현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.
도심지에서 암반 제거 작업에 시공되어 온 방법 중 가장 효과적인 방법은 소량의 화약류를 사용하여 장약 전색한 후 발파하여 암반에 균열을 발생시켜 암석을 제거하는 방법인데, 환경적인 요인으로 인하여 그 사용에 제한을 받는 경우가 많아지고 발파 불가 지역이 늘어나고 있는 실정이다. 이 공법은 암반에 천공된 공속에 장약을 할 때 전색보호판을 이용하고 같은 시차의 뇌관과 화약으로 다단 장약/전색하고 다단발파기를 이용하여 최적화 된 정밀제어를 함으로써 진동을 감소시켜 발파하는 다단식분산발파 방법으로 모든 현장에 사용 가능하지만 특히 진동과 관련된 분쟁이 큰 도심 지역의 암반 제거에 있어서 더 효과적으로 사용할 수 있다. 이 공법은 일반적으로 천공되어지는 짧은 천공장(1.2~3.0미터)으로 인해 다단 장약 후 지연 기폭이 힘든 구간에서도 뇌관선이 단락 되거나 폭발화약 주변의 화약이 사압을 받는 일이 없이 쉽게 발파패턴을 설계하여 사용 할 수 있다.
화약을 사용하는 현장은 발파에 의해 발생되는 소음과 진동의 영향으로 사용상 제약을 받게 되며, 보안물건이 근접해 있는 경우 대부분 기계식굴착에 의해 작업이 이루어지고 있다. 최근 들어 기존의 기계식굴착 구간에 대해, 발파작업에 의한 암반굴착이 확대되고 있으며 이는 전자뇌관에 의해 가능하게 되었다. 하이트로닉($HiTRONIC^{TM}$)은 진보된 전자기술을 이용하여 생산하는 4세대 뇌관으로 뇌관 내부에 IC-Chip을 내장하고 있어 0~15,000ms까지 1ms간격으로 시차를 설정할 수 있다. 또한 높은 정밀도(0.01%)를 구현하여 초정밀발파가 가능하다. 전자뇌관의 수요처는 고속도로 및 철도현장, 대형 석회석 광산을 비롯한 도심지 터파기 등에서 널리 사용되고 있으며 본고에서는 현재 하이트로닉($HiTRONIC^{TM}$)를 사용하고 있는 현장의 사례를 통해 전자뇌관에 대한 이해를 돕고자 한다.
본 논문은 두 대의 카메라로 찍은 영상을 이용하여 사물의 3D 정보를 계산하는 스테레오 매칭(Stereo Matching) 기법의 전처리 과정에 관한 연구이다. 본 논문에서는 카메라 내부의 왜곡 및 두 카메라간의 정렬 문제로 인해 생긴 영상의 수직시차(vertical parallax)를 제거하기 위한 실시간 편위교정(Rectification) 하드웨어 설계 구조를 제안한다. 이를 위한 사전 단계로 J.Y Bouguet이 설계한 Matlab 툴박스를 이용해 영상의 보정 매개변수(calibration parameter)를 구한 후 Heikkila 와 Silven의 알고리즘을 기반으로 하여 편위교정 하드웨어를 설계하였다. 이때 결과 이미지의 정밀도를 높이기 위하여 Xilinx의 Core 생성기를 이용해 부동소수점 연산기를 생성하여 사용하였으며, 이를 통하여 룩업 테이블(Look-Up Table) 등을 사용하여 설계된 타 편위교정 하드웨어에 비해 높은 정밀도를 가지면서도 실시간으로 작동하는 편위교정 하드웨어를 설계할 수 있음을 확인하였다.
전자뇌관을 사용하여 근접 보안물건에 대한 터널발파 진동제어를 위해서는 근거리 발파진동 특성에 대한 이해가 필요하다. 본 논문에서는 터널발파 진동의 결정에 있어서, 심발부와 확대부의 영향을 분석하였다. 분석을 위한 계측자료는 "원주~강릉 복선전철 제${\bigcirc}{\bigcirc}$공구 노반건설공사" ${\bigcirc}{\bigcirc}{\bigcirc}$ 터널 현장의 기존 도로 하부통과 구간에서 획득하였다. 이에, 0.01%의 높은 시차 정밀도를 가진 터널용 전자발파시스템을 활용하여, 최대 지발당 장약량을 정밀하게 유지함으로써 뇌관 오차에 의한 진동 증폭현상을 제거하고, 진동제어에 유리한 심빼기 발파방법으로 번 컷(Burn-Cut)을 채택하였다. 그 결과, 심발부의 진동수준이 가장 높다는 일반적인 발파 상식과 달리 확대부의 진동수준이 상대적으로 더욱 높은 것으로 나타났다. 결과적으로, 근접 거리의 터널 발파진동은 전자뇌관을 심발부에 적용함으로서 저감시킬 수 있으며, 전체 영역에 전자뇌관을 사용할 경우 더욱 효과적으로 발파진동을 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.
변이영상은 두 스테레오 영상의 시차에 의해 발생하는 각 화소의 변위를 수록한 영상이다. 이 영상은 깊이영상을 생성하여 시점 간 가상영상을 생성하는데 사용된다. 따라서 변이영상은 다시점 비디오 서비스와 직접적인 연관이 있다. 본 논문에서는 유일성(uniqueness)제약과 순차성(ordering) 제약을 사용하여 기준영상과 참조영상 사이의 관계를 이용하여 생성한 변이 공간 영상(DSI : disparity space image)으로부터 비용 행렬을 계산하여 최적의 변이 경로를 찾아가는 다이내믹 프로그래밍을 분석 하였다. 다이내믹 프로그래밍은 정밀한 변이 맵을 얻을 수 있고, 다른 방식들에 비해 연산 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있지만, 영상의 화소값의 변화가 없는 영역에서 이전의 경로를 계속 유지하려는 성질에 때문에 발생 하는 오류확산과 가려진 (occluded) 영역에 의한 오차로 인해 정확한 경로를 찾을 수 없는 경우가 빈번히 발생 하여 에러율이 높아지는 단점을 가지고 있다. 이러한 이론을 토대로 기존의 기법들에 비하여 정확도가 우수한 기법들을 제안하였다. 개선된 역 추적 과정을 이용하여 기존의 다이내믹 프로그래밍 기반의 스테레오 정합 기법들보다 우수성이 뛰어난 결과들을 나타내었다.
본 연구는 점화제와 지연제에 대한 시차 주사 열량 측정법을 통하여 반응 속도식 및 발열량을 추출하여 노화에 따른 반응 특성을 분석하기 위한 정밀 수치계산을 수행하였다. 연소 실험을 수행하여 수분이 관여된 노화에서 점화제와 지연제에서 명확한 연소 중단을 확인하였다. 이 결과를 수치계산과 비교하여 노화가 점화제와 지연제 전반에 성능 감소 및 오작동 요인으로 작용됨을 확인하였다.
아리랑 3호는 2012년 5월 18일에 발사된 다목적실용위성으로서, 탑재된 AEISS센서는 고도 685km의 태양주기 궤도상에서 0.7m의 공간해상도 흑백 영상과 2.8m 공간해상도의 다중 파장대 영상을 폭 16.8km로 획득한다. 아리랑 3호는 아리랑 2호에 비해 많은 부분에서 성능의 향상이 이루어졌으며 그 중 단일 패스에서 스테레오 영상이 취득 가능하도록 설계되었다. 아리랑 3호를 이용하여 3차원 지형 정보의 추출을 하기 위해서는 정확한 에피폴라 기하를 규명하는 것이 필수적이며, 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상 제작을 위한 최적의 영상 변환식을 도출하기 위한 에피폴라 곡선의 특성에 대해 분석하였다. 영상과 함께 제공되는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)를 기반으로 영상 전역에 해당하는 에피폴라 커브를 도출하고 이에 대한 모양분석을 통해 에피폴라 커브가 최소 3차 다항식 이상의 변환식으로 모델링 될 수 있음을 알 수 있었다. 또한 아리랑 3호 AEISS센서의 두 개의 CCDs라인 특징 또한 확인 가능하였다. RPCs 업데이트 시에도 샘플 방향의 영상 오차를 최소화하기 위해 3차식이 필요했으며, 에피폴라 영상 리샘플링 시에도 3차 영상 변환식을 활용한 경우 최대 0.7 픽셀이내의 정밀한 y시차를 확보할 수 있었다.
본 연구는 팔당호 내 4개 지점을 대상으로 각 지점에서의 장기 수질 변화 및 지점 간 시차성을 확인하기 위하여 비모수적 추세분석 방법인 Seasonal Kendall test, LOWESS와 Cross Correlation을 수행하였다. 본 분석을 위하여 2004년 1월부터 2016년 12월까지, 각 지점별 9개 수질 항목(수온, EC, DO, BOD, COD, T-N, T-P, TOC, Chl-a)의 주별 분석 자료를 사용하였다. Seasonal Kendall test 결과 수온은 증가, EC와 T-N, T-P는 전 지점 모두 감소 경향을 나타내었다. LOWESS 결과 BOD 농도는 전 지점에서 2013년부터 2016년까지 "감소" 경향을 나타내었고 COD는 2012년부터 "증가" 경향을 나타내었다. 따라서 2012~2013년은 팔당호 전 지점에서 BOD의 개선과 함께 COD의 증가가 나타나는 전환기였음을 확인할 수 있었다. Cross Correlation 결과, 모두 시차성 없음으로 나타났다. 본 연구를 통하여 팔당호에 대한 보다 적합한 수질관리를 위하여 위의 전환기에 대한 발생원인 분석과 함께 수질 측정주기의 증가를 통한 보다 정밀한 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.
본 항공기에 스테레오 카메라를 장착하여 영상 기반의 비행 객체 탐지 및 탐지된 객체의 3차원 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 구름 사이에 존재할 수 있는 원거리의 작은 객체를 탐지하기 위한 방법으로 PCT 기반의 Saliency Map을 생성하여 이용하였으며, 이렇게 탐지된 객체는 좌우 스테레오 영상에서 매칭을 수행하여 스테레오 시차(Disparity)를 추출하였다. 정확한 Disparity를 추출하기 위하여 비용집적(Cost Aggregation) 영역을 탐지 객체에 맞추어 가변되도록 가변 영역으로 사용하였으며, 본 논문에서는 Saliency Map에서 객체의 존재 영역으로 검출된 결과를 사용하였다. 좀 더 정밀한 Disparity를 추출하기 위하여 Sub-pixel interpolation 기법을 사용하여 Sub-pixel 레벨의 실수형 Disparity를 추출하였다. 또한 이에 카메라 파라미터를 적용하여 실제 탐지된 비행 객체의 3차원 공간 좌표를 생성하여 객체의 공간위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 향후 자율비행체의 영상기반 객체 탐지 및 충돌방지 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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