Recently, civil complaints have increased due to water pollution and bad smell in rivers. Therefore, attention is focused on improving the river environment. The purpose of this study is to acquire RGB and thermal infrared images using UAV for sewage outlet and to monitor the status of stream pollution and the applicability UAV based images for river embankment maintenance plan was examined. The accuracy of the 3D model was examination by SfM(Structure from Motion) based images analysis on river embankment maintenance area. Especially, The wastewater discharged from the factory near the river was detected as an thermal infrared images and the flow of wastewater was monitored. As a result of the study, we could monitor the cause and flows of wastewater pollution by detecting temperature change caused by wastewater inflow using UAV images. In addition, UAV based a high precision 3D model (DTM, Digital Topographic Map, Orthophoto Mosaic) was produced to obtain precise DSM(Digital Surface Model) and vegetation cover information for river embankment maintenance.
오랜 기간동안 진행되는 사회간접자본 건설의 진행 상황을 관측하는 것은 대규모 공사의 종합적인 관리를 위해 필수불가결한 요소이다. 동북아 지역의 중추 공항 기능을 담당할 영종도 국제공항의 공사진행 과정을 관측하기 위하여 인공위성 영상 자료가 활용되었다. 바다위에 건설되는 공항의 특성으로 인하여 방조제 건설과 매립공사가 수행되었다. 활주로, 유도로, 여객터미널과 복합교통센터 등이 건설되었으며, 공항의 건설로 산림이 훼손되고 양식장과 염전이 매립되는 것이 관측되었다. 이러한 공항공사의 진척상태를 분석하기 위해서 시계열 Landsat TM 영상을 사용하였으며, 타 위성영상에서는 공항의 공사현황이 어느정도 분석가능한지를 가늠하기 위해서 KOMPSAT EOC, IRS-1C PAN, RADARSAT SAR 영상이 활용되었다. 시계열 Landsat TM 영상에서는 공항 부지의 매립 진척 현황과 산림의 벌채 등을 잘 분석할 수 있었다. KOMPSAT EOC 과 IRS-1C PAN 영상은 높은 공간해상력으로 건설에 사용된 가건물과 같은 세부적인 시설물을 관측할 수 있었다. 15m PAN 영상을 제공하는 Landsat ETM은 IHS 합성 후 분석하였는데, 기존의 TM 영상에서 분류하지 못했던 방조제의 도로와 성토를 구분할 수 있었다. RADARSAT SAR 영상에서는 광학영상에서 볼 수 없었던 독특한 정부 를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.05a
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pp.141-146
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2003
본 논문에서는 문자열 영역 추출을 위한 3배 축소 명함 영상, 개별 문자 추출을 위한 2배 축소 명함 영상, 정확한 인식을 위한 원본 영상으로 명함 영상을 분리하고, 분리된 영상들을 대상으로 각 영상 크기에 적합한 처리를 수행하고 각각의 결과들을 이용하여 정확한 문자를 추출할 수 있는 방법을 제안한다 그리고 추출된 개별 문자들의 인식을 위해서 ART1을 적용한 개선된 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다 제안된 명함 추출 방법은 원 영상을 각각의 처리 방법에 적합하도록 하기 위해서 다해상도로 분리한다. 문자열의 추출은 문자들의 간격을 축소 시켜서 블록을 추출하기 쉬운 적절한 최소 크기의 영상에서 수행하고, 개별 문자의 추출은 문자들의 간격을 분리할 수 있는 적절한 영상의 크기에서 수행한다 개별 문자 인식은 문자의 형태학적 특성을 잘 나타내기 위해서 원본 영상에 적용한다 본 논문에서 제안한 추출 방법은 문자를 정확히 추출할 수 있으며 병렬 처리가 가능하여 처리시간을 단축할 수 있는 장점을 가진다. 그리고 정확히 추출된 개별 문자들을 개선된 R8F 네트워크를 이용하여 인식률을 향상시킨다. 제안된 명함 추출 및 인식 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 영문 명함 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 명함 추출 및 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.3
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pp.129-136
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2020
In this paper, we propose a thermal imagery-based object detection algorithm for low-light level nighttime surveillance system. Many features selected by Haar-like feature selection algorithm and existing Adaboost algorithm are often vulnerable to noise and problems with similar or overlapping feature set for learning samples. It also removes noise from the feature set from the surveillance image of the low-light night environment, and implements it using the lightweight extended Haar feature and adaboost learning algorithm to enable fast and efficient real-time feature selection. Experiments use extended Haar feature points to recognize non-predictive objects with motion in nighttime low-light environments. The Adaboost learning algorithm with video frame 800*600 thermal image as input is implemented with CUDA 9.0 platform for simulation. As a result, the results of object detection confirmed that the success rate was about 90% or more, and the processing speed was about 30% faster than the computational results obtained through histogram equalization operations in general images.
한국천문연구원에서 개발 중인 외계행성 탐색 시스템은 우리은하 중심부 $4^{\circ}\times4^{\circ}$ 영역을 10분 간격으로 시계열 관측하여 지구형 외계행성을 검출하는 시스템으로써, 대용량의 관측자료를 처리하기 위하여 영상차감법을 사용한다. 이 방법은 최적화 방법을 이용하여 기준영상과 관측영상사이의 점퍼짐함수 변화를 나타내는 커널을 구하고, 이를 적용하여 만든 합성영상과 관측영상을 서로 차감한 잔차영상에서 밝아지거나 어두워진 변광성을 찾아 내어 이들에 대한 구경측광 또는 점퍼짐함수 측광과정을 수행한다. 따라서 성단 및 은하중심부와 같이 별들이 밀집된 관측영역에 영상차감법을 이용하면 배경별들은 모두 제거되고 변광성만 남게 되므로 잔차영상의 분석을 통하여 변광성 검출 효율을 높일 수 있게 된다. 우리는 이 연구에서 구재림 등 (2007)에 의하여 수행된 산개성단 M11의 시계열관측 영상에 이 방법을 적용하여 얻은 새로운 결과와 기존 연구결과를 서로 비교하고, 변광성의 검출 효율과 측광 정밀도에 대하여 논의한다.
In this study we carried out athermalization analysis and tests to meet the required optical performance for thennal imaging systems even if the systems were operating over a wide temperature range. By using optical design programs such as Code- V and SIGMA2100, the simulation for athermalization was done with FPA thermal imaging system. In the athermalization test putting the thermal imaging system and collimator into a temperature chamber, the images depending on the temperature were recorded on video tape. In particular, the zoom thermal imaging system with two dimensional array detector was tested to check the result of the athermalization simulation. As a result, it was proved to meet the required optical performance for the thermal imaging system within $-32-+50^{\circ}C$ temperature range. range.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.440-440
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2022
1970년대부터 집중 건설 된 우리나라의 다목적댐, 홍수조절댐, 용수전용댐 등의 대형 국가 수자원시설물들의 '고령화'가 급속히 진행되어 수리구조물에 대한 안정성을 주기적으로 파악할 수 있는 정밀안전모니터링 체계 구축이 시급한 시점이다. 주기적인 정밀안전모니터링 방법들 중에는 위성 등을 활용한 원격관측 기술들이 최근 시도되고 있다. 위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 마이크로파 대역의 전자기파를 송·수신하는 능동센서로 날씨 및 주·야간에 영향을 받지 않고 지표면 관측이 가능한 장점이 있다. 특히, 고정산란체 영상레이더 간섭(PSInSAR; Permanent Scatterer Interferometry SAR)기법은 영상레이더 영상에서 긴밀도(coherence)가 상대적으로 높은 수자원시설물과 같은 고정산란체의 위상(phase) 정보를 이용하여 mm급의 측정민감도로 시계열 변위 분석이 가능하다. 또한, 여러 장의 InSAR 영상을 생성하였기 때문에 DEM 오차, 위성궤도 오차, 대기 성분에 의한 지연 오차 등을 보다 정밀하게 제거할 수 있는 장점이 있다 본 연구에서는 국내 중대형 수자원시설물의 정밀안전모니터링을 위하여 고정산란체 영상레이더 간섭 기법을 영암금호방조제, 영주댐, 소양강댐 등에 적용하여 시계열 변위 분석을 수행하였다. 2014년 11월부터 2022년 3월(현재)까지 획득된 Sentinel-1 SLC(Single Look Complex) 위성자료의 상승(Ascending) 궤도 126장 및 하강(Descending)궤도 187장을 각각 활용하였다. 두 위성궤도를 모두 활용하여 수직, 수평 변위 등 3차원 분석을 수행하였으며, 특히 소양강댐 GPS 관측 자료와 정확도 검증에서 연평균 2mm의 RMSE를 보였다. 이를 통해 위성 원격탐사 기술로도 댐, 보, 방조제와 같은 수자원시설물에 대한 시계열 변위 분석을 통한 댐 안전관리가 가능함을 보여주고 있다. 2025년 발사될 국내 C-밴드 SAR 탑재 수자원위성 개발을 통해 한반도 재방문주기를 단축시킴으로써, 한반도 전역의 수자원시설물 정밀안전진단체계 구축이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 복잡한 배경이나 조명 변화가 심한 영상에서도 피부영역을 정확하게 검출할 수 있는 피부영역 검출방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인(off-line) 훈련과정과 온라인(on-line) 검출과정의 두 단계로 나누어진다. 훈련단계에서는 다양한 조명하에서 얻은 피부영상과 배경영상으로 구성된 훈련영상을 다차원의 열벡터로 표현하고 열벡터에 LDA(linear discriminant analysis)를 적용하여 선형변환된 특징벡터를 가지고 인덱싱 테이블을 생성한다. 검출단계에서는 카메라로 들어온 칼라영상을 여러 개의 조각영상으로 나누고 각각의 조각영상에 대하여 LDA를 적용하여 선형변환된 특징벡터를 구한다. 구해진 특징벡터를 미리 생성한 LDA 인덱싱 테이블에서 찾아 피부영역을 검출한다. 제안된 방법을 조명을 변화시킨 다양한 영상에 적용하여 실험한 결과 검출률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2002.06a
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pp.316-322
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2002
본 연구에서는 고정된 카메라로부터 입력되는 영상열에서 이동 물체를 신뢰성있게 분리하기 위해 형태 정보를 이용한 확장 방법을 제안한다. 영역 분리의 핵심은 배경으로부터 주위 잡음 영역과 무관하게 이동 물체 영역을 분리하는 기술이라고 볼 수 있다. 제안된 방법은 초기 이동 물체가 존재하지 않는 영상을 참고 영상(reference image)으로 하여 입력 영상(input image)과의 차영상(subtraction image)을 구하고, 차영상의 히스토그램(histogram)에서 배경잡음 모델링(modeling)을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 국부 최대값들(local maxima)을 이용해 후보 초기 영역을 선정한 후, 이 영역을 기반으로 영역의 형태정보를 이용하여 영역을 선별적으로 확장하면서 결합하는 방법을 사용하였다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역 분리 방법보다 주위 잡음과 무관하게 이동 물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.348-350
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2012
본 논문에서는 열 영상카메라를 통해 입력 받은 영상을 CS-LBP(Center-symmetric LBP)와 랜덤 포레스트(Random forest)를 이용하여 보행자 휴먼 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 우선 불필요한 후보영역을 줄이기 위해 열 영상의 표준편차, 밝기 평균, 밝기 최대값을 이용하여 이진화하고, 신체부위 중 가장 발열이 강한 얼굴부위를 핫스팟 영역으로 설정한다. 그 후, 핫스팟 영역에서 CS-LBP특징을 추출하여 결정 트리의 앙상블인 랜덤 포레스트 분류기를 이용하여 최종적인 보행자 휴먼 객체를 검증한다. CS-LBP와 랜덤 포레스트 분류기를 통해 실시간 보행자 객체의 검출이 가능하고, 높은 검출 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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