본 논문에서는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 영상융합 기법을 제안하고자 하였다. 딥러닝 구조의 성능을 향상시키기 위하여, CNN 기법에서 대표적인 합성곱(convolution) 방법으로 알려진 팽창된 합성곱(dilated convolution) 모델을 활용하여 모델의 깊이와 복잡성을 증대시키고자 하였다. 팽창된 합성곱을 기반으로 하여 학습과정에서의 효율을 향상시키기 위하여 잔차 네트워크(residual network)도 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 모델학습을 위하여 전통적인 L1 노름(norm) 기반의 손실함수와 함께, 공간 상관도를 활용하였다. 본 연구에서는 전정색 영상만을 이용하거나 전정색 영상과 다중분광 영상을 모두 활용하여 구조에 적용한 DRNet을 개발하여 실험을 수행하였다. KOMPSAT-3A를 활용한 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용한 DRNet은 융합영상의 분광특성에 과적합되는 결과를 나타냈으며, 전정색 영상만을 이용한 DRNet이 기존 기법들과 비교하여 융합영상의 공간적 특성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.
가장 대표적인 범용센서모델인 다항식비례모형(Rational Function Model)은 물리적 센서모형의 정확도에 견줄 수 있는 특성으로 인하여 상업용 위성영상의 센서모델링 기법에서 가장 많이 쓰이고 있다. RPCs를 이용하여 인공위성 영상의 3차원 위치를 결정할 수 있지만, 대축척의 지형도 제작시 정확도 측면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 QuickBird-2, 인공위성 영상을 이용하여 지상기준점의 수량, 분포 및 다항식비례모형의 차수에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 그 결과 1:25,000 축척의 지형도 제작시 수평위치 및 표고 허용오차 범위에 포함 될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 GIS(Geographic Information System) 기법을 수자원모델링 분야에 적용 시키고자 하였다. 강우에 따른 정확한 유출량의 예측은 수자원의 개발이나 관리분야에 있어서 매 우 주요하므로 지금까지 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 왔으며, 이 중 지형적인 특성인자 를 최대한 고려한 분산형 모형은 기존의 모형인 집중형 모형의 단점을 보완할 수 있다는 점에서 그 효용이 인정되어 왔다. 그러나 대유역에 적용할 경우에는 방대한 량의 공간자료를 처리하여야 하므로, 현실적으로 적용하기가 어려웠다. 본 연구에서는 우리의 지형에 맞는 분성형 강우-유출 모형을 개발하였으며, GIS 기법을 활용하 여 입력 자료를 생성, 입력 조작하고 이들을 병합시켜 사용자들이 보다 용이하게 사용할수 있도 록 통합된 시스템을 개발하고자 하였다. 이러한 시스템의 개발에는 실시간(on-line) 운영과 off-line 보정기능을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 일차로 데이타베이스, 모형, GIS 그리고 그 래픽 사용자 인터페이스의 기능을 병합시켜 신속한 최종결과는 도출시키는 on-line 운용을 할 수 있는 시스템을 개발하고자 하였다. 소양강 댐 유역의 1990년 9월 홍수를 대상으로 하여 댐 지점 의 유입 수문 곡선을 모의한 결과 사후 모형 보정단계를 거치지 않았음데도 불구하고 관측된 자 료와 비교적 잘 일치하여 실무에의 활용 가능성을 보여주었다.
Ka Min-Ho;Vazhenin N. A.;Volkovsky A.S.;Plokhikh A. P.
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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pp.143-146
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2004
Signals of the short wave part of centimetre, millimetre and optic wave length ranges are being broadly used in the communication, location and remote sensing systems with space channels. In this case the presence of discrete non-uniform mediums like orbital debris, space dust and other discrete formations in the propagation channel may have substantial influence upon the characteristics of wave processes. and thus upon the data system quality. Mathematical models for studying the discrete non-uniform mediums effect on the characteristics of electromagnetic wave propagation are analyzed in this paper.
It is evident that advancement of ubiquitous technologies in the near future guarantees more convenient and plentiful living. With regarding to car life, we dream of an automatic driving without any effort of operation. This paper touches the realization issue, a convergence of wireless sensor network and Telematics specializing on an information routing mechanism between participating components in Telematics sensor communication network. We list up new requirements of wireless sensor network deployed for Telematics services. Then context-aware routing architecture is proposed in order to solve these constraints, in which a network topology for routing can be dynamically configured according to the combination of context models of network components.
Multiple-count problem is occurred when rectangle objects span across several buckets. The Cumulative Density (CD) histogram is a technique which solves multiple-count problem by keeping four sub-histograms corresponding to the four points of rectangle. Although it provides exact results with constant response time, there is still a considerable issue. Since it is based on a query window which aligns with a given grid, a number of errors may be occurred when it is applied to real applications. In this paper, we proposed selectivity estimation techniques using the generalized cumulative density histogram based on two probabilistic models: (1) probabilistic model which considers the query window area ratio, (2) probabilistic model which considers intersection area between a given grid and objects. In order to evaluate the proposed methods, we experimented with real dataset and experimental results showed that the proposed technique was superior to the existing selectivity estimation techniques. The proposed techniques can be used to accurately quantify the selectivity of the spatial range query on rectangle objects.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.606-609
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2006
Extraction of building is one of essential issues for the 3D city models generation. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available, and this shows an opportunity for the urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to extract 3D buildings in urban settlements areas from high-spatial resolution panchromatic imagery. The proposed algorithm determines building height interactively by projecting shadow regions for a given building height onto image space and by adjusting the building height until the shadow region and actual shadow in the image match. Proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the algorithm showed promising results. ┌阀 䭏佈䉌ᔀ鳪떭臬隑駭验耀
The objectives of the paper are to evaluate cell based pollutant loadings for different storm events, to monitor the hydrology and water quality of the Baran HP#6 watershed, and to validate AGNPS with the field data. Simplification was made to AGNPS in estimating storm erosivity factors from a triangular rainfall distribution. GIS-AGNPS interface model consists of three subsystems; the input data processor based on a geographic information system. the models. and the post processor Land use patten at the tested watershed was classified from the Landsat TM data using the artificial neural network model that adopts an error back propagation algorithm. AGNPS model parameters were obtained from the GIS databases, and additional parameters calibrated with field data. It was then tested with ungauged conditions. The simulated runoff was reasonably in good agreement as compared with the observed data. And simulated water quality parameters appear to be reasonably comparable to the field data.
The digital surface model (DSM) is used for several purposes in photogrammetry, remote sensing and laser scanned data such as orthoimage production, contours erivation, extraction of height information. Creation of a surface model from point-clouds (3-D sparse points) that can be derived from stereo imagery and range data (e.g. laser scanned data) can be done with several mathematical interpolation models. In this paper, thin-plate-spline (TPS) is used for digital surface modeling. Determination of suitable weight is an important problem in thin-plate function for a surface. The Voronoi algorithm has been proposed as a method for determination of the weight in thin-plate-spline. In this paper, methods has been tested for different surfaces. The results show that thin-plate-spline can be independent of weight.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.23-28
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2002
Among effective feature extraction methods from the small-patched image set, independent component analysis (ICA) is recently well known stochastic manner to find informative basis images. The ICA simultaneously learns both basis images and independent components using high order statistic manners, because that information underlying between pixels are sensitive to high-order statistic models. The topographic ICA model is adapted in our experiment. This paper deals with an unsupervised classification strategies using learned ICA basis images. The experimental result by proposed classification technique shows superior performance than classic texture analysis techniques for the panchromatic KOMPSAT imagery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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