본 연구에서는 천수만 황도 갯벌 지역을 대상으로 UAV 자료와 객체기반영상분석 방법을 사용하여 대축척 갯벌 표층 퇴적상 분류도를 작성하고, 정확도 검증을 수행하여 정밀한 표층 퇴적상 분류의 가능성과 보다 정확한 분류 방법에 대해 제시하였다. 이를 위해 고해상도 UAV 자료에서 가시광 영역의 정사영상과 수치표고모델(DEM), 조류로 밀도 등 퇴적상 분류 시 영향을 주는 요인들을 추출하고, 통계학적 분석 방법을 통해 퇴적상에 따른 요인들의 주성분을 분석하였다. 주성분 요인을 바탕으로 퇴적상 분류 시 사용할 입력 자료를 (1) 가시광 영역의 스펙트럼, (2) 지형 고도와 조류로 밀도, (3) 가시광 영역의 스펙트럼과 지형 고도 및 조류로 밀도로 구분하였으며, 이를 기반으로 객체기반영상분석 분류방법에 입력 자료를 적용하여 대축척 갯벌 표층 퇴적상 분류도를 추출하였다. 입력 자료의 조건에 따라 표층 퇴적상 분류를 수행한 결과, folk 분류 기준을 따르는 6가지의 표층 퇴적상으로 분류하였고, 가시광 영역의 스펙트럼과 지형 고도, 조류로 밀도를 사용할 경우 전체 정확도가 63.04%, Kappa 지수가 0.54로 가장 효과적으로 표층 퇴적상을 분류하였다.
화소들 사이의 관계를 고려해 Texture 영상을 생성해 내는 것을 의미하는 Texture 영상화는 유용한 영상 분석 방법 중의 하나로 잘 알려져 있고, 대부분의 상업적인 원격 탐사 소프트웨어들은 GLCM이라는 Texture 분석 기능을 제공하고 있다. 본 연구에서는, GLCM 알고리즘에 기반한 Texture 영상화 프로그램이 구현되었고, 추가적으로 GLDV에 기반을 둔 Texture 영상화 모듈 프로그램을 제공한다. 본 프로그램에서는 Homogeneity, Dissimilarity, Energy, Entropy, Angular Second Moment(ASM), Contrast 등과 같은 GLCN/GLDV의 6가지 Texture 변수에 따라 각각 이에 해당하는 Texture 영상들을 생성해 낸다. GLCM/GLDV Texture 영상 생성에서는 방향 의존성을 고려해야 하는데, 이 프로그램에서는 기본적으로 동-서, 북동-남서, 북-남, 북서-남동 등의 기본적인 방향설정을 제공한다. 또한 이 논문에서 새롭게 구현된 커널내의 모든 방향을 고려해서 평균값을 계산하는 Omni 방향 모드와 커널내의 중심 화소를 정하고_그 주변 화소에 대한 원형 방향을 고려하는 원형방향 모드를 지원한다. 또한 본 연구에서는 여러 가지 변수와 모드에 따라 얻어진 Texture 영상의 분석을 위하여 가상 영상 및 실제 위성 영상들에 의하여 생성된 Texture 영상간의 특징 분석과 상호상관 분석을 수행하였다. Texture 영상합성 응용시에는 영상의 생성시에 적용된 변수들에 대한 이해와 영상간의 상관도를 분석하는 과정이 필요할 것으로 생각된다.
최근 지구 온난화의 영향으로 변화하는 한반도 식물계절에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그러나 지리적인 특성상 봄철 식물계절에 비해 실측이 어려운 가을철 식물계절의 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 대표적인 가을철 식물계절인 단풍과 낙엽 등을 '마른 잎'으로 정의하고 Landsat-8 위성영상을 기반으로 마른 잎 탐지를 수행하였다. NDVI를 이용하여 마른 잎의 1차 경계 값을 산출하고, 건강한 잎과의 분광특성 차이 및 NDWI를 이용하여 마른 잎의 2차 경계 값을 산출하였다. 본 연구의 마른 잎 탐지 알고리즘의 정확도 검증을 위해 POD, FAR 값을 이용하였으며, 검증 결과 POD는 98.619, FAR은 1.203으로 높은 정확성을 보였다.
저압 유기금속화학기상증착법을 이용하여 효율적인 청색 발광을 하는 InGaN/GaN multiple quantum wells(MQWs)을 성장시키고, InGaN/GaN MQWs의 광학적 및 계면 구조 특성을 고찰하였다. 보다 효율적인 청색 발광을 하는 InGaN/GaN MQWs을 성장시키기 위하여, MQWs의 성장온도 및 InGaN 우물층과 GaN 장벽층의 두께를 변화시켜 최적 조건을 확립하였다. 특히, GaN 장벽층의 두께 변화가 InGaN 우물층과 GaN 장벽층간 계면의 구조적 특성에 지대한 영향을 미침을 확인하였다. X-ray 회절분석결과와 고분해능의 투과전자현미경 사진 분석으로부터 MQW 구조의 InGaN 우물층과 GaN 장벽층간의 계면이 매우 급준함을 발견할 수 있었다. 또한, 상온 PL 스펙트럼에서 72.6meV의 매우 좁은 반치폭을 갖는 단일 피크가 463.5nm에서 확인되었다.
고도 685km에서 450mm~900mm 파장대역의 한 채널의 흑백영상과 4채널 칼라영상을 이미징하도록 개발된 MSC는 한반도의 정밀 지상관측 등 국가 영상정보 수요충족을 위해 운용예정인 저궤도용 다목적실용위성 2호의 유일한 탑재체로서 마지막 시험단계에 있다. MSC는 우주공간에서 운용되는 위성체 탑재체의 특성상 우주공간에서 경험하게 되는 직,간접의 태양광선, 그리고 극저온의 우주환경 등을 견뎌내도록 설계요구가 주어지는바 이를 위해서는 온도 제어가 불가피하고 또한 한정된 위성본체의 전원용량의 효율적인 사용도 고려되어서 설계되어야 한다. 특히 광학성능에 직접적인 영향을 미치게 되는 EOS의 효율적인 열제어는 MSC 설계요소의 가장 중요한 부분이기도 하다. 본 논문은 먼저 MSC의 전체적인 시스템구성과 열제어 시스템 개념을 소개한 다음, 실제 열제어를 수행하는 THTM(THermal and TeleMetry) 보드를 중심으로 열제어 시스템의 H/W와 S/W의 수행 내용들을 소개하였다.
드론이 촬영한 고해상도 영상은 모니터링 등 여러 정보로 활용되고 있다. 농업용 시설물 관리는 아직까지도 대부분 사람에 의한 조사방식을 사용하고 있다. 농업시설 측량, 농업시설 외관조사, 수면환경 등은 사람이 접근하기 힘든 법적·환경적 제약이 있다. 또한, 3D 지도나 위성 지도 등 정보가 오래 되거나 제공하지 않는 지역에서는 사람에 의한 조사가 불가피하여 많은 시간과 비용이 투자되고 있다. 본 논문에서는 농업시설물 유지·관리를 위한 AR스마트안경 기술을 접목한 현장 지원용 드론시스템을 설계하여 기존 드론 활용 시 애로사항을 개선하는데 목적이 있다. 아울러 영상촬영으로 발생할 수 있는 개인정보 노출로 인한 피해를 해소하기 위한 개인정보보호에 대한 안전성 확보 방안도 제시하고자 한다.
Sea surface wind field was retrieved from high-resolution SIR-C SAR data by using CMOD algorithms off the east coast of Korea. In order to extract wind direction information from SAR data, a two-dimensional spectral analysis method was applied to the normalized radar cross section of the image. An $180^{\circ}$-ambiguity problem in the determination of wind direction was solved by selecting a direction nearest to the wind vector of the ECMWF reanalysis data. Comparison of the wind retrieval patterns with the ECMWF and NCEP/NCAR dataset showed RMS errors in the range of 1.30 to $1.72\;ms^{-1}$. In contrast, comparison of wind directions revealed large errors of greater than $60^{\circ}$, which is enormously higher than the permitted limit of about $20^{\circ}$ for satellite scatterometer winds. Compared with wind speed results from different algorithms, wind vectors based on commonly-used CMOD4 algorithm showed good agreement with those derived by other algorithms such as CMOD_IFR2 and CMOD5, particularly at medium winds from 4 to $8\;ms^{-1}$. However, apparent discrepancy appeared at low winds (< $4\;ms^{-1}$). This study also addressed an importance of accurate wind direction data to improve the accuracy of wind speed retrieval and discussed potential causes of wind retrieval errors from SAR data.
화장의 증가에도 불구하고 묘지의 면적증가는 계속되고 있고 이로 인해 국토공간 가운데 산지를 효율적으로 활용하지 못하고 있는 것이 현실이다. 위성영상을 이용한 사상추출(feature extraction) 방법은 이러한 문제점을 해결하고 묘지의 체계적인 관리를 가능하게 할 것으로 기대할 수 있다. 이에 본 연구에서는 묘지의 반자동 혹은 자동추출을 위한 기초연구로서 묘지의 통계적인 분광특성과 유형분류에 관한 연구를 수행하였다. 연구를 위해 고해상도 위성영상인 IKONOS 영상을 이용하였다. 연구지역 내에서 24개의 대상묘지를 선정하여 해당 묘지의 통계적 분광특성을 조사하고, 경관 식생지수 군집분석 등에 의한 분류를 시도하였다. 그리고 사면이나 경사도가 묘지의 유형구분에 미치는 영향을 연구하였다. 연구결과, 식생지수와 군집분석에 의한 유형구분이 유사하게 나타났고 사면이나 경사도는 묘지의 유형구분에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
인공위성에 사용되는 온도 측정 센서는 서미스터(Thermistor) 와 AD590이 주로 많이 사용되고 있다. AD590은 IC chip으로 서미스터에 비해 고가이며 $1^{\circ}C$ 온도 변화에 출력 전류가 약 $1{\mu}A$ 변하는 특성을 가진다. 이에 비해 서 미스터는 온도 변화에 따라 저항 값이 변하므로 외부에서 전류나 혹은 전압 stimulus를 인가해 주어야한다. 또한 일반적으로 AD590에 비해 저가이며 NTC(Negative Temperature Coefficient)와 PTC(Positive Temperature Coefficient) 두 가지 형태의 센서가 사용되고 있다. 고 정밀 저궤도 지구관측용 인공위성의 경우 온도에 따른 카메라 구조물의 변형이 최종 영상 품질에 영향을 미치게 되므로 고 품질의 영상획득을 위하여 카메라 구조물의 정밀 온도 제어가 필수적으로 요구되며 이를 구현하기 위해서 매우 정확한 온도측정 요구조건이 주어지게 된다. 저궤도 인공위성의 경우 카메라 시스템에 부착된 온도센서의 측정 정확도 요구조건이 $0.3^{\circ}C$ 까지 요구되는 경우도 있다. 본 논문은 저 궤도 인공위성에 적용된 서 미스터의 온도 측정 정확도에 대한 분석 내용을 나타내었다.
본 논문에서는 고해상도 컬러 입체영상을 활용하여 도심지역의 3차원 건물정보를 효율적으로 복원하기 위한 일련의 처리방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 BDT 기법을 활용한 건물 추출, Hausdorff 거리와 컬러인덱싱 기법을 활용한 영상정합, 마지막으로 사진측량기법을 활용한 건물복원 등의 3단계의 처리과정을 포함하고 있다. 제안된 알고리즘의 실험은 고해상도 위성영상의 대표격인 IKONOS 컬러 입체영상을 대상으로 수행되었으며, 실험을 통해 건물추출에 있어서 영상의 배경부분과 건물부분의 밝기값의 분산을 증가시키는 BDT 기법이 건물추출에 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 2가지 건물인식기법을 활용한 영상정합 과정에 있어서도 컬러정보와 경계정보를 모두 사용할 경우 대부분의 추출건물들을 자동인식하고 이를 초기위치로 원활한 영상정합이 수행될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 실험지역에 대한 3차원 건물정보는 전방 다항식비례모형을 통해 획득되었으며 기준자료와의 비교를 통해 정확도 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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