• 한국측량학회지
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• 제9권2호
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• pp.49-56
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• 1991

본 연구에서는 SPOT 위성자료를 이용함에 있어 경제적 시간적 효용성을 증대시키기 위해, CCT 형태의 수치영상자료를 일반 PC 영상처리체계로 처리하여 3차원 위치를 결정하고자 하였으며, 위성영상의 상좌표취득에는 통계적 이론에 근거한 영상정합기법을 도입, 좌표취득의 신뢰도를 분석하여 수치표고모형생성, 정사사진의 작성 등에 요구되는 3차원 위치결정에 관한 새로운 알고리즘을 제시하였다. CCT 형태의 수치위성영상을 이용한 상좌표취득에 있어서 영상정합기법을 적용한 결과, 육안관측에 의하여 상좌표를 취득하는 방법에 비하여 수평위치 및 높이결정의 정확도를 향상시킬 수 있었다. 상좌표취득을 위해 영상상관기법을 적용할 경우, 기준영역의 크기를 변화시켜 상관계수를 구한 결과, 19$\times$19 영상소의 기준영역이 상좌표취득에 있어 가장 적합한 크기임을 알 수 있었으며, 이러한 결과를 바탕으로 SPOT 위성자료를 해석함에 있어 수치영상의 활용에 관한 알고리즘을 제시할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1934-1935
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• 2011

In order for a service robot to perform several tasks, basically autonomous navigation technique such as localization, mapping, and path planning is required. The localization (estimation robot's pose) is fundamental ability for service robot to navigate autonomously. In this paper, we propose a new system for point pattern matching based visual global localization using spot lightings in ceiling. The proposed algorithm us suitable for system that demands high accuracy and fast update rate such a guide robot in the exhibition. A single camera looking upward direction (called ceiling vision system) is mounted on the head of the mobile robot and image features such as lightings are detected and tracked through the image sequence. For detecting more spot lightings, we choose wide FOV lens, and inevitably there is serious image distortion. But by applying correction calculation only for the position of spot lightings not whole image pixels, we can decrease the processing time. And then using point pattern matching and least square estimation, finally we can get the precise position and orientation of the mobile robot. Experimental results demonstrate the accuracy and update rate of the proposed algorithm in real environments.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.79-84
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• 2010

두 개의 이차원 단백질 전기영동 영상에서 한쪽 영상의 각 반점이 다른 영상의 어느 반점과 일치하는 지 알아내는 일은 단백질의 생성과 소멸, 변이 등을 알 수 있게 하는 중요한 일이다. 단백질 반점은 주로 2차원 전기영동에 의해 분리된다. 이 과정은 조직의 상태, 실험 조건 등에 따라 같은 단백질이라도 그 위치가 조금씩 다르게 된다. 각 반점을 정합하여 보면 균일하지 않은 비선형 변환 관계를 이룬다. 그러나 국지적으로 보면 반점 사이의 토폴로지가 유지되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 이러한 토폴로지의 유지에 착안하여 반점끼리 정합하는 방법을 제안한다. 토폴로지의 유사성을 비교하기 위하여 이웃한 반점과의 거리와 각도를 비교하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 우수함을 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권1호
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• pp.29-37
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• 1993

The purpose of this paper is to estimate the attitude and the position of SPOT satellite which are needed in producing DEM(Digital Elevation Model) using SPOT satellite image pairs. DEM extraction is consists of three parts. First part is the modeling of satellite position and atitude, second part is the matching of two images to find corresponding point of them and third part is to calculate the elevation of each point by using the result of the first and second part. For modeling inaccessible area, extended modeling algorithm which removes the GCP(Ground Control Point) most errorneous from the GCPs extracted from map iteratively is proposed According to the experiments using a collinearity equation, the second order polynomials are shown to the optimal for .omega.(pitch), and Zs parameters while the first order ones for .kappa.(yaw) .PHI.(roll), Xs, and Ys parameters. The input images used in this paper are 6000*6000 level 1A panchromatic digital SPOT images of Chungchong-do, Korea. With 30 GCPs, experiments on SPOT images show that the planimetric and altimetric RMS errors are 7.11m and 7.10m, respectively, for test points.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권6호
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• pp.579-584
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• 2006

본 연구는 카운팅 정합도라 불리는, 비선형 정합도를 척도로 하는 템플릿 정합법을 이용하여 온-오프 형태 DNA칩의 탐색자를 구분하는 방법을 제안한다. 또한, 스팟 템플릿의 다양한 위치나 크기에 따른 응답의 최대값을 찾는 최대 응답 탐색법을 제안한다. 각 스팟의 교잡반응 여부만을 분류하는 온-오프 형태의 DNA 칩의 탐색자를 구분하는 용도에 제안된 방법을 적용하였다 2390명의 환자에 대한 인유두종 바이러스 DNA 칩 검사에 적용하여, 카운팅 정합도를 기존의 정규상관도나 메디안과 비교하였다. 카운팅 정합도가 최대 응답 탐색법에 관계없이 최고의 성능을 보였다. 실험결과 위치탐색을 결합한 카운팅 정합도가 가장 적절하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.323-328
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• 2006

단백질 분석에 사용하는 이차원 젤 영상에서 단백질은 반점으로 나타난다. 같은 세포에서 추출한 두 젤 영상을 비교하면 같은 단백질은 비슷한 위치의 반점으로 나타난다. 정상 세포와 암 세포의 젤 영상을 비교하면 달라진 단백질을 알 수 있으므로 이는 신약개발의 중요한 정보가 된다. 젤 영상은 생물학적 실험 방법으로 만들어지므로 반점의 위치가 일정하지 않아 자동으로 정합하기 매우 어렵고, 이 문제는 NP-hard임이 밝혀졌다. NP-hard 문제를 푸는 방법으로 신경회로망이 널리 쓰이므로 그 중 젤 영상 정합에 적당한 홉필드 신경망으로 문제를 해결하였다. 두 젤 영상의 반점의 위치와 거리를 매개변수로 하는 에너지 함수를 정의하였고, 이 에너지 함수가 최소로 되는 두 반점이 같은 단백질이라 판정한다. 에너지 함수는 검토중인 반점뿐만 아니라 이웃한 반점도 함께 검사하도록 하여 단순한 거리 개념만이 아니라 전체 반점의 형태를 반영하도록 하였다.

• 한국정보컨버전스학회:학술대회논문집
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• 한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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• pp.113-116
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• 2008

In this paper we suggest two novel methods for an implementation of the spot detection phase in the 2-DE gel image analysis program. The one is the adaptive thresholding method for eliminating noises and the other is the asymmetric diffusion model for spot matching. Remained noises after the preprocessing phase cause the over-segmentation problem by the next segmentation phase. To identify and exclude the over-segmented background regions, il we use a fixed thresholding method that is choosing an intensity value for the threshold, the spots that are invisible by one's human eyes but mean very small amount proteins which have important role in the biological samples could be eliminated. Accordingly we suggest the adaptive thresholding method which comes from an idea that is got on statistical analysis for the prominences of the peaks. There are the Gaussian model and the diffusion model for the spot shape model. The diffusion model is the closer to the real spot shapes than the Gaussian model, but spots have very various and irregular shapes and especially asymmetric formation in x-coordinate and y-coordinate. The reason for irregularity of spot shape is that spots could not be diffused perfectly across gel medium because of the characteristics of 2-DE process. Accordingly we suggest the asymmetric diffusion model for modeling spot shapes. In this paper we present a brief explanation ol the two methods and experimental results.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.342-348
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• 1998

The purpose of this paper is to extract fast DEM (Digital Elevation Model) using satellite images. DEM extraction consists of three parts. First part is the modeling of satellite position and attitude, second part is the matching of two images to find corresponding poults of them and third part is to calculate the elevation of each point by using the result of the first and second part. The position and attitude modeling of satellite is processed by using GCPs. A area based matching method is used to find corresponding points between the stereo satellite images. In the DEM generation system, this procedure holds most of a processing time, therefore a new fast matching algorithm is proposed to reduce the time for matching. The elevation of each point is calculated using the exterior orientation obtained from modeling and disparity from matching. In this paper, the SPOT satellite images, level IA 6000 $\times$6000 panchromatic images are used to extract DEM. The experiment result shows the possibility of fast DEM. extraction with the satellite images.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2209-2211
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• 1998

This paper presents the matching algorithm with the satellite images using the image warping method. Two stereo images, which are used for the DEM(Digital Elevation Model) extraction, are generally distorted because the images are acquired at different locations and angles. Therefore, the matching Process can't be executed with the original images. To solve this problem, a dynamic triangular image warping method is proposed. At first, the initial matching is executed with seed point, and then, using the matched points from the initial matching, the distorted images is compensated. We experimented this algorithm with the parts of the $6000{\times}6000$ SPOT satellite images. The experiment results show this algorithm is superior to other warping algorithm.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.29-37
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• 2003

위성으로부터 정확한 3차원 위치정보를 계산하기 위하여 영상획득순간의 정확한 센서의 외부표정요소(위치와 자세)를 알고 있어야 한다. 이미 정확한 3차원 정보를 알고 있는 지상기준점을 이용하여 센서의 외부표정요소를 결정하는 엄밀법은 정확한 3차원 정보를 추출할 수 있는 최선의 방법 중 하나이다. 엄밀법에 의하여 센서 모델링을 할 때 지상기준점의 영상좌표 관측작업이 선행되어야한다. 본 연구에서는 지상기준점 영상패치 및 보조점 정합에 의해 입체영상 3차원 모형화에 필요한 지상기준점의 영상좌보를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 관측정확도는 수작업으로 관측한 값과 자동 계산된 영상좌표의 결과를 비교분석하여 평가하였으며, SPOT위성영상의 3차원 모형화에 적용하여 정확도를 평가하므로써 SPOT위성영상3차원 모형화 과정에서 지상기준점의 영상좌표 관측을 자동화 할 수 있음을 입증하였다.