3D 게임그래픽 표현기술은 게임콘텐츠발전과 함께 콘텐츠 분야에서 중요한 요소가 되었다. 특히 게임 캐릭터 표현 기술은 사실적인 그래픽 기술과 시각적인 즐거움을 주는 것 이외에 게임을 진행하는 게임에 대한 몰입도의 중간 단계역할을 하며 플레이어가 마치 게임 속에서 영웅적인 모험을 즐길 수 있도록 착각을 만들어 낸다. 3D 게임에 있어서 게임캐릭터의 높은 완성도는 개발과정 가운데 캐릭터 설정작업의 세심한 디테일작업과 신중함이 주요요인으로 작용한다[3]. 본 논문에서는 게임구현을 위하여 인지적 AI 알고리즘이 적용된 3D 유니티 게임 엔진을 사용하여 radiosity의 수학적인 모델과 기본적인 radiosity 모델, 점진적 개선 radiosity 모델 기법을 방법론을 소개하고, 모바일 게임에 적용한 캐릭터 표현기법을 제안하려고 한다. 게임엔진에 실제적으로 적용하여보니 렌더링과정과 모의실험에서 표면의 투영도는 게임콘텐츠 환경의 조명도에 따라 변화됨을 발견 할 수 있어서, 전체적으로 질 높은 게임캐릭터가 완성되었음이 확인 되었다.
An attempt to derive the surface temperature from the Korea Multi-purpose Satellite (KOMPSAT)-3A mid-wave infrared (MWIR) data acquired over the southern California on Nov. 14, 2015 has been made using the MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN) radiative transfer model. Since after the successful launch on March 25, 2015, the KOMPSAT-3A spacecraft and its two payload instruments - the high-resolution multispectral optical sensor and the scanner infrared imaging system (SIIS) - continue to operate properly. SIIS uses the MWIR spectral band of 3.3-5.2 ㎛ for data acquisition. As input data for the realistic simulation of the KOMPSAT-3A SIIS imaging conditions in the MODTRAN model, we used the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) atmospheric profiles, the KOMPSAT-3Asensor response function, the solar and line-of-sight geometry, and the University of Wisconsin emissivity database. The land cover type of the study area includes water,sand, and agricultural (vegetated) land located in the southern California. Results of surface temperature showed the reasonable geographical pattern over water, sand, and agricultural land. It is however worthwhile to note that the surface temperature pattern does not resemble the top-of-atmosphere (TOA) radiance counterpart. This is because MWIR TOA radiances consist of both shortwave (0.2-5 ㎛) and longwave (5-50 ㎛) components and the surface temperature depends solely upon the surface emitted radiance of longwave components. We found in our case that the shortwave surface reflection primarily causes the difference of geographical pattern between surface temperature and TOA radiance. Validation of the surface temperature for this study is practically difficult to perform due to the lack of ground truth data. We therefore made simple comparisons with two datasets over Salton Sea: National Aeronautics and Space Administration (NASA) Jet Propulsion Laboratory (JPL) field data and Salton Sea data. The current estimate differs with these datasets by 2.2 K and 1.4 K, respectively, though it seems not possible to quantify factors causing such differences.
The GOCI atmospheric correction overland surfaces is essential for the time-series analysis of terrestrial environments with the very high temporal resolution. We develop an operational GOCI atmospheric correction method over land surfaces, which is rather different from the one developed for ocean surface. The GOCI atmospheric correction method basically reduces gases absorption and Rayleigh and aerosol scatterings and to derive surface reflectance from at-sensor radiance. We use the 6S radiative transfer model that requires several input parameters to calculate surface reflectance. In the sensitivity analysis, aerosol optical thickness was the most influential element among other input parameters including atmospheric model, terrain elevation, and aerosol type. To account for the highly variable nature of aerosol within the GOCI target area in northeast Asia, we generate the spatio-temporal aerosol maps using AERONET data for the aerosol correction. For a fast processing, the GOCI atmospheric correction method uses the pre-calculated look up table that directly converts at-sensor radiance to surface reflectance. The atmospheric correction method was validated by comparing with in-situ spectral measurements and MODIS reflectance products. The GOCI surface reflectance showed very similar magnitude and temporal patterns with the in-situ measurements and the MODIS reflectance. The GOCI surface reflectance was slightly higher than the in-situ measurement and MODIS reflectance by 0.01 to 0.06, which might be due to the different viewing angles. Anisotropic effect in the GOCI hourly reflectance needs to be further normalized during the following cloud-free compositing.
초분광영상의 활용 가능성은 증대하고 있으나, 연구에 필요한 초분광센서의 공급은 비교적 제한되어 있다. 초분광영상으로부터 정보 획득을 위한 처리와 분석은 대부분 영상에서 획득되는 분광반사율에 기반을 두고 있다. 본 연구의 목표는 사전 복사보정 자료가 없는 지상 초분광카메라 영상의 복사보정 과정을 개발하여 영상의 화소값을 분광반사율로 변환하고자 한다. 다양한 분광반사특성을 가진 22개 클래스로 구성된 모의지표물을 대상으로 분광측정기를 이용한 대리 복사보정 절차를 수행하였다 분광측정기로 측정된 복사량과 영상의 화소값의 관계를 이용하여 120개 밴드 초분광영상의 화소값을 센서감지 복사량(radiance)로 변환하는 보정계수를 도출하였다. 영상 촬영 및 분광측정이 대기의 영향이 거의 없는 지상 근접 촬영으로 이루어졌기 때문에, 화소값을 반사율(reflectance)로 직접 변환하는 보정계수도 산출하였다. 그러나 원거리 촬영이나 공중 촬영으로 획득된 영상의 경우 산출된 복사보정 계수는 센서감지 복사량 변환에만 유효하며, 반사율을 얻기 위해서는 추가적인 대기보정 절차가 별도로 수행되어야 한다.
3-5 ${\mu}m$ 파장대의 중적외선 영상으로부터 정밀한 절대온도를 추정하기 위해서는 지표 복사율, 대기효과, 낮 영상의 경우 반사되는 태양빛에 대한 정보를 필요로 하며, 이는 온도 추정 시 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 이 연구는 이를 해결하기 위해 상대적인 온도 차이를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘의 기본 방향은 온도 추정을 위한 입력자료를 최소화 시키는 것이다. 이를 위해 인접한 지역에 위치한 두 대상물체가 받는 대기효과는 동일하다고 가정하였으며 MODTRAN 및 ASTER spectral library로부터 입력자료를 단순화 시키는 연구가 수행되었다. 시뮬레이션 연구 결과 제안된 상대온도추정알고리즘의 정밀도는 300 K의 온도에서 0.1의 지표 복사율 오차에 대해 2 K 이내의 비교적 높은 정밀도를 나타냈다. 그러나 낮 영상에서 저온인 경우에는 정밀도가 크게 감소하였다. 알고리즘의 검증을 위해 MODIS band 23 중적외선 낮 영상에 적용하였으며, 이를 MODIS LST 자료와 비교를 수행한 결과 $0.485{\pm}1.552$ K의 오차를 나타내었다. 이 결과로부터 제안된 알고리즘이 외부 입력자료를 필요로 하지 않고 단지 영상 만으로부터 비교적 높은 정밀도로 온도 추정이 가능함을 보였다. 그러나 제안된 알고리즘은 상대온도만을 알 수 있으며, 절대온도를 추정하기 위해서는 기준온도에 대한 정보가 필요하다는 한계점도 있다.
본 연구는 Terra ASTER 영상과 LANDSAT 7 ETM+ 분광 영상정보와 같은 상이한 방사 및 공간 해상도를 갖는 위성 센서의 영상을 지질학적으로 활용하기 위한 선형분광혼합분석(LSMA: Linear Spectral Mixture Analysis)기법의 적용성을 목적으로 한다 실제 적용사례로서 몽골지역을 대상으로 ASTER 영상과 LANDSAT 7 ETM+ 분광 영상정보를 이용하여 지질학적 주제도 자성과정을 수행하였다. 두 영상 정보에 대하여 기하 보정 및 방사 휘도 조정 등의 전처리 작업을 수행한 후 사전 지질조사 정보와 두 영상정보의 밴드 별 상관도를 분석하여 7개의 지질단위의 분광 클래스를 선택하였고 20개 밴드완 위성 영상자료를 LSMA 기법에 적용하였다. 처리 결과로 주제도 작성의 대상으로 한 7개의 지질단위에 대한 각각의 주제도를 얻게 되었다. 결론적으로 LSMA 기법은 지질 주제도 작성을 위한 효과적인 접근 방법 중의 하나로 판단된다.
섬광을 효율적으로 활용하고 그 효과를 예측하기 위해서는 섬광의 광 방출특성을 알아야 하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 섬광의 효과예측과 효율적 활용을 위한 섬광의 적외선 특성을 연구하였다. 세 종류의 섬광원에 대하여 중적외선과 원적외선영역에서 적외선 특성을 측정하고 이로부터 섬광의 복사휘도와 복사온도를 추출하여 섬광의 적외선 특성을 연구하였다. 세 종류의 섬광에 대해 중 원적외선 영역에서 적외선 스펙트럼 복사휘도를 추출한 결과는 섬광 A의 복사휘도가 상대적으로 제일 강하며 섬광 C, 섬광 B 순으로 분석되었다. 동일한 연소형 섬광인 섬광 A와 B의 복사휘도가 약 10배 이상 남을 알 수 있었으며, 이는 단지 화약량의 차이에 의해 나타나는 것이므로 화약량이 증가할수록 방출 적외선의 강도가 강해지는 것으로 해석된다. 또한 폭발형 섬광 C와 연소형 섬광 A, B를 비교해도 화약량에 따라 적외선 방출 강도가 달라지는 것을 알 수 있다. 두 적외선 영역에서 측정한 복사휘도로부터 복사온도를 추출하였다. 섬광 A의 복사온도는 3300 K, 섬광 B는 1120 K, 섬광 C는 1640 K로 추출되었다. 두 적외선 영역에서 측정한 적외선 복사휘도, 복사온도 그리고 섬광의 지속시간을 종합하여 볼 때, 연소형 섬광이 폭발형보다 더 많은 적외선 에너지를 방출하는 것으로 분석되며, 이는 적외선 관측장비에 미치는 영향은 폭발형보다는 연소형이 더 크게 됨을 의미한다. 이러한 측정된 자료를 바탕으로 분석을 통해 확보된 섬광의 스펙트럼 복사휘도와 복사온도는 섬광이 적외선 장비에 미치는 영향을 추정하는데 매우 중요한 역할을 할 수 있으며, 나아가 섬광효과의 M&S에 기반을 제공할 것으로 기대된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.651-654
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2006
Infrared channels of newly launched Japanese geostationary satellite, MTSAT-1R are compared with well calibrated MODIS/Terra infrared measurements at 3.7, 6.7, 11, 12 ${\mu}m$ bands. There are four steps in this intercalibration method: 1) data collection, 2) spectral response function correction, 3) data collocation, and 4) calculation of mean bias and conversion coefficients. In order to minimize the navigation error of MTSAT-1R, comparisons are made over the area in which the viewing angle of MTSAT-1R is less than 50$^{\circ}$. The calibration method was tested for August 2005 and within the 40$^{\circ}N$-40$^{\circ}S$, 100$^{\circ}$E-180$^{\circ}$E domain. The differences of spectral response functions were corrected through radiative transfer model simulation. Constructing collocated data differences in viewing geometry, observation time and space were taken into account. In order to avoid the radiance variation induced by cloud presence, clear-sky targets are selected as intercalibration target. The mean biases of 11, 12, 6.7, and 3.7 ${\mu}m$ bands are about -0.16, 0.36, 1.31, and -6.69 K, suggesting that accuracies of 3.7 ${\mu}m$ is questionable while other channels are comparable to MODIS
The Korean Geostationary satellite (COMS) to fly in year 2009 will carry a meteorological sensor from which visible channel measurements will be available. We developed a method utilizing satellite-derived BRDFs for the solar channel calibration over the bright desert area. The 6S model has been incorporated to account for directional effects of the surface using MODIS-derived BRDF parameters within the spectral interval in interest. Simulated radiances over the desert targets were compared with MODIS and SeaWiFS measured spectral radiances in order to examine the feasibility of the developed calibration algorithm. We also simulated TOA radiance over ocean targets to verify the consistency and reliability of the result. It was shown that simulated 16-day averaged radiances are in good agreement with the satellite-measured radiances within about ${\pm}5%$ uncertainty range for the year 2005, suggesting that the developed algorithm can be used for calibrating the COMS visible channel within about 5% uncertainty level.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.307-312
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1998
The paper first describes the atmospheric correction algorithm for the Ocean Color and Temperature Scanner (OCTS) visible band data used at Earth Observation Center (EOC) of National Space Development Agency of Japan (NASDA). It uses 10 candidate aerosol models including "Asian dust model" introduced in consideration of the unique feature of aerosols over the east Asian waters. Based on the observations at 670 and 865 nm bands where the reflectance of the water body can be discarded, the algorithm selects a pair of aerosol models that accounts best for the observed spectral reflectances to synthesize the aerosol reflectance in other bands. The paper also evaluates the performance of the algorithm by comparing the satellite estimates of water-leaving radiance and chlorophyll-a concentration with selected buoy-and ship-measured data. In comparison with the old CZCS-type atmospheric correction algorithm where the aerosol reflectance is as-sumed to be spectrally independent, the OCTS algorithm records factor 2-3 less error in estimating the normalized water-leaving radiances. In terms of chlorophyll-a concentration estimation, however, the accuracy stays vey similar compared to that of the CZCS-type algorithm. This is considered to be due to the nature of in-water algorithm which relies on spectral ratio of water-leaving radiances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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