개념 한 쪽
영상보정 과정에서는 좌표 변환 후 새 격자에 원래 화소값을 배정하는 리샘플링(격자 재할당) 작업이 필수적이다.
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출제기준 단원 「영상보정」의 공개 문제 3개를 묻는 꼴별로 나누면 이렇습니다.
| 묻는 꼴 | 문제 수 | 무엇을 묻나 |
|---|---|---|
| 값 보존과 속도 판단 | 1 | 원시값 보존과 연산 속도 조건에 맞는 내삽법을 고르는 능력 |
| 적합한 용어 선택 | 1 | 실존하지 않는 리샘플링 용어를 골라내는 능력 |
| 개념 정의 적용 | 1 | 내삽과 외삽의 정의를 구분하여 옳지 않은 설명을 가리는 능력 |
리샘플링(격자 재할당)은 기하보정이나 좌표 변환을 거친 뒤 새로 생긴 화소 위치에 원래 영상의 밝기값을 다시 배정하는 과정이다. 이 과정에서 어떤 내삽법을 쓰느냐에 따라 원래 값의 보존 여부와 계산량, 결과 화질이 달라진다.
대표적인 리샘플링(내삽) 방법은 세 가지로 분류한다. 최근접이웃 내삽법(Nearest-neighbor)은 새 화소 위치에서 가장 가까운 원래 화소의 값을 그대로 가져다 쓰는 방법으로 원시 화소값을 변경하지 않으므로 값 보존성이 높고 연산이 가장 빠르다. 쌍선형(공일차, Bilinear) 내삽법은 주변 4개 화소를 이용해 가중 평균을 취하는 방법으로 화질이 부드럽지만 원래 값이 바뀌고 계산량이 더 많다. 3차 회선(입방회선, Bicubic) 내삽법은 주변 16개 화소를 이용해 곡선으로 보간하므로 가장 매끄러운 결과를 내지만 계산량이 가장 크고 원래 값은 변한다.
리샘플링 관련 문제는 '값 보존·속도·화질' 특성의 비교로 출제되는 유형이 많다. 따라서 문제에서 '원시값 보존'과 '계산 빠름'이 핵심어로 제시되면 최근접이웃을 선택하고, 부드러운 화질이 필요하다는 조건이 있으면 쌍선형이나 3차 회선을 고려해야 한다.
영상보정·자료처리 분야의 다른 관련 개념을 함께 이해하면 실전 문제에 유리하다. 예를 들어, 영상융합은 고해상도 흑백 영상과 저해상도 칼라 영상을 합쳐 고해상도 칼라 영상을 만드는 기법이고, 스캐닝 후 벡터라이징은 인쇄 지도를 벡터 기반 중첩분석에 사용하기 위한 표준 입력 절차이다. 또한 내삽(Interpolation)은 알려진 값들 사이의 빈칸을 채우는 것이고 외삽(Extrapolation)은 알려진 영역 밖을 추정하는 것임을 구분해야 한다.
문제가 '원천 화소값을 보존하면서 계산이 가장 빠른 방법'을 묻는다면 최근접이웃 내삽법을 정답으로 고른다. 최근접이웃은 새 픽셀에 가장 가까운 원 픽셀의 값을 그대로 복사하므로 값 보존과 속도에서 유리하다. 반대로 쌍선형은 주변 4개 화소를, 3차 회선은 주변 16개 화소를 사용하므로 원래 값이 변하고 계산이 느려진다.
가짜 용어를 섞어 출제할 때에는 리샘플링의 세 가지 표준 방법(최근린·쌍선형·3차 회선)을 떠올려 목록에 없는 낯선 이름을 정답으로 고른다.
다음 중 공간추정과 관련된 설명으로 옳지 않은 것은?
정답 ④ · 공간추정에 관한 설명 중 옳지 않은 것을 고르는 문제이다. 내삽은 속성값을 알고 있는 자료들 사이, 즉 알려진 지역의 내부에 존재하는 지점에 대한 속성값을 추정하는 것이고, 알려진 지역 외부의 지점을 추정하는 것은 외삽에 해당한다.
내삽은 알려진 값들 '내부'의 빈칸을 채우는 것이고, 알려진 지역 '외부' 추정은 외삽이다.
데이터모델을 이용하여 필요한 자료를 추출하고 앞으로의 현상을 예측하거나 계획된 행위에 대한 결과를 예측하는 것을 무엇이라 하는가?
정답 ④ · 데이터모델을 이용해 자료를 추출하고 미래 현상이나 계획된 행위의 결과를 예측하는 작업의 명칭을 묻는 문제이다. 모델링은 데이터모델을 기반으로 필요한 자료를 추출하고 앞으로 일어날 현상이나 계획의 결과를 예측하는 과정을 의미한다.
데이터모델로 자료를 추출하고 미래 현상·계획 결과를 예측하는 과정이 모델링이다.
항공사진 또는 위성영상의 기하보정 과정에서 최종 결과영상을 제작하는데 필요한 재배열(Resampling) 방법 중 원천 영상자료의 화소값의 변경을 방지할 수 있고 가장 계산이 빠른 방법은?
정답 ① · 재배열 방법 중 원래 화소값을 보존하면서 계산이 가장 빠른 방법을 묻는 문제이다. 최근접이웃 보간(Nearest-neighbor interpolation)은 재배열 위치에 가장 가까운 원 화소의 값을 그대로 복사해 오므로 원천 영상의 화소값이 변경되지 않고 연산량이 가장 적어 처리 속도가 가장 빠르다.
최근접이웃 보간은 원 화소값을 그대로 가져다 쓰므로 값 보존과 속도에서 가장 유리하다.
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