위성영상을 이용하면 단시간에 매우 광범위한 지역의 데이터를 획득할 수 있으며, 여러 시간대의 영상으로부터 지형, 토지, 자연생태계, 도시화 등의 변화에 대한 자료를 확보할 수 있다. 본 연구에서는 시기가 다른 4개의 Landsat 위성영상을 이용하여 대전광역시의 식생에 대한 시계열적 변화를 탐지하였다. 또한 식생의 활력도를 파악하기 위하여 NDVI를 사용하였으며, 영상분류 결과와 NDVI로부터 연구대상지 식생의 시계열적 변화를 효과적으로 탐지할 수 있었다. 이는 도시의 효율적 관리 및 계획 수립과 관련된 의사결정에 활용될 것으로 기대된다.
접근불능지역에 대한 핵활동 모니터링을 위해서는 고해상도 위성영상을 이용하여 핵활동 관련 객체의 변화양상을 분석하는 방법론의 수립이 필요하다. 그러나, 위성영상을 이용한 전통적인 객체탐지 및 변화탐지 기법들은 영상 취득 시 계절, 날씨 등의 영향에 의하여 탐지 결과물들을 다양한 활용분야에 적용하기에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 모델을 이용하여 위성영상에서 관심객체를 탐지하고, 이를 활용하여 다시기 위성영상 내의 객체 변화를 분석하고자 하였다. 이를 위하여, 객체탐지를 위한 공개데이터셋을 이용하여 딥러닝 모델의 선행학습을 수행하고, 관심지역에 대한 학습자료를 직접 제작하여 전이학습에 적용하였다. 다시기·다종 위성영상 내의 객체를 개별적으로 탐지한 후, 이를 활용하여 영상 내 객체의 변화양상을 탐지하였다. 이를 통해 접근불능지역에 대한 핵 활동 관련 모니터링을 위하여 다양한 위성영상에 대한 객체탐지 결과를 직접적으로 변화탐지에 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 Convolutional Neural Network(CNN)를 이용한 위성 영상 변화탐지 알고리즘을 제안한다. 우선 EfficientNet 기반의 대칭 인코더-디코더 구조의 변화탐지 네트워크를 구성한다. 그리고 디코더 단에 ASPP 모듈을 추가하여 넓은 수용영역을 갖는 특징 정보를 통해 변화지도(change map)를 복원한다. 실험 결과를 통해 검출 성능 및 연산 효율성이 기존 기법보다 우수함을 보인다.
건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
초분광영상을 이용한 변화탐지 기법으로는 Chronochrome(CC), Principal Component Analysis(PCA), 분광혼합분석(spectral unmixing) 등이 있다. 특히, 분광혼합분석을 이용한 변화탐지는 변화객체의 위치 정보뿐만 아니라 변화의 속성까지 분석할 수 있다는 점에서 매우 효과적이나, 분광혼합분석을 활용한 초분광영상의 변화탐지 연구는 여전히 초기단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 분광혼합분석을 이용한 효과적인 변화탐지를 위하여 Iterative Error Analysis(IEA)와 Spectral Angle Mapper(SAM) 등을 활용하여 두 영상에서 변화지역을 설명할 수 있는 동일한 endmember를 결정하였으며, 점유비율의 차영상을 통하여 변화지역을 추출하였다. 제안기법의 적용성을 평가하기 위하여 임의의 변화지역을 포함한 Compact Airborne Spectrographic Imager(CASI) 및 Hyperion 모의영상에 대한 변화탐지를 수행하였다. 실험결과, 제안기법이 기존의 CC, PCA, N-FINDR를 이용한 분광혼합분석보다 효과적으로 변화지역을 추출할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 제안기법은 사전정보 없이 자동으로 동일한 endmember를 추출할 수 있는 장점을 갖기 때문에 다양한 피복물질로 구성된 영상의 변화탐지에 효과적으로 활용될 것이다.
접근 불능지역에 대한 표적의 변화 정보는 국가 안보의 측면에서 매우 중요하며 이상 징후에 조속히 대응하기 위해서는 신속하고 정확한 표적의 변화 탐지 결과 도출이 필수적이다. 위성 SAR는 기상 조건과 태양고도에 상관없이 높은 정확도의 영상을 취득할 수 있으며 최근 SAR 위성 수의 증가에 따라 동일 지역에 대하여 1일 미만의 시간 해상도로 영상획득이 가능해졌다. 이러한 장점으로 접근 불능지역에 대한 변화 탐지를 수행할 때 활용성이 크게 증대되었다. 위성 SAR에서 일반적으로 활용 가능한 정보는 강도와 위상 정보로 각각의 기술을 기반으로 변화 탐지 기술이 개발되었다. 강도기반 변화 탐지(ACD; Amplitude Change Detection), 긴밀도 기반 변화 탐지(CCD; Coherence Change Detection). 각각의 알고리즘은 정보의 특성 차이에 따라 변화탐지 기술 구현을 위한 전처리 과정이 다르고 각 알고리즘의 최종 탐지 결과물에 차이가 있다. 따라서 각각의 관측기술에 대한 학술적인 연구동향을 분석함으로써 각 변화탐지 기술의 장단점을 상호보완 할 수 있다. 본 논문의 목적은 위성 SAR 영상을 활용한 변화탐지와 관련하여 기존에 수행된 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 이 연구는 지속적인 지표변화 탐지를 위한 필요 조건을 조사하여 향후 접근 불능지역에 대한 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.
최근 CCTV(Closed Circuit Television)의 설치가 증가하면서 효율적인 모니터링을 위하여 지능형 영상분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지능형 영상분석 기술은 영상의 정보를 분석하여 자동으로 이상 행위를 탐지하고 관리자에게 경보를 전송하는 기술로써, 사고를 사전에 예방하고 사고가 발생한 경우에는 신속하게 대응하여 피해를 줄일 수 있게 해준다. 본고에서는 지능형 영상분석 기술이 탐지할 수 있는 이상 행위, 즉 이벤트를 그 목적에 따라서 보안, 비즈니스 인텔리전스, 객체인식으로 구분하여 현재 기술 수준을 살펴볼 것이다. 그리고 앞으로 지능형 영상분석에서 이벤트 탐지 기술의 발전 방향을 사람의 행동인식, 행위 기반 이상 현상 탐지, 군중 환경에서 이벤트 탐지, 지능형 영상분석 구조의 변화 등의 관점으로 구분하여 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 4S-Van에 의하여 수집된 동영상으로부터 공간정보, 특히 도로 표지판을 구축하고 갱신할 수 있는 변화탐지 기술에 대하여 소개한다. 4S-Van은 차량의 위치/자세정보와 영상을 동기화하여 취득하고 이로부터 공간객체의 위치정보를 구축하는 시스템이다. 4S-Van에서 취득한 영상으로부터 표지판을 구축하고 갱신하는 작업은 수동 입력에 의한 많은 시간을 필요로 하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 영상으로부터 표지판 정보를 구축 및 갱신할 때 수동 입력을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 시스템을 구축한 결과를 제시한다. 4S-Van 데이터로부터 객체의 위치를 결정하는 사진측량기술과 영상처리기술을 결합하여 공간객체를 인식할 수 있는 기술을 제안하였으며, 새로 취득된 동영상에서 객체의 변화를 탐지함으로써 해당객체의 정보만을 새로 구축할 수 있도록 하였다. 개발된 시스템은 표지판 정보의 효율적 구축과 갱신을 지원할 수 있다.
고해상도 위성영상 시계열 데이터 확보가 쉬워져 이를 활용한 변화탐지 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 위성영상 화소 및 객체 단위 변화탐지 알고리즘 뿐만 아니라, 최근 딥러닝 기술을 적용한 알고리즘 등 다양한 방안이 연구되고 있다. 이런 유용한 결과의 활용도를 높이기 위한 QGIS 플러그인 기반 시스템 구축 방안을 제시하고 실 구축 사례를 제시한다. 제안한 시스템은 관심지역에 대한 집중적인 변화탐지 모니터링을 위한 시스템이며, 향후 개발할 알고리즘의 편리한 시스템 확장 방안을 제시한다. 더 나아가 변화탐지 연구결과 현업화의 기본 구조를 제시하여 위성영상 활용 시스템 구축에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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