수치지도 Ver. 2.0은 지리정보시스템에 적합하지만 수치지도로부터 외형적으로 정보를 취득하거나, 종이지도 제작을 위한 용이성 등은 오히려 퇴보되었다. 본. 연구에서는 이러한 문제점을 고려하여 지리정보시스템에서 요구하는 기하하적, 논리적 데이터구조를 가지면서 종이지도 또는 수치지도 Ver. 1.0 수준의 정보력을 갖는 수치지도 Ver. 2.0을 제작하고자 한다. 연구를 위하여 동일지역의 종이지형도, 수치지도 Ver 1.0 및 수치지도 Ver 2.0을 대상으로 지형코드, 색상, 지형코드우선순위 등을 분석하였다. 지형코드의 우선순위에 대해서는 실제지형과 같은 순위로 배열함을 원칙으로 하되 위치에 따라 순위가 뒤바뀌는 경우에 대해서는 별도의 코드를 생성하였다. 본 연구의 특성상 색상 등과 같이 주관적인 감각이 포함되는 요소에 대해서는 기존의 도식규정을 준수하며, 지형지물의 외형적 표현방식과 전산자료구조가 서로 대치될 때는 자료구조에 우선순위를 두었다.
본 논문에서는 ZigBee/IEEE 802.15.4 기반 무선 센서 네트워크와 TCP/IP 기반 네트워크를 서로 연결할 수 있는 웹-센서 게이트웨이의 아키택처를 제안한다. 제안한 게이트웨이의 주요 역할은 인터넷을 통하여 센서 노드에게 질의 또는 명령을 내리고 센서 데이터를 취득하도록 도와주는 기능이다. 다만, 인터넷과 센서 네트워크의 통신 프로토콜은 서로 불통함으로 양방향 프로토콜 변환이 필요하다. 본 논문에서는 이 변환 기능을 두 통신 프로토콜 APP 계층 위에 위치하도록 설계하여 인터넷 어프리케이션과 ZigBee 어프리케이션이 양 방향으로 변환 될 수 있도록 하였다. CGI 프로그램을 사용하여 변환 계층을 구현하였으며 인터넷의 사용자가 언제 어디서나 웹 페이지를 열어서 검색 요청이나 명령 등을 센서 노드에 전달할 수 할 수 있는 방식을 채택하였다. 이종 네트워크 연결을 위하여 TCP/IP 프로토콜을 센서 노드에 오버레잉 하는 기법도 가능하나 구현의 복잡성, 에너지 효율, 통신 오버헤드 측면에서 제한적이다. 부족한 자원을 가진 센서 노드 환경에서는 본 논문에서 제안한 변환 기반 웹-센서 게이트웨이 방식이 이종 통신 프로토콜 연결 문제를 해결하는 비교적 효과적이며 우수한 방법임을 확인하였다.
흑백 혹은 컬러 영상과 같은 2차원 정보를 사용한 얼굴 검출 알고리즘에 관한 연구가 수십 년 동안 이루어져 왔다. 최근에는 저가 range 센서가 개발되어, 이를 통해 3차원 정보 (깊이 정보: 카메라와 물체사이의 거리를 나타냄)를 손쉽게 이용함으로써 얼굴의 특징을 높은 신뢰도로 추출하는 것이 가능해졌다. 대부분 사람 얼굴에는 3차원적인 얼굴의 구조적인 특징이 있다. 본 논문에서는 흑백 영상과 깊이 영상을 사용하여 얼굴을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 처음에는 흑백 영상에 adaboost를 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 얼굴 후보 영역의 위치에 대응되는 깊이 영상에서의 얼굴 후보 영역을 추출한다. 추출된 영역의 크기를 $5{\times}5$ 영역으로 분할하여 깊이 값의 평균값을 구한다. 깊이 값들의 평균값들 간에 순위를 매김으로써 블록 순위 패턴이 생성된다. 얼굴 후보 영역의 블록 순위 패턴과 학습 데이터를 사용하여 미리 학습된 템플릿 패턴을 매칭함으로써 최종 얼굴 영역인지 아닌지를 판단할 수 있다. 제안하는 방법의 성능을 Kinect sensor로 취득한 실제 영상으로 실험하였다. 실험 결과 true positive를 잘 보존하면서 많은 false positive들을 효과적으로 제거하는 것을 보여준다.
본 연구는 이공계 분야별로 연구산출에 미치는 영향요인을 규명하고자 한 것이다. 이를 위해 2010-2012년 기간 BK21플러스 사업에 참여한 물리 화학 생물 기계 전기전자 화학공학 6개 분야 교수 1,383명의 연평균 자료를 분석하였다. 연구생산성에 미치는 변수로 성별, 연령별, 직급별, 지역별, 박사학위취득 국가와 같은 개인변수와 석사과정 학생 수, 박사과정 학생 수, 정부연구비, 산업체연구비 및 해외연구비라는 자원변수를 설정하였다. 논문과 특허 및 이들의 종합지수라는 3개 변수를 연구산출로, 대규모 공식적인 데이터를 이용해, 6개 분야에서, 영향요인을 분석했다는 점에서 본 연구는 다른 연구와 차이가 있다. 분석결과는 다음과 같다. 연구생산성에 미치는 요인은 분야에 따라 크게 차이가 난다. 특히 어떠한 개인변수나 자원변수도 모든 분야에서 공통으로 영향을 미치는 경우는 없다. 또한 자연계의 연구산출에 유의한 설명변수 숫자는 공학계보다 적었다. 분야별로 논문과 특허 산출의 비중이 다르고, 이들 간의 상관관계도 큰 차이를 보였다. 물리 화학에서는 논문과 특허 간에 관계가 없고, 나머지 분야에서는 양의 관계가 있었다.
교통주제도는 건설교통부와 한국교통연구원이 ${\ulcorner}$국가교통DB구축사업${\lrcorner}$의 일환으로 제작한 것으로, 국토지리정보원의 NGIS 수치지도(축척 1:5,000)를 기반으로 하여 현장조사 및 문헌조사를 통해 갱신, 보완하여 교통 분야의 활용에 적합하도록 구축한 GIS 수치지도이다. 교통주제도는 현장조사와 문헌조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 구축되며 이중 교통시설물조사는 문헌자료(준공도로현황 등)를 참고하여 산정된 조사대상에 대하여 GPS 조사시스템을 활용, 도형 및 속성정보를 취득하는 것을 말한다. 조사항목은 도형정보(노드, 링크) 및 속성정보(차선수, 도로번호 등)이며 GPS 조사시스템과 조사원장(도면)을 이용하여 조사한다. 교통시설물조사와 문헌자료조사를 통해 수집된 자료는 단위도엽(1:5,000기준)별로 교통주제도에 반영되며 최종적으로 전국단위의 통합자료로 구축된다 교통주제도는 사용목적과 축척기준에 따라 단순화되며 이를 교통주제도 레벨이라 한다. 교통주제도의 레벨은 총 4단계로 구분되며 현재 레벨2에서 레벨4까지 구축되고 있다. 교통분석용 네트워크는 교통시설투자계획, 수요분석, 타당성 평가와 같은 교통분야의 연구를 수행하기 위해 반드시 필요한 자료이다. 교통분석용 네트워크는 교통주제도보다 더 단순화된 도로망 모델로서 구성요소는 노드(시점, 종점, 죤 센트로이드)와 링크(도로망, 센트로이드 커넥터)이며 도로의 기하구조보다는 논리적 구조(방향성, 노드/링크 연결성 등)에 중점을 둔 데이터이다 교통분석용 네트워크는 교통주제도의 도형과 속성정보를 기반으로 하며 각종 통계자료(도로교통량통계연보 등)를 활용, 구축된다. 교통분석용 네트워크는 구축시점에 따라 현재 및 장래 네트워크로 구분되며 장래 네트워크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다.
본 논문에서는 스테레오 적외선 카메라를 이용하여 소형 및 고온으로 날아가는 이동체의 거리를 실시간으로 측정하는 시스템을 제안한다. 이동체와 주변 환경의 온도 차이를 측정하고 고속으로 이동하는 소형 이동체의 거리를 자동으로 측정하기 위하여 적외선 스테레오 카메라 시스템을 구축하였다. 우선 적외선 카메라를 이용하여 취득한 고온의 이동체 영상으로부터 주변의 온도분포와 이동체간의 온도차를 이용하여 이동체영역을 검출하고, 이동체의 움직임 정보와 적외선 카메라 영상의 밝기정보를 결합하여 이동체를 추적한다. 좌우 적외선 카메라 영상에 대하여 각각 추출된 이동체 영역을 중심으로 스테레오 정합을 수행하여 시차정보를 추정하고, 카메라 파라미터와 시차정보를 이용하여 실시간으로 이동하는 이동체의 거리를 추정한다. 본 논문에서 제안하는 적외선 스테레오 카메라 시스템을 검증하기 위하여 고온의 이동체를 촬영할 때, 3차원 궤적(x,y,z) 측정기를 함께 가동하여 이동체가 이동하는 거리를 측정하여 이를 기준 거리(ground truth)로 설정하였다. 3차례의 비디오 데이터로부터 실험한 결과, 적외선 스테레오 카메라를 이용한 고온/소형 이동체의 거리오차 측정 결과는 평균적으로 9.68%로 추정되었다. 스테레오 적외선 카메라의 타이밍 문제(jitter)를 고려하면, 실제로 추정 오차는 줄어들 것으로 판단되기 때문에, 향후 적외선 카메라를 이용하는 다양한 이동체의 거리 및 위치를 측정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 손 추적과 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자 손의 3차원 기하학적 정보를 취득하기 위해 별도의 장비를 사용한다. 특히, 기존의 물체 검출 및 추적 시스템들에서 제기 되었던 추적 과정에서의 문제점을 피하기 위해 능동적인 타원체 영역을 만들고 손 추적을 위한 영역을 타원체 영역의 안으로 제한했다. 제안된 시스템은 미리 정의된 기간 동안에 손 위치의 이동평균을 계산한다. 그리고 추적영역은 3차원 공간에 편성된 공분산에 기반한 사용자 손 움직임의 불확실성을 추정하여 통계적인 데이터에 따라 능동적으로 제어하였다. 또한 손 위치가 획득되었을 때, 손 제스처를 인식하기 위해 펼쳐진 손가락을 검출한다. 사용자 인터페이스 체제 기반의 시스템을 구현하여 복잡한 환경에서 다중의 대상들이 동시에 존재하는 경우이거나 일시적인 가려짐이 발생하는 경우에도 정확성을 보여 매우 안정적으로 동작할 수 있음을 보여주며, 약 24-30fps의 프레임 비율로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
본 논문에서는 고해상도 영상에서 호모그래피를 효율적으로 추정하는 방법을 제안하였다. 호모그래피를 정확하게 추정하는 것은 영상 정합 기술에서 가장 중요한 부분이다. 하드웨어의 급속한 발전으로 고해상도 영상을 쉽게 취득 할 수 있게 되었지만, 데이터의 크기가 증가함에 따라 정확한 일치관계를 추정하는데 많은 계산량이 요구되었다. 또한, 고해상도의 영상에서 확률적으로 부정확한 호모그래피가 추정되는 문제가 발생하였다. 따라서 우리는 원 영상을 각 스케일별로 다운 샘플링한 다수의 영상을 생성하여 각 다운 샘플링된 영상에 해당하는 호모그래피를 추정한 후 투영 오차가 가장 작은 것을 선택하여 원 영상에 적용할 수 있게 보정할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한, 영상을 정합하는 과정에서 기준 영상과 대상 영상의 색상 톤의 차이가 큰 경우에는 중첩영역의 지역 정보만을 이용하여 기준 영상과 대상 영상의 색상 톤을 일치시키는 방법을 제안하였다. 실험 결과 기존의 방법보다 3.2M 픽셀의 해상도 영상에서 약 3배, 8M 픽셀의 해상도 영상에서 약 5배 이상 빠른 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 입력 영상의 해상도가 커질수록 제안한 방법의 효과가 더 커진다는 것을 보여준다.
인류의 문명과 토목은 불가분의 관계를 갖고 있다. 고도의 산업화 사회로 발전하면서 제한된 지형적인 여건에 따라 다양한 대형 구조물이 형성되고 있다. 그러나 대형 구조물은 인간 생활의 편리함을 제공하는 국가 시설이지만 침하 붕괴 등 예상하지 못한 재해가 발생할 수 있다. 현재 활용되고 있는 상대적 변위측정 시스템은 전체적인 변형량을 해석하기 어려운 실태이며 설계 허용 범위내에서 구조물의 변형이 일어나고 있는지를 알 수가 없다. 본 연구에서는 약13년 된 필댐을 대상체로 하여 3D Laser Scanning을 이용하여 흙댐의 3차원 공간좌표를 가지는 측점군(point-cloud)을 생성하여 대상체 표면상의 수많은 3차원 공간좌표(x,y,z)를 얻는 방법으로서 실제 댐 사면과 동일한 사면형상 데이터를 취득할 수 있다. 이것은 3차원 공간상의 모델링이 형성되며, 이 자료로부터 댐 사면의 거리, 면적과 체적 등을 측정하여 댐체와 관련된 각종 정보를 얻을 수 있다. 본 연구를 통하여 댐체의 배부름(bulging)현상을 미연에 발견하여 유지관리의 중요 자료원으로 활용 할 수 있도록 한다.
이 연구에서는 표면형상 취득에 최적화되어 있는 광학식 정밀스캐닝과 내부 형상획득에 사용되는 X-선 CT스캐닝 결과를 이용하여 삼총통의 내·외부 형상을 다각적으로 분석할 수 있는 3차원(이하 3D) 융합 모델을 제작하였다. 먼저 두 스캐닝 결과를 호환 가능한 확장자로 변환 한 다음 상호간의 정합성을 검증하고자 3D 편차분석을 수행하였다. 이 결과, 두 스캐닝 모델은 대부분(56.98%) ±0.1mm 이내의 편차를 보였으며, 이 수치는 ICP 알고리즘 기반의 정합 및 병합에 큰 영향을 주지 않았다. 병합된 데이터는 총통의 외부 표면색 및 미세형상, 내부 두께 및 구조를 잘 표현하였다. 광학식 표면스캐닝과 X-선 CT스캐닝의 3D 융합 모델은 문화유산의 디지털기록화뿐만 아니라 제작기법 해석에 유용하게 사용되었다. 향후 박물관 전시 영역에서 전시품의 과학적 조사 정보를 보다 쉽게 관람객에게 전달하는 효과를 발휘 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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