충격에 의한 복합재 튜브의 내부 박리 현상은 항공 우주 및 자동차 산업 등에서 흔히 발생되어져 왔다. 이러한 복합재 구조물의 안전성을 평가하기 위해서는 적외선열화상기법(IRT)과 같은 복합재 구조물의 내부 결함을 검출할 수 있는 비파피검사가 필요하다. 적외선 열화상 이미지 패턴 분석에 의해서 내부 결함이 발생한 복합재 튜브의 내 외부 결함 부위를 확인할 수 있다. 본 연구에서는 적외선열화상기법을 이용하여 충격 하중에 따른 복합재 튜브 표면에서 방출하는 적외선 에너지를 감지하여 열 분배로부터 복합재 튜브의 내부 결함을 검출하는 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 열화된 이미지상에서의 자동 패턴 분할을 위해 농담 정규화 정합(NGC)법과 다중 템플레이트를 이용하여 검사 이미지내의 각 문자의 정합 계수치 합을 이용한 문자나 패턴을 자동으로 분할(segmentation)하는 알고리즘을 제안한다. 전통적인 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 기준 패턴의 기하학적인 level 값에 의해 계산되어 지기 때문에 검사 이미지의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(reject rate)은 높아진다. 제안한 알고리즘은 가시화가 좋지 않은 영상 회득 시 문자부와 배경부를 효과적으로 자동으로 분류하며 이미지 영역내의 정보와 정규화 된 상관관계를 이용하여 실제 영상에 적용시켜 제안된 알고리즘의 검증을 목표로 한다.
영상에서 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하여 얼마나 움직였는지를 나타내는 모션 벡터(motion vector)라 한다. 이러한 모션 벡터를 이용하여 현재 프레임의 이미지안의 객체들이 이전프레임의 이미지 객체가 있었던 위치로 보정을 한다면 손 떨림이나 카메라의 흔들림에서 오는 작은 떨림을 보정할 수 있다. 본 논문에서는 모션 벡터를 추출하는 방법인 SAD(Sum of Absolute Difference) 방정식을 이용한 블록 정합 매칭 알고리즘, 위상상관을 이용한 매칭, 특징점을 이용한 매칭, Bitplane을 이용한 블록매칭의 성능을 비교하였다.
구제역 발생에 따른 피해는 매우 크기 때문에 구제역의 피해를 최소화하기 위해서는 선제적인 구제역 진단 및 대응이 필수적이다. 주요 구제역 증상은 소의 체온 상승, 식욕 부진, 유량 감소, 입 발굽 유방에 물집 형성 등이며, 이중 확인하기 가장 쉽고 빠른 방법은 체온을 검사하는 방법이다. 본 논문에서는 선제적 구제역 대응을 위해 소 발굽 검출 알고리즘을 개발 구현하고, 축사에 고해상도 카메라 모듈과 열화상 카메라, 온습도 모듈 설치하여 발굽 검색 테스트를 시행하였다. 본 연구에서 개발한 알고리즘과 시스템을 통해 구제역 의심 가축의 조기 상황 대처를 할 수 있으며, 가축의 최적 성정 환경을 조성할 수 있다. 특히, 본 연구에서는 기존의 휴대용이 아닌 열화상 카메라를 활용한 구제역 대응 시스템은 축사에 고정으로 부착하여 별도 인력을 필요로 하지 않고 이미지 알고리즘을 통하여 가축의 발굽 온도를 자동 측정하는 기능과 스마트 폰을 활용한 자동 경고 기능을 가지고 있다. 이러한 시스템은 실시간을 구제역 가능성 예측을 가능케 하며, 별도의 인력이 없이 가축 질병에 대한 초동 방역 대응을 할 수 있다.
어플을 사용하여 사용자 등록과 휴대폰 카메라를 사용하여 얼굴을 등록하고, 파이카메라에 촬영된 얼굴 이미지를 바탕으로 OpenCV를 이용하여 출입하는 인원의 식별과 열화상 카메라를 통해 체온 측정을 수행하여 사용자의 출입 기록을 저장한다. 기존의 QR코드 인식과 체온 측정을 동시에 수행하여 출입 시스템의 간소화를 기대할 수 있다.
초음파 진동자에 의해 미립화된 탄화수소계 액체연료를 태우는 버너의 연소특성을 고찰하기 위한 실험이 수행되었다. 고속카메라와 열화상 카메라를 이용하여 slit-jet 버너에서 생성된 화염의 이미지를 획득하였으며, 후처리를 통해 화염의 형상과 온도구배를 면밀히 분석하였다. 또한, 정밀유량 계측법을 이용하여 수송기체 실험조건 변화에 따른 연료소모량을 측정하였다. 그 결과, 수송기체 유량이 증가하면 무화된 연료의 분사량도 같이 증가한다는 사실을 확인하였으나, 낮은 유량 조건에서는 주변 장치의 진동에 의해 공연비(air/fuel ratio)와 수송기체 유량의 상관성이 관찰되지 않았다. 또한, 수송기체 유량과 초음파진동자의 소비전력이 증가하면 연소반응이 촉진되어 연소영역이 신장되고 화염온도가 증가하였다.
초음파 진동자에 의해 미립화된 탄화수소계 액체연료를 분사하는 버너에서 생성되는 화염의 거동을 고찰하기 위한 실험이 수행되었다. 고속카메라와 열화상 카메라를 이용하여 slit-jet 버너에서 생성된 화염과 연소장 이미지를 획득하였으며, 후처리 과정을 통해 화염과 연소장의 구조변이를 면밀히 분석하였다. 그 결과, 수송기체 유량이 증가하면 연소반응이 촉진되어 연소반응영역이 신장되고, 반응온도가 증가하였다. 또한, 시간 변화에 따른 가시화염과 IR 연소장의 거동변화 비교를 통해 화염의 진동원인을 고찰하였으며, 화염면적의 FFT분석을 통해 생성화염의 진동주파수도 확인하였다.
기존에 카메라는 침입자를 탐지할 때 정확성이 부족하고 열화상카메라는 가격이 비싸고 열 측정이 되지 않는 상황일 경우 감시가 힘들다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 빛의 간섭 및 회절에 의한 무아레 현상을 이용하여 이상징후 탐지 및 활용방안을 제시하려한다. 지형의 높낮이 및 형상을 저장하고 침입자가 탐지되었을 경우 무아레 이미지를 기반으로 처음 설정했던 지형 데이터와 비교하여 외부인의 침입을 탐지한다. 미세한 움직임이나 변화에도 크게 이미지가 변하는 무아레 현상의 성질을 이용하여 이상징후를 탐지하는 것이다. 이상징후를 탐지 했을 경우 보안 담당관에게 알림을 전송하거나 경보를 울리는 이상징후 탐지 솔루션 및 활용방안을 제안한다.
최근 4차 산업의 발달로 공공분야에서 드론을 활용하여 다양한 목적으로 수색 및 실시간 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 실종자 수색, 치안, 해안 순찰 및 감시, 과속 단속, 고속도로 및 도심지역 교통상황 모니터링, 화재 및 산불감시, 저수지 불법 낚시 감시 모니터링, 집회 현장 상황에서 다양한 수색 및 감시 임무 목적을 가지고 활용되고 연구되고 있다. 그러나 경찰, 소방, 군에서는 드론의 하드웨어적인 부분에 집중되고 있어 고성능의 해상도 카메라, 열화상 카메라에 집중되고 카메라로 수집된 데이터의 실시간 모니터링을 위해 원활한 통신시스템 및 특수 임무에 부합하는 분석 프로그램 관련 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 수색의 임무를 목적으로 하는 드론의 효용성을 높이기 위해 드론에서 취득되는 이미지를 기반으로 수색 임무에 적합한 이미지 데이터 생성하고자 한다. 이를 통해 수색의 정밀도를 높이는 이미지 분석 기법을 제안하고 실제 현장 사례 및 실험을 통하여 관련 정책개선 및 플랫폼 구축을 위한 이미지 분석 기술을 제시하고자 한다.
도로 하부에 발생된 이상구간은 사용자의 안전을 위협하고 보수하기 위해서도 많은 사회적 비용이 동반된다. 본 연구에서는 적외선 카메라를 사용하여 이상구간 매질에 따른 온도 분포를 실험적으로 평가하고 이를 머신러닝 기법으로 분석하고자 하였다. 대상 현장은 가로와 세로 및 깊이가 모두 50cm인 정육면체 형태로 설정하였고, 이상구간은 물과 공기로 결정하였다. 실험부지의 상부는 포장층을 모사하기 위해 콘크리트 블록을 설치하였으며, 오후 4시부터 다음날 오후 3시까지 총 23시간 동안 포장층의 온도 분포를 측정하였다. 측정된 값은 이미지 형태로 도출되었으며, 이미지 중간부분에서 측정 온도의 수치를 추출하였다. 최대온도와 최저온도의 차이는 물, 공기, 그리고 원 지반에서 각각 34.8℃, 34.2℃ 그리고 28.6℃로 나타났으며, 이미지 분석 기법인 convolution neural network(CNN) 방법을 활용하여 각 측정 이미지에 해당하는 조건을 분류하였다. 분류를 수행하기 위해서는 res net 101과 squeeze net 네트워크가 이용되었다. res net 101의 분류 정확도는 물, 공기 그리고 원 지반에서 각각 70%, 50% 그리고 80%로 나타났고, squeeze net의 분류 정확도는 60%, 30% 그리고 70%로 나타났다. 해당 연구 결과는 수치데이터로 특징 판단이 어려울 경우 이미지 기반의 CNN 알고리즘을 활용하면 매질 특성 분석이 가능하고 지반내 상태도 예측할 수 있는 방법론을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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