도심지는 개별 건물단위의 소규모 변화가 빈번하게 발생하는 지역이다. 기 구축된 건물 데이터베이스는 그 활용도를 높이기 위해 도심지 내의 주기적인 갱신이 요구된다. 그러나 광범위한 도심지에 대한 건물 단위 변화를 관측하기에는 자료수집의 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 넓은 범위를 단일 영상으로 촬영 가능한 위성영상을 활용하여 건물변화 탐지와 건물 정보의 갱신 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해 먼저 건물 데이터베이스에서 제공하는 건물 모서리점의 3차원 좌표를 이용하여 위성영상에 건물 영역을 투영한다. 투영된 건물 영역을 다시 지붕 및 전면 영역으로 구분한다. 투영된 지붕영역의 화소값을 비교하여 건물높이 갱신, 건물멸실 등 건물변화 여부를 탐지한다. 건물높이 갱신은 영상에 투영된 지붕면이 실제 영상에서 관측되는 지붕면과 일치할 때까지 높이값을 조절하여 수행된다. 영상에 투영된 모습은 나타나나 관측되는 건물이 없는 경우 철거된 건물에 해당한다. 영상에서 관측되는 건물 중에서 지붕면과 전면영역이 투영되지 않은 건물은 신축 건물에 해당된다. 이러한 변화탐지 결과를 바탕으로 건물 데이터베이스를 높이갱신, 건물삭제 및 건물생성의 세가지 분류로 갱신한다. 제안된 방식은 인천지역을 촬영한 아리랑 3A호와 인천광역시 건물 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 입력 단일 위성영상을 이용하여 건물변화를 탐지하고, 갱신이 필요한 건물에 대해 건물 데이터베이스 편집 작업을 수행하였다. 갱신된 건물 정보를 검증하고자 이를 이용하여 다른 아리랑 3A호 영상에 건물영역을 투영하였다. 실험결과, 갱신된 건물정보로부터 투영된 건물영역은 영상에서 관측된 건물영역과 잘 일치하였다. 이를 통해서 단일 위성영상을 이용한 건물변화탐지 및 건물 데이터베이스 갱신 가능성을 확인하였다. 후속 연구로 제안방식의 자동처리기술 개발을 수행할 예정이다.
도시 지역의 환경은 빠르게 변화하고 있기 때문에 그 변화를 신속하게 탐지하여 수치지도 데이터베이스에 반영하는 것이 필요하다. 이에 LiDAR 자료를 사용하여 도시지역 건물의 변화를 탐지하려는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료와 기존 수치지도를 이용하여 객체 기반으로 건물변화를 탐지하고 그 유형을 분류하고자 하였다. 점 기반으로 건물의 외곽선을 추출하고 수치지도 건물 레이어와 중첩하여 중첩비교와 형상비교를 통해 변화유형을 분류하였다. 중첩비교시 객체별 적응적 임계치를 산정하여 적용함으로써 변화탐지의 객관성과 정확도를 높이고자 하였다. 실험결과, 제안한 방법으로 도시지역 건물의 변화를 탐지하고 분류하는 것이 기존 방법에 비해 높은 분류 정확도를 보임을 확인하였다.
급변하는 농업환경을 신속히 파악하고 이에 대처한다는 것은 중요한 일이다. 특히 농경지의 이용형태가 다양화(多樣化)되고 고도화(高度化)됨에 따라 그 필요성이 한층 인정된다. 이에 부응하는 인공위성자료인 Landsat TM을 이용한 우리 나라에 가장 알맞은 지표면 변동탐지 방법에 대한 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 우리 나라에 알맞은 지표면의 변화탐지기법을 찾기 위해 화상간 차이법을 적용하였으며, 동시에 변화탐지도에 대한 평가를 위해 참조자료를 작성한 후 최적 임계값을 구하였다. 여기서 정상적인 참조자료(농경지가 인공물로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)나 비정상적인 참조자료(인공물이 농경지로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)로 평가하였다. 또한 최적 임계값은 '평균${\pm}$(표준편차 ${\times}$ T값)'로 하여 구하였다. 1987년부터 1993년까지 6년 동안 가장 결과가 좋은 화상간 차이법은 D1 화상(1.0)으로 정상적인 참조자료로 평가시 카파계수가 68.4%, 전체 정확도는 89.2%로 나타났다. 또한 전체면적 48,436 ha중 음으로 변화된 영역은 3,207 ha(6.6%), 양으로 변화된 영역은 5,117 ha(10.6%)로 밝혀졌다.
National Parks in Korea occupy about four percents of South Korean land. This paper aims to prove the potentiality of the application of remotely sensed data for the effective management of National Parks. Different satellite images such as Landsat TM, IRS-1C, Alternative image, and IKONOS image are analyzed for the detection of changes, the extraction of degraded areas, and the comparison of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in Bukhansan National Park. The artificial structures such as buildings and paved areas are overvalued in relatively higher resolution data. The result showed that the choice of images should be determined according to specific purposes and the combination of different resolution data may be the solution for the effective management of National Park.
원격탐사 영상의 변화탐지는 카메라의 광학적 요인, 계절적 요인, 토지피복 특성에 의해 오류가 발생한다. 본 연구에서는 CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network) 방법을 사용하여 촬영 각도에 따른 영상 내 건물 기울기를 모의 조정하였고, 이렇게 모의한 영상을 변화탐지에 활용하여 탐지 정확도 향상에 기여하도록 하였다. CycleGAN 기반으로 두 개 시기 영상 중 한 시기 영상을 기준으로 건물의 기울기를 다른 한 영상 내 건물에 유사하게 모의하였고 원 영상과 건물 기울기에 대한 오류를 비교 분석하였다. 실험자료로는 서로 다른 시기에 다른 각도로 촬영되었고, 건물이 밀집한 도시지역을 포함한 Kompsat-3A 고해상도 위성영상을 사용하였다. 실험 결과, 영상 내 건물 영역에 대하여 두 영상의 건물에 의한 오탐지 화소 수가 원 영상에서는 12,632개, CycleGAN 기반 모의 영상에서는 1,730개로 약 7배 감소하는 것으로 나타났다. 따라서, 제안 방법이 건물 기울기로 인한 탐지오류를 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
고정밀 위성영상의 자동분석은 지도제작, 감시, 자원탐사 등을 효율적으로 수행하는데 있어 중요하다. 그러나, 도심지역의 고정밀 위성영상의 자동분석은 그림자, 분광정보의 시변성, 영상의 복잡성 등 때문에 현재의 기술로 해결하기 어려운 부분들이 산재해 있다. 본 논문에서는 디지털 수치지도 상의 건물객체들을 고정밀 위성영상에 중첩하여 도심지역의 건물들의 변화 탐색을 용이하게 하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 수치지도상의 건물들을 매개변수화 하고, 전처리된 고정밀 위성영상에서 일반화된 Hough 변환 방법을 이용하여 탐색하고, 탐색된 부분에 중첩시킨다. 중첩된 영상은 건물들의 변화 여부를 빠르게 찾는데 도움을 줄 수 있다.
최근 고해상도 영상을 지원하는 위성들이 다양화되면서 도심지에 대한 DSM (Digital Surface Model) 생성 및 업데이트가 가능해지고 있다. 그에 따라 고해상도 DSM을 이용해 건물 단위의 변화탐지가 가능해지면서 DSM을 활용한 건물 변화탐지 기법들이 다양하게 연구되고 있다. 기본적으로 DSM을 활용한 건물 변화탐지를 위해서는 스테레오 위성영상을 이용한 두 시기에 대한 DSM의 생성이 필요하며, 생성된 DSM의 표고값 차이를 이용해 변화를 탐지하는 D-DSM (Differential DSM) 방법이 일반적으로 사용된다. 그러나 D-DSM을 이용하는 기법은 두 DSM 간의 수직오차가 클 경우 건물의 변화를 탐지하기 위한 최소 수직좌표의 임계치를 정밀하게 적용하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 DTM (Digital Terrain Model)의 높이를 기준표고로 지정하고 구조물의 높이만을 표현하는 nDSM (Normalized DSM)을 기반으로 D-nDSM (Differential nDSM)을 생성하고 모폴로지 필터링을 거쳐 변화탐지를 진행하여 표고 오차에 따른 변화탐지의 오류를 줄이고자 하였다. 또한 도로변 건물의 추출 정밀도 향상을 위해 nDSM에서 도심지의 도로망을 추출하는 방안을 제시해 D-nDSM기법에 적용하였다. 도시 변화지역을 대상으로 두 시기의 스테레오 영상을 이용하여 실험을 진행하였고, D-DSM을 이용한 변화탐지기법과 D-nDSM기법, 도로선형을 추출해 D-nDSM에 적용한 탐지방법 등을 비교하여 결과를 얻었다. 단순 D-DSM을 이용한 기법에서 수직 임계치에 따라 약 30~55%의 정확도를 얻어낼 수 있었다. 또한 D-nDSM 기법의 적용시 59%의 정확도를 얻었으며, 노이즈 필터링의 과정을 거쳐 77.9%의 정확도를 얻었다, 최종적으로 대상지의 도로 선형을 추출해 적용하여 87.2%의 전체 정확도를 얻을 수 있었다.
비정상행위 탐지는 데이터로부터 특징을 추출하여 정상 행위 모델을 만들어, 이 정상 모델로부터 얼마나 벗어나 있는 가를 찾아내어 탐지하는 기법이다. 즉, 특정 기기가 생성하는 데이터를 기반으로 기기의 오류를 탐지하거나 사회망 데이터에서의 사용자 행위 변화를 찾아내어 비정상행위를 탐지하는 데 활용할 수 있다. 본 논문에서는 순위 상관 계수를 이용하여 건물 내의 기기의 비정상적인 데이터를 탐지하고자 한다. 에너지 절약 문제에 대한 관심이 높아짐에 따라 에너지를 효율적으로 사용하기 위해 여러방법들이 제안되었다. IT 기술의 발달과 더불어 공조 시스템(HVAC)이 건물에 도입되어 활용되고 있으며, 이 시스템을 통하여 에너지 소비의 문제점을 찾고 에너지를 효율적으로 관리할 수 있다. 따라서 본 논문은 공조 시스템에 속한 각 기기간의 순위 관계 변화를 관찰함으로써 이상 현상 탐지의 효율성을 높이는 방법을 제안하며, 사회망 데이터 내에서의 비정상행위 탐지 가능성도 함께 제안한다.
Many service robots which is interacting with human at home and in buildings have been developed. Few of them are shown in of the United States and of Japan. These robots are supposed to have a powerful indoor navigation performance in places where human beings live and work. The overall capability of service robots to move around in this environment is called environment correspondence, in which localization problem to find the accurate position and orientation is the most critical problem. While users set up a proper or a best environment for industrial robots, but for services robots at home and in buildings, it is very difficult to change the environment for robots. The expanded workspace due to mobility is difficult to be covered by means of those used for industrial robots because the cost increases and human beings do not want their environment to be changed for robots. This fact has made many researchers study efficient and effective environment correspondence problems. Among these problems, localization is the most difficult. Goal of localization study includes (1) Accurate detection of position and orientation (2) Minimum cost of the additional devices (3) Minimum change of human environment. In this study, as a solution of the above, we propose "Artificial Stars" which are attached on room ceiling as landmarks. In addition, we solve an adoption problem raised when a robot is delivered to a customer site and before it can perform its full navigation capability. We call this as "Initialization Problem" of service robots. We solve the initialization problem for both cases of environment with the map and without map. The proposed system is experimented and has shown how well it handles the initialization problem.
Shahverdi, Sajad;Lotfollahi-Yaghin, Mohammad Ali;Asgarian, Behrouz
Smart Structures and Systems
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제11권6호
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pp.589-604
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2013
Identification of damage has become an evolving area of research over the last few decades with increasing the need of online health monitoring of the large structures. The visual damage detection can be impractical, expensive and ineffective in case of large structures, e.g., offshore platforms, offshore pipelines, multi-storied buildings and bridges. Damage in a system causes a change in the dynamic properties of the system. The structural damage is typically a local phenomenon, which tends to be captured by higher frequency signals. Most of vibration-based damage detection methods require modal properties that are obtained from measured signals through the system identification techniques. However, the modal properties such as natural frequencies and mode shapes are not such good sensitive indication of structural damage. Identification of damaged jacket type offshore platform members, based on wavelet packet transform is presented in this paper. The jacket platform is excited by simple wave load. Response of actual jacket needs to be measured. Dynamic signals are measured by finite element analysis result. It is assumed that this is actual response of the platform measured in the field. The dynamic signals first decomposed into wavelet packet components. Then eliminating some of the component signals (eliminate approximation component of wavelet packet decomposition), component energies of remained signal (detail components) are calculated and used for damage assessment. This method is called Detail Signal Energy Rate Index (DSERI). The results show that reduced wavelet packet component energies are good candidate indices which are sensitive to structural damage. These component energies can be used for damage assessment including identifying damage occurrence and are applicable for finding damages' location.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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