본 논문은 MANET의 무선 보안의 취약성과 현재 활용되고 있는 인증기법을 분석하여, MANET 기반 강력한 인증을 위해 원타임 패스워드 키교환 인증기법을 제안한다. 제안기법은 라우팅, 등록, 실행 단계로 구성하며, 라우팅 단계에서는 AODV 프로토콜을 이용하였다. 등록 및 실행 단계에서는 적법한 소스노드 인증을 위해 원타임 패스워드 S/key와 패스워드 기반 DH-EKE를 적용하였다. 제안 인증 기법의 안전한 패킷 데이터 전송과 데이터 암호화를 위한 세션키 설정 시 H(pwd) 검증자로 암호화하여 키교환을 수행하고, 원타임 패스워드는 소스노드의 패스워드 소유 검증과 효율성 향상을 위해 사용한다. EKE는 식별자를 해쉬함수에 모듈라 지수승 하는 DH-EKE 방식을 이용하여 단대단 세션키를 설정하고 키교환 단계에서는 H(pwd) 검증자로 암호화함으로써 안전한 세션키 교환을 한다. 제안 기법은 지수승 연산이 소요되고 키 공유를 위한 데이터를 한꺼번에 전송하기 때문에 무선 환경에 활용 가능성이 높으며, 안전한 MANET 기반의 강력하고 신뢰성 있는 인증기법 이다.
최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
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.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.40-44
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2002
Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.
다변하고 복잡한 현대사회에서 1인 가구, 맞벌이 가구, 노인인구의 증가와 사생활보호의식의 강화 등의 조사환경은 많은 비용과 시간이 소요되는 기존방식의 인구총조사에 변화를 요구하고 있다. 덴마크와 핀란드 등 북유럽 선진통계국가의 행정자료를 활용한 경험사례에 비춰볼 때, 우리나라도 주민등록 행정자료 등을 활용한 등록센서스에 대한 깊은 연구가 필요하다. 행정등록자료에 기반을 둔 등록센서스는 조사비용의 절감과 조사의 정확성, 신속성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 행정자료 간 연계를 통해 고급통계를 생산하여 다양한 통계수요에 부응할 수 있을 것이다. 본 연구는 인구총조사 개선뿐만 아니라 앞으로 다가올 정보화시대의 센서스에 대비하기 위해 주민등록 행정자료와 2005년 인구총조사 결과를 연계하여 차이점을 살펴보고 인구총조사에 적용할 수 있는 정책적 제안 및 방향을 제시하였다. 연구방법은 개인의 비밀을 최우선으로 하면서 실증적인 연구가 되기 위해 부산해운대구와 충북 보은군을 대상으로 동일주소 내의 나이, 성별을 매칭값으로 연계성을 살펴보고, 매칭율이 매우 낮게 나타난 지역(충북 보은군 회남면)을 대상으로 인구총조사와 주민등록 행정자료를 직접 비교하는 방법을 사용하였다. 특히 2005년 인구총조사 결과와 비교성을 높이기 위해 주민등록 행정자료를 출생 및 사망, 전출 및 전입 등에 대한 정보를 이용하여 2005년 11월 1일 기준으로 자료를 생성하였다.
영상등록은 영상모자�掠茱� 중 중요한 기술로 인식되고 있으며, 파노라마 영상생성이나 비디오 모니터링, 영상복원 등과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 영상등록에서 중요한 처리과정은 많은 시간이 소요되는 특징점 검출과 추적이다. 본 연구에서는 연속된 영상자료에서 특징점을 검출하고 추적하기 위해서 KLT 특징점 추적자를 제안하였으며, 무인헬기에서 촬영된 연속영상프레임의 영상등록에 적용하여 효용성을 입증하였다. 그 결과 KLT추적자에 의한 반복처리는 연속영상의 첫 번째 프레임에서 추출된 특징점을 이용하여 전체 프레임에 걸쳐 성공적으로 추적할 수 있었다. 또한, 회전, 축척, 이동량이 다른 각각의 프레임들간의 특징점 추적은 KLT영상피라미드와 처리조건의 선택에 의해 정확도를 향상시킬 수 있었다.
3차원 정합이란 다시점에서 획득한 3차원 점군들을 정렬하는 기술로써 지난 수십 년간 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 이러한 3차원 정합은 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 시작으로 많은 변형 ICP가 소개되고 있다. 하지만 ICP 계열의 알고리즘들은 최근접점을 대응점으로 간주하여 알고리즘을 수행한다. 그렇기 때문에 3차원 점군의 초기 오차가 큰 경우 정확한 대응점 탐색에 실패할 수 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 색상과 3차원 거리가 융합된 6차원 거리와 색상분포 유사도를 이용한다. 더 나아가 색상 분할 기반 적응형 샘플링을 이용하여 알고리즘 연산 속도를 감소시키고 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 마지막으로 실험을 통해 기존의 방법과 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 비교한다.
This paper proposes a framework to automatically align Dental range image captured by depth sensors like the Microsoft Kinect. Aligning dental images by intraoral scanning technology is a difficult problem for applications requiring accurate model of dental-scan datasets with efficiency in computation time. The most important thing in dental scanning system is accuracy of the dental prosthesis. Previous approaches in intraoral scanning uses a Z-buffer ICP algorithm for fast registration, but it is relatively not accurate and it may cause cumulative errors. This paper proposes additional Alignment using the rough result comes after intraoral scanning alignment. It requires that Each Depth Image of the total set shares some overlap with at least one other Depth image. This research implements the automatically additional alignment system that aligns all depth images into Completed model by computing a network of pairwise registrations. The order of the each individual transformation is derived from a global network and AABB box overlap detection methods.
본 논문은 Ad-hoc 네트워크의 무선 보안의 취약성과 현재 활용되고 있는 인증기법을 분석하여, Ad-hoc 기반 강력한 인증을 위해 검증자를 이용한 인증기법을 제안한다. 제안기법은 라우팅, 등록, 실행 단계로 구성하며, 라우팅 단계에서는 AODV 프로토콜을 이용하였다. 등록 및 실행 단계에서는 적법한 소스노드 인증을 위해 원타임 패스워드 S/key와 패스워드 기반 DH-EKE를 적용하였다. 제안 인증 기법의 안전한 패킷 데이터 전송과 데이터 암호화를 위한 세션키 설정시 H(pwd) 검증자로 암호화 하여 키교환을 수행하고, 원타임 패스워드는 소스노드의 패스워드 소유 검증과 효율성 향상을 위해 사용한다. EKE는 식별자를 해쉬함수에 모듈라 지수승 하는 DH-EKE 방식을 이용하여 단대단 세션키를 설정하고 키교환 단계에서는 H(pwd) 검증자로 암호화 함으로써 안전한 세션키 교환을 한다.
In this study we attempted to estimate damage scope such as bridges destruction, farmland deformation, forest damage, etc occurred by typhoon using two digital aerial images for future high-resolution Kompsat-3 applications. The process procedures are followings: First, image registration between time-different aerial images was implemented. In this process one image was geometrically corrected by image-to-image registration. Second, image classification was done according to 4 classes. Finally through the comparison of classified two images the area of damage by flood and storm was approximately calculated. These results showed that it is possible to estimate the damage scale relatively rapidly using high-resolution images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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