기존의 무손실 압축은 일반적으로 채널간의 상관관계를 고려하지 않고 각각의 채널을 따로 압축하였다. 채널 간 상관관계를 이용하는 경우도 있으나 이들은 위성/항공 영상과 같은 경우에 제한된 것으로서 일반적인 이미지에 대해서는 만족할만한 성능을 얻지 못하였다. 본 논문에서는 컬러 이미지가 갖는 채널 간의 상관관계를 이용하여 무손실 압축의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 채널 간 상관관계를 표현할 수 있도록 하기 위하여, 비대칭 샘플링을 통해 주어진 영상의 모자이크 이미지를 구성하여 압축을 수행하였고, 압축된 모자이크 이미지의 정보를 이용해서 샘플링되지 않은 나머지 이미지를 예측하여 압축할 정보의 양을 감소시켰다. 제안된 방법은 압축 성능을 평가하는데 일반적으로 사용되는 데이터들에 대해서 채널 간 상관관계를 이용하지 않는 방법에 대해 35%, 채널 간 상관관계를 이용한 기존 방법에 대해 10%의 성능 개선을 보인다.
본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.
From the view point of data fusion, we integrate LIDAR data and digital aerial images to perform 3D building modeling in this study. The proposed scheme comprises two major parts: (1) building block extraction and (2) building model reconstruction. In the first step, height differences are analyzed to detect the above ground areas. Color analysis is then performed for the exclusion of tree areas. Potential building blocks are selected first followed by the refinement of building areas. In the second step, through edge detection and extracting the height information from LIDAR data, accurate 3D edges in object space is calculated. The accurate 3D edges are combined with the already developed SMS method for building modeling. LIDAR data acquired by Leica ALS 40 in Hsin-Chu Science-based Industrial Park of north Taiwan will be used in the test.
본 논문에서는 무인항공기의 근거리 비행체 탐지 및 추적을 위한 영상처리 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 연속되는 영상에서 계산되는 호모그래피를 사용하여 움직이는 객체를 검출하고 확률적 다수-가설 추적기법으로 검출된 객체가 접근하는 비행체인지의 여부를 판단한다. 이는 항공기의 저고도 비행 시 영상에 보여지는 지표면과 같이 복잡한 배경 위에서 이동하는 비행체를 검출할 수 있고, 비행체의 동역학적 특성을 고려할 수 있기 때문에 색상기반의 비행체 탐지기법보다 향상된 성능을 보여준다. 또한 외부영향에 대한 임계치의 민감도를 현저히 감소시키므로 소형 무인항공기의 저고도 비행실험수행 시 효과적이다. 제안된 영상처리 알고리듬을 실제 비행실험 영상에 적용하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.
본 연구에서는 기존에 구축된 고해상도 항공영상을 이용한 영상변화 탐지과정에서 보다 정확도 높은 풍수해 정보를 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 국지성 호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화군의 춘양면 일대를 선정하였다. 연구에서 활용된 항공영상은 해상도 30cm의 피해 전 흑백영상과 40cm의 피해 후 칼라 영상을 사용하였다. 영상분석에 있어 전처리 단계로서 피해 전 후 영상의 해상도 차이나 시계열적인 차이로 인한 오차 보정을 위하여 노멀라이징과 대비강조, 이퀄라이징의 기법을 적용하여 오차를 최소화하였다. 피해규모는 피해 전 후 영상을 구성하는 각 화소의 밝기 값을 1:1로 비교하는 방식으로 산정하였으며, 이 과정에서 피해 전 후 화소 밝기의 차이 값을 설정하여 조사자가 원하는 피해규모를 추출할 수 있도록 임계치를 설정하였다. 최적의 영상처리 및 임계치 선정의 결과는 오차매트릭스를 이용하여 확인하였다. 본 연구의 결과는 피해정보 추출 과정에서 동일한 제원을 갖는 항공영상을 이용하여 신속한 자연재해로 인한 피해규모의 산출이 가능하도록 하였다. 아울러 피해 전 후 다중밴드 영상을 추가로 확보하여 활용한다면 보다 다양한 피해항목에 대한 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 나아가 토지피복분류도나 지적도 등 다양한 주제도를 영상변화 탐지에 활용한다면 정량적인 피해규모의 산출도 가능할 것으로 사료된다.
The Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have several advantages over conventional RS techniques. They can acquire high-resolution images quickly and repeatedly. And with a comparatively lower flight altitude i.e. 80~400 m, they can obtain good quality images even in cloudy weather. Therefore, they are ideal for acquiring spatial data in cases of small agricultural field with mixed crop, abundant in South Korea. This paper discuss the use of low cost UAV based remote sensing for classifying crops. The study area, Gochang is produced by several crops such as red pepper, radish, Chinese cabbage, rubus coreanus, welsh onion, bean in South Korea. This study acquired images using fixed wing UAV on September 23, 2014. An object-based technique is used for classification of crops. The results showed that scale 250, shape 0.1, color 0.9, compactness 0.5 and smoothness 0.5 were the optimum parameter values in image segmentation. As a result, the kappa coefficient was 0.82 and the overall accuracy of classification was 85.0 %. The result of the present study validate our attempts for crop classification using high resolution UAV image as well as established the possibility of using such remote sensing techniques widely to resolve the difficulty of remote sensing data acquisition in agricultural sector.
기존에 제작된 주제도는 중 저해상도 위성영상 기반으로 제작이 이루어져 위치정확도 및 표현되는 주제 정보의 정밀도가 낮다는 단점이 있다. 최근 촬영되고 있는 디지털항공사진영상은 흑백 및 컬러영역의 밴드와 산림판독이 가능한 근적외선 영역 밴드의 촬영이 가능하며, 고해상도 영상을 획득할 수 있어 정밀한 토지피복분류의 수행이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 논문에서는 디지털항공사진영상을 이용한 객체기반 토지피복분류 가능성 타진과 디지털항공사진영상의 활용성 제시를 위하여 동일한 지역의 GSD 0.12m급 디지털항공사진영상과 GSD 1m급 IKONOS 위성영상으로 객체기반 토지피복분류를 수행하였으며, 정사영상과 기존 중분류 토지피복도의 정성적 분석을 수행하였다. 또한, TTA(Training and Test Area) Mask를 생성하여 분류정확도를 분석하였으며, 영상을 대상으로 스크린디지타이징을 수행하여 분류면적의 비교를 통한 정확도를 분석하였다. 분석결과 디지털항공사진을 이용한 토지피복도 제작이 가능하였으며, 위성영상에 비해 세밀한 분류가 가능하였다.
최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.
광학센서를 이용한 자료취득과정 중 발생하는 그림자는 영상내 동일 지물에 대한 밝기값의 지속성을 훼손하여 영상에 의한 지상 정보를 해석함에 있어 방해요소로 작용한다. 본 연구에서는 영상정보의 활용에 있어 그림자 영역을 추출하고 그림자에 의한 영상 왜곡을 제거하기 위한 기법에 관한 연구로써 자료원이 다른 보조자료의 활용을 배제하고 단일 컬러 영상으로부터 도심지의 지상 객체에 의한 그림자를 제거하기 위하여 HSI 컬러모델의 명도(intensity) 정보를 이용하여 그림자 영역을 추출하였으며 퓨리어 변환에 의한 그림자 영역 복원기법을 적용함으로써 영상에서의 그림자 영향을 제거하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.