• 대한원격탐사학회지
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• 제14권4호
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• pp.376-391
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• 1998

위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권4호
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• pp.371-384
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• 2014

본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 $Z=303R^{0.72}$를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분강 우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근 오차는 3.146으로 분석되었고, 공간 상관행렬 오차의 평균은 -0.530~-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도위성의 이용을통 한 다중 원격탐사자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예 경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.345-352
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• 2020

갯벌의 보존과 복원 및 안전사고 예방을 위해서, 갯골의 정확한 위치와 형상을 포함하는 갯벌 지형정보 구축이 필요하다. 현장 측량이 어려운 갯벌 지역에 대해, 항공 라이다 측량은 넓은 지역에 대한 정확한 위치정보 데이터의 취득이 가능하며, UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 측량은 상대적으로 공간해상력이 우수한 데이터를 경제적으로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 갯벌 지형정보 구축을 위하여 항공 라이다와 UAV 포인트 클라우드 간의 데이터 통합을 수행하고, 갯골의 세부 지형을 갱신하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 활용하여 두 이종 데이터를 자동 정합하고, 지면 필터링 기법인 CSF (Cloth Simulation Filtering)를 활용하여 갯골을 추출한 후, 갯골 영역에 대한 고점밀도 UAV 데이터와 평평한 지면에 대한 항공 라이다 데이터를 통합하였다. 통합된 데이터로부터 DEM (Digital Elevation Model) 및 갯골의 영역과 깊이 정보를 생성하여 대축척 갯벌 지도 제작을 위한 고해상도 지형정보를 구축하였다. 연구결과, 제안한 방법을 통해 GCP (Ground Control Point) 없이 UAV 데이터를 기하보정하고, 갯골의 세부 지형정보를 포함하면서 데이터 용량은 상대적으로 작은 통합 데이터를 생성할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.507-520
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• 2003

본 연구에서는 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 검색 속도를 증진하기 위해 음악의 대표 선율인 주제 선율을 추출하여 주제 선율 색인을 구성하고 이를 이용한 효율적인 내용 기반 음악 정보 검색 기법을 제안하였다. 추출된 주제 선율을 다차원 공간 색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제 선율 색인으로 구성하기 위해 주제 선율의 평균 음 높이 변화량과 평균 음 길이 변화량을 이용하였으며 검색의 정확도를 증진하기 위해 음 높이 변화 패턴을 요약한 높이 시그니처와 음 길이 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처를 이용하였다. 또한 제안된 내용 기반 음악 정보 검색 기법에서는 사용자의 질의 선율로부터 질의 선율의 패턴 정보를 구성하고 M-tree의 k-근접 검색 및 범위 검색 기법을 이용하여 사용자의 질의 선율과 유사한 주제 선율을 포함하고 있는 음악 정보를 검색한다. 검색된 결과로부터 순위 부여한 후 사용자 피드백을 하여 사용자의 만족도를 증진하기 위한 특성을 포함하도록 하였다. 또한, 본 논문에서 제안된 주제 선율 색인 기법 및 내용 기반 검색 기법을 포함한 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 프로토타입을 구현하여 제안된 기법의 실효성을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권4호
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• pp.479-488
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• 2002

최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-corrertion) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3$\times$3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다.