화상을 이용한 심층암호는 화상에 숨긴 비밀 메시지를 전송하기 위한 비밀 통신의 한 방법이다. 디지털 화상에 비밀 메시지를 은닉시키기 위해서 엄폐화상은 은닉 알고리즘에 의해 변경이 되며, 그 결과 은닉화상이 생성된다. 송신자는 의미 없는 일반적인 엄폐화상에 비밀 메시지를 숨긴 은닉화상을 수신자에게 전송한다. 본 논문에서는 화상의 연속 두 화소간의 차분과 비밀 양자화 범위를 이용하여 비밀 메시지를 은닉하는 공간 영역 기반의 심층암호 기법을 제안한다. 특히, 제안 방식은 삽입용량을 증가시키기 위해 모듈러 연산을 이용한다. 제안 방식은 모듈러 연산을 수행함으로써 기존의 관련 방식[6]보다 비밀 메시지의 삽입용량을 평균 60% 정도 더 증가시킬 수 있었다.
최근 초분광 영상을 기반으로 토지피복을 분류하는 연구에서 토지피복 분광 라이브러리가 많이 활용되고 있다. 해외에서는 다양한 기관에서 토지피복 분광 라이브러리를 구축 및 제공하고 있지만, 국내의 경우 토지피복 분광 라이브러리의 구축 및 제공이 부족한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 국내 토지피복의 분류 연구에서 국내외 분광 라이브러리의 활용 가능성을 제시하는데 목적이 있다. 분광 라이브러리의 비교분석 및 분광 라이브러리를 이용한 토지피복분류에는 밴드매칭이 요구되며, 본 연구에서는 이를 자동적으로 수행하기 위한 자동화 로직을 제시하였다. 또한 직접 구축한 국내 토지피복 분광 라이브러리와 기구축 해외 토지피복 분광 라이브러리를 비교분석하였으며, 그 결과 직접 구축한 토지피복 분광 라이브러리의 상관계수가 0.974로 가장 높게 나타났다. 최종적으로 정확도 평가를 위해 국내외 토지피복 분광 라이브러리를 이용하여 연구대상지역의 항공 초분광 영상을 SAM기법으로 감독분류 하였으며, 그 결과 직접 구축한 분광 라이브러리의 전체정확도가 91.78%로 가장 높게 나타났다. 정확도 평가 결과 해외 토지피복 분광 라이브러리의 분류항목 중 Soils, Artificial Materials, Coatings는 국내에서도 충분히 피복을 분류하는데 적용 가능할 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1858-1872
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2023
With the advance of radar technologies, the availability of synthetic aperture radar (SAR) images increases. To improve application of SAR images, a management system for SAR images is proposed in this paper. The system provides trainable land cover classification module and display of SAR images on the map. Users of the system can create their own classifier with their data, and obtain the classified results of newly captured SAR images by applying the classifier to the images. The classifier is based on convolutional neural network structure. Since there are differences among SAR images depending on capturing method and devices, a fixed classifier cannot cover all types of SAR land cover classification problems. Thus, it is adopted to create each user's classifier. In our experiments, it is shown that the module works well with two different SAR datasets. With this system, SAR data and land cover classification results are managed and easily displayed.
본 연구는 IKONOS Geo레벨 스테레오 영상으로부터 DEM을 제작하기 위한 토지피복 특성별 정합영역 크기를 결정하고자 한다. 사용된 매칭기법은 상관계수를 이용한 영역기반정합 기법을 적용하였고, 탐색영역을 최소화하기 위해 외부표정요소를 구한 후, 이로부터 정합선을 수립하여 정합하였다. 실험은 산림, 논 밭, 수계, 도심지의 4가지 토지피복 특성별로 수행되어졌으며, 토지피복별 평균 상관계수, 칼럼 라인의 시차영상을 분석한 후, 실험 영상에서 최적의 정합영역 크기를 선정하였다. 실험결과, 산림지역은 $119{\times}119$화소, 논 밭 지역은 $51{\times}51$화소, 물 지역은 $81{\times}81$화소, 도심지는 $21{\times}21$화소가 DEM 제작을 위한 가장 적절한 정합영역 크기로 선정되었다.
본 연구에서는 비점오염원 평가에서 기대평균농도 적용에 필요한 토지피복 클래스를 추출하기 위해 Landsat TM 영상의 근적외선밴드 자료를 이용하여 농경지를 논과 밭으로 분류하였다. 환경부의 대분류와 중분류 자료를 이용하여 영상에서 분류한 토지피복도의 정확도를 평가한 결과, 각각 83.96%와 78.41%로 높은 정확도를 확보할 수 있었다. 그리고 영상분류를 통해 추출한 토지피복도를 기초로 하여 유출곡선지수와 직접유출을 평가한 결과 동복댐과 동복천 유역이 높게 분석되었다. 또한 유역별 기대평균농도 분석에서는 BOD, TN, TP 모두 겸백 수위표와 보성강상류 유역이 높게 나타났으며, 직접유출과의 조합을 통한 비점오염원 분석에서도 겸백 수위표와 보성강 상류 유역이 높게 분석되어 비점오염원 관리를 위한 중점 대상지역으로 선정되었다.
It is necessary to understand the amount of snowfall and area of snow cover of Mt. Halla to ensure the safety of mountaineers and to protect the ecosystem of Mt. Halla against climate change. However, there are not enough related studies and observation posts for monitoring snow load. Therefore, to supplement the insufficient data, this study proposes an analysis of snow load and snow cover using normalized-difference snow index. Using the images obtained from the Sentinel2 satellite, the normalized-difference snow index image of Mt. Halla could be acquired. This was examined together with the meteorological data obtained from the existing observatory to analyze the change in snow cover for the years 2020 and 2021. The normalized-difference snow index images showed a smaller snow pixel number in 2021 than that in 2020. This study concluded that 2021 may have been warmer than 2020. In the future, it will be necessary to continuously monitor the amount of snow and the snow-covered area of Mt. Halla using the normalized-difference snow index image analysis method.
The advantage of the remote sensing is extraction the information of wide area rapidly. Such advantage is the resource and environment are quick and efficient method to grasps accurately method through the land cover classification of wide area. Accordingly this study is used to the high-resolution (6.6m) Electro-Optical Camera (EOC) panchromatic image of the first Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSAT-1) and the multi-spectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data(36 bands).We accomplished FCM classification technique with MLC technique to be general land cover classification method in the content of research. And evaluated the accuracy assessment of two classification method.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.888-891
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2006
SAR image is not dependent on the weather condition and Sun's electromagnetic energy. But geometric distortions exist in almost all radar image, it need to be correction. The Radarsat-1 SAR images are used to monitoring of moisture acquired in May 1/1998 and May 25/1998. Radarsat-1 C band data is sensitive on moisture condition. Study area is located in Non-san site. It is made up almost agricultural area and a little of forest area. In May, Rice-planting is started in the midland of Korea. So moisture condition is undergoing many changes. Forest area need to be terrain effect removal for accurately results because it is included in layover, shadow, and so on. Results of land-cover moisture condition map are useful tool for fields of agriculture, forestry industry, and disaster.
A radiometric correction method is developed to apply multi-temporal KOMPSAT-1 EOC satellite images for the detection of land-cover changes b\ulcorner recognizing changes in reflection pattern. Radiometric correction was carried out to eliminate the atmospheric effects that could interfere with the image properly of the satellite data acquired at different multi-times. Four invariant features of water, sand, paved road, and roofs of building are selected and a linear regression relationship among the control set images is used as a correction scheme. It is found that the utilization of panchromatic multi-temporal imagery requires the radiometric scene standardization process to correct radiometric errors that include atmospheric effects and digital image processing errors. Land-cover with specific change pattern such as paddy field is extracted by seasonal change recognition process.
SAR image is not dependent on the weather condition and Sun's electromagnetic energy. But geometric distortions exist in almost all radar image, it need to be correction. The Radarsat-1 SAR images are used to monitoring of moisture acquired in May 1/1998 and May 25/1998. Radarsat-1 C band data is sensitive on moisture condition. Study area is located in Non-san site. It is made up almost agricultural area and a little of forest area. In May, Rice-planting is started in the midland of Korea. So moisture condition is undergoing many changes. Forest area need to be terrain effect removal for accurately results because it is included in layover, shadow, and so on. Results of land-cover moisture condition map are useful tool for fields of agriculture, forestry industry, and disaster.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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