• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.70-77
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• 2017

최근 IoT 및 딥러닝 관련 기술요소들이 영상보안감시시스템에서도 다양하게 응용되고 있다. 그 중 CCTV를 통해 촬영된 동영상에서 자동으로 특정 객체를 검출, 추적, 분류 하는 감시 기능이 점점 지능화되고 있다. 본 논문에서는 보급형 CPU만 사용하는 PC 환경에서도 실시간 처리가 가능한 알고리즘을 목표로 하였다. GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 배경 모델링과 헝가리안 알고리즘, 그리고 칼만 필터를 조합한 추적 알고리즘은 전통적이며 복잡도가 비교적 적지만 검출 오류가 높다. 이를 보강하기 위해 대용량 데이터 학습에 적합한 딥러닝을 기술을 적용하였다. 특히 움직임이 있는 사람의 특징을 강조하기 위해 추적된 객체에 대해 SRGB-3 Layer CNN을 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존의 HOG와 SVM을 이용한 시스템과 비교했을 때 Move-in은 7.6%, Move-out은 9.0%의 오류율 감소가 있었다.

• 한국전통조경학회지
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• 제38권1호
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• pp.77-84
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• 2020

본 연구에서는 명승 및 전통정원과 같이 면적으로 구성된 전통조경공간에 대한 효율적인 보존관리를 위한 3차원 공간정보구축에 활용되는 소형드론과 3D스캐너를 이용하여 생성된 공간정보데이터의 비교를 통해 전통조경공간별 3차원공간정보를 적용하기 위한 연구로 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 소형드론을 이용한 항공사진측량은 대면적의 전통조경공간에 GSD 3cm급 이하의 3차원공간정보 구축이 가능하였음을 확인하였다. 또한 항공사진측량 데이터는 3D스캐너에 비해 정확도는 떨어지나 정사영상테이터 구축에 있어 디지털데이터를 이용한 texture 맵핑으로 3D스캐너에 비해 RGB영상의 판독을 통한 경관변화 모니터링 등에 적합한 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 광한루원과 같이 일정면적으로 구성되어 있는 전통조경공간에 항공사진측량으로 구축된 정사영상데이터는 시각적으로 정확하고 정밀한 결과물이 구축되었으나, 수치데이터 추출 결과 전통조경을 구성하고 있는 요소 중 하나인 수목에 대한 데이터가 추출되지 않아 수목이 밀집한 지역 등을 중심으로 3D스캔과 항공사진측량을 병행하여야 할 것으로 판단되었다. 셋째, 담양 소쇄원과 같이 작은 면적으로 구성된 전통정원에 항공사진측량으로 구축된 정사영상데이터는 수목과 인접한 곳과 수목의 하단부에 대한 공간정보구축이 불가능하였으며, 주변의 수목들로 인해 지형데이터를 포함한 3차원 공간정보데이터에 다수의 오류가 발생되었다. 이는 상대적으로 좁은 공간에 건축물, 조경시설, 수목 등이 밀집하고 있어 항공사진 측량보다는 3D스캔 기술을 활용하여 정밀 실측하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 3D스캐닝은 항공사진측량에 비해 오랜 시간이 소요되나 측량데이터의 정밀성과 가상현실을 통한 보존관리가 가능하여 좁은 지역에서의 정밀한 조사가 가능한 것을 알 수 있었다. 면적으로 구성된 전통조경공간을 대상으로 시간적·공간적 제약에 자유로운 소형드론과 3D스캐너를 이용하여 3차원 공간정보 구축데이터를 비교한 결과 경주 양동마을과 같은 대면적의 공간에는 항공사진측량을 통한 모니터링이 효과적이었으며, 담양 소쇄원과 같은 전통정원에는 3D스캐너를 이용한 3차원 공간구축이 효과적임을 알 수 있었다. 추후 3D 스캔데이터와 항공사진측량 데이터의 융합을 통해 자연유산 및 전통조경공간의 보존관리를 위한 합리적인 분석결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.97-104
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• 2016

본 연구에서는 강원도에 존재하는 노천 채굴 방식의 석회석 광산 내부에 존재하는 생태복원지역에 대한 변화 분석 및 모니터링을 수행하고자 고해상도의 다시기 정사영상을 이용하여 식생 분포 지역의 식생 분포 변화 분석을 수행하고자 하였으며, DEM을 이용한 지형의 변화 분석을 수행하였고, 드론 사진측량의 활용성을 검토하고자 하였다. 따라서 본 연구에서는 2014년 항공레이저측량 및 2015년 고정익 드론사진측량으로 제작된 정사영상과 포인트 클라우드를 수집하였다. 또한 2016년 회전익 드론사진측량을 이용하여 정사영상 및 포인트 클라우드를 제작하고, 이를 이용하여 생태복원지역의 변화 분석을 수행하였다. 그 결과 유인 항공측량시스템보다 단시간, 저비용으로 지형공간정보를 생성하고 이를 이용하여 노천광산 생태복원지역의 변화 모니터링 수행이 가능하였다. RGB 정사영상을 활용하여 식생 분포 지역을 추출하는 nEGI 및 VARI를 통해 식생 분포 지역을 추출한 결과 식생 분포 지역이 대상지역의 면적 대비 약 10~30%가 증가하여 생태복원이 원활하게 진행되고 있는 것으로 나타났다. DEM을 이용해 제작된 단면과 복원 계획선을 비교 분석한 결과 드론의 활용으로 제작된 단면과 복원 계획선이 ${\pm}10cm$의 오차로 유사한 형태를 나타냈으며, 토공량 분석이 가능하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.277-292
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• 2020

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2427-2432
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• 2014

장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.71-78
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• 2017

최근 널리 보급되고 있는 태양광 발전소의 유지관리를 위해 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 연구에서는 unmanned aerial vehicle(UAV)기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 분석하는 것으로서 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 UAV 기반 RGB 센서를 이용하여 정사영상과 digital surface model(DSM) 자료를 구축하였으며, 이를 통해 태양광 셀의 발열 분석에 필요한 태양광 모듈 레이어를 생성하였다. 또한 태양광 모듈 레이어의 위치정확도를 평가하기 위해 virtual reference service(VRS) 측량을 이용하여 검정점에 대한 수평오차를 분석한 결과, 표준오차가 $dx={\pm}2.4cm$, $dy={\pm}3.2cm$로 높은 위치정확도를 확보할 수 있었다. 그리고 태양광 셀의 발열 실험을 위해 고무패치를 설치한 후 UAV 열적외선 센서를 이용하여 발열이 생기는 고무패치의 위치를 효과적으로 분석할 수 있었다. 또한 고무패치 셀 비율과 UAV 열적외선 센서에 의한 셀 비율의 표준오차는 ${\pm}3.5%$로 나타났으며, 따라서 UAV 기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 효과적으로 분석할 수 있었다. 아울러 발열이 생기는 셀이 위치하고 있는 태양광 모듈의 코드를 자동으로 추출함으로서 효과적인 태양광발전소 유지보수가 가능하게 되었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권2호
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• pp.40-46
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• 2011

본 논문은 출입통제시스템이나 사용자인증이 필요한 통제시스템 등에 적용될 수 있는 신경 진동자(Neural Oscillators)를 이용한 실시간 얼굴검출 및 추적에 필요한 새로운 알고리즘을 제안한다. 신경 진동자(Neural Oscillators)는 생물학적 뉴런의 동작원리를 모방한 것으로서 뉴런의 활성과 비활성의 주기적인 반복동작 특성을 모델링 한 인공신경모델이다. 본 논문에서 제안한 시스템은 크게 두 단계의 처리과정을 가진다. 첫 번째 단계는 얼굴검출 과정인데, 우선 비용이 저렴한 Webcam을 이용하여 실시간 전달되는 RGB24bit 컬러 영상을 획득, LEGION(Locally Excitatory Globally Inhibitory) 알고리즘을 이용하여 분할과정을 거쳐 얼굴영역을 검출한다. 두 번째 단계는 검출된 얼굴영역에서 이웃뉴런들로부터 연결강도가 가장 큰 리더뉴런(Max Leader Neuron)을 찾아 얼굴을 추적하는 방법으로 스케일 문제해결 과 안정된 새로운 얼굴 추적 방법을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권3호
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• pp.257-266
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• 2017

이 연구에서는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) Level 1.0B 자료와 다중채널 원격 탐사방법을 이용하여 황사(dust)/연무(smoke) 탐지 알고리즘을 개발하였고 결과 검증을 위하여 MODIS RGB 합성영상과 Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization Satellite Observations(CALIPSO)위성의 VFM(Vertical Feature Mask)자료가 사용되었다. 2007년 3월 30일과 2012년 4월 27일의 주간 사례에 대한 이 연구의 황사/연무 탐지 결과는 검증자료와 약 56.4 %, 72.0 % 일치하였으며 야간의 경우는 2012년 04월 27일 사례에 대하여 약 40.5 % 일치하였다. 그러나 이 연구 결과는 MODIS와 CALIPSO 위성의 시 공간 일치 한계 때문에 제한적 사례에 대하여 검증되었으나 추가적인 연구를 통하여 우리나라 차세대 정지궤도 기상위성의 에어로졸 탐지에 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.1025-1032
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• 2018

적설은 강수의 한 형태로 지표면에 쌓인 눈으로 정의되며 빙권의 가장 큰 단일 구성 요소로서 지구 표면과 대기 사이의 열 교환이나 전 지구 또는 지역적인 측면에서 지구의 에너지 수지 균형을 유지하는 중요한 역할을 하는 등 지구 표면 온도를 조절하는데 영향을 미친다. 그러나 적설은 인간의 접근이 어려운 지역에 주로 분포하기 때문에 위성을 활용한 적설 탐지가 활발히 수행되고 있으며 산림 지역의 적설 탐지는 구름과 적설의 구분 다음으로 중요한 과정이다. 따라서 본 연구는 기존 극 궤도 위성에서 산림 지역 적설 탐지에 활용하는 Normalized Difference Snow Index(NDSI) 및 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 정지궤도 위성에 적용하였으며, 산림 지역 외 영역은 적설의 분광 특징을 활용한 $R_{1.61{\mu}m}$ anomaly 기법 및 NDSI를 활용하여 적설 탐지를 수행하였다. 본 연구에서 산출한 Snow Cover 자료와 Visible Infrared Imaging Radiometer(VIIRS) Snow Cover 자료를 활용해 간접 검증을 수행한 결과, Probability of Detection(POD)는 99.95%, False Alarm Ratio(FAR)는 16.63 %로 나타났다. Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) RGB 영상을 추가로 활용해 정성적 검증 또한 수행하였으며 수행 결과, VIIRS Snow Cover가 미탐지한 영역과 본 연구가 오탐지한 영역이 혼합되어 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권4호
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• pp.361-370
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• 2020

매년 반복되는 식물의 생활사를 장기적으로 관측하는 것은 기후변화 반응을 감지하는데 있어 가장 단순한 방법이며, 중요한 지표로 인식되고 있다. 반복 디지털 이미지를 이용한 식물계절 변화 관찰 방법은 전통적(현장에서 전문가에 의해 관찰) 방법과 위성원격탐사(위성영상의 식생지수를 활용한 위성원격 관찰)의 한계를 보완한 방법이다. 본 연구는 디지털 카메라를 기반으로 한 반복 이미지로부터 식물계절 변화 관측과 계절현상을 정량화하기 위하여 점봉산 산림생태계를 대상으로 하였다. 한반도 전역에 분포하는 신갈나무림(낙엽활엽수림)과 상록침엽수림의 대표 수종인 소나무를 선정하여 식물계절 특성에 따른 경향성을 파악하고자 하였다. RGB 채널 이미지 데이터로부터 식생지수(Gcc)를 산출하였다. Gcc 진폭의 크기는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림 보다 작았으며, Gcc의 기울기(봄철 증가와 가을철 감소)는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림과 비교하여 완만하였다. 소나무림은 생장의 시작(UD)이 신갈나무림에 보다 빨랐고, 생장의 종료(RD)는 늦은 것으로 나타났다. 식물계절 현상의 정확도 검증은 RMSE가 0.008(ROI1)과 0.006(ROI3)으로 높은 정확도를 보였다. 이러한 결과는 온대북부형 낙엽활엽수림의 Gcc 궤적의 경향성을 잘 반영하였으며, 디지털 카메라를 이용한 반복 이미지 관측 방법이 식물계절 변화 관측에 있어 유용할 것으로 판단된다.