제조기술이 발전함에 따라 회절 복합 렌즈(diffractive hybrid lens)를 사용한 광학계 설계에 대한 많은 연구가 보고 되고 있다. 본 연구에서는 회절 복합 렌즈를 사용한 F/l.0인 광학계를 설계하여 비열화 특성을 분석하였다. 성능조건으로는 MTF가 50% 일 때 사용된 영상센서의 Nyquist 주파수인 11.11cys/mm로 하였다. 사용된 검출기 사양은 픽셀 크기 45um, 픽셀 수 320$\times$240 이며, fill factor 는 무시하였다. 광학계의 유효초점거리는 171.73mm 이다. (중략)
본 논문에서는 정지궤도복합위성 기상탑재체의 보정 과정 및 영상 복사성능 품질 측정 방법에 대한 사항들을 기술하였다. MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal-To-Noise Ratio), NEdT(Noise Equivalent Delta Temperature) 및 Dynamic Range 등 위성용 가시광선 및 적외선 센서의 복사성능과 관련된 품질 측정을 위한 주요 파라미터들에 초점을 맞추었다. 지상시험과정에서 측정한 이들 파라미터들의 기준 값들을 발사 후 궤도상 시험기간에 측정한 값들을 비교 검토하는 작업이 영상품질 측정의 핵심적인 과정이다. 천리안위성의 궤도상 시험기간 동안 이루어진 기상탑재체의 영상 품질 분석 과정의 사례들을 바탕으로 마련된 정지궤도 복합위성의 기상탑재체 영상의 복사성능 검정 방법에 대한 논의도 기술하였다.
위치결정기법으로 근래에 널리 활용되는 GPS(Global Navigation Satellite System)는 가시성이 확보되지 않은 상황에서는 측위가 어려운 단점을 내포하고 있다. 이와 같은 단점을 극복하고 위치 정확도를 향상시키기 위하여 최근에 영상센서와 기존 항법시스템을 결합하는 복합측위에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 GPS 기반 차량 항법의 성능을 보완하기 위하여 GPS와 단일 Webcam을 결합하여 차량의 이동변위를 효과적으로 추정하는 복합측위 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 가시 위성이 부족한 구간에서도 2개 이상의 GPS 측정치가 가용할 경우 영상센서 정보를 결합하여 차량 위치해의 정확도를 유지한다. 실측 데이터를 바탕으로 GPS 위성을 2개로 줄인 구간에서도 오차가 바로 발산하지 않고 최대 누적 오차가 N축 방향으로 약 2.5m E축 방향으로 약 3m가 발생하는 것을 확인하였다.
현재 사용되는 차량 검지기는 크게 두 가지 검지기가 사용되고 있다. 그 종류는 루프 검지기와 영상 검지기인데 지금 이러한 두 가지 유형은 설치 이용되고 있고, 이러한 검지기로부터 수집된 교통량, 속도 등의 실시간 교통 자료는 가공과정을 거친 후 반복/비 반복 정체관리, 돌발 상황관리, 경로안내 서비스 등 다양한 서비스에 활용하고 있으나, 이들 용도 이외에 더욱더 다양한 서비스를 지원하는 작업이 필요하며 예를 들면, 교통정책 평가, 교통사업 평가, 교통안전 증진 등의 다양한 목적으로 활용하는 서비스를 지원하는 것이어야 하겠다. 따라서 현재 이용되는 차량 검지기 시스템의 확대 설치가 이루어져야 한다. 그러나 루프 검지기와 영상 검지기는 복잡한 공사를 수반하며, 가격 또한 높고 USN 기반의 인식 기술에 비해 경제성과 경쟁력이 떨어진다. 따라서 다양한 공공/민간 교통서비스 및 u-City의 응용 서비스 기술에 필요한 USN 기반의 차량 식별/인식/속도 검지 기술의 개발이 필요하다.
오늘날 도시인구집중화 현상에 따른 대규모 도시개발과 도시역의 확대로 지표면의 피복 변화가 극심하게 이루어지고 있는 한편 이러한 현상으로 인해 도시의 내 외적 경관변화 뿐만 아니라 지형 및 기온상승, 바람장의 변화 등 복합적인 국지기후 변화를 초래하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 도시의 기후 변화에 따라 청계천 복원 전의 도시 지표 열 환경 특성을 분석을 수행하고자 한다 도시지역의 열환경 분석을 위하여 기존에는 주로 Landsat TM/ETM+ 위성영상 자료를 사용하였으나 2003년 5월 위성 센서의 고장으로 위성영상 자료의 사용이 불가피하게 되었다. 이에 대체 방안으로 ASTER 영상 열적외 센서에서 취득한 지표온도 값과 현장에서 취득한 AWS자료와의 상관성 분석을 실시하였으며, 이를 기반으로 청계천 주변의 근접성 분석 및 토지이용별 지표온도 분포 패턴 등 도시 열 환경 변화 탐지 및 분석을 위하여 GIS 및 RS 분석을 실시하였다.
최근 카메라, 캠코더 및 CCTV 등의 사용이 활발해지면서 영상 처리 기술의 수요가 급증하고 있다. 특히 키넥트 센서와 같은 깊이(Depth) 카메라를 사용한 3D 영상 기술에 대한 연구개발이 더욱더 활성화되고 있다. 키넥트 센서는 RGB, 골격(Skeleton) 및 깊이(Depth) 영상을 통해 인체의 3D 골격 구조를 실시간 프레임 단위로 획득할 수 있는 고성능 카메라이다. 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 인체의 3D 골격 구조를 모션 캡처하고 범용으로 사용되고 있는 모션 파일 포맷($^*.trc$ 및 $^*.bvh$)으로 선택하여 저장할 수 있는 시스템을 개발한다. 또한 본 시스템은 광학식 모션 캡처 파일 포맷($^*.trc$)을 자기식 모션 캡처 파일 포맷($^*.bvh$)으로 변환할 수 있도록 하는 기능을 가진다. 마지막으로 본 논문에서는 키넥트 센서를 사용하여 캡처한 모션 데이터가 제대로 캡처되어졌는지 모션 캡처 데이터 뷰어를 통하여 확인한다.
본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 산불 감지 시스템을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 또한 복합적인 상황에서의 화재 감지가 힘들뿐만 아니라 별도의 지속적인 경계가 필요한 지역에 대한 설정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하고 이 데이터들을 복합적인 상황에 따라 비교, 분석하고 그에 따른 가중치를 부여하여 화재를 판단하는 알고리즘을 제안한다. 또한 화재 상태를 나누어 집중적인 화재 감지가 필요한 구역에 차별적인 관리가 가능하게 한다.
코로나바이러스의 세계 확산, 발병 이후 사람들의 실내활동 증가와 건강, 면역에 대한 관심은 많이 증가했다. 이에 맞춰 더욱 정교하고 바른 정보에 의한 스마트헬스케어 역시 관심이 증대되고 있다. 여기서 이야기하는 스마트헬스케어의 범위는 영상 장치를 비롯해 다양한 센서를 활용해 신체활동을 모니터링하고 분석하며 기존의 방식보다 더 객관적인 정보를 제공해 주는 것을 말한다. 위 기술과 대중의 관심을 바탕으로 하여 본 연구에서는 다중 모드 센서를 신체에 부착하여 신체활동을 모니터링 하는 시스템 개발을 목적으로 한다. 하드웨어 설계 부분에서 설계가 완성된 Arduino nano 33 Sense를 이용하여 스마트 헬스 실험 시간을 대폭 줄였다. 또한 운동과 같은 시계열 데이터를 분석하기 좋은 LSTM 기법을 채택하였으며, 개발된 모델을 추후 활용할 방안에 대해 논하였다.
본 논문에서는 무인기를 통해 수집한 영상을 과학적 분석 및 매핑이 가능한 영상으로 산출하는 자동 기하보정 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 무인기를 활용하여 상시적으로 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 홍수 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보를 제공하는 서비스를 위한 요소 기술이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 홍수 재난 관리 플랫폼에 대한 내용을 간단히 소개하고, 중요한 기능중 하나인 무인기 촬영 영상의 자동기하보정 시스템에 대해서 논한다.
디지털 영상에서 색을 표현하기 위해서는 최소 세 개 이상의 색 채널이 필요하다. 하지만 디지털 카메라에서 영상을 얻기 위해 사용되는 영상 센서는 빛의 밝기 정보만을 받아들일 뿐 색 정보를 분리해낼 수 없으므로 각 화소당 세 개의 영상 센서를 배치 한 뒤 색필터를 사용하여 색 영상을 얻어내게 된다. 대다수의 디지털 카메라는 제품의 크기를 최소화 하고 제조 단가를 절감하기 위하여 단일 영상 센서 배열을 사용한다. 이런 단일 영상 센서를 통해 얻어진 영상들은 각 화소당 하나의 색 정보만을 포함하고 있기 때문에, 사람이 본래의 색으로 영상을 보기 위해서는 각 화소당 나머지 두 개의 손실된 색 정보를 복원해야 하며 이 과정을 색 필터 보간(color filter array interpolation) 혹은 디모자이킹(demosaicking) 과정이라 부른다. 본 논문에서는 두 차례에 걸친 디모자이킹 단계를 통해 여러 가지 기법을 복합적으로 사용함으로써 더 정확한 색을 복원하는 기법을 제안하고 있으며, 에지 기반 보간법, 2차 미분값을 보정값으로 사용하는 기법, 색차를 이용하는 기법, 가중치 합을 이용한 기법 등이 사용되어서 화질을 개선하고 있다. 기존의 기법들과 객관적, 주관적 비교를 수행하여 제안하는 기법이 다른 기법들에 비해 더 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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