• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.16-17
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• 2008

최근 3차원 도시 모델의 활용이 증가하고 있다. 본 논문에서는 단일 고해상도 위성영상으로부터 3차원 도시 모델을 생성하는 연구를 수행하였다. 3차원 도심 모델은 크게 인공지물 정보와 지형정보가 필요하다. 본 연구에서 인공지물 정보는 단일 고해상도 위성영상으로부터 건물의 그림자를 이용한 방법으로 추출하였으며, 지형정보는 기존에 구축된 수치지도로부터 수치표고자료를 생성하여 적용하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1988-1991
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• 2003

본 논문에서는 도로 주변의 나무와 건물, 그리고 옆 차선의 차량 등에 의한 그림자의 영향을 최소화하며 차선을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다 우선 Hough transform을 수행하는 데 있어서 계산 시간을 줄이기 위하여 에지 영상에서 수평 투영을 통하여 vanishing line을 검출하였으며, vanishing line 아래 부분에서만 Hough transform을 수행하였다. 그리고 차선 검출을 위하여 Hough 평면에서 θ을 16등분하여 rough한 차선을 검출하였으며, 도로 형태에 대한 사전 지식을 이용하여 차선 검출을 시도하였다. 도로 주변상황이 다른 두 종류의 연속 영상들에 의한 실험 결과, 도로형태에 대하여 가정한 사전 지식과 유사한 영상들에 대하여 차선을 정확하게 검출하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.202-205
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• 2008

건물이 밀집된 도심지역을 촬영한 두 시기 항공영상에 화소기반 변화탐지 기법인 영상대차(Image Differencing), 영상중첩 분석(Image Overlay)기법을 적용하여 넓은 대도심지역의 효율적인 변화탐지 가능성을 살펴보았다. 영상대차(Image Differencing) 기법은 알고리즘이 간단하고 정량적인 분석이 가능한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있으나 고층건물밀집지역을 보여주고 있는 고해상도 항공영상의 적용과정에서는 폐색영역, 그림자 등으로 인해 정확한 변화탐지 결과를 보여주지 못했다. 영상중첩 분석(Image Overlay)기법은 한 번에 두 개 또는 세 개의 영상을 비교 분석할 수 있다는 장점이 있으나 직관적인 분석만을 제공하고 정량적인 분석이 불가능하였다. 현재의 화소기반 영상변화탐지 기술수준으로는 고해상도 공간영상에 대한 신뢰도 높은 변화탐지 분석결과를 얻을 수 없다는 것을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.10 no.2
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• pp.112-119
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• 2009

This paper describes a robust visual surveillance algorithm under outdoor environment. One of the difficult problems for outdoor is to obtain effective updating process of background images. Because background images generally contain the shadows of buildings, trees, moving clouds and other objects, they are changed by lapse of time and variation of illumination. They provide the lowering of performance for surveillance system under outdoor. In this paper, a robust algorithm for visual surveillance system under outdoor is proposed, which apply the mixture Gaussian filter and color invariant property on pixel level to update background images. In results, it was showed that the moving objects can be detected on various shadows under outdoor.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.21 no.4
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• pp.26-49
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• 2018

The purpose of this study was to verify the reliability of the solar radiation model and discuss its applicability to the urban area of Seoul for summer heat stress mitigation. We extended the study area closer to the city scale and enhanced the spatial resolution sufficiently to determine pedestrian-level urban radiance. The domain was a $4km^2$ residential area with high-rise building sites. Radiance modelling (SOLWEIG) was performed with LiDAR (Light Detection and Ranging)-based detailed geomorphological land cover shape. The radiance model was evaluated using surface energy balance (SEB) observations. The model showed the highest accuracy on a clear day in summer. When the mean radiation temperature (MRT) was simulated, the highest value was for a low-rise building area and road surface with a low shadow effect. On the other hand, for high-rise buildings and vegetated areas, the effect of shadows was large and showed a relatively low value of mean radiation temperature. The method proposed in this study exhibits high reliability for the management of heat stress in urban areas at pedestrian height. It is applicable for many urban micro-climate management functions related to natural and artificial urban settings; for example, when a new urban infrastructure is planned.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.17 no.3
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• pp.71-79
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• 2009

We expanded the 3D building information extraction method using shadow and vertical line from single high resolution image with meta information into the method for single high resolution image without meta information. Our method guesses an azimuth angle and an elevation angle of the sensor and the sun using reference building, selected by user, on an image. For test, we used an IKONOS image and an image extracted from the Google Earth. We calculated the Root Mean Square (RMS) error of heights extracted by our method using the building height extracted from stereo IKONOS image as reference, and the RMS error from the IKONOS image and the Google Earth image was under than 3 m. We also calculated the RMS error of horizontality position by comparison between building position extracted from only the IKONOS image and it from 1:1,000 digital map, and the result was under than 3 m. This test results showed that the height pattern of building models by our method was similar with it by the method using meta information.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.19 no.4
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• pp.319-328
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• 2003

The automatic analysis of high-resolution satellite image is important in cartography, surveillance, exploiting resources etc. However, the automatic analysis of high resolution satellite image in the urban area has lots of difficulty including a shadow, the difference of illumination with time, the complexity of image so that the present techniques are seemed to be impossible to resolve. This paper proposes a new way of change detection of building objects in urban area, in which the objects in digital vector map are designated and superimposed on the the high-resolution satellite image. The proposed way makes the buildings on the vector map parameterize, and searches them in the preprocessed high-resolution satellite image by using generalized Hough transform. The designated building objects are overlaid on the satellite image and the result can help to search the changes in building objects rapidly.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.6_2
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• pp.1567-1577
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• 2020

Urban land cover classification is role in urban planning and management. So, it's important to improve classification accuracy on urban location. In this paper, machine learning model, Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) are proposed for urban land cover classification based on high resolution satellite imagery (KOMPSAT-3A). Satellite image was trained based on 25 m rectangle grid to create training data, and training models used for classifying test area. During the validation process, we presented confusion matrix for each result with 250 Ground Truth Points (GTP). Of the four SVM kernels and the two activation functions ANN, the SVM Polynomial kernel model had the highest accuracy of 86%. In the process of comparing the SVM and ANN using GTP, the SVM model was more effective than the ANN model for KOMPSAT-3A classification. Among the four classes (building, road, vegetation, and bare-soil), building class showed the lowest classification accuracy due to the shadow caused by the high rise building.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2004.04a
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• pp.299-302
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• 2004

최근에 상용화되어 있는 영상 중 가장 고해상도인 ikonos 영상은 공간해상도가 높기 때문에 더 많은 지형지물 정보를 포함하고 있다. 그러나 이러한 커다란 장점과 더불어 고층건물이나 높은 표고의 지형에서 발생하는 기복변위 보정이라는 소축척 영상에서 볼 수 없었던 새로운 문제가 등장하였다. 특히, 이러한 고해상도 영상들은 산악지역에서 식생에 대한 세밀한 정보를 제공하지만 상대적으로 높은 고도를 가지고 있기 때문에 발생하는 기복왜곡과 그림자 효과가 자료의 이용에 제한요인으로 작용하게 된다. 본 연구에서는 ikonos 고유의 센서정보와 수치지형도를 통하여 획득한 DEM(수치표고모델)을 이용하여 정밀편위보정방법(Difference rectification method) 방법에 의해 기하보정을 수행하고 그 결과 발생하는 산악지역에서는 기복변위를 분석하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.11a
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• pp.287-288
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• 2011

주택 혹 산업용, 공공건물용으로 상용화 되어 있는 스트링 어레이 중앙 인버터 방식은 고압의 DC 배선으로 인한 안전문제, 고가의 고압 DC 차단기의 설치 및 과전압보호기 등으로 가격이 상승하게 되고 설치 시에도 패널간 균일 성능을 보장해야하고 스트링 상에 놓여 있는 패널 일부가 불량이거나 그림자가 져서 발전이 미비할 경우 전체 시스템 발전이 정지하거나 발전량이 미비해지는 문제가 생기므로 항상 최적의 상태로 운전할 수 없다. 그래서 이러한 태양광 발전 방식의 문제점을 해결하기 위해 각 모듈마다 마이크로 인버터를 장착하여 각각 패널마다 분산적인 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 를 수행할 수 있고 DC 배선이 없기 때문에 시스템 설치비용을 획기적으로 절감할 수 있으며 안정성 문제도 중앙 인버터 방식보다 획기적으로 향상된다. 패널 또는 인버터 고장 시 전체 시스템의 차단 없이 교체가 가능 하여 시스템의 설비 이용률을 최대로 할 수 있다. 이러한 패널에 쓰이는 마이크로 인버터를 PSIM으로 구현하여 DLL로 통해 디지털 제어로 구현을 하고 시뮬레이션으로 통해 시스템의 효능을 알아보았다.