본 보고는 금년 1원 11일부터 15일까지 영국 런던에서 개최된 SLF 37차 회의 결과를 중심으로 선박의 손상 복원성과 관련된 최근의 IMo의 동향을 소개하여 국내 관련업계에 최신정보를 제공하고 향후의 대처방향을 논의하기 위함이다. 앞으로의 국제협약에서의 손상 복원성 규칙은 점차 확률론적인 방법으로 바뀌어 가는 추세이며 이러한 IMO의 의도를 구체적으로 반영한 실례가 SOLAS 92이다.
손상된 얼굴영상을 인식하는 문제는 자동 얼굴인식 시스템의 상용화에 중요한 논점이 되고 있다. 손상된 영상에서 얼굴을 인식하기 위한 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째는 손상된 정보를 제거하여 인식을 하는 것이고, 둘째는 손상된 정보를 복원한 후에 인식을 하는 것이다. 본 논문에서는 손상된 영상을 코호넨 네트워크에 입력하여 손상된 영역을 추출한 다음에 주성분 분석을 통해 얻은 특징 벡터의 계수 추정을 이용하여 복원하는 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법은 손상되지 않은 영역을 기반으로 하여 손상된 영역의 특징 벡터를 추정하고, 추정된 특징 벡터로써 손상된 영상을 복원하는 방법으로 학습되어지지 않은 영상에서도 복원이 가능하다. 본 연구실에서 얼굴 인식에 많은 영향을 미치는 눈과 입 부위를 인위적으로 손상시킨 영상을 실험하였을 때, 복원된 영상의 인식률은 학습된 영상의 경우에는 코호넨 네트워크를 사용한 방법과는 유사한 결과를 나타내고 대칭성을 이용한 방법에 비해서는 11.8%가 향상되었으며, 학습되지 않은 영상에서의 경우에는 코호넨 네트워크를 이용한 방법과 대칭성을 이용한 방법에 비해 각각 14%, 7% 향상되었다.
원양어선 제501 오룡호는 황천 중인 베링해에서 조업 후 피항하던 중 개구부를 통한 침수로 인하여 침몰하였으며 많은 선원들이 사망하고 실종되었다. 본 연구에서는 사고선박 침몰사고의 진행상황 별 유동수 영향과 어획물 배치 등을 고려한 선박복원성 계산을 KST-SHIP (선박안전기술공단 선박계산시스템)을 사용하여 수행하고 사고선박의 침몰사고 시의 침수 후 선박복원성을 분석하였다. 먼저 만재출항상태 (Full Load Departure Condition)에서의 사고선박의 비손상 복원성 계산서와 KST-SHIP을 사용한 비손상 선박복원성 계산 결과를 비교하여 검증하고, 사고선박의 출항 시부터 사고 직전까지의 배수량에 따른 비손상 복원성 계산을 수행하여 비손상 복원성을 분석하였다. 또한 사고선박 침몰사고 시의 진행상황 별 침수 후 선박복원성 계산을 수행하여 침수 후 복원성도 분석하였다.
본 논문에서는 공간적 보간을 응용하여 손상된 영상 구획의 데이터를 복원하는 기법을 제시한다. 이러한 기법은 손상된 영상을 부가 정보 없이 복원하는 오류 은폐의 핵심으로 Park[3], Wang[4], Sun[9], Lee[7], Hemami[8] 등에 의해서 여러 가지 기법들이 제안되었다. 그러나 이러한 기법들은 단순히 주변 구획과의 경계면에서의 연속성만을 고려하여 복원하므로 구획 내부의 데이터를 복원하는데 한계가 있으며 계산량도 많은 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 기법들의 단점을 극복하기 위하여 Non-Unform Rational B-Spline(NURBS)을 응용한 복원 기법을 제안한다. 제시된 주변 구획의 오류 유무와 윤곽선의 방향에 따라 주변 구획의 화소 정보에 할당되는 가중치를 적절히 변경하여 NURBS를 적용한다. 따라서 윤곽선의 방향을 더욱 견실하게 복원함으로써 주관적, 객관적 관점에서 기존의 기법보다 우수한 영상 구획 복원 성능을 얻을 수 있다. 정지 영상에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과 제안하는 알고리듬을 기존의 기법보다 30% 구획 손실율에서 0.5 dB이상 성능 향상을 얻을 수 있음을 관찰하였다.
본고에서는 1912년 타이타닉호의 침몰사고 이후 도입된 구획 및 손상복원성규칙의 개정현황, 1987년 herald of Free Enterprise 호와 1994년 Estonia 호의 Ro-Ro Space 해수유입으로 인한 침몰사고 이후 도입된 잔존 복원력 요건 및 Ro-Ro Passenger Ship의 강화 규정을 요약하였다. 또한 IMO 혐약 내의 모든 손상복원성 류칙을 확률론적인 방법으로 통합하기 위하여 IMO SLF (복원성, 만재홀수선 및 어선안전 소위원회)에서 진행중인 HArmonization 작업과 이에 중대한 영향을 미칠 것으로 예상되는 EU(유럽연합) Consortium Project 인 "Harmonization of Rules and Design Rationale(HARDER)" 에 대한 현재까지 의 동향을 요약하였다. 그리고, 부록으로서 방화 및 구명 설비에 대한 협약개정동향을 수록하였다.동향을 수록하였다.
${\ulcorner}수변복원(水邊 復元, stream restoration){\lrcorner}$은 미 연방정부의 관련 기관들이 공동으로 참여하여 1998년 10월 발간한 하천과 그 연변의 복원을 위한 종합적인 가이드라인이다. 이 책은 "원칙, 과정, 실무"라는 부제가 붙어 있다. 이 책의 제작 취지는 연방 정부의 범 기관 차원에서 전국에 악화되가는 하천과 그 연변을 복원하는데 있어 실무자들에게 개념적, 방법적, 기술적 가이드라인을 제공하는 것이다. 이 가이드 라인의 제작에 참여한 기관은 농무성, 환경청, 상무성, 국방성(공병단), 내무성 등 15개 기관이다. 이를 위하여 각 기관에서 양해 각서를 조인하여 하천 기술자들은 물론, 생물, 생태, 조경, 하천 형태 등 관련 100명 이상의 전문가들이 '연방기관 수변복원 실무그룹'을 구성하여 추진하였다. 이 가이드라인 구조는 3부와 9장, 그리고 부록으로 구성되어 있으며, 원색사진과 그림을 강조하며 추후 수정보완을 위해 바인더로 만들어졌다. 이 가이드라인은 기본적으로 손상이 된 하천의 복원 설계보다는 손상이 안된 하천의 구조와 기능 이해에 더 중점을 두었다. 따라서 이것 하나만으로 하천 복원에 관한 모든 기술적 지식을 얻기는 어렵다. 그럼에도 불구하고 이 가이드라인 제작팀의 규모와 노력 등을 고려할 때 당분간 미국은 물론 세계적으로 하천 복원과 자연형 하천공법 등의 실무에 상당한 기여를 할 것으로 보인다.
$\ulcorner$수변 복원 (水邊 復元), stream restoration)$\lrcorner$은 미 연방정부의 관련 기관들이 공동으로 참여하여 1998년 10월 발간한 하천과 그 연변의 복원을 위한 종합적인 가이드라인이다. 이 책은 “원칙, 과정, 실무”라는 부제가 붙어 있다. 이 책의 제작 취지는 연방 정보의 범 기관 차원에서 전국에 악화 되가는 하천과 그 연변을 복원하는데 있어 실무자들에게 개념적, 방법적, 기술적 가이드라인을 제공하는 것이다. 이 가이드라인의 제작에 참여한 기관은 농무성, 환경청, 상무성, 국방성(공병단), 내무성 등 15개 기관이다. 이를 위하여 각 기관에서 양해 각서를 조인하여 하천 기술자들은 물론, 생물, 생태, 조경, 하천 형태 등 관련 100명 이상의 전문가들이 ‘연방기관 수변복원 실무그룹’을 구성하여 추진하였다. 이 가이드라인 구조는 3부와 9장, 그리고 부록으로 구성되어 있으며, 원색사진과 그림을 강조하며 추후 수정보완을 위해 바인더로 만들어졌다. 이 가이드라인은 기본적으로 손상이 된 하천의 복원 설계보다는 손상이 안된 하천의 구조와 기능 이해에 더 중점을 두었다. 따라서 이 것 하나만으로 하천 복원에 관한 모든 기술적 지식을 얻기는 어렵다. 그럼에도 불구하고 이 가이드라인 제작팀의 규모와 노력 등을 고려할 때 당분간 미국은 물론 세계적으로 하천 복원과 자연형 하천공법등의 실무에 상당한 기여을 할 것으로 보인다.
오래된 영화 필름이나 비디오 테이프 등의 영상물에서 나타나는 대표적인 손상으로는 긁힘과 얼룩무늬 손상이 있으며, 본 논문은 긁힘 손상을 자동 탐지하고, 자기상관 (AR: autoregressive) 이미지 생성모델 (PAST-PRESENT 모델) 기반의 영상 인페인팅 모델을 사용하여 손상을 복원하는 시스템을 설계하고 구현하였다. AR 이미지 모델 생성을 위해, 지역성을 최대화할 수 있도록 인접 화소를 모으는 Sampling Pattern을 사용하였으며, 추출된 화소들을 필터링 (filtering)하는 단계, AR 모델 파라미터 계산 (model fitting)을 위한 Durbin-Levinson 알고리즘, 최종 파라미터를 통한 훼손된 화소의 예측 및 보간 단계로 구성된다. 구현된 시스템은(1) VHS 테이프를 통한 아날로그 영상물의 디지털화, (2) 긁힘 손상의 자동탐지와 자동손상복원, (3) 얼룩무늬의 수동탐지와 자동복원의 3단계 복원절차를 지원하도록 설계하였다. 단계 1과 단계 2는 영상복원 고속화를 위해 TIDSP 보드 (TMS320DM642 EVM)을 이용하여 구현하였으며, 단계 3은 사용자의 수동탐지를위해, PC 를 사용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안된 기법을 고전 한국영화 2편 (자유만세와 로보트 태권 V)에 대하여 실험하였으며, 본 논문에서 제안한 자기상관 기반의 복원 시스템은 Bertalmio 인페인팅 기법과 비교하였으며, 주관적 화질 (MOS 테스트) 및 객관적 화질 (PSNR), 특히, 숙련된 복원기술자에 의한 복원과의 차이를 정의하는 복구품질 (RR)에서 향상된 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 영상에서 일부 정보가 손실 또는 손상된 경우에 대해서 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상을 그레이 영상으로 변환한 후, 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상의 특징들을 학습한다. 따라서 영상의 일부 정보가 손실되거나 잡음이 있는 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한 후, 이진화된 결과를 홉필드 네트워크에 적용하여 영상을 복원한다. 제안된 방법을 5장의 그레이 영상을 대상으로 실험한 결과, 퍼지 이진화 기법과 홉필드 네트워크를 적용한 방법이 잡음이 있거나 영상의 정보가 손실된 영상에서 복원 정도가 높은 것을 실험을 통하여 확인하였다.
소형선박인 어선·낚시어선의 전복 사고로 인한 인명 사고가 지속적으로 발생 되어지고 있다. 소형선박인 어선·낚시어선의 운항 시 선박의 운항자가 선박의 실시간 복원성 상태 인지 없이 어업 또는 낚시 활동하는 동안 해양 환경 상태 또는 적화 상태 변화와 추가적인 외력에 의해서 선박의 전복 사고가 발생 되어진다. 본 연구에서는 소형선박 어선·낚시어선의 실시간 복원성 감시를 위한 안전키트의 실험적 검증을 실시했다. 안전키트의 자이로센서를 활용하여 실시간 횡요각 데이터 측정 및 주파수 분석하여 횡요주기를 도출하고 횡메타센터(GM)을 도출한다. 또한, 실사간 도출된 GM에 따라 국제해사기구(IMO, International Maritime Organization) 비손상 복원성 평가 기준 값을 추정한다. 실험적 검증을 통하여 개발된 소형선박 어선·낚시어선용 안전키트의 정확도 확인 및 개선점을 발견하였으며, 향후 연구 계획에 대해서 제시했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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