Permanent Scatterer InSAR (PSInSAR) 기법은 단일 주영상을 가지는 간섭도를 사용하여, 안정적인 신호를 보내는 고정산란체를 추출하고 시간에 따른 지표변위를 계산한다. 그러나 산악지역과 같이 고정산란체를 추출하기 어려운 지역에서는 적용되기 어렵다. 또 다른 다중시기 간섭기법인 Small BAseline Subset (SBAS)은 기선거리가 짧은 다중시기 주영상을 가지는 간섭도를 이용하기 때문에 산악지역에도 효과적으로 적용될 수 있으나, 사용되는 간섭도의 절대 위상 복원이 적절히 수행되지 못했을 경우 정확한 지표변위 계산이 어렵다. 본 연구에서는 앞서 언급된 다중시기 간섭기법들의 단점을 극복한 Temporarily Coherence Point InSAR (TCPInSAR) 기법을 소개한다. 이 기법은 간섭도의 절대 위상 복원이 필요 없고, 기선거리가 짧은 다중시기 주영상을 적용한다. 기존의 두 다중시기 간섭기법에 비해 산악지역에서도 충분한 고정산란체를 추출하여 공간적인 지표변위 양상을 관측하기에 충분하고, 절대 위상 복원으로 인한 오차가 없는 시계열 변위를 얻을 수 있다. 본 연구를 위해 미국 알라스카 어거스틴 화산의 ERS-1과 ERS-2 SAR 자료를 수집하여, SBAS와 TCPInSAR 기법을 통해 1992년부터 2005년까지 발생된 지표변위를 관측하고 시계열 지표변위 결과를 비교하였다.
본 연구는 다종 위성 자료를 활용한 해수면온도 합성 기법에 대한 연구이다. 현재 많은 연구자들이 사용하고 있는 NGSST 알고리듬은 위성에 따른 정확도를 고려하지 않고 시 공간 상관도만을 계산하여 해당 픽셀의 값을 추정한다. 본 연구에서는 위성 센서별로 가지고 있는 정확도를 추가로 고려한 해수면온도 합성기법을 제안하고 기존 알고리듬과의 비교를 수행하였다. 합성장을 산출하는데 사용된 센서는 적외 센서인 MODIS, AVHRR 그리고 마이크로파 센서인 AMSR-E를 사용하였고, 2011년 4월 4일을 기준으로 5 km의 공간해상도를 갖는 일일 해수면 온도 합성장을 비교하였다. 부이와의 비교 결과, 기존 방법(NGSST Method)과 제안 방법(New Method)에 의한 표준편차는 각각 $0.15^{\circ}C$와 $0.12^{\circ}C$이었다. 또한 기존 방법보다 제안 방법에 의한 해수면온도 값은 연안을 제외한 대부분의 해역에서 다소 높게 산출이 되었다. 현 단계에서 정량적인 평가는 어렵지만, 본 연구를 통하여 해수면온도 합성기법에 대한 연구 방향이 제시되었다고 판단된다.
제조에서의 모터 불량은 향후 A/S 및 신뢰성에 중요한 역활을 한다. 모터의 불량 구분은 소리, 전류, 진동등의 측정을 통해 검출한다. 본 논문에서 사용한 데이터는 자동차 사이드미러 모터 기어박스의 소리를 사용하였다. 모터 소리는 3가지의 클래스로 구성되어 있다. 소리 데이터는 멜스펙트로그램을 통한 변환 과정을 거쳐 네트워크 모델에 입력된다. 본 논문에서는 불량 모터 구분 성능을 올리기 위한 데이터 증강, 클래스 불균형에 따는 다양한 데이터 재샘플링, 재가중치 조절, 손실함수의 변경, 표현 학습과 클래스 구분의 두 단계 분리 방법 등 다양한 방법을 적용하였으며, 추가적으로 커리큘럼 러닝 방법, 자기 스페이스 학습 방법 등을 Bidirectional LSTM Attention, Convolutional Recurrent Neural Network, Multi-Head Attention, Bidirectional Temporal Convolution Network, Convolution Neural Network 등 총 5가지 네트워크 모델을 통하여 비교하고, 모터 소리 구분에 최적의 구성을 찾을 수 있었다.
In this paper we applied pattern recognition approach to detect audio forgery. Classification of the microphone types and models can help determining the authenticity of the recordings. Canonical correlation analysis was applied to extract feature for microphone classification. We utilized the linear dependence between two near-silence regions. To utilize the advantage of multi-feature based canonical correlation analysis, we selected three commonly used features to capture the temporal and spectral characteristics. Using three different microphones, we tested the usefulness of multi-feature based characteristics of canonical correlation analysis and compared the results with single feature based method. The performance of classification rate was carried out using the backpropagation neural network. Experimental results show the promise of canonical correlation features for microphone classification.
본 논문에서는 3차원 영상 생성을 위한 깊이맵 추정 및 중간시점 영상합성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시키기 위해 깊이값을 추정하는 과정에서 기존의 정합 함수에 이전 프레임에서 추정한 깊이값을 고려하는 가중치 함수를 추가한다. 또한, 중간시점 영상을 합성하는 과정에서 발생하는 경계 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 중간시점 영상을 합성할 때, 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 (disocclusion) 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용하여 경계 잡음을 처리한다. 컴퓨터 모의실험 결과를 통해 깊이맵의 시간적 상관도를 향상시켜서 사용자의 시각적 피로감을 줄일 수 있었고, 배경 잡음이 사라진 자연스러운 중간시점 영상을 생성할 수 있었다.
Remote sensing cannot provide a direct measurement of vegetation index (VI) but it can provide a reasonably good estimate of vegetation index, defined as the ratio of satellite bands. The monitoring of vegetation in nearby urban regions is made difficult by the low spatial resolution and temporal resolution image captures. In this study, enhancing spatial resolution method is adapted as to improve a low spatial resolution. Recent studies have successfully estimated normalized difference vegetation index (NDVI) using improved resolution method such as from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard EOS Terra satellite. Image enhancing spatial resolution is an important tool in remote sensing, as many Earth observation satellites provide both high-resolution and low-resolution multi-spectral images. Examples of enhancement of a MODIS multi-spectral image and a MODIS NDVI image of Cheongju using a Landsat TM high-resolution multi-spectral image are presented. The results are compared with that of the IHS technique is presented for enhancing spatial resolution of multi-spectral bands using a higher resolution data set. To provide a continuous monitoring capability for NDVI, in situ measurements of NDVI from paddy field was carried out in 2004 for comparison with remotely sensed MODIS data. We compare and discuss NDVI estimates from MODIS sensors and in-situ spectroradiometer data over Ochang plain region. These results indicate that the MODIS NDVI is underestimated by approximately 50%.
프록시 시스템에서의 QoS는 혼잡 (congestion), 지연 (delay), 재전송 (retransmission) 등과 같은 간섭에 의해 많은 영향을 받는다. 또한 멀티-레벨 스트리밍 서비스는 시간 동기화에 의해 영향을 받으며, 이로 인하여 서비스 성능이 저하된다. 본 논문에서는 프록시 시스템에서 발생하는 스트리밍 서비스의 성능 저하를 개선하고 스트리밍 처리율을 향상시키기 위한 세그먼트 기반의 버퍼 관리 메커니즘을 제안한다. 제안된 논문의 목적은 다음과 같다. 1) 세그먼트 기반의 버퍼관리 메커니즘을 이용하여 다중 스트리밍 서비스를 최적화한다. 2) 혼잡, 간섭 등으로 인해 발생되는 오버헤드를 줄인다. 3) 끊김 현상, 지연 등으로 인해 발생하는 재전송의 문제를 최소화한다. 이러한 목적을 수행하기 위해 우리는 퍼지 값 $\mu$와 비용 가중치 $\omega$를 이용한다. 시뮬레이션 결과 제안된 메커니즘은 버퍼 캐시 제어율, 평균 패킷 손실률, 그리고 스트림 적합성 척도에 따른 지연 절약율에 있어서 기존의 고정길이 세그먼트기법, 피라미드 (pyramid) 세그먼트 기법, 그리고 스카이스크렙퍼 (skyscraper) 세그먼트 기법보다 성능이 효율적임을 보였다.
고해상도 위성영상을 공간정보 분야에 효과적으로 활용하기 위해서는 다중센서와 다시기 영상 데이터를 공간분석에 함께 사용하여 이들 데이터의 장점을 최대한 활용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 고해상도의 다중센서자료를 동시에 활용하기 위해, 영상 간 존재하는 변위량을 자동으로 추정하여 다중센서 영상 간 기하보정을 수행하는 새로운 영상정합기법을 개발하였다. 영상의 취득 방식과 방사적 특성이 다른 광학영상과 SAR 영상 간의 유사도를 효과적으로 계산하기 위하여 기하적, 방사적 전처리 과정을 수행하였고, 두 영상 간 변위량 측정은 상호정보기법을 통해 계산하였다. 또한, 변위량 측정방식의 계산 효율과 정확도 향상을 위하여 영상 피라미드 방식을 적용하여 상위 피라미드 영상부터 차례로 x, y 방향에 대한 변위량을 최적화기법을 통해 추정하였다. 이러한 과정을 피라미드의 최하부인 원영상에까지 반복적으로 수행함으로써 두 영상 간 정밀한 변위량을 추정하였으며, 수동으로 추출된 검사점을 통해 제안기법에 대한 정확도 평가를 수행한 결과, 영상간 변위량에 대한 고려만으로도 약 5m 이내 (RMSE)의 기하보정 정확도를 도출할 수 있었다.
다수 무인기 체계에서 임무할당은 임무 수행 능력을 결정하는 중요한 요인이다. 본 논문은 유전 알고리즘에 기반한 임무계획기법을 제안한다. 본 기법을 통해 제한 조건을 만족하면서, 임무 완료 시간을 최소화하는 해를 구할 수 있다. 임무 할당 문제의 최적해를 구하기 위해서는 계산량이 많이 필요하므로 본 기법이 해를 구하는 대안이 될 수 있다. 본 기법은 현실 세계의 다양한 종류의 무인기, 임무, 제한 조건을 고려하였다. 제안된 기법은 각 무인기의 임무 시퀀스와 제한 조건 만족을 위한 임무 별 대기 시간을 도출한다. 다양한 수치적 시뮬레이션 결과를 통해 임무 종료 시간을 최소화하는 임무계획 기법의 성능을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.454-459
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2002
We have developed a new method to visualize river networks in tropical rain forests from JERS-1 SAR images. This method compresses river information in an original SAR image to a small image displaying wide rivers as dark objects in real size and narrower rivers as bright objects showing brightness level as an indicator of the discharge. We applied this method to 476 images of Amazon forests, 13 observations for path 415 data and 11 observations for path 416 data between 1993 and 1997. We confirmed that a change observed in a preliminary experiment was certainly a part of seasonal changes. The changes roughly correspond to the monthly precipitation changes. Through a simple digital analysis although qualitative, we also detected subtle but consistent regional differences among minor tributaries that belong to a major tributary basin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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