• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.208-211
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• 2004

Landmark matching is one of an important algorithm for navigation of satellite images. This paper proposes a fast landmark matching algorithm using a MGLI (Moving Guide-Line Image). For searching the matched point between the landmark chip and a part of image, correlation matrix is used generally, but the full-sized correlation matrix has a drawback requiring plenty of time for matching point calculation. MGLI includes thick lines for fast calculation of correlation matrix. In the MGLI, width of the thick lines should be determined by satellite position changes and navigation error range. For the fast landmark matching, the MGLI provides guided line for a landmark chip we want to match, so that the proposed method should reduce candidate areas for correlation matrix calculation. This paper will show how much time is reduced in the proposed fast landmark matching algorithm compared to general ones.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권4호
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• pp.297-309
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• 2007

2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1157-1164
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• 2006

본 논문에서는 마이크로 BGA의 패키지와 볼의 정확한 위치와 사이즈를 측정하기 위한 방법을 제안하였다. 정확하게 BGA의 결함을 찾아내기 위해, 패키지와 볼의 위치를 찾아내는데 중점을 두었다. 라벨링한 후, 특징 파라미터를 이용하여 패키지와 볼 성분만을 검출하였다. 패키지 부분을 검출한 후, 패키지에 대한 정보를 입력 파라미터로 사용하여 사각형 모델로 패키지의 사이즈를 측정하였다. 또한 볼 부분을 검출한 후, 볼 부분에 대한 정보를 입력 파라미터로 사용하여 원형 모델로 볼의 위치와 지름을 측정하였다. 실제 길이를 측정하기 위하여 landmark에 근거한 calibration을 수행하였으며 SEM으로 볼을 측정한 데이터를 기준으로 측정치와 비교하였다. 위의 실험으로부터 제안 기법에 의한 볼의 반지름 측정값의 정확도가 평균 94%가 되는 사실을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.99-106
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• 2022

본 논문은 비문과 반려견의 랜드마크를 설정하여 개체를 식별하는 방법에 대해 제안한다. 최근 반려견을 유기하는 현상이 점차 늘어나고 있는 추세이며 유기된 개체 수도 급증하고 있다. 이 유기된 반려견은 야생화가 되어 사람들의 일상생활에 많은 피해를 주고 있어 심각한 문제를 발생시키고 있다. 이에 대한 해결 방법으로 동물등록제가 시행되고 있으나 일부 반려견 주인들은 칩을 삽입하는 등록 방법에 대해 기피하는 현상이 있어 완전한 등록제가 정착되지 않고 있다. 반려견을 등록할 때에 반려견주들의 혐오감이나 기피 현상을 제거하는 것이 반려동물등록제를 정착시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 기피 현상을 없애고 반려견주들이 친근하게 반려견을 등록할 수 있도록 비문과 반려견의 랜드마크를 설정하여 개체를 식별하는 방법을 제안하였다.