 본 논문에서는 라이트필드 공간 영역 초해상도 복원과 모션 블러 제거를 동시 수행하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 저해상도 및 6-DOF 모션 블러된 라이트필드 데이터셋으로 훈련하는 간단한 네트워크를 생성한다. 또한 성능을 향상하기 위해 생성적 적대 신경망의 지역 영역 최적화 기법을 제안하였다. 제안한 프레임워크는 정량적, 정성적 측정을 통해 평가하고 기존의 state-of-the-art 기법들과 비교하여 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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