인간은 시각기관을 통해 영상을 읽어 들이고, 그 데이터로부터 대상 물체의 여러 정보를 취득한다. 물체가 놓여져 있는 빛 환경 하에서 반사, 굴절, 흡수, 투과 및 간섭 등과 같은 매우 복잡한 빛 작용의 결과인 영상이 눈에 입력된다. 이 여러 정보 가운데 깊이와 색상 정보는 매우 중요한 인간의 시각 식별 인지 능력이다. 이 논문은 깊이와 색상의 상관관계를 실험을 통해 규명하고자 하였다. 색상 변화는 grey tone으로 한정하였다. 깊이와 색상을 각각 독립변수로 설정한 실험 조건 하에서 디지털 영상신호 데이터를 취득, 분석하였다. 색상을 상수로 처리한 다음, 깊이를 변수로 등간격으로 변화시켜 실험한 후, 변수를 바꾸어 깊이를 상수로 놓고 색상을 다단계로 변화시켜 영상 데이터를 취득하였다. 빛의 조사(照射) 작도는 90도로 일정하게 두어 그림자 효과를 배제하였다. 디지털 영상 입력 과정에서 포함되기 쉬운 노이즈와 떨림, 초점 흐림 등을 전처리로 처리한 후 색도 변화를 분석하였다. 분석 결과, 이미지 속에 내재된 깊이와 색상 정보의 상호 이중적 구조 형태로의 존재를 규명하였다.
산업사회를 구성하고 발전 변화시키는 가장 중요한 힘은 과학과 지식이다. 그러므로 과학지식의 구조와 그림자는 현대사회의 구조와 과제에 그대로 반영된다. 한국과학저술인협회는 6월 18일 성균관대학에서 「과학과 사회」심포지움을 갖고 현대과학의 방법론적 특징등을 분석, 현대사회와 현대인이 처한 상황 진단을 모색했다. 이날 심포지움에서는 김경동교수(서울대 사회학과)의「기술과 사회변동」 및 노재식 박사(원자력연구소 환경부장)의 「국가발전과 환경보전」등 논문이 발표되었는데 다음은 그 요지이다.
이동 물체 검출 및 추적은 과중한 연산량에 의해 초당 처리할 수 있는 프레임의 수가 적게 되거나 정합 과정이 단순하여 추적을 실패하는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 동영상내에서 이동 물체를 검출하고 추적하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 입력된 영상으로부터 배경과 물체를 분리하기 위해 background subtraction을 이용하였고, 분리된 물체들은 이진 연결 요소 분석을 통하여 세그먼트 된다. 그리고 물체의 추적을 위하여 Kalman filter를 사용하였다. 본 논문의 실험에서는 야외에서 촬영한 비디오 시퀀스를 이용하였으며, 물체 검출 및 추적이 조명 변화, 그림자에도 잘 적응함을 증명하였다.
도로 위에 설치된 카메라에서 검지 영역의 데이터를 입력받아 통과 차량수, 도로 점유율, 차량속도, 차간 거리 등의 교통정보를 실시간으로 산출하는 기법은 지능형 교통정보 시스템(ITS)의 핵심 분야이다. 본 논문에서는 검지영역의 시공간 영상 분석에 의해 다양한 기상 조건과 그림자 등의 환경의 변화에 민감하지 않은 교통정보 산출기법을 제안한다.
사람 검출은 다양한 분야에서 활용이 많은 기술이다. 검출은 노이즈, 그림자, 조명 변화, 사람형태 등을 고려해야 우수한 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 블록기반으로 복잡한 실내환경에서 상기 문제를 극복할 수 있는 사람 검출 방법을 제안한다. 제안방법은 모션 추출, 배경차분화, 전경객체 추출, 사람의 고유색 검출로 구성된다. 다양한 실내환경에서 제안방법을 적용하여 우수성을 증명하였다.
정규식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index)는 생물량 및 $CO_2$ 흡수량 추정과 병충해 탐지 등 다양한 식생 모니터링 영역에서 활용되고 있다. 그러나, 생물량 탐지에 비해 상대적으로 식생의 생리적 상태 변화에 대한 민감도가 낮아 식생의 생리적 활성 및 스트레스를 파악에 한계가 있다. 최근 개발된 광학반사지수(PRI, Photochemical Reflectance Index)는 식생의 생리적 상태 탐지에 용이한 것으로 알려지고 있으며, 식생의 탄소 흡수량 조사를 위해 향후 발사될 해외의 지구관측위성들의 주요 산출물로 선정되는 등 활용도가 높아질 것으로 전망된다. 이에 다양한 이용에 앞서 광 스트레스에 민감한 PRI 특성을 고려하여 그림자 영향의 해석 방향을 제시하고, 현재 가용한 위성으로 PRI 산출이 가능한지 알아보기 위해 대체 밴드를 평가하였다. 항공 초분광 영상을 이용한 본 연구에서는 PRI값이 그림자 부분에서 광 스트레스의 감소로 인해 증가하였다. 그러나 그림자의 정도가 임계값(Shadow Index<25)을 넘어서면 PRI와 NDVI 모두의 자료 품질이 매우 낮아졌다. 또한, 문헌의 570.0 nm 대신 553.6 nm를 사용하여 산출한 PRI가 오리지널 PRI와 높은 상관관계를 보였으며, RED와 NIR 반사도를 이용하여 다중회귀분석을 수행하였을 때 더욱 향상된 결과를 보였다. 이러한 결과는 향후 식생탐지에서 활용도가 높아질 것으로 기대되는 PRI의 생리적인 의미를 이해하는데 도움이 될 것이다.
도심지 빌딩에 의한 그림자가 대기경계층에 미치는 영향을 파악하기위하여 위성자료 분석과 수치실험을 실시하였다. 연구에 사용된 위성은 한국다목적위성(KOMSAT-2)의 가시자료이며, 수치모형은 다중반사도 계산을 위한 반사도 계산모형과 지표면 열수지를 계산하기 위한 오레건주립대학교 경계층 모형의 2가지이다. 위성자료 분석에서 고층빌딩이 밀집한 지역은 그렇지 못한 지역에 비하여 반사도가 최대 17% 낮게 산정되었다. 이는 건물의 그림자가 원인으로 작용한다. 그리고 반사도의 일변화는 태양고도에 따라 다르며, 정오에 가장 작은 값을 나타낸다. 건물 밀도가 높은 경우 지표면 온도가 $43.5^{\circ}C$까지 상승하는데 비하여 건물 밀도가 낮은 지역의 경우 지표면 온도는 $37.4^{\circ}C$까지 상승한다. 그러나 높은 빌딩에 따른 기계적 난류에 의하여 반사도에 의한 온도상승이 직접적으로 대기온도상승과 연결되지는 않는다.
광학위성영상을 이용해 농작물을 모니터링 할 때 가장 문제가 되는 것은 구름이나 그림자이다. 구름과 그림자의 영향을 줄이기 위해 일정 주기동안 최대 정규식생지수를 선택하는 합성기법이 사용되었다. 그러나, 본 방법은 구름의 영향을 줄이기는 하나, 일정 주기 동안 최대 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)값만을 사용하기 때문에 NDVI가 감소하는 현상을 신속히 보여주기 어렵다. 이에 따라, 구름의 영향을 최소화하면서 식생의 분광정보를 최대한 유지하기 위한 방안으로 합성 시 여러 환경인자를 정의하고, 이에 대한 점수를 부여하여 합성 시 가장 적합한 화소를 선택하는 방법인 점수 기반 합성기법이 제시되었다. 본 연구에서는 Sentinel-2A/B Level2A 반사율 영상과, 부가정보로 제공되는 구름, 그림자, Aerosol Optical Thickness(AOT), 촬영날짜, 센서천정각 등을 이용한 점수 기반 식생지수 합성기법을 개발하였다. 2021년동안 당진 논지역과 태백 고랭지 배추밭을 대상으로 15일 주기와 한달 주기로 점수기반 합성기법을 적용한 결과, 구름의 영향을 받은 우기만을 제외하고 15일 주기 합성 시 한달 주기에 비해 보다 빠르고 자세한 NDVI값의 변화를 볼 수 있었다. 특정 영상에서는 합성 NDVI영상에서 부분적으로 날짜별 차이가 나타나 공간적으로 이질적인 부분이 보이기도 하는데, 이는 사용한 구름, 그림자 정보의 부정확성으로 인한 것으로 사려된다. 향후 입력정보의 정확도를 향상시키고, Maximum NDVI Composite (MNC) 기반 합성기법과 정량적 비교를 수행할 예정이다.
본 논문에서는 실내 조명 변화에 따라 마커 인식률의 차이가 커지는 현상을 해결하기 위해, 마커 인식을 위한 전처리 단계인 이진화 단계에서 최적의 임계값을 결정하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 밝은 조명, 어두운 조명, 불특정 물체에 따른 그림자 현상이 나타나는 실내 환경에서 영상의 평균 명도값, 표준편차 및 최대편차를 고려하여 최적 임계값을 결정한다. 특히 그림자에 의한 그라데이션 현상을 해결하기 위해 이미지의 밝기에 따른 가중치를 적용함으로써 인식률을 향상시켰다. 제안방법은 다양한 조명환경에서 $720{\times}480$ 해상도의 영상을 처리하는데 빠른 처리 속도와 높은 인식률을 보여 실내 내비게이션에 적합할 것으로 기대된다.
토지이용의 변화는 수문순환의 변화를 초래한다. 이는 토지이용에 따른 지표 특성의 변화로 열수지가 변화함으로써 미규모 및 중규모 기상현상에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 최근 4대강 살리기 사업 등의 대규모 토목사업으로 인해 넓은 면적의 지표면 상태가 변화하고 이에 따른 수문순환 변화에 대한 관심과 함께 연구가 진행되고 있다. 또한 최근 수문학 분야에서의 가장 큰 관심은 최신 기법을 적용한 수문분석 및 정확한 수문인자를 추출하고자 하는 것으로 원격탐사나 GIS 기법을 이용할 경우 유역의 물리적인 요소를 고려할 수 있으며 넓은 지역에 대한 정보를 공간적으로 분석할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 길이 103.5km, 유역면적 $1,478km^2$, 한강의 제 1지류인 섬강유역을 대상으로 위성 영상을 이용하여 토지피복에 따른 열수지 변화 특성을 모니터링 하였다. 대상지역의 토지피복은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 수역, 도심지, 나지, 초지, 산림, 농경지, 구름 및 그림자 등으로 분류하였으며, 위성영상을 열수지 모델에 적용하여 인자별 격자기반의 공간분포도를 추출하였다. 또한 이를 이용하여 토지피복 종류에 따른 유역내 열환경 특성을 정량적으로 파악하고 열환경 관점에서 유리한 토지피복 조성을 도출하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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