고해상도 이미지 센서를 장착한 고가의 모바일 제품들이 확산되면서 중간값 필터에 기반을 둔 잡음 제거 필터의 필요성이 증가하고 있다. 이는 초박형 카메라에 내장된 이미지 센서의 물리적인 수광부 면적이 줄어듦에 따라 이미지 센서의 SNR이 떨어지기 때문이다. 게다가 영상의 해상도가 매우 높기 때문에 잡음제거 필터는 초고속으로 동작해야 한다. 따라서 잡음 제거 필터의 핵심 기능인 중간값 필터는 높은 동작주파수에서도 효과적으로 동작해야 한다. 초고속으로 동작하는 필터를 하드웨어로 구현하려면 입출력 간의 물리적 지연시간을 클럭의 주기 단위로 나누어서, 시분할하여 순차적으로 처리하는 파이프라인 구조를 가져야 한다. 파이프라인 단계는 많은 비용이 소모되는 레지스터로 구현되므로 파이프라인 단계를 줄이는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 입력부터 출력까지의 물리적 지연시간이 데이터의 수에 비례하는 기존의 중간값 필터와 달리, 데이터 수의 로그값에 비례하는 중간값 필터의 구조를 제안한다. 제안한 중간값 필터는 서로 다른 값을 가지는 데이터 집합에서의 중간값은 자신보다 큰 원소의 수와, 작은 원소의 수가 같다는 사실을 이용하며, 버블 정렬 구조에 기반을 둔 중간값 필터에 비해서 같은 동작주파수에서의 게이트 수가 25.3% 줄어든다. 중간값 필터는 잡음제거나 위색제거 등에서도 널리 사용되고 있으므로, 제안한 구조의 중간값 필터는 초고속으로 동작하는 이미지 신호 처리기의 효과적인 구현에 적합하다.
고해상도의 홀로그램을 얻기 위한 다양한 연구가 지속되고 있다. 본 논문은 고해상도의 위상 홀로그램을 획득하기 위하여 딥러닝 기반의 학습과 복원 결과를 가지고 분석을 진행한다. 사용된 위상 홀로그램은 보편적인 이미지와 값의 범위가 동일하다. SISR(Single Image Super Resolution)에서 좋은 결과를 보인 네트워크를 사용하여 위상 홀로그램에 대한 학습을 진행하였다. 네트워크로 획득한 홀로그램과 원본 홀로그램의 복원 결과를 비교하여, 차이점과 개선해야할 것들에 대해서 심도 있게 분석한다.
최근 디지털 카메라 기술의 발전으로 이미지를 쉽게 생성할 수 있어 이를 활용한 컴퓨터 비전분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 디지털 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 여러 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 생성하는 것으로 군사용, 의료용뿐만 아니라 실생활의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 SURF 기반의 빠른 특징점 기술자 추출 및 정합을 이용한 효율적인 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 추출된 특징점에서 불필요한 특징점을 분류하여 특징점 기술자를 생성한다. 이때 특징점 기술자의 연산량을 줄이면서도 효율적인 정합을 위해 기술자의 차원을 줄이고 방향 윈도우를 확장하였다. 실험 결과 특징점 정합 및 전체 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘보다 빠르면서도 자연스러운 스티칭된 이미지를 생성할 수 있었다.
얼굴검출기술의 발전으로 인하여, 다양한 분야에 얼굴 검출을 활용한 기술이 이용되고 있다. 최근 Viola 와 Jones 의 얼굴검출 방법이 신뢰도 있는 검출률과 빠른 연산속도로 인하여 주로 이용되고 있다. 하지만 고해상도 이미지와 제한된 하드웨어를 사용하는 시스템의 경우, 실시간 처리가 어려워지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 거리 정보를 이용한 빠른 얼굴검출방법을 제안한다. 속도 개선을 위해 먼저 거리 정보를 이용하여 영상의 불필요한 부분을 제거하고, 피부색상정보를 이용하여 관심영역을 설정한다. 또 크기에 대응하기 위해 피라미드 이미지를 이용하는 방법 대신, 거리 정보를 이용하여 얼굴의 크기를 추정한다. 마지막으로 검색창 내의 거리 분산을 계산하여, 평평하거나 굴곡이 심한 영역을 제거함으로 얼굴 검출 속도를 개선하였다. 실험결과 기존 방법에 비해 더 빠른 검출속도와 유사한 검출성능을 확인할 수 있었다.
차세대 지능적 무기체계의 자동화를 목표로 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 신호를 이용한 표적 인식률 향상을 위한 여러가지 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 연구들은 SAR 영상의 고차원 특징을 그대로 사용했기 때문에 표적 인식의 성능저하가 있었다. 본 연구에서는 정보 획득 거리가 길고, 날씨에 제약이 없이 전천후 작전 운용이 가능하도록 레이더의 특징과 고해상도 영상을 결합한 SAR 이미지를 이용한 표적 인식률 향상 방법을 제안한다. 효과적인 표적 인식을 하기위해 고차원의 특징벡터를 저차원의 특징벡터로 축소하는 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 하는 SVM(Support Vector Machine)을 사용한 표적 인식 기법을 사용하였고, PCA 기반의 SVM 분류기를 이용한 표적 인식이 SVM 만을 사용한 표적 인식보다 향상된 성능을 보인 것을 확인하였다.
본 연구에서는 독도 연안의 정밀 해저 지형도, 해저면 영상도와 고해상도 수중 영상 자료 결과들을 활용하여 통합 이미지화 및 3차원 중첩 주제도 작성을 통해 맵핑 기법에 대한 연구를 하고자 하였다. 통합 이미지화 기법은 해저 지형 자료와 해저면 영상도, 수중 영상 자료 등의 환경 정보를 통합하여 지구물리 자료를 보다 입체적으로 표현 가능한 주제도를 만드는 것이다. 정밀 해저 지형 자료 및 해저면 영상 자료는 독도 서도 남부 연안 주변의 수심 약 50 m 범위에서 획득하였으며, 고해상도 수중 영상은 같은 구역 내에서 주요 서식지 환경이 형성되어 있는 세 구역을 선정하고 촬영하여 획득하였다. 통합 맵핑 기법을 적용한 주제도는 정밀 해저 지형 자료를 기반으로 작성하였으며, 해저면 영상도와 고해상도 수중 영상을 지형 자료와 중첩 통합하고 분석 처리하여 독도 연안의 해저환경 및 서식지 특성을 나타내는 3차원 중첩 주제도를 작성하였다. 해저면 영상도와 고해상도 수중 영상 자료를 지형 자료와 통합한 3차원 중첩 주제도는 해저 지형 특성과 실제 해저면 환경을 연계하여 분석이 가능하므로 해저면 생태계의 환경 및 상황을 파악하는데 유용한 자료이다. 이는 독도 연안 환경과 같이 불규칙하고 다양한 외부 환경 변화 요소에 노출된 해저면 환경의 현재 해저면 환경 특성을 파악하고 모니터링을 위한 자료로의 활용이 가능할 것으로 판단되며, 자료의 활용 가치를 높이기 위해 향후에 지속적인 자료 축적을 수행하고 3차원 중첩 주제도 작성이 수반되어야 할 것이다.
의료 현장에서는 매우 고해상도의 이미지를 사용하고 있으며, 이는 손실에 매우 민감한 정보이다. 이에 따라 높은 대역폭뿐만 아니라 고신뢰성 전송을 제공할 수 있는 광 인터넷의 활용이 요구되고 있다. 그러나 인터넷의 특성상 다양한 종류의 데이터가 동일한 대역폭을 활용하게 되고, 이를 효과적으로 차별화할 수 있는 수단이 요구되고 있다. 이를 위해 광 지연 라인 버퍼가 많이 활용되고 있다. 그러나, 이러한 버퍼는 제공 부하, 측정된 데이터 버스트 크기, 기본 지연 유닛 등과 같은 최적값을 이용해 구성된다. 광 버퍼는 한 번 설정되면 변경할 수 없다. 그러므로 데이터 버스트 크기를 동적으로 변경시키는 방법이 활용되고 있다. 그러나 동적으로 버스트의 길이를 변화시키는 것은 상당한 불안정성을 내포하고 있다. 이에 본 논문에서는 안정적인 동작을 보장할 수 있는 동작 조건을 분석하고자 한다. 본 논문의 기법을 활용해 높은 우선순위의 고해상도 의료 데이터를 손실 없이 안정적으로 전송할 수 있다.
한국항공우주연구원에서는 지구관측을 위한 고해상도 영상 및 이미지 촬영을 위해 6U급 초소형 위성 HiREV를 개발하였다. 6U급 초소형 위성은 1U/3U급 초소형 위성에 비하여 부피가 크기 때문에 1차 고유 진동수가 상대적으로 낮으며, 구조적 하중에 의한 큰 응력과 변형량이 생길 수 있어 구조 해석을 통한 검증이 필요하다. 본 논문에서는 임무 탑재체를 탑재하고 구조적 문제점을 보완하기 위한 6U급 HiREV 위성의 구조체 설계에 대해서 설명하였고 가속도 하중 해석, 모달 해석, 랜덤 진동 해석 등의 구조 해석을 수행하였으며, 6U급 HiREV의 구조체 설계가 구조적으로 안정성 있게 설계되었음을 입증하였다. 이러한 결과들은 향후 국내에서 다양한 임무에 적용될 6U급 초소형 위성의 구조체 개발 시 유용한 참고자료가 될 것으로 사료된다.
토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.
사진측량법(Photogrammetry)는 서로 다른 촬영각을 가지는 다수의 2차원 이미지로부터 대상물의 정밀한 3차원 형상을 얻어내는 기법이다. 본 연구에서는 사진측량법을 활용하여 다목적 실용위성 2호 비행모델 하부 탑재체 플랫폼(Low Payload Platform)의 고해상도 카메라 접합면에 대한 편평도(Flatness) 측정 작업을 수행하였으며, 정밀하게 교정된 2개의 스케일바(Scale Bar)를 사용하여 절대적인 길이 값을 3차원 모델에 부과함과 동시에 측정정확도를 계산하여 내었다. 또한 측정된 편평도 결과는 고해상도 카메라 납품 업체에서 제시한 편평도 요구조건과 비교되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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