ITS(Intelligent Transportation Systems)는 도로이용자에게 정확한 통행시간정보를 신속히 전달함으로써 도로이용의 효용 극대화를 목표로 하고 있다. 이러한 통행시간정보는 ITS장비에 의해 수집되는 자료를 기반으로 생성되므로 ITS장비의 신뢰성 유지가 매우 중요하지만 국내 설치 운영중인 ITS장비의 신뢰성을 확보하기 위한 교정(Calibration) 등과 같은 유지관리활동은 매우 미흡한 상태이다. 만약 고장, 수리, 교체 등과 관련된 장기간의 이력자료가 축적되어 있다면 신뢰성공학 등과 같은 기존 연구를 활용하여 체계적인 유지관리계획을 산정할 수 있겠지만, 현재 각 센터별로 충분한 이력자료를 확보하지 못하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 설치 연도별로 영상검지기의 성능수준을 평가하고 시계열적인 분석을 위한 현장자료를 수집하였다. 또한 제조회사 설치년도 등 각각의 영상검지기의 특성이 동일하지 않기 때문에 발생하는 이분산성(heteroscedasticity) 문제를 고려하여 영상검지기의 정확도 감소 곡선을 추정하였다. 궁극적으로, 장기간의 이력자료 분석을 통해 체계적인 유지관리계획을 산정하여 ITS장비의 신뢰성을 유지하고 운영 관리하는 것이 바람직하겠지만 이력자료 축적에 소요되는 기간 동안 본 연구결과를 광범위하게 활용할 수 있을 것이다.
최근 설치되어 운영되어지고 있는 PET-MRI는 자기장과 방사선을 함께 사용하고 있다. 방사선 작업종사자는 대부분 개인피폭선량계로 열형광선량계(TLD)를 착용하고 있고, TLD는 자기장과 방사선 영향을 동시에 받는다. 본 연구에서는 36개의 TLD에 동일 선량의 X-선을 조사하고, 자기공명영상장비의 자기장 세기가 5000 Gauss 정도인 위치에 1시간 단위로 8시간 동안 노출시킨 32개의 TLD와 자기장에 노출되지않은 4개의 선량변화를 확인하였다. 측정 결과 자기공명영상장비에 부착된 TLD의 피폭선량은 노출시간에 따라 불규칙한 선량 변화를 나타내었다. 따라서 자기공명영상장비 환경에서 선량변화가 작은 열형광선량계의 개발이 요구되어진다.
근래에 송전철탑의 수명연장과 유지관리 비용 절감을 위한 관심이 증가하고 있다. 그러나 송전철탑 부재의 부식 열화도를 진단하는 재래적인 방법으로서 육안점검은 점검자 개인의 지식과 경험의 차이에 따라 오류를 야기하는 문제점을 내포하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 송전철탑 강 부재에 대한 부식열화 검사장비를 개발하였다. 개발된 검사장비는 부식열화 영상 촬영장치 및 컴퓨터 기반 진단 시스템으로 구성된다. 영상처리에 적합한 열화영상을 확보하기 위하여 촬영장치를 개발하여 촬영방법을 표준화하였으며, 진단 시스템은 RGB 컬러영상처리 기법에 기초하여 송전철탑 부재의 부식 열화도를 자동적으로 평가하도록 설계하였다. 개발된 부식열화 검사장비는 송전철탑 부식에 대한 최적 유지보수 시기를 결정하는 것에 도움이 될 것으로 기대된다.
정밀한 자료처리를 위한 영상 분석도구의 개발과 더불어 영상 특성을 바탕으로 한 영상처리와 분석 방법의 개발은 좋은 연구 보조 도구가 된다. 외국의 수입에 의존적인 현재의 연구환경에서 개발자로서의 영상분석도구의 설계 및 구현은 고가의 장비를 대치할 만한 대체효과와 더불어 개인의 개발의지와 아이디어를 쉽게 반영하여 실습해 볼 수 있는 도구적 기능으로서의 효과를 가지게 된다. 본 논문에서는 의료영상 분석을 위한 영상분석도구를 설계 및 구현하여 의료영상에 대한 처리를 하여 보았다. 영상분석도구의 계속적인 개발은 영상처리 및 분석을 연구하는 개발자에게 좋은 실험도구가 될 것이 다.
본 논문에서는 IoT 기반 열상 센서와 영상 센서 일체형 IP CCTV 설계에 관하여 연구하였으며 Full HD IP 카메라 영상과 열상모듈에서 전송되어지는 열상 데이터를 동시에 인지하여 가공 및 전송 할 수 있는 모니터링 시스템에 사용할 수 있도록 하였다. 열상 센서에서 감지하는 신호를 디지털로 변환하여 영상에 중첩시켜 실제 주변 온도에 대한 정보를 영상과 함께 실시간 제공하고, 영상 카메라에 열상이 추가됨으로 온도 변화를 예측하여 기존 장비에서 불가능한 화재 예측이 가능하게 하였다. 따라서 열상 센서와 영상센서 일체형 감시 장비를 통하여 환경 모니터링 시스템에서 전송되는 온도 데이터와 영상 신호를 송신하여 모니터링 시스템에 적용 가능하도록 하였다.
뇌 수술 항법장치인 Viewing Wand(ISG Technologies, Toronto, Canada) 는 수술하는 현장에서 그 환자의 해부학적 구조물의 위치를 수술용 항법장치(navigator)를 통하여 3차원적으로 컴퓨터 모니터상의 해부학적 구조물의 영상과 1:1 대응 시켜가며 실시간 국 재수술을 할 수 있도록 하는 장비이다. 본 연구는 이 장비의 공간상의 오차를 최소화하기 위하여 최적 영상등록 방법을 모색하였다. 이를 위하여 아크릴을 재료로 두개모양의 팬텀을 제작하였으며 팬텀은 3 차원 영상지원수술하는 과정을 흉내낼 수 있도록 고안하였다. 팬텀의 내부에는 높이가 각각 다른 직경 5mm의 아크릴봉 22 개를 두개 내에 해부학적으로 주요 기관의 위치와 높이를 고려하여 등간격으로 수직으로 세워 배치하였다. 이 팬텀을 2.0mm 간격으로 틈없이 CT scan하여 3차원 영상을 만들고 영상에서 아크릴봉의 끝점을 실제 팬텀에서의 동일위치와 대응시켜 공간상 차이를 측정하고 분석 평가하여 오차가 최소화되는 영상등록 방법을 구였다. 실제 팬텀에서 임의의 좌표점과 이에 해당하는 영상의 좌표점을 대응시킬 때 Fiducial Fit Registration(FFR) 방법과 Surface Fit Registration(SFR) 방법을 혼합하여 사용할 경우 오차가 가장 적은 것으로 확인되었고 등록점들을 병소를 중심으로 폭넓게 대칭형으로 분포 시킬수록 오차가 감소하였다.
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.
마이크로소프트에서 개발한 키넥트(kinect)는 엑스박스(XBox) 게임 컨트롤러로 사용하는 장비이며 이 센서를 이용하여 사용자의 인체 행동을 인식하여 게임을 진행할 수 있는 센서 시스템이다. 또한 윈도우 환경에서 키넥트를 활용하여 다양한 응용 프로그램 개발을 할 수 있도록 SDK를 제공하고 있다. 현대사회에서 각종 범죄가 늘어남에 따라서 CCTV의 운용이 늘어나고 있으며 지정된 구역을 감시하는데 다양한 영상 장비들과 프로그램이 운용하고 있다. 시장에 판매되고 있는 CCTV 장비들 중에서 사람 추적기능을 가능 제품은 가격이 대부분 고가이다. 또한 야간에서는 사람의 감지가 힘들다. 본 연구에서는 키넥트의 골격 추적기능과 음성인식 기능을 활용하여 실시간 영상 녹화 프로그램을 개발하고자 하며, 개발된 프로그램은 키넥트 센서로 영상을 실시간 녹화하고 침입자에 대한 움직임을 자동 추적하여 녹화하는 DVR 시스템을 제안하고자 한다. 또한 야간에서는 깊이(Depth) 영상을 이용하여 인물을 인식과 추적을 한다. 궁극적으로 키넥트 센서(Kinect Sensor)의 CCTV기능에 대한 활용성을 연구하는데 목적을 가진다.
영상 처리 기법을 이용한 영상 인식 분야는 버스 승차 및 하차 시에 승객을 움직이는 객체로 검출하고 개수하는 방법이 연구되고 있다. 이러한 기술 중에는 인공지능 기법의 하나인 딥러닝 기법이 사용되고 있다. 또 다른 방법으로 스테레오 비전 카메라를 이용하여 객체를 검출하는 방법도 사용되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 객체를 검출할 때 사용되는 장비의 연산량이 많이 들어 고가의 하드웨어 장비가 필요하다. 그러나 대중교통 중 하나인 버스 승객을 검출하기 위해 상대적으로 연산량이 적은 기법을 이용하여 다양한 장비에 맞는 영상 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 장비에 맞는 이동 객체 검출 기법 중 배경 제거를 통한 객체의 윤곽선을 검출하여 대중교통 중의 하나인 버스에 탑승객의 수를 효율적으로 획득 할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과 스테레오 비전을 장착한 장비보다 더 저사양의 장비에서 약 70%의 정확도로 승객을 개수하였다.
기존 주차조사는 광범위한 조사지역을 대상으로 조사원이 직접 주차차량의 번호판을 확인하는 방식으로 기동성의 저하, 조사와 입력의 이원화로 인한 입력오류, 많은 조사시간과 비용이 소요되는 단점을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 기존 조사원에 의한 주차조사의 단점을 극복하기 위해 최근 상용화된 고성능 영상분석장비, 위성측량장비, 적외선 조명 등을 이용하여 자동주차조사를 위한 방법에 관한 연구를 수행하였으며 본 연구결과 개발된 자동주차조사 방법을 이용하여 조사된 데이터를 수정, 저장, 분석 및 출력이 가능한 주차분석 소프트웨어를 개발하였다. 장비를 이용한 자동주차조사 시 조사차량의 주행속도, 영상분석장비의 촬영각도, 주차차량 상호간 차간간격, 조사차량과 주차차량의 이격거리 등에 의해 조사의 정밀도가 영향을 받는 것으로 나타나 장비를 이용한 자동주차조사의 정확도를 향상시키기 위해 실험을 통해 각 요소별 최적조합을 도출하였다. 또한 기존 주차조사 데이터가 체계적으로 저장, 관리되지 못하고 있는 문제점을 극복하고 주자정책 수립을 지원하기 위한 주차분석을 지원하기 위한 주차분석 소프트웨어를 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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