• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1121-1129
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• 2022

RGB 이미지를 활용하는 다양한 객체 인식 분야에서 조도가 어둡거나 특정 물체에 의해 가려진 환경에서의 RGB 이미지는 객체 인식 성능 저하를 일으킨다. IR 이미지는 가시광선이 아닌 적외선 파동을 감지하기 때문에 이러한 환경에서 강인한 객체 인식 성능을 가질 수 있고, RGB-IR 이미지 쌍을 가지고 각자의 강점을 결합 하는 것을 통해 객체 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 RGB-IR 이미지 쌍의 강점만을 결합하여 객체 인식 성능을 향상시키는 다중 스펙트럼 융합 모델인 high-frequency interchange network (HINet)을 제안한다. HINet은 RGB-IR 이미지 간 주요 정보를 교환하기 위해 두 가지 객체 인식 모델을 mutual high-frequency transfer (MHT)를 이용하여 연결하였다. MHT에서는 RGB-IR 이미지 쌍 각각을 discrete cosine transform (DCT) 스펙트럼 도메인으로 변환하여 고주파 정보를 추출한다. 추출된 고주파 정보는 서로의 네트워크에 전달되어 객체 인식성능 향상을 위해 활용되어 진다. 실험 결과는 제안하는 네트워크의 우수성을 보이며 다중 스펙트럼 객체 인식 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.535-543
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• 2022

농업분야에서 드론을 활용하여 작물의 생육을 진단하고 정보를 영상으로 제공하고 있다. 들녘 단위에 대한 고해상도 드론 영상을 활용하는 경우 객체별 생육정보를 생산할 수 있으나 정확하게 작물을 탐지하고 인접한 객체를 효율적으로 구분하기 위한 작업이 요구된다. 본 연구에서는 작물 객체를 탐지하고 위치 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하였으며, 대상 작물은 가을배추로 선정하였다. 2018년~2020년까지 가을배추를 대상으로 정식 후 7일~15일 사이의 드론 영상을 취득하였으며, 2019년 영상 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 개발한 뒤 2018년, 2020년 영상을 기반으로 알고리즘 평가를 수행하였다. 분광반사도 기반 지수와 식생의 분광반사도 특성을 고려하여 식생 지역을 추출하였다. 이후 추출된 식생 지역에서 객체의 크기를 고려하여 팽창(Dilatation), 침식(Erosion), 이미지 분할 등과 같은 모폴로지(Morphology) 기법을 통해 객체 탐지 정확도를 향상시켰다. 개발된 객체 탐지 알고리즘의 정밀도는 95.19% 이상이었으며, 재현율과 정확도는 각각 95.4%, 93.68% 이상이었다. 객체 탐지 알고리즘의 F1-Score는 0.967 이상으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 알고리즘을 이용하여 추출된 배추 객체 중심에 대한 위치 정보는 작물의 재배시기에 따라 영농단계별 의사결정 정보를 제공하기 위한 자료로써 활용될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1075-1087
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• 2017

본 연구에서는 위성영상에 대한 변화탐지 기법의 결과를 토지피복지도 갱신의 기초자료로 활용하고자 하였다. $S^2CVA$(Sequential Spectral Change Vector Analysis) 기법을 다시기 다중분광 위성영상에 적용하여 해당 지역 내의 변화지역을 추출하였다. 특히, 분광변화벡터의 방향정보를 이용하여 계절적 변화에 의한 변화지역의 오탐지를 최소화하고자 하였다. 변화탐지 결과인 이진영상은 구역통계를 활용하여 토지 피복도와 함께 통합하였으며, 토지피복지도 갱신을 위하여 객체 기반의 분석을 수행하였다. PlanetScope 자료와 환경부의 토지피복지도를 이용한 실험결과, 토지피복지도 내에 변화된 지역을 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.