• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.100-102
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• 2003

This system is capable of obtaining quantitative information from images using natural features on the ortho-image maps that correspond with those from topographical maps. However, the qualitative information can also be obtained because because of the excellent visibility of ortho-image maps. There are plenty of promise for the use of ortho-image maps in the next generation topographic technology because of its wider applicability within the field. In keeping with the cutting edge, we produced ortho-image maps by scanning a specified area in narrow sections using the PKNU 2: a multispectral digital aerial photographing system made by ourselves. We evaluated the precision of the ortho-image maps, and performed an evaluation of the PKNU 2 system's capacity to improve the equipment of the PKNU 2. Ortho-image maps were made using Ground Control Points (GCPs) which were obtained from digital maps and aerial photographs of the PKNU 2. Thus, we demonstrated that it was possible to produce the ortho-image maps, which has a good constant level rate of less than 1m. The PKNU 2 system needs to be improving in the sensitivity of level maintenance equipment in the evaluation in terms of performance. It is thus required to survey the GCPs precisely for an accurate study.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.301-308
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• 2003

As the results of this study, the proposed method of this study which is increased to accuracy of DEM by classification of terrain is better than accuracy of DEM which is automatically generated by digital photogrammetry workstation system(DPWS). And, the edge detection method which is proposed by this study is established to extraction of geo-spatial information in ortho image.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.43-54
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• 2012

본 논문에서는 야지 환경에서 동작하는 무인이동로봇에서 획득한 3차원 LIDAR (Light Detection and Ranging) 센서 정보와 로봇이 이동하는 지형의 3차원 DSM (Digital Surface Map)에서 정사윤곽선(Ortho-edge) 특징영상을 생성하고 정합하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 기술을 제안한다. 최근의 무인이동로봇의 위치 인식에 대한연구는 GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), LIDAR 등의 위치인식 센서를 융합하는 경우가 많아지고 있다. 특히 LIDAR에서 획득한 거리정보를 ICP(Iterative Closest Point) 기반의 기하정합으로 로봇의 위치를 추정하는 기술이 개발되고 있다. 그러나 이동로봇에서 획득한 센서 정보는 DSM의 센싱 방향과 큰 차이차이가 있어 기존의 기하정합 기술을 사용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 센싱 방향에서 획득한 3차원 LIDAR 거리정보와 DSM에서 정사윤곽선이라는 특징 영상을 생성하고 이들을 정합하여 로봇의 위치를 추정하는 새로운 기술을 제안한다. DSM으로부터 현재 시점의 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 전방향 LIDAR 거리센서에서 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 그리고 정사윤곽선 영상의 정합 기술을 설명하였다. 실험에서는 다양한 주행 경로에 대한 위치 추정의 오차를 분석하고 제안 기술의 성능의 우수성을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.581-588
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• 2018

본 연구는 다시기 영상의 활용이 유리한 RapidEye 영상의 활용성을 증대시키기 위하여, 이들 간에 지역적으로 존재하는 기하오차를 최소화 하는 정밀 상호좌표등록 기법을 제안하였다. 이를 위해, RapidEye 영상과 함께 제공되는 RPCs (Rational Polynomial Coefficients)를 이용하여 다시기 정사영상을 생성하고, 정사영상 간의 정밀 상호 좌표등록을 수행하였다. 정사영상을 생성하기 위해서 수치지도에서 추출된 DEM (Digital Elevation Model)을 활용하였으며, 정밀 상호좌표등록을 수행하기 위하여 RNCC (Registration Noise Cross Correlation) 기법을 적용하였다. 영광지역에 대해 2015년 5월부터 2016년 11월까지 획득된 RapidEye 1B 영상 총 4장을 활용하여 실험을 진행하였으며, 밴드별(blue, green, red, red edge, near-infrared)로 적용된 정밀 상호좌표등록 결과 비교분석을 통해 각 밴드가 보이는 상호좌표등록 적용 가능성 여부를 판단하였다. 실험 결과, RapidEye 영상의 모든 밴드를 활용하여 상호좌표등록이 가능하였으며, 상호좌표등록을 하지 않았을 때보다 다시기 영상 간 정량적/정성적으로 향상된 기하 일치도를 보였다. 특히 red와 red edge 밴드를 이용할 경우 다시기 영상 촬영시기의 계절적 차이에 관계없이 안정적인 상호좌표등록 결과를 보임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.11-13
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• 2008

This study proposes the method to use existing digital maps as one of the technologies to exclude individual differences that occur in the process of manually determining GCP for the geometric correction of KOMPSAT images and applying it to the images and to automate the generation of ortho-images. It is known that, in case high-resolution satellite images are corrected geometrically by using RPC, first order polynomials are generally applied as the correction formula in order to obtain good results. In this study, we matched the corresponding objects between 1:25,000 digital map and a KOMPSAT image to obtain the coefficients of the zero order polynomial and showed the differences in the pixel locations obtained through the matching. We performed proximity corrections using the Boolean operation between the point data of the surface linear objects and the point data of the edge objects of the image. The surface linear objects are road, water, building from topographic map.

• 한국측량학회지
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• 제21권1호
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• pp.27-36
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• 2003

일반적으로 도심지역의 지형공간정보 취득은 대축척 항공사진영상을 이용하여 수치사진측량방법에 의해 수치 표고모형(DEM) 및 정사투영영상을 제작함으로써 수행되어지고 있다. 그러나 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 지형공간정보를 취득할 때 가장 큰 문제점으로는 자동으로 추출되는 DEM의 정확도가 크게 저하되어 정사투영영상 및 수치지도의 정확도 역시 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 DEM 정확도 향상방안에 대하여 연구함으로써 보다 정확한 도심지역의 지형공간정보 추출에 기여하는데 목적이 있다. 본 논문의 수행결과, 지형분류를 통하여 DEM을 각 지형별로 제작함으로써 일반적으로 사용하는 자동추출된 DEM에 비하여 DEM의 정확도를 크게 향상시켰으며 또한, 경계선추출방법을 적용함으로써 3차원 수치지도의 제작 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.505-513
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• 2014

2008년 발사된 RapidEye는 5개의 위성을 기반으로 하여 6.5m 공간 해상도의 위성 영상을 하루 간격으로 취득할 수 있는 높은 시간 해상도 특징을 갖는 지구관측위성이다. 제품으로 1B(Basic)와 3A(Ortho)를 제공하고 있으며, 이 중 1B 영상은 좌표등록이 되지 않고 RPCs 정보를 함께 제공해준다. 국내에서는 기 구축된 수치지도를 기반으로 하여 RapidEye의 기하학적 정확도를 보다 향상시킬 수 있으며, 본 논문에서는 1:25,000 수치지도를 이용하여 자동으로 RapidEye 1B영상의 좌표등록을 수행하기 위한 연구를 수행하였다. 1:25,000 수치지도 중 RapidEye 영상과의 매칭에 활용될 레이어를 선별하여 RPCs를 기반으로 RapidEye 1B영상으로 투영시켜 벡터 영상을 생성하고 이와 RapidEye영상의 에지 정보와의 자동 매칭을 통해 RPCs의 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 수치지도 대비하여 평균 제곱근 오차 2.8픽셀의 오차가 0.8픽셀로 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제32권4_1호
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• pp.319-326
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• 2014

고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.187-193
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• 2022

강원 영동지방에서 연안은 문화적, 사회적, 경제적으로 중요한 자원이다. 그러나 강원도 해안은 다른 지역과 비교하여 매우 심각한 침식을 겪고 있으며, 이로 인한 피해가 점차 증가할 것으로 우려된다. 본 연구에서는 강원도 양양 남대천 하구 주변과 강릉 옥계 해변의 장기간에 걸친 해안선 변화를 추적하고 분석하였다. 시계열 영상자료를 구축하기 위해 해방 직후부터 최근까지의 항공사진을 주로 이용하였으며, 1960년대부터 70년대 초까지 운용된 CORONA 위성영상을 수집하여 함께 활용하였다. 51cm 해상도 정사영상과 2m 해상도 수치고도모형(DEM)을 이용하여 기준점을 설정하고 항공사진과 위성영상을 기하보정하였다. 이들 영상에 Canny 경계검출 연산자를 적용하여 해안선을 추출하고 벡터화하였다. 해안선을 해방 직후부터 시간 순서대로 중첩하여 분석한 결과, 인공 구조물 주변과 인근 해변에서 발생한 침식과 퇴적을 관찰할 수 있었으며, 구조물 건설 시점을 전후한 주변 해안선 변화도 관찰할 수 있었다. 다만 본 연구에서는 해안선의 계절적 변화와 조석, 그리고 양빈사업을 비롯한 각종 해안침식 방지사업에 따른 영향은 고려되지 않았다. 해안침식은 지리적 요인에 크게 영향을 받기 때문에 지역마다 원인과 해결방안이 다르며, 따라서 지자체별로 지속적인 연구와 데이터 축적이 필요하다.