• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.6D
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• pp.1025-1032
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• 2006

Sensor modeling of high-resolution satellites is a prerequisite procedure for mapping and GIS applications. Sensor models, describing the geometric relationship between scene and object, are divided into two main categories, which are rigorous and approximate sensor models. A rigorous model is based on the actual geometry of the image formation process, involving internal and external characteristics of the implemented sensor. However, approximate models require neither a comprehensive understanding of imaging geometry nor the internal and external characteristics of the imaging sensor, which has gathered a great interest within photogrammetric communities. This paper described a comparison between rigorous and various approximate sensor models that have been used to determine three-dimensional positions, and proposed the appropriate sensor model in terms of the satellite imagery usage. Through the case study of using IKONOS satellite scenes, rigorous and approximate sensor models have been compared and evaluated for the positional accuracy in terms of acquirable number of ground controls. Bias compensated RFM(Rational Function Model) turned out to be the best among compared approximate sensor models, both modified parallel projection and parallel-perspective model were able to be modelled with a small number of controls. Also affine transformation, one of the approximate sensor models, can be used to determine the planimetric position of high-resolution satellites and perform image registration between scenes.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.559-564
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• 2004

최근들어 광범위한 지역의 삼차원 국토정보 취득을 위한 고해상도 위성영상의 센서모형화 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. IKONOS나 SPOT 5호와 같은 고해상도 위성영상의 모형화에 앞서 본 연구에서는 각종 응용분야에서 광범위하게 활용되고 있는 SPOT 3호 위성영상을 대상으로 지상기준점을 이용하여 경사촬영(off-nadir viewing)각을 추정하는 기법을 개발하였다. 추정된 경사촬영각은 영상좌표를 보정하는데 사용되었으며 2차원 부등각사상변환을 이용하여 기존의 모형화 방법 보다 간결하고 정확도가 향상된 모형화 기법을 제안하였다. 또한, 기존의 엄밀 센서 모형화 방법을 대체하고 있는 위성영상의 센서모형화를 위한 다양한 방법들이 제안되고 있기 때문에, 2차원 부등각사상변환, 직접선형변환(DLT), 자체검정-DLT(SDLT)등의 추상화된 모형화 방법을 SPOT 위성영상에 대해 기준점 수의 변화에 따라 검사점을 이용하여 수평성분, 수직성분으로 나누어 정확도를 비교 분석하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.369-374
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• 2005

정사영상 생성, 도시 공간의 모형화 등 도면화의 다양한 응용분야에 적용을 위해서는 위성 영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 것은 중요하며, SPOT-5, IKONOS, QUICKBIRD, ORBVIEW 등의 고해상도 위성영상은 효율적이고 경제적으로 수치고도모형을 생성할 수 있는 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이들 고해상도 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하기 위해서는 센서모형화, 에피폴라 영상 생성 그리고 영상정합에 대한 사전지식이 필요하다. 이들 중 에피폴라 영상생성은 중요한 인자이며 이에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 뿐만 아니라, IKONOS 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 연구는 다항식비례모형에 기반한 연구가 주로 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 센서 독립적이면서 적은 수의 기준점만으로 센서모형화와 에피폴라 영상생성이 가능한 평행투영모형을 이용하여 수치고도모형을 생성하는 일련의 처리과정을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법론은 IKONOS 위성영상을 이용하여 적용하고 평가하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.13 no.1 s.31
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• pp.55-61
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• 2005

Digital Elevation Model (DEM) generation from remotely sensed imagery is crucial for a variety of mapping applications such as ortho-photo generation, city modeling. High resolution imaging satellites such as SPOT-5, IKONOS, QUICK-BIRD, ORBVIEW constitute an excellent source for efficient and economic generation of DEM data. However, prerequisite knowledge in the areas of sensor modeling, epipolar resampling, and image matching is required to generate DEM from these high resolution satellite imagery. From the above requirements, epipolar resampling emerges as the most important factors. Research attempts in this area are still in high demand and short supply. Another cause that adds to the complication of the problem is that most studies of DEM generation from IKONOS scenes have been based on rational function model. In this paper, we proposed a new methodology for DEM generation from satellite scenes using parallel projection model which is sensor independent, makes it possible for sensor modeling and epipolar resampling by only few control points. The performance and feasibility of the developed methodology is evaluated through real dataset captured by IKONOS.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.13 no.2 s.32
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• pp.79-84
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• 2005

Recent researches about the accuracy assessment of the satellite sensor modeling usually focused on the quantitative analysis of errors. Quantitative error analysis contains its limitation that the distribution property of error can not be analyzed. The numerical evaluation of result of the satellite sensor modeling drop its confidence because of the absence of the distribution property of error. This study can be presented the distribution property of error to calculate RMSE and direction-coefficient of error. Moreover, Direction-coefficient which is closed to 1 s contains systematic errors. On the contrary, direction-coefficient which is closed to the zero contains random errors. To analyse the direction of errors, we will indicate that a formula is reduced the error.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.504-509
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• 1995

컴퓨터에 의한 생산시스템의 통합체계화와 온-라인화에 따라 자동화된 설비진단 방법이 요구되어지고 있다. 이에 따라 기계설비에 각종 센서를 부착하여 실시간으로 수집된 출력신호를 이용하여 기계설비를 온-라인으로 감시하는 여러가지 기법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 진동센서로부터의 신호를 radial 함수에 근거한 다단계 뉴럴 네트워크(Neural Network)로 모형화하여 기계설비 상태를 감시하는 방법을 제시한다. 또한 다단계 모델링 분석을 통하여 신호를 예측하고 설비고장 원인을 분류하며, 다른 모형과의 비교를 통하여 효율성 평가와 최적 단계수를 결정하였다. 온라인 학습 알고리즘은 recursive least squares와 clustering 방법을 이용한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.521-524
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• 2001

신호 대 잡음비가 매우 낮은 수중 음원을 탐지하기 위해서는 많은 센서를 갖는 견인 배열 시스템을 운용하여야 한다. 그러나 이러한 경우 수백 미터에 이르는 배열을 견인함이 끌고 다닐 때 파도와 같은 해수면의 움직임과 견인선의 기동 형태에 따라 원하는 배열 형태를 항상 유지할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 실제 수 중 환경에서 견인되는 배열의 왜곡된 형태를 시간적으로 뿐만 아니라 공간적으로 통합된 센서의 움직임 근거로 한 상관 형태를 잘 표현한 ""Paidoussis"" 방정식을적용하여 이 방정식의 간단화된 형태인 수차 모형(Water pulley)배열을 협대역 목표물 탐지에 이용하였다. [1][2][8] 수차 모형 구조의 배열을 이용하여 사상 기법을 적용하면 수차 모형의 왜곡 특성으로 인해 센서간 간격이 비균일성을 가지는 가상의 선형 배열이 형성되어 진다. 본 논문에서는 사상 기법에 의해 생성된 가상의 선형 배열을 토대로 합성 어패처 방식의 일종인 FFTSA(Fast Fourier Transform Synthetic Aperture) 기법을 이용하여 센서 배열의 입사각 추정 성능에 중대한 영향을 부여하는 코히어런스 주기에 따른 추정 성능의 변화 및 견인함의 이동 경로 변화에 따른 변동 경로 주기에 따른 성능 변화를 분석하였다.

• The Korean Journal of Food And Nutrition
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• v.7 no.3
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• pp.213-218
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• 1994

본 연구는 식품의 물성을 측정하기 위한 한 가지 방법으로 50 변위를 아주 정밀하게 직선적으로 측정이 가능한 linear proximity sensor(선형 근접 센서)를 활용하여 식빵의 굳기를 측정하였다 선형 근접 센서를 장착한 기구로 몇 가지 응력(0.376, 0.543, 0.769 kPa) 하에서 식빵의 온도와 수분 함량에 따른 변형을 컴퓨터 자동 자료 수집 장치를 통하여 on-line 상태로 매초마다 자료를 수집하여 컴퓨터 자료 분석 program으로 그래프를 얻었다. 식빵에 적용한 응력과 strain의 비율은 응력이 클수록 그 값이 커지는 비 선형 점 탄성체의 성질을 보였다. 이 측정 기구는 좁은 온도범위와 작은 수분함량의 차이에 따른 식빵의 굳기의 정도에 현저한 차이가 있음을 관찰할 수 있었다. 선형 근접 센서를 활용한 이 기구는 간단하면서도 정밀하게 동적으로 식품의 물성을 측정할 수 있었고, 높은 반복성을 나타내었다. 또한 수집된 자료는 점 탄성체의 특성을 설명하는 기계적인 모형으로 나타낼 수 있었다. Inokuchi의 방법을 적용하여 식빵의 물성을 모형화 하면 용수철과 완충 장치의 조합으로 나타내는 Burger's 모형에 잘 일치하였다. 본 측정 장치는 설치와 사용이 간단하여 식빵과 같은 연 식품의 물성을 측정하는데 활용이 용이하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.2
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• pp.129-138
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• 2009

While the issue of caring for the elderly that faces the modern society has reached a serious level, it is expected that it will be particularly true in the Republic of Korea where an aged, not an aging, society is impending. In this paper I did research on establishing behavioral model of residents who dwell in home or welfare facilities. I suggested a behavioral model in daily living, $W_{ip}(n)$, based on event triggering. A multi-hop routing-based wireless luminance/temperature sensor network was built based on the proposed resident's behavioral model. 1 did experiments on behavioral activities of residents on the wireless sensor network system. According to experimental results. I could classify whether the daily activity of a resident someday is regular or not. These experimental results show that the proposed behavioral model is highly applicable in caring for residents in home or welfare facilities effectively in the future.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.354-362
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• 2003

위성영상으로부터 위치자료가 포함된 지리 및 지형정보를 얻기 위해서는 영상획득순간의 센서 위치 및 자세와 지상좌표간의 관계를 해석하여야 한다. 위성영상에 대한 수학적 모형화를 위해서 먼저 입체영상에서 지상기준점(Ground Control Point: GCP)을 선정하고, 선정된 지상기준점에 대한 지상좌표 및 대상영상에 대한 영상좌표 관측작업을 수행한다. 본 연구에서는 지상기준점 데이터베이스에 포함된 정보들을 이용하여 관측대상 입체영상 3차원 모형화에 필요한 지상기준점의 영상좌표를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 관측정밀도는 수작업으로 관측한 값과 자동계산된 영상좌표의 결과를 비교 분석하여 평가하였으며, SPOT위성영상의 3차원 모형화에 적용하여 정확도를 평가하므로써 유사한 해상도의영상을 활용하는 3차원 모형화 과정에서 지상기준점의 영상좌표 관측을 자동화 할 수 있음을 입증하였다.