최근 사물인터넷 등의 IT기술의 발전과 함께 수리 계측 분야에서도 자동 유속 및 유량 측정장비들에 대한 연구와 적용이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 최근 개발된 자동 유속 측정 장비들은 설치가 어려울 뿐만 아니라 비용이 많이 들기 때문에 쉽게 적용하기가 어려워 극히 소수의 지점에서만 운영 중에 있으며 전국 2만2,823개소에 달하는 소하천에 적용하기에는 무리가 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해 보다 간편하고 경제적인 유속 측정 방법으로 주목을 받고 있는 방법이 표면영상유속계이다. 표면영상유속계는 일반 동영상 촬영 장비와 분석 소프트웨어만 있으면 유속을 측정할 수 있기 때문에 매우 경제적이고, 비접촉식으로 유속을 측정하기 때문에 흐름에 방해를 주지 않을뿐만 아니라 홍수 시 유속 측정의 위험성을 최소화 할 수 있다는 장점이 있어, 유량과 수위가 급격하게 변하는 국내 소하천의 유량측정에 적절하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 표면영상유속계를 실시간 자동유량계측이 가능하도록 시스템화 하여 개선하였다. CCTV 기반의 실시간 소하천 자동유량계측 시스템의 구성은 CCTV, 초음파수위계, 현장제어함체 및 조명으로 구성되어 있고, 현장제어함체에는 CCTV 영상분석 S/W가 설치되어 있으며, 실시간으로 산정한 유속자료와 초음파수위계로 측정한 수위자료를 이용하여 유량을 자동으로 산정하도록 개발하였다. 또한 울주군에 위치한 중선필천에 설치하여 적용성 여부 및 현장검증을 실시하였으며, 2018년 홍수사상에 대한 유량계측을 실시한 결과 표면영상만으로 소하천의 유속을 매우 짧은 시간에 계측할 수 있어 소하천의 급격한 유량 변화를 매우 안정적으로 계측하여 온전한 홍수 사상을 확보 할 수 있었다. 또한, 현장 계측 인력 없이도 CCTV 영상으로 현장상황을 파악할 수 있어 홍수대응 지원도 가능한 장점이 있음을 확인하였다.
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 굴절력 측정 알고리즘을 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터, 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행하여 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔준 후 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통해 신호를 강조함으로써 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이게 된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
적외선 영상 장비에 사용되는 광학계는 온도에 따른 굴절률의 변화가 심해 운용 온도 범위가 넓은 군용 적외선 영상장비에는 자동초점조절 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 3중 배율의 적외선 영상 장비를 설계하고 해당 장비의 온도에 따른 굴절률 변화를 보상하기 위하여 온도 챔버에 영상 장비와 시준기를 설치하여 온도에 따른 렌즈 초점 이동량 변화를 측정하였다. 측정된 이동량을 활용하여 자동초점조절 기능을 구현하였으며 두 번의 온도 시험을 통해 -35~71℃의 넓은 운용 온도범위에서 상온의 MTF 성능과 동등한 수준의 분해능 성능의 영상을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 X-ray 영상에서 자동으로 손가락의 골단판을 추출하는 알고리즘과 이를 이용한 자동 뼈 나이 측정 방법을 제안한다. 골단판은 뼈의 골화 정도 및 성장 정도에 따라 변화되기 때문에 뼈 나이 평가 시스템에 적합하여 많이 사용된다. 골단판을 자동으로 추출하는 알고리즘을 이용해 골단판을 추출하고 영상인식 분야에서 사용되는 eigen analysis를 사용하여 뼈 나이를 자동으로 측정하였다.
일반적으로 안과 의사들과 안경사 등을 포함하는 시각 관련 전문가들은 시력 피검자에 대한 굴절력 측정시 약 30% 이상의 오류율을 가진다고 한다. 이는 검사를 행하는 전문가의 비 숙련도에 기인한다기보다는 그만큼 시각 관련 측정이 유동적이고 민감해서 정확한 측정값을 얻어내는 것이 어렵다는 것을 말해주는 것이다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용한 자동 시각 굴절력 측정 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 광학계로부터 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행한다. 이 과정은 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차 처리된 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통한 신호 강조 기법으로서 이는 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
본 연구에서는 식품 안정성을 검사하기 위해 식품 내 미생물 농도를 계산하는 방법을 제안한다. 기존의 생물학적 방법을 보완하여 영상 분석에 기반한 자동화 방법으로 빠르고 보다 정확한 방법을 제안한다. 현미경으로 확대한 시료의 영상을 자동으로 분석하여 영상 내의 미생물의 수를 측정하면 여러 영상에 대한 결과를 통계적으로 분석하여 식품 내 미생물 농도를 보다 정확히 측정할 수 있다. 영상 처리 과정을 통해 영상으로부터 미생물군을 찾아내고, 해당 미 생물군을 모양에 따라 세 가지 종류-간균, 구균, 효모로 분류하고 계수한다. 제안하는 시스템의 성능을 실험으로 보였다. 영상 내에서 측정된 미생물의 수와 실제 미생물의 수의 비를 검토해 본 바, 본 시스템이 실용적임을 보였다.
정밀을 요하는 자동차 부품의 측정 시스템은 온도에 따라 보상이 필수적이다. 부품의 측정값의 신뢰도를 유지하기 위해서 단순히 제품의 합격 영역을 상온에서 51.786~51.819mm로 했을 때, 온도가 상온에서 따러져 있는 경우 그 부품의 측정영역을 신뢰하기가 어려워진다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 2개의 카메라를 사용하여 한쪽은 표준 제품을 두고, 다른 쪽은 실제 제품을 둠으로서 온도에 따라 달라지는 표준 제품의 측정값의 Offset를 실제 제품에 반영함으로써 측정값을 보상하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러 가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수와 배경과 대상의 구별이다. 이를 정확히 알아내는데, FCM (Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성은 고려되지 않기 때문에 FCM은 \"equal evidence\"와 \"ignorance\"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 이를 바탕으로 PCM (Possibilistic C-means)를 사용하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로 프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.
안테나의 다양한 응용과 더불어 안테나 제작에 필요한 안테나 특성 측정에 관한 관심이 증대됨으로 안테나 측정 시스템의 정밀도가 더욱 필요하게 되었다. 안테나 측정시 사용자의 수동작을 기반으로 하는 기존의 시스템은 사용자의 위치 보정 작업에 기반을 함으로 오차를 유발한다. 따라서 안테나 특성의 자동 측정 시스템 도입이 필요하다. 본 논문에서는 안테나 자동 측정 시스템을 위한 안테나 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 안테나 측정 시스템에서 안테나에 대한 영상 정보 획득하고 획득된 영상 정보로부터 안테나 객체를 추출하여 안테나의 기울어짐과 위치 파라메터를 추출한다. 추출된 파라메터는 위치 및 기울어짐 각도를 보정하는데 사용되며 안테나의 자동 측정을 위해 사용된다. 제안한 알고리즘은 다양한 안테나 중 패치 안테나를 중심으로 적용되며 패치 안테나 객체가 효율적으로 추출되고 왜곡 보정을 위한 각도도 측정됨을 보여준다.
기존 연구에서의 어라운드뷰 모니터링 시스템은 차량에 설치하는 과정에서 호모그래피 행렬 획득 시 평균점을 이용한 호모그래피 변환 방법을 사용했으나, 영상의 흐릿함과 어긋난 매핑을 개선하기 위해 전체점을 이용한 호모그래피 변환 방법이 제안되어 사용되었다. 하지만 전체점을 이용한 호모그래피 변환 방법은 수동적으로 호모그래피 행렬을 획득해야 한다. 그러나 호모그래피 행렬 획득 과정을 자동화한다면 전체점을 이용한 호모그래피 변환 방법이 가진 장점을 모두 살리면서 어라운드뷰 모니터링 시스템을 차량에 설치하는 과정이 단순해진다. 본 논문에서는 차량의 전 후방 및 좌 우측에 장착된 4대의 카메라를 입력받아 카메라 보정 및 호모그래피 변환 측정 과정을 거쳐 차량 주변 상황을 한눈에 보여주는 어라운드뷰 모니터링 시스템 중 호모그래피 변환 측정 과정을 자동화하여 전체 어라운드뷰 모니터링 시스템을 단순화하는 자동 호모그래피 변환 방법을 설명한다. 또한 제안하는 자동 호모그래피 변환 방법을 이용하여 자동화된 어라운드뷰 모니터링 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
최근 개발된 표면영상유속계(Surface Image Velocimetry, SIV)는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 유속측정 방법이다. 그러나, 표면영상유속계는 수표면의 움직임을 계산하여 표면유속을 산정하기 때문에 야간의 경우 획득영상시 수표면의 움직임을 확인할 수 없어 유속측정이 어렵다는 단점이 있었다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 주간에만 유속측정이 가능하여 연속적인 하천유량측정을 하기 어려웠다. 과거 수표면에 야광 입자를 흘려보내면서 야간유속측정을 실시하였으나 대하천의 경우 야광 물질의 크기가 작아 영상내에서 식별이 어렵고, 측정시마다 야광 입자를 뿌려주어야 하기 때문에 환경적인 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 적외선 카메라를 이용하여 야간에도 영상획득이 가능하도록 시스템을 개선하였다, 야간 영상획득 장비는 최대 가시거리가 200 m까지 가능하고, 주야간 모두 영상획득이 가능하도록 시스템을 구성하였다. 적외선 카메라에서 획득된 동영상은 초당 최대 30장까지 자동 분할이 가능하여 홍수시 고유속을 분석하기에 문제가 없도록 제작하였다. 이와 같이 제작된 야간유속측정 시스템을 이용하여 동일한 유속조건에 대하여 현장에서 주간과 야간 표면유속 측정의 정확도 분석을 수행한 결과 만족스러운 결과를 얻었으며, 향후 실제 하천유량측정에 적용하게 된다면 보다 간편하게 실시간으로 주야간 유량측정이 모두 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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