• Korean Journal of Geomatics
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• 제4권1호
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• pp.1-8
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• 2004

In the middle-resolution remote sensing, the Ground Sampled Distance (GSD) that the detector senses and samples is generally larger than the actual size of the objects (or materials) of interest, and so several objects are embedded in a single pixel. In this case, as it is impossible to detect these objects by the conventional spatial-based image processing techniques, it has to be carried out at sub-pixel level through spectral properties. In this paper, we explain the sub-pixel analysis algorithm, also known as the Linear Spectral Mixing (LSM) model, which has been experimented using the Hyperion data. To find Endmembers used as the prior knowledge for LSM model, we applied the concept of the convex geometry on the two-dimensional scatter plot. The Atmospheric Correction and Minimum Noise Fraction techniques are presented for the pre-processing of Hyperion data. As LSM model is the simplest approach in sub-pixel analysis, the results of our experiment is not good. But we intend to say that the sub-pixel analysis shows much more information in comparison with the image classification.

• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.49-58
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• 2012

도심지의 빌딩들은 시간이 갈수록 형태가 다양해지고, 식생이나 도로와 같은 객체들과 유사한 분광 특성을 나타냄으로써 광학 영상만을 이용하여 추출하기가 어려워지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 항공 Light Detection and Ranging(LiDAR) 자료와 항공 사진의 융합을 통해 항공 사진상에서의 빌딩과 그 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 항공 사진에 Adaptive dynamic range linear stretching 방사 강조 기법을 적용하고, 에디슨 에지 디텍터를 이용하여 이진 경계 지도를 생성하였다. 동시에 항공 LiDAR 자료로부터 normalized Digital Surface Model을 생성하고, 빌딩 영역을 추출하여 이진 경계 지도와의 중첩을 통해 임시 빌딩 영역을 추출하였다. 마지막으로 항공 LiDAR 자료와 항공 사진 간의 위치 오차를 고려하여 경계 강화 과정을 수행함으로써 최종 빌딩 경계를 추출하였다. 제안 방법의 검증을 위해 두 개의 실험 지역을 선정하여 제안 방법을 적용하였고, 정량적인 정확도평가에서 F-measure, Jaccard coefficient, Yule coefficient, Overall accuracy의 값이 모두 0.85 이상의 정확도를 보여주었다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2004년도 Asia Display / IMID 04
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• pp.149-152
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• 2004

A new joint source channel coding reduces both input-width and average current consumption to transmit image data to LCD source drivers. As a source coding, it is based on entropy coding of differential pulse code modulation scheme, especially using median edge detector of image predictor. As a channel coding, it is not a simple pulse amplitude modulation, but linked by source entropy to reduce average amplitude. Simulation results show 1/4 width is achievable by 16-valued transmission with keeping conventional current consumption (0.36 to 1.3).

• 한국통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1677-1684
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• 1996

The theory of optimal stack filtering has been used in difference of estimates(DoE) approach to the detection of intensity edges in noisy image. In this approach, stack filters are applied to a noisy image to obtain local estimates of the dilated and eroded versions of the noise-free image. Thresholding the difference between these two estimates produces the estimated edge map. In this paper, the DoE approach is modified by imposing a symmetry condition of the data used to train the two stack filers. Under this condition, the stack filters obtained are duals of each other. Only one filter must therefore be trained;the other is simply its dual. They also produce statistially unbiased estimates. This new technique is called the symmetric Difference of Estimates (SDoE) approach.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.359-365
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• 2021

천리안위성2A호 기상탑재체 AMI(Advanced Meteorological Imager) 센서 검출기의 최상의 요소들로 구성된 Best Detector Select (BDS) 맵은 발사 전 확정되어 AMI에 업로드 되어 있다. 위성 발사 이후 급격한 온도 변화 환경에 노출되면 검출기의 성능에 변화가 생길 수 있으며, 발사 및 탑재체 아웃개싱 이후에 BDS맵의 성능을 다시 분석하고 필요시 업데이트가 필요하다. 검출기 요소 전체에 대한 성능을 검증하기 위한 분석 작업이 탑재체 개발업체(미 L3HARRIS사)가 제공한 BDS맵 분석 기술 문서를 기반으로 진행되었다. BDS맵 분석이란 탑재체 검출기가 기준 목표물(심우주와 탑재체 내부 보정 타겟)을 응시하는 동안 얼마나 안정적인 신호를 보이는 지를 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 LTS(Long Time Series) 및 V-V(Output Voltage vs. Bias Voltage)라 부르는 검증법이 이용된다. LTS는 30초 동안, V-V는 2초 동안 목표물을 응시하고 이 때의 검출기 노이즈 성분을 계산한다. 자료를 획득하기 위해서는 탑재체의 운영을 멈추고 특별 관측을 실시하여야 하기 때문에, 정상 운영 전인 궤도상 시험기간 중에 해당 작업이 이루어지게 된다. 천리안위성2A호 기상탑재체 궤도상 시험 기간 동안 획득한 자료를 바탕으로 BDS맵의 상태를 평가하였다. 발사 전 지상 시험에서 평가된 BDS맵의 전체 성분들 중에 약 1%에 해당하는 요소들이 성능 변화를 보였으며, 이를 다른 요소들 중 최상의 성능을 보이는 성분으로 교체하였다. 새로운 BDS맵을 적용한 결과 BDS문제로 인해 야기된 기상탑재체 원시영상에 나타나는 노이즈 성분(줄무늬)이 완전하게 제거되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.31-37
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• 2014

본 연구논문에서는 고해상도 적외선 센서장비에서 조립오차에 의해 저하된 성능을 보완하기 위해 적외선 센서장비의 구성품인 렌즈조립체, 축거울 및 검출기의 민감도 분석을 통해 성능에 미치는 영향성을 확인하였고, 이를 보정하기 위해 검출기의 틸트 메커니즘 적용 방안에 대한 연구를 하였다. 검출기 틸트 메커니즘에는 장착면에 shim을 적용하여 tilt하는 방식인 Shim plate 방식과 tilt screw를 조정하여 검출면의 tilt를 조정하는 Tilting 나사 방식, 마지막으로 마이크로미터를 장착하여 정량적인 데이터를 획득할 수 있는 마이크로미터 헤드 방식으로 3가지 방식이 검토 되었다. 검토 결과 사용자의 조절이 용이하고 부피가 크지 않으며 실시간으로 영상을 보면서 조절이 가능한 Tilting 나사 방식을 적용하였으며, 실험결과 고해상도 영상을 획득할 수 있었으며 고해상도 영상획득을 구현하기 위한 장비에 적용이 필요한 기술임을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1979년도 하계 전자.전기연합학술발표회논문집
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• pp.162-163
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• 1979

A new detector array scheme for the positron camera for tile improved image resolution and a method for the resolution improvement of the undersampled projection data from ring positron camera are proposed. Computer simulation results are presented and problems ana limitations are discussed.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.157-162
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• 2022

전임상용 양전자방출단층촬영기기는 인체에 비해 매우 작은 소동물을 대상으로 촬영이 이루어지므로, 우수한 공간분해능을 지닌 검출기가 필요하다. 이를 위해 작은 섬광 픽셀을 사용한 검출기를 사용하여 시스템을 구성하였다. 현재 개발되어 사용되는 광센서의 크기는 한정되어 있으므로, 이에 맞는 최소한의 섬광 픽셀과 최대의 배열로 구성할 경우 우수한 공간분해능을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 광센서의 크기를 고정하고, 이에 맞는 다양한 섬광 픽셀의 배열을 구성하여 평면 영상에서 겹침이 발생하지 않고, 모든 섬광 픽셀들이 구분이 되는 최대의 섬광 픽셀 배열을 찾고자 한다. 이를 위해 섬광체와 광센서로 이루어진 검출기 모듈의 시뮬레이션이 가능한 DETECT2000을 사용하였다. 3 mm × 3 mm 픽셀이 4 × 4 배열로 이루어진 광센서를 사용하였으며, 섬광 픽셀 배열은 8 × 8에서부터 13 × 13까지 구성하여 시뮬레이션을 수행하였다. 광센서 픽셀에서 획득된 데이터를 통해 평면 영상을 구성하였으며, 평면 영상과 프로파일을 통해 영상의 겹침이 발생하지 않는 최대의 섬광 픽셀 배열을 찾았다. 그 결과 평면 영상에서 서로 겹침이 발생하지 않고 모든 섬광 픽셀들이 영상화되는 섬광 픽셀 배열의 크기는 11 × 11이었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5095-5111
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• 2019

A multi-rotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system is developed to solve the manhole cover detection problem for the infrastructure maintenance in the suburbs of big city. The visible light sensor is employed to collect the ground image data and a series of image processing and machine learning methods are used to detect the manhole cover. First, the image enhancement technique is employed to improve the imaging effect of visible light camera. An imaging environment perception method is used to increase the computation robustness: the blind Image Quality Evaluation Metrics (IQEMs) are used to percept the imaging environment and select the images which have a high imaging definition for the following computation. Because of its excellent processing effect the adaptive Multiple Scale Retinex (MSR) is used to enhance the imaging quality. Second, the Single Shot multi-box Detector (SSD) method is utilized to identify the manhole cover for its stable processing effect. Third, the spatial coordinate of manhole cover is also estimated from the ground image. The practical applications have verified the outdoor environment adaptability of proposed algorithm and the target detection correctness of proposed system. The detection accuracy can reach 99% and the positioning accuracy is about 0.7 meters.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.478-481
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• 2005

The PMU (Payload Management Unit) is the main subsystem for the management, control and power supply of the MSC (Multi-Spectral Camera) Payload operation. It is the most important function for the electro-optical camera system that performs the Non-Uniformity Correction (NUC) function of the raw imagery data, rearranges the data from the CCD (Charge Coupled Device) detector and output it to the Data Compression and Storage Unit (DCSU). The NUC board in PMU performs it. In this paper, the NUC board system is described in terms of the configuration and the function, the efficiency for non-uniformity correction, and the influence of the data compression upon the peculiar feature of the CCD pixel. The NUC board is an image-processing unit within the PMU that receives video data from the CEV (Camera Electronic Unit) boards via a hotlinkand performs non-uniformity corrections upon the pixels according to commands received from the SBC (Single Board Computer) in the PMU. The lossy compression in DCSU needs the NUC in on-orbit condition.