• 천문학회보
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• 제39권1호
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• pp.68.1-68.1
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• 2014

We present the results of far-ultraviolet (FUV) observations of comet C/2001 Q4 (NEAT) obtained with Far-ultraviolet Imaging Spectrograph (FIMS) on board the Korean microsatellite STSAT-1, which operated at an altitude of 700 km in a sun-synchronous orbit. FIMS is a dual channel imaging spectrograph (S-channel 900-1150 ${\AA}$, L-channel 1350-1710 ${\AA}$, and ${\lambda}/{\Delta}{\lambda}$ ~ 550 for both channels) with large image fields of view (S-channel $4.0^{\circ}{\times}4.6^{\prime}$, L-channel $7.5^{\circ}{\times}4.3^{\prime}$, and angular resolution ~ $5-10^{\prime}$) optimized for the observation of diffuse emission of astrophysical radiation. Comet C/2001 Q4 (NEAT) were made in two campaigns during its perihelion approach between May 8 and 15, 2004. Based on the scanning mode observations in the wavelength band of 1400-1700 ${\AA}$, we have constructed an image of the comet with an angular size of $5^{\circ}{\times}5^{\circ}$, which corresponds to the central coma region. Several important fluorescence emission lines were detected including S I multiplets at 1429 and 1479 ${\AA}$, C I multiplets at 1561 and 1657 ${\AA}$, and the CO $A^1{\Pi}-X^1{\Sigma}^+$ Fourth Positive system; we have estimated the production rates of the corresponding species from the fluxes of these emission lines. The estimated production rate of CO was $Q_{CO}=(2.65{\pm}0.63){\times}10^{28}s^{-1}$, which is 6.2-7.4% of the water production rate and is consistent with earlier predictions. The average carbon production rate was estimated to be $Q_C={\sim}1.59{\times}10^{28}s^{-1}$, which is ~60% of the CO production rate. However, the observed carbon profile was steeper than that predicted using the two-component Haser model in the inner coma region, while it was consistent with the model in the outer region. The average sulfur production rate was $Q_S=(4.03{\pm}1.03){\times}10^{27}s^{-1}$, which corresponds to ~1% of the water production rate.

• 전기전자학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.236-244
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• 2003

본 논문에서는 기존에 값비싼 BiCMOS 공정으로 주로 구현되던 이동통신 단말기용 RF단 및 IF단 회로들을 CMOS 회로로 설계하고, 최종적으로 PCS 대역 송신용 CMOS RF/IF 단일 칩을 설계하였다. 설계된 회로는 IF PLL 주파수합성기, IF Mixer, VGA등을 포함하는 IF 단과, SSB RF Mixer 블록과 구동 증폭기를 포함하는 RF 단으로 구성되며, 디지털 베이스밴드와 전력증폭기 사이에 필요한 모든 신호처리를 수행한다. 설계된 IF PLL 주파수합성기는 100kHz의 옵셋 주파수에서 -114dBc/Hz의 위상잡음 특성을 보이며, lock time은 $300{\mu}s$보다 작고, 3V 전원에서 약 5.3mA의 전류를 소모한다. IF Mixer 블록은 3.6dB의 변환이득과 -11.3dBm의 OIP3 특성을 보이며, 3V 전원에서 약 5.3mA의 전류를 소모한다. VGA는 모든 이득 설정시 3dB 주파수가 250MHz 보다 크며, 약 10mA의 전류를 소모한다. 설계된 RF단 회로는 14.93dB의 이득, 6.97dBm의 OIP3, 35dBc의 image 억압, 31dBc의 carrier 억압 등의 특성을 보이며, 약 63.4mA의 전류를 소모한다. 설계된 회로는 현재 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정으로 IC 제작 중에 있다. 전체 칩의 면적은 $1.6㎜{\times}3.5㎜$이고 전류소모는 84mA이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.124-132
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• 2002

영상처리라는 것은 문자를 인식하거나 물체를 인식하는 등 어떠한 물체의 특징을 추출하여 그에 대한 정보를 가지고 자동제어 시스템이나 인식시스템에 도입하는 것이다. 그러나 이러한 시스템들에 도입시키기 위해서는 찾고자 하는 물체의 특징을 잘 검출할 수 있어야 하며 검출된 특징의 패턴도 잘 잘 구별해야 한다. 그러나 본 논문에서 다루고 있는 고무 타이어의 특성은 배경과 문자열이 존재하는 특징면이 잘 구분되지 않는다는 것이다. 이것은 곧 특징 추출이 어렵다는 것을 간접적으로 나타내고 있는 것이다. 그러므로 수많은 논문에서 손실된 특징 정보를 복원하기 위한 기술과 끊어진 문자 정보를 유추하여 맞춰 내는 등의 기술을 많이 연구해 왔다. 그러나 우리는 무엇보다 처음에 입력받는 영상이 좋아야만 나머지 필터링이나 영상 처리기법이 쉽다고 생각하여 입력 영상을 개선시킬 수 있는 광학적인 환경에 관심을 두기로 하였다. 본 논문은 이리한 영상처리기법 중에서 입력 영상을 보다 선명하게 받아들이기 위한 조건을 찾고 광학적인 이론을 찾고자 하는 논문이다. 본 논문은 타이어를 생산하는 라인에서 타이어에 각인되어 있는 문자를 인식하고 상위 컴퓨터인 호스트 컴퓨터에 자료를 전송함으로써 물류를 관리하고, 다음 공정인 전수 검사공정에서 각 타이어에 맞는 휠을 끼우기 위한 작업을 위한 것이다. 이러한 시스템을 위해서는 나은 양질의 입력영상을 획득해야만 인식과정에서 오인식을 줄일 수 있고 자동화 공정에 응용할 수 있다. 양질의 입력영상을 획득하기 위해서는 빛의 입사각도와 피사체가 이루는 각도가 어떠한 각의 형태를 가지는가 하는 것이 중요하며 또한 이것을 받아들이는 카메라의 각도가 피사체와 어떠한 각을 이루는가? 하는 것도 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이에 대한 최적조건을 실험적인 방법으로 찾고, 이에 대한 결과를 광학적으로 증명해 보고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.117-133
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• 2003

이 연구에서는 곰소만 조간대에서 현장 시료채취와 동시에 얻어진 Landsat ETM+ 자료를 이용하여 조간대 환경요인들이 ETM+에 의해 관측된 반사도와 어떤 관계를 가지고 있는 지 밝히고, 광학위성영상을 이용한 조간대 표층퇴적물의 분류의 적용 가능한 기준입도를 제시하고자 하였다. 일반적인 퇴적학적 분류 기준이 되는 4 $\Phi$ 입도를 기준으로 했을 때 입도와 영상의 반사도 간의 상관관계는 매우 낮은 것으로 나타났으나, 2 $\Phi$ 이상의 입자를 기준으로 하였을 때는 상부조간대의 천주변에 작은 입자로 구성된 지역의 자료들을 제외하면 ETM+ 밴드 4번과 0.699의 높은 상관계수를 보인다. 즉, 입도 2 $\Phi$ 곰소만 조간대에서의 광학위성 자료에 의한 표층퇴적물 분류를 위한 기준입도로 사용하는 것이 타당하다. 입도와 함수율은 비교적 높은 음의 상관관계를 보이며 특히 입도 2 $\Phi$ 기준과는 -0.811로서 뚜렷하게 음의 상관관계를 보인다 위성자료의 Factor analysis 결과는 지형요소에 의해 크게 영향을 받는 독일의 조간대와는 다른 특성을 보이며, 이는 곰소만의 경우는 입자가 세립하여 지형보다는 함수율에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 결국 조간대 원격탐사에서는 입도뿐만 아니라 함수율과 지형 등의 환경요소가 함께 고려하여야만 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권4호
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• pp.325-342
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• 1998

제주도 지질학적 선구조 및 용천연구를 위한 RADARSAT SAR의 활용 타당성 검토 연구가 Candain space agency의 도움으로 얻어진 2종류 다른 모드를 갖는 SAR 자료를 이용하여 수행되었다. 제주도는 현무암이 우세한 화산섬으로 지질학적 선구조의 발달이 매우 미약하나, 본 연구결과 기존에 Landat TM 만을 이용하여 얻어진 선구조보다 많은 선구조를 추출할 수 있었다. 이는 특히 TM 과 다른 관측방향과 입사각을 갖는 RADARSAT SAR 영상자료를 함께 사용함으로서, 보다 다양한 파장과 관측형태를 활용할 수 있는 장점을 극대화 할 수 있는 것으로 사료된다. 본 지역에서 연안에 발달한 용천의 분포와 선구조 혹은 수계망과의 연관은 거의 없는 것으로 사료되나, 중산간 지역에 발달한 일부 용천은 선구조와 연관되어 발달한 것으로 사료된다. SAR 및 광학원격탐사 자료를 이용한 용천의 위치파악을 위한 연구결과는 계상보다 힘든 것으로 나타났다. 이를 위해 열적외선 관측자료를 이용한 연안의 온도분포와 관측된 SAR 자료로부터 정규화된 레이더단면을 이용한 분석이 실시되었다. 해수의 온도는 소규모의 온도 이상분포가 방사상으로 나타나는 경우 가장 용천의 위치와 연관성이 높은 것으로 판단되나 해상도가 충분하지 못하며, SAR 의 경우 해상의 상태와 speckle 잡음의 영향으로 육지에 어느 정도 대규모의 저수지가 발달하지 않은 경우를 제외하고는 용천의 위치를 파악하는 데는 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 본 지역에 얻어지는 SAR 자료의 speckle 및 영상특성은 입사각에 매우 민감하며, 특히 작은 입사각을 갖는 ERS-1의 경우가 비교적 큰 입사각을 갖는 RADARSAT SAR 영상보다 낮은 speckle 잡음비와 구조적 특징을 잘 반영하였다. 따라서 향후 제주도 지역에 대한 RADARSAT SAR 영상 획득을 위해서는 약 30$^{\circ}$이하의 낮은 입사각을 갖는 모드를 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.162-169
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• 2019

분광법을 이용한 비파괴 신선도 측정 연구들이 여러 차례 진행되어 왔지만, 기실과 신선도 간의 연구가 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 비파괴 방식으로 계란 내부의 기실을 시각적으로 계측하며 정량화하는 시스템을 개발함에 목적이 있다. 소형 챔버로 구성된 실험 환경은 2개의 850nm 대역의 IR 레이저, 2개의 서보모터, IR Cut RGB 카메라로 구성되며 계란 기실의 영상을 획득한다. 본 논문에서 계란의 기실 부피 비율이 2.9% 이하이고 밀도가 0.9800($g/cm^3$) 이상이면 60 이상의 호우 유닛 값을 갖는 B등급 이상의 신선한 계란으로 판단한다. 상기 결과 중량측정용 저울, 비파괴 판정시스템과 신선도 측정 알고리즘이 있으면 계란을 파괴하지 않고 B등급 이상의 판매 가능한 계란을 판정할 수 있음을 의미한다. 향후 계란의 신선도 판정을 할 때 계란의 기실 부피 비율과 밀도를 이용하여 계란 신선도를 비파괴 적으로 판별할 수 있는 기초 자료로 사용할 수 있기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.475-491
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• 2021

최근 사용 가능한 고해상도 위성 SAR 영상이 다양해지면서, 변화 탐지를 포함한 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 높아지고 있다. 다중 관측각 환경에서의 고해상도 SAR 영상간 정합은 SAR 영상의 특성상 발생하는 스펙클 노이즈, 기하 왜곡 등에 의해 어려움이 있다. 본 연구에서는 독일 TerraSAR-X의 staring spotlight 모드로 촬영된 고해상도 SAR 영상을 활용하여, 개략정합 단계와 정밀정합 단계의 2단계에 걸친 영상정합 알고리즘을 제안하였다. 개략정합 단계에서는 적응형 샘플링 기법과 SAR-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 결합하여 정합을 수행하였고, 정밀정합 단계에서는 3가지의 강성 정합 기법인 NCC(Normalized Cross Correlation), PC (Phase Congruency)-NCC, MI (Mutual Information) 기법과 비강성 정합 기법인 Gefolki (Geoscience extended Flow Optical Flow Lucas-Kanade Iterative)를 적용하여 정합 성능을 비교 분석하였다. 정합 결과는 RMSE (Root Mean Square Error)와 FSIM (Feature Similarity) 지수를 사용하여 정량적인 비교를 수행하였다. 사용한 모든 영상 조합에서 강성정합 기법은 Gefolki 알고리즘에 비해 저조한 정합 성능을 보였다. 강성정합 모델들은 지형기복이 큰 지역에서 정합오차가 크게 발생함을 확인할 수 있었다. Gefolki 알고리즘 적용 결과, RMSE 1~3화소를 보이며 가장 우수한 결과를 확인하였으며, FSIM 지수 또한 다른 기법에 비해 0.02~0.03 이상 높은 값을 취득했다. 다중 관측각 영상에서의 고해상도 SAR 영상 간 정합 성능을 비교하였으며, 강성정합 기법에 비해 Gefolki 알고리즘을 통해 지형효과를 충분히 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 추후 변화탐지를 포함한 다양한 분야의 전 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.367-378
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• 2021

야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 지적과 국토정보
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• 제51권2호
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• pp.169-184
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• 2021

최근 초분광 영상을 기반으로 토지피복을 분류하는 연구에서 토지피복 분광 라이브러리가 많이 활용되고 있다. 해외에서는 다양한 기관에서 토지피복 분광 라이브러리를 구축 및 제공하고 있지만, 국내의 경우 토지피복 분광 라이브러리의 구축 및 제공이 부족한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 국내 토지피복의 분류 연구에서 국내외 분광 라이브러리의 활용 가능성을 제시하는데 목적이 있다. 분광 라이브러리의 비교분석 및 분광 라이브러리를 이용한 토지피복분류에는 밴드매칭이 요구되며, 본 연구에서는 이를 자동적으로 수행하기 위한 자동화 로직을 제시하였다. 또한 직접 구축한 국내 토지피복 분광 라이브러리와 기구축 해외 토지피복 분광 라이브러리를 비교분석하였으며, 그 결과 직접 구축한 토지피복 분광 라이브러리의 상관계수가 0.974로 가장 높게 나타났다. 최종적으로 정확도 평가를 위해 국내외 토지피복 분광 라이브러리를 이용하여 연구대상지역의 항공 초분광 영상을 SAM기법으로 감독분류 하였으며, 그 결과 직접 구축한 분광 라이브러리의 전체정확도가 91.78%로 가장 높게 나타났다. 정확도 평가 결과 해외 토지피복 분광 라이브러리의 분류항목 중 Soils, Artificial Materials, Coatings는 국내에서도 충분히 피복을 분류하는데 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.183-192
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• 2023

위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.