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Radarsat 영상의 기하보정 방법에 대한 비교 연구 -DEM 해상도에 따라
한동엽 ( Dong Yeob Han ),박민호 ( Min Ho Park ),김용일 ( Yong Il Kim ) 大韓遠隔探査學會 1998 大韓遠隔探査學會誌 Vol.14 No.1
SAR 영상은 기존의 전자광학적 센서가 갖고 있는 자료취득의 제한을 극복하고, 광학적 센서와 상호보완되는 정보를 제공한다. 하지만 SAR 센서와 지면의 기하학적 특성으로 인하여 영상에 내재되어 있는 다양한 기하학적 왜곡을 제거할 필요가 있다. SAR 영상의 기하보정 방법으로 여러 가지 다양한 기법이 소개되고 있지만, SAR 영상을 정확하게 기하보정하는 것은 쉽지 않다. 특히 Radarsat 위성에 채택되고 있는 "International" 타원체와 국내의 "Bessel" 타원체간의 변환관계가 확립되지 않아 기하보정에 어려움이 있다. 보편적으로 많이 이용되는 모의영상을 이용한 기하보정 방법과 공선조건식을 응용한 기하보정 방법에는 수치표고모형이 이용된다. 본 연구에서는 기하보정에 사용되는 방법간의 장점과 단점을 파악하고 국내에 적용될 수 있는 방법을 찾아냈다. SAR imagery can overcome the limitations of electro-optical sensor imagery and provide us information which plays a supplementary role. But it is necessary to remove a variety of geometric errors in SAR imagery. An accurate geometric correction of SAR imagery is not easy task to achieve, though some techniques and theories are introduced. We also have difficulties such as transformation problem between `International` ellipsoid in Radarsat system and `Bessel` ellipsoid. Two widely used correction method, one is made by simulated image, and the other by collinearity equation, usually use DEM. In this study, the merits and demerits of geocoding methods respectively and the effective method for Korean terrain were found.
한동엽 ( Dong Yeob Han ),조영욱 ( Young Wook Cho ),김용일 ( Yong Il Kim ),이용웅 ( Yong Woong Lee ) 大韓遠隔探査學會 2003 大韓遠隔探査學會誌 Vol.19 No.2
다중분광 영상의 정확한 지형지물 분류를 수행할 때 고려해야 할 중요한 요소중에 적절한 분류 클래스의 선정과 선정된 클래스의 분리도가 높아지도록 트레이닝 지역(training fields)을 잡는 것은 특히 중요하다. 최근에 이용되고 있는 위성탑재 하이퍼스펙트럴(hyperspectral) 영상은 많은 밴드를 포함하고 있기 때문에 데이터 처리가 어렵고, 잡음(noise)으로 인하여 다중분광 영상보다 분류결과가 나쁜 경우도 나타난다. 특히 대상지역의 클래스에 따른 트레이닝 지역의 선정시 일부 클래스에서 하이퍼스펙트럴 밴드수에 비해 상대적으로 적은 수의 트레이닝 샘플로 인하여 공분산 행렬의 계산에 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Hyperion 데이터를 이용한 분류를 수행하기 위하여 밴드 추출 방식을 알아보고, 분류영상의 정확도 평가를 통하여 밴드 추출의 효용성을 시험하였다. 밴드를 줄이는 또 다른 방법인 클래스간 분리도에 따른 최적 밴드를 추출하여 분류정확도를 평가하였다. 실험 결과, 밴드 추출이나 클래스 분리도에 따라 선택된 영상의 분류 정확도는 분류자(classifier)에 상관없이 전체 밴드를 사용한 원영상과 유사하게 나타났지만, 사용된 밴드수와 계산 시간은 단축되었다. 분류자는 MLC, SAM, ECHO의 3종류가 사용되었다. In order to classify Land Use/Land Cover using multispectral images, we have to give consequence to defining proper classes and selecting training sample with higher class separability. The process of satellite hyperspectral image which has a lot of bands is difficult and time-consuming. Furthermore, classification result of hyperspectral image with noise is often worse than that of a multispectral image. When selecting training fields according to the signatures in the study area, it is difficult to calculate covariance matrix in some clusters with pixels less than the number of bands. Therefore in this paper we presented an overview of feature extraction methods for classification of Hyperion data and examined effectiveness of feature extraction through the accuracy assesment of classified image. Also we evaluated the classification accuracy of optimal meaningful features by class separation distance, which is also a method for band reduction. As a result, the classification accuracies of feature-extracted image and original image are similar regardless of classifiers. But the number of bands used and computing time were reduced. The classifiers such as MLC, SAM and ECHO were used.
한동엽(Dong-yeob Han) 대한공간정보학회 2008 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2008 No.6
여러 스트립으로 취득되는 라이다 데이터는 정확한 스트립 조정후에 이용되어야 한다. 스트립 조정을 위해 상대 또는 절대 기준 데이터를 설정하며, 기준 데이터의 특성에 따라 서로 다른 조정 방법을 사용한다. 본 연구에서는 기준 데이터와 라이다 데이터의 특성에 따라 기존 조정 알고리즘을 분석하여, 향후 정확한 조정 알고리즘 개발의 토대를 마련하고자 한다.
단상 계통 연계형 인버터의 빠른 동특성을 갖는 계통 전압 센싱 DC 오프셋 보상 알고리즘
한동엽(Dong Yeob Han),박진혁(Jin-Hyuk Park),이교범(Kyo-Beum Lee) 대한전기학회 2015 전기학회논문지 Vol.64 No.7
This paper proposes the DC offset compensation algorithm with fast response to the sensed grid voltage in the single-phase grid connected inverter. If the sensor of the grid voltage has problems, the DC offset of the grid voltage can be generated. This error must be resolved because the DC offset can generate the estimated grid frequency error of the phase-locked loop (PLL). In conventional algorithm to compensate the DC offset, the DC offset is estimated by integrating the synchronous reference frame d-axis voltage during one period of the grid voltage. The conventional algorithm has a drawback that is a slow dynamic response because monitoring the one period of the grid voltage is required. the proposed algorithm has fast dynamic response because the DC offset is consecutively estimated by transforming the d-axis voltage to synchronous reference frame without monitoring one cycle time of the grid voltage. The proposed algorithm is verified from PSIM simulation and the experiment.