• 한국측량학회지
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• 제21권4호
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• pp.301-308
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• 2003

본 논문은 IKONOS 입체영상과 RPC(Rational Polynomial Coefficients) 모델을 이용하여 3차원 지형자료를 추출할 경우, 추출되는 3차원 지형자료의 정확도를 향상시키기 위하여 RPC모델의 위치정확도를 보정하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여 지상기준점을 활용하여 RPC 모델의 보정을 시도할 경우, 지상기준점의 지역적인 분포 및 사용되는 개수가 보정되는 RPC 모델의 위치정확도 향상에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하였다. 실험결과 사용되는 지상기준점의 개수보다는 지상기준점의 분포상태가 보정되는 RPC 모델의 위치정확도에 미치는 영향이 더 크다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 분포상태가 고른 지상기준점을 사용하여 본 연구에서 사용한 알고리즘을 적용할 경우에 안정적으로 위치정확도가 향상된 RPC 모델을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 수행된 연구결과를 토대로 지상기준점의 분포가 좋지 않거나 사용 가능한 지상기준점의 개수가 부족한 경우, 이를 극복하기 위해 의사지상기준점을 활용하는 알고리즘에 관한 연구도 수행하였다. 실험 결과에 따르면 지역적으로 좋지 않은 분포를 보이는 지상기준점들을 활용한 경우에도 의사지상기준점을 활용하면 원래의 RPC 모델보다 위치정확도가 향상된 RPC 모델을 얻을 수 있었다. 그리고 적은 수의 의사지상기준점을 활용할수록 즉, 지상기준점에 대한 가중치를 더 높일수록 정확도가 높은 RPC 모델을 획득할 수 있었다. 마지막으로, 본 연구에서 개발된 알고리즘들을 적용하여 RPC 모델의 위치정확도를 보정하고 이를 이용하여 3차원 지형좌표를 추출하였다. 정확도평가 결과 원래의 RPC 모델을 사용하여 추출된 3차원 지형좌표보다 정확도가 향상된 3차원 지형좌표의 취득이 가능하였다. 이는 본 연구에서 개발한 알고리즘들의 효용성을 입증하는 결과라 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.437-444
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• 2008

본 연구는 IKONOS-2 위성영상의 센서모델인 RPC 모델에 존재하는 편의들을 항공레이저측량 자료를 활용하여 보정하고 이를 통해 IKONOS-2 위성영상과 항공레이저측량 자료를 정합하기 위해 다양한 조정방정식을 적용하고 이를 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 거리자료인 항공레이저측량 자료와 영상자료인 IKONOS-2 위성영상의 특성을 고려하여, 선형객체를 편의 수정을 위한 기하보정의 기본요소로 활용하였다. 이 때, IKONOS-2 위성영상의 RPC 모델에 존재하는 편의들은 항공레이저측량 자료로부터 추출된 선형객체들을 이용하여 영상좌표계 상에서 조정되게 된다. 특히, 본 연구에서는 IKONOS-2 위성영상의 RPC 모델의 편의보정을 위해 선행연구들에서 제시된 다양한 형태의 변환함수들에 대해 기하보정 방법론을 적용하고, 사용되는 변환함수에 따른 기하보정의 정확도 평가를 수행하였다. 또한, 기하보정에 사용되는 선형객체의 개수가 결과에 미치는 영향에 대한 평가도 동시에 수행하였다. 마지막으로 DGPS 측량을 통하여 획득된 검사점들을 활용하여 정확도 평가를 수행하고 연구결과의 효용성을 검증하였다.

• 항공우주기술
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• 제4권1호
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• pp.229-238
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• 2005

본 연구는 인공위성 영상의 전처리 시스템에 사용되기 위한 RPC 기하보정 모듈을 개발하는 것이다. 이를 위하여, Terrain-Independent Ⅰ, Terrain-Independent Ⅱ 및 Terrain-Dependent의 3가지 방법이 KOMPSAT-1, SPOT PAN 영상에 적용되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1135-1147
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• 2021

고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권2호
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• pp.191-202
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• 2012

KOMPSAT-2와 같은 고해상 위성영상은 대상영역의 3차원 위치결정을 위하여 RPC(Rational Polynomial Coefficient)가 포함된 자료를 제공한다. 그러나 RPC로 계산된 영상기하는 일정량의 편이(systematic errors)를 지니고 있는 상태이며, 이를 보정하기 위해서는 수 개 이상의 지상기준점(ground control point)이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상기준점 없이 입체영상(stereo pair)과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 사이의 대응점(tie point)만을 이용하여 자동으로 영상 기하를 보정하는 효과적인 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 4가지 단계를 포함 한다: 1) 대응점 추출, 2) 대응점에 대한 지상좌표 결정, 3) SRTM DEM을 이용한 지상좌표의 보정, 4) RPC 보정 모델의 파라미터 결정. 우리는 KOMPSAT-2 입체영상을 이용하여 제안된 방법의 성과를 입증하였다. 검사점(check point)을 통해 계산된 RMSE(Root Mean Square Error)는 X와 Y, Z방향으로 각각 약 3.55 m, 9.70 m, 3.58 m를 나타냈다. 이는 SRTM DEM을 이용하여 RPC가 지닌 편이를 X, Y 및 Z 모든방향에 대하여 10 m이내의 정확도로 자동보정할 수 있다는 것을 의미한다.

• 한국측량학회지
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• 제21권2호
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• pp.165-172
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• 2003

IKONOS 위성영상은 지형·지물의 분포 파악 및 추출에 적합하여 많은 분야에서 이를 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, IKONOS 위성영상은 3차원 지형정보를 추출할 수 있는 위성센서의 위치와 자세에 대한 정보를 공개하지 않고 있어 영상의 3차원 지형정보 획득을 위해서는 영상에서 제공하는 유일한 자료인 RPC(Rational Polynomial coefficients) 정보를 이용해야만 하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 IKONOS 위성영상이 제공하는 RPC 정보를 통해 3차원 지상좌표 추출 알고리즘을 구현하여 프로그램을 개발하였으며, 이를 통한 3차원 지상좌표 추출시 발생하는 오차를 지상기준점 측량성과에 의해 보정하여 지상기준점의 수와 배치에 따른 위성영상의 기하학적 정확도 분석을 수행하므로써 고해상도 위성영상을 이용한 측정정확도 및 효율성을 향상시킬 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.387-396
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• 2024

대부분의 고해상도 위성영상은 rational polynomial coefficients (RPC) 정보를 제공하여 지상좌표와 영상좌표 간 변환을 수행한다. 그러나 초기 RPC에는 기하학적 오차가 존재하여 ground control points (GCPs)와의 정합을 통해 보정을 수행하여야 한다. GCP chip은 항공정사영상에서 추출한 높이 정보가 포함된 작은 영상 패치(patch)이다. 많은 선행연구에서는 영역 기반 정합 기법을 사용하여 고해상도 위성영상과 GCP chip 간 정합을 수행하였다. 계절적 차이나 변화된 지역이 존재하는 영상에서는 화소값에 의존하는 정합이 어렵기 때문에 윤곽 정보를 추출하여 정합을 수행하기도 한다. 그러나 일반적으로 사용하는 canny 기법으로 정합에 용이한 윤곽을 추출하기 위해서는 위성영상의 분광 특성에 적절한 임계치를 설정해주어야 하는 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 지역별 특성에 둔감한 윤곽 정보를 활용하여 RPC 보정을 위한 정합을 수행하고자 한다. 이를 위해 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 네트워크인 pixel difference network (PiDiNet)를 활용하여 위성영상과 GCP chip의 윤곽맵(edge map)을 각각 생성하였다. 그 후 생성된 윤곽맵을 normalized cross-correlation과 relative edge cross-correlation의 입력데이터로 대체하여 영역 기반의 정합을 수행하였다. 마지막으로 RPC 보정에 필요한 변환모델 계수를 도출하기 위하여 data snooping 기법을 반복적으로 적용하여 참정합쌍을 추출하였다. 오정합쌍을 제거한 참정합쌍에 대해 root mean square error (RMSE)를 도출하고 기존에 사용하던 상관관계 기법과 결과를 정성적으로 비교하였다. 실험 결과, PiDiNet은 약 0.3~0.9 화소의 RMSE 값 분포를 보였으나 canny 기법에 비해 두꺼운 윤곽을 나타내어 일부 영상에서 미세하게 정확도가 저하되는 것을 확인하였다. 그러나 위성영상 내 특징적인 윤곽을 일관적으로 나타냄으로써 정합이 어려운 지역에서도 정합이 잘 수행되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 윤곽 기반 정합 기법의 강인성을 개선하여 다양한 지역에서의 정합을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.539-550
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• 2014

고해상도 위성영상은 정밀한 DEM과 지형도를 제작하기 위해서 지상기준점으로 기하학적인 처리와 보정이 이루어져야만 한다. 우리나라에는 국토지리정보원에 의해 수천 개의 국가 통합기준점이 국토 전역에 걸쳐 설치되고 분포되어 있다. 따라서 통합기준점은 국토지리정보원의 국가기준점발급시스템에서 쉽게 검색되고 다운로드 받을 수 있다. 본 연구는 웹 포털사이트의 스카이뷰와 로드뷰를 이용하여 영상에서 통합기준점 검색과 식별 방법을 제시하였다. 그리고 고해상도 위성영상의 RPC 보정을 위한 통합기준점 효용성을 분석하기 위해, 한 개 통합기준점(영상의 단순 이동 보정용 기준점으로 활용함) 만으로 KOMPSAT-3 영상의 제공 RPC를 보정하였다. 그 결과, RPC 보정후의 위치결정 오차는 거의 한 화소와 1m 내외를 보였다. 이 실험을 통해, 위성 또는 항공영상에 의한 매핑 작업을 통합기준점이 지상 기준점 측량을 대체할 수 있을 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제22권4호
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• pp.331-338
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• 2004

본 연구에서는 IKONOS Geo-level 입체영상과 함께 계공되는 RPC에 의해 편의된 영상좌표를 보정하기 위해 1:1,000과 1:5,000 수치지도의 활용성을 평가하고자 하였다. 그 결과, 편의가 보정된 영상이 보정되지 않은 영상 보다 평면위치와 고도위치 각각에 대하여 4m, 2m 정도 정확도가 향상되었으며, 수치지도 기준점으로부터 편의 보정된 입체영상은 1:10,000 정도의 수치지도 제작에 요구되는 위치정확도를 만족하였다.

• 한국음향학회지
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• 제40권6호
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• pp.546-554
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• 2021

수중 탐지를 위한 합성개구소나(Synthetic Aperture Sonar, SAS) 신호처리에서는 탑재플랫폼이 직선경로를 따라 주행한다고 가정한다. 그러나 실제로는 플랫폼의 복잡한 운동에 따른 궤적 교란으로 인해 SAS 영상에 번짐과 같은 왜곡이 발생한다. 본 연구에서는 예인형 SAS 개발을 위해 궤적 교란에 의한 SAS 영상 왜곡을 개선하기 위한 방법으로서, Redundant Phase Center (RPC)을 이용한 예인체 운동 추정 및 영상 보정, 그리고 자동 초점 기법인 Phase Gradient Autofocus (PGA) 기법에 대해 검토하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해, sway로 인해 왜곡된 SAS 영상에 이 기법들을 적용하고 그 성능 및 유효성에 대해 살펴보았다.