항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
본 논문에서는 DS-OCDMA(direct sequence optical code division multiple access)와 스캐닝 방식의 MEMS (microelectromechanical system) 거울을 이용하여 픽셀별로 스캐닝하는 라이다 시스템(light detection and ranging, LIDAR)의 설계와 시뮬레이션 결과를 기술한다. 제안하는 라이다는 $848{\times}480$ 해상도의 거리 영상을 1초에 60번 측정한다. 영상을 구성하는 각각의 픽셀마다 픽셀 정보와 체크섬을 DS-OCDMA로 부호화한 레이저 펄스로 방출하므로, 반사파를 검출하기 위하여 대기할 필요없이 연속으로 거리 측정이 가능하다. MEMS 거울은 부호화된 레이저 펄스를 반사하여 측정을 원하는 방향으로 보내기 위한 용도로 사용한다. 하나의 거리 영상을 구성하는 픽셀 정보의 처리가 모두 완료되면, 픽셀 개개의 반사파 비행시간을 이용하여 포인트 클라우드를 생성한다.
임베디드 분야에서 고해상도 센서의 등장으로 Heterogeneous 컴퓨팅에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 로직모듈은 LADAR 시스템 구성품을 제어하고, 고속의 레이저 영상 데이터를 실시간 3차원 영상화하기 위한 임베디드 시스템이다. 본 논문에서는 로직모듈의 설계와 CPU-GPU Heterogeneous 컴퓨팅을 활용한 로직모듈의 신호처리에 대해 설명하려고 한다.
본 논문에서는 원근 와핑 보정을 이용한 선광원 레이저 거리 검출 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라와 선광원의 선형성의 왜곡이 있을 경우에도 정확도를 높일 수 있는 장점이 있다. 먼저 보정 패널에 표시된 수직이면서 병렬로 배치된 보정점과 투사된 선광원 레이저의 중심 위치를 검출한다. 얻어진 선광원 레이저의 중심위치는 원근 와핑을 이용하여 가까이 있는 보정점들로부터 실제 좌표를 계산함으로써 보정 데이터를 구하고, 동일한 과정을 보정패널을 이동하면서 반복함으로써 보정 파일을 작성한다. 거리데이터 검출은 입력된 선광원 레이저 영상으로부터 중심위치를 구하고, 보정 파일에서 가장 가까운 보정 데이터를 찾아서 선형 보간으로 검출한다. 실험에서는 제안한 선광원 레이저 거리 검출 방법은 비선형적인 광학계에도 불구하고 130mm 깊이 범위에서 0.08mm 내의 오차로 거리 측정이 가능함을 보인다.
고성능의 보급형 디지털 영상장비와 레이저프린터의 보급으로 인해 인쇄물의 불법적인 위변조가 사회적 문제로 대두되고 있고, 관련 범죄 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 디지털 포렌식 기술에 기반한 촬영 및 인쇄기기 식별 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인쇄기기별 특성에서 기인하는 인쇄물의 노이즈 특성을 이용해 인쇄기기를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 이산 웨이블릿 변환과 위너 필터를 이용한 노이즈 특성 추출 방법을 설명하고, 추출된 노이즈 특성에서 명암도 동시발생 행렬을 계산하고 왜도, 첨도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출한 특징을 서포트 벡터 머신에 적용하여 디지털 인쇄기기의 제조사와 모델을 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였고, 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비하여 높은 정확률을 나타냄을 보였다.
자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.
최근, 아크용접을 하는데 있어서 보다 균일한 용접상태와 용접품질의 향상 및 동일시간에 보다 많은 용접을 함으로써 생산성 향상을 위해 로봇의 이용이 점차로 증가하고 있다. 로봇용접의 과정 중 실제 용접을 실시하기 위해 로봇을 움직이기 이전에 용접할 부위의 검출이 선행되어야 하고, 그 검출방법에 있어서 크게 접촉식과 비접촉식으로 대별된다. 본 논문에서는 비접촉식 중 영상처리센서인 레이저 다이오드와 CCD 카메라를 이용하여 CCD 카메라를 거친 영상을 처리하여 용접선을 추적하고 용접을 하도록 하고 있다. 레이저 다이오드를 용접모재와 어떤 각도를 가지도록 조사하게 되면 모재표면의 형상에 따라 반사되는 굴곡면이 달라지게 되는데 이 형상이 CCD 카메라를 통해 입력되고, 이 입력된 화상을 이미지 보드와 프로그램을 통하여 분석을 하고, 얻어진 용접선의 화상의 좌표 값을 토대로 로봇을 이동시킴으로써 용접을 하도록 하고 있다. 용접은 실시간으로 이루어짐으로써 생산성 향상에 크게 기여할 수 있다. 또한 모재에 따라 굴곡이 다른 1차원 평면의 용접인 경우는 약간의 프로그램 수정으로 대부분 추적 가능하다.
반도체 기술의 비약적 발전에 힘입어 현재의 개인용 컴퓨터는 고성능 CPU를 탑재하고 1990대의 텍스트 기반의 운영체제에서 벗어나 그래픽 기반의 운영체제에서 다양한 멀티미디어 기능을 제공 한다. 이를 위한 입력장치로 텍스트 기반 운영체제에서 주로 사용된 키보드뿐 아니라 마우스, 카메라, 터치스크린 등의 다양한 장치들이 사용되고 있다. 그러나 빔 프로젝터를 이용한 프레젠테이션의 경우 아직도 레이저포인터를 이용한 발표가 일반적이며 발표자와 빔 프로젝트용 PC와의 인터랙션이 없기 때문에 다양한 멀티미디어 기능 구현이 제한적이다. 본 논문에서는 USB 웹 카메라를 이용하여 프로젝터 화면을 촬영한 후 영상처리 라이브러리인 OpenCV를 기반으로 레이저 포인터의 위치와 동작을 검출하여 원거리에서도 사용자가 레이저 포인터를 이용하여 마우스 동작을 재현할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 이를 활용하면 레이저 포인터를 사용하여 발표자가 별도의 입력장치 없이 PC와의 인터랙션이 가능해져서 다양한 멀티미디어 기반의 프레젠테이션이 가능해진다.
본 논문에서는 핵연료봉의 변형에 대한 고정도 검사방법을 제안한다. 핵 연료봉과 이를 관측하는 영상 센서의 광축을 수직으로 구성한다. 영상 센서의 광축을 기준으로 45도 또는 그보다 높은 각도로 레이저 라인빔을 연료봉 표면에 조사하면 연료봉의 수평 방향 변위가 영상 센서에서는 수직 방향 변위로 관측된다. 핵 연료봉 표면에 일정 각도로 입사된 레이저 라인빔이 영상 센서면에서는 일정 두께를 갖는 포물선 형태로 관측되게 된다. 센서 화면에 나타나는 일정 두께의 포물선을 영상처리하여 타원으로 모델링하고 타원의 장축과 단축의 기울기를 구한다. 포물선의 변곡점과 모델링한 타원의 장축과 단축이 교차하는 지점을 특징점으로 추출한다. 이와 같은 영상처리 알고리즘을 이용하여 핵 연료봉의 수평방향 변위에 따른 특징점 좌표의 수직방향 편차를 계산한다. 크러드가 형성된 핵연료봉 시편에 대해 고해상도 영상센서를 사용하여 실험한 결과 중성자 조사후 핵연료봉의 변형 검사기준인 $150{\mu}m$ 보다 3배 이상 개선된 $50{\mu}m$ 이하의 검사 정밀도를 달성하였다.
복합재료의 내부 결함 평가를 위해 일반적으로 적용되어온 초음파 C-스캔 기법은 섬유자동 배열을 통한 정밀 성형 공정에 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 복합재료의 정밀 성형 공정 중에 발생되는 각종 내부 결함들을 비파괴적, 비접촉으로 평가하기 위한 새로운 하이브리드 초음파 평가 기법을 확립하는데 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 초음파 산란 반사(scattering reflection) 방식을 토대로 한 새로운 이중 피치-캐치(dual pitch-catch) 기법을 확립하여 기존의 결함평가를 위해 시험편의 스캔에 소요되는 시간을 줄이면서 우수한 결함 영상을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 기법을 개발하였다. 즉 두 가지 종류의 열경화성 및 열가소성 복합재료(carbon/epoxy, carbon/PPS) 적층판의 내부 박리(delamination) 결함의 영상화를 위하여 레이저를 이용한 유도 초음파의 발생 및 이중 피치-캐치(pitch-catch)방식을 토대로 한 비접촉식 공기 정합 트랜스듀서(air-coupled transducer)를 이용하여 결함 영상을 얻기 위한 핵심 알고리즘을 확립하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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