Small BAseline Subset (SBAS) 기법은 기선 거리가 짧은 다중시기의 간섭도를 이용하므로 화산과 같은 산악지역을 관측하는데 효과적이다. 본 연구에서는 SBAS기법을 이용하여 알라스카 알류산 열도에 위치한 시구암 화산의 지표 변위에 대해 2차원으로 분석을 수행하였다. 본 연구를 위해 1992년부터 2008년까지 201트랙과 473 트랙의 ERS-1/2 위성자료를 수집하였으며, 각각의 자료에 대하여 차분 간섭기법(Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar, DInSAR)과 SBAS 알고리즘을 적용하였고, 지표 변위에 대한 시계열 분석을 수행하였다. 또한, LOS 방향의 지표 변위도를 이용하여 수평 방향과 수직 방향의 지표 변위를 계산하였다. 그 결과, Pyre peak 주변에서 LOS 방향으로는 연간 -1~2 cm의 침하가 나타났으나, 수직 방향으로 계산한 결과는 연간 -2~3 cm의 침하가 나타났고, 수평 방향으로는 수축과 팽창이 반복되었다. 수직 방향과 수평 방향에서의 관측은 화산 활동에 대한 영향을 잘 설명할 수 있기 때문에, 마그마원의 움직임을 감시 할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 멧돼지의 행동권과 핵심 지역의 면적을 분석하는 것으로서, 이를 위해 지리산국립공원 내에서 5개체(암 3, 수2)를 포획하여 귀에 원격 무선 추적용 소형 발신기를 부착하였다. 이 중 위치 자료가 충분히 수집되지 못한 암컷 l개체를 제외한 4개체의 행동권을 분석한 결과 평균 $5.13km^2$ (95% kernel)이었으며, 활동의 핵심지역 면적은 $1.18{\pm}0.31km^2$ (50% kernel)로 계산되었다. 암컷 2개체의 행동권(95% kernel)은 각각 $6.21km^2$와 $5.45km^2$이었으며, 수컷 2개체의 행동권은 각각 $5.15km^2$와 $3.72km^2$로 계산되었다. 암컷의 행동권이 수컷에 비해 넓게 나타난 이유는 추적된 수컷 2개체 모두 체중이 40 kg와 19kg의 미성숙 단계에서 포획되어 연구가 시작되었기 때문으로 판단된다.
원격지 모형 물체에 대한 추출정보의 실시간 정보의 인식 및 전송을 위하여 실시간 신경회로망을 제안하였다. 제시된 신경회로망 기법은 내부 노드의 확산을 통하여 실시간 계산 기법으로 수행된다. 회로망 내에서 노드는 양자화 된 입력 영역내의 한 상태로 결정되며, 각 노드는 자신의 입력신호와 이웃하는 정보입력의 가중치 신호의 합에 의해 새로운 정보 유닛으로 산출되어진다. 모형 물체의 실시간 인식을 위하여 제안되는 가장 이상적인 알고리즘은 순서적 정합기법인데, 임의의 위치 정보를 주변의 상태 공간에 신속하게 전파시켜 자연스런 정보의 보간 상태를 이룬다. 비선형 불규칙적 영상정보를 실시간인식을 위하여 다양한 시뮬레이션을 실행하였다. 1차원 정보전파 신경망 하드웨어를 제작하여 정적 및 동적 신호가 있는 다양한 실험을 수행하였다.
UAV의 발전에 따라 UAV영상의 활용도 늘어나고 있다. 다양한 UAV영상 기반의 어플리케이션에 점진적 번들 조정방법이 널리 사용된다. 그러나, 점진적 번들조정 방법은 중복이 없는 영상 쌍에서도 대응점을 추출해 긴 시간을 소요하게 된다. 이 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는 중복지역에서만 대응점 추출연산을 진행해야한다. 만약 영상의 외부표정요소가 있을 경우 이를 기준으로 영상의 중복도를 계산하여 중복지역에서만 대응점 추출이 일어나도록 제한할 수 있다. 그러나 외부표정요소가 없는 영상을 활용하는 경우, 기하학적인 중복지역을 계산할 수 없으므로 다른 후보군 구성 방법의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 외부표정 요소가 없는 경우의 대응점 추출 후보군 구성 방법들을 비교해 가장 효율적인 방법을 찾는다. 비교 방법은 일부 특징점, 특징점 군집화, 영상의 밝기를 활용한 후보군 구성방식이며 외부표정요소를 통해 구한 대응점 후보군 구성결과를 기준으로 각 방식을 비교한다. 비교 결과 일부 특징점을 활용하는 것이 가장 효율적으로 나타났다.
본 연구에서는 원격탐사나 지리정보시스템 등을 적용하여 ASCII형태의 수치표고자료와 원격탐사 자료를 이용하여 분류한 토지피복도를 이용하여 각 토지피복별로 알베도와 바로크계수, 증발효율 등을 이용할 수 있는 격자형 토지피복자료를 격자단위로 분할하여 모형의 입력값으로 이용하였기 때문에 유역의 공간적인 특성을 반영한 보다 정확하고 신뢰성있는 자료의 구축이 가능했고, 기존의 열수지법을 이용하여 증발산량의 시 공간적인 분포양상을 계산할 수 있는 격자기반의 분포형 증발산량 추정 프로그램을 포트란언어로 개발하였으며, 격자형 증발산량 산정 모형은 향후 연구될 격자기반의 분포형 강우-유출모형과 통합할 수 있도록 고려하였다. 또한, 격자기반의 계산으로 증발산량에 대한 유역내 특정지점에서의 시간적 변화 양상과 공간적 분포 양상을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 구성하였다. 모형의 적용성 검증을 위해서 비교적 정확한 기상자료와 수문자료를 보유하고 있는 일본의 쇼나이강 유역($532km^2$)을 대상으로 적용한 결과, 유역 연평균 증발산량은 825.4mm로 나타났다.
화석연료 사용으로 인한 환경오염 및 에너지원가 상승이 큰 문제로 대두되고 있는 현재의 상황을 타개하기 위한 하나의 방안으로 신재생에너지에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히 서해안에 위치하고 있는 새만금 지역은 광활한 면적과 서북서풍이라는 큰 장점을 가지고 있어 풍력발전의 적지로 예상되고 있다. 본 연구는 이러한 예상을 뒷받침해줄 수 있는 풍력자원을 조사한 것으로 군산 해상지역의 평균풍속은5~7m/s 정도이며, 도서지방을 연계하는 해상풍력발전 단지의 최적지로 손색이 없음을 밝혔다. 또한, 풍력자원의 출현밀도를 판별하는 Weibull의 분포한수를 이용하여 계산하고, 형상계수를 매개변수로 하여 풍속밀도계산을 한 결과, 군산지방의 풍속출현을 예상할 수 있었다. 또한 이를 원격감시를 통해 계측 제어함으로써 편리함과 동시에 안정성 면에서도 큰 성과를 이룰 수 있다.
본 논문에서는 영상 등록을 위한 유사도 계산에 사용되는 원형 템플릿의 설계 방법을 제안한다. 원형 템플릿은 영상의 이동 및 회전 변환에 불변한 성질을 가지고 있어 기준 영상 및 관측 영상 사이에 이동 및 회전 변환이 존재하더라도 영상 등록 제어점을 정확하게 정합하는 장점이 있다. 기준 영상의 제어점을 중심으로 일정한 거리 이내에 다수의 원주를 구성하고 각 원주 위에 일정한 간격으로 위치하는 화소들로 이루어지는 원형 템플릿을 생성하고 이를 이차원 이산 극좌표 행렬(Discrete Polar Coordinate Matrix, DPCM)으로 구성한다. 관측 영상에서도 동일한 형태의 원형 템플릿을 생성하고 탐색 범위 내의 각 위치에서 관측 영상의 원형 템플릿을 0도에서 360도 범위 내에서 일정 각도 간격으로 회전시키면서 극좌표 행렬을 생성하고 기준 영상의 극좌표 행렬과의 유사도를 Mutual Information을 이용해서 계산한다. 탐색 범위 내의 각 위치와 회전 각도에 대한 Mutual Information이 최대가 되는 화소를 정합쌍으로 결정한다. 제안한 알고리즘은 서로 다른 두 시기에 촬영한 KOMPSAT-2 영상에 적용하여 영상의 회전 변화 조건하에서 우수한 정합 성능을 보임을 확인하였다.
다중분광 영상의 정확한 지형지물 분류를 수행할 때 고려해야 할 중요한 요소중에 적절한 분류 클래스의 선정과 선정된 클래스의 분리도가 높아지도록 트레이닝 지역(training fields)을 잡는 것은 특히 중요하다. 최근에 이용되고 있는 위성탑재 하이퍼스펙트럴(hyperspectral) 영상은 많은 밴드를 포함하고 있기 때문에 데이터 처리가 어렵고, 잡음(noise)으로 인하여 다중분광 영상보다 분류 결과가 나쁜 경우도 나타난다. 특히 대상지역의 클래스에 따른 트레이닝 지역의 선정시 일부 클래스에서 하이퍼스펙트럴 밴드수에 비해 상대적으로 적은 수의 트레이닝 샘플로 인하여 공분산 행렬의 계산에 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Hyperion 데이터를 이용한 분류를 수행하기 위하여 밴드 추출 방식을 알아보고, 분류영상의 정확도 평가를 통하여 밴드 추출의 효용성을 시험하였다. 밴드를 줄이는 또 다른 방법인 클래스간 분리도에 따른 최적 밴드를 추출하여 분류정확도를 평가하였다. 실험 결과, 밴드 추출이나 클래스 분리도에 따라 선택된 영상의 분류 정확도는 분류자(classifier)에 상관없이 전체 밴드를 사용한 원영상과 유사하게 나타났지만, 사용된 밴드수와 계산 시간은 단축되었다. 분류자는 MLC, SAM, ECHO의 3종류가 사용되었다.
본 논문에서는 기름이 유출된 바다 표면의 레이더 산란에 대한 수치해석적 연구를 보여준다. 우선, 풍속에 따라서 불규칙적인 거칠기를 갖는 바다 표면을 생성한 다음에, 유전율이 높은 거친 바닷물 표면 위에 유전율이 낮은 기름층을 두어 기름이 유출된 바다 표면을 생성한다. 서로 다른 표면 거칠기, 기름층의 두께와 유전율, 주파수, 편파, 입사각의 조합으로 이루어진 다양한 형태의 기름 유출 바다에 대한 레이더 후방산란계수를 모멘트 법(Method of Moments)/ 몬테카를로(Monte-Carlo) 방법을 이용하여 계산한다. 이 수치해석적 방법은 이론적인 산란 모델로 계산 가능한 간단한 구조에 대해서 이론 모델 결과와 비교함으로써 그 정확성을 검증한다. 이 수치해석적 방법으로 기름이 유출된 바다 표면에서의 후방산란계수의 감소를 분석하며, 이 분석 결과는 결과적으로 SAR 영상에서의 기름층의 발견 및 식별에 도움을 줄 것이다.
최근 고해상도 영상의 공급에 있어 물리적 센서 모델의 대안으로서 RPC(Rational Polynomial Camera) 모델이 활발히 이용되고 있다. RPC 모델을 통하여 지상 좌표와 영상 좌표간의 ,기하 관계를 단순하고도 정확하게 묘사할 수 있어 과거 물리적 센서 모델을 통하여만 이루어질 수 있었던 정사보정, 스테레오 영상을 이용한 3차원 좌표 추출 등의 처리가 가능하게 되었다 본 연구에서는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)가 주어진 스테레오 영상으로부터 3차원 좌표를 추출할 수 있는 매우 간단한 방법을 제안하고자 하였다. 제안된 방법은 Downhill Simplex 기법을 이용하는 방법으로서, Downhill Simplex 기법은 함수의 최소값을 찾는데 있어 편미분 계산을 수행하지 않는다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 제안된 Downhill Simplex 기법을 이용한 RPC 스테레오 영상으로부터의 3차원 좌표 추출 기법은 실제 사용이 가능한 소프트웨어 프로그램으로서 구현되었으며, 서울 지역의 스테레오 IKONOS 영상에 시험 적용되었다. 시험 적용 결과, 본 방법은 비교적 빠르게 3차원 좌표를 계산할 수 있는 것으로 평가되며, RPCs가 주어진 스테레오 영상으로부터 3차원 좌표를 추출할 수 있는 실제적 기술로서 사용이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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