인트라 프레임 부호화 기술은 임의 접근성과 에러 확산 방지에 용이하기 때문에 비디오 부호화 기술의 필수적인 기술로 자리 잡고 있다. 그러나 인터 부호화 기술에 비해 낮은 부호화 효율이 문제점으로 지적되고 있다. H.264/AVC 인트라 부호화 방식은 기존 표준 방법들보다 부호화 효율을 크게 향상시켰지만 부호화 과정이 복잡하여 저 비트율 기반의 양방향 서비스에는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 복호화기 측의 예측을 이용해 인트라 부호화 효율을 보다 향상시키며 부호화 시간을 단축시키는 V-IMBS (Voting-based Intra Mode Bit Skip)를 제안한다. 제안하는 방법은 복호화기가 부호화기에서와 동일하게 최적의 인트라 예측 모드를 결정할 수 있으면 인트라 예측 모드를 전송하지 않는다. 그러나 최적의 인트라 예측 모드를 결정할 수 없을 경우에는 기존의 H.264/AVC 표준과 동일한 방식으로 인트라 예측 모드를 부호화하여 복호화기로 전송한다. V-IMBS는 H.264/AVC보다 시험 시퀀스에 대해 PSNR 값이 평균 약 0.24 dB 정도 향상되었고, 비트율도 평균 약 4.44% 정도 감소되었다. 또한 전체 부호화 시간도 평균 약 42.8% 정도 감소되었다.
간 혈관 구조는 간에 대한 질병을 판단하거나 간 수술 계획을 세우는 데 중요한 요소이다. 특히 생체간이식에서 간 혈관 구조는 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 수술 전 환자의 간 상태를 파악하고 좌우엽의 체적을 계산하는 중요한 근거로 활용된다. 본 연구는 조영제를 투여한 복부 MDCT 영상에서 추출된 간 영상으로부터 간 혈관을 자동추출하기 위하여 노이즈에 강한 Canny edge detection을 활용할 수 있는 방안을 제안한다. 환자마다 달라질 수 있는 간 영상의 밝기와는 독립적으로 간 내부의 혈관을 추출하기 위하여 간 영상의 히스토그램과 평균 픽셀값을 이용하여 Canny 알고리즘에 사용되는 최적의 파라미터들을 정의한다. 간 영상의 밝기에 따라 파라미터를 수동으로 조절하는 경우보다 시간을 절약할 수 있다. 찾아진 혈관의 경계선에서픽셀의 밝기를 이용하여 후보 혈관을 추출한다. 최종적으로 수평과 수직방향으로 연결된 혈관이나 고립된 혈관을 검색하는 시스템을 이용하여 추출에 실패한 혈관을 추가하고 노이즈를 제거한다. 그 결과로써 환자마다 나타나는 다양한 혈관 모양을 정확하게 3차원으로 재구성한다.
자기공명확산텐서영상(diffusion tensor magnetic resonance image, DT-MRI)으로부터 얻어진 확산텐서는 잡음에 민감하므로 주 고유벡터(principle eigenvector, PEV)의 필드에도 잡음이 포함되기 쉽다. 신경다발영상은 잡음에 매우 민감한 PEV로부터 얻어지기 때문에 실제 신경다발의 방향과 다를 수 있다. 따라서 잡음을 제거하기 위한 정규화(regularization) 과정이 필요하다. 본 연구에서는 고유값과 고유벡터를 정규화 하기 위한 방법으로 Dyadic Sorting(DS) 방법을 사용하였고 이를 구현하기 위한 알고리듬을 제시하였다. DS 방법은 $3\times3$ 화소에서의 고유값-고유벡터 쌍의 오버랩 정도를 측정할 수 있는 Intervoxel overlap function을 이용하여 고유값, 고유벡터를 재배열하는 방법이다. 본 연구에서는 이 방법을 3차원으로 적용하여 주 고유 벡터가 $45^{\circ}$인 합성영상과 임상데이터에 적용하였고, 그 결과 임상데이터의 피질척수로에 적용한 경우 제안한 DS 방법이 중간값 필터 방법에 비하여 AAE, AFA가 각각 79.97%~83.64%, 85.62%~87.76% 우수함을 보였다.
고해상도 입체 위성영상을 보다 정확하고 효율적으로 처리하기 위해서는 종시차를 제거한 정밀한 에피폴라 영상을 생성하는 것이 필요하다. 종시차 제거를 위해서는 두 입체 영상간의 정밀한 센서모델링이 선행되어야하는데, 이를 위해 일반적으로 지상 기준점을 이용한 번들 조정을 수행한다. 그러나 접근이 힘들거나, 참조 데이터를 확보하기 어려운 지역, 또는 절대적 위치 정확성이 크게 중요치 않은 경우에는 기준점을 활용하지 않고, 공액점(conjugate points)만을 활용한 상호표정을 수행하여야 한다. 항공, 지상 사진 등에 사용되는 프레임 카메라와는 달리, 위성 센서에 활용되는 푸쉬부룸 센서의 경우 상호 표정의 정확성 등의 분석의 검증이 필요하므로, 본 연구에서는 고해상도 입체 영상 처리를 위해 가장 많이 활용하는 RPCs의 무기준점 편위 보정을 통하여 상호표정의 정밀성을 분석하고 입체 영상 생성 시 종시차 달성의 정확성을 분석하였다. 연구 과정에서 공액점은 영상간의 매칭을 통해 생성하였고, 공액점의 오차를 고려하여 과대오차 제거 기법을 적용하여 필터링하였다. RPCs 편위보정은 affine과 다항식 기반으로 진행되었으며, 보정 후 RPCs의 투영 오차를 검토하였다. 최종적으로 에피폴라 영상을 생성하여 종시차를 평가하였으며, 그 결과 아리랑 3호 영상의 경우 2차 다항식으로 1픽셀 수준의 종시차를 달성할 수 있음을 알 수 있었다.
1997년 9월부터 2007년 12월까지 동해의 SeaWiFS 자료를 이용하여 SeaWiFS 클로로필-${\alpha}$ 농도가 가지는 스펙클 오차의 특성을 분석하고 그 원인을 조사하였다. 비정상적으로 큰 농도를 가진 스펙클들은 산발적으로 분포하였으며, 주변 화소들과 비교하였을 때 $10mg/m^3$ 이상의 현저하게 큰 편차를 보였다. 이 스펙클들은 겨울철에 자주 나타나는 경향이 있었으며, 이는 구름 분포와 관련이 있을 수 있다. 10년 평균된 겨울철 운량은 동해 북서쪽보다 스펙클이 자주 출현하는 남동쪽에서 더 크게 나타났다. 통계적 분석 결과는 운량이 증가할수록 스펙클의 수가 증가하는 것을 보여주었다. 스펙클 화소의 정규화 된 수출광량은 단파장 영역(443, 490, 510nm)에서 상당히 낮았으나 555nm 파장대는 정상적이었다. 이러한 낮은 관측치들은 클로로필-${\alpha}$ 산출 식에서 비정상적으로 큰 농도를 생산하였다. 본 연구는 동해의 SeaWiFS 클로로필-${\alpha}$ 농도자료가 지니는 스펙클 오차에 대한 문제점을 제기하였으며, 적절한 해색 원격탐사 기술을 활용한 좀 더 신뢰도 있는 클로로필-${\alpha}$ 자료를 해양 응용 연구에 사용해야 함을 제시하였다.
본 논문은 목자판과 수면이 포함된 시차가 있는 연속적인 두 영상을 이용하여 수면위치를 탐색하는 방법과 그 적용성을 평가한 결과를 기술한다. 수위표 상단으로부터 특정 크기의 직사각형 검사영역을 설정하고 짧은 시차를 가진 두 영상의 동일한 위치의 검사영역에 대해 상관계수를 산정한다. 이렇게 함으로써 물의 흐름으로 픽셀 농도가 변화하는 수역과 픽셀 농도가 고정되어 있는 육역을 구분한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 실험실에서 촬영한 사진을 분석하였다. 분석결과 검사영역의 크기에 따라 상관계수 특성이 달라짐을 확인하였으며, 검사영역이 수위표 전체 폭에 걸쳐 있는 경우에 상관계수에 따른 수면특성이 뚜렷이 나타나 제안된 기법이 수면을 찾는데 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 시차가 있는 두 영상의 상관분석을 통한 수위측정방법을 통해 기존 영상수위계의 오염된 영상에서 오차범위가 10~42cm 발생했던 것을 2.6cm 이내로 줄일 수 있었다. 이 방법은 기존 영상수위계의 방법을 보완하여 수위 측정 성능을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.
산불 피해와 관련하여 위성영상을 활용한 분석은 넓은 면적을 빠르게 분석하는 장점이 있다. 본 연구에서는 2019년 4월 4일 속초에서 발생한 산불 피해에 따른 산림의 변화 탐지를 위해 7장의 Sentinel-2A영상을 활용하였다. 산불피해지역 분류 과정은 NBR(normalized burn ratio) 값의 전후 시기 차이를 나타낸 dNBR(difference normalized burn ratio)을 통해 산불피해 정도를 7가지 단계로 분류하였다. 분류과정에서 본 연구는 식생의 재성장지수가 높은 3지역을 선정하여 해당 지역에 대한 세밀한 공간 분석을 실시하였다. dNBR 분석 결과는 활엽수림보다 침엽수림의 식생 재성장 분류가 큰 폭으로 나타났으나, NDVI를 통한 결과에서 가장 낮은 평균값을 보여주었다. 이는 침엽수림의 dNBR 오차범위로 나타난다. 시계열 결과로는 4월 20일과 5월 3일 사이를 기준으로 산불피해 면적이 큰 폭으로 감소하였다. 이는 경과한 시기의 활엽수림에서 하층 식생의 발달 및 식생 증가에 따른 피해 완화로 예를 들 수 있다. 본 연구 결과는 발생하는 산불 피해에 대하여 산림 분류 별 면적 변화를 통해 변화 탐지를 실시하였으며, NDVI와 dNBR 비교를 통해 침엽수림이 가장 높은 분류 오차가 발생한다는 결론을 도출하였다. 따라서 dNBR을 통한 영상분류과정에서 현장조사를 동반한 정밀한 국내 산불피해 등급표를 개선해야 할 필요성을 제시하였다.
본 연구에서는, MTSAT-1R 위성 자료를 이용하여 표면도달일사량 (SSI: Solar Surface Insolation)을 산출한다. 표면도달일사량은 태양-지구에너지시스템, 기후변화, 그리고 농업 생산 예측 모델 활용과 같은 다양한 분야에 사용되는 주요 변수이다. 대부분의 표면도달일사량 산출모델은 지상 관측 일사계 자료를 이용하여 모델의 검 보정을 수행한다. 위성자료를 이용하여 산출된 표면도달일사량과 지상 관측 일사값을 서로 비교할 때, 기기 차에 의해 발생하는 시스템 오차가 존재한다. 지상 관측 일사계의 경우에는 2분마다 관측된 전천 일사량을 평균하여 시간일사 대푯값으로 제공하다. 반면 위성을 이용하여 산출된 표면 도달일사량의 경우에는, 특정시간에 대한 순간 관측 값을 이용하며, 단위 화소 크기에 대한 공간 해상도로 제공된다. 시스템 차에 의해 발생하는 시간적 불일치는 지상 관측 값과의 검 보정 시, 오차 값을 포함한다. 본 연구에서는, 시간 불일치 조정을 통해 보다 향상된 표면도달일사량 검증 기법을 제공하고자 한다.
콘크리트 구조물의 균열은 장기간 지속 시 철근의 부식을 촉진시키므로 구조적 사용성을 보장하고 열화를 방지하기 위해 정기적인 현장 점검이 필수적이다. 대부분의 시설물 안전점검은 육안 검사에 의존하고 있어 비용과 시간 소모가 심하고 점검자에 따라 결과의 신뢰도 차이가 발생한다. 본 연구에서는 카메라로 촬영된 균열의 이미지 분석을 통해 콘크리트 균열의 폭과 길이를 측정하는 장치로서 안전진단 및 유지관리에 사용할 수 있는 휴대용 측정 장치를 개발하였다. 이 장치는 측정자가 육안으로 발견한 균열을 가까운 거리 (3m) 이내에서 촬영하고 레이저 거리측정으로 단위 픽셀크기를 정확히 산정하여, 본 연구에서 개발한 이미지 처리 알고리즘으로 균열 길이와 폭을 자동으로 산정할 수 있다. 측정결과 실험에 적용한 균열 이미지를 이용하여 3m 거리 이내에서 0.3mm 균열의 길이 측정은 약 10% 오차 범위에서 측정 가능하였다. 균열 폭의 경우 이진화 과정에서 진동 및 Blurring에 의한 주변픽셀을 검출해 과대평가되는 경향을 나타내었으나, 균열 폭 감소함수를 적용하여 효과적으로 보정할 수 있었다.
최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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