공간해상도 약 1 m의 고해상도 X-band SAR 위성이 이용되면서 SAR를 이용한 도심지 모니터링, 표적탐지, 건물 재구성에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 TerraSAR-X SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성을 수행하였다. 도심지 건물 재구성을 위하여 1:25,000 수치지형도로부터 건물의 외곽선을 추출하였으며, 추출한 건물의 외곽선을 기반으로 SAR 영상에서 모서리반사 위치를 찾았다. KS 테스트(Kolmogorov-Smirnov Test)에 기반하여 고해상도 SAR 진폭영상의 건물 모서리반사 위치로부터 레이오버 길이를 측정하여 건물의 초기 높이를 설정하였다. 진폭영상을 이용하여 추출한 건물의 초기 높이 기준 -10 m에서 +10 m로 건물의 높이를 변화시키며 도심지에 적합한 간섭위상 시뮬레이션을 수행하여 TerraSAR-X 간섭위상과의 위상 일치성 계산을 하였다. 위상 일치의 경향성 분석을 통해 건물의 높이를 설정해 줌으로써 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성 연구를 진행하였다. 대전지역의 아파트 단지에 적용한 결과, 진폭영상과 간섭위상을 이용하여 추정된 건물 높이는 LiDAR로부터 추출된 높이를 기준으로 약 1~2 m 정도의 RMSE (Root Mean Square Error)를 보였다. 개발된 알고리즘은 향후 TerraSAR-X와 TanDEM-X 간섭쌍 자료에 적용할 경우, 보다 도심지 모니터링에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 진성난수 생성기를 위한 베타선 센서를 설계하였다. PMOS 피드백 트랜지스터의 게이트를 DC 전압으로 바이어스하는 대신 PMOS 피드백 트랜지스터에 흐르는 전류가 PVT 변동에 둔감하도록 설계된 전류 바이어스 회로를 mirroring하게 흐르도록 하므로 CSA의 signal voltage의 변동을 최소화하였다. 그리고 BGR (Bandgap Reference) 회로를 이용하여 공급된 정전류를 이용하여 신호 전압을 VCOM 전압 레벨까지 충전하므로 충전 시간의 변동을 줄여 고속 감지가 가능하도록 하였다. 0.18㎛ CMOS 공정으로 설계된 베타선 센서는 corner별 모의실험 결과 CSA 회로의 최소 신호전압과 최대 신호전압은 각각 205mV와 303mV이고, pulse shaper를 거친 출력 신호를 비교기의 VTHR (Threshold Voltage) 전압과 비교해서 발생된 펄스의 최소와 최대 폭은 각각 0.592㎲와 1.247㎲로 100kHz의 고속 감지가 가능한 결과가 나왔으며, 최대 100Kpulse/sec로 계수할 수 있도록 설계하였다.
본 연구는 잘못 형성된 입력에 대한 멜리쉬의 연구(1989)에 기반하고 있다. 이 글은 chart-based parser를 이용하여 구문론적 차원에서 잘못 형성된 입력 문자의 복구에 촛점을 둔다. 멜리쉬의 체계는 두가지 분석기, 즉 잘형성된 입력 분석기와 잘못 형성된 입력 분석기로 구성되는데, 필자의 연구는 그에 생각을 따르고 있다. 이글에서는 주로 chartparsing의 개념, 잘못형성된 입력에 대한 분석전략이 논의된다. 또한 필자가 제시하는 체계의 디자인과 구현, 필자의 체계를 멜리쉬의 체계와의 비교와 같은 사항들이 다루어질 것이다.
이 논문에서는 지상용 SAR (GB-SAR) 시스템의 간섭기법을 이용하여 특정 산란체의 인위적 변위를 탐지하고 대기습도보정을 통하여 정확도를 향상시켰다. GB-SAR 자료는 중심주파수 5.3 GHz, 거리 해상도 25 cm, 방위해상도 $0.324^{\circ}$로 모든 편파(HH, VV, VH, HV)에 대해 얻어졌다. 삼각삼면반사체(triangular trihedral corner reflector)를 시스템 전방 160 m 지점에 위치시킨 후 인위적으로 0 - 40 mm의 변위를 주어 측정하였다. 그 결과, 모든 편파에서 실제 변위와 GB-SAR 시스템을 통한 측정 변위의 RMS 오차는 1.22 mm로 나타났으며, 실제변위 40 mm 일 때의 최대 측정오차는 HH편파에서 2.72 mm로 나타났다. 대기 중 습도에 대한 보정을 실시하였고 그 결과, RMS 오차는 0.52 mm로 줄어들었다. 이를 통해 GB-SAR 시스템은 밀리미터 이하의 정밀도가 요구되는 자연산란체나 인공구조물의 변위측정 및 안정성 평가 분야에 적용이 가능할 것으로 판단된다.
SAR를 이용한 지상이동물체탐지(GMTI)는 SAR의 주요 활용 기술 중 하나이다. 최근 위성 탑재 SAR 시스템의 해상도가 높아지면서 지상이동목표물 탐지의 유용성은 더욱 강조되고 있다. 현재까지 다양한 지상이동물체탐지 기법이 개발되었으나 대부분은 다중채널 SAR 시스템을 이용하는 기술에 집중되었다. 그러나, 아직도 단일채널 SAR 영상으로부터 지상 이동물체를 탐지하는 것은 매우 어려운 문제로 남아 있는 반면 다중채널 위성 탑재 SAR 시스템은 아직은 그 활용이 현실적으로 매우 제한적인 상황이다. 일단 지상의 목표물이 탐지되고 이동속도가 3 m/s(약 10.8 km/h) 이상인 경우 그 목표물의 이동속도는 단일채널 SAR 자료라도 오차범위 약 5%의 정밀도로 복원 가능하다. 따라서 단일채널 SAR 자료로부터 지상의 이동물체 자체를 탐지하는 것이 핵심이며, 이 논문에서는 SAR Single-Look Complex(SLC) 영상자료에 미분을 적용하여 쉽고 빠르게 탐지하는 방법을 제시한다. 이 논문에서는 SAR SLC 자료의 미분 값은 도플러 중심주파수를 나타냄을 유도하고, 따라서 미분 값은 지상이동물체 탐지에 매우 효과적임을 설명하고자 한다. 이 논문에서 제시하는 미분 방법의 결과와 정밀한 속도복원 방법의 상관계수 $R^2$ 는 0.62로 나타났으며, 이는 이동물체를 탐지하는 데는 충분함을 지시한다. 이 방법은 매우 단순한 미분으로 도플러 중심주파수 분석에 근거하고 있으나 최종 자료처리에 앞서 도플러 경사도를 제거해야 하며, 적용결과의 효율성과 신뢰도는 이 도플러 경사도 제거 과정에 크게 좌우된다. 지상에 모서리 산란체를 탑재하고 이동속도를 조절한 실험용 차량과 이를 관측한 TerraSAR-X SLC 자료를 이용하여 검증을 실시하였다. 검증결과 지상 이동물체를 매우 쉽게 탐지하면서도 정지된 상태의 강한 산란체는 약 18.5 dB의 신호파워를 줄여 효과적으로 제거 하는 것으로 나타났다. 현재 이 방법은 지상의 이동속도 8.8 km/h 이상인 경우 매우 효과적이며, 아리랑-5호를 비롯한 모든 단일채널 SAR 시스템에 적용 가능하다.
최근 도심 내 지반침하 사고가 증가하면서 지하공동 분포의 정밀한 조사를 위하여 지표레이다 탐사가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 지표레이다 탐사 자료의 일반적인 해석은 기초적인 자료처리만 적용된 후, 주관적인 분석이 수행되기 때문에 해석 결과의 신뢰도 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 이 연구에서는 영상처리 분야 기술 중에 하나인 모서리 탐지 기법을 지표레이다 탐사 자료의 공동 및 파이프와 같은 강력한 회절원에 의한 이벤트에 적용시켜 그 특성을 분석하였다. 분석을 위하여 공동 또는 매설관로 등에 대해 얻어진 지표레이다 탐사 현장자료에 영상처리 기술을 적용하였다. 그 결과, 모서리 탐지 기법을 이용하여 공동 또는 매설관로 등의 회절원에 의한 주요 이벤트들이 효과적으로 분리되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 급격한 경사를 가지며 기록되는 강력한 회절원에 의한 이벤트와 달리 지반침하를 일으키는 공동은 비교적 넓은 규모를 가지고 있어 완만한 경사 이벤트로 기록되기 때문에 진폭변화에 따른 방향성 분석을 통해 회절원에 의한 이벤트들과 효과적으로 분리할 수 있었다. 효과적으로 분리된 결과들을 바탕으로 해석을 수행하게 되면 지하공동 분석 시 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것이라고 생각한다. 향후, 이러한 기법들이 많은 현장자료에 대해 검증을 거친다면 방대한 양의 지표레이다 탐사 자료 해석의 반자동화에도 기여할 수 있을 것이라고 기대된다.
본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
인간과 컴퓨터의 상호작용이 관심분야로 대두되면서 인체를 검출하고 추적하는 기술들에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일카메라의 입력으로 인체의 비율을 이용하여 인체 부위를 연결하는 조인트를 자동으로 검출하고 객체를 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력영상과 배경영상의 회색조 영상과 색상 영상의 차영상을 구한 후 그 결과를 결합하여 배경과 전경을 분리하고 객체를 추출한다. 또한 얼굴길이와 인체 각 영역의 측정값을 이용하여 인체 비율을 모델링하고 추출된 객체 실루엣의 코너점과 모델링된 비율을 이용해 객체의 조인트를 자동으로 추출한다. 추출된 조인트의 움직임을 블록매칭 기법으로 객체의 움직임을 추적한다. 제안방법을 카메라로 입력되는 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트 또한 효율적으로 추적되었다.
본 논문에서는 저 비트율 압축 영상의 블록킹 현상을 제거하기 위한 적응적 후처리 기법을 제안한다. 적응적 후처리는 방향성 활동도 기반의 블록 분석에 따라 다른 강도의 필터를 적용하여 블록킹 현상을 선택적으로 제거한다. 격자잡음을 제거하기 위한 1차원 필터링은 블록의 방향성뿐만 아니라 블록 내 신호의 특성에도 적응적인 필터링을 수행한다. 또한 계단형 잡음 및 모서리 잡음을 검출하는 방법 및 이를 효과적으로 제거하기 위한 2차원 방향성 필터를 제안한다. 실험 결과 다양한 영상 및 비트율에 대해서 제안한 방법의 PSNR 및 주관적 화질 평가를 위한 GBIM 결과가 기존의 블록킹 현상 제거 방법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 연구에서는 모니터, 카메라 및 눈동자 좌표계간의 복잡한 3차원 관계를 고려하지 않고, 동공의 중심 위치와 모니터의 구석에 설치된 적외선 조명에 의한 네 개의 조명 반사광 사이의 관계를 사용하여 2차원적인 변환 방법으로 사용자의 시선 위치를 파악한다. 동공중심과 조명 반사광을 정확하게 추출하고, 이를 통해 계산된 시선 위치 계산의 정확도에 영향을 줄 수 있는 오차 요소들을 보정하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위하여, 동공 중심을 통해 계산된 시선위치와 실제 시선 축이 이루는 카파에러를 초기 1회의 사용자 캘리브레이션을 통해 보정하였다. 또한, 칼만 필터를 기반으로 눈의 급격한 움직임 변화에도 각막 조명 반사광을 안정적으로 추적하여 시선 위치를 정확하게 추적한다. 실험 결과, 제안한 연구방법의 시선 위치 추출 오차는 눈의 급격한 움직임 변화에 상관없이 약 1.0$^\circ$ 를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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