• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.187-196
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• 2020

본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.105-118
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• 2022

최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.186-190
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• 2009

최근 무선통신과 전자공학의 발전으로 무선 통신 관리와 연산 능력을 할 수 있는 마이크로 센서의 개발을 가능하게 했다. 현재, 사람, 컴퓨터 그리고 사물이 유기적으로 연계되어 다양하고 편리한 서비스를 제공해 주는 컴퓨팅 기술에 대한 연구들이 진행 되고 있다. 또한, 실외 위치탐지 서비스 뿐만 아니라 실내에서의 위치탐지 서비스에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 빈번이 변화하는 실내 환경에서 802.11 beacon frame를 통한 하나의 전송 객체에 개선된 Kalman-Filter를 적용한 효과적인 위치탐지 알고리즘은 제안한다. 제안 알고리즘의 접근 방식은 두 단계로 나눠진다. 첫 번째 단계는 기존 알고리즘의 문제점과 실내 적용 시 센서 범위와 전력소비에 관한 문제점을 제시한다. 두 번째 단계에서는 제시된 문제점들을 해결하기 위해, 개선된 Kalman-Filter 알고리즘과 오차보정 알고리즘을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.1-13
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• 2024

본 연구는 키오스크 사용 증가로 인한 변화에 대응하기 위해 사용자 특성을 고려한 맞춤형 동적 키오스크 화면을 제공하는 것을 목표로 한다. 디지털 취약계층인 시각장애인, 노인, 어린이, 휠체어 사용자 등의 특성에 따른 화면 구성의 최적화를 위해 객체 탐지, 걸음걸이 인식, 음성발화 인식기술을 종합하여 사용자의 특성(휠체어 사용 여부, 시각 장애, 연령 등)을 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 9개의 카테고리로 사용자를 분류한다. 키오스크 화면은 사용자의 특성에 따라 동적으로 조정되어 효율적인 서비스 제공이 가능하다. 본 연구는 임베디드 환경에서 시스템 통신 및 운용이 이루어졌으며, 사용된 객체 탐지, 걸음걸이 인식, 음성발화 인식 기술은 각각 74%, 98.9%, 96%의 정확도를 보여준다. 제안된 기술은 프로토타입을 구현하여 그 효용성을 검증하였으며, 이를 통해 본 연구가 디지털 격차의 축소와 사용자 친화적인 "배리어 프리 키오스크" 서비스 제공의 가능성을 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.208-217
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• 2024

AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권9호
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• pp.183-189
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• 2015

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.227-237
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• 2022

다시기 고해상도 영상에 존재하는 건물의 위치 및 형태학적 왜곡은 건물의 변화탐지를 어렵게 만드는 요인 중 하나이다. 이를 해결하기 위하여 부가적인 3차원 지형정보 및 딥러닝을 활용한 연구가 수행되고 있지만, 실제 사례에 적용되기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 건물의 효율적인 변화탐지를 수행하기 위하여, 건물의 위치 정보뿐만 아니라 건물 간 위상정보를 활용하는 방안을 제시한다. 다양한 비연직 영상에서의 건물을 학습하기 위하여 SpaceNet v2 데이터셋을 사용하여 Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)을 학습하였으며, 건물 객체를 탐지하여 중심점을 노드로 추출하였다. 추출한 건물 노드를 중심으로 서로 다른 두 시기에 대해 각각 TIN (Triangulated Irregular Network) 그래프들을 형성하고, 두 그래프 간 구조적 차이가 발생한 영역에 기반하여 변화 건물을 추출하기 위해 그래프 유사도와 노드의 위치 차이를 반영한 변화 지수를 제안하였다. 최종적으로 변화 지숫값을 기반으로 두 그래프 간 비교를 통해 새롭게 생성되거나 삭제된 건물을 탐지하였다. 총 3쌍의 테스트 영역에 대해 제안한 기법을 적용한 결과, 건물들 간 연결성의 변화를 고려함으로써 기복 변위에 의해 서로 다른 시기간 동일 건물 쌍을 판단하기 어려운 경우에도 변화가 발생한 건물을 적절하게 탐지하는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.297-302
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• 2012

본 논문은 이미지 상황분석을 기반으로 하여 객체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다. 입력 영상의 상황분석은 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크를 이용하여 수행되어진다. 제안된 객체 검출은 일정하지 않은 객체 이미지 때문에 생기는 영향을 감소시키기 위해 상황 기반 적응적 베이지안 네트워크를 이용한다. 본 논문에서는 학습 속도를 높이기 위해 2D Haar 웨이블릿 변형을 이용한 특징 벡터 생성기와 베이지안 판별식 방법을 이용하여 학습 시간이 적게 걸리며 학습 데이터의 변화에 일정한 성능을 갖는 방법론을 제안하였다. 제안하는 방법을 개발하여 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.598-608
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• 2023

빠르게 변화하는 연안지형과 연안침식의 동적변화 현상을 이해하기 위해서는 시·공간의 연속성이 포함된 짧은 주기 그리고 지속적인 모니터링이 필요하다. 최근 영상 모니터링 분석기술 발전과 함께 원격감지를 활용한 연안 모니터링 연구가 다수 이루어지고 있다. 원격 감지는 일반적으로 항공기나 위성으로부터 거리를 두고 측정된 영상을 활용하여 객체나 지역에 관한 정보를 추출하는 기술로 연안 지형변화를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 장점이 있어 그 활용도가 점차 증가하는 추세이다. 원격 위성영상 기반 해안선 탐지는 위성 영상으로부터 측정가능한 해안선 정의, 해안선 탐지기술 적용을 통한 해안선 추출로 수행된다. 기존 문헌에서 조사된 다양한 자료로부터 위성 영상기반 해안선 정의, 원격 위성영상 현황, 기존 연구동향, 위성영상 기반 해안선 탐지 기술연구 동향을 분석하였으며, 분석 결과로부터 최신 연구동향, 이상적인 해안선 추출 및 고도화된 디지털 모니터링과의 연계를 위한 실용적 기법을 검토을 위한 연구를 제언한다. 향후 한반도 전역의 변화 경향과 침식정도의 파악을 위해서는 국지적 모니터링에서 벗어나, 광역 위성 영상 등 디지털 모니터링을 활용한 능동적인 모니터링 체계를 구축할 필요가 있으며 해안선 탐지 분야는 지속적인 연구와 분석 기술의 발전이 가속화 될 것으로 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.90-97
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• 2013

최근 영상처리 기법에 기반한 지능형 교통시스템의 개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 도심 사거리에서 획득한 비디오를 분석하여 차량의 움직임 변화와 체류시간에 기반한 추돌 검출 알고리즘을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 기반으로 생성된 배경과 입력영상의 차 영상으로부터 관심영역(ROI)안의 객체를 추출한다. 추출된 객체에 대해 계산된 움직임벡터와 화면 내 차량 체류시간을 이용하여 교차로 내 차량추돌과 교통체증을 검출하였다. 제안된 알고리즘은 추돌을 포함한 실제 교차로 영상에 대해 테스트되었고, 탐지율은 85.7%이고, 오탐율은 7.7%였다.