아리랑3호, 국토위성 등 고해상도 국토관측 위성은 일반적으로 가시광 및 근적외선 영역의 영상을 획득하기 위한 MS (Multispectral) CCD (Charge Coupled Device) 센서와 MS보다 4배의 공간해상도를 갖는 고해상도 PAN (Panchromatic) 영상을 획득하기 위한 CCD 센서의 조합으로 된 카메라를 탑재한다. 카메라 내에서 PAN과 MS CCD라인이 일정한 간격을 갖게 설치되기 때문에 위성이 궤도를 지나가며 대상물을 약간의 시간차를 갖고 촬영하게 되며 따라서 영상 내의 대상물 위치도 달라진다. PAN과 MS 영상융합을 위해서는 PAN과 MS영상간의 정밀한 상호좌표등록이 필요한데, 본 연구에서는 센서모델링을 통한 기법과 영상 매칭의 융합을 통한 상호좌표등록을 수행하였다. PAN과 MS 상호 센서모델링을 통해 초기 상호좌표등록을 수행하고, 영상 매칭을 통해 그 정밀도를 향상시켜 약 RMSE (Root Mean Square Error) 0.2 화소의 정밀도를 확보할 수 있었다.
본 연구는 산지초지에서 애기수영의 분포를 신속하고 정밀하게 파악하기 위안 무인기 촬영 항공영상의 이용가능성을 실험하였다. 항공영상은 일반 디지털카메라로 촬영한 RGB 영상과 자체 제작한 NIR 카메라로 촬영한 NIR 영상을 이용하여 각각 Red, Green, Blue 벤드와 NIR 밴드를 이용하였고, 밴드조합에 따른 애기수영의 건물비율과의 상관관계를 조사하였다. 다중선형회귀분석 결과 NIR+R+G+B 밴드의 조합이 가장 높은 상관관계($R^2$, 0.96)를 보였으며, R+G+B 밴드의 조합이 다음으로 높은 상관관계를 보였고 ($R^2$, 0.91) NIR+R 밴드($R^2$, 0.45)와 NIR+G 밴드 ($R^2$, 0.27)는 상대적으로 낮은 상관관계를 보여 NIR+R+G+B 밴드조합이 애기수영 분포 파악을 위하여 가장 적합한 것을 확인하였다. R+G+B 밴드 조합의 경우 NIR+R+G+B 밴드의 조합과 비교하여 예측정확도가 큰 차이가 나지 않았으며 근적외선 카메라 없이 일반 디지털 카메라로 영상정보의 획득이 가능하기 때문에 현장적용성 면에서 장점을 가질 것으로 판단된다.
물의 색깔 즉, 수색(水色)을 분석하면 그 물이 함유하고 있는 유색 구성물질의 분포 및 농도를 비파괴적으로 추정할 수 있다. 이러한 분석을 위해 분광복사계를 사용하는데, 최근 드론, 자율운행차, 헬리카이트 등의 저고도 무인 플랫폼에 장착하기 위한 경량 다분광 카메라에 대한 수요가 높아지고 있다. 본 연구에서는 최근 활용 용이성으로 인해 지역적 환경 변화를 모니터링함에 있어 그 활용도가 높아진 Micasense사의 Rededge-M 다분광 카메라의 전처리를 수행하고, 수색관측에의 활용성을 검증하기 위한 분석을 수행하였다. 우선, 영상 형태로 생성되는 자료에서의 Vignette 보정 및 밴드 정렬을 수행하였고, 수색관측을 위해 필요한 하늘, 물, 태양광을 측정한 복사량 그리고 그로부터 최종적으로 도출되는 원격탐사 반사도 관측치를 독립적인 초분광 센서의 관측값과 비교하여 분석하였다. 실험 결과, 전처리 과정을 수행하였을 시, 청색밴드(475 nm)와 근적외선 밴드(840 nm)에서 주목할 만한 차이가 있었지만, Rededge-M은 전반적으로 수색 분석을 위한 기본적인 광학적 성능을 가지고 있음을 확인하였다.
러시아 발사체 드네프르에 의해 발사될 과학기술위성 3호의 주탑재체 다목적적외선영상시스템, MIRIS (Multipurpose InfraRed Imaging System)는 한국천문연구원에서 주관하여 개발되었다. 그 구성 카메라인 EOC (Earth Observation Camera)는 한반도재난감시를 수행하고, SOC (Space Observation Camera)는 우리 은하 평면의 근적외선 서베이 관측을 통해 $360^{\circ}{\times}6^{\circ}$ Paschen-${\alpha}$ 방출선 지도를 작성하고 I, H 밴드 필터를 이용해서 황도 남북극에 대한 적외선우주배경복사를 관측한다. MIRIS 비행모델이 제작 완료되었고, 그 구성 기기인 SOC, EOC, 전장박스에 대한 최종 우주환경시험을 수행하였다. 과학기술위성 3호의 비행모델 우주환경시험은 진동시험과 열진공시험으로 이뤄지며, 그 시험 규격은 문서에 규정된 Acceptance Level로 수행된다. 충격시험은 공학인증모델을 통해 검증되었다. 열진공시험은 한국천문연구원에서 수행되었으며, 진동시험은 한국과학기술원 인공위성센터에서 수행되었다. 또한 전체 위성이 조립된 후 과학기술위성 3호의 열진공시험은 한국항공우주연구원에서 수행되었다. 이 발표에서는 MIRIS 비행모델에 대한 환경시험과정 및 결과를 보고하고, 과학기술위성이 전체적으로 조립된 후의 MIRIS 진동 및 열진공 시험 결과도 함께 논의한다.
한국천문연구원은 $1\;-\;5{\mu}m$ 파장영역에서 관측 가능한 근적외선 카메라 KASINICS(Korea Astronomy and Space science Institute Near Infrared Camera System)를 개발하였다. 열적외선이 강해지는 $3{\mu}m$ 이상의 파장영역에서는 대기 중의 수증기에 의한 대기투과도가 중요해진다. 이 논문에서는 국내 천문대의 적외선 관측 조건을 알아보기 위해 한국천문연구원의 GPS 신호를 이용한 PWV(Precipitable Water Vapor) 측정 시스템을 사용하여 2006년 7월부터 2007년 8월까지의 보현산 및 소백산 상공의 월별 PWV 분포를 조사하였다. 그 결과, 국내 대기 수증기량 조건은 지표면의 이슬점온도를 이용해서 추정한 예상보다 좋았으며, 특히 가을철 및 겨울철에는 미국 Kitt Peak 천문대 상공의 조건과 비교하여 크게 다르지 않음을 확인하였다.
차량 내부에는 조명 변화, 부분적인 가림 및 운전자의 상태 변화와 같은 제한되지 않은 조건들이 존재한다. 본 논문에서는 비 제약적인 차량 환경에서의 운전자 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내부 및 외부의 조명 변화에 따라 발생하는 얼굴 이미지의 변화를 최소화하기 위해서 근적외선(NIR) 카메라를 사용한다. 특히 정면에서의 강한 빛에 노출된 얼굴 이미지를 처리하기 위해서, 학습 이미지의 평균과 분산을 사용하여 정상적인 얼굴 이미지로부터 빛에 과다하게 노출된 이미지로 변환하여 사용한다. 따라서 정상적인 조명에서의 얼굴 분류기와 강한 정면광에서의 얼굴 분류기를 각각 동시에 만들어진다. 제안하는 얼굴 분류기는 얼굴 랜드마크를 추출하고 각 랜드마크의 신뢰도 점수를 합산하여 얼굴을 최종적으로 식별한다. 특히 각 랜드마크를 인식하여 부분적인 얼굴 가림에 강하기 때문에 안경이나 선글라스를 착용하는 상황에서도 높은 성능 향상이 가능하다. 즉 가려지지 않은 남은 랜드마크의 점수를 사용하여 운전자를 인식할 수 있다. 또한 등록 운전자와 미등록 운전자 간의 관계를 고려한 새로운 인식 거부 방법과 새로운 평가 방법을 논문에서 제안한다. 자체 취득한 데이터 셋, 공인된 PolyU 및 ORL 데이터 셋으로 실험한 결과 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
식생정보는 도시계획, 조경, 수자원, 환경 등 다양한 분야에서 활용되는 매우 중요한 인자이다. 식생은 수관밀도 혹은 엽록소 함량에 따라 식생의 활력도에 차이가 발생하나 기존 연구에서는 식생지역을 분류시 식생 활력도를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 다양한 응용연구를 충족시키기 위해 식생 활력도를 고려한 식생지수 경계값을 설정하는 연구를 수행하였다. 먼저 eBee 고정익 드론에 다중분광 카메라를 탑재하여 광학 및 근적외선 정사영상을 구축하였으며, 그리고 각 정사영상에 대해 GIS 연산을 수행하여 NDVI, GNDVI, SAVI, MSAVI 식생지수를 계산하였다. 또한 대상지에 대한 식생위치를 VRS 측량을 통해 조사하였으며 이를 이용하여 식생 활력도를 고려한 식생지수별 정확도를 평가하였다. 그 결과 식생 활력도가 좋은 지점을 식생지역으로 선정한 시나리오가 식생 활력도가 다소 부족한 지점도 식생지역으로 선정한 시나리오에 비해 식생지수의 분류 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 현장 조사 지점과의 중첩을 통해 계산한 식생지수별 Kappa 계수를 통해 시나리오별로 식생을 분류하기에 가장 적합한 식생지수 경계값을 선정할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 식생 활력도를 고려한 식생지수 정확도 평가는 향후 도시계획 등 다양한 업무 분야에서 의사결정 지원을 위한 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 뇌 종양 수술에서 다수의 광원과 빔 스플리터 모듈을 사용해 종양과 혈관의 형광영상을 동시에 검출하고 획득한 형광영상을 동일한 디스플레이 장치에 표시함으로써 시술자에게 종양과 혈관의 정확한 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 현미경 시스템을 제안한다. 5-ALA(5-Aminolevulinic acid) 와 ICG(Indocyanine green) 의 형광영상의 동시 검출을 위해 빔 스플리터(beam-splitter : BS)모듈을 사용하였고 5-ALA는 600nm, ICG는 800nm이상의 파장 대역에서 가장 효율이 뛰어나도록 구성하였다. 빔 스플리터 모듈은 파장 대역에 따라 광학기기의 구조를 변경할 수 있고 필터를 탈, 착 가능한 구조로 설계하여 필요에 따라 빔 스플리터와 필터의 종류를 변경할 수 있으며 5-ALA 및 ICG 이외의 형광염료를 사용한 시술에서 사용할 수 있다. 빔 스플리터 모듈을 통한 형광영상은 5-ALA는 가시광역, ICG는 근적외선 영역을 검출 할 수 있는 CCD 카메라를 장착해 동일한 디스플레이에서 확인할 수 있고 획득한 형광영상은 닮음 변환(similarity transform)을 이용해 원영상과 정합하여 실시간으로 시술자에게 제공하는 시스템을 구현하였다.
본 연구에서는 지상형 원격탐사장비인 ADC(Agricultural Digital Camera)를 통해 획득한 영상으로부터 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 값을 산출하여 소나무 재선충병 감염목의 조기감별에 대한 가능성을 알아보고자 하였다. 재선충에 감염된 임목의 잎은 시들음 현상을 보이게 되고, 이것은 NDVI의 감소를 유발하므로, 정상목과 감염목은 시기에 따라 NDVI 변화양상이 다르게 나타난다. 이러한 현상에 착안하여, 시기에 따라 임목의 NDVI 값의 변화량을 보여주는 DI(Detection Index)를 고안하여 감염목의 판별에 사용하였다. 2007년 5월부터 8월까지의 획득된 영상으로부터 감염목과 정상목의 DI 값을 산출한 후, GLM(General Linear Models)을 이용하여 분석한 결과 6~8월 DI 값이 가장 낮은 유의수준(0.0001)에서 두 집단 간에 차이를 보였다. 6~8월 DI 값으로 감염목과 정상목의 집단 간의 차이를 판별분석(Discriminant Analysis)한 결과, DI 값을 통한 감염목과 정상목의 분류정확도(Hit Ratio)는 71.9%였고, 잭나이프(Jack-knife) 추정방법을 사용했을 때는 73.5%의 정확도를 얻었다. 위의 결과를 통해 DI는 감염목과 정상목을 판별하는데 유용한 지수라고 판단되고, 재선충병에 의한 피해를 방지하는데 도움을 줄 수 있을 것이라 사료된다.
다중분광카메라의 기술 개발로 인해 구조적 특성뿐만 아니라 생화학적, 생리적 특성을 가지는 식생지수를 다양한 공간 규모에서 활용할 수 있게 되었다. 이에 본 연구는 스트레스를 받은 노지작물을 대상으로 지상 초분광계 및 무인기 영상 기반 구조적, 생화학적, 생리적 계열의 식생지수 반응을 평가하였다. 마늘을 대상으로 서로 다른 생육시기에 고농도의 제초제를 살포하여 약해 처리하였으며, 정상 생육에 비해 지상부 건물중이 46.9~84.5% 감소하는 등 큰 피해가 나타났다. 제초제를 살포한 처리구에서 근적외선 분광반사도 값은 꾸준하게 감소하였으며, 구조적 식생지수에서 작물의 약해 피해가 명확하게 표현되었다. 생화학적 식생지수의 경우 일부 지수를 제외하고는 작물의 피해 상태를 표현하였으나 생리적 식생지수는 잎이 고사하고 드러나는 멀칭비닐의 영향으로 약해 피해를 해석하기에 어려움이 있었다. 제초제 살포 후 서로 다른 공간 규모에서 관측된 식생지수의 감소율 차이는 구조적 식생지수의 경우 평균적으로 2.3%로 나타났으며, 정규화 식생지수의 경우 1.3~4.1%의 분포를 보였다. 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 노지작물의 경우 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하여야 한다는 것, 공간 규모에 따른 오차를 최소화하기 위해서는 정규화 식생지수를 활용해야 한다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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