본 논문은 고해상도에 대한 멀티 스펙트럴 영상들에 대한 압축기술에 대한 연구입니다. 원래는 원격센싱 컨텍스트에 대한 개발로 이를 식품과 의료영상에 적용하였습니다마는 이러한 가능성을 여러 컨텍스트에서 처리하는 것을 목표로 두었으며 즉, 원격센싱, 식품모니터링 그리고 의료영상의 새로운 분야로 탐구 및 적용하였다. 압축은 한 화소와 관계한 이웃 간의 화소들 간의 간단한 추정에 기반하여 나타날 수 있도록 하였다. 멀티 스펙트럴 영상들은 화소들이 같은 밴드 안에서 가까이 이웃하여 있는 어떤 상접한 정도의 관계를 해석하였으며 하나의 발견된 상관관계는 어떠한 한 밴드 내에서의 계수에 기반 한다. 그 계수와의 관계는 다른 밴드에서 계산되어진 것과 유사하다. 두 번째의 관찰에서는 개발되어진 알고리즘이 화소당 비트수를 멀티 스펙트럴 위성원격영상에서 16비트에서 4비트로 감소할 수 있었다. 따라서 다른 방법론들과 속도 및 압축률에 대해서 비교 분석하였다. 보통 그래픽 포맷인 GIF, JPEG 그리고 PCX를 사용하였으며 참조와 같이 LZW Huffman과 RLE의 알고리즘을 행하였다. 소개되어진 방법들은 압축을 줄이는 것이 선상, 프로그램 안에서 혹은 관례적인 압축 알고리즘에서 속도와 압축률에서 유사한 결과를 가져왔다.
This study was carried out to assess the use of RADARSAT data which is C-band with HH polarization for the rice growth monitoring in Korea. Nine time-series data were taken by shallow incidence angle (standard beam mode 5 or 6) during rice growing season. And then, backscattering coefficients ($\sigma$$^{\circ}$) were extracted by calibration process for comparing with rice growth parameters such as plant height, leaf area index(LAI), and fresh and dry biomass. Field experimental data concerned with rice growth were collected 8 times for the ground truth at the study area, Tangjin, Chungnam, Korea. At the beginning of rice growth, backscattering coefficients were ranged from -l6~-l3dB when rice fields were not covered with rice canopy and flooded. At the maximum vegetative stage of rice, backscattering coefficients of the rice field were the highest ranging from -4.4dB~-3.1dB. The temporal variation of backscattering coefficient($\sigma$$^{\circ}$) in rice field was significant in this study. Backscattering coefficient ($\sigma$$^{\circ}$) of rice field was a little bit lower again after heading stage than before. This results show RADARSAT data is promising for rice monitoring.
복사전달모델과 KOMPSAT-1/OSMI 자료를 이용하여 황사함지 가능성을 조사하였다. 그리고 황사탐지를 위한 OSMI의 특성을 파악하기 위하여 OSMI와 SeaWiFS의 자료를 이용하여 공간 분광분석과 채널별 스펙트럼 분석을 실시하고, 또한 에어로솔 광학두께를 상호 비교하였다. OSMI와 SeaWiFS 자료를 이용한 x축 방향의 분광분석 결과, 865nm에서 분광특성이 비슷함을 알 수 있었고, 채널별 스펙트럼 분석에서는 765nm과 865nm에서 SeaWiFS의 결과와 비슷하여 이 밴드에서의 OSMI 자료의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 이들 밴드를 이용하여 산출한 OSMI의 황사탐지 화상은 MODIS에서 얻어진 화상과 비슷함을 알 수 있었다. 황사 때의 광학두께는 약 0.8~l.0으로 나타났다.
원격탐사기법에 의한 연안해역과 광범위한 수표면적을 지닌 호수의 부유사 분포를 파악하고자 하는 연구는 70년대 이후 위성자료의 이용이 활발히 이루어지면서 많은 연구결과들이 발표되었다. 하지만, 국내에서 원격탐사기법에 의한 부유사의 공간적인 분포를 정량적으로 해석하기 위한 연구는 부족한 실정이며, 적합한 알고리듬이 제시되지 못하고 있다. 본 연구에서는 시화호와 경기만 연안해역에서 실측한 부유사 자료와 SeaWiFS 밴드역을 가진 수중 광학장비에 의해 얻어진 반사치를 이용하여 부유사 알고리듬을 구성하였다. 또한, 알고리듬을 현장실측치가 있는 시점의 Landsat TM 자료를 적용하여 알고리듬의 적용에 따른 문제점을 제시하였다. 밴드비율과 밴드차에 의한 알고리듬 구성은 현장실측치와 $R^2$=0.7649의 관계를 나타내었고, 본 연구에서 얻어진 알고리듬을 통해 계산된 부유사와 실측치는 $R^2$=0.6959를 나타내었다. 하지만, Landsat TM으로부터 추출된 영상신호(radiance)를 알고리듬에 적용하여 얻은 결과는 만족하기 어려운 결과가 나타났고, 이는 엽록소와 용존유기물의 농도가 높은 수역에서는 부유사의 흡광과 산란에 의한 부유사 농도의 정량적인 평가가 어렵다는 것으로 해석되었다.
본 논문은 스마트 베개와 스마트 기저귀에 관한 것이다. 스마트 베개는 아기 울음소리의 주파수를 분석하여 나온 디지털 값을 대역 통과 필터에 적용한다. 만약 300-600Hz 사이라면 백색 소음을 출력한다. 스마트 기저귀는 아기가 배변 시 기저귀 외부의 온도가 $29^{\circ}C$이상, 습도가 99% 이상일 경우에 스마트폰에 경고 알람을 울린다. 또한 스마트 기저귀는 아기가 누워있는 위치를 감지하여 뒤집혔을 시 스마트폰에 경고 알람을 울려 아기의 질식사를 예방한다.
최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.468-473
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1999
This study was carried out to assess the use of RADARSAT data which is C-band with HH polarization for the rice growth monitoring in Korea. Nine time-series data were taken by shallow incidence angle (standard beam mode 5 or 6) during rice growing season. And then, backscatter coefficient ($\sigma$$^{\circ}$) were extracted by calibration process for comparing with rice growth parameters such as plant height leaf area index(LAI), and fresh and dry biomass. Field experimental data concerned with rice growth were collected 8 times for the ground truth at the study area, Tangjin, Chungnam, Korea. At the maximum vegetative stage of rice, backscatter coefficients were the highest at the flooded rice field ranging from -4.4dB~-3.1dB. The temporal variation of backscatter coefficient($\sigma$$^{\circ}$) in rice field was significant in this study Backscatter coefficient ($\sigma$$^{\circ}$) of rice field was a little bit lower again after heading stage. This results show RADARSTA data is promising for rice monitoring.
Novel concept of sensor mat and its signal processing method is proposed for patient monitoring in medical application. Proposed sensor mat structure has sensing inner layer which has cross-linked arrangement using plastic optical fiber(POF). Large core diameter of plastic optical fiber behaved as band pass filter by averaging the noise component. caused by unwanted environmental factors. Signal processor followed by sensor output added noise immune performance by filtering out unwanted component. Fail-proof patient breath monitoring scheme was realized by using intelligent decision algorithm. Unlike the conventional approach by using mechanical sensor, which have high sensitivity both to intruder and to environmental noise, our approach provided reliable breath motion detection.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.363-370
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1999
Remotely sensed data is regarded as a potentially effective data source for the measurement of water quality and for the environmental change of water bodies. In this study, we measured the spectral reflectance by using multi-spectral image of low resolution camera(LRC) which will be loaded in the OSMI multi-purpose satellite(KOMPSAT) scheduled to be launched on 1999 to use the data in analyzing water pollution. We also investigated the possibility of extraction of water quality factors in water bodies by using remotely sensed low resolution data such as NOAA/AVHRR. In this study, Shiwha-District and Sang-Sam Lake was set up as the subject areas for the study. In this part of the study, we measured the spectral reflectance of the water surface to analyze the radiance of the water bodies in low resolution spectral band and tried to analyze the water quality factors in water bodies by using radiance feature from another remotely sensed data such as NOAA/AVHRR. As the method of this study, first, we measured the spectral reflectance of the water surface by using SFOV( Single Field of View) to measure the reflectance of water quality analysis from every channel in LRC spectral band(0.4~O.9${\mu}{\textrm}{m}$). Second, we investigated the usefulness of ground truth data and the LRC data by measuring every spectral reflectance of water quality factors. Third, we analyzed water quality factors by using the radiance feature from another remotely sensed data such as NOAA/AVHRR. We carried out ratio process of what we selected Chlorophyll-a and suspended sediments as the first factors of the water quality. The results of the analysis are below. First, the amount of pollutants of Shiwha-Lake has been increasing every you since 1987 by factors of eutrophication. Second, as a result of the reflectance, Chlorophyll-a represented high spectral reflectance mainly around 0.52${\mu}{\textrm}{m}$ of green spectral band, and turbidity represented high spectral reflectance at 0.57${\mu}{\textrm}{m}$. But suspended sediments absorbed high at 0.8${\mu}{\textrm}{m}$. Third, Chlorophyll-a and suspended sediments could have a distribution chart as a result of the water quality analysis by using NOAA/AVHRR data.
이 연구에서 RapidEye 위성영상 대기 및 지표반사도 산출물을 생성하는 소프트웨어를 구현하였다. 이 소프트웨어는 절대대기보정 알고리즘을 채택하고 있는 오픈소스 원격탐사 소프트웨어 Orfeo Toolbox (OTB)기반 Extension이다. 소프트웨어 성능을 확인하기 위하여 구현 결과인 산출물 정확도는 Radiometric Calibration Network (RadCalNet) 사이트의 데이터와 해당 위치에 촬영된 RapidEye 영상을 사용하여 검증하고자 하였다. 또한 거의 같은 일자에 같은 지역을 촬영한 KOMPSAT-3A 영상으로부터 생성한 지표반사도와 Landsat Analysis Ready Data (ARD) 제품 중 하나인 지표반사도 자료도 함께 비교하였다. 이 외에도 같은 영상에 대하여 상업 도구에서 지원하는 QUick Atmospheric Correction (QUAC)와 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) 도구를 적용한 처리 결과와 직접 비교 연구를 수행하였다. RadCalNet 자료에 대비하여 KOMPSAT 지표반사도와 마찬가지로 이 Extension에서 얻은 결과는 5% 이내 일치 수준의 정확도를 나타내었고 QUAC와 FLAASH를 이용한 결과에 비하여 모든 밴드 영상에서 상대적으로 우수한 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 농업, 산림이나 환경 분야에서 Red-Edge 밴드의 중요성이 강조되고 있기 때문에 이 소프트웨어를 이용하여 산출되는 RapidEye 영상의 지표반사도 활용도 증가할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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