• 로봇학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.26-30
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• 2018

Planetary global localization is necessary for long-range rover missions in which communication with command center operator is throttled due to the long distance. There has been number of researches that address this problem by exploiting and matching rover surroundings with global digital elevation maps (DEM). Using conventional methods for matching, however, is challenging due to artifacts in both DEM rendered images, and/or rover 2D images caused by DEM low resolution, rover image illumination variations and small terrain features. In this work, we use train CNN discriminator to match rover 2D image with DEM rendered images using conditional Generative Adversarial Network architecture (cGAN). We then use this discriminator to search an uncertainty bound given by visual odometry (VO) error bound to estimate rover optimal location and orientation. We demonstrate our network capability to learn to translate rover image into DEM simulated image and match them using Devon Island dataset. The experimental results show that our proposed approach achieves ~74% mean average precision.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.325-330
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• 1998

The first Korean remote sensing satellite, Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT-1), is going to be launched in 1999. This will carry a 7m resolution Electro-Optical Camera (EOC) for earth observation. The primary mission of the KOMPSAT-1 is to acquire stereo imagery over the Korean peninsular for the generation of 1:25,000 cartographic maps. For this mission, research is being carried out to assess the possibilities of automated or semi-automated mapping of EOC data and to develop, if necessary, such enabling tools. This paper discusses the issue of automated DEM generation from EOC data and identifies some important aspects in developing a for DEM generation system from EOC data. This paper also presents the current status of the development work for such a system. The development work has focused on sensor modelling, stereo matching and DEM interpolation techniques. The performance of the system is shown with a SPOT stereo pair. A DEM generated from a commercial software is also presented for comparison. The paper concludes that the proposed system creates preferable results to the commercial software and suggests future developments for successful generation of DEM for EOC data.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.221-226
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• 2004

For comparing more than two images, the precise geometric corrections should be preceded because it necessary to eliminate systematic errors due to basic sensor information difference and non-systematic errors due to topographical undulations. In this study, we did sensor modeling using satellite sensor information to make a basic map of change detection for artificial topography. We eliminated the systematic errors which can be occurred in photographing conditions using GCP and DEM data. The Kompsat EOC images relief could be reduced by precise rectification method. Classifying images which was used for change detections by city and forest zone, the accuracy of the matching results are increased by 10% and the positioning accuracies also increased.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.177-186
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• 2005

본 논문에서는 DEM(Digital Elevation Model)과 산 영상을 매핑하여 3차원 정보를 생성하고 이를 이용한 비전기반 카메라 위치인식방법을 제안한다. 일반적으로 인식에 사용된 영상의 특징들은 카메라뷰에 따라 내용이 변해 정보양이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 카메라뷰에 무관한 기하학의 불변특징을 추출하고 제안하는 유사도 평가함수와 Graham 탐색방법을 사용한 정확한 대응점을 산출하여 카메라 외부인수를 계산하였다. 또한 그래픽이론과 시각적 단서를 이용한 3차원 정보생성 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 불변 점 특징 추출단계, 3차원 정보 생성단계, 외부인수 산출단계의 3단계로 구성된다. 실험에서는 제안한 방법과 기존방법을 비교, 분석함으로써 제안한 방법의 우월성을 입증하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.187-190
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• 2007

This study is for analyzing best band in image matching using correlation coefficient of left and right images of stereo image pair, lot red, green, blue band images separated from color aerial photo and gray image converted from the same color aerial photo image. The image matching is applied to construct Digital Elevation Model(DEM) or terrain data. The correlation coefficients and variation by change of pixel patch size are computed from pixel patches of which sizes are $11{\times}11{\sim}101{\times}101$. Consequently, the correlation coefficient in red band image is highest. The lowest is in blue band. Therefore, to construct terrain data using image matching, the red band image is preferable. As the size of pixel patch is growing, the correlation coefficient is increasing. But increasing rate declines from $51{\times}51$ image patch size and above. It is proved that the smaller pixel patch size than $51{\times}51$ is applied to construct terrain data using image matching.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2209-2211
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• 1998

This paper presents the matching algorithm with the satellite images using the image warping method. Two stereo images, which are used for the DEM(Digital Elevation Model) extraction, are generally distorted because the images are acquired at different locations and angles. Therefore, the matching Process can't be executed with the original images. To solve this problem, a dynamic triangular image warping method is proposed. At first, the initial matching is executed with seed point, and then, using the matched points from the initial matching, the distorted images is compensated. We experimented this algorithm with the parts of the $6000{\times}6000$ SPOT satellite images. The experiment results show this algorithm is superior to other warping algorithm.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권4호통권38호
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• pp.61-70
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• 2006

본 논문에서는 SPOT 5호 HRG 스테레오 영상을 이용하여 수치표고모형을 생성하기 위한 사진측량학적 처리과정을 제시하고 수치표고모형 생성을 위한 HRG supermode 영상의 정확도 잠재성을 평가하고자 하였다. 센서모델링을 위하여 광속조정을 행한 후 에피폴라 영상재배열과 영상정합 과정 등을 통하여 수치표면모형을 생성하였다. HRG 영상으로부터 추출된 DEM 성과를 축척 1:5000의 수치지형도로부터 추출된 기준 DEM과 여러 시험구간 상에서 비교하였다. 전체구간 중 5m 미만의 DEM 오차를 나타내는 부분의 비율은 53.8%이었고, 5m를 초과하는 오차부분은 구름, 수역, 건물 등에 의한 영향을 받는 것으로 확인되어 이러한 지역을 제외하고 평가한 정확도는 약 2.5m의 RMSE를 나타내었다. 아울러 추출된 수치표면모형(DSM)을 사용하여 3차원 건물모델과 대상지역 전체의 3차원 가시화 모델을 작성하였다.

• 한국측량학회지
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• 제17권4호
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• pp.421-429
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• 1999

21세기에는 전 세계인구의 70%가 도시에서 생활할 것으로 예상되며, 이러한 도시화는 도시관리를 위해 GIS와 더불어 건물 DEM과 정사투영영상에 대한 요구가 증대될 것이다. 건물 DEM을 생성하기 위해서는 건물의 형태를 나타내는 경계선을 검출해야 한다. 이를 위해서 일반적으로 자동과 반자동 건물 추출법을 사용한다. 그러나 자동 검출법을 항공사진에 직접 적용하면 지붕의 색깔이나 그림자 그리고 주변의 나무 등 때문에 정확한 건물 경계선을 추출하기 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 반자동 건물 추출법을 제시하였다. 건물 지붕의 색깔이 균일할 경우 지붕의 한 부분을 마우스로 클릭하여 건물경계를 찾도록 하였으며, 균일하지 않은 경우 건물의 모서리 부분을 클릭하여 건물 모서리점을 검출하도록 프로그램을 개발하였다. 건물 DEM은 영상정합에 의해 계산된 건물 높이와 건물 경계선을 이용하여 생성하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.121-128
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• 2014

본 연구에서는 이종센서로부터 취득된 입체영상에 대해서 RPC를 이용하여 수치고도모형을 생성하고, 생성된 수치고도모형의 정확도를 평가하였다. 이종센서 위성영상으로 공간해상도가 상이한 SPOT-5 흑백영상과 IKONOS 영상을 사용하였고, 정확도의 평가를 위해서 IKONOS 입체영상과 SPOT-5 입체영상으로부터 생성된 수치고도모형과 비교하였다. 정확도의 평가 결과, 공간 해상도가 상이한 입체영상일지라도 정확한 공액점에 대해서는 동종센서 입체영상과 유사한 3차원 위치결정의 정확도를 보였으나, 수치고도모형의 품질측면에서는 동종센서 수치고도모형보다 RMSE가 약 2배, LE90은 약 3배 정도의 차이를 보였다. 결론적으로, 이종센서 입체영상으로부터 수치고도모형의 생성이 가능하지만, 공간해상도가 상이한 입체영상의 경우에는 영상정합이 수치고도모형의 품질에 매우 중요한 요소임을 알 수 있었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.385-389
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• 2003

최근 고해상도의 인격탐사 위성영상을 이용한 국토공간정보의 환용은 국토계획, 자원조사, 농림업, 건설계획, 국방분야, 환경감시 및 방재, 관광조사 등 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구에서는 과거에 저해상도의 위성영상을 이용하여 수십년전의 지형공간의 조사와 분석을 위한 서로 다른 촬영 시기와 해상도가 다른 Corona 위성사진과 Landsat 위성영상을 합성하여 새로운 퓨젼영상을 생성하는 방법과 퓨젼영상 위에 DEM을 매칭하여 적용하기 위한 벡터데이터 매칭시에 발생할 수 있는 오차의 정도를 확인하기 위한 실험을 통하여 과거 영상복원에 적절한 중첩과 매치의 기법을 발견하여 좀더 정확한 공간정보의 활용 가능성을 제시하고자 하였다.