하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
원격탐지된 디지털 영상은 각 밴드별로 다른 특성의 정보를 기록하고 있음으로 밴드별 조합에 의한 칼라영상 생성시 전혀 다른 특성만을 이용하게 되므로 활용목적에 맞게 최적의 영상을 얻기 위한 밴드조합이 매우 중요한 과정이 될 수 있다. 본 연구에서는 약 20년 전에 댐의 건설로 물속으로 사라진 약 60여개의 마을을 원격탐사기법으로 복원하기 위하여 현재 그 지역의 과거 자료를 획득할 수 없으므로, 원격탐지 방법으로 수집 가능한 과거의 자료를 현재의 측지좌표 공간으로 보정처리하고 채널간의 생성되는 영상을 비교함으로서 최적의 솔루션을 찾아내는 실함을 실시하였다. 과거지도와 참조지도와 좌표변환을 통하여 정위치의 중첩오차를 최소화시키고, 영상 복원 시 손실정보를 최소화하기 위한 최적채널결정을 밴드조합 방법으로 하여 그 특징과 결과를 도출하였다.
광범위한 지역의 자연환경 정보를 파악하기 위하여 위성 영상자료를 이용하는 것이 적합하지만 선행되어야 할 것은 이러한 위성영상자료를 이용하기 위한 지상에서의 내부 실험과 현장실험을 통한 기초적인 모델식을 만드는 것이 중요하다. 이를 위하여 위성영상자료와 실측수질인자들의 상관관계를 조사하는 것이 보다 정확하고 객관적인 평가 방법이 될 수 있다. 따라서 대기의 영향이 없는 실험실내에서 순수한 담수와 해수를 이용하여 Landsat ETM 영상자료의 어느 밴드가 클로로필a 농도파악에 적합한가를 평가하고자 하였다. 그 결과 밴드조합 중 가장 높은 상관관계를 보인 최적밴드는 담수에서 (83-B4)/B2이고, 해수에서는 (82+B4)/B3로 이 때의 상관계수가 각각 0.9747, 0.9892이므로 향후 이 밴드를 조합하여 위성영상 평가 시 사용하는 것이 유효할 것으로 생각된다.
광범위한 지역의 자연환경 정보를 파악하기 위하여 위성 영상자료를 이용하는 것이 적합하지만 선행되어야 할 것은 이러한 위성영상자료를 이용하기 위한 지상에서의 내부 실험과 현장실험을 통한 기초적인 모형식을 만드는 것이 중요하다. 이를 위하여 위성영상자료와 실측수질인자들의 상관관계를 조사하는 것이 보다 정확하고 객관적인 평가 방법이 될 수 있다. 따라서 대기의 영향이 없는 실험실내에서 순수한 담수와 해수를 이용하여 Landsat ETM+ 영상자료의 어느 밴드가 클로로필a 농도파악에 적합한가를 평가하고자 하였다. 그 결과 밴드조합 중 가장 높은 상관관계를 보인 최적밴드는 담수에서 (B3-B4)/B2이고, 해수에서는 (B2+B4)/B3로 이 때의 상관계수가 각각 0.9747, 0.9892이다. 따라서 Landsat ETM+ 영상자료를 이용하여 클로로필a 농도 평가 시 이 밴드를 조합하여 사용하는 것이 유효할 것으로 생각된다.
본 논문은 다차원 서브밴드 필터 뱅크에서 양자화 효과에 대한 분석과 그에 따른 최적의 필터 설계 방법에 대한 이론을 제안한다. 기존의 서브밴드 필터뱅크에 대한 연구에서 양자화 과정에 대한 고려는 매우 미미하였다. 본 연구에서는 확률 밀도에 최적화된 양자화기가 이득에 무상관성 잡음이 더하여진 비선형 형태로 모델링 되어 서브밴드 구조에 결합된다. 분석/합성 필터 뱅크에 다위상 분리 방법을 적용하여 양자화 과정에 의한 출력에서의 MSE가 유도되며 이 에러의 최소화 과정을 통하여 최적의 필터 설계 방법이 개발된다. 또한 5점형 구조의 표본화 격자를 이용한 최적의 비분리 파라유니터리와 이중직교 필터의 설계와 이를 이용한 영상 데이터의 압축 및 복원 과정을 통하여 성능 분석을 한다. 시뮬레이션 결과 제안한 설계방법에 따른 필터가 기존의 단순한 PR 서브밴드 필터보다 영상의 압축 및 복원에서 10에서 20퍼센트 정도의 MSE 감소를 보여주었고 낮은 비트율에서 특히 우수한 성능을 나타내었다.
드론 기반의 초분광 영상은 원격탐사 활용에 고해상도의 많은 장점을 제공한다. 본 연구의 목적은 배추의 단수 추정의 최적밴드를 선정하는 것이다. 초분광 영상은 드론에 탑재한 초분광 이미지 센서를 활용하여 403.36~995.19 nm 파장 범위를 대상으로 3.97 nm 간격으로 150개의 밴드를 수집하였으며, 배추 생체중 데이터는 2,031개의 배추를 대상으로 현장에서 직접 조사하였다. 적색, 적색경계 및 근적외 밴드를 조합하여 계산된 정규화 식생지수와 객체별 배추 생체중과의 관계를 정량적으로 비교한 결과, 697.29 nm(적색 밴드), 717.15 nm(적색경계 밴드) 및 808.51 nm(근적외 밴드)를 조합하여 산출한 식생지수가 배추의 생체중을 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 배추 생산성을 평가하는데 가시광 및 근적외 파장대에서 3개의 최적밴드를 선정하였다.
다위상 분해 기법 기반의 부밴드 구조에서 단순화한 부밴드 인접투사 알고리즘(Simplified SAP; SSAP)을 위한 최적 가변 스텝사이즈 조정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부밴드 적응필터의 계수 갱신 시점에서 평균자승편차(MSD)를 최소화하도록 유도된 최적값을 제시한다. 유색 입력 신호를 사용하는 SSAP 알고리즘에서 제안한 최적 스텝사이즈의 적용은 빠른 수렴속도와 작은 정상상태오차를 보장한다. AR(2) 신호와 실제 음성을 입력 신호로 사용하여 수행한 컴퓨터 모의실험의 결과는 제안한 최적 스텝사이즈의 유효성을 입증한다. 또한 모의실험 결과는 기존 여러 적응 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘이 더 빠른 수렴속도와 양호한 정상상태오차를 가지고 있음을 보인다.
밴드갭은 기계적 파동의 전파가 금지되는 특정 주파수 범위를 의미한다. 본 연구는 경사도 기반의 설계 최적화 방법을 사용하여 낮은 가청 주파수 범위에서 밴드갭을 갖는 3차원 켈빈 격자를 설계하는 것을 목적으로 하고 있다. 블로흐 이론을 이용하여 무한주기 격자에서의 탄성파 전파를 해석하고, 기하학적으로 엄밀한 빔 이론에서 선형화를 통해 얻은 전단 변형 가능한 빔 모델을 사용하여 격자 구조 연결선을 모델링하였다. 주어진 격자 구성에서 중립 축 및 단면 두께를 B-spline 함수를 이용한 아이소-지오메트릭 매개화를 통해 설계 변수로 정의하고, 격자 구조의 밴드갭의 크기를 극대화하는 최적 설계를 수행하였다.
본 연구에서는 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상을 이용하여 전처리 후 정밀 농업 주제정보를 추출하는 방법론을 제시하고자 하였다. 분석에 사용한 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상은 IKONOS (2001/5/25, 2001/12/25, 2003/10/23) 3개의 영상, QuickBird (2006/5/1, 2004/11/17) 2개의 영상, KOMPSAT-2 (2007/9/17) 1개의 영상 등 모두 6개의 영상을 확보 및 각각에 대한 현장 GCP자료 및 RPC, RPB 자료를 수집하여 정사보정을 실시하였다. RMSE는 약 $0.12\sim3.18$의 값으로 분포되었다. KOMPSAT근 급 영상자료로 부터 정밀농업물재배지도를 작성하기 위해 각 벤드별 Scatter기법을 이용하여 각 밴드간의 상간관계를 살펴보고, 3개의 최적의 밴드를 선정하였다. 또한 작물별 최적의 밴드 결정을 위해 각 밴드별 픽셀 값을 사용하여 Texture 분석을 실시하였다. 그 결과 논의 경우 모든 밴드에서 분석이 용이 한 것으로 분석되었으며, 4밴드의 경우 3개의 작물(고추, 옥수수, 벼)의 분석시 매우 적합한 밴드인 것으로 분석되었다. 각 영상별 필터링 기법과, ISODATA 방법을 이용한 정밀농업 토지이용도 작성하여 기존 스크린 디지타이징 기법으로 작성한 정밀토지이용도와 비교하였다. 다양한 식생정보를 추출하는 위하여 확보된 영상자료로부터 RVI, NDVI, ARVI, SAVI 식생지수 를 추출하였으며, 그 결과를 현장자료로부터 추출한 식생지수간의 결과 값과 비교분석하였다.
부밴드 구조에서 투사차원이 P인 전밴드 인접투사 적응필터는 최대 군위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 P개의 적응 부필터로 분해된다. 각각의 적용 부필터는 투사차원이 1인 간단한 계수 갱신식을 갖게 된다. 이러한 부밴드 분해기법은 구현관점에서 가장 실용적인 해법 중 하나이다. 많은 응용에서 활용을 위해 MPDSAP 적응 필터의 최적 스텝사이즈 해석이 필요하다. 본 논문은 MPDSAP 적응 필터의 MSE에 대한 개선된 해석 모델을 제안하고 초기 최적 스텝사이즈를 유도한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 MSE의 개선된 해석 모텔과 유도된 최적 초기 스텝사이즈에 대해 이론과 실험적 결과 사이의 일치함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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