최근 수질추정을 위한 고해상도 위성영상의 활용 가능성에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상에서의 수면지역의 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)과 밝기값 비선형성과 같은 방사학적 오차는 수질추정 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 이에 따라 위성영상을 이용한 정확한 수질추정을 위해서는 방사학적 보정이 반드시 수행되어져야 하나 KOMPSAT-2 위성영상의 경우 밝기값과 입사광량간 변환관계식이 제공되지 않기 때문에 이러한 방사학적 보정에 어려움이 존재한다. 따라서 수질모니터링에 KOMPSAT-2 영상을 활용하기 위해서는 밝기값 비선형성과 내륙 수면지역의 잡음현상을 실험적으로 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 충분한 검보정을 통해 선형성이 보장되고 있는 IKONOS와 GeoEye-1 영상을 기준영상으로 사용하여 동일시기에 동일지역을 촬영한 KOMPSAT-2 영상과의 밝기값 상호비교를 수행하였다. 상호비교 결과, 기준영상에 비해 KOMPSAT-2 영상의 잡음은 다소 높게 나타나나 밝기값의 경향 및 잡음의 크고 작은 패턴은 정확하게 일치하였고 KOMPSAT-2 영상 내 잡음의 영향이 최소화되는 적절한 영역의 크기는 $5{\times}5$로 나타났다. 또한 모든 실험 영상에서 밝기값의 비선형성은 존재하지 않는 것으로 확인되었다. 실험결과는 KOMPSAT-2 영상이 클로로필 농도와 같은 수질인자 추정을 위해 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.
Seo, Haingja;Jin, Ho;Song, Yongjun;Lee, Yongseok;Oh, Youngseok
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제30권3호
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pp.179-185
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2013
Photometric observation is one of the most effective techniques for determining the physical characteristics of unknown space objects and space debris. In this research, we examine the change in brightness of the Communication, Ocean, Meteorological Satellite-1 (COMS-1) Geostationary Orbit Satellite (GEO), and compare it to our estimate model. First, we calculate the maximum brightness time using our calculation method and then derive the light curve shape using our rendering model. The maximum brightness is then calculated using the induced equation from Pogson's formula. For a comparison with our estimation, we carried out photometric observation using an optical telescope. The variation in brightness and the shape of the light curve are similar to the calculations achieved using our model, but the maximum brightness shows a slightly different value from our calculation result depending on the input parameters. This paper examines the photometric phenomenon of the variation in brightness of a GEO satellite, and the implementation of our approach to understanding the characteristics of space objects.
Tunnel lighting design and operation are both regulated based on luminance in and out of Korea these days. However, domestic tunnel lighting is operated by internal lighting depending on external brightness by using an illuminometer applying the conversion factor on luminance. The purpose of tunnel lighting is to alleviate the visual shock occurring from the rapid change from external brightness to internal brightness when entering a tunnel. However, when looking at the tunnels operated based on an illuminometer, it is not a system where the driver can measure the brightness within his or her viewing angle when entering the tunnel. It is general to install and operate the illuminometer on the roof of an administrative office near the tunnel; however, this method is not structured to connect with the internal lighting by checking the brightness of the viewing scope of the driver, thus is not structured to properly apply the viewing conditions of the driver. Rather, it should be in a method for extracting the luminance value within the viewing scope of the driver pursuant to tunnel lighting standards and in connection with internal lighting. This research seeks to find the difference between operations based on luminance and operations based on intensity of Illuminance in road tunnels through field measuring, and to suggest the necessity of operating based on luminance with the resulting value.
In this study, we propose an automatic contrast enhancement method based on transfer function modification (TFM) by histogram equalization. Previous histogram-based global contrast enhancement techniques employ histogram modification, whereas we propose a direct TFM technique that considers the mean brightness of an image during contrast enhancement. The mean point shifting method using a transfer function is proposed to preserve the mean brightness of an image. In addition, the linearization of transfer function technique, which has a histogram flattening effect, is designed to reduce visual artifacts. An attenuation factor is automatically determined using the maximum value of the probability density function in an image to control its rate of contrast. A new quantitative measurement method called sparsity of a histogram is proposed to obtain a better objective comparison relative to previous global contrast enhancement methods. According to our experimental results, we demonstrated the performance of our proposed method based on generalized measures and the newly proposed measurement.
VIIRS-DNB 데이터는 기존의 DMSP-OLS 데이터에 비해 야간에 발생하는 빛의 밝기를 측정하는데 더 우수한 성능을 보여준다. 하지만 지금까지 우리나라에서 VIIRS-DNB 데이터를 이용해 야간 빛의 분포 변화를 분석한 연구는 상당히 드물다. 이 연구에서는 우리나라의 수도권을 대상으로 2013~2016년간의 야간 빛의 분포 및 변화 패턴을 파악하고, 공간회귀모델을 통해 그 요인을 분석하였다. 이를 위해 두 시점 간의 변화를 살펴봄은 물론 계절간 변화 양상 또한 함께 분석하였다. 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2013년과 2016년 두 시점 모두 야간 빛은 서울과, 인천, 그리고 서울과 인접한 경기도의 도시에 집중되어 인구밀도 및 주거지관련요인, 경제토지이용관련요인 등과의 연관성을 나타내었다. 둘째, 2013년과 2016년을 비교해보면 야간 빛의 강도는 특히 서울에서 약화되는 경향을 보이고 있는데, 이는 인구밀도의 변화 및 산업용 건물의 비중과 관련된 것으로 나타났다. 셋째, 서울, 그리고 인천과 경기도의 주변 지역들은 야간 빛의 계절 변동성이 높게 나타났는데, 겨울(12월, 1월, 2월) 및 가을(10월, 11월)에 빛의 강도가 가장 강하게 나타났다. 넷째, 야간 빛의 계절간 변동은 적설면적 변화와 유의미하게 양적 상관관계 나타났고, 알베도의 변화와 유의미하게 음적 상관관계 나타났다.
최근 한방(韓方)의 생약제(生藥劑) 또는 생식용(生食用)으로서 마의 소비량은 급격히 증대되고 있어 년중(年中) 출하(出荷)를 위한 안정적인 저장방법이 설정되어야 할 것이다. 본 시험은 마의 저장에 관한 정보를 제공하고자 저장온도와 충전재(充塡材)에 따른 저장 또는 상품성과 관련된 형질의 변화를 조사하였던 바 그 결과를 요약(要約)하면 다음고 같다. 1. 충전재(充塡材)에 따른 건전개체율은 상온저장과 저온저장 모두 vermiculite를 이용할 경우 가장 높았고 상온저장에서는 흙, 저온저장에서는 PE film을 이용할 경우 가장 낮았다. 한편 중량감소율은 상온과 저온저장 모두 타충진재(他充塡材)에 비하여 PE film과 vermiculite를 이용할 경우 가장 낮았다. 2. 충전재과(充塡材科)에 따른 저장 후 상품성(商品性)과 관련된 명도(明度)와 수분함량(水分含量)은 저온저장에 비하여 상온저장에서 낮았으며, 충전재(充塡材)는 저온저장에서 PE film을 이용할 경우 명도 및 색도 a값이 높고 색도 b값이 낮은 반면, vermiculite를 이용할 경우 PE film과는 상반된 결과를 보였다. 3. 충전재료별 저장 후 상품수량은 건전개체율 또는 수분함량과 정(正)의 상관(相關)을 보인 반면, 부패정도가 $30\sim60%$, 60% 이상인 것, 중량감소율 또는 색도 b값과 부(負)의 상관(相關)으로 분석되었다.
사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.
Park Hyung-Soon;Cho Yoon-Jin;Chung Hun-Gwan;Kim Sea-Hyun;Chung Dong-Jun
Plant Resources
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제8권3호
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pp.235-243
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2005
The purpose of this research is to establish basic database on Cornus kousa by way of investigation, analysis and comparison of characteristics of leaf and flower, then fostering good cultivar on each morphological characteristics - leaf length, leaf width, petiole length, left lateral vein, right lateral vein. Leaf length and leaf width in Mt. Jiri shows big tendency which is 83.5 mm, 52.4 mm each in comparison with the whole mean of 72.5 mm, 41.2 mm, whereas populations of Suwon and Mt. Halla has leaf length of 66.0 mm, 65.7 mm - 9.8%, 10.4% lower value in comparison with seven mean population; leaf width is 38.4 mm, 35.3 mm - 7.3%, 16.7% lower than whole mean and shows lowest tendency among seven selected populations. Long width of flower and short width of flower in Boeun shows big tendency which is 99.9mm, 96.5 mm each in comparison with the whole mean of 76.0 mm, 73.6 mm, whereas populations of Mt. Halla has 50.1 mm, 48.2 mm which shows lowest tendency. On petal length, petal width and length of flower petiole, Boeun populations have bigger and Mt. Halla shows little tendency. The measurement result of flower colors on each population by using Spectrum Color Mater shows followings: populations of Mt. Duckyoo and Mt. Halla shows lower lightness than any other populations, but wholly shows higher lightness which is refers brightness in seven selected populations. Thus it shows peculiarities of white flower color.
In-situ $CaCO_3$ formation onto recycled wood pulp was studied to improve optical properties and ash attachment to the fiber furnish in papermaking. We controlled initial reaction temperature of in-situ $CaCO_3$ formation method from $30^{\circ}C$ to $50^{\circ}C$. It was found that the attachment of newly formed $CaCO_3$ to recycled fibers, old newspaper (ONP) in this case, was stronger than that of ground calcium carbonate (GCC, mean dia. $2.4{\mu}m$) addition case, but was not much different among those formed at different temperature. Morphologies of newly formed $CaCO_3$ were changed according to the reaction temperature. More aragonite shape was seen at higher temperature. In-situ $CaCO_3$ formation increased brightness and lowered ERIC value of ONP sheet greatly at the same level of ash contents when compared to GCC addition method, but gave equivalent ERIC and brightness when compared to those of the precipitated calcium carbonate (PCC) addition method. However, tensile strength of the handsheets of the in-situ $CaCO_3$ formation method were much greater than those of the PCC addition method.
본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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