과거에는 주요 항로 인근의 해양안개(sea fog)를 관측하고 이를 선박들의 안전 운항을 위한 실시간 정보를 제공하는 데 있어서, 작동 원리가 유사한 기상관측용 시정계(Visibility Sensor) 또는 항로표지용 안개감지기(fog detector) 등을 설치하여, 장비가 설치된 곳 인근의 국지적인 안개를 관측하고 있었다. 하지만 먼지, 염분 및 꽃가루 등에 의한 오염이나 거미줄 같은 생물에 의한 감지 센서의 오동작이 자주 발생되어, 실시간 관측 정보의 신뢰성이 다소 낮은 상황이었기 때문에 실시간으로 해양안개 관측정보를 선박이나 이용자에게 즉각 제공하기에는 다소 무리가 있었다. 2019년부터 2022년까지 기상청과 해양수산부 항로표지과 등이 협업을 통해, 보다 신뢰성 있는 실시간 영상기반 해양안개관측 시스템을 전국 주요 항로에 있는 항로표지시설(Lighthouse) 100개 국소에 구축하여 신뢰성 있는 해양안개관측 정보를 매 10분마다 수집하고, 이를 실시간으로 대국민 서비스(웹페이지)를 수행하게 되었다.
본 연구에서는 핵물리학 실험에 활용할 목적으로 기존의 안개상자 실험 장치를 개선하여 펠티에 소자를 이용한 새로운 안개상자 실험 장치를 개발하였다. 개발된 안개상자 실험 장치와 캠코더를 활용한 실험을 통해 우주선 비적을 관찰하고 측정된 자료를 비교 분석하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 기존의 안개상자 실험 장치는 우주선 비적이 발생되는 빈도가 낮고 따라서 발생된 우주선 비적을 육안으로 관찰하기가 매우 어려웠다. 그러나 본 연구에서 새로 개발한 안개상자 실험 장치는 우주선 비적이 발생되는 빈도가 높고, 실험에 캠코더를 함께 활용하면 발생된 우주선 비적을 편리하고 뚜렷하게 관찰할 수 있었다. 둘째, 본 연구에서 개발한 안개상자 실험 장치를 이용한 실험에서 이소프로판올 $1.04{\times}10^{-5}$$ml{\cdot}mm^{-3}$ 이상을 사용하고, 안개상자내의 냉각플레이트 상부 1 mm 지점의 온도가 5$^{\circ}C$ 이하가될 때 우주선 비적이 잘 발생되는 최적조건임을 확인하였다. 셋째, 본 연구에서 개발한 안개상자 실험 장치에서 안개상자내의 냉각플레이트의 온도를 전류의 세기에 의해 자동으로 제어할 수 있는 시스템이 개발된다면 더 정확하고 개선된 안개상자 실험 장치를 만들 수 있을 것이며, 그 결과 핵물리학 실험 또는 방사선 종사자 교육에서 개발된 안개상자 실험장치가 쉽게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
Median Dark Channel Prior를 이용하여 안개를 제거하는 방법은 비교적 빠르고 정확한 전달량 맵을 만들어 안개를 제거한다. 그러나 기존의 안개 제거 알고리즘은 RGB 색 공간에서 수행되기 때문에 색상의 왜곡 오류가 생긴다. 본 논문에서는 HSI 색 공간에서 안개 영상의 색상의 정확도를 측정하여 색상의 왜곡을 보정하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법은 기존 방법으로 안개 제거 시 색상이 왜곡 되는 현상을 현저히 감소시켰다.
본 논문에서는 일반 자연 영상에서 주로 적용되어 왔던 안개 제거 기법을 기반으로 하여 악천후 상황의 도로 주행 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 악천후 상황이란 안개가 있거나 비, 눈이 오는 상황을 의미한다. 도로를 주행하는 환경에서는 비나 눈이 오는 경우에도 안개가 있는 상황과 비슷하기 때문에 안개 제거 기법을 기반으로 하여 악천후 환경의 영상을 개선한다. 우선 최신의 안개 제거 기법 중 하나인 non-local prior 기반의 기법을 도로 주행 영상에 적용 하였을 경우 문제점이 발생하게 되는데 그에 대한 원인을 분석한다. 그리고 이러한 문제점을 해결하기 위하여 예상된 전달량을 보정한다. 모의 실험을 통해 제안하는 방법을 적용하여 도로 주행 영상에서 발생한 문제점을 완화하고 악천후 상황이 개선된 결과를 얻었다.
안개 영상은 먼지, 안개 등의 원인으로 영상 내의 물체가 흐리게 보이며, 빛의 산란으로 인하여 영상의 밝기가 높다. 기존의 다크 채널 방식은 하늘 영역을 따로 처리하지 않고, 안개 영상에서 얻어지는 다크채널을 바탕으로 전달량을 추정한다. 이러한 방식은 안개 영상 내 하늘 영역이 왜곡되는 문제가 발생하게 된다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상의 반전, 유클리드, 그리고 감마보정을 이용한 적응형 전달량을 추정하여 성능을 개선하였다.
본 논문은 안개 제거 처리를 위한 전용의 하드웨어 가속기를 내장하는 고성능의 소프트웨어-하드웨어 통합 안개 제거 시스템의 설계 및 구현을 제시한다. 제시된 안개 제거 시스템에서 다크 채널 프라이어 기반의 안개 제거 처리는 전용의 하드웨어 가속기를 통해 처리되며, 영상의 입출력 및 가속기의 제어는 소프트웨어에 의해서 처리된다. 이를 위해 안개 제거 알고리즘에 내재된 병렬성을 발견하여 OpenCL 커널로 기술하고, 상위 수준 합성 기술을 이용해 하드웨어 가속기를 구현하였다. 기존의 소프트웨어 기반의 안개 제거 시스템과 제안하는 시스템의 성능을 비교한 결과, 동등한 안개 제거 품질을 보이면서도 전체 시스템 수행 시간이 최대 96.3% 단축되었다.
본 연구는 안개제조 장치가 설치된(Auto foggy system: SAE KI RTN Co.) 온실내 tray 시험으로 수행되었으며 시험결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 안개조건하에서 배추의 엽수와 지상부 생체중에는 차이가 없었으나, 초장은 더 증가하였다. 2. 안개조건하에서 40일과 60일 경합처리로 초장이 감소되었으나 엽수에서는 차이가 없었다. 그리고 지상부 생체중은 전 경합기간의 안개조건하에서 감소하였고 특히, 40일(日) 경합구에서 감소정도가 큰 경향이었다. 3. Pendimethalin과 Napropamide 처리로 지상부 생체중은 안개조건하에서 감소하였고, 엽수는 Pendimethalin 처리에서만 이식후 60일에 감소하였다. 4. Pendimethalin, Napropamide 및 Alachlor 처리에서는 안개와 비안개간에 방제효과상의 차이가 없었고 Trifluralin에서는 처리일수가 경과함에 따라 바랭이 유묘출현하게 되므로써 안개조건하에서 방제효과가 낮아지는 경향이 있었다.
안개로 인한 대형교통사고를 예방하기 위한 안개경고시스템의 핵심요소는 시정을 측정하는 장치이며, 최근 고가의 안개센서 보다 인간의 시정감각과 유사하면서도 저렴하고 정확한 시정측정장치에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 도로의 CCTV 카메라를 이용하여 시정을 측정하기 위해 개발된 도로시정측정시스템(RVMS)의 성능 평가 방법 및 결과를 제시하고, 고속도로 등 도로 적용에 따른 경제성과 활용방안을 제시한다. 성능평가는 여주시험도로에 전용 CCTV 카메라, 안개센서, 목측을 위한 시정표지를 설치하고 시험운영결과를 DVR에 기록하여, 특정 안개발생 시간대에 대해 RVMS와 안개센서 결과를 목측결과와 비교분석하였다. 실험결과, 목측을 기준으로 RVMS가 안개센서 대비 높은 측정안정성과 정확성을 가진 것으로 분석되었다. 또한, 본 논문에서는 RVMS가 기존 안개센서 대비 높은 경제성을 가지고 있음을 제시하고 RVMS의 다양한 활용방안을 제시한다. 높은 성능과 경제성을 가진 RVMS의 적절한 활용은 안개발생시 도로 이용자의 교통사고 예방뿐만 아니라 광역 시정정보 수집 및 활용에 획기적인 계기를 마련할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 효과적이고 저 복잡도를 갖는 단일 영상 기반의 안개 제거를 위하여 dual dark channel prior (DCP)와 적응적인 밝기 보정 기법을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 작은 크기의 패치에 의한 dark channel은 영상의 에지 정보를 잘 보존하지만 국부적인 잡음 및 밝기 변화에 민감한 반면, 큰 크기의 패치에 의한 dark channel은 정확한 안개 값을 추정하는데 유리하지만 블록 현상과 이로 인한 후광 효과는 안개 제거 성능을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 방법에서는 계산량 및 메모리 요구량이 큰 matting 기법을 활용한 반면, 제안하는 방법은 크기가 다른 패치로부터 구한 dark channel을 합성하여 dual DCP를 구성하고, 이를 이용하여 안개를 제거함으로써 적은 계산량 및 메모리 요구량을 달성한다. 또한 안개 성분을 제거한 영상에 적응적 밝기 보정 기법을 적용하여 영상에 포함된 객체가 선명하게 보존될 수 있도록 한다. 안개 성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과 제안하는 안개 제거 기법이 기존의 방법에 비해 안개 제거 성능이 우수하면서 계산량과 메모리 요구량이 감소함을 알 수 있다.
안개가 낀 악조건의 날씨에서는 가시성이 저하되어 카메라로 포착한 정보들을 정확히 인식하기 어렵다. 안개 낀 날씨에서도 사물인식, 차선 인식 등 카메라 기반의 기기들이 정상 동작할 수 있도록 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안개 영상에서 밝기와 채도의 차이가 영상의 깊이에 따라 비선형적으로 증가한다는 분석을 통해 깊이 맵 추정을 위한 비선형 모델을 제시한다. 비선형 모델의 안개 제거 방법은 여러 가지 안개제거 방법과의 정량적 수치평가(MSE, SSIM, TMQI)를 통해 동등 이상의 결과를 보여줌으로써 우수한 성능을 자랑한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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