• 농촌지도와개발
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• 제28권4호
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• pp.215-229
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• 2021

This study aims to identify the factors influencing the registration of managers or co-managers in agricultural management in the field of work and life of female farmers and to derive implications for expanding the registration of female farmers as managers and securing the status of women. In this study, binomial logit analysis was conducted with 1,043 questionnaire responses collected on&offline to achieve the research purpose. As a result of the analysis, it was found that the duration of farming, decision-making initiative, the experience of the supporting policies for farming activity, the activities of the crop group/research or female farmer's group, and the experience of supporting policies for self-development and leisure activities had a statisticallty significant effect on the registration of female farmers.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.101-107
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• 2013

일반적으로 상용화되고 있는 고해상도 위성영상에는 좌표가 부여되어 있지만, 촬영 당시 센서의 자세나 지표면 특성 등에 따라서 영상 간의 지역적인 위치차이가 발생한다. 따라서 좌표를 일치시켜주는 영상 간 상호등록 과정이 필수적으로 적용되어야 한다. 하지만 영상 내에 구름이 분포할 경우 두 영상 간의 정합쌍을 추출하는데 어려움을 주며, 오정합쌍을 다수 추출하는 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 구름이 포함된 고해상도 KOMPSAT-2 영상간의 자동 기하보정을 수행하기 위한 방법론을 제안한다. 대표적인 특징기반 정합쌍 추출 기법인 SIFT 기법을 이용하였고, 기준영상의 특징점을 기준으로 원형 버퍼를 생성하여, 오직 버퍼 내에 존재하는 대상영상의 특징점만을 후보정합쌍으로 선정하여 정합률을 높이고자 하였다. 제안 기법을 구름이 포함된 다양한 실험지역에 적용한 결과, SIFT 기법에 비해 높은 정합률을 보였고, 상호등록 정확도를 향상시킴을 확인할 수 있었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권2호
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• pp.53-58
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• 2021

In this paper, based on the real estate registration model in the Chinese internet environment, we propose a model for the joint business of banking collateral registration. This is to increase the efficiency and service level of the real estate mortgage registration process. And it can solve the problems that in the process of registering a mortgage loan, difficulty of data sharing between the real estate registration agency and the bank, and ordinary users and bank clerks duplicate unnecessary work. In addition, it realizes joint processing and data sharing of real estate registration work with real estate registration agencies and banks, increases the efficiency and level of government affairs services, and offers an optimized solution to realize a one-stop service for real estate security registration. The results of this study are expected to provide theoretical support for the application and innovation of the Internet environment real estate registration model.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.641-644
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• 2005

This paper introduces an Interactive Feature Extraction (!FE) approach for the registration of satellite imagery by matching extracted point and line features. !FE method contains both point extraction by cross-correlation matching of singular points and line extraction by Hough transform. The purpose of this study is to minimize user's intervention in feature extraction and easily apply the extracted features for image registration. Experiments with these imagery dataset proved the feasibility and the efficiency of the suggested method.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.181-185
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• 2006

Image co-registration is the process of overlaying two images of the same scene, one of which represents a reference image, while the other is geometrically transformed to the one. In order to improve efficiency and effectiveness of the co-registration approach, the author proposed a pre-qualified area matching algorithm which is composed of feature extraction with canny operator and area matching algorithm with cross correlation coefficient. For refining matching points, outlier detection using studentized residual was used and iteratively removes outliers at the level of three standard deviation. Throughout the pre-qualification and the refining processes, the computation time was significantly improved and the registration accuracy is enhanced. A prototype of the proposed algorithm was implemented and the performance test of 3 Landsat images of Korea showed: (1) average RMSE error of the approach was 0.436 Pixel (2) the average number of matching points was over 38,475 (3) the average processing time was 489 seconds per image with a regular workstation equipped with a 3 GHz Intel Pentium 4 CPU and 1 Gbytes Ram. The proposed approach achieved robustness, full automation, and time efficiency.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제19권12호
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• pp.2213-2223
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• 2005

In order to reconstruct a full 3D human model in reverse engineering (RE), a 3D scanner needs to be placed arbitrarily around the target model to capture all part of the scanned surface. Then, acquired multiple scans must be registered and merged since each scanned data set taken from different position is just given in its own local co-ordinate system. The goal of the registration is to create a single model by aligning all individual scans. It usually consists of two sub-steps: rough and fine registration. The fine registration process can only be performed after an initial position is approximated through the rough registration. Hence an automated rough registration process is crucial to realize a completely automatic RE system. In this paper an automated rough registration method for aligning multiple scans of complex human face is presented. The proposed method automatically aligns the meshes of different scans with the information of features that are extracted from the estimated principal curvatures of triangular meshes of the human face. Then the roughly aligned scanned data sets are further precisely enhanced with a fine registration step with the recently popular Iterative Closest Point (ICP) algorithm. Some typical examples are presented and discussed to validate the proposed system.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.293-304
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• 2022

본 연구에서는 고해상도 위성영상의 상대기하보정 결과에 건물이 미치는 영향을 분석하기 위해 건물에서 추출된 정합쌍의 유무에 따른 상대기하보정 결과를 비교한다. 건물 정합쌍의 제거를 위해 수치지형도에서 건물 객체를 추출하여 생성한 건물마스크 영상을 이용하였으며, 추가적으로 수렴각의 크기에 따른 정합쌍 추출 성능 및 상대기하보정 결과를 분석하였다. Affine 및 Piecewise linear 변환모델을 각각 적용하여 건물밀집지역에 대한 상대기하보정 결과를 비교하였다. 실험 결과, Affine 변환모델은 건물 정합쌍 제거 후 전반적인 정확도 향상을 나타내었다. 반면에, Piecewise linear 변환모델은 주변에 건물을 포함하고 있는 검사점에서 정확도가 향상되었으나, 건물이 없는 평탄한 지역의 검사점에서는 정확도 향상이 크지 않았다. 또한, Piecewise linear 변환모델을 적용할 경우 20° 이하의 수렴각을 갖는 영상에서 2 pixels 이하의 안정적인 정확도를 도출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.847-859
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• 2021

최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.13-21
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• 2021

아리랑3호, 국토위성 등 고해상도 국토관측 위성은 일반적으로 가시광 및 근적외선 영역의 영상을 획득하기 위한 MS (Multispectral) CCD (Charge Coupled Device) 센서와 MS보다 4배의 공간해상도를 갖는 고해상도 PAN (Panchromatic) 영상을 획득하기 위한 CCD 센서의 조합으로 된 카메라를 탑재한다. 카메라 내에서 PAN과 MS CCD라인이 일정한 간격을 갖게 설치되기 때문에 위성이 궤도를 지나가며 대상물을 약간의 시간차를 갖고 촬영하게 되며 따라서 영상 내의 대상물 위치도 달라진다. PAN과 MS 영상융합을 위해서는 PAN과 MS영상간의 정밀한 상호좌표등록이 필요한데, 본 연구에서는 센서모델링을 통한 기법과 영상 매칭의 융합을 통한 상호좌표등록을 수행하였다. PAN과 MS 상호 센서모델링을 통해 초기 상호좌표등록을 수행하고, 영상 매칭을 통해 그 정밀도를 향상시켜 약 RMSE (Root Mean Square Error) 0.2 화소의 정밀도를 확보할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.221-232
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• 2021

본 연구는 KOMPSAT-3 및 KOMPSAT-3A호에서 전처리 단계에 따라 구분하여 제공하는 Level 1R 영상과 Level 1G 영상을 이용하여 기준영상의 기하품질에 따른 상호좌표등록 결과 분석을 수행하였다. 기준영상으로 Level 1R 영상 및 1G 영상 각각을 사용하고 대상영상은 Level 1R 영상을 사용하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험을 위해 대전지역에서 촬영된 KOMPSAT-3 및 3A호의 Level 1R, 1G 영상 총 7장을 이용하였다. 상호좌표등록을 수행하기 위해, 우선적으로 특징기반 정합기법인 SURF (Speeded-Up Robust Feature) 기법과 영역기반 정합기법인 위상상관 (Phase Correlation) 기법을 함께 이용한 반복적 정합기법을 통해 두 영상의 기하학적 위치를 개략적으로 일치시켜 주었다. 개략적으로 일치된 영상에서 SURF 기법을 이용하여 정합쌍을 추출하고 Affine 변환모델과 Piecewise Linear 변환모델을 각각 구성하여 상호좌표등록을 수행하였다. 실험결과, 기하오차가 보정된 Level 1G 영상을 기준영상으로 선정하였을 경우, Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 상대적으로 많은 수의 정합쌍을 추출하였다. 또한, 기준영상이 Level 1G 영상일 때의 상호좌표등록 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 평균 5화소 미만으로 Level 1R 영상을 이용하였을 때보다 더 낮은 것을 확인하였다. 이는 상호좌표등록 수행 시 두 위성영상 간의 초기위치관계가 상호좌표등록 결과에 영향을 끼칠 수 있음을 의미하며, 기준영상의 기하품질이 우수할수록 안정적인 상호좌표등록 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.