UAV는 시 공간적인 제약을 받지 않고, 경제적 효율적으로 자료를 수집할 수 있는 장점이 있어 토목, 방재, 농업분야 등 다양한 분야에서 차세대 관측 장비로 각광받고 있다. 특히 수자원 분야에서는 하천측량, 수심측량, 지하수 등 연구가 활발히 진행되고 있으나, 현재까지 적설에 대하여 UAV를 활용한 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 UAV 측량을 통하여 임의지역의 수치 표고 모형(DEM)을 추출하는 기술을 활용하여 적설깊이를 측정하는데 활용하였다. 먼저 강설 사상 이전 UAV를 통하여 연구지역의 고도를 측정하였으며, 강설 이후 재촬영 및 두 자료의 고도 차이를 계산하여 적설깊이를 계산하였다. UAV 적설깊이 자료의 검증을 위해 지상 관측지점을 설정하여 목측으로 적설을 관측하였으며, 추가적으로 건축물에 가해지는 하중을 계산하기 위해 적설밀도 및 SWE(Snow Water Equivalent)를 관측하였다. 연구지역은 평창군 대관령면 $1.3km^2$크기 내외 지역이며, 2019년 2, 3월 3개의 강설 사상에 대하여 분석하였다. 분석 결과 적설깊이는 토지피복 및 온도와 크게 상관되었으며, 적설하중은 융설의 영향으로 적설깊이와는 크게 상관되지 않는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 적설 피해 예측 및 예방에 활용될 수 있을 것이며, UAV를 통한 적설 측정의 적용가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 두 정신물리학 실험을 통하여 상향적(bottom-up) 정보와 하향적(top-down) 정보가 맹점 채우기에 미치는 영향을 검증하였다. 두 실험 모두에서 맹점에 채워질 가능성이 동일한 두 자극을 맹점에 제시하였다. 이 두 자극이 맹점을 채우기 위해 경쟁할 때, 그 중 한 자극의 깊이 맥락을 조작하여 상향적 요인과 하향적 요인의 상호작용을 살펴보았다. 깊이 맥락은 맹점에 채워지는 자극들과 맹점 주변부 자극들 간의 상대적인 깊이로 정의되었으며, 실험 참가자들은 맹점에서 채워진 표적의 지각적 깊이를 보고하였다. 실험 결과, 맹점이 상향적 정보만 가진 자극보다 하향적 정보인 깊이 맥락이 첨가된 자극으로 대부분 채워졌다는 사실을 발견하였다. 통제 실험을 통하여 이러한 깊이 지각은 맹점이 위치한 주변시의 해상력 때문은 아닌 것으로 밝혀졌다. 위와 같은 실험 결과는 깊이 맥락정보와 같은 하향 처리 과정도 맹점 채워 넣기 과정에 영향을 미친다는 것을 시사한다.
영상의 깊이 정보를 추출하는 것은 매우 어려운 연구이다. 다양한 유형의 영상 구조의 분석이 필요하지만 많은 경우에 주관적인 판단의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 로스 텍스처 필터를 기반으로 정지 영상의 깊이를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 로스 텍스처 필터는 단안 비전에서 3D 깊이를 얻기 위한 방법으로 활용되었는데, 실제 2D 영상에서 깊이를 예측하기 위해 텍스처 편차, 텍스처 기울기, 색상 등을 활용한다. 로스 필터는 $1{\times}5$ 벡터로부터 콘볼루션을 이용하여, 20여개의 $5{\times}5$ 콘볼루션 필터가 구해지는데, 영상에 필터를 적용하여 로스 에너지를 계산한다. 구해진 에너지를 깊이 맵으로 변환하고, 깊이 맵에서 특징 점을 구하고, 특징 점들로부터 델러노이 삼각화를 이용하여 삼각형 깊이 메쉬를 얻는다. 구해진 깊이 맵의 성능을 측정하기 위해 카메라 시점을 변경하면서 영상의 3D 구조를 분석하였으며, 입체영상을 생성하여 3D 입체 시청 결과를 분석하였다. 실험에서는 로스 텍스처 필터를 이용하는 깊이 생성 방법이 좋은 효과를 얻는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.
일반적으로 초음파현미경에서 획득한 초음파 영상은 단일 동작주파수를 사용하여 획득하였으며, 분해능은 동작주파수와 초음파변환기에 의해 결정되는 공간주파수 대역에 의하여 제한되어 졌다. 본 연구에서는 초음파현미경에서 동작주파수를 변화시키면서 획득한 영상들을 합성하여 공간주파수의 축 방향 대역을 확장시킨 개선된 고체 내부의 진폭영상을 얻는 방법에 대하여 연구하였다. 실험에서는 동작주파수가 5MHz이고 비대역폭이 $35\%$인 초음파변환기를 사용하여 초음파현미경 시스템을 구성하였고, 이러한 처리를 위해서는 진폭과 위상영상 데이터가 필요하기 때문에 진폭과 위상을 동시에 획득할 수 있도록 검출기로서 쿼드러춰 검출기를 사용하였다. 시편으로는 알루미늄을 선택하였고, 시료의 표면으로부터 깊이를 다르게 하여 내부에 4개의 원형결함을 제작하였다. 실험결과 단일 주파수를 사용한 경우에는 결함의 형태는 나타났으나, 고체 내부 결함의 깊이와 영상 강도의 변화가 비례하여 나타나지 않는 반면에, 개선된 영상에서는 깊이 변화에 대해서 영상 강도의 변화가 비례하여 출력되었다.
현대의 컴팩트 반도체 소자들은 정확한 품질검사를 위해 비파괴, 고분해능의 검사 장비가 요구되고 있다. 검사 장비 중 고분해능 적외선 대물렌즈와 적외선 센서로 구성된 초정밀 열영상 현미경은 반도체 내부의 결함에서 발생되는 국소적 열원의 위치와 깊이 정보를 얻는데 유용하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 위 상잠금기법이 적용된 적외선열영상 현미경을 이용하여 다층구조로 된 반도체 소자 내부 열원의 위치와 깊이 정보에 대해 분석하였다. 시편은 내부에 3개의 열원을 포함한 TSV(through silicon via technology) 기반 4단 적층구조로서 측정 표면으로부터 열원의 깊이는 $240{\mu}m$이다. 본 실험에서는 위상잠금기법을 통해 시편 내부열원의 위치와 깊이를 정확히 찾을 수 있는 초점면 위치, 노출시간 그리고 위상잠금주파수 등 최적의 조건을 찾고 그 조건에서 적외선 대물렌즈와 시편의 거리 변화에 따른 위상 변이와 깊이 정보에 대한 영향을 알아보았다. 이와 같은 반도체 내부결함에 의한 열원의 위치와 깊이 분석에 대한 연구는 품질검사용 열영상 분석장비 개발에 큰 도움을 줄 것으로 예상한다.
스테레오 정합은 컴퓨터 비전 분야에서 활발하게 연구되고 있는 연구 주제로 서로 다른 위치에서 획득된 두 영상을 정합하여 거리 정보를 얻는 방법이다. 이 방법은 초음파나 레이저를 광원으로 거리를 측정하는 것보다 실제 응용 환경의 제약을 적게 받아 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만, 텍스쳐가 반복되거나 텍스쳐가 없는 영역 혹은 객체의 경계 부근에서 정확한 깊이 정보를 획득하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문은 일반적 총 변이와 가이드 깊이맵을 사용하여 정합 비용을 정제 방법을 사용하여 정확한 깊이 정보 획득 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 기존의 색상 영상의 텍스쳐 복사 문제를 해결하였으며, 기존의 방법에 비해 bad pixel rates 측면에서 월등한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
원전 취약부위의 하나인 증기발생기 전열관의 확관/천이영역을 초음파로 검사하기 위한 장치를 개발하고 모의결함 시험편 및 자연결함 시험편을 이용하여 그 성능검증을 수행하였다. 10% 이상의 깊이를 가지는 모의결함은 모두 검출 가능했으며 20% 이상의 깊이를 가지는 모의결함은 그 크기도 재현성 있게 측정할 수 있었다. 순차적인 깊이를 가지는 모의결함을 이용한 실험결과 표준편차 3.27로 비교적 재현성 있는 결과를 얻었다. 자연결함을 포함하고 있는 시편을 이용한 실험결과, 결함의 진행 형태가 검출능에 영향을 미침을 알 수 있었고 결함의 깊이방향 형태가 비교적 잘 반영되므로 결함 단면 면적을 측정할 수 있는 가능성을 타진할 수 있었다.
본 연구에서 퇴사량조사 실적 및 유량-유사량 관측 자료, 상 하류 수위-유량 자료를 보유하고 있는 B 저수지를 대상으로 3차원 수치모형을 이용하여 저수지 퇴사분포를 분석해 보았다. 또한 수치모형의 검증을 위하여 저수지내 6개 지점에 대한 시추 샘플링을 통해 퇴적토의 깊이를 측정하였다. 퇴적토 샘플링시 시료의 교란을 방지하기 위하여 동일지점에서 2회 샘플링 작업을 수행하였다. 샘플링 시료는 원지반과 퇴적지반의 구분을 위하여 시료분석 이전에 각 단면별 깊이를 측정하였으며, 시료는 각 단면별로 물리적 특성시험을 통해 압밀도를 측정하여 퇴적토의 깊이를 산정하고 수치모형시 검증 자료로 사용하였다. 본 연구에서는 3차원 수리해석과 함께 유사의 이송, 침식, 퇴적현상을 연동하여 모의 가능한 Delft3D 모형을 이용하여 B 저수지에 대한 유사 이송모의를 수행하였다. 모의 결과 저수지의 하폭이 넓어지는 지형 및 만곡부 인근에서 퇴적이 진행되는 결과를 보였으며, 퇴적토 시료와 비교한 결과 퇴적토 깊이는 일부 차이가 있었으나, 퇴적분포 양상은 유사한 결과를 보였다.
최근 MPEG(moving picture experts group)에서 표준화를 진행하고 있는 3차원 비디오 시스템은 다시점 영상과 깊이영상을 동시에 이용하여 사용자가 임의의 시점을 선택하거나 스테레오스코픽 장치와 같은 3차원 영상 재생장 치를 동해 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템이다 제한된 시점수를 이용하여 보다 많은 시점의 영상을 제공하려면 중간시점의 영상을 보간하는 장치가 필수적이다. 이 시스템의 입력정보인 깊이값을 이용하면 시점이동을 쉽게 할 수 있는데, 보간한 영상의 화질은 이 깊이값의 정확도에 따라 결정된다. 깊이맵은 대개 컴퓨터 비전을 기반으로 한 스테레오 정합기술을 이용 획득하는데, 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 주로 깊이값 오류가 발생하게 된다. 이런 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 발생시킨다. 기존의 방법에서는 측정한 깊이법의 객체 경계와 영상의 객체 경계가 일치한다는 가정으로 중간영상을 합성했다. 그러나 실제로는 깊이값 측정 과정에서 두 가지 경계가 일치하지 않아 전경의 일부분이 배경으로 합성되어 잡음을 발생하는 것이다. 본 논문에서는 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 보간할 때 발생하는 경계 잡음을 처리하는 방법을 제안한다. 중간영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용함으로써 경계 잡음을 처리할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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