우리나라는 선진외국의 기술의존 탈피 및 우주산업의 일환으로 1999년 고해상도 정밀전자광학카메라(EOC)를 탑재한 다목적 실용위성(KOMPSAT)의 발사사업을 추진하고 있다. 다목적실용위성의 중요한 탑재체인 EOC의 주요 임무는 한반도를 원격탐측하여 지형도를 제작하는 것이다. 본 연구에서는 다목적 실용위성에 탑재된 EOC센서를 이용한 지형도제작 방법 및 가능성을 검토하기 위해서, 다목적 실용위성과 제원이 비슷한 SPOT 인공위성의 Level 1A 영상데이터와 기존 수치사진측량 도화기 중 Intergraph 제품인 Imagestation을 이용하여 수치지형도를 실험적으로 제작하였다. SPOT입체영상을 이용하여 실험 제작된 지형도를 국립지리원에서 제작한 1:50,000 축척 수치지도와 비교 검토하고, 10 m의 공간해상력을 갖고 있는 SPOT 영상의 지형도 제작 가능성 및 문제점을 파악하여, 다목적 실용위성에 탑재된 EOC센서를 이용한 지형도 제작의 가능성 및 향후 연구내용을 제시하였다.
Photogrammetric mapping procedures have gone through major developments due to significant improvements in its underlying technologies. The availability of GPS/INS systems greatly assist in direct geo-referencing of the acquired imagery. Still, photogrammetric datasets taken without the aid of positioning and navigation systems need control information for the purpose of surface reconstruction. Point features were, and still are, the primary source of control for the photogrammetric triangulation although other higher-order features are available and can be used. LIDAR systems supply dense geometric surface information in the form of three dimensional coordinates with respect to certain reference system. Considering the accuracy improvement of LIDAR systems in the recent years, LIDAR data is considered a viable supply of photogrammetric control. To exploit LIDAR data, new challenges are poised concerning the representation and reference system by which both the photogrammetric and LIDAR datasets are described. In this paper, registration methodologies will be devised for the purpose of integrating the LIDAR data into the photogrammetric triangulation. Such registration methodologies have to deal with three issues: registration primitives, transformation parameters, and similarity measures. Two methodologies will be introduced that utilize straight-line and areal features derived from both datasets as the registration primitives. The first methodology directly incorporates the LIDAR lines as control information in the photogrammetric triangulation, while in the second methodology, LIDAR patches are used to produce and align the photogrammetric model. Also, camera self-calibration experiments were conducted on simulated and real data to test the feasibility of using LIDAR patches for this purpose.
최근 GIS는 2차원 공간상에서 정보를 표현하고 서비스하는 형태에서 벗어나 3차원 공간상에서 정보를 표현하고 서비스를 제공하는 형태로 급속도로 변화하고 있으며, 기술 개발 또한 활발하게 진행되고 있다. 3차원의 정보를 표현하기 위해서 기반이 되는 것은 지형의 표고정보(DTM)이다. 일반적으로 DTM을 얻기 위하여 LIDAR 데이터나 수치지도의 등고선 자료를 사용하고 있지만 이러한 데이터를 사용하여 DTM을 제작할 경우 추가적인 비용과 데이터 처리 시간이 발생할 뿐만 아니라 신속한 지형의 갱신이 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 디지털 항공사진을 이용하여 문제 해결의 가능성을 판단하기 위해 항공사진 모델의 자동 매칭 방법을 사용하여 DTM을 추출하였으며, 수치사진측량으로 부터 추출된 DTM과 GPS 측량에 의한 정표고 성과 데이터와 정확도 분석을 실시하였다. 그 결과 RMSE는 0.215m로 비교적 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
UWISH2 (UKIRT Widefield Infrared Survey for $H_2$) is an unbiased, narrow-band imaging survey of the Galactic plane in the $H_2$ 1-0 S(1) emission line at $2.122{\mu}m$ using the Wide-Field Camera (WFCAM) at the United Kingdom Infrared Telescope (UKIRT). The survey covers about 150 square degrees of the first Galactic quadrant ($10^{\circ}$ < l < $65^{\circ}$; $-1.3^{\circ}$ < b < $+1.3^{\circ}$). The images have a $5{\sigma}$ detection limit of point sources of K~18 mag and the surface brightness limit is $10^{-19}\;W\;m^{-2}$$arcsec^{-2}$. The survey operation began on 28 July 2009 and has completed on 17 August 2011. We have been studying the supernova remnants (SNRs) in the UWISH2 survey area. Among the known 274 Galactic SNRs, the survey area includes 65 SNRs or 24 percent of the known SNRs. The wide-field and high-quality UWISH2 images allow us to identify both the diffuse extended and compact $H_2$ emission associated with SNRs, which is useful for understanding their physical environment and evolution. The continuum is subtracted from the narrow-band $H_2$ images using the K-band continuum images obtained as part of the UKIDSS GPS (UKIRT Infrared Deep Sky Survey of the Galactic Plane). So far, we have inspected 42 SNRs, and found distinct H2 emission in 14 SNRs. The detection rate is 33%. Some of the SNRs show bright, complex, and interesting structures that have never been reported in previous studies. In this report, we present our identification scheme and preliminary results.
기존의 화상 회의 시스템에서는 카메라가 고정되어 있어서 사용자의 움직임에 제약을 주어 사용자를 부자연스럽게 한다. 이러한 부자연스러움을 해결하기 위해서는 얼굴의 움직임을 추적해야 하는데, 이때 얼굴 전체를 정보로 추적하는 것은 얼굴 전체를 하나의 특징으로 규정짓기도 힘들고 연산 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 얼굴의 움직임을 효율적으로 추적하기 위해서는 얼굴상의 몇 개의 특징점을 이용하는 것이 바람직하다. 본 논문은 화상 회의에서 자연스러운 사용자 인터페이스를 위한 자동 얼굴 추적 시스템의 필수적인 요소인 눈 위치 검출의 효과적인 방법에 대하여 논한다. 눈은 얼굴 내에서 가장 뚜렷하며 단순한 특징을 가지고 있으므로 얼굴을 추적하기 위한 가장 중요한 정보가 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 얼굴 후보 영역 추출 단계를 거친 얼굴 후보 영역들에 대해 적용되며, 기존 방법들에 비해 조명에 특별한 제약을 받지 않으며 얼굴 크기와 안경에 대한 제약도 가지고 있지 않다. 또한, 화상 회의 환경에 대한 on-line 실험에서 좋은 결과를 나타냈다.
최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.
Park, Cheol Woo;Lee, Changho;Lim, SooHee;Ni, Aleksey;An, Jin Hyo;Lee, Ho;Bae, Jae Sung;Kim, Jeehyun
Journal of the Optical Society of Korea
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제16권2호
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pp.174-180
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2012
In this study, the feasibility of spectral domain optical Doppler tomography for measuring blood flow characteristics in a micro-tube was demonstrated through several experiments. The use of an SD-ODT system in blood flow measurement can provide high resolution images (5 microns resolution). We prepared three capillary tubes to reveal the effect of different concentrations of hematocrit ratio (HR). One tube serves as the control. The two other tubes contained different concentrations of HR (5%, 25%). Three different capillary tube inlet flow velocities were tested in the present study. The Reynolds number (Re) which is based on the capillary tube inner diameter ranges from Re=6 to 48. We calculated a Doppler shift of the power spectrum of the temporal interference fringes with Kasai autocorrelation function to achieve the velocity profile of the flow. As a result, SD-ODT systems could not detect the cell depletion layer in the present study due to the limitation of spatial resolution. Nevertheless, these systems were proven to be capable of observing the RBCs of blood.
본 논문에서는 디지털 카메라를 통하여 입력된 차량 영상으로부터 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 최근 몇 년간 차량 번호판 영상을 인식하는 기술은 많은 발전을 이루어 왔다. 정확한 인식을 위한 핵심 기술은 차량 번호판 영역의 정확한 추출이다. 에지 정보나 칼라 정보로 번호판 영역을 추출할 경우, 번호판을 보는 시각에 따른 기울어진 번호판의 정확한 영역 추출이 어렵기 때문에 기존의 번호판 인식은 차량의 정면에서 촬영된 영상을 사용하였고 번호판 영역에 경사나 기울기를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 입력 영상의 경사나 기울어진 입력 영상에 대한 인식이 가능한 형태로 변환하는 데 중점을 둔다. 그에 따라 영상에서 번호판의 위치 및 기울어짐 혹은 높낮이가 정면에서 벗어나더라도 번호판 영역 추출을 가능토록 칼라 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한 후 선형 회귀 방정식을 사용하여 보다 정확하게 차량 번호판 영역을 추출하였다. 실험 결과 92%의 번호판 검출율을 보였으며, 50$^{\circ}$ 정도 기울어진 번호판에서도 문자의 인식이 가능함을 확인하였다.
스테레오 카메라에 의해 취득된 대상물체의 좌, 우 영상을 이용하여 3차원 형상 정보를 추출하여 가시화 하는 기법 및 주시 각 제어 알고리즘을 적용하여 입체감 있는 영상으로 출력하는 기술에 관한 연구이다. 효율적인 3차원 형상 정보 추출을 위해, 카메라 렌즈의 왜곡 보정 및 에너지 함수를 적용한 정합을 실시하였다. 특히, 다 방향 시차영상에 정합선 최적화 기법을 적용하여 정합 방향에 따른 다방향성 방법과 신뢰확장 방법의 약점을 보완하였다. 정합된 관심영역에 대한 3차원 형상정보를 VRML(virtual reality modeling language)을 사용하여 나타내었고, 주시각 제어를 통하여 입체감 있는 영상을 출력하였다. 이는 관측자에게 보다 향상된 3차원 정보를 제공할 수 있을 것이다.
자동차 기술의 발전으로 카메라를 이용하여 차선을 검출하는 운전자 보조 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 비가 오거나 차선이 노후화된 경우 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 도로 환경 변화에 강인한 차선 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 밝기 값과 차선의 평균적인 폭 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한다. 추출된 후보 영역을 기준으로 허프 변환을 이용하여 구간별 직선을 추출하고, B-Snake 방법을 사용하여 자연스러운 차선을 검출하게 된다. 노후화 되거나 손실된 차선을 검출하기 위하여, 기존에 검출된 차선 정보를 이용하여 다음 프레임에서 차선이 위치할 경로를 계산하고, 계산된 경로를 기준으로 차선 영역에서 검출되는 후보 영역에 대한 가중치를 부여한다. 실험 결과 제안하는 방법은 노후화되거나 비가 내려 차선의 밝기가 낮은 경우에도 효과적으로 차선을 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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