• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.285-289
• /
• 1999

A processing system to produce cloud-free composite image data set was developed. In the process, a fine geometric correction based on orbit parameters and ground control points and radiometric correction based on 6S code are applied. Presently, by using AVHRR image data received at Tokyo, Okinawa, Ulaanbaatar and Bangkok, data set of 10 days composite images covering almost whole Asian region.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.58-63
• /
• 2015

본 논문에서는 클라우드 기반의 모바일 지능형 관제시스템 개발을 제안하였다. 모바일 지능형 관제시스템은 클라우드 서버, 미들웨어, 센서로 구성되어 있다. 각 모듈들은 모바일 환경에서 제어되고 주변 환경에 대한 각 기기의 동작 상태를 모니터링 할 수 있다. 본 논문에서는 침입자를 감지하기 위해 영상 기반 움직임 감지 알고리즘을 적용하였고, 움직임 감지 실험에서 움직임 검출율이 평균 12.3% 높게 측정되어 보안장치로써의 타당성을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.765-774
• /
• 2019

본 논문에서는 다중 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3D Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 기존의 방식은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라 8대를 사용하여 전방위 3차원 모델을 생성하기 위해 깊이 이미지와 함수 최적화 방식을 이용하여 유효한 범위 내의 오차를 갖는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
• /
• pp.147-150
• /
• 2021

최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
• /
• pp.770-772
• /
• 2003

In this paper, to correct the error, we propose a method to estimate a correction data based on observation data obtained from MUBEX campaign. Many heat spots are correspond to industrial area including steel plant, power plant and so on. Heat spot transmits some kinds of thin cloud because it emits large radiance, so that it is possible to extract GCP from the area under the thin cloud.

• 한국측량학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.453-464
• /
• 2019

최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1245-1254
• /
• 2023

77 GHz frequency modulation continuous wave radar를 이용한 W-band synthetic aperture radar (SAR) system에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고해상도의 W-band SAR 영상을 복원하기 위해서는 스테레오 카메라 또는 라이다(LiDAR)에서 획득한 point cloud를 6 degrees of freedom (DOF)의 방향에서 변환하여 SAR 영상 신호처리에 적용하는 것이 필요하다. 하지만 서로 다른 센서로부터 획득한 영상의 기하구조가 달라 정합하는데 어려움을 가진다. 본 연구에서 SAR 영상의 엔트로피(entropy)에 따른 경사 하강법을 이용하여 point cloud의 6 DOF를 구하고 최적의 depth map을 추출하는 기법을 제시한다. 구축한 W-band SAR system으로 주요 도로 환경 객체인 나무를 복원하는 실험을 수행하였다. 엔트로피에 따른 경사 하강법을 이용하여 복원한 SAR 영상이 기존의 레이더 좌표에서 복원한 SAR 영상보다 mean square error는 53.2828 감소했고, structural similarity index는 0.5529 증가한 것을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.277-288
• /
• 2011

Cloudsat satellite data is sensitive to snowfall and collected during each month beginning with Dec 2007 and ending Feb 2008. In this study, we attempt to develop a snowfall retrieval algorithm using a combination of radiometer and cloud radar data. We trained data from the relation between brightness temperature measurements from NOAA's Advanced Microwave Sounder Unit-B(AMSU-B) and the radar reflectivity of the 2B-GEOPROF product from W-band(94 GHz) cloud radar onboard Cloudsat and applied it to the Korea peninsula. We use a principal components analysis to quantify the variations that are the result of the radiometric signatures of snowfall from those of the surface. Finally, we quantify the correlation between the higher principal component (orthogonal to surface variability) of the microwave radiances and the precipitation-sensitive CloudSat radar reflectivities. This work summarizes the results of applying this approach to observations over the East Sea during Feb. 2008. The retrieved data show reasonable estimation for snowfall rate compared with Cloudsat vertical image.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권8호
• /
• pp.3090-3102
• /
• 2015

The accuracy of an augmented reality (AR) application is highly dependent on the resolution of the object's image and the device's computational processing capability. Naturally, a mobile smart device equipped with a high-resolution camera becomes the best platform for portable AR services. AR applications require significant energy consumption and very fast response time, which are big burdens to the smart device. However, there are very few ways to overcome these burdens. Computation offloading via mobile cloud computing has the potential to provide energy savings and enhance the performance of applications executed on smart devices. Therefore, in this paper, adaptive mobile computation offloading of mobile AR applications is considered in order to determine optimal offloading points that satisfy the required quality of experience (QoE) while consuming minimum energy of the smart device. AR feature extraction based on SURF algorithm is partitioned into sub-stages in order to determine the optimal AR cloud computational offloading point based on conditions of the smart device, wireless and wired networks, and AR service cloud servers. Tradeoffs in energy savings and processing time are explored also taking network congestion and server load conditions into account.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권5_3호
• /
• pp.1027-1036
• /
• 2020

본 연구에서는 재해/재난 현장에서 취득한 대용량 무인기 영상으로부터 고정밀 3차원 실감 자료를 신속하게 생성하기 위하여 상용 소프트웨어인 Agisoft Metashape와 클라우드 컴퓨팅 서비스인 Amazon web service를 이용하여 처리하는 방식을 제안하고 성능을 평가하였다. 로컬 컴퓨터를 이용하는 온프레미스 방식, Agisoft사(社)와 Pix4D사(社)에서 제공하는 클라우드 서비스와 비교하여, 항공삼각측량, 3차원 포인트 클라우드 및 DSM 생성, 메쉬 및 텍스처 생성, 정사 모자이크 영상 제작 등의 과정은 비슷한 시간을 소요하였다. 클라우드 방식은 대용량 자료의 업로드와 다운로드 시간을 필요로 하지만 실질적인 현장 처리가 가능하다는 분명한 장점을 보였다. 온프레미스 방식과 클라우드 방식 모두 CPU와 GPU 성능에 따라 처리 시간의 차이가 발생하지만 벤치마크를 통해 확인되는 성능 차이만큼 큰 차이는 발생하지 않았다. 그러나 저성능의 GPU가 탑재된 랩탑 컴퓨터는 지나치게 많은 시간을 소요하여 현장 처리에 적용하기 어려운 것으로 나타났다.