SAR image is not dependent on the weather condition and Sun's electromagnetic energy. But geometric distortions exist in almost all radar image, it need to be correction. The Radarsat-1 SAR images are used to monitoring of moisture acquired in May 1/1998 and May 25/1998. Radarsat-1 C band data is sensitive on moisture condition. Study area is located in Non-san site. It is made up almost agricultural area and a little of forest area. In May, Rice-planting is started in the midland of Korea. So moisture condition is undergoing many changes. Forest area need to be terrain effect removal for accurately results because it is included in layover, shadow, and so on. Results of land-cover moisture condition map are useful tool for fields of agriculture, forestry industry, and disaster.
Pre-launch calibration data have been analyzed for evaluating the point spread function (PSF) of Yohkoh Soft X-ray Telescope (SXT). Especially, it is found crucial that the effect of undersampling should be treated properly. The best fit solution of the SXT PSF, which is modeled by an elliptical Moffat function, has been derived by the comparison with the ground experiment data. In order to examine the off-axis variation of the SXT PSF, we need to define in advance the location of the optical axis on the CCD. According to the previous studies, the off-axis variation of effective area (the vignetting function) may be approximated either by two non-concentric cones or by a cone with some flat distortions. There have been, however, no fully approved representations for the SXT vignetting effect. The effect of the shift of the optical axis from the geometrical center of the telescope is investigated by numerical simulation. It is revealed from our study that the full width at half maximum (FWHM) of the SXT PSF stays nearly constant within an error bound over the central area of the CCD where the solar disk is located.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.647-650
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2006
Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) hyperspectral imagery was acquired over the Little Miami River Watershed (1756 square miles) in Ohio, U.S.A., which is one of the largest hyperspectral image acquisition. For the development of a 4m-resolution land cover dataset, a hierarchical approach was employed using two different classification algorithms: 'Image Object Segmentation' for level-1 and 'Spectral Angle Mapper' for level-2. This classification scheme was developed to overcome the spectral inseparability of urban and rural features and to deal with radiometric distortions due to cross-track illumination. The land cover class members were lentic, lotic, forest, corn, soybean, wheat, dry herbaceous, grass, urban barren, rural barren, urban/built, and unclassified. The final phase of processing was completed after an extensive Quality Assurance and Quality Control (QA/QC) phase. With respect to the eleven land cover class members, the overall accuracy with a total of 902 reference points was 83.9% at 4m resolution. The dataset is available for public research, and applications of this product will represent an improvement over more commonly utilized data of coarser spatial resolution such as National Land Cover Data (NLCD).
정보정은 풍화층의 두께나 속도가 균질하지 않아 하부의 지층으로부터 전파된 신호의 왜곡을 보정하는 방법으로 굴절파에 근거한 정보정과 반사파에 근거한 잔여 정보정이 있다. 이 중 굴절파에 근거한 정보정은 일반적으로 분석자의 주관적인 해석에 의존하므로 많은 시간이 소요된다. 따라서 방대한 양의 자료를 처리해야하는 3차원 탄성파 탐사 자료의 정보정에 적용하는 데는 어려움이 있다. 이러한 굴절파에 근거한 정보정을 적용하기 위해서는 분석자의 해석을 최소한으로 하여 자동적으로 정보정을 수행하는 방법의 개발이 필요다. 본 연구에서는 굴절파에 근거한 정보정 방법을 육상 3차원 탄성파 탐사 자료에 대해 효과적으로 수행할 수 있는 방법에 대해 살펴보았다.
고스트제거기는 수직공백구간 내에 삽입된 고스트제거기준신호 라인을 포획하여 송출된신호가 채널을 경유하면서 겪은 왜곡을 정확히 추정 하여야한다. 그런데 고스트가 심해지면 동기분리가 제대로 되지 않기 때문에 채널추정을 위한 데이터를 포획할 수 없게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고자 고스트제거기준신호의 상관특성을 활용해 프리 런(free run)하는 클록신호로 효과적으로 데이터를 획득하는 방법을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 동하여 검증하고자 한다. 고스트제거기준신호는 컬러 버스트를 제거하고 신호대잡음비를 개선하고자 4 필드에 걸쳐 그 각성이 반전되기 때문에 데이터 획득과정에서 수반되는 타이밍 지터 문제를 해결하는 방안도 제안한다. 시뮬레이션 결과 타이밍 지터 문제를 샘플간격의 약 4% 이하가지 고스트제거기준신호를 제대로 포획할 수 있음을 알 수 있었다.
This paper suggests a feature point-based Iterative Closest Point (ICP) algorithm to compensate for the disparity error in building a two-dimensional map. The ICP algorithm is a typical algorithm for matching a common object in two different images. In the process of building a two-dimensional map using the laser scanner data, warping and distortions exist in the map because of the disparity between the two sensor values. The ICP algorithm has been utilized to reduce the disparity error in matching the scanned line data. For this matching process in the conventional ICP algorithm, pre-known reference data are required. Since the proposed algorithm extracts characteristic points from laser-scanned data, reference data are not required for the matching. The laser scanner starts from the right side of the mobile robot and ends at the left side, which causes disparity in the scanned line data. By finding the matching points between two consecutive frame images, the motion vector of the mobile robot can be obtained. Therefore, the disparity error can be minimized by compensating for the motion vector caused by the mobile robot motion. The validity of the proposed algorithm has been verified by comparing the proposed algorithm in terms of map-building accuracy to conventional ICP algorithm real experiments.
Although the previous information technologies had been used for the quick and accurate processing of work, At present, however, as the combination with the Internet, the IOT(Internet-of-Things) era in which the diverse pieces of information are collected and handled through the sensor networks is in progress. Among these application fields of the IoT, the indoors position identification technology has been developing in the direction of providing the position information in the buildings of which the lengths and the interiors are complicated and in the direction of providing the various pieces of information and others of the like to the nearby customers. In this paper, we proposed an indoors position identification system that detects the patrol positions of the prison officers in the correctional facilities and in the prisons by using the ultrasonic waves, that transmits these to the control system and the data gateway, and that transmits the detected data. The Indoors Positioning identification System is organized with the tags for recognizing the positions that transmit the ultrasonic signal, ultrasonic receiver and data gateway. And the indoors position information data were transmitted to the management system through the data gateway. We evaluated the transmission error, by changing the distance of the proposed system for location recognition tag and the receiver, As a result, we found out that, when the transmission distance was 10 cm or less, the errors occurred in the form of the distortions. And when it was 110 cm or more, the transmission errors occurred due to the propagation diminutions of the ultrasonic wave signals. And when the transmission distance was from 10 cm to 100 cm, it was shown that the proposed system was possible without any errors.
스테그아날리시스(steganalysis)는 스테가노그래피(steganography)에 의해 숨겨진 데이터를 감지하고 복구하기 위한 기법이다. 스테그아날리시스 방법은 데이터 삽입 시 발생하는 시각적, 통계적 변화를 분석하여 숨겨진 데이터를 찾는다. 숨겨진 데이터를 복원하기 위해서는 어떤 스테가노그래피 방법에 의해 데이터가 숨겨졌는지를 알아야 한다. 그러므로 본 논문은 다층 분류를 통해 입력 영상에 적용된 스테가노그래피 방법을 식별하는 계층적 CNN 구조를 제안한다. 이를 위해 4개의 기본 CNN을 각각 입력 영상에 스테가노그래피 방법이 적용되었는지 여부나 서로 다른 두 스테가노그래피 방법 중에 어떤 방법이 적용되었는지를 이진 판별하도록 학습시켰으며, 학습된 CNN을 계층적으로 연결하였다. 실험 결과를 통해 제안된 계층적 CNN 구조는 4개의 서로 다른 스테가노그래피 방법인 LSB(Least Significant Bit Substitution), PVD(Pixel Value Difference), WOW(Wavelet Obtained Weights), UNIWARD(Universal Wavelet Relative Distortion)을 79%의 정확도로 식별할 수 있음을 확인하였다.
데이터 증강이란 다양한 데이터 변환 및 왜곡을 통해 데이터셋의 크기와 품질을 개선하는 기법으로, 기계학습 모델의 과적합 문제를 해결하기 위한 대표적인 접근법이다. 그러나 심층학습 이미지 생성 모델인 GAN 기반 모델에서 데이터 증강을 적용하면 생성된 이미지에 데이터 변환과 왜곡이 반영되는 증강 누출 문제가 발생하여 생성 이미지의 품질이 하락한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 데이터 증강의 종류와 수에 관계없이 증강 누출을 방지하는 기법을 제안한다. 증강 누출의 발생 조건을 분석하였으며, 보조적인 데이터 증강 작업 분류기를 GAN 모델에 적용하여 증강 누출을 방지하였다. 정성적 정량적 평가를 통해 제안된 기법을 적용하면 증강 누출이 발생하지 않음을 보이고 추가적으로 생성 이미지의 품질을 향상시키며 기존 기법과 비교하여 발전된 성능을 보임을 입증하였다.
본 논문에서는 건조물 문화재의 대용량 3D 데이터를 시점거리 기준으로 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위하여, 계층적 구조를 기반으로 한 단계별 상세정보 브라우징 기법을 제안하고자 한다. 대용량 건조물 문화재의 단계별 상세정보는 크게 계층적 구조를 생성하는 전처리 과정과 사용자의 시점 거리를 고려하여, 적합한 계층정보를 결정하는 상세정보 브라우징 과정을 통하여 제공한다. 전처리 과정에서는 3D 데이터를 최적화된 공간구조로 분류하여 관리하고, 공간 내 표면들 간의 관계도를 검사하여 메시(mesh) 구조에 홀이나 왜곡이 발생하지 않도록 표면을 재구성한 후 단계별 상세정보 데이터를 생성한다. 상세정보 브라우징 과정에서는 모델과 사용자 간의 시점 거리를 검사하고, 이에 적합한 단계의 데이터를 브라우징 함으로써, 관찰 시점 위치에 따라 사용자에게 적합한 계층 모델 데이터를 제공할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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