• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.189-190
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• 2016

일반 영상의 영상확대를 위한 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 적외선 열화상 영상의 경우 일반영상과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘이 필요하다. 따라서 적외선 영상이 일반영상에 비해 디테일이 없다는 특성을 고려하여 복잡한 알고리즘을 적용시키기 보다는 ADRC 와 같은 단순한 분류 기법을 활용하여 LR-HR 패치를 분류하고 학습된 데이터를 이용하여 영상확대 알고리즘에 적용하였다. 알고리즘의 성능 향상을 위해 학습과정에 전처리 과정을 추가하여 합성과정에서 추가적인 연산량의 증가 없이 확대 영상의 선명도를 향상시키고자 하였다. 또한 확대된 적외선 영상이 동일 해상도의 가시광영상에 비해 선명도가 떨어진다는 점을 고려하여 확대된 적외선 영상에 가시광영상의 고주파 정보를 합성시켜 이전보다 영상의 선명도를 더 향상시키고자 하였다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘만 수행하였을 때 통상적인 영상확대 기법인 bi-cubic interpolation 기법보다 JNB 수치가 평균 0.0727 만큼 높은 결과를 확인할 수 있었고 가시광영상과 융합하였을 때 이전보다 평균 0.0742 만큼 더 선명해진 영상을 얻었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권2호
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• pp.62-71
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• 2009

최근에 광간섭 단층촬영은 생물학적 조직을 비 침습적으로 이미지를 얻는데 많이 사용되고 있다. 그러나, 광간섭 단층촬영은 노이즈 때문에 해석하는데 아직까지는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 인체와 토끼의 연골 이미지들의 이미지에서 잡음을 제거하는 다양한 영상처리 기술을 적용해 보았다. 또한 광간섭 단층촬영으로 얻은 이미지들을 영상 분할 방법을 통해 얻고자 하는 부위를 구별 하였으며 대부분의 이미지들이 영상분할 알고리즘에 적합함을 볼 수 있었다. 그리고, 광간섭 단층영상에 적합한 영상분할 방법을 선택한 후 영상을 재구성 하였다. 광간섭 단층촬영은 작은 깊이와 거리에 제한을 가지고 있기 때문에 영상처리장치에 단점을 가지고 있다. 광간섭 이미지가 매우 작은 공간에서 이루어 짐으로 같은 지역의 영상을 재구성 하기는 어려운 점이 있다. 그래서, 광간섭 단층영상 재구성을 할 때 좋은 매칭 알고리즘 방법이 필요하다. 본 논문에서는 챔퍼 매칭 알고리즘을 사용하여 재구성 하였다. 본 연구에서는 OCT 연골 이미지를 얻어 노이즈 제거, 영상 분할, 3D 광간섭 단층 영상을 재구성 할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제46권2호
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• pp.239-251
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• 2016

밴드 수가 많고 밴드 폭이 좁은 초분광영상은 기존의 다중 분광 영상에 비해 각 픽셀이 함유하고 있는 정보가 많아 영상을 이용한 토지피복분류를 하는데 있어 최적의 영상으로 평가 받고 있다. 하지만 초분광영상의 높은 분광해상도로 부터 증가된 데이터의 용량과 노이즈로 인해 다중분광영상을 분석하는 기법을 그대로 적용하기에는 효용성이 떨어진다. 초분광영상의 분석 기법으로서 벡터의 내적을 활용하는 SAM(Spectral Angle Mapping)은 연속적인 스펙트럼을 보이는 초분광영상의 특성을 해석하는데 가장 보편적인 방법이다. 이에 본 연구에서는 분광라이브러리를 이용한 초분광영상의 토지피복분류를 수행하기 위해 SAM기법을 채택하였으나 대기영향의 노이즈로 인해 낮은 정확도를 보였다. 이를 보안하기 위한 방법으로서 Decision Tree 기법을 제안하였고 그 결과, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.423-423
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• 2019

RGB나 다중분광영상은 높은 공간 해상도로 인해 크기가 작은 물질의 클래스를 부여하는데 있어서는 효과적이지만 분광해상도가 낮아 다양한 종류의 지표물 분류 및 분광적으로 미세한 차이를 보이는 대상 체간의 분류에는 한계를 가지고 있다. 그러나 초분광 영상(Hyperspectral Image)은 대상 객체의 분광 반사곡선을 수백개의 연속적인 분광 파장대 영역으로 상세하게 해당 물체의 정보를 취득할 수 있는 기능을 가지고 있다. 최근 국내에서도 초분광 영상을 이용한 토지피복도 작성 및 환경 모니터링 등 다양한 분야에 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 최근에는 드론과 같은 소형 UAV를 활용하여 경제적인 비용으로 시공간해상도가 높은 영상을 획득하는 것이 가능하게 되었으며 분광정보를 수집하는 영상 장비의 발전으로 드론에 탑재가 가능한 경량의 소형 초분광센서가 개발됨으로써 보다 높은 분광해상도의 영상을 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 효율적인 하천환경조사를 위해 UAV를 활용하여 고해상도 초분광 영상을 취득하였으며, 차원축소법과 분류기 적용에 따른 공간 분류 정확도 분석을 통해 하천환경에 대한 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.133-133
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• 2019

하천의 하상재료는 전반적인 하천 계획 및 정비 등의 기초자료이다. 특히 하천의 하상재료 조사는 하천의 조도계수 산정, 하천의 유사이송 특성 분석 및 하천 서식처 등의 하천환경 조사를 위하여 수행한다. 지금까지의 하천 하상재료 조사는 사람이 직접 하상토를 채취하거나 사진을 이용하여 대략적인 스케치를 통해 진행하다보니 자료의 품질에 대한 신뢰도가 떨어지고, 사람이 직접조사를 해야 하기 때문에 비용이 많이 필요하여 몇 개 지점을 대상으로 하상재료 조사를 수행해야 하는 등의 한계를 가지고 있다. 따라서 하천 환경 평가를 위한 하상재료 조사를 위해서는 좀 더 체계적이고 과학적인 기술 개발이 요구된다. 특히 물속의 하천 하상재료를 조사하는 것은 육안 또는 카메라를 이용한 조사로는 어려움이 많기 때문에 하천 전체의 공간적인 하상재료 조사를 위해서는 새로운 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 보다 정확한 조도계수 산정을 위해 초분광 영상을 이용하여 하상재료를 분류하고, 이를 이용하여 하천 환경 평가를 할 수 있는 하상재료 분포도를 만들기 위한 하상재료의 분광특성 분석 연구를 수행하였다. 초분광 영상의 분광특성은 수백개의 밴드가 연속적으로 구성된 정보를 말하며, 영상 내 모든 화소의 파장정보를 포함하는 데이터 큐브형식으로 구성된다. 물체의 파장정보는 분광기나 초분광 영상 촬영 장치를 통해 수집할 수 있으며 파장정보는 파장과 이에 해당하는 영역의 반사도를 측정하여 하상재료의 분광반사특성으로 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 하천의 다양한 하상재료들만의 고유 분광반사특성을 분석하여 하상재료별 분광 라이브러리를 구축하고자 한다. 또한 이와 같이 하상재료별 분광 라이브러리를 구축한 결과를 활용하여 무인기 기반의 초분광 영상을 활용한 하천 하상재료 분류 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 하상재료별 분광라이브러리를 구축하였고, 실제 하천에서 무인기 초분광 영상에 활용한 결과 수체가 존재하는 영역에서도 초분광 영상을 활용하여 하상재료의 분류가 가능한 것을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.111-116
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• 2021

초분광 영상은 적외선 영역의 전자기파 대역을 수백 개의 파장으로 나누어 영상화한 데이터로 다양한 분야에서 물체를 찾거나 분류하는 것에 활용된다. 최근에는 딥러닝을 사용하여 분류하는 방법이 주목받고 있지만 초분광 영상 데이터의 특성으로 인해 초분광 영상을 학습 데이터로 사용하기 위해서는 기존의 가시광 영상과는 다른 처리 기법이 필요하다. 이를 위해 초분광 큐브에서 특정 파장의 영상을 선택하여 Ground Truth 작업을 수행하고 환경정보를 포함하여 데이터를 관리하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문에서는 해당 소프트웨어의 구성과 기능에 대하여 설명한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.671-672
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• 2021

본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.43-43
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• 2017

종자산업은 농작물 생산에 중요한 역할을 끼치는 좌우하는 요소 중에 하나로, 우량종자의 확보는 농작물 수급에 중요한 역할을 하는 농업부문의 원천산업이다. 오이 녹반 모자이크 바이러스(CGMMV)는 박과류에 가장 많은 피해를 끼치는 바이러스로 종자전염을 방지하고, 우량종자의 공급을 위해서는 감염종자와 비 감염종자의 판별은 필수적이다. 이에 본 연구에서는 초분광 영상 시스템을 이용하여 수박종자의 CGMMV의 감염 및 비 감염종자를 판별할 수 있는 기술을 개발하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 바이러스 감염 종자는 CGMMV 바이러스 감염 수박종자를 사용하였으며, 생산된 종자를 초분광 영상 시스템을 통해 스크린 후, RNA를 추출하여 PCR분석법으로 바이러스의 감염유무를 확인하였으며, 이후 바이러스의 감염유무와 획득된 스펙트럼을 비교 분석하여 판별모델을 개발하고 이를 선별 시스템에 적용하였다. 모델개발에 사용된 초분광 영상 기술은 초분광 SWIR(Shortwave infraed : 1000-2500nm)영상 기술이 다. 획득된 초분광 SWIR 영상을 분석한 결과 바이러스 감염 종자가 유의미한 정확도로 판별이 되는 것으로 나타났다. 초분광 SWIR 영상기술이 바이러스 감염종자와 비감염종자를 비파괴적으로 선별하는데 효과적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.444-444
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• 2022

하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.55-55
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• 2023

물 인프라 시설물은 다양한 산업 및 지역 사회에 필요한 물 공급과 이와 관련된 인프라를 제공하는 현대 사회의 중요한 구성 요소 중 하나이다. 이러한 시설이 노후화 되면서 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지면서 과거 건설, 개발 중심에서 유지, 관리 중심으로 패러다임이 변화하고 있다. 이에 물 인프라 시설물의 상태를 정밀하게 조사하고, 정확한 계측하는 기술에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 최근, 드론에 초분광 센서를 탑재하여 초분광 영상을 수집할 수 있는 기술이 개발되고 있으며, 물 인프라 시설물에 대한 원격탐사 및 모니터링이 이러한 수요를 만족시킬 수 있는 유망한 해결책으로 부상하고 있다. 특히, 이러한 초분광 영상 수집 기술을 이용하면 물 인프라 시설물 주변의수심, 수질, 온도 등 환경적 요인 뿐만 아니라 재료에 따른 상태를 파악할 수 있어, 잠재적으로 구조 결함을 감지하는데 필요한 상세한 분광 정보를 수집할 수 있다. 또한, "저수지·댐의 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 정기적인 정밀안전진단을 요구하고 있으며, "중대재해처벌법"에 따라 인력중심의 조사, 계측 방식의 어려움이 있는 상황에서 드론 기반의 초분광 원격탐사 기술은 매력적인 선택지이다. 본 연구는 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있는 물 인프라 시설물에서 드론 기반 초분광영상 기술이 제공하는 새로운 해결책에 대한 연구로, "저수지·댐 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 제시하는 물 인프라 시설의 정기적인 검사 및 유지보수에 대한 중요성을 더욱 강조하는 것으로, 물 인프라 시설물을 정확하게 모니터링하고 조사, 계측하는 능력의 중요성을 증가시킬 수 있는 기술이다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반의 초분광 영상 수집 기술을 활용하여 물 인프라시설물의 원격탐사 및 모니터링에 대한 적용성을 검토하고자 한다. 이를 통해 드론 기반 초분광영상 기술이 물 인프라 시설물의 조사 및 계측, 유지 보수에 대한 새로운 해결책이 될 수 있는지 검토한다. 또한 이 기술의 잠재적인 이점과 한계를 탐구하고, 정확하고 신뢰성 높은 계측, 조사 기술에 대한 증가하는 수요를 충족시키기 위한 능력을 평가 하고자 한다.