시간적 초해상도 기법은 일반 카메라로 찍은 영상을 고속카메라로 찍은 영상과 같이 보일 수 있도록 프레임률을 증가시키는 방법이다. 전자광학 센서는 다양한 감시정찰 무기체계에 탑재되는데, 각 무기체계별 작전요구성능에 따라 필요로 하는 전자광학 센서의 공간적 해상도와 시간적 해상도가 달라진다. 대부분의 영상센서가 30~60 프레임/초로 영상을 촬영하기 때문에, 표적의 이동 및 변화가 이보다 더 빠른 경우 프레임률의 증가가 필요하다. 본 논문은 채널별 색상정보 외삽법을 활용하여 프레임률을 증가시키는 기법을 제안한다. DMD의 각 화소를 카메라 센서의 각 화소와 정합한 후, 카메라 센서의 베이어 패턴에 맞추어 각 채널별로 화소 그룹을 분리한다. DMD를 이용해 일반 카메라의 한 프레임이 채널별로 서로 다른 연속된 노출 시간을 가지도록 조절하여, 촬영한 영상을 프레임률이 증가한 단일채널 영상으로 변환한다. 옵티컬 플로우 기법을 활용하여 각 채널별로 시점에 맞는 가상의 영상을 생성하여, 프레임률이 증가한 단일채널 영상을 컬러채널 영상으로 만들었다. 시뮬레이션을 통해 제안된 시간적 초해상도 기법의 성능을 확인하였다.
대기오염을 관리하기 위해서는 대기오염 농도와 함께 대기오염 배출량의 공간분포가 정확히 산정되어야 한다. 기존의 대기오염 분포도에서는 토지이용 분류도의 해상도(rdsolution)가 낮아 같은 위치에서 오염원별 토지이용이 중복되었기 때문에 배출량의 정확한 공간분포를 산정할 수 없었다. 본 연구에서는 토지이용분류도를 고해상도(28.5m x 28.5m)로 작성하므로써 이것이 배출량의 공간분포 산정과 대기오염농도의 추정에 미치는 영향을 파악하였는데, 결과를 요약하면 다음과 같다. GIS를 이용하여 비교적 고해상도(28.5m x 28.5m)의 토지이용 분류도를 작성하므로써 점 및 선 오염원이 면 오염원과 동일한 지점에서 중보되지 않도록 토지이용을 효율적으로 반영할 수 있었다. 서울지역에 대해 기존으 방법으로 작성된 배출량 분포도와 본 연구에서 작성된 배출량 분포도를 이용하여 대기오염 농도를 추정(TCM-2모형을 이용)한 결과 본 연구에서 작성한 배출량 분포도에 의한 대기오염 농도의 추정지가 자동측정망의 실측치에 근접함을 알 수 있었다.
본 논문은 무인기를 통해 획득한 영상정보의 해상도를 향상시키기 위해 복수영상 기반 초해상도 기법을 적용하고, 이를 통한 무인기의 지상 목표물 인식 능력 향상에 대한 내용을 담고 있다. 이를 검증하기 위해 기체 제작 및 제어 시스템을 구축하였고, 무인기와 지상의 목표물을 이용해 설계한 알고리즘을 검증하였다. 실험 결과 초해상도 기법 적용 전, 후 영상을 비교하였을 때 RMSE는 0.0677에서 0.0315, NRMSE는 7.4030%에서 3.5726%로, PSNR은 23.3885dB에서 30.0036dB, SSIM은 0.6996에서 0.8948로 향상되었음을 확인하였다. 이를 통해 본 알고리즘을 적용하여 무인기 영상의 해상도를 향상시킬 수 있음을 검증하였다.
본 논문에서는 각기 다른 3가지 해상도로 촬영된 항공 초분광영상을 이용하여 건물, 도로, 산림 등 8가지 분류군에 대해 토지피복분류를 실시하고 정확도를 비교하는 연구를 수행하였다. 연구는 24밴드(0.5m 공간해상도), 48밴드(1.0m 공간해상도), 96밴드(1.5m 공간해상도)로 각각 1000m, 2000m, 3000m고도에서 촬영된 초분광영상을 이용하여 8가지 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 그 결과 2000m고도에서 촬영된 48밴드 초분광영상을 이용하여 분류한 영상이 가장 높은 분류정확도를 보였고, 24밴드, 96밴드 순으로 분류정확도가 높게 나타났다. 초분광영상 활용에 있어서 1m 공간해상도에 48개밴드를 사용하여 토지피복분류를 수행함에 있어 적합함을 확인하였고 항공 초분광영상을 활용한 주제도 제작과 관련하여 정확도와 실용성 면에서 공간정보 품질이 개선될 것으로 기대한다.
현재 의료용으로 사용되고 있는 광섬유를 이용한 내시경은 굴절률이 다른 두 가지 유리로써(Step Index SI) 제작되고 있다. 이와 같은 내시경은 취급에 주의하여야 하는 근본적인 재료상의 문제점 외에도 영상 가이드의 최고 분해능이 5$\mu$m으로 제약되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 플라스틱을 이용하여 고 영상 분해능($7\mu\;m\~2.5\mu$m)을 가진 미세 내시경(Ultrathin Endoscope)용 영상 가이드의 분해능을 측정하였다. 그 각각의 플라스틱 광섬유 굴절률은 광섬유 중심으로부터 외곽까지 점차 감소하는 특성 (Graded Index GRIN)을 가지고 있다. 플라스틱 GRIN 영상가이드의 분해능 측정 결과. 마이크로 광섬유의 지름이 작아질수록 그 분해능이 증가되었고, 유리를 이용한 SI 영상 가이드 분해능과의 비교 연구 결과, 2배의 분해능을 가진 (2.5$\mu$m) 플라스틱 GRIN 영상가이드 제작이 가능함을 보였다. 이와 같은 플라스틱 GRIN 광섬유 다발은 의료 분야뿐 아니라 국방 및 산업분야의 새로운 광학적 설계에 많은 영향을 줄 것으로 기대된다.
합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 위성은 주 야와 날씨에 관계없이 객체의 전자기적 산란분포를 2차원 영상으로 제공할 수 있기 때문에, 광학 위성에 비해 객체 분석에 효과적으로 이용될 수 있다. SAR 위성의 지구 관측주기를 고려한다면, 한 번에 넓은 범위를 관측하는 것이 객체분석에 유리하다. 하지만, 관측범위가 넓어질수록 위성 SAR 영상의 해상도가 저하되는 문제점이 있다. 이는 기존 레이다 신호처리에 이용되었던 해상도 향상 기법을 이용하여 극복될 수 있지만, 아직 해상도 향상 기법을 위성 SAR 영상에 적용하여 그 성능을 분석한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 위성 SAR 영상에 대한 기존 해상도 기법의 적용 가능성을 탐색하는 연구를 수행한다. 구체적으로, 한국항공우주연구원에서 운용 중인 다목적실용위성 5호(Korea multi-purpose satellite-5: KOMPSAT-5) 영상에 객체 탐지를 수행하고, 외삽(extrapolation), RELAX(relaxation), MUSIC(multiple signal classification) 기법을 적용하여 해상도를 향상시킨 후, 그 성능을 분석한다.
본 논문은 초해상도 결과의 품질을 향상시키기 위해 질감 특징을 세분화하여 각각을 대조하고, 그 결과를 가중치로 이용하는 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도에서 중요한 평가 기준인 품질의 향상을 위해서는 경계 영역과 같은 세부사항에서의 정확하고 명확한 복원 결과가 필요하며, 인공물과 같은 불필요한 잡음을 최소화하는 것이 중요하다. 제안하는 방법은 품질 향상을 위해 기존 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법에서 특징 추정을 위해 다중 경로의 잔차 블록 구조와 skip-connection을 구성하였다. 추가적인 질감 분석을 위한 선명 및 흐림 이미지 결과를 추가로 학습하였다. 이를 활용하여 초해상도 수행 결과 또한 각각을 대조하여 가중치를 할당하는 방법을 이용해 영상의 세부사항 영역과 평활화 영역에 대해 개선된 품질을 얻을 수 있도록 하였다. 제안하는 방법의 실험 결과 평가 기준으로 활용되는 PSNR과 SSIM 값이 기존 알고리즘 대비 높은 결과 값을 얻어 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.
설계VE 과정에서 아이디어 창출은 가장 중요한 부분이다. 그러나 아이디어 창출은 일반적으로 설계VE 팀원의 지식이나 경험을 통하여 진행되게 된다. 설계VE 워크샵에서 좋은 성과를 내기 위해서는 단순하게 설계VE 팀원의 지식이나 경험에 의존하는 것이 아니라 보다 체계적인 접근방법이 필요하게 된다. 본 연구에서는 설계VE 워크샵에서 사용할 수 있도록 TRIZ의 모순충돌 개념을 활용한 체계적인 아이디어 창출방법을 제시한다. 연구과정에서는 TRIZ의 모순충돌 개념을 바탕으로 설계가 가지는 문제영역을 정의하고, 기술적 요인을 활용하여 모순충돌을 나타냈다. 아이디어 창출과정에서 기술적 요인은 설계기능을 향상시키기 위한 체계적 방법론으로 활용됐다. 가시설 공사에 대한 시범사례에서는 본 연구에서 제시한 아이디어 창출절차를 적용할 경우 설계가치를 향상시킬 수 있다는 것을 시범적으로 제시했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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