본 논문은 사이드 스캔 소나 영상을 컨볼루션 신경망으로 학습하여 수중물체를 탐색하는 방법을 다루었다. 사이드 스캔 소나 영상을 사람이 직접 분석하던 방법에서 컨볼루션 신경망 알고리즘이 보강되면 분석의 효율성을 높일 수 있다. 연구에 사용한 사이드 스캔 소나의 영상 데이터는 미 해군 수상전센터에서 공개한 자료이고 4종류의 합성수중물체로 구성되었다. 컨볼루션 신경망 알고리즘은 관심영역 기반으로 학습하는 Faster R-CNN(Region based Convolutional Neural Networks)을 기본으로 하며 신경망의 세부사항을 보유한 데이터에 적합하도록 구성하였다. 연구의 결과를 정밀도-재현율 곡선으로 비교하였고 소나 영상 데이터에 지정한 관심영역의 변경이 탐지성능에 미치는 영향을 검토함으로써 컨볼루션 신경망의 수중물체 탐지 적용성에 대해 살펴보았다.
사이드스캔소나(Side Scan Sonar)와 SBP (Sub-bottom Profiler)는 최근 해양탐사 기술의 발전과 더불어 수중과 해저면, 그리고 해저면 하부에 대한 정보가 필요한 분야에 많이 활용되어지고 있다. 본 연구에서는 사각형 인공어초가 해저면에 분포하는 지역을 대상으로 사이드스캔소나와 SBP를 이용하여 자료를 취득하였다. 취득된 사이드스캔소나 자료에 대하여 디지털 영상처리 기법인 공간영역과 주파수영역에서의 각종 필터링을 적용하여 필터링의 종류와 매개변수에 따른 특징 및 영상분석을 시도하였다. SBP 자료는 이득회수, 디콘볼루션, 스펙트럼 분석, 뮤팅, 구조보정 등의 탄성파 자료처리과정을 거친 후 단면도를 구하였으며, 또한 통계적 특징에 기인한 평균값과 중앙값을 이용한 영상처리 과정을 거쳐 지층의 연속성 향상을 도모하였다. 사이드스캔소나와 SBP 두 가지 자료를 함께 시각화하는 방법을 이용하여 인공어초의 상태 및 구조물의 침하여부를 보다 쉽게 파악할 수 있었다. 또한 샘플링된 해저퇴적물 시료분석 결과와 사이드스캔소나의 Texture Filtering 적용결과, 그리고 천부지층결과의 연계해석을 통해 지층 상부퇴적물의 종류와 분포 및 두께를 파악할 수 있었다.
기존의 예인식으로 운용하는 사이드스캔소나의 경우 조사 시 사용자가 원하는 단면 조사에 어려움이 있어 수중구조물 전동 지그가 개발되었지만, 전동지그를 사용한 음파촬영방법의 경우 보트와 소나가 일체 거동하기 때문에 파랑에 의한 보트 롤링현상, 보트운전자의 운용미숙 등으로 인한 음파영상의 흔들림발생 등, 작업환경에 따른 여러 가지 문제로 인하여 데이터의 왜곡이 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 기존 사이드스캔소나의 수중조사를 위한 장비운용 시 발생하는 영상의 흔들림을 해결하기 위해, 흔들림 보정센서를 부착하고 흔들림 보정 알고리즘을 개발하여 흔들림보정이 가능하도록 프로그램을 보완하였다. 또한, 소나 데이터 해상도의 향상 정도를 검증하기 위하여, 현장조사를 통해 흔들림 보정 전 후 음파영상을 수집하고 손상 의심부에 잠수사를 투입하여 실제 손상길이 및 수심을 측정하여 취득한 음파영상 데이터의 분석을 수행하였다. 본 연구는 향후 사이드스캔소나를 활용한 구조물의 수중부 및 하상면 음파영상 촬영기법의 발전에 기여할 것으로 판단된다.
A side scan sonar system uses the towfish installed sonars, It is an equipment that search images of the bottom surface of the sea in real time. It is a typical equipment that is related to a sea investigation such as a geological survey, seabed communication cable and power line cable placing repair investigation, fish breeding ground investigation, sea purification, relic and mineral investigation, and mine and submarine search. It used to fined objects and investigate on the seabed surface. But, recently, it is used to sea purification and geological survey that require information of the correct surface of the seabed. So, it needs various filtering technique and image processing techniques development to acquire high resolution image. therefore, this research develops a side scan sonar using multi-beam sensors that supply various information with the fast scan speed and correct high resolution that is not a simple underwater investigation equipment.
본 논문의 목적은 사이드 스캔 소나 자료를 이용하여 해저면의 지질을 분류하는 알고리 즘을 제안하는 것이다. 사이드 스캔 소나 시스템에서 획득된 수치 자료에 대하여 탐사선의 항해 자료를 근거로 모자이킹을 수행하고 2차원 영상 자료를 생성하여, 평활화(Smoothing)와 같은 영 상 처리기법을 적용하여 보간을 수행하였다. 그리고, 모자익 영상의 텍스쳐 특성을 이용하여 영상 분할(Segmentation)을 실시하였다. 토우-휘시(Tow-fish)의 좌우현 센서의 특성 차이로 발생하는 좌우현음압의 차이와 센서에서 먼 곳에서 온 신호일 수록 음압이 작기 때문에 음압 자료의 보정 이 필수적이다. 본 논문에서는 토우-휘시 고도별 평균을 이용한 보정치로 음압 자료를 보정하였 고, 보정된 음압 자료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료를 보정하였고, 보정된 음압 자 료로 모자익한 결과와 보정하지 않은 음압 자료로 모자익한 결과를 비교하여 음압 보정된 영상의 질이 향상됨을 확인하였다. 영상의 분할 방법은 그레이 레벨 동시발생 행렬(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용한 텍스쳐 특성을 기초로 그레이 레벨 최대 발생 특징식을 제안하 고, 그 결과를 제시하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권2호
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pp.344-354
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2009
Side scan sonar using acoustic wave plays a very important role in the underwater, sea floor, and shallow marine geologic survey. In this study, we have acquired side scan sonar data for the underwater man-made structures, artificial reefs and fishing grounds, installed and distributed in the survey area. We applied digital image processing techniques to side scan sonar data in order to improve and enhance an image quality. We carried out digital image processing with various kinds of filtering in spatial domain and frequency domain. We tested filtering parameters such as kernel size, differential operator, and statistical value. We could easily estimate the conditions, distribution and environment of artificial structures through the interpretation of side scan sonar.
사이드 스캔 소나 이미지로부터 물체를 인식 및 식별하기 위해서 다양한 세그먼테이션에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 성능은 거의 물체의 그림자 윤곽을 따라가고 노이즈도 특정방법에서는 많이 줄어들지만, 수행시간이 오래결려 실용화하기에는 문제가 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 그림자와 배경을 분리해 내는 세그먼테이션을 시도하는데, 배경의 노이즈의 분포에 대한 특성과 물체의 그림자의 특성을 모폴로지 기법을 이용하여 분석하여 분리해내어 세그먼테이션을 얻어 내었다. 이 방법은 배경만의 특성을 이용하여 적용하였기 때문에 배경의 평균이 그림자보다 낮아도 유용하며, 여러 가지 물체가 존재해도 가능한 방법이다. 또한 수행시간을 1초내로 현격이 줄이는 결과를 도출하였다.
한국해안해양공학회 2002년도 한국해안해양공학발표논문집 Proceedings of Coastal and Ocean Engineering in Korea
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pp.308-315
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2002
해양구조물 설치(Offshore Engineering)에 대한 수요가 급증함에 따라 보다 정확한 설계와 시공을 위한 해저지형 및 지질환경에 대한 탐사(Geophysical Survey)수요가 급격히 증가하고 있다. 전자기파의 감쇄가 심한 해수로 덮여 있는 해저에 대한원격탐사 매체로는 SONAR(SOund Navigation And Ranging)시스템이 일반적으로 이용되고 있다. (중략)
해저면의 정보를 얻기 위하여 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar)를 이용하여 해저면의 모자이 영상을 생성하였다. 경사거리 보정에 필요한 Tow-Fish의 수증고도 산출을 위해 short time energy 함수를 각 ping의 음압 레벨에 적용하였으며, 수주(water column) 영역이 제거된 모자익 영상을 생성할 수 있었다. 모자익 영상 생성시 각 화소의 음압 대표값으로 최대값, 최근값 및 평균값을 사용하였으며, 평균값 사용시 일정 방향으로 발사된 음파의 음악값만을 대상으로 평균값을 구하여 해저면의 3차원 정보를 보존하였다. 모자익 영상 생성 방법으로 Im/pixel 이상의 저해상도로 전테 탐사 영역에 대한 조자익 영상을 생성한 후 관심 대상 영역을 선택하여 0.1m/pixel의 공간 해상도를 가진 고화질의 모자익 영상을 생성하였으며, 해저면의 암석, 연흔, 개펄, 인공 어초 등의 해저 물체를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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