• 한국측량학회지
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• 제30권6_2호
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• pp.653-663
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• 2012

Using soft classification, it is possible to obtain the land cover proportions from the remotely sensed image. These land cover proportions are then used as input data for a procedure called "super-resolution mapping" to produce the predicted hard land cover layers at higher resolution than the original remotely sensed image. Superresolution mapping can be implemented using a number of algorithms in which the Hopfield Neural Network (HNN) has showed some advantages. The HNN has improved the land cover classification through superresolution mapping greatly with the high resolution data. However, the super-resolution mapping is based on the spatial dependence assumption, therefore it is predicted that the accuracy of resulted land cover classes depends on the relative size of spatial features and the spatial resolution of the remotely sensed image. This research is to evaluate the capability of HNN to implement the super-resolution mapping for SPOT image to create higher resolution land cover classes with different zoom factor.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.83-91
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• 2019

본 논문에서는 영상에 존재하는 곡면 특성과 지역적 유사성을 효과적으로 이용하고, 극히 일부 영상에서 발생하는 CZP(Closest Zero point)가 존재하지 않는 문제를 해결하여 히스토그램 이동을 통해 가역적으로 기밀데이터를 커버 이미지(cover image)에 은닉할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 적용하면 커버 이미지에 비가시적으로 데이터를 은닉할 수 있으며, 데이터가 은닉된 스테고 이미지(stego-image)로부터 기밀 데이터를 손실 없이 추출하고, 원본 커버 이미지를 온전히 복원할 수 있다. 제안된 기법을 적용하여 구성한 스테고 이미지는 커버 이미지와 차이를 구별할 수 없을 정도로 시각적 화질이 우수하기 때문에 기밀 데이터가 스테고 이미지에 은닉되었는지를 알 수 없다. 제안된 기법은 기존의 APD(Adjacent Pixel Difference)기법에 비하여 다양한 레벨로 기밀 데이터를 은닉할 수 있으며, APD 기법 대비 최대 25.1% 많은 기밀 데이터를 커버 이미지에 은닉 할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1030-1032
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• 2003

This study a imed to analyze the effect of combined optical and radar image for the land cover classification in coastal region. The study area, Gyeonggi Bay area has one of the largest tidal ranges and has frequent land cover changes due to the several reclamations and rather intensive land uses. Ten land cover types were classified using several datasets of combining Landsat ETM+ and RADARSAT imagery. The synergic effects of the merged datasets were analyzed by both visual interpretation and an ordinary supervised classification. The merged optical and SAR datasets provided better discrimination among the land cover classes in the coastal area. The overall classification accuracy of merged datasets was improved to 86.5% as compared to 78% accuracy of using ETM+ only.

• 한국측량학회지
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• 제24권3호
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• pp.289-297
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• 2006

토지피복지도는 토지의 피복특성과 토지활용특성을 나타내는 자료로서 토지피복분류체계에 따라 계층적인 구조로 1998년부터 제작되고 있다. 대분류는 Landsat 위성영상을 활용하여 남 북한에 대한 작업이 완료되었으며, 중분류는 IRS-1C, IRS-1D, KOMPSAT, SPOT-5 영상을 저해상 컬러 영상과 영상융합을 한 후, 그 결과자료를 전문가가 도화하여 제작하고 있다. 특히 도화에 의한 중분류 토지피복지도 제작은 위성영상의 구매 및 자료처리, 토지피복 지도제작 과정에서 막대한 비용이 필요하다. 본 논문에서는 최근 많은 연구가 수행되고 있는 초분광 위성영상인 EO-1 Hyperion을 이용한 중분류 토지피복지도 제작 가능성을 연구했다. 많은 분광정보를 제공하는 Hyperion 영상과 기존에 사용하던 Landsat-7 ETM+ 영상의 토지피복분류 비교 연구를 수행하여 Hyperion의 분류정확도를 평가했다. 또한, Hyperion에 적합한 최적밴드선택 방법을 통하여 초분광 위성영상 활용의 효율성을 증대시켰다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5095-5111
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• 2019

A multi-rotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system is developed to solve the manhole cover detection problem for the infrastructure maintenance in the suburbs of big city. The visible light sensor is employed to collect the ground image data and a series of image processing and machine learning methods are used to detect the manhole cover. First, the image enhancement technique is employed to improve the imaging effect of visible light camera. An imaging environment perception method is used to increase the computation robustness: the blind Image Quality Evaluation Metrics (IQEMs) are used to percept the imaging environment and select the images which have a high imaging definition for the following computation. Because of its excellent processing effect the adaptive Multiple Scale Retinex (MSR) is used to enhance the imaging quality. Second, the Single Shot multi-box Detector (SSD) method is utilized to identify the manhole cover for its stable processing effect. Third, the spatial coordinate of manhole cover is also estimated from the ground image. The practical applications have verified the outdoor environment adaptability of proposed algorithm and the target detection correctness of proposed system. The detection accuracy can reach 99% and the positioning accuracy is about 0.7 meters.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.617-625
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• 2017

본 논문에서는 기밀 데이터를 커버 이미지에 은닉하는 효과적인 가역 데이터 은닉 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 이미지에 존재하는 지역적 유사성을 이용하여 픽셀 값을 정확하게 예측하여 예측 이미지를 생성하였고, 생성된 예측 이미지와 원본 커버 이미지를 사용하여 차분 시퀀스를 생성한 후, 히스토그램 쉬프트 기법을 적용하여 기밀데이터가 은닉된 스테고 이미지(stego-image)를 생성하였다. 스테고 이미지로부터 기밀 데이터를 추출하고 원본 커버 이미지를 손실 없이 복원할 수 있다. 제안된 기법을 적용하면 기존의 APD 기법에 비하여 더 많은 기밀 데이터를 은닉할 수 있음을 실험으로 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.205-213
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• 2018

초분광영상(Hyperspectral Image)은 다중분광영상에 비해 각 픽셀이 가지는 정보량이 많아 다양한 토지피복을 분류하는데 있어 가장 적합한 영상으로 평가 받고 있다. 하지만 최근의 초분광영상의 연구는 대분류에 해당하는 연구에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 토지피복분류에 대한 연구를 수행하기 위해 기존의 분석기법인 ED, SAM, SSS 기법을 토대로 Decision Tree를 구성하는 연구를 수행하였다. 그 결과, 대분류의 전체정확도는 1.68%, 세분류 전체정확도는 5.56%가 향상되는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.383-387
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• 2007

The improved accuracy of the Land Cover/Land Use Map constructed using Hyperspectal Satellite Image and the possibility of real time classification of Land Use using optimal Band Selective Factor enable the change detection from automatic classification using the existed Land Cover/Land Use Map and the newly acquired Hyperspectral Satellite Image. In this study, the effective analysis techniques for automatic generation of training regions, automatic classification and automatic change detection are proposed to minimize the expert's interpretation for automatic update of the Land Cover/Land Use Map. The proposed algorithms performed successfully the automatic Land Cover/Land Use Map construction, automatic change detection and automatic update on the image which contained the changed region. It would increase applicability in actual services. Also, it would be expected to present the effective methods of constructing national land monitoring system.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.985-997
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• 2003

본 연구의 목적은 미국 토양보존국(SCS)의 피복분류에 따른 유출곡선지수(CN) 값을 이용하여 위성영상 피복분류 항목에 대한 CN 값을 제시하는데 있다. 이를 위하여 SCS의 각 피복항목별 정의와 유역의 CN값 산정 방법에 대해서 연구하였다. 위성영상 피복분류 항목에 대한 CN값 산정방법으로 통계적 접근법을 사용하였으며 공간해상도에 따라 대분류, 중분류, 세분류로 구분된 환경부의 위성영상 피복분류항목에 대한 CN 값을 산정하였다. 본 연구의 결과는 향후 위성영상을 이용하여 CN 값을 산정할 경우 효율적으로 사용될 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권12호
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• pp.5643-5656
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• 2016

The detection accuracy of steganalysis depends on many factors, including the embedding algorithm, the payload size, the steganalysis feature space and the properties of the cover source. In practice, the cover source mismatch (CSM) problem has been recognized as the single most important factor negatively affecting the performance. To address this problem, we propose a new framework for blind, universal steganalysis which uses traditional steganalyst features. Firstly, cover images with the same statistical properties are searched from a reference image database as aided samples. The test image and its aided samples form a whole test set. Then, by assuming that most of the aided samples are innocent, we conduct outlier detection on the test set to judge the test image as cover or stego. In this way, the framework has removed the need for training. Hence, it does not suffer from cover source mismatch. Because it performs anomaly detection rather than classification, this method is totally unsupervised. The results in our study show that this framework works superior than one-class support vector machine and the outlier detector without considering the image retrieval process.