Islamic Jamal al-Din zij and Chinese Shoushi-li(授時曆) are astronomical hand books compiled by Jamal al-Din(札馬魯丁) and Guo Shujing(郭守敬) of the Islamic and Chinese Astronomical Bureau in Yuan(元) China, respectively. Jamal al-Din zij is an Islamic zij based on the Almagest of Ptolemaios, while Shoushii-li is a calendrical treatise by the traditional Chinese calendar system. In case of the parallax correction method, however, both of them have a common origin from Indian astronomy in 6-7 Century. This paper examines and discusses the parallax theory and its origin adopted in Jamal al-Din zij and Shoushi-li as following: 1) Definitions of the parallax theory and parallax correction methods. 2) Similarities and origins of the parallax correction methods adopted in the Jamal al-Din zij and Shoushi-li. 3) Comparison of the parallax correction tables included in the Sanjufini zij of Tibet, the Huihui-lifa(回回曆法) of Ming(明) China and the Chiljeongsan-Oepyeon(七政算外篇) of Joseon(朝鮮) Korea. 4) Routes of the parallax theory transmitted from ancient Greece and India to Joseon via Islam world and China, respectively. 5) Astronomical exchanges and mutual influence between the East and the West.
정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.
소나방위정확도는 소나에서 예측한 표적방위와 실 표적방위와의 일치성을 나타내며 측정을 통해 구해진다. 하지만 소나방위정확도 측정 시에는 복잡하고 다양한 환경 요인이 작용하는 해상에서 이루어지는 관계로 여러 오차가 결과에 포함된다. 특히 GPS 수신장치와 소나센서 위치 차이로 발생하는 관측위치오차와 수중 음파 속도와 공기 중 전자파 속도 사이에서 발생되는 시간지연오차는 정확도에 큰 영향을 미치는 요소이다. 이런 관측위치오차와 시간지연오차를 자동화도구 없이 보정하는 것은 많은 노력이 들어가는 작업이다. 이에 본 연구에서는 관측위치오차와 시간지연오차를 보정하는 소나방위정확도 측정 장비를 제안하였다. 실험은 모의데이터와 실 해상데이터를 통해 이루어졌으며, 실험 결과 관측위치오차와 시간지연오차가 시스템적으로 보정되어 모의데이터인 경우 51.7%, 실 해상데이터인 경우 18.5% 이상 보정됨을 확인하였다. 제안한 방법을 통해 향후 소나시스템 탐지성능 검증의 효율성 및 정확성 향상을 기대한다.
파노라마(Panorama) 및 360도 영상과 같은 몰입형(Immersive) 미디어 영상은 영상 내 공간을 사용자가 직접 방문한 것 같은 현장감을 제공해야하므로 실제 세계의 모습을 사실 그대로 나타낼 수 있어야 한다. 그러나 파노라마 및 360도 영상에서는 촬영 카메라들간의 시차(Parallax)로 인해 사물이 사라지거나 중복해서 나타나는 현상이 나타나며, 이와 같은 시차 왜곡은 사용자의 콘텐츠 몰입을 방해할 수 있다. 이에 따라서, 시차 왜곡을 극복하기 위한 많은 동영상 스티칭 알고리즘이 제안되고 있지만, Object detection 모듈의 낮은 성능과 Seam 생성 방식 등의 제한으로 여전히 시차 왜곡이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 동영상 스티칭 기술의 제한 사항을 분석하고, 해당 동영상 스티칭 기술의 제한을 극복하기 위하여 LDPM(Local Differential Pixel Mean) 영상 평가를 활용한 동영상 스티칭의 시차 왜곡 검출 및 정정 방법을 제안한다.
위성 카메라의 두 밴드가 다른 관측 각(Look angle)으로 촬영 시, 두 밴드간의 정합이 요구된다. 밴드 정합(Band registration)은 플랫폼의 다이나믹스(Dynamics)와 시차효과로 인하여 상수매개변수(constant parameter)로 수학적인 모델을 수립하여 정합(registration)을 수행하기 어렵다. 시차효과는 지표면 표고에 의해 야기되는 현상으로 이는 두 밴드간 정합 특성이 지표면의 표고의 함수로 주어진다. 두 밴드간 정합이 성공적으로 이뤄지기 위하여 시차효과를 보상하는 표고시차보상기법이 요구된다. 이러한 표고시차보상은 특히 고해상도 영상정합에서 중요하다. 표고시차보상기법은 하나의 밴드를 다른 관측 각을 가지는 다수의 CCD라인으로 구성한 경우에도 적용이 가능하다. 한 밴드에서 촬영된CCD라인 영상들은 연결된CCD라인마다 다른 관측 각을 가짐으로CCD라인간 표고시차가 발생하여 CCD라인간 지상거리 차가 표고에 따라 증가되는 왜곡 현상이 나타나기 때문이다. 이를 보상하기 위해 기준밴드 또는 기준 CCD라인과 대상밴드 또는 대상 CCD라인간 영상과 지상간의 관계를 다항식을 사용하여 수학적으로 모델 하는RFM을 사용하였다. 실험결과, 표고시차가 존재하는 영상에 대해서도 제안된 기법으로 밴드 정합이 성공적으로 수행되는 것을 확인하였다.
When tracking small UAVs and drone targets in cloud clutter environments, MWIR sensors are often unable to track targets continuously. To overcome this problem, the SWIR sensor is mounted on the same gimbal. Target tracking uses sensor information fusion or selectively applies information from each sensor. In this case, parallax correction using the target distance is often used. However, it is difficult to apply the existing method to small UAVs and drone targets because the laser rangefinder's beam divergence angle is small, making it difficult to measure the distance. We propose a tracking method which needs not parallax correction of sensors. In the method, images from MWIR and SWIR sensors are captured simultaneously and a tracking error for gimbal driving is chosen by effectiveness measure. In order to prove the method, tracking performance was demonstrated for UAVs and drone targets in the real sky background using MWIR and SWIR image sensors.
본 논문에서는 소형무인항공기용 이동표적 표시기법(MTI, Moving Target Indication)에 대한 기술 동향분석을 하였다. MTI는 크게 이미지 정렬과 차영상 오류보정 단계로 구성되는데 이중 이미지 정렬 기법에는 매개변수방식과 비매개변수방식이 있으며 본 논문에서는 매개변수방식을 사용한 이용한 MTI에 초점을 맞췄다. 소형무인항공기의 경우, 저고도 운용에 의한 시차문제가 발생하는데 이를 보정하기 위해서 등극기하학이 사용된다. MTI의 성능을 향상시키기 위한 관련기법들도 살펴보았으며 향후 발전방향을 제시하였다.
스테레오 영상에서 관찰자의 위치 변화는 왜곡 발생의 주요 원인이다. 특히, 디스플레이 장치의 중심을 기준으로 한 관찰자의 회전 이동은 관찰자 양안의 수평위치가 다르므로 수평, 전후 이동과는 다른 스테레오 영상의 왜곡이 크게 발생하게 된다. 본 논문에서는 전산모사를 통하여 관찰자의 회전이동에 의한 왜곡을 분석하였고 왜곡 보정결과도 보였다. 마지막으로 관찰자의 회전이동과 수평, 전후 이동의 왜곡형태를 비교를 통하여 두 이동에서 나타나는 왜곡의 형태가 다름을 보였다.
In this study, we developed an optical sighting system capable of shooting at a long-distance target by operating a digital gyro mirror composed of a gyro sensor and an FSM. The optical sighting system consists of a reticle part, a digital gyro mirror (FSM), a parallax correction lens, a reticle-ray reflection mirror, and a partial reflection window. In order to obtain the optimal volume and to calculate the leading angle range according to the driving angle of the FSM, a calculation program using Euler rotation angles and a three-dimensional reflection matrix was developed. With this program we have confirmed that the horizontal leading angle of the developed optical sighting system can be implemented under about ${\pm}8^{\circ}$ for the maximum horizontal driving angle (${\beta}={\pm}12.5^{\circ}$) of the current FSM. Also, if the ${\beta}$ horizontal driving angle of the FSM is under about ${\pm}15.5^{\circ}$, it can be confirmed that the horizontal direction leading angle can be under ${\pm}10.0^{\circ}$. If diagonal leading angles are allowed, we confirmed that we can achieve a diagonal leading angle of ${\pm}10.0^{\circ}$ with a vertical driving angle ${\alpha}$ of ${\pm}7.1^{\circ}$ and horizontal driving angle ${\beta}$ of ${\pm}12.5^{\circ}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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