실내에서 위치를 추정하는 연구는 다양한 분야에서 필요하다. 실내에서 위치를 추정하는 방법은 하드웨어를 이용하는 방법과 하드웨어를 이용하지 않는 방법으로 나눌 수 있다. 하드웨어를 사용하는 방법은 정확도가 높지만, 하드웨어 설치비용이 든다는 단점이 있다. 반대로 하드웨어를 사용하지 않는 방법은 설치비용이 들지 않지만, 정확도가 떨어진다. AR 게임을 위한 위치추정에 제일 중요한 목표는 정확도를 높이는 것이다. 위치를 추정하기 위해서는 Perspective-N-Point (PnP)의 해를 얻어야 한다. PnP 문제의 해를 구하기 위해서는 위치를 추정하고 싶은 공간의 삼차원 좌표와 그 공간에서 찍은 영상이 필요하다. 삼차원 좌표와 매칭 되는 이차원 좌표 6쌍을 통해 위치를 추정할 수 있다. 해의 정확도를 높이기 위해 어떤 점들을 선택하면 정확도가 높아지는지 확인할 비공면도(non-coplanarity degree)를 추가로 사용할 것을 제안했다. 점 6개 이상인 상황에서 비공면도가 커질수록 위치추정 정확도가 높아질 확률이 높다. 제안한 방법의 장점은 모든 기존 위치추정 방법에 적용할 수 있다는 것과 하드웨어를 사용하여 위치를 추정하는 것보다 더 높은 정확도를 보인다.
본 연구는 사람의 사용자 전신을 촬영한 이미지를 분석하여, 사용자별 움직임에 대한 정상 가동 범위를 영상으로 디스플레이(display)하는 운동 트레이닝 시스템 구축에 관한 것이다. 본 연구는 입점(立點, standing point)을 기준으로 사용자 전신의 정면과 측면을 촬영하는 카메라부(C), 그리고 카메라부의 촬영 이미지를 분석하여 인체의 관절 위치에 노드(node)를 설정하고, 입점을 원점으로 하는 공간좌표계에 노드를 배치하여 그 사용자의 노드 좌표값을 도출하는 이미지 분석부(I·A)와 이미 설정된 표준 노드 좌표값에 매칭된 운동 동작별 정상 노드 가동범위를 사용자 노드 좌표값에 맞추어 보정하여, 상기에서 언급한 사용자 노드 정상 가동 상태를 정면 영상과 측면 영상으로 생성하여 디스플레이하는 재생부(R·P)를 포함하고 있는 시스템으로 구성된다. 따라서 연구의 방법으로는 주요선행연구와 자료조사를 통해 선행 연구와의 차별성을 기할 수 있는 방법을 제시했으며, 이에 따른 운동 트레이닝 시스템을 구축하고자 하는데 연구의 목적을 둔 것이다.
고해상도 위성영상은 극지 내륙 지역과 같이 접근이 어려운 지역에 대해서도 공간 정보를 획득할 수 있는 탁월한 접근성을 가진다. 고해상도 위성영상으로부터 도출되는 공간정보의 위치 정확도를 향상시키기 위해서는 기준점을 활용하는데, 이러한 접근 불가 지역에 대해서는 기준점 획득이 쉽지 않기 때문에 여러 보조 데이터를 쓰기도 하나, 그러한 보조 데이터 마저 획득이 어려운 지역이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 완전한 무기준점 기반으로 위치 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 멀티 영상의 번들조정을 기반으로 정확도 향상의 정도를 평가하였다. 멀티 영상 조정을 위해 영상 간의 매칭점를 추출하여 활용하였고, 개별 영상 또는 스테레오 영상의 조정이 아닌 전체 영상의 통합 센서 모델링을 구현하여 정확도 향상 정도를 평가하였다. 실험으로 아리랑 3A 영상을 활용하였으며, 실험결과 RMSE (Root Mean Square Error) 오차의 현격한 향상은 도출하기 어려웠으나, 최대오차를 감소시키는 효과가 있었으며, 특히 표고 방향으로의 과대오차를 감소시키는데 효과적임을 알 수 있었다.
위성영상정보는 센서의 종류, 취득, 분석, 재난과 위성영상 특성 매칭 등의 제약으로 재난 상황에서 제한적으로 사용되었다. 일반적으로 인공위성의 종류는 탑재한 센서의 정보제공 능력 범위에 따라 분류 가능하며 이에 따라 대상 범위가 결정된다. 본 연구에서는 재난의 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 취득과 활용을 위해 다양한 위성과 탑재된 센서의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 특성에 대하여 분석하고 재난유형별로 최적 위성영상을 선정하였다. 행정안전부에서는 재난과 재해의 유형을 자연재난(10종)과 사회재난(27종)으로 분류하였다. 위성영상 활용이 가능한 재난 유형은 가시적으로 확인이 가능한 자연재난에 해당하며 그 중 태풍, 홍수, 가뭄, 산불 등 총 4종의 재난유형별로 가용한 최적의 위성영상을 분석하였다. 재난관측에 사용 가능한 대표적인 탑재체의 종류는 극궤도 지구관측 위성에서 광학과 SAR로 구분할 수 있다. 각 기본 특성에 따라 제공되는 정보의 종류가 분류되며 광학 센서는 태양복사 및 지구복사에너지 파장 영역 중 가시광선-근적외선-단파적외선-열적외선 파장대 영역의 분광 정보를 제공할 수 있는 다중 밴드들로 구성된다. 지표의 특정 대상이나 물질을 탐지하고 변화를 감지·분석하는데 유용하여 홍수, 태풍, 지진 등 자연 및 사회 재난·재해 관측에 유용하게 이용된다. SAR 센서는 장파장의 전자기파를 방출한 후 돌아오는 신호를 활용하여 대상에 대한 정보를 획득한다. 대기의 효과 및 요소를 투과하는 주파수 대역별 장파장 밴드 정보를 활용하여 고해상도의 대상 표면, 위치, 형태 등의 정보를 측량 및 관측하므로 중·광역 지역에 제약 없이 영상정보를 획득할 수 있어 산사태, 홍수, 지진, 등의 재난 모니터링에 유용하다. 이러한 다종 위성별 센서들의 특징(공간 해상도, 파장대별 밴드 특성, 관측폭, 재방문 주기 등)들을 분석하여 재난유형별로 가용한 무료/상용 지구관측위성을 분류한 결과 태풍에는 광역관측, 정지궤도 위성, 홍수에는 광학 및 SAR 고해상도 위성, 가뭄은 광역관측, 다분광 광학 위성 그리고 산불에는 정지궤도, 광학, SAR 위성이 적합함을 알 수 있다.
인공위성은 위성통신, 기상 등 다양한 분야에서 활용되고 있지만 재난과 위성영상 특성 매칭의 제약으로 재난 상황에서는 제한적으로 사용되었다. 국내외 위성 갯수의 증가로 위성영상을 준-실시간으로 확보 가능함에 따라 활용할 수 있는 범위가 증가하여 최근에는 재난·재해에 신속하게 대비하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 재난 발생 지역의 위성 영상 확보를 위해 촬영된 영상과 미래시점의 촬영 예정인 영상의 촬영 예정 시간 및 영역을 빠른 시간 내 분석하여 최적 위성영상 확보에 기반이 되고자 한다. 행정안전부에서 분류한 재난·재해 유형에 따라 재난 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 확보를 위하여 다양한 위성과 탑재된 센서들의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 위성영상의 적시성을 분석하여 최적 위성을 정의하였다. 위성 궤도 시뮬레이션은 TLE(Two Line Element) 정보를 이용하는 SGP4(Simplified General Perturbations version 4) 모델에 적용하여 개발하였다. 최신 TLE 정보를 이용하여 위성 궤도 정보 및 센서 정보(공간 해상도, Swath width, incidence angle IFOV 등)을 적용하였다. 수집된 위성 궤도 정보를 기반으로 위성의 궤도를 예측하여 예측된 위치에서의 촬영 영역을 산정하는 분석 기능을 수행하여 최종 시뮬레이션 데이터를 생성한다. 개발된 위성 궤도 시뮬레이션 알고리즘을 토대로 태풍 미탁 사례에 적용하였다. 위성 궤도 시뮬레이션 알고리즘을 태풍 미탁 사례에 적용한 결과 다종 위성리스트 중 위성 궤도 분석을 통해 최단기간 획득 가능한 위성 중 정지 궤도 기상위성인 Himawari-8, GK-2A는 태풍 경로 모니터링, 광학 위성인 Sentinel-2, PlanetScope는 건물 피해 지역, SAR 위성인 Sentinel-1, ICEYE는 홍수 지역을 탐지하는데 최적 위성 영상으로 분석되었다.
본 논문은 신경회로망을 이용한 물체인식에 관한 연구로써, 인식은 물체의 경계점으로부터 추출된 국부 특징들로 구성되는 각 선형선소들간의 매칭에 의해 이루어진다. 그러나 추출된 특징들은 물체를 구성하는 선형선소들간의 유사성 때문에 특징 공간상에서 다른 모델과의 경계가 불분명하게 되므로 인식의 애매성이 발생하고, 특징의 유사성에 기인한 신경 회로망의 경계분리능력의 한계에 따라 인식률의 저하를 가져온다. 따라서, 본 논문에서는 인식의 애매성을 해소하고, 인식율의 향상을 도모할 수 있도록 2개의 신경회로망을 다단결합한 물체인식 시스템을 구성하였으며, 물체를 효과적으로 기술할 수 있는 국부 특징량을 사용하였다. 실험을 통하여 구성된 물체인식 시스템의 타당성을 확인하였으며, 중복 물체 및 변형된 물체에 적용하여 그 결과를 고찰하였다.
경제성을 얻기 위해 단일 카메라를 이용하여 3차원 복원을 수행한 뒤 그 정보를 토대로 운전자에게 전방에 존재하는 장애물의 통과 여부를 알려줄 수 있는 운전 보조 장치에 관한 연구를 진행한다. 그 결과 depth 정보는 떨어지나 직진상의 장애물을 통과 할 수 있는 정보를 제공할 수 있다. 3차원 복원을 위해서는 내부파라미터를 측정하고, 특징점을 찾아 매칭하여 기본행렬을 계산하고 이를 토대로 삼각측량을 수행하여 얻는다. 실험을 통해 결과를 확인해 보면 depth 정보는 불완전하나, 장애물 통과 여부를 판단 할 수 있는 X, Y 축의 정보는 신뢰성을 가진다.
As automated image processing techniques have been required in multi-temporal/multi-sensor geospatial image applications, use of automated but highly invariant image matching technique has been a critical ingredient. Note that there is high possibility of geometric and spectral differences between multi-temporal/multi-sensor geospatial images due to differences in sensor, acquisition geometry, season, and weather, etc. Among many image matching techniques, the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) is a popular method since it has been recognized to be very robust to diverse imaging conditions. Therefore, the SIFT has high potential for the geospatial image processing. This paper presents a performance test results of the SIFT on geospatial imagery by simulating various image differences such as shear, scale, rotation, intensity, noise, and spectral differences. Since a geospatial image application often requires a number of good matching points over the images, the number of matching points was analyzed with its matching positional accuracy. The test results show that the SIFT is highly invariant but could not overcome significant image differences. In addition, it guarantees no outlier-free matching such that it is highly recommended to use outlier removal techniques such as RANSAC (RANdom SAmple Consensus).
본 논문에서는 GSM/GPS/DCS/US-PCS 핸드 셋을 위한 4중 대역 안테나를 제안한다. 제안되어진 안테나는 핸드 셋의 제한된 내부 공간에 집적하기 위하여 저자세로 설계되어 지고 ,다중대역을 위해 $\lambda$/4 길이를 갖는 세 개의 방사점으로 구성된다. 또한 안테나의 크기 변화 없이 넓은 대역폭을 얻기 위하여 방사체 아래의 접지면을 제거하였고, GPS/DCS/US-PCS 대역의 편리한 임피던스 매칭을 위하여 방사체 중앙에 슬릿을 추가하였다. 제안되어진 안테나는 전 대역에서 VSWR 3:1 대역폭을 만족하고, anechoic chamber (10m$\times$6m$\times$4m)내의 측정 결과 전 대역에서 최대 이득은 -2.19 dB 에서 2.09 dB이다
스캐닝된 지상사진의 수치화상데이타를 이용하여 정사투영화상을 작성하는 기법을 제시하였다. 수치화상데이타를 얻기 위하여 촬영된 지상사진을 CCD 카메라 스캐너로 스캐닝한 후, 4차 다항식을 적용하여 스캐닝과정에서 생긴 기하왜곡을 보정하였다. 좌우 화상에 있어서 각 화소의 동일점을 찾기 위하여 자동매칭기법을 적용하였으며 외부표정요소를 이용한 공간교차이론으로 각 화소의 3차원 지상좌표를 구하였다. 얻어진 3차원 지상좌표와 우측화상데이타값으로부터, 거리의 역에 따른 가중평균법을 사용하여 1개 화소의 크기가 $1mm{\times}1mm$ 되는 정사투영화상을 작성하였다. 검사점에 대하여, 작성된 정사투영화상상의 X 및 Y좌표와 지상관측된 좌표를 비교하여 정사투영화상 작성기법의 유효성을 검증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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