공간정보공학과 학생들, 국제·국내 학술대...

국제 원격탐사 심포지엄 2024서 Best Student Paper Award

한국측량학회·한국지리정보학회 2024 춘계학술대회서 우수논문상

 

▲(사진 왼쪽부터) 공간정보공학과 환경지구정보학 연구실의 박소연 박사과정생과 지능형공간데이터연구실의 김수민 석사과정생

 

 

공간정보공학과 학생들이 최근 열린 국제·국내 학술대회에서 연이어 우수한 성과를 보여 눈길을 끈다.

 

공간정보공학과 환경지구정보학 연구실 소속 박소연 박사과정 학생은 최근 대만 타이중에서 열린 국제 원격탐사 심포지엄 2024(International Symposium on Remote Sensing 2024)에서 ‘Best Student Paper Award’를 수상했다.

 

박소연 학생은 ‘시공간 융합과 구름 제거를 이용한 고해상도 정규식생지수 생성(Generation of seamless high spatial resolution normalized difference vegetation index using spatiotemporal fusion and cloud removal)’을 주제로 논문을 발표했다. 시간 간격이 촘촘한 시계열 광학영상 생성을 위해 시공간 융합 기술과 구름 제거 기술을 결합한 연구 결과를 담았다.

 

그동안 광학영상을 촬영할 때 포함된 구름과 그림자 영역에선 지표 정보를 얻을 수 없어 환경 모니터링에 활용할 수 없다.

 

박소연 학생은 고급 다중센서 영상 융합기술을 제안해 구름 영역에서 식생지수 값을 예측함으로써 시계열 광학영상 구성을 가능하게 했다. 해당 기술은 시계열 인공위성 영상을 이용하는 환경 모니터링 분야에 유용하게 적용될 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다.

 

박소연 학생을 지도한 박노욱 공간정보공학과 교수는 “이번 논문에서 제안한 기술을 기반으로 활용 분야를 확대해 지속적으로 실용적인 연구 결실을 얻을 수 있도록 학생들과 함께 노력하겠다”고 말했다.

 

공간정보공학과 지능형공간데이터연구실의 김수민 석사과정 학생은 최근 부경대학교에서 열린 한국측량학회·한국지리정보학회 2024 공동 춘계학술대회에서 우수논문상을 받았다.

 

김수민 학생의 연구 논문은 ‘저조도 영상에서 영상강화를 통한 이미지 시그멘테이션 기법의 성능 비교 분석(Comparative performance analysis of image segmentation through image enhancement in low-light images)’이다.

 

이미지 시그멘테이션은 광학 영상에서 사람, 자동차 등의 관심 객체를 자동 탐지·분할 하는 컴퓨터 비전 기법이다. 하지만 야간 환경에서 취득된 영상은 시인성이 낮고 노이즈가 많아 이미지 시그멘테이션 기법의 성능이 저하되는 문제가 있다.

 

김수민 학생의 논문은 저조도 영상강화 기법을 이미지 시그멘테이션 기법에 적용해 야간 영상에서의 관심 객체 탐지 개수가 증가하고 분류 정확도도 향상했다는 점을 주목받았다.

 

김수민 학생의 지도교수인 홍성철 공간정보공학과 교수는 “영상강화를 통한 이미지 시그멘테이션 기법은 향후 CCTV 관제, 자율 주행, 로봇 매핑 등 다양한 기술과 접목해 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.