고해상도 위성영상의 등장과 공간분해능의 발전은 위성영상을 활용한 다양한 연구들을 가능하게 하였다. 그 중에서도 고해상도 위성영상을 이용한 표적 탐지 기술은 광범위한 지역의 차량, 항공기, 선박 등의 탐지를 가능하게 하여 교통류 모델링, 군사적 목적의 감시 정찰을 효과적으로 수행하게 한다. 최근 다양한 국가에서 여러 위성을 발사함에 따라 위성영상 선택의 폭이 증가하였으나 고해상도 위성영상을 이용한 공간해상도 비교 연구는 많지 않으며 더욱이 표적 탐지에 미치는 공간 해상도의 영향에 관한 연구는 국내외로 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 PSO 기반의 표적 탐지 연구를 바탕으로 공간해상도가 항공기 및 선박 표적 탐지에 미치는 영향을 분석하였다. 원영상에 대한 재배열 보간 기법을 통해 0.5m, 1m, 2m, 4m의 다양한 공간해상도의 시뮬레이션 영상을 생성하고 이때 최근린보간, 양선형보간, 3차회선보간과 같이 다양한 재배열 보간 기법을 적용하였다. 표적 탐지 정확도는 공간해상도 뿐만 아니라 보간 기법에 따라 비교 분석되었다. 연구 결과 0.5m의 고해상도 영상에서 그리고 최근린보간 기법을 이용한 재배열 영상에서 더 높은 표적 탐지 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 50% 이상의 표적 탐지 정확도를 얻기 위해서는 항공기의 경우 2m, 선박의 경우 4m 이상의 영상이 필요하며 항공기의 형태적 특이성은 더 높은 공간 해상력을 필요로 함을 확인하였다. 본 연구는 항공기 및 선박 표적 탐지에 적합한 적정 공간분해능을 제안하고 위성 센서 설계의 기준을 제시하는데 큰 기여를 할 것으로 사료된다.
이동 객체들의 행동을 분석하기 위해서는 그 이동 객체 궤적들 간의 유사성 측정을 정의하는 것이 필요하다. 비록 유클리디언 공간 상에서 이동 객체들의 유사한 궤적들을 검색하는 몇몇 연구가 있었지만, 도로 네트워크 공간 상에서 이동 객체들의 궤적에 대한 유사성 연구는 거의 관심을 끌지 못 했다. 실제 응용에서, 대부분의 이동 객체들은 유클리디언 공간보다 도로 네트워크 공간 상에 존재한다. 그러나 궤적들 간의 유사성 측정에서, 기존의 방법들은 유클리디언 거리를 기반으로 하고 있으며, 오직 공간적 유사성만을 고려하고 있다. 본 논문에서, 우리는 도로네트워크 상에서 POI와 TOI를 기반으로 유사성 측정을 정의한다. 이러한 정의를 바탕으로, 우리는 궤적들 간의 시공간 유사성을 사용하여 유사한 궤적을 검색하는 방법들을 제시한다. 그리고 유사한 궤적들에 대하여 클러스터링을 수행한 결과를 보인다. 실험 결과는 각 방법에 의해 검색된 유사한 궤적들과 그 검색된 궤적 결과들이 각 방법 간에 얼마나 일치하는지를 보인다.
지리 정보 시스템(GIS)은 그 특성상 대용량의 GIS 데이타를 사용하며, 다양한 운영체제와 하드웨어 상에서 구현된다. 이렇게 상이한 운영체제와 하드웨어상의 공간데이타들은 일반적으로 서로 다른 GIS 데이타 포맷을 갖고 있기 때문에 효율적인 자료 교환이 불가능하다면 데이타 공유가 매우 어려울 뿐만 아니라 공통 데이터의 중복 보관 및 관리로 인해 막대한 경제적 손실을 가져온다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 국외에서는 이미 GIS 데이타 교환을 위한 방안으로 공통 교환 표준 포맷 작업이 10여년 전부터 진행되어왔으며, 국내의 경우도 국가 차원에서 지리 정보시스템의 국가 표준을 설정하고, 기본 공간 데이타베이스를 구축하고 있다. 그리하여, 국가 기본 포맷과 공통 데이타 교환 포맷의 표준으로 SDTS(Spatial Data Transfer Standard)를 채택하였다. 본 논문에서는 범용의 SDTS 변환 시스템의 구현에 필요한 공간 데이타 분석, 논리적 설계, 물리적 설계 등의 전반적인 SDTS 변환과정, 테스트 검증 사항, 그리고 반드시 지켜야 할 규칙들을 제시한다. 마지막으로, 실제 공간 데이타인 GOTHIC과 SDTS 간의 변환 시스템의 설계와 구현에 대해서 언급한다.
최근에 WWW의 등장과 함께 인터넷 사용자가 폭발적으로 증가하고 웹 지리정보시스템의 필요성과 중요성이 크게 대두되어 인터넷을 통한 공간데이타 유통 환경을 구축하기 위하여 여러 기관 등에서 많은 기술개발 연구가 이루어지고 있다. 공간데이타를 인터넷상에서 접근하기 위해서는 WWW상에 공간데이타를 등록하고 필요로 하는 사람에게 판매할 수 있는 공간데이타 전자유통 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 WWW과 연동하는 공간데이타 전자유통 시스템을 구축하기 위한 효율적인 공간데이타 전자유통시스템의 모델을 설계하고 제시한다. 또한 시스템의 각 모듈에 대한 기능과 구현 방법을 제안한다.
본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지 이용의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 토형은 계절분석(multi-date processing) 및 다중분석 (multi-file processing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수 (discriminant function) 계산법으로부터 합성 출현된 공간적/시간적 토지이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지이용 변화상의 최다 경향치를 산출하기 위해 제주도 경관 평면(landscape plane) 전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확률 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지이용으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본 합성 모형은 이렇게 토지이용 변화성(정성적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지이용 예측을 가능케하는 것이다.
본 연구에서는 임의의 복소 음압 분포를 무한 평면에서 공간상의 Fourier 변환을 하여서 평면파 요소들의 중첩으로 해석하는 방법을 살펴보고 제한된 측정 조건에서 유발되는 문제들을 음원의 주파수에 대해서 모의 실험을 통하여 고찰해보았다. 실험으로는 단단한 시편(hard panel)과 스폰지(sponge)에 대해서 공간상의 fourier 변환을 통해 반사 계수를 얻고 수직입사에 대해 2-마이크로폰 방법으로 구한 반사계수와 비교하였다. 특히 다공성 물질인 스폰지에 대해서는 유동 저항을 측정하여 실험식으로부터 구한 반사 계수와의 비교를 하였으며 공간상의 음압 분포로부터 구한 반사계수에서 창문함수의 영향을 살펴보았다.
공간 조인이란 서로 겹치는 관계를 가지는 공간 객체의 쌍들을 찾는 질의이다. 색인 기반 공간 조인에는 원공간 색인인 R 트리가 널리 사용된다. 원공간 색인이란 원공간상에서 표현된 공간 객체를 색인하는 구조로, 이를 활용한 조인은 크기를 가지는 공간 객체를 다루기 때문에 정형적인 방법이 아닌 휴리스틱에 의존하는 단점을 가진다. 반면, 변환공간 색인은 원공간 상의 공간 객체를 변환공간 상의 크기가 없는 점 객체로 변환하여 색인한 후에 이들을 다루기 때문에, 이를 활용한 공간 조인은 상대적으로 단순하고 정형적인 방법을 사용하는 장점을 가진다. 그러나, 이 방법은 R 트리와 같이 원공간 객체를 색인하는 원공간 색인에는 적용될 수 없는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이 두 방법의 장점만을 취하는 새로운 방법을 제안한다. 즉, 변환공간 뷰(transform-space view)라는 새로운 개념과 이를 사용한 공간 조인 알고리즘인 변환공간 뷰 조인 알고리즘(transform-space view join algorithm)을 제안한다. 변환공간 뷰란 원공간 색인에 대한 가상의 변환공간 색인으로서, 이미 구축된 원공간 색인을 구조적으로 변경하지 않고서 별도의 추가비용 없이 가상의 변환공간 색인으로 해석할 수 있게 한다. 실험 결과, 변환공간 뷰 조인알고리즘은 R 트리를 원공간에서 조인하는 알고리즘들과 비교하여 디스크 액세스 횟수 측면에서 최대 43.1%까지 더 좋은 성능을 보인다. 본 논문의 가장 중요한 공헌은 R 트리와 같이 널리 사용되는 원공간 색인을 변환공간 뷰라는 새로운 개념을 통하여 변환공간에서 해석하여 사용할 수 있음을 보인 것이다. 우리는 이 새로운 개념이 다양한 공간 질의 처리 알고리즘들이 변환공간에서 새롭게 개발될 수 있는 프레임워크를 마련했다고 믿는다.
3 차원 공간 모델링을 하기 위한 스케치 시스템의 경우, 3 차원 공간상의 입력 장치를 이용하는 것이 디자이너의 의도를 가장 정확하게 표현할 수 있다. 하지만, 3 차원 공간상의 스케치는 공간 입력 장치의 디자이너 사용에 따라 오차가 방생할 수 있다. 이러한 오차를 줄이기 위하여 디자이너가 일반적으로 사용해 온 드로잉 방식인 다중의 스트로크를 데이터로 사용하여 의도한 모델링을 수행하게 된다. 다중의 스트로크를 실시간으로 처리하기 위해 공간상에 정의된 격자를 이용한 모델링 방식을 사용하였다. 곡면을 구성하기 위한 격자간의 관계 및 다중의 스트로크를 처리하기 위한 주변 격자간의 관계를 정리하고, 이를 이용한 스케치 시스템을 구현하였다.
다양한 과학 분야와 공학 분야에서는 그들이 다루고 있는 특정한 주제의 정보를 좀 더 신속하고, 명확하게 사용자에게 전달하기 위해서 여러 가지 정보 가시화(information visualization) 기법을 사용한다. 정보를 가시화 할 때는 기본적으로 세 가지 과정을 거치는데, 원천 데이터(raw data)로부터 데이터 모델(data model)로 변환하고, 변환된 데이터 모델을 가시화 구조상(visual structure)에 매핑(mapping)시킨 후 정보화 모델(information model)로 변환하게 된다. 본 논문에서는 특정 행사가 진행되고 있는 건물내부에서 발생하는 시간, 공간적인 정보를 정리한 도표 메타포(table metaphor)를 토대로, 해당 데이터 모델로부터 추출한 다양한 정보를 3 차원 지도로 구성된 정보화 모델 상에 반영하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 정보를 단순히 공간상에 반영하기 보다는 사용자의 관심영역(interest area)에 따른 정보의 공간적 의미에 중점을 두어 3차원 공간상에 표현하였다.
고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상의 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI feature는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 세그먼트 내에 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해상도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. SSI를 구성하는데 필요한 두 매개변수인 분할변수와 가중치변수의 최적값을 얻기 위해서 고해상도 위성영상인 KOMFSAT-2와 QuickBird-2에 반복적으로 적용하였다. 결과적으로 고해상도 영상의 공간특성을 표현하는데 적합한 매개변수를 통하여 도출된 SSI와 고해상도 분광 밴드를 결합하여 분류를 수행한 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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