금속 평행판 전극 사이에 주입된 액체 유전체의 움직임에 의해서 발생되는 차동 전기용량 변화를 이용하여 기울기 측정센서를 개발하였다. 기울기 $0^{\circ}{\sim}{\pm}90^{\circ}$의 범위에서 직선에 대한 상관계수가 0.999 99로 분석이 되어 우수한 선형성을 보였다. 센서의 전극구조를 완벽한 3-전극형 전기용량기로 설계하였기 때문에 외부로부터의 전자기 잡음 및 전기장의 영향에 관계없이 기울기를 정밀하게 측정할 수 있었다. 또한 안정된 디지털 출력을 이용하여 기울기의 정밀측정 뿐만 아니라 장치나 구조물 등의 기울기를 원격조정 또는 monitoring에도 적용이 가능하다.
최근 컴퓨터 비전, LiDAR 등을 활용하여 구조물의 유지관리를 효율화하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 건축물의 경우, 점검 항목 중 하나인 기울기는 일반적으로 토탈스테이션을 이용하여 계측하는데, 점검자에 따라 계측값이 일정하지 않아 정확한 기울기 값을 얻기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 현행 건축물 기울기 계측 방식의 신뢰도를 개선하고 측정 과정을 효율화하기 위하여 Point Cloud를 활용한 건축물 기울기 측정 자동화 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 기울기 추정 알고리즘은 적용 대상을 직육면체 형태의 건물로 제한하며 외벽 평면 추출과 모서리 추정 및 기울기 계산의 두 단계로 이루어져 있다. 해당 알고리즘을 실제 건축물에 적용하여 기울기를 추정하였고, 이를 토탈스테이션을 이용한 계측방법과 비교하였다. 그 결과, 제안 기법은 정확도와 객관성, 그리고 자동화 관점에서 기존의 측정방식을 대체할 만한 수준으로 판단된다.
본 논문에서는 전류 제어 방식을 갖는 DC-DC 변환기에 사용되는 기울기 보상회로에 있어서 가변적으로 동작하는 기울기 보상회로를 제안하였다. 시비율이 50% 이상으로 동작하는 DC-DC 변환기의 시스템의 안정도를 유지하기 위해서는, 램프 기울기 보상회로가 반드시 필요하다. 고정적인 기울기의 보상은 동작 범위를 제한하게 된다. 제안된 가변 기울기 보상회로는 넓은 범위의 입력 전압과 출력 전압에 적합하도록 설계 되었으며, LED 드라이버 응용분야에 적용하기 위한 DC-DC 변환기에 사용되었다. 동작을 검증하기 위하여, 0.35-um BDC 공정으로 회로를 제작하여 측정하였다.
본 논문에서는 적응광학시스템$^{(1)}$ 의 성능 향상에 필수적인 파면왜곡의 기울기 정보를 고속으로 측정하기 위한 중심점 추출 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 내부의 영상처리전용보드와 CCD카메라를 이용하여 하트만 센싱 점 영상을 획득하였고, 획득한 하트만 센싱 점 영상에 대해 제안한 중심점 추출 알고리즘을 적용하여 서브픽셀 분해능으로 X축과 Y축의 기울기 정보를 고속으로 추출하였다. CCD센서에 촬상되는 하트만 센싱 점영상에서 각각의 점 영상은 중심점으로부터 대칭형으로 강도가 분포되어 있다고 가정할 수 있으나 전체 점영상의 각 점을 분석한 결과 비대칭적으로 예외적인 강도 분포를 갖는 점영상도 일부 발견되었다. 파면 왜곡이 없는 하트만 센싱 점영상으로부터 X, Y축 파면 왜곡 기울기 값을 추출한 결과 CCD 센서 픽셀의 기저 노이즈가 큰 불안정한 영역에서 기울기 값이 반복적으로 크게 추출되어 파면왜곡보정 시스템의 보정 성능을 떨어뜨리는 효과가 나타났다. (중략)
영상유속분석법은 비접촉식으로 유속을 측정하는 방법으로 특히 홍수시 하천의 표면유속을 안전하게 계측할 수 있어서 경제적이고 안전한 하천유속 측정 방법 중 하나이다. STIV는 영상의 휘도 정보를 시간 방향으로 나열하여 작성된 STI(Space-Time Image)에 나타나는 패턴의 기울기를 이용하여 유속을 산정하는 방법이다. 특히 STIV(Space-Time Image Velocimetry)는 기존 입자군의 상호상관법에 기초한 입자영상유속계와 달리 표식자의 유무와 상관없이 유속을 측정할 수 있어 적용성과 안정성이 확보된다. 하지만 영상의 상태가 불량한 경우 정확한 유속 측정이 난해하며 야간에는 별도의 조명 추가 및 태풍과 같은 악기상에서는 빗방울이 카메라에 맺히거나 수면의 진동, 구조물의 진동에 의한 영상의 상태가 불량하게 되어 측정 정도가 떨어진다. 이처럼 영상을 이용한 유속 계측에 있어 다양한 연구 및 기술개발이 요구되는 시점이다. 따라서 본 연구에서는 영상을 이용한 정확한 유속측정을 위해 STIV와 인공지능을 융합하여 정확한 유속 평가를 목적으로 한다. 우선 기존 STI에 의한 기울기 추정방법을 확장하여 딥러닝(CNN)에 의한 기울기 추정방법을 도입하였다. CNN은 일반적으로 이미지의 특성을 추출하는데 유용한 방법으로서 STI의 2차원 Fourier변환 이미지를 사용하여 패턴의 기울기를 감지하도록 학습하였고 적용 결과 기울기에 대한 인식율은 매우 양호하였으며 이를 이용한 실제 관측 영상에 적용한 결과 유속에 대한 정밀도도 매우 양호하게 나타났다. 또한 딥러닝을 적용한 STIV는 노이즈(진동, 화면 불량 등)가 있는 영상에서도 안정적으로 유속을 산정할 수 있으며 전파유속계를 이용한 실제 하천의 표면유속 관측치와 비교 검토 결과 매우 양호하게 유속을 평가하고 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 X-선 혈관조영영상에서 기울기 정보 및 최대 빈도수를 이용한 카테터 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 분할하고자 하는 카테터 관심영역을 설정하고, 영상의 대조대비를 높이기 위한 밝기값 스트레칭을 수행한다. 둘째, 카테터 후보 경계점을 추출하기 위하여 카테터 방향을 고려한 경계 강조 마스크를 영상에 적용한다. 셋째, 카테터 후보 경계점에서 기울기가 크고 최대 빈도수 직경을 갖는 카테터 경계점을 추출하고 이들을 선형 보간하여 최종 카테터 경계를 분할한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안 평가 및 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 중복 영역 비율과 평균 거리 차이를 측정한 정확성 평가를 수행하였고, 수행시간을 측정하였다. 실험결과 중복 영역 비율은 93.9%${\pm}$2.7%, 평균 거리 차이는 0.116-픽셀, 수행시간은 평균 0.011초로 측정되었다.
본 논문에서는 기울기와 밝기값 분포 정보를 고려하여 전립선 객체를 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 네 단계로 이루어진다. 첫째, 일정 간격으로 방사선을 생성한다. 이 때, 방사선의 시작 위치와 길이를 산정함으로써 잡음의 영향을 최소화 한다. 둘째, 방사선에서 얻은 프로파일을 기울기 기준으로 경계점 후보들을 정렬하고 정렬 된 순서에 따라 우선순위를 부여한다. 셋째, 기울기 우선순위와 자기값 분포를 사용하여 경계점을 추출한다. 마지막으로 경계점 추출 오류를 줄이기 위하여 추출된 경계점을 B-스플라인 보간으로 보정한다. 정확성 평가를 위하여 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 결과간 평균거리차이 측정과 중복지역비율 측정을 수행한다. 실험결과 평균거리차이는 1.09mm, 표준편차는 $\pm0.20mm$로 측정되었고, 중복지역비율은 92%로 측정되었다.
2016, 2017년 경주와 포항에서 발생한 규모 5.4 이상의 지진 당시 건물에 많은 피해가 속출함에 따라 지진 발생 시 건물 안전에 관한 관심이 증가하고 있다. 이러한 이유로 지진 등의 재난 상황 시 건물의 위험도를 신속하게 판단할 수 있는 방법론이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 지진 등의 재난 상황 시 건물 안전에 위협이 될 수 있는 건물 기울기에 대한 위험도를 자이로 센서 데이터에 기반해 산출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는건물 기울어짐 데이터를 확보함에 어려움이 있어 모의 거동 환경을 구축하여 데이터를 수집 및 분석하였다. 제안된 시스템은 자이로 센서로부터 수집된 실시간 기울기 데이터를 Mean Filter를 통해 데이터 평탄화 및 선형화를 수행 후 머신러닝 기법중 하나인 선형 회귀 알고리즘을 적용해 건물 기울기를 추정한다. 이후 국토교통부에서 고시한 건물 기울기 위험도 산출표를 바탕으로 측정된 기울기의 위험도를 산출한다. 해당 시스템은 실제 지진 등의 재난 발생 시 실시간 건물 기울기 위험 판단을 통해 신속한 재난 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 인쇄체 우편주소 영상에서 smearing과 히스토그램 분석을 이용한 고속의 문자열 기울기 보정 및 분할 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 영상을 가분할 하고, 각각의 가분할 영상에 대한 수평 히스토그램을 분석하여 기울기 측정 및 보정을 수행하였다. 문자열 분할 단계에서는, 기울기가 보정된 영상에 smearing을 수행하고, 영상에 존재하는 잡영 및 각종 바코드를 제거하고, 수평 히스토그램 분석을 통해 최종 문자열 분할 결과를 도출하였다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 2,000 장의 테스트 영상 중 1,989장의 영상에서 정확한 문자분할 결과를 얻을 수 있었으며, 제안한 방법이 유효함을 보였다.
본 연구에서는 표면처리를 달리한 폴리에스테르/면 교직물에 대한 표면특성의 측정기법을 비교·검토하였다. 시료로는 미처리 직물과 silicone 처리 직물, pu 코팅직물, silicone/pu 처리 직물을 이용하였다. 측정 기법은 비접촉식 방법으로 위치에 따른 직물 표면잔털의 grey scale을 FFT하여 그 대수값의 관계식의 기울기값을 결정하였다. 또한, 레이저 변위센서를 이용한 촉각 측정 장치에 의해 표면 거칠기와 표면마찰 계수를 측정하였다. 접촉식 방법으로는 평판과 직물을 접촉시켜 영상처리에 의해 접촉면적을 정량하고 fractal 차원을 도출하였다. KES-FB system에 의해 표면특성을 측정하였다. 주관적 접촉감각 평가는 표준환경에서 20명의 여성을 대상으로 실시하였고 분석에 ANOVA와 상관분석을 이용하였다. 측정기법에 따른 표면특성치와 주관적 감각평가치의 상관분석 결과, 접촉식 방법인 KES-FB에 의한 방법보다 다른 접촉식 방법인 영상처리에 의한 접촉면적, fractal 차원과 비접촉식 방법인 FFT 분석에 의한 기울기 및 레이저 변위센서에 의한 표면거칠기 결과가 주관적 접촉감각과 더욱 밀접한 관련이 있는 것으로 나타나 접촉 감각을 객관화하는데 보다 타당한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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