최근까지의 교통사고 통계에 따르면 주간 보다는 야간에 더 많은 사고가 발생하며, 사고 원인 중 하나는 부적절한 조명 시설로 인한 시야 미확보, 눈의 피로감 증가가 중요한 요소이다. 본 논문에서는 스마트폰 기반으로 야간 도로 밝기 측정 어플리케이션을 구현하여 야간에 부적절한 조명 시설이 설치된 지점을 파악하기 위해서 위치 정보와 밝기 정보, 이동 방향 정보를 실시간으로 데이터베이스에 저장하여 모니터링해주는 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위해, 안드로이드 NDK을 이용하여 Native 환경에서 차선 검출 및 RGB 색 공간의 값을 휘도 값으로 변환 알고리즘을 작성하였다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로 영상을 입력 받은 후 ROI 설정 하여 연산 속도를 향상시켰고, 차선 검출을 통해 차선 사이의 도로 밝기 정보를 획득하고 GPS 센서를 이용하여 이동 방향 정보와 위치 정보를 획득하여 데이터베이스에 저장하였다. 어플리케이션 사용자들의 주행 정보를 바탕으로 도로 밝기 값 데이터베이스를 활용하여 눈부심 및 조명관련 사고 위험 구간을 자동으로 알려주는 후속 연구를 진행할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.
컬러 프린터의 성능을 결정하는 여러 요소 중 색 균일도는 프린터의 개발 단계에서나 완제품의 성능 평가 지표로 중요한 항목이다. 개발 현장에서는 현재 농도계를 사용하여 수동으로 색 균일도를 측정하고 그 측정 결과를 분석하여 성능을 평가한다. 본 논문에서는 스캐너와 평균 밝기를 사용하여 색 균일도를 자동으로 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법에서 사용하는 패턴과 스캐너를 이용하여, 위치에 따른 색 균일도를 추정하며, 실험을 통해 추정된 데이터가 농도계로부터 측정된 농도와 유사함을 보인다. 아울러 균일도에 대한 분석과 함께 현재 판매되고 여는 프린터와 스캐너를 이용하여 제안한 알고리즘의 유용성을 검증한다.
차량번호인식 개선을 위해서는 무엇보다 양질의 차량이미지를 획득하는 것이 무엇보다 먼저 선행되어야 하는 필수적인 요소이다. 일반적인 도로영상들은 시간, 햇빛, 날씨 등 다양한 환경의 영향을 받아 번호판 밝기가 일률적이지 않고 다양한 형태로 나타나기 때문에 여러 가지 이미지 보정 기능을 거치게 되고 이로 인하여 인식속도 저하, 인식률 저하 등이 나타난다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 영상 촬영 시 번호판 주위의 밝기를 측정하여 카메라의 shutter, bright, gain등 이미지 밝기와 품질에 영향을 주는 각 요소를 실시간으로 제어하여 빠르고 선명한 고품질의 차량 이미지 촬영하기 위해 실시간 도로 영상을 통하여 제안된 방법을 테스트 하였다.
본 논문에서는 산업용 CT 영상에서 다중 해상도 기반의 밝기값 정보와 형태 정보를 이용하여 내부 기공결함을 정확하고 빠르게 검출하는 기법을 제안한다. 첫째, 대용량 CT 데이터에서 계산량을 줄이기 위하여 1/2 해상도로 변환 후 관심영역을 자동 산정하고, 링 또는 금속 인공물 등의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 확산 필터링을 수행한다. 둘째, 기공 결함 후보군을 검출하기 위해 밝기값 기반의 결함 검출 기법을 제안한다. 셋째, 결함 검출의 민감도를 향상시키기 위해 형태 정보를 이용한 기공 결함 검출 기법을 제안한다. 넷째, 수행시간 가속화를 위하여 다중 해상도 영상 처리 및 Open MP를 적용한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 실제 기공 결함과 제안방법 적용 후 결함 간 중복 픽셀 수로 측정하였다. 실험 결과 평균 중복 픽셀 비율은 91%로 측정되었고, 가장 큰 비율은 99%, 가장 작은 비율은 80%로 측정되었다. 다중 해상도 기법 및 Open MP를 적용함으로써 해상도 데이터 수행시간보다 90% 가속화되었다.
본 연구는 자색 옥수수 부산물인 옥수수 줄기와 잎을 이용하여 염액을 추출하여 여러 가지 염색 조건에서 염색정도를 관찰하고 자색옥수수 부산물의 염료로서의 가능성을 타진하여 이용성 증진을 위한 기초자료를 제공하고자 실시하였다. 1. 자색 옥수수 추출시 pH에 따른 흡광도의 변화가 없으므로 자색 옥수수 색소 함량을 측정하기 위하여 UV 흡광도를 측정할 때 520~560 nm를 이용하는 것이 효율적일 것으로 생각된다. 2. 자색 옥수수 잎 추출물로 염색한 silk와 cotton은 pH가 높아질수록 직물의 밝기와 적색도가 낮아졌다. 줄기 추출물의 경우에는 뚜렷한 경향을 나타내지는 않았지만 pH 값이 높아질수록 밝기와 적색도가 높아지는 경향을 나타내었다. 3. 농도에 따른 직물의 염색 정도는 silk와 cotton 모두 농도가 높아질수록 밝기는 낮아지고 적색도는 증가하는 경향을 나타내었다. 4. Silk와 cotton은 일반적으로 염색시간이 길어질수록 명도가 증가하고, 적색도는 감소하는 경향을 나타내었다.
터널은 밝기가 급변하는 장소로서 자동차 운전자가 터널 진입 시 도로의 상황이나 교통상황을 정확히 파악하여 안전하고 불안감 없이 도로를 통행할 수 있도록 조명설비가 관리되어야 한다. 터널내의 충분한 밝기 유지를 위하여 터널내부의 조도를 정기적으로 측정하여야 하는데 기존의 수동식 측정법으로는 신속하고 신뢰성 높은 조도측정에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 차량을 이용한 터널조도 및 휘도 측정시스템을 개발하고 그 운용타당성에 대한 결론을 도출하였다.
대부분의 중 고등학교가 도심지에 위치하며 사용할 수 있는 천문 관측 장비에 제한이 있다는 점을 고려하여 DSLR 카메라와 교육용 소형 망원경을 결합하여 도심지 밤하늘 밝기를 측정하였다. DSLR 카메라의 다양한 설정은 ISO 설정 외에는 원본 파일에 영향을 주지 않았으며, 필터 변환까지 고려한 일반적인 측광 정밀도는 대략 0.1 등급이다. 밤하늘 밝기는 천정 부근의 경우 B, V, r 필터에서 각각 약 17.5, 17.1, $16.9mag\;arcsec^{-2}$으로 측정되었다. 이를 통해 도심지의 대략적인 한계등급은 B 필터에서 17.5 등급, V와 r 필터에서 17등급으로 추정할 수 있다. 관측지점과 가까운 대규모 인공 조명은 고도와 필터에 무관하게 밤하늘 밝기를 약 $0.6mag\;arcsec^{-2}$ 증가시킴으로써 관측 환경을 악화시키는 주요인으로 나타났다.
우리나라에는 조선 태조와 숙종대에 돌에 새겨 만든 두 개의 천상열차분야지도(天象列次分野之圖)가 남아 전하고 있다. 숙종본 천문도는 태조본을 다시 복각한 것으로 알려져 있으며 천문도의 구성은 태조본의 뒷면과 같은 모습이다. 국보 228호로 지정된 태조본 천문도는 오랜 시간의 흐름에 따른 표면 마모로 명문이나 별자리 확인이 쉽지 않다. 특히, 태조본 뒷면은 심한 훼손으로 별의 크기 뿐 아니라 대부분의 별자리 확인도 어려운 상황이다. 지금까지 천문도 표면의 훼손으로 인해 태조본의 앞 뒷면과 숙종본에 새겨진 별의 위치와 크기를 정량적으로 비교하기가 어려웠다. 본 연구에서는 숙종본 천문도의 별자리와 함께 태조본의 앞뒷면 천문도의 별의 위치 및 크기를 정량적으로 비교하기 위해 2008년과 2009년에 걸쳐 태조본 석각 천문도를 3차원 정밀 측정하였다. 천문도 측정은 삼각측량과 간섭효과를 활용한 3차원 스캐너인 Breukmann을 사용하였으며 0.1mm 이내의 측정 정밀도로 측정하였다. 3차원 정밀 측정 자료는 유물 훼손을 대비한 복원 자료구축, 복제품 제작을 위한 기초자료 그리고 별자리 연구를 위한 천문자료 등으로 활용할 수 있다. 우리는 3차원 측정을 통해 석각 천문도의 전체 형태뿐 아니라 모든 별의 위치와 크기의 측정 자료를 DB화 하였으며, 이를 이용해 태조본의 앞 뒷면과 숙종본에 새겨진 별의 위치와 크기를 비교하고 각각의 특성을 조사하였다. 또한 천문도에 새겨진 별의 크기와 실제 별의 밝기와의 상관관계를 알아보았다.
HEVC 비디오 압축 표준은 기존 비디오 표준보다 더 다양한 블록 구조와 예측 모드를 사용함으로써 우수한 부호화 성능을 제공하나, 최적의 블록 크기 및 예측 모드를 결정하기 위한 RDO(Rate Distortion Optimization)과정으로 인해 연산량이 많다는 단점을 가진다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 화면 내 예측 수행 전 CU영역의 모멘트 값을 계산하고 이를 CU영역의 텍스쳐 복잡도로 이용하여 CU의 분할 여부를 결정하는 모멘트 기반의 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방법을 차용하여 CU영역의 밝기 값에 대한 분산 값을 계산하여 영역의 텍스쳐 평평도를 추정하고, 추가로 CU영역의 밝기 값에 대한 비대칭도를 계산하여 CU영역을 이루는 밝기 값 분포의 비대칭성 정도를 측정한 뒤 이를 조합하여 기존 방법보다 더 정밀하게 텍스쳐 복잡도를 측정하였으며, 이를 RDO과정 중 현재 CU의 분할 여부를 결정하는데 이용하여 기존의 부정확한 CU분할 여부 결정 방법을 개선시킨 고속 CU크기 결정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법 대비 4.2%의 BD-rate 감소를 보여주며, HM-10.0과 비교하여 BD-rate는 1.1% 증가하였고, 인코딩 시간이 32% 절감되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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