Electronic Speckle Pattern Interferometry (ESPI) has been recently developed and widely used because it has advantage to be able to measure surface deformations of engineering components and materials in industrial areas with non-contact. The speckle patterns to be formed with interference and scattering phenomena can measure not only out-of-plane but also in-plane deformations, together with the use of digital image equipment to process the informations included in the speckle patterns and to display consequent interferogram on a computer monitor. In this study, the experimental results of a canti-levered plate using ESPI were compared with those obtained from the simple beam theory. The ESPI results of the canti-levered plate analyzed by 4-step phase shifting method are close to the theoretical expectation. Also, out-of-plane displacements of a spot welded cacti-levered plate were measured by ESPI with 4-step phase shifting technique. The phase map of the spot welded cacti-levered plate is quite different from that of the canti-levered plate without spot welding.
다중모드 경사굴절률 플라스틱 광섬유는 경사굴절률을 생성하기 위하여 첨가하는 미세입자, 불균일한 경사굴절률의 분포, 다른 모드 사이의 광학적인 간섭 등으로 인하여 스펙클 잡음이 크기 때문에, 광섬유 출력 단에서 방사되는 기하학적 광 세기 분포를 분석하여 측정하는 기존의 일반적인 수치구경 측정 방법으로는 수치구경 측정이 매우 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 다중모드 경사굴절률 플라스틱 광섬유의 수치구경 측정을 위하여 입사 단에서 입사 광의 크기를 조절하여 수치구경을 구하는 새로운 방법을 제안하고, 이를 이용하여 플라스틱 광섬유의 수치구경을 측정하였다. 측정 결과, 기존의 방법으로 측정한 플라스틱 광섬유의 수치구경 값과 비교적 잘 일치함을 확인할 수 있었으며, 제안한 기법이 출력 단에서 방사되는 광세기 분포의 모호함을 배제할 수 있고 입력광의 입사 조건 및 광섬유 결합 효율을 최적화할 수 있는 장점이 있음을 알 수 있었다.
투과 매트릭스 방법을 이용하여 다중모드 광섬유 출력단에서 빛의 세기 분포를 제어하는 연구를 수행하였다. 공간 빛 변조기를 이용하여 원형으로 배치된 Hadamard 고유모드 위상분포를 실험적으로 구현하고, 네 가지 위상 값 변조 방법을 통하여 다중모드 광섬유의 투과 매트릭스를 실험적으로 도출하였다. 도출한 투과 매트릭스를 기반으로 광섬유에 입사하는 빛에 공간적인 위상 분포를 사전에 적용함으로써 광섬유 출력단의 원하는 위치에 빛을 집속하고자 하였다. 다중모드 광섬유 출력단 코어의 특정 위치에서 주변 배경 신호 대비 최대 359.6배 큰 세기로 빛을 집속할 수 있었으며 다중모드 광섬유 코어 영역 전반에 걸쳐 평균적으로 104.6배 향상된 값으로 빛을 집속할 수 있었다.
RFID 미들웨어는 네트워크를 통하여 다수의 리더로부터 다양한 태그 데이터들을 수집하여 식별정보를 처리한다. 한편, 다양한 유비쿼터스 서비스의 등장으로 대량의 RFID 데이터를 처리할 수 있는 미들웨어가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 EPCglobal의 ALE 스펙을 기반으로 구현된 RFID 미들웨어를 이용하여 대량의 RFID 데이터를 가공하고 이를 클라이언트 응용에게 제공하기 위한 방법을 제안한다. 클라이언트의 RFID 데이터 수집 및 가공 처리 요청을 분산하기 위하여, 분산 환경에 구축된 여러 대의 RFID 미들웨어의 자원 정보를 수집하고, 각 RFID 미들웨어의 자원 사항에 따라 클라이언트 요청을 처리한다.
최근 위성 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상의 해상도가 개선됨에 따라 이에 대한 수요가 증가할 것으로 보이며 향후 새로운 응용시장으로 성장할 것으로 예측되고 있다. 특히, 화산이나 지진과 같은 자연 재해에 대한 예측이나 지형의 미세한 변화를 탐지하기 위한 용도로 SAR 영상의 활용도가 증가하고 있다. 기존의 변화탐지 알고리즘을 고해상도 SAR 영상에 적용할 경우, 영상간의 기하학적 구조, 스펙클의 영향 등으로 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 또한, SAR 영상의 경우 지형적 특성에 따라 영상의 통계적 분포가 다르므로 영상의 통계분포를 반영한 임계값 추정이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 SAR 영상의 통계적 분포특성을 반영하여 임계값을 이용하는 변화탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 시험하기 위해 SAR 영상 시뮬레이션을 수행하여 성능을 시험하고 검증하였다. 마지막으로 Cosmo-Skymed과 다목적실용위성-5 영상에 각각 적용하여 검증하고 비교한 결과를 제시한다.
위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.
연속된 초음파 영상 시퀀스로부터 파노라마 영상을 만들기 위해서는 인접된 프레임 사이의 움직임을 추정해야 한다. 기존에는 고정 블록 움직임 추정 방법이 주로 사용되고 있는데 본 논문은 정확성을 높이고 계산시간을 단축하기 위해 다해상도 영상을 이용한 특징점 기반 블록 움직임 추정 방법을 제안한다. 기존의 블록 움직임 추정 방법은 규칙적으로 블록을 배치하기 때문에 추정된 움직임의 정확도를 높이기 위해서는 블록의 크기가 커지기 때문에 처리 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징점을 중심으로 블록을 배치하여 움직임 추정의 정확도는 유지하면서 블록의 크기를 줄일 수 있었다. 어파츄어문제(aperture problem)을 줄이기 위해 코너점을 특징점으로 하였다. 움직임 추정 영역은 일정한 크기의 부영역으로 나누고, 각 부영역에서 가장 코너 강도가 큰 점을 선택하였다. 특징점을 선택하는 데는 해리스 스테판 코너검출기를 사용하였다. 코너점들이 한 곳으로 편중될 경우 블록들이 움직임 추정 영역에서 골고루 분산되지 않아 이렇게 구한 블록 움직임을 이용하여 전역 움직임을 구하면 오차가 커진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 특징점을 선택하는 영역에 제한을 두도록 하였다. 초음파 영상에는 스펙클과 잡음이 많아 코너점을 구하기 전에 영상 평활화를 해야 한다. 계산시간을 줄이고 잡음이 감소된 영상에서 코너점을 구하기 위해 저해상도 영상에서 블록 움직임을 구한 후 점점 고해상도로 확산하는 형태로 다해상도 영상을 사용한다. 실제 세가지 종류의 초음파 영상 시퀀스에 대해 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 추정 오차(Displaced Frame Difference)를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.
국가해양영토에서 불법어업활동을 하는 어선으로부터 해상자원과 영토를 보호하기 위해 지속적인 모니터링과 즉각적인 대응은 필수적인 요소이다. Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 넓은 촬영 범위를 가지고 있으며, 기상과 주야 조건에 영향을 받지 않아 광역적인 해상 모니터링에 효과적이다. 그러나 SAR 영상의 데이터 크기와 스펙클 노이즈 등 다양한 특성으로 인해 처리속도와 탐지율이 높은 선박탐지 알고리즘 개발은 쉽지 않다. 본 논문에서는 국내 최초의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5에 적합한 선박탐지 알고리즘을 개발 적용하였다. 효율적인 선박탐지를 위해 선박탐지 알고리즘은 Human Visual Attention System (HVAS), SAR-Split, Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘의 특성을 융합하여 적용했다. 또한, SAR 영상의 관측모드 별 특성을 고려한 SAR-Split 알고리즘 적용을 통해 탐지율을 향상시켰다. SAR 영상으로부터 탐지된 선박은 Automatic Identification System (AIS) 데이터와의 매칭을 통해 탐지율 분석이 수행되었다. 탐지된 선박은 AIS 자료와 전반적으로 잘 매칭되었으며, SAR 영상의 모드 별 특성을 고려하여 적용했을 때 보다 향상된 탐지율을 보였다. 탐지율은 Enhanced Standard (ES) 모드에서 약 80%, Standard (ST) 모드에서 약 64%의 결과를 보였다. 선박 탐지결과에서 발생한 대부분의 오탐지는 선박의 이동으로 발생하는 기포항적, AIS의 위치오차 등으로 발생하였다. 개발된 선박탐지 알고리즘은 대한민국 국가해양영토 광역 감시망 구축에 기여할 것으로 기대된다.
라돈변환은 디지털 토모그라피. 원격탐사 영상의 선구조 분석, 탄성파탐사 자료의 경사중첩 등 다양한 분야에서의 디지털 영상자료 처리에 폭넓게 이용되어 왔다. 그러나 라돈변환의 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 푸리에변환과 비교해 볼 때 그 효용성에 대해서는 거의 논의되지 못하였다. 본 논문에서는 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 라돈공간에서 ρ에 대한 1차원 콘볼류션이나 상관관계로 타원이 낮아진다는 것을 유도하였다. 이를 이용하면 영상공간에서의 2차원 필터링을 라돈공간에서의 단순한 1타원 필터링으로 효과적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 FIR 필터를 이용한 라돈공간에 서의 1차원 필터링을 RADARSAT SAR 영상에서 선적에 의한 구조를 증강시키데 적용하였다. 적용결과 라돈변환을 이용한 2타원 필터링은 스펙클 잡음을 줄일 뿐만 아니라 효과적으로 선적에 의한 구조를 증강시키는 것으로 나타났다. 비록 라돈변환을 이용하는 2차원 필터링은 푸리에변환을 이용하는 방법에 비하여 효율성과 효과도가 떨어져 단순한 필터링 목적으로는 적합치 못하나, 토모그라피나 SAR 영상을 이용하여 선구조 분석을 실시하는 경우와 같이 라돈변환이 필수적으로 적용되는 경우 라돈공간에서의 2차원 필터링을 부수적으로 적용하면 효과적으로 활용될 수 있다.
조간대의 지형은 연안의 동력학적 작용에 의하여 지속적으로 변화하고 있다. 이와 같은 조간대의 지형적인 변화를 정량적으로 관측하는 것은 퇴적학적 연구뿐만 아니라 연안역 통합관리 측면에서도 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 측선을 따라 얻어진 측량자료와 비교적 단기간에 걸쳐 얻어진 광학 및 마이크로파 원격탐사 자료로부터 얻어진 수륙경계선을 이용하여 조간대 DEM을 구하는 것이다. 이 연구에서의 수륙경계선(혹은 해안선)은 해수와 노출된 조간대의 경계선으로 정의된다. 즉 수륙경계선은 특정한 상황의 조간대에서의 등고선을 의미하며, 따라서 이와 같은 방법으로 넓은 지역의 DEM을 구할 수 있다. SAR 자료의 경우는 스펙클의 영향뿐만 아니라 해수와 노출된 조간대에서 반사된 신호와의 강도가 매우 유사한 관계로 수륙경계선을 구하는 것은 매우 어렵다. 이에 따라 이 연구에서는 SAR 영상과 더불어 상관관계도(coherence map)에 MSP-RoA 경계면 추출기법을 적용하여 수륙경계선을 추출하였다. 여러 개의 영상자료로부터 얻어진 수륙경계선은 내삽과정을 거쳐 최종적인 DEM을 형성하게 된다. 이 연구에서는 곰소만 지역에 이 방법을 적용하여 정밀도가 비교적 높은 DEM을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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