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

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.133-134
• /
• 2015

중국 콘텐츠산업에서 온라인 동영상 서비스의 이용자와 시장규모는 빠르게 증가하고 있으며, 그 배경에는 중국 특색의 환경 요인이 작용했다. 특히, 중국의 온라인 동영상 서비스 관련 업체들은 인수합병을 통해 시장 우위를 지속하며 경쟁력 강화를 시도하고 있다. 본 논문에서는 중국 온라인 동영상 서비스의 성장요인을 살펴보는 한편, 대표적인 업체인 유쿠투도우와 아이치이PPS의 인수합병을 통한 비스니즈 사례를 비교하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.167-171
• /
• 2004

최근 들어 위성영상은 자료 처리 방식에 따라 지구표면이나 또는 지하면에 대한 다양한 정보(물리적인 정보, 화학적인 정보)를 얻을 수 있고 실제 지구를 가상으로 구현하는 데 활용될 수 있기 때문에 여러 산업에서 활용하고 있다. 또한 분류는 영상에 포함된 여러 가지 대상물을 구별하기 위해서 화소와 비교적 성질이 같은 화소 그룹별 특징에 대응되는 레벨을 지정하는 기술이 요구되며, 최소거리 분류법, 평행사변형법, 마하나로비스거리법(Mahanalobis Distance Method), 최대우도법(Maximum Likelihood Method)등 비교하여 분류를 수행

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.356-358
• /
• 2000

본 논문에서는 인간의 시각적인 감각을 멀티미디어 컨텐츠의 UMA 변환 서비스에 적용하여 영상의 다양한 디스플레이 크기의 사용자 단말기에 맞게 효율적으로 변화(해상도 축소나 Cropping) 기법을 제안하고 있다. 즉, 영상의 중요한 객체를 사각형 경계박스로 표시한 후 각각의 객체의 저자의 의도대로 사용자가 지각적으로 인식할 수 있는 최소의 공간 해상도 축소 정보를 정의하여, 영상의 변환 시 각각 객체를 사용자가 충분히 인식할 수 있는 한계치로 사용하여 효율적인 UMA 서비스를 보장하는 사용자 자원 재분배 기법을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안된 알고리즘을 기존의 방식과 비교하여 실험적으로 그 장단점을 비교한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.85-97
• /
• 2003

Medical tomography images like CT, MRI, PET, SPECT, fMRI, ett have been widely used for diagnosis and treatment of a patient and for clinical study in hospital. In many cases, tomography images are scanned in several different modalities or with time intervals for a single subject for extracting complementary information and comparing one another. 3D image registration is mapping two sets of images for comparison onto common 3D coordinate space, and may be categorized to marker -based matching and feature-based matching. 3D registration of brain images has an important role for visual and quantitative analysis in localization of treatment area of a brain, brain functional research, brain mapping research, and so on. In this article, marker-based and feature-based matching methods which are often used are introduced.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.6 no.3
• /
• pp.107-116
• /
• 2003

This study investigated how appropriate the classification methods based on conventional spectral characteristics are for high resolution imagery. A supervised classification mixing parametric and non-parametric rules, a method in which fuzzy theory is applied to such classification, and an unsupervised method were performed and compared to each other for accuracy. In addition, comparing the result screen-digitized through interpretation to the classification result using spectral characteristics, this study analyzed the conformity of both methods. Although the supervised classification to which fuzzy theory was applied showed the best performance, the application of conventional classification techniques to high resolution imagery had some limitations due to there being too much information unnecessary to classification, shadows, and a lack of spectral information. Consequently, more advanced techniques including integration with other advanced remote sensing technologies, such as lidar, and application of filtering or template techniques, are required to classify land cover/use or to extract useful information from high resolution imagery.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.16 no.8
• /
• pp.934-942
• /
• 2013

Image scaling is used for a variety of real-life applications. In order to evaluate the performance of transform functions, the image quality are compared together before and after processing. For the objective evaluation of the transform functions, the exact criterion of image quality is required, and various aspects approaches are practically performed. However, few researches have been conducted on image quality measurement considering the position of pixels that are skipped or newly generated in the process of the image scaling. Therefore this paper focuses on the objective image quality measurement for positions of skipped or estimated pixels in the image scaling. The proposed method generated new image quality measure considering the positional changes using a conventional measure and evaluated sensitivity about positional changes. Through this experiments, it is observed that conventional image quality measurement is definitely affected by positional changes of a skipped and estimated pixels. It is also confirmed that the proposed method is an objective criterion to represent image quality for positional changes of skipped or estimated pixels. The proposed method can be used as a criterion to evaluate the performance of image restoration or enhancement functions.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.121-128
• /
• 2016

Many studies are focused on image data and classifier for comparison or improvement of classification accuracy. Therefore studies are needed aspect of the training samples on supervised classification which depend on reference data or skill of analyst. This study tries to assess usability of field spectra as training samples on supervised classification. Classification accuracies of hyperspectral and multispectral images were assessed using training samples from image itself and field spectra, respectively. The results shown about 90% accuracy with training sample collected from image. Using field spectra as training sample, accuracy was decreased 10%p for hyperspectral image, and 20%p for multispectral image. Especially, some classes shown very low accuracies due to similar spectral characteristics on multispectral image. Therefore, field spectra might be used as training samples on classification of hyperspectral image, although it has limitation for multispectral image.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.97-99
• /
• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법을 이용한 원격 탐사 영상에 대한 영상 정합 (Image Registration) 고속화 방법을 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 인공구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 인공구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 특징점 필터링은 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 인공구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 축소한 영상을 사용하며, 영상 분할(Image Segmentation) 방법의 결과에서 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라 냄으로써 정합 속도와 정확도를 향상시킨다. 영상 정합 고속화 방법을 의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3 호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 추출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. 딥러닝 기반 영상 정합 방법을 기준으로 하여 비교하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키면서 속도를 약 9.17 배 향상시켰지만 정확도가 0.985 에서 0.855 으로 저하되었다.

• ICROS
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.32-38
• /
• 2013

전방향 영상 시스템은 한 장의 영상에 360도 모든 방향의 영상정보를 담을 수 있는 영상획득 시스템을 의미한다. 기하광학소자를 이용하여 사람의 눈이나 기존의 카메라로는 한 번에 볼 수 없는 매우 넓은 범위의 영상데이터를 효율적으로 얻을 수 있다. 또한 전방향 영상획득의 원리와 시점이 다른 두 영상, 즉 스테레오 영상획득의 원리를 적용한 전방향 스테레오 영상 시스템은 두 영상간의 정합을 통해 3차원 거리를 측정할 수 있다는 특징이 있다. 본 고에서는 전방향 스테레오 영상획득에 관해 기존에 제안된 연구결과들의 광학적 원리와 장단점을 조사, 비교하였다.