다양한 동영상 압축표준에서 압축효율을 높이기 위해 1/2 화소를 이용한다. 1/2 화소는 프레임 간 참조시 압축 효율을 높이기 위한 프레임 내 화소를 연산하여 생성되는 가상의 값이며 이 연산식은 표준에 따라 다르다. MPEG-2에서 H.264로의 포맷 변환시 이 1/2 화소값의 차이로 인해 MPEG-2의 모션벡터와 움직임 보상된 값을 그대로 사용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 MPEG-2의 모션벡터를 그대로 사용하고 DCT(Discrete Cosine Transform) 도메인에서 두 표준의 화소값의 차이를 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 픽셀 도메인의 창조 블록을 이용하여 보정 할 위치를 찾고 두 표준의 1/2 화소 계산식의 차이를 이용하여 보정 할 값을 구하게 된다. 구해진 보정 값을 DCT하여 DCT 도메인의 현재 블록에 더하여 보정하게 된다. 이 기법은 모든 블록의 값을 완벽하게 보정할 수는 없지만 두 표준 간 차이값이 큰 1/2 화소를 보정할 수 있으며 IDCT라 DCT로 인한 화질 열화도 감소된다 또한, DCT 상태에서 보정을 수행하므로 픽셀 도메인에서 보다 약 7%의 계산복잡도도 낮출 수 있다.
최신 동영상 압축 표준인 H.264는 압축 효율을 높이기 위해 기존의 표준과는 다른 1/2 화소 생성 방법을 사용한다. 그러므로 기존의 동영상 압축표준으로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩(transcoding)하기 위해서는 추가적인 보정 작업이 필요하다 본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩 할 때 두 표준 간 1/2 화소 값의 차이를 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 1/2 화소 보정 기법에서는 DCT 상태의 참조 프레임을 이용하여 두 표준 간의 차이 값을 구하여 입력으로 들어온 블록의 값에 더하여 보정한다. 픽셀 기반에서 보정하는 기법과 성능을 비교한 결과 제안하는 기법이 화질 면에서 우수하였다.
최신 동영상 압축 표준인 H.264는 압축 효율을 높이기 위해 기존의 표준과는 다른 1/2 화소 생성 방법을 사용한다. 그러므로 기존의 동영상 압축표준으로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩(transcoding)하기 위해서는 추가적인 보정 작업이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 비트열을 DCT 상에서 H.264로 트랜스코딩 할 때 두 표준 간 1/2 화소 값의 차이를 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 1/2 화소 보정 기법에서는 DCT 상태의 창조 프레임을 이용하여 두 표준 간의 차이 값을 구하여 입력으로 들어온 블록의 값에 더하여 보정한다. 픽셀 기반에서 보정하는 기법과 성능을 비교한 결과 제안하는 기법이 화질 면에서 우수하며 움직임이 빠른 비디오의 경우 계산량이 높아지는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 지난 2020년 2월에 발사된 정지궤도환경위성탑재체(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer; GEMS)의 이산화황 산출 현업 알고리즘에서 오프셋 보정 계수 산정 방법이 이산화황 칼럼 농도 산출 결과에 미치는 영향을 확인하였다. GEMS의 현업 이산화황 산출 알고리즘은 차등흡수분광법(Differential Optical Absorption Spectroscopy; DOAS)과 주성분분석방법(Principal component analysis; PCA)이 융합된 하이브리드 알고리즘이다. 하이브리드 알고리즘에서는 차등흡수분광법을 이용하여 스펙트럴 피팅 후 나오는 이산화황 경사층적분농도 값에 나타나는 오존에 의한 흡수 영향을 보정하기 위하여 편차 보정 과정을 필수적으로 거치게 되며, 오프셋 보정 계수를 산정하는 조건에 따라 이산화황 칼럼농도 산출결과가 달라질 수 있기 때문에 적절한 오프셋 보정 계수 값의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 구름 화소가 많이 존재하는 날짜와 적게 존재하는 날짜에 대해 오존 보정 계수를 각각 계산하고, 각각의 오존 보정 계수를 GEMS 현업 이산화황 산출 알고리즘에 적용하여 산출한 이산화황 칼럼농도의 비교를 수행하였다. 구름 화소가 많이 존재하는 날의 GEMS 복사휘도 자료를 이용하여 계산된 오존 보정 계수를 사용한 경우, GEMS 관측 영역의 가장자리에 해당하는 인도 부근에서의 이산화황 칼럼농도의 표준편차가 1.27 DU, 한반도 부근에서 0.58 DU, 주변에 구름 화소가 많았던 홍콩 부근에서 0.77 DU로 나타났다. 한편, 구름 화소가 적은 날의 GEMS 자료를 이용하여 계산된 오존 보정 계수를 사용하였을 경우의 이산화황 칼럼농도의 표준편차는 인도주변에서 0.72 DU, 한반도 주변에서 0.38 DU, 홍콩 부근에서 0.44 DU로 다소 감소하였음을 확인하였으며, 구름 화소가 많은 날의 오존 보정 계수를 사용하여 이산화황을 산출한 경우 대비 비교적 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 이에 따라, GEMS 이산화황 산출 알고리즘의 불확실성 최소화 및 안정적인 산출을 위해서 적절한 조건에서의 오존 보정 계수 산정이 이루어져야 할 필요가 있다.
이 논문의 목적은 낮은 화소 수나 어두운 렌즈를 사용하는 CCTV는 자동차의 번호판이나 범죄자를 인식하기 어렵기 때문에 화소수를 높이고 밝은 렌즈를 사용하기 위함이다. 구면수차와 왜곡수차를 줄이기 위하여 2매의 비구면 렌즈를 적용하고 300만 화소에 적절한 줌렌즈의 설계와 이에 의한 특성을 제시하였다. 초점거리는 6-60mm를 적용하였고 F수는 1.2를 구현하였다. 적외선 보정을 실시하여 주야 초점거리가 같도록 설계하였다. 결과적으로 이 규격은 6-60mm 10배줌 렌즈의 규격 중 가장 우수하다. 이 렌즈를 적용한다면 50m거리에서 얼굴이나 차번호의 인식이 가능하다. 향후 이 렌즈의 자동화 구현이 필요하다.
본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 지면피복 분류자료(MCD12Q1)에서 분류오류로 판단되는 화소들을 재분류함으로써 분류 정확도를 개선하였다. 최근 12년(2001-2012)간의 MODIS 지면피복 분류자료에서 지면피복 유형이 3개 이상으로 분류된 화소는 분류상에 오류가 있다고 판단하여 지면피복 재분류 화소로 선정하였다. 지면피복 재분류를 위해 공간해상도는 1 km이고 시간주기는 8일인 MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 자료를 이용하였다. NDVI 자료 중 구름 등으로 오염된 화소를 보정하기 위해 시 공간 연속성을 이용한 보정기법인 Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) 기법을 이용하였다. 보정된 NDVI 자료를 1개월 주기로 합성한 후 분류 오류로 판단된 화소들에 대해 Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) 기법으로 군집화를 수행하였다. 각 군집별 식생 계절변동 특성을 고려하여 지면피복을 분류한 후 정상으로 판정된 MODIS 지면피복과 합성하여 최종 지면피복 재분류 자료를 산출하였다. 분류 정확도는 GPS를 이용한 현장관측 자료와 유럽우주국의 지상검증참조자료 등 총 138개 지상 관측자료를 이용하여 검증을 수행하였다. 2012년 MODIS 지면피복 분류자료의 정확도는 약 68%이었으나 본 연구에서 재분류한 지면피복자료의 정확도는 약 74%로 나타나 일부 화소들에서 분류 정확도가 개선되었다.
TOPS InSAR 처리를 위해서는 고정밀도의 영상정합이 요구된다. Sentinel-1 TOPS 모드영상에 교차상관 영상정합, 기하정합, Spectral Diversity 정합에 기반 한 Enhanced Spectral Diversity 정합 알고리즘 성능 비교분석을 통해 TOPS모드에 적합한 영상정합 방법을 제시하고자 한다. 25개의 Sentinel-1 TOPS 영상으로부터 생성된 23개의 간섭쌍을 이용하여, 교차상관정합(CC), 기하보정(GC1), 기하보정 후 교차상관정합(GC2, GC3, GC4) 그리고 ESD를 이용한 정합(ESD_GC, ESD_1, ESD_2) 총 8가지 방법을 적용하였다. 교차상관정합과 기하정합에 따른 azimuth 방향 정합오차를 평균한 결과는 각각 0.0041 화소, 0.0016 화소이다. 비록 ESD 방법은 azimuth 정합오차가 0.0005 화소 이하로 가장 정확한 결과를 보이지만, 기하정합 결과는 추가적인 교차상관정합을 통한 반복 과정을 통해 0.001 화소 정도로 오차가 감소하였다. ESD 방법은 burst 중첩지역의 긴밀도가 낮은 경우 적용이 불가능하다. 따라서 반복 적용을 통한 기하정합 방법은 다수의 SAR 자료를 이용한 시계열 분석 또는 긴 시간간격을 갖는 간섭도 생성을 위해서 적합한 대안이 된다.
본 연구는 산림 식생 모니터링을 위하여 무인기 다중분광영상의 화소값을 반사율로 변환하는 복사보정 방법을 적용하고 이를 평가하였다. 무인기에 5개 분광밴드 영상을 얻을 수 있는 소형 카메라를 탑재하여 다중 분광영상을 촬영하였고, 영상의 화소값을 반사율로 변환하기 위하여 (1) 복사조도계를 이용한 직접 보정 방법과 (2) 실험적 보정 방법을 적용하였다. 무인기 영상 촬영과 동시에 야외용 분광복사계를 이용해 특정 지표물의 반사율을 측정하여, 실험적 보정 방법을 위한 선형관계식 산출과 영상 반사율 검증에 사용하였다. 두 방법으로 산출한 반사율 영상을 비교한 결과, 직접적 방법은 촬영 지역 전역에 걸쳐 반사율이 안정적이었지만, 실험적 방법은 촬영 중 복사조도 및 대기상태에 변화가 발생한 지역에서 반사율이 불안정하였다. 실험적 보정 방법은 선형관계식 산출에 필요한 현장 반사율 측정 지점과 인접한 영역에서는 효과적인 방법이지만, 상대적으로 넓은 면적에 비교적 긴 촬영 시간을 필요로 하는 대상 지역에서는 광량의 및 대기상태의 변화를 고려한 절대적 보정 방법의 적용이 보다 적합한 것으로 분석되었다.
플라스틱 섬광체와 상용 50 mm, f1.8 렌즈 및 고감도 CMOS 카메라를 사용하여 방사선치료 시 흡수선량을 측정할 수 있는 광 도시메트리 시스템을 구축하였다. 아울러 촬영된 방사선 분포 영상에 대한 비네팅 보정, 기하학적 왜곡 보정, 스케일 보정을 통하여 화소값으로 선량을 교정하는 절차를 확립하였다. 개발된 광 도시메트리 시스템을 6 MV 의료용 선형가속기에 대하여 선량 특성 평가를 수행한 결과, 심부선량백분율은 이온챔버로 측정한 결과에 비하여 빌드 업 깊이 이상에서는 오차 범위 2% 이내로 일치하였으며, 90% 조사야에 대하여 2.8%의 평탄도가 측정됨에 따라 방사선치료선량 측정 시스템으로서의 충분한 활용가능성을 확인하였다.
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)는 간단한 수식으로 식생 활력도를 파악할 수 있기 때문에, 토지피복, 곡물수확, 농업가뭄, 토양수분, 산림재해 등의 분야에서 지표면의 식생 상태를 나타내는 지시자로 활용되고 있다. 그러나 가시광선과 적외선을 감지하는 광학위성센서는 구름을 투과하여 센싱(sensing)할 수 없으므로, 구름 화소에 대해서는 지표면의 NDVI가 계산될 수 없다. 본 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK2A) 일단위 NDVI의 과소추정 노이즈를 개선하기 위한 실시간 보정기법을 개발하였으며, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI와의 정량적 비교 및 시계열 변화에 대한 정성적 해석을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하였다. 식생의 생장 주기를 반영한 시계열 보정, 장기간 기후치를 이용한 이상치 제거, 엄밀한 통계기반의 결측화소 복원 등의 과정을 거친 보정 NDVI에서는 구름에 의한 과소추정이 효과적으로 개선되었다. MODIS NDVI와의 상관성이 원값보다 높고, 그 차이가 감소한 경향을 보여주었으며, 특히 여름철에는 32.7%의 향상률을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법은 일부 수정을 거쳐 타 위성산출물에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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