본 논문은 열적외선 카메라 이미지를 영상 처리 기법을 활용하여 실시간으로 구현하는데 그 목적이 있다. 열적외선 영상 데이터는 온도의 변화에 따라 Hot Mapping, Cool Mapping, Rainbow Mapping을 하였으며, 열적외선 이미지의 명암대비 기능을 알아보기 위해 히스토그램 영상처리 기법을 사용하였고, 물체의 구분을 위해서 열적외선 이미지의 에지 부분을 추출하였다. 또한 이미지에서 온도를 추출해 내기 위해 이미지 정보 프로그램을 만들어 온도를 측정할 수 있었다.
최근 환경보호와 신재생에너지 확보 일환으로 태양광발전소가 널리 보급되고 있으며, 태양광 모듈의 효율적인 관리를 위해서는 정기적인 점검이 필요하다. 본 연구에서는 UAV 기반 열적외선 카메라와 GIS 공간분석을 통해 태양광 모듈에 대한 고장여부를 진단할 수 있는 실험을 실시하였다. 먼저 고정익 UAV와 RGB 카메라를 이용하여 영상을 촬영한 후 Pix4D SW를 통해 정사영상을 생성하였으며, 정사영상 자료를 이용하여 태양광 모듈 레이어를 구축한 후 코드를 입력하였다. 또한 태양광 모듈 고장여부를 진단하기 위해 고무덮개를 태양광 모듈에 설치하였으며, 열적외선 카메라로부터 얻어진 온도 정보와 태양광 모듈 레이어를 기반으로 Zonalmean 함수를 통해 태양광 모듈별 평균온도를 계산할 수 있었다. 마지막으로 GIS 공간분석을 통해 이상 발열이 확인된 $37^{\circ}C$ 이상의 모듈을 자동으로 추출하고 각 모듈별 고유식별 코드를 식별함으로써 고무 덮개를 설치한 모듈의 위치를 정확하게 분석할 수 있었다.
전 세계적으로 지구온난화현상이 심화되고 있으며, 특히 우리나라의 경우 급격한 산업 발전 등으로 인해 도시화가 진행되면서 도시열섬현상까지 발생되고 있다. 이렇게 도시의 온도가 상승하게 되면 주거 생활의 쾌적성 및 냉방부하와 같은 문제 등을 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 지붕 색상에 따른 쿨루프 성능 평가를 진행하였으며, 기존의 평지붕 축소 모형, 손잡이 형태의 열화상 카메라 또는 레이저 온도계를 이용하지 않고, 실제 건물과 UAV에 열적외선 카메라를 장착하여 원격탐사 기법으로 옥상 색상 (흰색, 회색, 초록색, 청색, 갈색, 검은색)에 따른 표면 온도를 취득하였다. 그 결과 흰색을 적용한 표면 온도가 다른 색상보다 11도에서 20도 낮게 나타났으며, 에어컨의 실내 온도와 디지털 온도계의 실내 온도 또한 흰색의 색상이 다른 색상보다 약 1.5도에서 4.4도, 약 1.5도에서 3.5도 낮게 측정되었다. 이를 통해 흰색이 쿨루프 성능이 가장 좋음을 확인할 수 있었으며, UAV와 열적외선 카메라를 통해 기존 다른 연구에서 사용했던 방법보다 신속하고, 편리하게 쿨루프 성능 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.
홍수기 효과적인 하천관리를 위해서는 광역 모니터링을 위한 기술 확보가 매우 중요하며, 최근 드론을 활용한 하천 모니터링에 관한 관심이 점차 증가되고 있다. 하천관리에 필요한 드론 탑재용 센서는 기본적으로 RGB 광학센서를 비롯하여 근적외선(Nir) 및 열적외선 센서가 함께 운용되는 것이 효과적이다. 그러나 현재 판매되는 드론 카메라를 살펴보면 근적외선과 열적외선 센서가 별도로 분리되어 있고 광학센서에 비해 상대적으로 매우 고가로 판매되고 있는 실정이다. 따라서 하천 모니터링을 위해서는 광학(RGB), 근적외선 그리고 열적외선 센서가 통합된 저가의 탑재체 개발이 시급하고 이를 활용한 하천 모니터링 프로세스를 정립할 필요가 있다. 본 연구에서는 일반 드론에 쉽게 탑재 가능한 하천 모니터링용 탑재체를 개발하였으며, 이를 기반으로 하천 홍수 및 부유사 모니터링에 활용하였다. 광학센서는 하천의 주요 형상을 확인하는데 이용하였으며, 근적외선 센서는 홍수 및 부유사 탐지에 활용하였다. 특히 본 연구에서는 비교적 넓은 하천 구역에 대한 공간정보를 구축하기 위해 75% 이상의 중복도를 가지고 촬영하도록 세팅하였으며 영상접합 SW를 활용하여 정사영상을 생성하였다. 구축한 근적외선 정사영상으로부터 영상분석 프로그램을 활용하여 홍수 및 부유사 영역을 추출하였으며 이를 통해 홍수기 하천 모니터링 및 치수 업무 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있었다. 저가용 드론 센서는 상용 SW와의 연계가 어렵기 때문에 자동비행 프로그램처럼 해당 위치별 영상 촬영이 어려운 한계가 있었으며, 본 연구에서는 센서의 제원특성을 활용하여 자동비행 SW에서도 일정 이상의 중복도를 확보할 수 있는 비행고도별 촬영시간 등을 종합적으로 설계하였다. 이를 통해 해당 지역에 대한 하천 모니터링용 정사영상을 구축할 수 있었으며 기존의 고가용 드론 센서와 유사한 효과를 가져올 수 있었다.
해수표층온도(sea surface temperature; SST)는 해양환경 변화와 해양생물의 생태활동의 특성을 파악하는데 매우 중요한 환경요소 중 하나이다. 인공위성 열적외선 영상으로는 전 세계의 해수표층온도 변화를 파악하는 데는 유용하지만, 섬들이 많고, 해안선이 복잡한 한반도 연안 해역에서는 고해상도의 해수표층온도 자료를 획득하기에는 어려운 실정이다. 하지만 인간생활에 밀접한 영향을 주고받으며 대부분의 양식장이 분포하고 있는 곳이 연안 해역이므로 상세한 해수표층온도의 변화를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이를 위하여 본 연구는 저비용의 지상용 열적외선카메라(FLIR)를 항공기용으로 구축하여 연안 표층수온 추출 가능성을 확인하고자 하였다. 2012년 5월 23일부터 2013년 12월 7일까지 최소 8회 이상 서해 연안에 대하여 항공기 관측실험을 실시하였으며, 이때 구축된 열적외선 센서를 탑재하여 해수표층온도 추출 연구를 수행하였다. 항공기에 탑재된 열적외선 센서로부터 획득된 자료는 대기모델 및 온/습도계 센서를 이용하여 방사보정(radiometric correction)을 수행하였고, Global Positioning System (GPS) 및 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서를 이용하여 기하보정(geometric correction)을 자동으로 수행한 후 해수 표층온도 자료를 추출하였다. 그 중 2013년 6월 25일에 관측된 항공기 해수표층온도에 대해 인공위성 및 선박 열적외선 센서를 통해 획득된 해수표층온도 자료와 비교하였으며, 선박 현장 관측 자료와는 $1^{\circ}C$ 이내 오차 범위의 해수표층온도를 획득하였다.
암석시료에 응력이 가해질 경우 역학적 에너지가 대상 물체에 누적되고, 대상 암석에 한계응력 이상이 가해질 경우 시료의 파괴가 발생한다. 이 때 시료 내부에 저장되어 있던 역학적 에너지는 물리적 변형뿐만 아니라 빛, 열, 소리 등 다양한 형태의 에너지로 발산된다. 본 연구에서는 $-10^{\circ}C$ 저온 환경에서 섬록암, 현무암, 응회암을 대상으로 일축압축강도 시험과 점하중강도 시험을 수행하고, 이때 발생하는 온도 변화를 열적외선카메라를 이용해 측정하고 정량적으로 분석하였다. 파괴 직전 파괴면에 응력이 집중되어 온도가 상승하였고, 파괴 순간 축적된 에너지가 열에너지의 형태로 방출되며 파괴면의 온도가 급격히 상승하는 것이 감지되었다. 강도가 높고 신선한 섬록암과 현무암 시료의 온도 상승폭이 상대적으로 강도가 낮고 풍화된 암석인 응회암 시료의 온도 상승폭에 비해 더 크게 나타났다. 본 연구결과는 저온지역에 위치한 암반사면, 터널, 광산 내부의 응력 집중지점을 감지해 향후 발생 가능한 재해를 예방하는데 적용될 수 있으며, 지진예측을 위한 위성영상 분석에도 적용될 것으로 기대된다.
Thermal infrared cameras have been conducted actively in various application areas, such as military, medical service, industries and cars. Because of their characteristic of sensing the radiant heat emitted from subjects in the range of long-wavelength($3{\sim}5{\mu}m$ or $8{\sim}12{\mu}m$), and of materializing a vision system, when general optics materials are used, they don't react to the light in the range of long-wavelength, and can't display their optic functions. Therefore, the materials with the feature of higher refractive index, reacting to the range of long-wavelength, are to be used. The kinds of materials with the characteristic of higher refractive index are limited, and their features are close to those of metals. Because of these metallic features, the existing producing method of optical systems were direct manufacturing method using grinding method or CAD/CAM, which put limit on productivity and made it difficult to properly cope with the increasing demand of markets. GASIR, a material, which can be molded easily, was selected among infrared ray optics materials in this study, and the optical system was designed with two Aspheric lenses. Because the lenses are molded in the environment of high temperature and high pressure, they require a special metallic pattern. The metallic pattern was produced with materials with ultra hardness that can stand high temperature and high pressure. As for the lens mold, GMP(Glass Molding Press) of the linear transfer method was used in order to improve the productivity of optical systems for thermal infrared cameras, which was the goal of this paper.
최근 비전분야에 소개된 Mask R-CNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 이 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션 마스크를 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. Mask R-CNN 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가함으로써 Faster R-CNN을 확장한 알고리즘이다. Mask R-CNN은 훈련이 간단하고 빠르게 실행하는 고속 R-CNN에 추가된다. 더욱이, Mask R-CNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 연구에서는 이 R-CNN기반 적외선 영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 발열체를 탐지하였다. 실험결과 Mask R-CNN에서 변별하지 못하는 발열객체를 성공적으로 검출하였다.
지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 개선된 '다중센서 기반 무인 서리관측시스템(MFOS, Multiple-sensor based Frost Observation System)'을 소개하였다. 개선된 시스템인 MFOS v2는 엽면습윤센서를 기반으로 서리 감지는 물론, 서리 발생 주요 인자인 표면온도 예측을 위한 기능도 겸한다. 기존 관측 시스템은 1) 엽면습윤센서 표면이 대부분의 가시광선을 반사하기 때문에 RGB 카메라로 엽면습윤센서 촬영 시 표면에 발생한 얼음(서리) 관측이 어려움, 2) 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영 결과가 어두움, 3) 열적외선 카메라가 온도의 상대적인 고저만을 보여주는 단점들이 존재하였다. 엽면습윤센서 표면에 발생한 얼음(서리) 파악을 위해 검정색으로 표면 도색된 엽면습윤센서를 추가 설치하였고, 동일한 높이에 유리판들을 설치하여 얼음(서리) 발생 확인을 위한 보조 도구로 활용하였다. 일출 전과 후에 RGB 카메라 촬영을 위해 카메라 촬영 시간에 맞춰 전원이 On/Off 되도록 LED 조명을 연동시켜 설치하였다. 상대적인 온도의 높고 낮음 판단만 가능했던 기존의 열적외선 카메라도 픽셀당 온도 값 추출이 가능하도록 개선하였다. 이러한 개선 사항들을 반영한 MFOS v2는 실제 농경지에 설치하여 운영 중이며, 서리예측 모델에 들어갈 입력자료를 생산하는 진보된 서리 관측시스템으로서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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