• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.209-219
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• 2019

위성영상은 취득 당시의 외부 환경적 요소에 의해 기하 및 방사오차가 발생하며, 이는 변화탐지에 있어 오탐지를 유발하는 원인이 된다. 이러한 기하 및 방사오차는 전처리과정인 기하보정 및 방사보정을 통해 제거해야 한다. 본 연구에서는 SURF (Speeded-Up Robust Feature)기법과 마스크필터를 활용하여 동시에 기하 및 방사보정을 자동으로 수행하는 방법론을 제안하고자 한다. SURF 기법을 통해 추출되는 정합쌍(MPs: Matching Points)은 자동 기하보정에 활용되며, 다시기 영상 간 불변특성을 보이는 지역에서 추출된다. 이러한 정합쌍의 특성을 바탕으로 상대방사보정에 활용되는 PIFs (Pseudo Invariant Features)를 선정하고, 선정된 PIFs를 중심으로 마스크필터를 생성하여 2차 PIFs를 추출했다. 추출된 정합쌍들을 활용하여 자동 기하보정을 수행한 후 기하보정된 영상에 PIFs를 활용하여 상대방사보정을 수행한 결과 기하 및 방사오차가 함께 제거된 것을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.555-563
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• 2018

열적외선 영상은 육안으로 식별 할 수 없는 물체를 감지할 수 있는 특성을 가지고 있으며, 접근 불가지역의 정보를 쉽게 얻을 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 열적외선 영상은 상대적으로 낮은 공간 해상도를 지니는 한계점이 있다. 본 연구에서는 무인 항공기를 활용하여 취득한 영상에 대하여 위성영상에 적용되는 영상융합 알고리즘의 적용 가능성을 연구하였다. RGB 영상은 TIR (Thermal InfraRed) 영상보다 높은 공간 해상도를 가지고 있다. 본 연구에서는 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 TIR 영상에 영상융합 알고리즘을 적용하여 RGB 영상과 같은 공간 해상도를 가지며 온도정보를 가지는 융합영상을 생성하고자 한다. 실험결과, PC1 밴드와 RGB 밴드의 평균값을 이용하여 영상융합 알고리즘을 수행한 경우, 다른 밴드를 활용하여 연구를 수행한 경우보다 정량적 평가에 대해서 더 좋은 결과가 나타냈으며, ATWT (${\grave{A}}$ Trous Wavelet Transform) 기법에 의한 융합영상이 HPF (High-Pass Filter) 및 SFIM (Smoothing Filter-based Intensity Modulation) 기법에 의한 융합영상보다 더 뛰어난 분광해상도 및 공간 해상도를 나타냈다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.499-509
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• 2020

본 연구에서는 최근 영상판독 분야에서 활발히 연구되고, 활용성이 발전하고 있는 인공지능 기반 객체분류 학습 데이터 구축에 관한 내용을 다룬다. 영상판독분야에서 인공지능을 활용하여 정확도 높은 객체를 인식, 추출하기 위해서는 알고리즘에 적용할 많은 양의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 하지만, 현재 공동활용 가능한 데이터 셋이 부족할 뿐만 아니라 데이터 생성을 위해서는 많은 시간과 인력 및 고비용을 필요로 하는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 소량의 초기 항공영상 학습데이터를 GAN (Generative Adversarial Network) 기반의 생성기 신경망을 활용하여 오버샘플 영상 학습데이터를 구축하고, 품질을 평가함으로써 추가적 학습 데이터 셋으로 활용하기 위한 실험을 진행하였다. GAN을 이용하여 오버샘플 학습데이터를 생성하는 기법은 딥러닝 성능에 매우 중요한 영향을 미치는 학습데이터의 양을 획기적으로 보완할 수 있으므로 초기 데이터가 부족한 경우에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.157-165
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• 2021

최근 위성영상, 항공사진 등의 해상도가 향상됨에 따라 고해상도 원격탐사 자료를 이용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 국토 전역의 건물객체 추출은 수치지도 레이어 및 주제도 작성에 필수적이기 때문에 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 딥러닝의 영상처리 기법 중 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 모델인 SegNet, U-Net, FC-DenseNet, HRNetV2를 이용하여 건물객체 추출 모델을 생성하고, 이에 따른 모델의 평가를 수행하였다. 학습자료는 다양한 건물들로 이루어진 영상을 이용하여 생성하였고, 평가는 세 지역에 나누어서 진행하였다. 먼저 학습자료와 인접한 지역을 통해 모델의 성능을 평가하였고, 이후 학습자료와 상이한 지역을 통해 모델의 적용성을 평가하였다. 그 결과 HRNetV2 모델이 건물객체 추출의 성능과 적용성 면에서 가장 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 수치지도 내 건물레이어 생성 및 수정의 가능성을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.689-696
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• 2020

한반도 지각은 남동쪽으로 연평균 3cm의 속도로 이동하고 있다고 선행연구를 통해 알려져 있다. 2011년 동일본대지진에 의해 한반도 지각에는 큰 변동이 발생했다. 이후 한반도에서는 지진의 발생빈도가 증가하였다. 따라서 최근 15년간의 국내 및 국외 GNSS (Global Navigation Satellite System) 관측자료를 이용하여 동일본대지진 발생시점을 기준으로 한반도 지각변동 추세를 분석하였다. 자료처리는 전 세계적으로 많이 사용되고 있는 과학 기술용 소프트웨어 Bernese Software V5.2를 활용하였다. 그 결과 한반도는 동일본대지진 발생 전보다 이동 크기는 약 4mm, 이동 방향은 약 10° 차이가 발생했다. 한반도 내부 지각의 왜곡 현상은 동일본대지진 당시 한반도 지각의 동서 팽창 현상이 관측되었는데 최근까지 동일본대지진 이전의 수준으로 완전히 복귀하지 않은 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제22권1호
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• pp.21-27
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• 2004

다목적 대형 댐의 건설로 수몰된 과거의 삶의 공간을 20년이 지나서 다시 복원한다는 것은 그곳에 살던 실향민에게는 참으로 반가운 소식이다. 본 연구에서는 1980년대 초에 완공된 충주댐으로 인하여 물 속에 잠긴 청풍지구를 수몰이전의 입체 지형 공간적으로 원형복원하기 위한 원격탐사 기법을 적용한 것이다. 비교적 해상도가 좋은 인공위성 사진자료와 원격탐지된 디지털 영상자료를 수집하고, 수몰 직전에 제작된 지형도를 이용하여 위성영상자료의 통합 적용하여 수몰이전의 지형공간정보를 현재시간으로 영상 복원하는 실험을 한 것이다. 이를 위하여 지형도에서 추출한 등고선과 현재의 등고선과의 접목을 통하여 청풍 주변지역을 중심으로 당시의 수치표고모형을 생성하였다. 또한 이를 입체적으로 보여주기 위한 투시조감도를 각 방향에서 생성함으로서 수몰이전의 아름다운 모습을 3차원적으로 영상복원 하였다. 좀 더 가깝게 수몰마을을 보기 위한 근접 비행 시뮬레이션 동영상을 제작하여 과거 기억 속의 고향을 찾아볼 수 있도록 한 것이다. 이러한 실험적인 연구 결과로 새로운 퓨젼 영상의 생성에 의한 3차원 투시조감도의 생성과 근접방문이 가능한 비행시뮬레이션에 의한 과거 수몰된 댐 유역의 지형에 대한 영상복원이 가능하도록 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_1호
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• pp.447-454
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• 2013

SAR 위성 영상의 기하 위치정확도는 크게 시스템 내적 변수인 위성 궤도 및 센서 정보와 시스템 외적 변수인 DEM 오차, 대기 지연 등에 영향을 받는다. 이러한 변수들이 현재 운용 중인 다목적실용위성 5호와 개발 중인 다목적실용위성 6호의 영상 내 기하 위치정확도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 유사한 제원을 지닌 TerraSAR-X 영상을 이용하여 연구를 수행하였다. 오차 분석을 위해 경사거리 방정식과 도플러 방정식을 이용하여 시뮬레이션 데이터를 생성하였으며, 위성 궤도 변수, 센서 변수, 시스템 외적 변수에 대한 오차를 지상 좌표와 영상 좌표 간 관계식에 반영하여 해당 변수들에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 오차 분석을 통해 저궤도 위성의 위치 및 속도 정보로 인한 영상 내 오차는 이중주파수 GPS 데이터 이용에 따라 20cm 내외로 크지 않음이 확인되었다. 따라서 센서관련 변수들이 위치정확도에 영향을 줄 수 있으며, 특히 센서 내 전자적 시간 지연은 경사거리 방향의 정확도에 영향을 크게 미쳐 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단되었다. 시스템 변수 외에도 DEM 정확도에 의한 오차로 인해 산지지역에서 영상 Geocoding 시 오차가 20~30m까지 크게 발생하고, 대기 지연 현상에 의해 오차는 입사각에 따라 5m까지 발생할 수 있어 영상 활용 시 이에 대한 고려가 필요함이 확인되었다.

• 한국측량학회지
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• 제31권3호
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• pp.239-247
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• 2013

전지구중력장 모델은 지오이드 모델 개발 시 기반자료로 이용하며 지구물리, 해양 등 다양한 과학적 연구 목적으로도 활용할 수 있기 때문에 정밀한 전지구중력장 모델을 확보하는 것이 중요하다. 우리나라에서는 2000년대 후반까지 EGM2008 모델을 활용하여 왔으나 최근 GOCE 위성 관측자료를 기반으로 한 신규 전지구중력장 모델들(GOCO02S, EIGEN-6C, GOCO03S, EIGEN-6C2)이 발표되고 있으므로 최신 모델들에 대한 검증을 거쳐 우리나라에 가장 적합한 모델을 선정하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 EGM2008 모델과 GOCE 자료를 기반으로 구현된 네 모델을 상호 비교하고, 통합기준점 GPS/Leveling 자료와 비교하여 모델의 정밀도를 검증하였다. EIGEN 모델은 위성 관측자료와 가용한 육상, 위성고도계 자료를 복합 사용하기 때문에 차수가 증가하더라도 EGM2008 모델과의 차이가 약 8cm 수준으로 균일하게 나타난다. 반면 GOCO 모델들의 경우 위성 중력자료만을 이용하기 때문에 EGM2008 모델과의 차이가 차수가 높아질수록 증가하며, 최대차수 250일 때의 차이는 70cm 수준에 이른다. 전지구중력장 모델과 통합기준점 GPS/Leveling 자료와 비교하였을 때는 EGM2008 모델과의 차이가 우리나라 전역에서 6.1cm로 가장 작게 나타났다. 현재 더 높은 정밀도 및 해상도를 갖는 EIGEN-6C2 모델의 후속 모델이 개발 중이므로, 최신 모델에 대한 정밀도 검증을 지속적으로 수행하여 지오이드 모델 개발 시 반영하여야 할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.233-238
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• 2005

각종 응용분야에서 3차원 도시 건물 모형에 대한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 도시 모형 생성에 대한 연구가 진행되고 있다. 3차원 도시 건물 모형을 생성하는 데는 항공사진, 위성영상 및 LIDAR 자료가 많이 이용되며, 대부분 건물의 고도 추출 및 건물 복원에 관한 기법 개발에 초점을 두고 있다. 항공사진, 위성영상 및 LIDAR 자료를 이용하여 3차원 도시 모형을 생성할 경우, 영상자료로부터 건물 객체를 자동으로 검출하는 것은 쉽지가 않으므로 자동 3차원 도시 모형 생성에는 많은 어려움이 있다. 최근에는 단일 자료만을 이용하지 않고 상호 융합을 하거나 혹은 관련 자료원과 통합하여 보다 효과적이고 정확한 3차원 도시 모형 생성에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공사진과 수치지형도를 통합 활용할 경우, 수치지형도에서 건물의 수평 위치를 추출하고 이 정보를 이용하여 항공사진에서 개략적인 건물 위치를 확인함으로써 효과적인 3차원 건물 모형 생성이 가능하다. 본 연구에서는 수치지형도(1/1,000)와 항공사진(l/5,000)을 이용하여 효율적인 3차원 도시 모형 생성에 관한 연구를 수행하였다. 관심점 추출 기법과 영상정합 과정에서 탐색 범위를 제한하기 위한 수단인 수직선 궤적 이론을 이용함과 동시에 기존의 템플릿 기법과 달리 건물의 형태에 따른 가변 템플릿 정합 기법을 개발하였다. 정확도 검증을 위하여 연구 성과 수치도화시스템을 이용하여 생성한 3차원 도시 모형을 비교분석하였다.

• 한국측량학회지
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• 제32권1호
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• pp.19-27
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• 2014

2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다.