본 논문에서는 해상 안개를 감지하여 선박 운항 시 선원들이 안전 운항을 할 수 있도록 알려주는 안개 경보 장치를 설계 및 제작하였다. 개발된 안개 경보 장치는 광전소자인 적외선 LED의 발광부와 수광부를 이용하여 센서부와 송수신 장치 모듈을 통합시켰으며, 수신 감도만을 이용하여 저전력 및 소형화하였다. 제작된 장치의 실험은 시정 1km 이내로 안개발생 기준을 습도 70 %로 하고 인공의 안개를 발생시켜 기준값을 초과하면 알람이 울리는 것을 실험에서 확인하였다. 개발된 장치를 선박에 적용할 경우, 짙은 안개에 따른 안전사고에 신속히 대응 할 수 있을 것이다.
칼라 영상의 안개제거 기술이 다양하게 연구되어 왔으며 이 중 칼라 안개 영상의 특성을 토대로 도출한 Dark Channel Prior(DCP) 모델을 이용한 방법이 가장 활발하게 이용되고 있다. 한편 근적외선 영상을 이용한 응용이 널리 사용되고 있으며 근적외선 영상에 존재하는 안개를 제거할 필요가 있음에도 불구하고 기존에 근적외선 영상을 대상으로 하는 안개 제거 기술이 제안되지 않았다. 본 논문에서는 칼라 영상과 근적외선 영상을 안개 제거 측면에서 비교 분석을 수행하며 적외선 영상에 기존의 칼라 안개 제거 알고리즘 기법을 적용했을 때 나타나는 결과를 분석한다. 또한 근적외선 영상에서의 특징에 맞게 기존 칼라 안개 제거 기법을 수정한 기법을 제안하고 그 결과를 분석한다.
본 연구에서는 구미에 위치한 낙동강에서 발생한 안개를 분류하였고 안개 발생 전후의 기상특성을 분석하였다. 안개는 2013년부터 2015년까지 시정계를 이용하여 관측되었다. 안개는 총 74회 발생하였고 대부분 증기안개로 분류되었다. 관측된 증기 안개는 내륙에서 발생한 안개보다 지속시간이 길게 나타났는데 이는 지형적 특징으로 인해 야간 증발이 다른 지역보다 강하게 나타났기 때문이다. 안개 지속시간에 대한 하천 증발 효과를 분석하기 위해 Penman-Monteith(Penman법)와 Bulk aerodynamic (Bulk법) 방법을 사용하여 증발량을 추정하였다. 이 중 Bulk법은 실제 수면에서 측정한 증발량과 유사하게 나타났다. 따라서 Bulk법이 실제 수면 증발량 추정에 적합한 방법임을 확인할 수 있었다. Bulk법으로 추정한 증발량은 안개 비발생일 보다 안개 발생일에 06 LST와 07 LST에 더 높게 나타났다. 안개 발생일에 하천의 증발은 대기에 증발잠열 에너지를 공급하고 안개 내부의 난류를 유지하는 에너지원으로 작용한다. 이와 같은 결과는 안개내부의 풍속, 기온, 그리고 난류운동에너지의 증가를 통해 확인하였다.
환경적인 영향에 대해 민감하게 발생하는 안개는 특정 지역/시간대를 예측하기 어려워 시민의 안전에 대한 위험성을 가진다. 따라서 기존의 소극적이고 수동적인 대응방안이 아닌 건조공기와 음이온 응결핵을 통해 안개입자를 직접적으로 제거할 수 있는 안개제거장치를 이용한 백연성 안개 저감 기술을 제안하고자 한다. 이에 본 연구에서는 저류지 환경에서 자주 발생하는 백연성 안개에 대하여 안개제거장치를 이용한 저감 효과를 확인하고 기온 환경에 따른 영향성을 분석하고자 실험적 검증을 수행하였다. 동일한 환경 조건에서 100 m 거리에 위치한 표지판을 설치하여 가시거리를 비교하였다. 그 결과 30초 이내에 100 m 이상의 가시거리를 확보 가능하였으며 이것으로 안개저감효과가 효과적임을 확인할 수 있었다. 또한 기온 환경에 따라 온도가 낮을수록 백연성 안개가 크게 발생하였으나 기온 환경별 백연성 안개의 저감효과에 대한 영향성은 미미한 것을 확인하였다. 본 실험을 통해 안개제거장치를 이용하여 저류지환경에서 발생된 백연성 안개에 대한 저감 효과를 검증할 수 있었다.
본 논문에서는 고속도로 대형 추돌사고의 원인이 되는 안개로 인한 시정거리 악화를 개선하기 위한 방법으로 염화칼슘 연소탄, 초미립자 살포기, 강풍기, 건조공기 등을 이용한 안개소산 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 국내 환경에 적합한 안개소산 시스템을 개발하기 위해 다양한 안개소산 방법에 대한 현장 성능실험을 통해 검증하였고 강풍기와 열풍기를 결합하여 생성한 건조공기를 통해 공기중의 상대습도를 떨어뜨려 안개를 소산하는 방식이 시정거리 개선효과가 우수하였으며 이를 통해 고속도로 및 터널의 출입구 등 안개 발생으로 운전자의 시정거리가 낮아져 발생하는 사고를 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
안개는 지표면과 인접한 대기 중에서 발생하여 장시간 체류하는 현상으로, 입자크기는 1-100$\mu\textrm{m}$정도로 빗물입자(0.1-3.0mm)보다 작다. 또한, 구름은 고도 600m 이상에서 형성되며 안개입자와 동일한 기 작에 의해 발생하여 장거리 이동을 하게 되는데, 관측자의 위치 및 고도에 따라 안개 또는 구름으로 인식하게 된다. 이러한 안개는 일반적으로 시정거리 1km이하의 기상현상을 의미하기도 하지만, 대기 중의 입자상.기체상 오염물질을 지표 및 동ㆍ식물의 표면으로 이동시키는 매개체의 역할로 생각할 수 있다. (중략)
본 논문에서는 안개에 오염된 영상에서 안개 신호 성분을 제거하여 화질이 향상된 영상을 얻는 알고리즘을 설명한다. 실생활에서의 활용도가 높은 모바일기기에서의 활용을 위해 무엇보다 간결하고도 효과적인 안개제거 알고리즘이 필요하다. 이를 위해 patch 영역을 기반으로 한 계산이 아닌 픽셀을 기반으로 한 안개제거 알고리즘을 제안한다.
영상처리 기법을 이용한 유속 측정 방법인 표면영상유속계는 비접촉식으로 간편하게 유속을 측정할 수 있다는 장점이 있지만 영상 내 추적자의 움직임을 식별하기 어려운 야간의 경우와 새벽의 안개가 발생하는 경우에 대한 유속 측정의 어려움이 있었다. 표면영상유속계를 이용한 야간 유속 측정은 조명과 적외선 카메라를 이용하여 수표면을 가시화하는 방법을 통해 현장 적용성을 검증하였으나, 안개 발생 상황에서는 적용하기 어렵다는 한계가 있었다. 야간과 안개 등의 한계를 동시에 극복하기 위한 방법으로 원적외선 카메라를 이용한 연구들이 이루어지고 있지만 아직 시작단계이고, 원적외선의 경우 주변 환경 변화에 따라 물체의 표면온도가 검출되는 파장이 달라져 영상의 품질에 차이가 발생하기 때문에 이에 대한 다양한 실험적 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 야외 개수로에서 드라이아이스를 이용하여 안개 조건을 재현하고, 다양한 흐름 조건에서 원적외선 영상을 이용한 표면유속 측정 적용성을 검토하였다. 안개가 발생하는 경우 원적외선 표면영상 유속계를 적용한 결과 안개가 없을 때의 유속 측정 결과와 거의 일치하는 것을 확인하였다. 따라서 원적외선 카메라를 이용한 표면유속 측정 방법은 야간과 안개가 발생하는 상황에 모두 사용하기에 적합한 것을 나타났다. 향후 하천 유량조사에 원적외선 카메라를 활용한다면 기존의 표면영상유속계의 비가시 환경에 대한 한계들을 많은 부분 극복할 수 있을 것으로 기대한다.
자율주행 및 인공지능 CCTV는 안개와 같은 악조건 상황에서 주변의 사물과 사람인식에 대한 카메라의 가시성 및 검출 능력이 저하된다. 이러한 악조건 상황에서도 중요한 정보를 정확하게 얻기 위해서 안개 제거 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 과거부터 현재까지 안개 제거 기술은 컴퓨터 비전/ 데이터 기반 등 다양한 방법을 이용한 연구가 진행되고 있다. 안개 제거 기술 중에서 입력영상에 대한 깊이 정보를 통한 안개 전달량을 추정하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 영상의 특징 DCP, saturation∗value, sharpness가 깊이정보와 선형관계에 있다는 가정을 통해 선형모델을 제시한다. 제안한 선형모델을 통한 안개제거방법은 기존의 방법들과 정량적 수치평가에서 평균적으로 10% 향상된 결과를 보여주며 알고리즘의 성능의 우수성을 증명하였다.
본 논문은 single image에서 측정한 빛 전달량 값과 local contrast 값을 사용하여 안개 량을 수치화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 빛 전달량 값을 사용하여 안개로 예측되는 지역을 추정하고, 추정된 안개 예측 지역의 넓이와 해당 지역의 local contrast 크기의 범위를 사용하여 안개 정도를 수치화 한다. single image에서 측정 가능한 안개 의 물리적 특성들을 고려하였기 때문에 기존의 안개 검출 알고리즘들이 구분하지 못했던 영상들에서도 안개 량을 정확하게 측정하였다. 실제 빛의 산란 정도를 측정하는 감광 계수 측정계를 사용하여 측정한 안개 량과 제안하는 방법의 수치를 비교했을 때, 다양한 환경과 물체를 포함한 영상들에서 95%이상의 정확도로 안개 정도를 수치화 하였다. 또한 빛 전달량 추정 과정에서 local contrast 값을 추출하여 사용하기 때문에 기존의 빛 전달량을 측정하는 방법에서 복잡도를 거의 증가시키지 않는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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