현재 한국해양과학기술원에서는 선박비행체 탑재용 복합센서를 개발 및 시험 적용 중에 있다. 그러나 얻어진 영상 데이터를 통해서는 목표물에 대한 정확한 위치 정보를 파악할 수 없다. 또한 크기가 큰 물체도 거리가 멀면 영상에선 작아 보이기 때문에 목표물의 크기 또한 파악하기 힘들다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 복합센서를 통해 획득한 영상에 대해 warping 및 기하보정, 선박 및 익수자 자동 탐지 알고리듬, 위치 및 계수 정보 산출에 대해 소개한다. 또한 실제 실험을 통해 해당 알고리듬을 검증하였다.
드론 매핑 시스템은 재난 피해 조사, 국토 환경 모니터링, 건설 공정 모니터링 등 여러 분야에 응용 가능하다. 드론에 장착된 다양한 개별 센서를 통합하여 활용하려면 시간동기화 등 여러가지 절차가 필요했다. 최근, 영상 센서와 GPS/INS가 함께 내장된 복합센서가 다수 출시되었다. 복합센서는 여러 가지 센서 데이터를 내부적으로 통합하여, 위치/자세를 영상 파일에 바로 태깅하여 제공한다. 이러한 복합센서를 드론 매핑 시스템에 활용하려면 매핑 정확도를 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 데이터 취득 환경과 사전 캘리브레이션 여부를 중심으로 복합센서의 매핑 정확도를 확인하였다. 첫째, 매핑 정확도가 지상기준점의 개수에 따라 어떻게 변하는지 살펴보았다. 지상기준점 개수가 2개일 때부터 총 RMSE가 1 m 이상에서 약 60 cm로 40 cm가량 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 데이터 취득 상황과 사전 캘리브레이션 여부에 따른 매핑 정확도를 확인하였다. 지상기준점이 있는 경우에는 개수가 적을지라도 사전 캘리브레이션의 영향이 크지 않은 것을 확인할 수 있었다. 영상의 중복도가 충분하지 않을 때는 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도 개선에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 지상기준점이 없는 경우에는 카메라, 탑재체 모두 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도를 개선시키는데 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 기반으로, 향후 복합센서를 이용한 드론 매핑 수행 시 데이터 취득 조건에 따라 지상기준점 측량과 캘리브레이션 과정을 효율화 하는데 기여할 것으로 기대한다.
본 연구의 복합 센서의 상태 판정 알고리즘을 적용한 노면결빙 예측 및 강설 감지 시스템은 기존 단일 센서 만을 이용하던 기존 방식에서 벗어나, 접촉식/비접촉식 센서 및 적외선 카메라를 통합 운영하여 분사 시스템의 분사 시기와 융설액 분사량을 최적 제어한다. 시스템에 적용된 상태 판정 알고리즘은 취득한 온/습도 데이터와 수분 감지 데이터, 관측된 도로 영상의 영상처리기술 등을 이용하여 노면결빙 위험상태와 강설 상태 뿐만 아니라 강설 강도까지 구분하여 판정을 수행한다. 제작된 시스템의 현장 적용 실험에서는 강설 상태 감지율 89% 습윤 상태 감지율 94%의 우수한 판정 결과와 신뢰성을 검증하였다.
차량의 정확한 위치 추정을 위하여 GPS (global positioning system)와 영상 센서, 관성 센서 등을 결합한 복합 측위에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합 측위에 있어 중요한 요소 중 하나인 각 센서 간의 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 시각 정보를 기준으로 시각동기화 된 영상 센서, 관성 센서와 OBD (on-board diagnostics) 측정치를 획득하는 기법이다. GPS로부터 시각 정보와 위치 정보를 획득하며, 관성 센서로부터 차량의 자세에 관련된 측정치와 OBD를 활용하여 차량의 속력을 획득한다. 영상 센서로부터 획득한 영상에 GPS 시각 정보와 위치 정보, 관성 센서와 OBD의 측정치를 색상으로 변환하여 영상 픽셀에 삽입하는 기법을 제안한다. 또한, 영상에 삽입된 시각동기화 된 센서 측정치들은 변환 과정을 통하여 추출할 수 있다. 각 센서들의 결합을 위하여 임베디드 리눅스 보드를 활용하였으며, 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 실제 차량 주행을 통한 실험을 수행하였다.
최근 들어, 2차원/3차원의 랩 또는 항공/위성 영상의 공간정보를 웹 상에서 서비스 하고 이러한 공간정보에 다양한 정보들을 융 복합하여 사용자들에게 보다 높은 수준의 정보를 제공하기 위한 기술개발에 대한 관심이 급증하고 있다. 예를들어, Microsoft사의 경우는 사용자 참여형(Participatory) 센서 웹 환경을 구축하기 위하여 SenseWeb 관련 기술 개발 및 시범 프로젝트를 수행하고 있는데, SenseWeb 시스템에서는 전 세계에 존재하는 모든 센서들을 연계하여 웹 상에서 사용자들에게 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다. 최근에는, 이러한 SenseWeb 시스템을 이용하여 센싱정보와 Bing Map의 공간정보를 융합하여 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 SensorMap 시스템이 개발되었는데, 이러한 SensorWeb/SensorMap 시스템을 기반으로 다양한 시범 프로젝트들이 진행되어 오고 있다. Google사의 경우는 기존에 서비스 되고 Google Eearth/Map을 기반으로 실시간 센싱정보를 연계하여 제공하는 서비스와 다양한 사용자들의 정보들을 테이블 형태로 연계 및 융합하여 제공하기 위한 Google Fusion Tables 서비스를 제공하고 있다. Oracle사의 경우는 센싱정보를 포함하여 실시간으로 끊임없이 변화하는 정보들에 대하여 이벤트 처리, 패턴 분석, 그리고 상황인식 등의 서비스를 제공할 수 있는 CEP(Complex Event Processing) 제품을 선보이고 있다. Nokia사의 경우는 기존의 고정 센서노드들 이외에 모든 모바일 폰을 이동이 가능한 센서노드로 가정하고 이러한 모바일 센서노드들로부터 교통정보를 포함하는 다양한 센싱정보를 수집하고 분석하여 공간정보 기반으로 서비스하기 위한 기술 개발을 꾸준히 추진해 오고 있다. 본 발표에서는 이러한 공간정보와 센싱정보 또는 기타 사용자 정보와의 융 복합서비스를 가능하게 하는 핵심기술들에 대하여 소개하고자 한다. 첫째로 다양한 공간정보와 센싱정보의 융 복합 및 분석 서비스를 제공할 수 있는 u-GIS 융합 엔진에 대하여 설명하고자 한다. u-GIS 융합 엔진에서는 구체적으로 최근 이슈가 되고 있는 다양한 센싱정보의 효율적 수집, 분석, 관리를 위한 GeoSensor 데이터 저장/관리 기술과 센싱정보-공간정보의 실시간 융합 분석 기술에 대해서 소개를 하고자 한다. 둘째로, 이러한 공간정보, 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보들을 웹 상에서 효율적으로 매쉬업하여 2차원 및 3차원으로 사용자에게 제공하기 위한 맞춤형 국토정보 제공 기술에 대하여 설명하고자 한다. 여기서는 공간정보 센싱정보 그리고 기타 사용자 정보와의 연계를 위한 매쉬업 엔진 기술 그리고 실시간 3차원 공간정보 제공 기술 등에 대하여 소개를 하고자 한다. 끝으로, 영상 기반의 효율적인 공간정보 구축을 위한 멀티센서 데이터 처리 기술에 대하여 간략히 소개를 하고, 앞에서 설명된 핵심기술들 이외에도 향후 추가로 요구되는 기술개발 내용에 대하여 간략히 설명을 하고자 한다.
최근, 레이저 초음파 영상화 기법은 구조물의 비접촉식 손상 진단을 위해 널리 연구되고 있다. 초음파 영상화 기법의 가장 큰 장점은 비접촉식으로 구조물의 손상을 진단할 수 있고, 가진 및 측정 지점을 자유로이 이동할 수 있다는 점이다. 따라서 이는 고온이나 동적상태의 구조물에 적용이 가능하며, 시간과 공간상의 충분한 데이터를 획득할 수 있으므로 역문제 (Inverse problem)를 해결할 필요 없이 완전한 초음파의 전파 형상을 얻을 수 있다. 지난 연구들에서는 충분한 가진력 혹은 측정 민감도를 확보하기 위해 가진 레이저와 부착형 센서의 조합이나 부착형 가진 트렌스듀서와 센싱 레이저의 조합으로 초음파 영상을 획득하고자 하였다. 하지만 이들 조합은 가진 혹은 측정 지점이 구조물에 부착되어 있어 완전한 비접촉식 기법을 구현하지 못하였다. 이를 극복하고자 레이저와 EMAT 센서 등의 조합이 시도되어 왔으나, 이 또한 EMAT 센서의 적용 거리에 따른 한계점을 지니고 있다. 본 연구에서는 가진 레이저 (Nd:Yag)의 스캐닝을 통해 다양한 가진 점에서 발생된 초음파가 탄성체 구조물을 통해 전파되고, 이를 센싱 레이저 (Laser Doppler Vibrometer)를 이용하여 측정함으로써 비접촉식 초음파 영상화를 구현하였다. 나아가, 정상파 필터(Standing-wave filter)를 이용하여 구현된 초음파 영상으로부터 손상 영향만 검출해 내는 기법을 개발했다. 개발된 기법은 복합재 시편의 층간박리 (Delamination) 진단을 통해 검증하였다.
지구 관측용 광학탑재체를 포함하는 정지궤도 복합위성에는 관측 대상인 지구의 기준위치 정보를 제공하기 위해 적외선 지구센서가 장착된다. 정지궤도상에서 지구센서와 관측 탑재체사이의 지향차는 그 크기가 작더라도 관측 영상의 품질에 심각한 영향을 미칠 가능성이 있다. 따라서 이러한 지향차를 줄이기 위해 궤도상에서 기하학적 안정성을 보장할 수 있는 지지구조물이 적용되었다. 본 논문에서는 통신해양기상위성에서 지구센서 장착을 위해 사용된 지지구조물에 대한 설계 측면의 타당성을 제시한다. 이를 위해 설계 전반의 내용을 기술하고, 설계과정에서 고려된 안정성 측면의 제반 사항과 강성과 강도 등의 요구조건에 대한 부합 여부를 살펴볼 것이다.
본 연구는 당직항해사의 해상상황 인식개선을 위해 시각적 항해보조 장비를 개발하고 그 성능시험 결과를 분석하였다. 개발된 장비는 영상신호를 발생하는 복합영상센서, 거리를 탐지하는 레이저 거리측정부, 팬틸트부, 중앙제어장치부로 구성된다. 개발된 장비의 Pan/ Tilt 내부에 고성능 영상 센서와 레이져 거리 측정기를 장착하고 있다. 실선 실험을 위하여 선박에 개발된 장치를 설치하고 연안 항해중 위해 요소를 관측하여 나타난 화상을 분석함으로써 그 해상상황 인식 개선성능을 평가하였다. 그 결과로 쌍안경에 비교하여 보다 더 명료한 물표의 인식과 해상상황을 포착할 수 있었다.
PM10 농도는 시간 및 공간 의존성을 동시에 가지는 시공간 데이터이지만 현실적으로 연속적인 시공간 데이터를 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 연구에서는 위성영상과 대기질 및 기상 관측 센서 데이터를 복합적인 딥러닝 모델에 적용하여 시공간 해상도를 향상시키는 모델을 설계하였다. 설계된 딥러닝 모델은 기상, 토지 이용 등 PM10 농도에 영향을 줄 수 있는 인자를 이용하여 학습하였으며, 대기질 및 기상 관측 데이터만을 이용하여 15분 단위의 30m×30m의 공간해상도를 PM10 영상을 생성하였다.
본 논문에서는 라즈베리파이와 가스센서, 파이카메라를 이용해 금연구역을 실시간으로 모니터링하고 관리자가 원할시 파이카메라를 통해 스트리밍 영상을 시청 및 저장하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템의 주요 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, RaspberryPi에 MQ-2(가스센서)를 부착해 복합적인 가스 값을 실시간 측정한다. 둘째, 측정된 세선 값을 기반으로 부저에 신호를 보내 일정 농도가 넘으면 부저가 울리고 스마트폰 App 알림이 울리게 한다. 셋째, 관리자가 원할시 스트리밍으로 현장 영상을 시청 및 저장한다. 제안된 시스템을 사용하여 공공장소에서 흡연으로 인한 불특정 다수에게 생기는 문제를 해결 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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