대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.292-296
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2002
This study has been accomplished as a experimental study for field application of 3D Perspective Image Map creation using Digital Topographical Map and based on the Ortho-Projection Image which is generated from Satellite Overlay Images and the precise Relative Coordinates of longitude, latitude and altitude which is corrected by GCP(Ground Control Point). AS to Contour Lines Map which is created by Coordinate conversion of 1:5,000 Topographical Map, we firstly made Satellite Image Map to substitute for Digital Topographical Map through overlapping the original images on top of each Ortho-Projection Image created and checking the accuracy. In addition to 3D Image Map creation for 3D Terrain analysis of a target district, Slope Gradient Analysis, Aspect Analysis and Terrain Elevation Model generation, multidirectional 3D Image generation by DEM can be carried out through this study. This study is to develop a mapping technology with which we can generate 3D Satellite Images of a target district through the composition of Digital Maps and Facility Blueprint and arbitrarily create 3D Perspective Images of the target district from any view point.
본 연구는 수치지형도 기반의 수치고도모델 생성 방법에 따른 정사영상 품질변화를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 우선 축척 1/5,000 수치지형도의 등고선만을 사용한 수치고도모델(Case1)과 등고선과 표고점을 함께 사용한 수치고도모델(Case2)을 제작하여 수치고도모델 자체 제작 정확도를 검증하는 한편 이들 수치고도모델을 이용하여 시범지역에 대한 아리랑위성 2호 정사영상을 생성하였다. 실험결과 경사지와 산지도로와 같은 지형에 있어서는 Case2가 효과적이고, 넓은 평지의 경우 갑작스런 높이차로 인한 왜곡을 방지하기 위해서는 Case1을 사용하는 것이 효과적인 것으로 나타났다.
최근 임계속도 (critical velocity)는 터널안전 분야의 연구자들로부터 많은 관심을 끌고 있는 주제가 되고 있다. 이러한 임계속도는 화재시 화재연의 역류 (backlayering)를 방지하기 위한 최소유속으로써 지금까지 많은 식들이 제안되고 있으며, 다음의 3가지 식들이 제연팬의 용량을 산정하기 위한 국내 기준으로 고려되고 있다. Froude 수에 기초한 Kennedy 식, Kennedy 식을 수정하여 ${\beta}$ 변수값을 고려한 Tetzner 식, 그리고 초임계속도 (super critical velocity) 개념을 도입한 Wu 식 등이 본 연구의 비교 분석대상이며, 또한 임계속도와 제연팬 용량간의 관계를 보여주는 등고선도 (제연팬 특성도)는 국내 도로터널의 화재시 제연팬의 대수를 산정하기 위한 툴로써 제시되고 있다.
본 논문에서는 영상의 관심 영역을 선택추출하여 효과적으로 객체를 추출 할 수 있는 관심 영역 지도(Saliency Map) 생성 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 객체의 윤곽선에 초점을 맞추어 단일영상의 에지(Edge), HSV 색상 모델의 H(Hue)성분, 포커스(Focus), 엔트로피(Entropy)의 네 가지 특징 정보를 이용한 각각의 특징 지도(Feature Map)를 생성하고, 생성된 특징 지도들을 중심 주변 차이(Center Surround Differences)를 이용하여 중요도 지도(conspicuity map)를 생성하게 된다. 이후 생성된 중요도 지도들을 조합함으로써 관심 영역 지도를 생성하게 된다. 제안한 기법을 이용하여 생성한 관심 영역 지도를 기존 기법의 관심 영역 지도와 비교한 결과 제안한 기법의 우수함을 알 수 있었다.
제천지역의 다양한도시의 형태를 입체적으로 조망해 볼 수 있도록 하기 위하여 입체 지형조감도를 작성하였고, 이를 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 시뮬레이션을 실시할 수 있도록 하였다. 입체 조감도의 제작은 투시기법을 이용한 이미지 제작 기법을 이용하였으며, 그 기본재료가 되는 영상들은 다음과 같이 준비하도록 하였다. 준비영상으로는 우리나라 아리랑 위성의 EOC 영상을 이용하도록 하였으며, 국립지리원에서 국가기본도로 제작한 1/5,000 수치지도의 등고선으로부터 추출하여 임의로 오차가 보정된 DEM 생성과 1/1,000 수지지도의 도로 래이어 벡터 파일로 제작된 도로선을 분류하여 대상지의 3차원 영상위에 중첩시켜 처리하는 것으로 하였다. 특히 이번 연구에 사용한 도심지역의 도로망 구성 데이터는 새주소 부여를 위해 제작된 1/1,000축척의 간선도로를 최대한 이용함으로서 새주소에서 사용하게 될 주소체계와의 연계성을 크게 염두에 두어 제작하도록 연구하였다.
본 논문에서는 지구표면의 99% 지역의 3차원 DEM 정보를 제공하고 있는 ASTER DEM 과 SRTM DEM의 실용가능성과 정확도를 분석하기 위해 1:5000 수치지형도에서 추출한 등고선을 통해 DEM을 생성하여 ASTER DEM과 SRTM DEM의 정확도를 평가하고자 한다. 먼저 이를 위하여 한반도 지형특성을 고려하여 명지(안양), 산악지역과 평지가 적절하게 분포하고 있는 지역(진안), 산악지역(속초)을 연구대상지역으로 선정하였다. 또한 대상지역의 1:5000 수치지형도를 통해 DEM을 생성하고 통일한 지역의 ASTER DEM과 SRTM DEM을 취득하여 상호 중첩비교가 용이하도록 수치지형도 DEM과 동일한 15m의 해상도로 변환하였다. DEM의 정확도툴 평가하기 위해 수치지형도의 등고선을 기반으로 구축된 DEM을 기준으로 ASTER DEM과 SRTM DEM의 RMSE, 상관계수, scatter plot을 이용하였다. 분석결과 수치지형도 DEM과 ASTER DEM, SRTM DEM 모두 높은 정확도를 나타내었으나, 상대적으로 SRTM DEM보다 더 넓은 범위의 자료를 제공하는 ASTER DEM이 높은 정확도를 보여 향후 다양한 분야에서의 활용이 기대된다.
Several adaptive and direct slicing methods have been developed to make the slice data for RP parts with better accuracy and speed. This research deals with a new adaptive slicing algorithm that shows drastic improvement in computing time for calculating the slices of a part. First, it uses less number of sampling points fur each slice in determining the thickness of the next slice. Secondly, the idea of contour map is utilized to determine the optimal sampling point on each slice. Thirdly, the calculation efficiency is further improved by introducing vertical character lines of the given part. The results in terms of accuracy and speed are compared with the existing methods.
The purpose of this study was to develop techniques acquiring hydrologic parameters that affect runoff conditions from Landsat imagery. Runoff conditions in a study area were analyzed by employing the U.S. Soil Conservation Service(SCS) Method. SCS runoff curve numbers(CN) were estimated by the computer analysis of Landsat imagery and digiral terrain model(DTM) data. The SCS Method requires land use/cover and soil conditions of the area as input parameters. A land use/cover map of 5 hydrological classes was produced from the Landsat multi-spectral scannerr imagery. Slope-gradient and contour and contour maps were also made using the DTM topographic data. Inundation areas depending on reservoir levels were able to be mapped on the Landsat scene by combining the contour data.
본 논문은 윤곽선이 두드러지는 Saliency Map모델을 생성하고 객체 후보 영상을 획득하여 객체를 추출할 수 있는 기법에 관한 연구이다. 제안하는 기법은 객체의 윤곽선 정보가 두드러지는 Saliency Map을 생성하기 위해 에지(Edge), 초점(Focus), 엔트로피(Entropy)를 특징 정보로써 사용하고, 획득한 Saliency Map의 임계화 과정 및 라벨링 과정을 통해 배경 영역을 제거한 객체 후보 영상을 획득한다. 이후 Mean Shift Segmentation 알고리즘을 적용한 영상의 세그먼트별 객체 후보 영상의 픽셀 평균값을 적용한 영상을 다시 라벨링 과정을 이용하여 객체를 추출한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권2호
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pp.439-445
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2007
GVF can solve two difficulties with Snakes that are on setting initial contour and have a hard time processing into boundary concavities. But GVF takes much longer computation time than the existing Snakes because of their edge map and partial derivatives. Therefore this paper analyzed the computation time between GVF and Snakes. As a simulation result, both algorithms took almost similar computation time in simple image. In real images, GVF took about two times computation than Snakes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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