• 한국측량학회지
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• 제17권4호
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• pp.411-420
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• 1999

최근 연안개발과 간척사업은 인구의 집중, 상업지역의 밀집 등 토지이용의 급속한 변화와 갯벌의 파괴, 해양생태계의 파괴와 같은 연안환경오염을 낳고 있다. 따라서 광범위한 토지이용 및 그 변화를 탐지할 수 있는 보다 새로운 기법의 연구가 이루어져야 할 필요성이 절실한 실정에 있다. 그러므로, 본 연구는 연안지역의 토지피복 분류를 통한 변화탐지 기법을 새롭게 설계하고 적용하여 전체적 변화영상뿐만 아니라 분류항목별 변화영상을 제작하고 정량적인 변화량까지도 추출해 낼 수 있는 프로그램을 제작하였다. 또한 영상이 가지고 있는 각 영상소가 두시기 사이에 무엇으로 변화하였는지를 시각적으로 판독할 수 있게 함으로써 연안개발 및 도시계획 수립을 위한 기초의 의사결정 자료로 이용할 수 있도록 하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.291-296
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• 2010

본 논문에서는 카메라 등에 의한 영상정보에서 주행로의 환경에 의한 주행체의 전후 및 좌우로 기울어지는 자세 변화를 감지하는 방법을 제시한다. 주행체의 자세가 어떤 방향으로 기울게 되면 그에 따라 영상정보의 피사체 위치가 상하 또는 좌우로 기울어져 변화한다. 이는 사람이 평형기관 외에 시각에 의하여 자세 변화를 감지하고 그에 따라 반응하는 것과 같은 원리이다. 본 논문에서 제시한 방법은 카메라를 통하여 얻은 영상에서 영상정보뿐 아니라 부수적으로 자세변화 감지동작도 수행할 수 있음을 제시하였고 그 내용을 실험을 통하여 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.287-295
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• 2010

Water level of the Tonle Sap is largely influenced by the Mekong River. During the wet season, the lacustrine landform and vegetated areas are covered with water. Change detection in this area provides information required for human activities and sustainable development around the Tonle Sap. In order to detect the changes in the Tonle Sap floodplain, fifteen ALOS-PALSAR L-band data acquired from January 2007 to January 2009 and examined in this study. Since L-band is able to penetrate into vegetation cover, it enables us to study the changes according to water level of floodplain developed in the rainforest. Four types of images were constructed and studied include 1) ratio images, 2) correlation coefficient images, 3) texture feature ratio images and 4) multi-color composite images. Change images (in each 46 day interval) extracted from the ratio images, coherence images and texture feature ratio images were formed for detecting land cover change. Two RGB images are also obtained by compositing three images acquired in the early, in the middle and at the end of the rainy season in 2007 and 2008. Combination of the methods results that the change images present the relationship between vegetation and water level, leaf fall forest as well as cultivation and harvest crop.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.59-65
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• 2005

효율적인 국토관리를 위해서 과거로부터의 토지피복/토지이용 변화를 탐지하고 미래의 도시계획에 반영하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상을 이용하여 토지피복/토지이용 분류를 수행함으로써 도시변화를 분석하고 도시화에 따른 지표온도의 변화를 조사하였다. 해상도 30m의 Landsat 영상에서 도시변화 후보지역을 추출하고 자세한 변화 상황을 고찰하기 위해 고해상도 항공사진을 함께 사용하는 계층적 변화탐지기법을 사용하였다. 또한, 도시의 발달과 지표온도의 상관성을 평가하기 위하여 Landsat 영상의 열적외선 파장영역을 이용하여 온도를 계산하여 실제기온과 비교하고 토지피복별 지표온도를 계산하였다. 연구 결과 도심지의 팽창을 수치적으로 확인 할 수 있었고 도시화로 인한 온도 상승을 탐지할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.514-522
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• 2003

본 논문에서는 다수의 특징과 이진 분류 트리를 이용하여 장면 전환점(shot change)을 검출하는 향상된 방식을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 본 논문에서는 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 다수의 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 그리고 장면 전환점의 분류를 위해서는 이진 분류 트리(binary classification tree)를 이용한다. 이 분류 결과에 따라 장면 전환점 검출에 사용될 중요한 특징들을 선별하고, 각 특징들의 최적 임계값을 구한다. 또한, 분류 성능을 확인하기 위해 교차검증(cross-validation)과 드롭 케이스(drop-case)를 수행하였다. 실험 결과, 제안된 기법이 단일 특징들만을 사용한 기존의 방법들 보다 El(Evaluated Index, 성능평가지수)에서 평균 2%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 대한산업공학회지
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• 제20권4호
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• pp.113-134
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• 1994

A radial basis hybrid neural network (RHNN) is presented for an on-line detection of machine condition change. Two-phase modeling by RHNN is designed for describing a machine condition process and for predicting future signal. A moving block procedure is also designed for detecting a process change. A fast on-line learning algorithm, the recursive least square estimation, is introduced. Experimental results showed the RHNN could be utilized efficiently for on-line machine condition monitoring.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2183-2187
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• 2005

In this paper we propose a new fault detection and isolation (FDI) method for those faults of parameter change type. First, we design a residual generator based on the ${\delta}$-operator model of the plant by using the stable pseudo inverse system. Second, the parameter change is estimated by using the property of the block Hankel operator. Third, reliability with respect to stability is quantified. Fourth, the limitations for the meaningful diagnosis in our method are given. The numerical examples demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• 한국토양비료학회지
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• 제35권3호
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• pp.185-195
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• 2002

급변하는 농업환경을 신속히 파악하고 이에 대처한다는 것은 중요한 일이다. 특히 농경지의 이용형태가 다양화(多樣化)되고 고도화(高度化)됨에 따라 그 필요성이 한층 인정된다. 이에 부응하는 인공위성자료인 Landsat TM을 이용한 우리 나라에 가장 알맞은 지표면 변동탐지 방법에 대한 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 우리 나라에 알맞은 지표면의 변화탐지기법을 찾기 위해 화상간 차이법을 적용하였으며, 동시에 변화탐지도에 대한 평가를 위해 참조자료를 작성한 후 최적 임계값을 구하였다. 여기서 정상적인 참조자료(농경지가 인공물로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)나 비정상적인 참조자료(인공물이 농경지로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)로 평가하였다. 또한 최적 임계값은 '평균${\pm}$(표준편차 ${\times}$ T값)'로 하여 구하였다. 1987년부터 1993년까지 6년 동안 가장 결과가 좋은 화상간 차이법은 D1 화상(1.0)으로 정상적인 참조자료로 평가시 카파계수가 68.4%, 전체 정확도는 89.2%로 나타났다. 또한 전체면적 48,436 ha중 음으로 변화된 영역은 3,207 ha(6.6%), 양으로 변화된 영역은 5,117 ha(10.6%)로 밝혀졌다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.268-269
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• 2008

Moving object detection is a fundamental technique in visual surveillance. Robust technique to enhance performance of moving object detection is required for several bad conditions in real external circumtance. In case of sudden illumination change in outdoor condition, many objects are determined as moving object though they are not really moving, but just their illumination changes. This makes the detection result untrustworthy. In this paper, robust moving object detection to sudden illumination change using gaussian mixture background model and new texture information using background from the weighted sum of recent images is proposed.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.90-95
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• 2012

위성영상은 광범위한 지역에 걸쳐 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 재난재해관리에도 효율적 수단으로 사용되고 있다. 특히 고해상도 영상은 1m급 이하 지표 물체를 탐지할 수 있어 도심지역 정보 획득에 매우 유용하다. 본 논문에는 재난 발생 시 고해상도 위성영상으로부터 변화탐지 기법을 사용하여 피해를 탐지하고 피해정보를 추출하는 방법론이 제안되었다. 사용된 영상분석기법은 텍스쳐 정보를 이용하여 시간적 변화를 탐지하는 기법으로 특징 추출과 변화탐지 단계로 구성되어있다. 특징 추출 단계에서는 wavelet과 GLCM을 이용하여 텍스쳐가 추출되었고 변화탐지 단계에서는 영역간 텍스쳐의 상관관계를 이용한 분류기법이 사용되었다. 제안된 방법은 고해상도 위성영상을 사용하여 지진피해지역을 탐지하는 예에 적용되어 테스트 되었다.