한국과학기술원 인공위성연구센터(SaTReC)에서는 위성 영상으로부터 과학적으로 또는 실생활에 유용한 고부가 가치 정보를 생성하기 위해 '발라드-프로' 고부가 정보 추출 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문에서는 '발라드-프로' 소프트웨어에 대해 소개하고, 소프트웨어의 핵심 컴포넌트인 기하 보정, 정사 보정 및 수치 표고 모형 생성 컴포넌트에 대해 기술하였다. 본 소프트웨어의 성능을 분석하기 위해 GPS로 실측한 지상 기준점과 $60km{\times}60km$ SPOT Panchromatic 영상을 사용하였다. 또한 미국 지질조사국(USGS)의 DTED와 국립지리원의 수치지도에서 생성한 수치 표고 모형을 이용하여 위성 영상 처리를 위해 범용으로 사용되는 P사의 상용 소프트웨어와 비교하였다. 분석 결과에 의하면 기하 보정의 경우 '발라드-프로' 소프트웨어는 P사의 소프트웨어에 비해 적은 수의 지상 기준점을 필요로 하고, 정사 보정의 경우 비슷한 성능을 갖고 있다. 또한 수치 표고 모형 추출의 경우 '발라드-프로' 소프트웨어가 P사의 소프트웨어에 비해 정확도 면에서 2배, 수행 속도면에서 4배 우수한 것으로 나타났다.
영상은 어떤 현상이나 대상물의 종류와 현상조건에 대한 정보를 포함하고 있는 화소값으로 구성되며, 화소값은 전처리 과정인 기하보정으로 변화된다. 이러한 화소값의 변화는 토지피복 분류 결과에 영향을 미친다. 본 논문에서는 기하보정으로 재구성된 영상을 이용하여 토지피복 분류를 함으로서 재배열의 영향을 알고자 한다. 연구대상 지역은 북한강 수계 중에서 가장 다양한 피복형태를 가지고 있는 춘천시를 중심으로 하는 춘천유역을 선정하였고, 전처리과정에서 재배열된 RESTEC 데이타가 이용되었다. 토지피복 분류는 최대우도법을 사용하여 LEVEL I 수준인 여섯개의 분류항목으로 분류되었다. 본 연구에서 두 가지 방법으로 재배열된 영상을 이용하여 토지피복 분류를 실시하였다. 각각의 분류항목을 지형도와 비교한 결과 Bilinear Interpolation법이 나지(BARE-LAND)를 제외한 다섯개의 분류항목에서 정확도가 좋았다. 결론적으로 기하보정의 영상 재배열은 어떤 분류항목에 중점을 두고 분류를 행하느냐에 따라서 재배열 방법을 선택해야 하며 논과 밭의 경우와 같은 분류항목간의 혼돈은 사계절 영상을 이용하면 더욱 더 정확하게 분류할 수 있을 것이다.
위성으로 취득되는 영상이 원천적으로 가지게 되는 기하적, 물리적인 왜곡을 제거하기 위해서는 보정 과정이 필요하다. 기하 보정 방법에는 시스템 기하보정과 지상기준점을 이용한 기하보정 방법이 있는데, 본 논문에서는 지상기준점을 이용한 보정 방법에 대해 기술하고 TIN 단위로 기하보정하는 방법을 제안한다. 영상과 지상기준점과의 수학적인 상관 관계를 이용하여 왜곡을 보정하는 방법으로서 평면 전체를 변환시키는 평면기하보정이 주로 사용되어 왔으나, 이것은 지형 변화가 큰 지역의 왜곡을 제대로 보정하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 TIN단위의 기하보정 방법을 제안하고 평면기하보정 방법과 결과를 비교하며, 지상기준점과의 상관성을 분석한다.
본 논문은 기하학적으로 왜곡된 입 모양을 보정하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 특징추출 단계와 보정 단계로 구성된다. 특징추출 단계에서는 원영상과 목적영상의 입술모델에 따라 각각의 특징과 특징점을 찾고 보정 단계에서는 부분 영상의 사상위치를 결정하고 어파인 변환을 적용하여 입의 왜곡을 보정한다. 여러 형태의 입모양을 실험한 결과, 많은 부분에 존재하는 왜곡이 보정된 것으로 나타났다.
Error of the geometric series expansion method for the structural sensitivity analysis is estimated. Although the semi-analytic method has several advantages, accuracy of the method prevents it from practical application. One of the promising remedies is the use of geometric series formula for the matrix inversion. Its result of the sensitivity analysis converges that of the global difference method which is known as reliable one. To reduce computational efforts and to obtain reliable results, it is important to know how many terms need to expand. In this paper, the error formula is presented and Its usefulness is illustrated through numerical experiments.
Scintigraphic measurement of gastric emptying time has been reported to be influenced by the variation in depth of radionuclide within the stomach. This study was designed to clarify whether a part of the variability in gastric emptying could be ascribed to a relationship between anterior image, the total anteroposterior Image and the tissue attenuation correction(geometric mean). A dual-head scintillation camera(ADAC, USA) was used to investigate effect of such changes. We were performed 16 normal subject gastric emptying studies with $^{99m}TC$ labelled scramble egg, milk and solid meal(610 Kcal, 300 g) The results are as follows; On anterior Image, $T_{1/2}$ emptying time was delayed by 5 min, 6.5%(range $3{\sim}18\;min,\;5{\sim}31.4%$) compared with the geometric mean. But there was no different gastric emptying time between the total anteroposterior image and geometric mean. Therefore, if will be useful to use the method of geometric mean or the total anteroposterior image to evaluate the gastric emptying time accurately.
MI LV1B images, geometric corrected data of COMS MI, has no time information per each line, but field of weather prediction using the MI LV1B images needs time information on it. This paper explains two calculation methods for receiving time on lines of MI LV1B images and analyzes difference between two calculation methods using simulated data.
위성영상의 정밀한 기하보정을 위해서는 지상기준점이 필요하며, GPS 측량은 양질의 지상기준점 좌표 취득을 위해 필수적이다. 하지만 GPS 측량을 하는 과정에서 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 대체할 다른 대안을 연구할 필요가 있다. 이에, 본 연구에서는 지상기준점의 좌표를 취득하기 위한 기존의 GPS 측량을 웹 사이트 지도에서 제공하는 좌표로 대체하는 가능성에 대해 연구하였다. 이를 위해 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표들 간의 오차량을 확인하였으며, 위성영상의 기하보정에 사용되는 3가지 좌표 변환식의 정확도를 비교하였다. 또한 가장 정확도가 높게 나온 변환식을 이용하여 GPS 측량을 통해 취득한 지상기준점의 좌표와 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표를 이용하여 위성영상을 기하보정하고 그 정확도를 비교하여 그 효용성을 평가하고자 하였다. 그 결과, 3가지 좌표 변환식 중 polynomial 3차 변환식이 가장 높은 정확도를 나타내었으며, Landsat-8과 같은 중해상도 위성영상을 사용하는 경우에는 Daum Map API를 통해 지상기준 점의 좌표를 취득하고 이를 영상의 기하보정에 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
최근 국토 모니터링, 지형 분석 등 많은 분야에서 고해상도 위성영상의 수요가 증가와 함께 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 자동 정밀 기하보정 방법으로 GCP(Ground Control Point) 칩과 위성영상간의 정합을 통해 지상기준점을 자동으로 추출하는 방법이 있다. 자동 정밀 기하보정은 GCP 칩과 위성영상의 정합 성공률이 중요하다. 따라서 제작된 GCP 칩의 정합 성능 평가가 중요하다. GCP 칩의 정합 성능 평가를 위해 국토관측 위성용으로 구축된 총 3,812점의 GCP 칩을 실험 자료로 사용했다. KOMPSAT-3A 영상과 Google Map의 GCP칩 정합 결과를 분석한 결과 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 Google Map 위성영상으로 고해상도 위성영상을 충분히 대체할 수 있다고 판단했다. 또한 GCP 칩의 정합 성능 검증에 필요한 시간을 줄이기 위해 자동화된 방법으로 Google Map의 중심점과 오차 반경을 이용한 방법을 제시했다. 실험 결과 최적의 오차 반경은 17 pixel(약 8.5 m)로 설정하는 것이 가장 좋은 분류 정확도를 보였다. Google Map 위성영상과 자동화된 검증 방법으로 남한 전역에 구축된 GCP 칩 3,812개의 정합 성능 평가를 진행했으며 남한에 구축된 GCP 칩은 약 94%의 정합 성공률을 보였다. 이후 정합에 실패한 GCP 칩을 분석하여 주요 정합 실패원인을 분석하였다. 분석 결과 남한 전역에 구축된 GCP 칩 중 재제작이 필요한 GCP 칩을 제외한 나머지 GCP 칩은 국토위성영상 자동 기하보정에 충분히 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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