본 논문에서는 해상에서 수상감시정찰 및 수중탐색임무를 수행할 수 있는 복합임무 무인수상정을 설계하였으며, 설계된 복합임무 무인수상정의 선체부는 유리섬유강화플라스틱을 이용하여 제작하였다. 수상감시정찰 및 자율운항 임무를 수행하기 위해 레이더, 라이다, 카메라 등과 같은 다양한 항법센서를 마스트에 장착하였으며, 특수임무를 수행하기 위한 더미건 장비를 선수부 갑판에 장착하였다. 악천후의 해상상태에서 주어진 임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 갑판에 탑재된 구조물들에 대한 강성확보가 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 정하중, 횡하중 및 수직방향 운동에 따른 마스트 구조물의 강도해석 및 더미건 장비의 충격량에 대한 선체부의 강도해석을 시뮬레이션 및 실험을 통해 수행하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과에 따라 본 연구에서 설계된 마스트 구조물 및 더미건 장착부의 선체부는 충분한 강성을 확보하고 있음을 확인하였다.
상 하수도, 해양플랜트 등 다양한 배관이 산업현장에 이용되고 있으며, 이러한 배관의 유지보수 작업은 필수적이다. 특히 산업현장에서 배관 유지보수 작업은 전문 인력이 배관 내 투입되어 작업이 진행되거나, 인력 투입이 불가능한 경우 와이어에 연결된 스크래퍼를 배관에 삽입하는 방식을 이용한다. 그러나 이 방식은 교통체증, 막대한 예산의 투입 등의 문제를 야기한다. 이런 문제점을 해결하기 위한 배관 청소 로봇의 연구, 개발이 진행되고 있다. 현재 배관청소 로봇은 작업 및 운용 상태를 실시간으로 확인할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 배관 청소로봇의 운용, 배관 내부 및 청소 상태를 확인할 수 있도록 카메라로부터 촬영된 영상을 수집하며, 수집된 데이터는 RS-485 통신을 이용하여 모니터링 시스템에 전송하여 사용자가 실시간으로 상태를 확인할 수 있게 구성하였다.
전세계적으로 다양한 관측 센서 및 자료처리 기술개발을 통하여 현실 세계에 대한 3차원 공간정보 구축에 관한 관심이 높아지고 있으며, 사생활 침해 논란에도 불구하고 도시지역 곳곳에 설치된 CCTV가 교통관리나 범죄 예방 및 재난 모니터링을 위한 핵심 관측장비로서 활용되고 있다. 도시지역의 안전 확보와 각종 재난 예방을 위해 기구축된 3차원 공간정보에 CCTV 영상이나 비디오 자료를 연계시켜 유사시 발생한 상황을 실시간적으로 인터렉티브하게 파악하고 모니터링할 수 있는 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 웹 가시화의 국제표준인 X3D를 기반으로 3차원 공간정보와 비디오 융합을 통하여 인터넷 상에서 실시간으로 인터렉티브하게 가시화할 수 있는 프로토타입 시스템을 개발하여 그 활용가능성을 제시하고자 하였다.
최근 건설 현장에서의 많은 안전사고 발생으로 인해, 건축물의 건전성 감시(Structural Health Monitoring, SHM)에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 SHM의 활용을 위한 대표적인 적용 기술이 무선 센서네트워크 기술(Wireless Sensor Networks, WSN)이다. 본 논문에서는 이러한 무선 센서네트워크 기술을 바탕으로 카메라가 장착된 휴대단말기에 3D 시각화와 증강현실(Augmented Reality, AR) 기술을 적용한 관찰 가능한 정보의 범위를 확장시켜주는 WIVA(WSN Monitoring Framework based on 3D Visualization and Augmented Reality in Mobile Devices) 시각화 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 이용해 3층 건물 테스트베드에서의 화재 발생 실험을 수행하였다. 이를 통해, IEEE 802.15.4를 이용한 WSN 데이터를 활용한 3D와 AR 모드에서의 효용성을 검증하였다.
현재 영상감시 시스템에서 얼굴 인식을 통한 사람의 신원 확인은 정면 얼굴이 아닌 관계로 매우 어려운 기술에 속한다. 일반적인 사람들의 얼굴 영상과 입력된 얼굴 영상을 비교하여 유사도를 파악하고 신원을 확인 하는 기술은 각도의 차이에 따라 정확도의 오차가 심해진다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 POSIT을 사용하여 얼굴 포즈 측정을 하고, 추정된 각도를 이용하여 3D 얼굴 영상을 제작 후 매칭 하여 일반적인 정면 영상끼리의 매칭이 아닌 rotated face를 이용한 매칭을 해보기로 한다. 얼굴을 매칭 하는 데는 상용화된 얼굴인식 알고리즘을 사용하였다. 얼굴 포즈 추정은 $10^{\circ}$이내의 오차를 보였고, 얼굴인증 성능은 약 95% 정도임을 확인하였다.
UAV기반 멀티센서 시스템을 통해 취득된 영상의 지오레퍼런싱 정확도는 사용된 GPS/INS 시스템의 성능뿐만 아니라 카메라와 GPS/INS 시스템간의 상호관계를 나타내는 탑재변수의 정확도에 의해 영향을 받는다. 따라서 멀티센서 시스템 개발에 있어서 탑재변수의 정확한 추정은 필수적이다. 현재 우리는 재난/재해와 같은 긴급 상황에 대한 빠른 대응을 위해 실시간으로 대상지역을 감시할 수 있는 저고도 UAV기반의 실시간 공중자료획득 시스템을 개발하고 있다. 본 연구는 현재 개발 중인 시스템의 탑재변수 추정을 위한 시스템 캘리브레이션 방법론을 제안한다. 또한 실제 시스템의 제원을 이용한 시뮬레이션 데이터를 이용하여 정확하고 효율적인 캘리브레이션을 위한 효과적인 비행경로 및 지상기준점의 필요 개수를 도출하였다. 실험 결과, 총 6개의 스트립으로 구성된 비행경로를 따라 획득된 데이터와 5점 이상의 지상기준점 정보를 이용하면 제안된 방법론을 통해 정확한 탑재변수의 추정이 가능함을 확인할 수 있었다. 향후에는 제안된 방법론을 이용하여 개발된 시스템의 탑재변수를 추정하고 이를 이용하여 획득된 센서 데이터의 지오레퍼런싱 정확도 평가를 수행할 예정이다.
최근 교통감시시스템은 실시간의 영상검지시스템(VIPS)을 가장 선호하고 있으며, 그 수요는 매년 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상검지시스템은 공간기반의 검지알고리즘을 사용하고 있으며, 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 제공하고 있다. 현재 전 세계적으로 이미 상용화되어 있는 대부분의 영상검지시스템들은 Tripwire기반의 검지영역 내 차량의 존재유무를 판단하여 교통정보를 수집하는 알고리즘으로 구성되어 있으나, 개별차량에 대한 걸지는 불가능한 한계를 갖고 있다. 반면 개벽차량의 추적시스템은 보다 구체적인 공간적 교통정보를 제공할 수 있어 사고검지, 급차선 변경 등 교통정보를 보다 다양화 할 수 있다는 장점이 있으나 추적길이가 불과 100미터이내이면, 그 이상 관측하기 위해서는 운영자가 카메라를 줌인을 하여 영상을 확대하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 추적의 효과를 높이기 위해서 기존의 100미터 이내 추적거리를 여러 대의 CCTV시스템을 이용하더라도 200미터이상으로 확대함으로써 사고 또는 비정상적 차량흐름을 검지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
농촌의 청년들이 대도시로 대거 진출하여 농촌에 남아 생산에 종사하는 인력의 대부분이 노년층이 되어 온 것이 오래전부터의 일이다. 이들 노년층에게 있어서 가축에게 사료를 주는 일보다는 오히려 축사의 배설물을 치우는 일이 힘겨운 일이기 때문에 무엇보다 이부분의 자동화가 필요하다고 본다. 따라서 우리는 가축들의 폐사를 줄이기 위하여 축사의 배설물을 청소할 수 있고 혹한기와 혹서기 때 급격한 온도변화에 빠르게 대응할 수 있는 자동화시스템을 개발해 왔다. 시스템의 동작 환경을 원격지에서 모니터링 하기위하여 CCD 카메라를 이용하여 실시간으로 감시할 수 있는 시스템도 제안하였다. 본 논문에서는 이동 중에 축사 자동화 시스템을 제어할 수 있도록 PDA를 이용한 원격제어 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 사용자가 이동하고 있는 동안에 PDA 화면을 이용하여 제어 및 모니터링이 가능하도록 구현하였다. 또한 화재 및 외부로부터의 침입이 있을 경우 경고를 보내 도난을 방지하기 위한 보안시스템도 추가하였으며 도난 및 화재 등 비상시에 상황을 실시간으로 모바일을 이용하여 문자전송을 받을 수 있도록 구현하였다.
모바일 네트워크 및 인터넷의 발전은 물리적인 거리의 한계를 극복하고 원격지의 정보를 제공하거나 획득하는데 기여하고 있다. 그러나 영상 전송을 주요 정보 제공 수단으로 사용하는 시스템은 여전히 고대역폭과 저지연 전송을 요구하고 있으며, 전송된 영상을 기반으로 상황을 판단하고 실시간 피드백을 제공하기 위해서는 전송된 영상의 품질뿐만 아니라 데이터 신뢰성과 전송 지연시간 문제는 극복해야할 중요한 부분이다. 5세대 모바일 네트워크의 출현은 이전 세대의 기술에서 경험할 수 없었던 고대역폭과 정밀한 위치 인식 등의 특성을 제공하여, 원격 진료 및 수술, 사회안전망을 위한 무선 원격 비디오 감시 시스템, 차량의 자율 주행 뿐만 아니라 UAV/UGV의 비가시권 제어를 실현할 수 있는 기반이 되고 있다. 또한 모바일 네트워크의 특성을 고려하여 네트워크 지연 시간을 최소화하는 Mobile Edge Computing 기술은 기존의 스마트 단말과 고가용성 서버 시스템으로 구성되던 시스템 아키텍처에 대한 변화를 요구하고 있다. 그러나 여전히 무선 구간에서 발생하는 네트워크 불확실성은 고해상도 영상을 전송할 때 영상 품질의 문제로 이어지며, 캐시를 활용한 전통적인 해결 방법은 지연 시간의 증가로 이어지게 되어 5G-MEC로 극복한 문제에 대한 근본적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 Foward Error Correction과 Fast Retransmission을 이용하는 SRT 프로토콜을 기반으로 초저지연 고화질 영상 전송 시스템을 제안하고 각 시스템 컴포넌트를 5G-MEC의 특성을 고려하여 배치하여 4K 영상 전송시에도 종단간 지연시간을 1초 이하로 제한할 수 있음을 실험 결과로 제시하고 있다. 또한 실시간 고화질 영상 전송시 고려해야하는 요소로, 영상의 품질과 카메라-사용자 간의 최종 지연 시간 및 지연시간에 영향을 미치는 구간을 분석하고 추가적으로 개선할 수 있는 부분을 찾아 제시하도록 한다.
최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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