제안된 동판 표면 검사 시스템은 PC-기반으로 다중 스레드 기법과 다중 CPU를 이용해 동판 표면의 결함을 실시간으로 검사하는 시스템이다. 초고속 라인 스캔 카메라로 영상 취득 보드에 영상을 실시간으로 취득하여 처리할 때, 더블 버퍼링 방법으로 입출력과 처리가 동시에 수행되어 처리 속도를 높인다. 다중 스레드 기법에서는 시스템 자원 활용과 다중 스레드로 CPU의 사용을 최대화하여 실시간 처리하며, 다중 스레드 구조로도 실시간 처리가 어려운 경우에는 다중 CPU를 사용하여 이를 해결한다. 또한 동판 표면 영상에서 결함 검출하여 분류할 때, 실시간 처리를 만족시키기 위해서 결함영상의 공분산 행렬의 고유치 비율, 명암차 등의 연산으로 분류할 수 있는 방법을 제시한다. 결함의 검출은 조명 불균형에 대한 보상 처리가 적용된 다음 임계치에 의해 검출된다. 검출된 결함은 제안된 분류 방법으로 특징을 분석한 뒤 결함의 형태를 분류한다. 특징은 결함 너비와 고유치 비율, 명암차 등이 사용되었다. 제시된 방법을 검증하기 위해서 총 141개의 결함을 분류하는 실험이 진행되었고, 결과로는 89.4% 성공률을 보였다.
최근 공간영상정보 수요가 증가함에 따라 신속하게 공간정보를 구축할 수 있는 모바일매핑시스템의 필요성이 높아지고 있다. 모바일매핑시스템은 일정한 속도로 주행하면서 공간정보를 취득하기 때문에 고가의 높은 정밀도를 보장하는 관측시스템(다수의 카메라, IMU/GPS, 시각동기화 장치, 자료취득 및 처리장치)으로 구성된다. 이러한 관측시스템 구성은 자료 생산 과정이 복잡해지고 일정 수준 이상의 차량 조건을 만족해야하기 때문에 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 고속카메라를 이용하여 시각동기화 장치를 대체하고, MEMS IMU/GPS로도 양질의 공간영상정보를 구축할 수 있는 경량모바일매핑시스템의 구축 방안을 제안한다. 기존 시스템 구조 및 처리 과정이 단순화되어 구축 및 운용비용이 줄어들고, 휴대가 가능한 수준으로 크기로 줄어들어 다양한 부문에서도 신속한 공간영상정보를 신속하게 생산 할 수 있을 것으로 기대된다.
입체영상 시스템은 최근 교육, 3D 영화, 의료 영상 등 다양한 분야에 응용되고 있으나 실용화함에 있어 해결해야할 문제점도 남아있다. 입체영상 디스플레이는 실용화 단계에서 대량의 영상 데이터를 처리해야 하고 실시간 디스플레이를 위해 고효율 비젼 시스템을 설계해야 한다. 입체영상 디스플레이를 위한 스테레오 시스템에서는 움직임 벡터, 변위 벡터 및 오차영상이 전송되며 스테레오 영상 시퀀스를 복원하여 디스플레이를 하게 된다. 그러므로 효율적인 입체영상시스템 설계를 위한 핵심요소는 스테레오 영상간의 효율적인 정합과 강건한 비젼 시스템에 있다. 본 논문에서는 광학 플랫폼 위에 회전이 가능한 회전단과 수평이동이 가능한 단을 설계하고 카메라를 이용하여 순차적으로 스테레오 영상을 취득하여 정합함으로써 정확한 3D 정보를 추출할 수 있는 고효율 비젼 시스템을 제안한다. 제안한 입체영상 시스템 실험결과 간략화된 시스템 구조 보정을 통해 적은 계산량으로 입체영상 디스플레이를 위한 스테레오 정합에러를 최소화할 수 있었다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴과 서명을 이용한 다중생체인식 시스템을 제안한다. 이를 위해서 얼굴과 서명 영상은 PDA로 획득하고, 취득한 영상은 무선랜을 통해 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록하였다. 구현한 다중 생체 인식 시스템의 구성은 두 부분으로 나눌 수 있는데, 먼저 클라이언트 부문인 PDA에서는 임베디드 비주얼 C++로 작성된 사용자 인터페이스 프로그램을 통하여 사용자 등록과 인증 과정을 수행한다. 그리고, 서버 부문에서는 얼굴인식에서 우수한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하였고, 서명인식에서는 구간 분할 매칭으로 구간을 분할 한 후 X축과 Y축의 투영값을 Kernel PCA와 LDA 알고리즘에 적용하였다. 얼굴과 서명영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 평가한 결과 기존의 단일 생체인식 기법에 비해 우수한 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
영상 기반 3차원 복원은 실세계 객체의 형태와 색상을 복원하는 것이며, 실내외 환경과 목적에 맞게 영상 센서를 이동플랫폼에 탑재하여 측위 및 매핑의 목적으로 활용한다. 지하공간 사고 발생의 증가로 지하공간 정보의 위치 정확도 문제가 제기되고 있으며, 관로형 지하시설물 내부에서 취득된 영상데이터로부터 3차원 위치 결정과 동시에 내부 손상 등을 파악할 수 있다는 장점으로 영상 기반의 위치 추정 연구가 수행되어오고 있다. 본 연구에서는 관로형 지하시설물 내부에서 취득한 영상과 기준데이터를 함께 사용하여 영상 기반으로 시설물의 3차원 형상을 복원하는 연구를 수행하였다. 스테레오 카메라를 탑재한 무인이동체 시스템을 구성하고, 입구와 출구에 기준데이터가 배치된 관로형 지하시설물 내에서 데이터를 영상 데이터를 취득한다. 취득한 데이터와 기준데이터를 함께 사용하여 지오레퍼런싱 된 3차원 형상으로 복원한다. 복원된 결과의 정확도를 위치와 길이를 통해 검증하였으며, 위치는 20-60 cm의 정확도로 결정되었고 길이는 약 20 cm의 정확도로 추정된 것을 확인하였다. 영상 기반 3차원 복원 방법을 통해 관로형 지하시설물의 위치, 선형을 효과적으로 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
국내에 있어 하천피해지역 등의 피해조사를 위하여 주로 인적자원을 동원하여 조사자들이 개략적인 측량을 통해 피해규모를 산정하는 방식이 활용되고 있다. 그러나 하천피해지역 등과 같이 수적으로 대부분을 차지하는 국지피해지역을 주로 인적자원을 동원하여 피해규모를 산정하는 것은 한계가 있는 것으로 여겨진다. 따라서 실용적 측면에서 하천제방을 중심으로 한 디지털 스테레오 영상을 이용하여 피해범위를 산정하고, 피해액 산정 프로그램을 개발하여 적용하므로써 피해하천제방의 피해액 산정의 적용성을 검토하였다. 디지털 영상취득을 위하여 피해영상 촬영장비를 개발하였으며 피해영상을 통하여 얻어진 피해정보와 실제 측량을 통한 성과의 차이가 $0.12{\sim}0.34m$로 나타나 평균 0.24m의 차이를 나타내었다. 따라서 피해영상 촬영시스템을 통하여 얻어진 성과는 실무적 측면에서 상당히 유효한 결과로 여겨진다. 또한, 피해정보를 입력하여 피해액을 자동으로 산정하는 프로그램을 개발하였다. 본 연구 결과는 실제 피해현장에서 활용도가 매우 높을 것으로 판단되며 차후 지속적인 연구를 통하여 통합처리시스템이 구축될 경우 재해예방에 있어 보다 효율적이고 능동적인 시스템으로 자리 잡게 될 것으로 여겨진다.
도시지역에 있어서 변화를 탐지하는 작업은 도시를 효율적으로 관리하는 관점에서 매우 중요한 업무 중의 하나이다. 그러나 최근 들어 도시지역의 건축물이 고층화, 밀집화, 불규칙화됨으로 인해서 오직 정사영상만에 의존하는 기존의 방법으로는 다양한 변화를 추출하기가 점점 더 어려워지고 있다. 이러한 상황에서 보다 정밀한 수치판독을 위해서 경사영상의 활용성이 증가하고 있으며, 이에 본 연구에서는 하나의 피사체에 대하여 동시에 경사 및 수직방향의 영상을 취득할 수 있는 다방향 영상촬영시스템을 이용하여 수치판독을 수행하고 결과를 검토하였다. 그 결과 도시지역의 판독업무에 있어서 다방향 영상촬영시스템의 우수성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 한반도 국토 전역을 모니터링 하기 위해 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상을 이용하는데 있어서 필요한 기본적 자료처리 및 모니터링 시스템 구축을 목표로 한다. 현재 MODIS관련 product는 대부분 NASA에서 제공하는 알고리즘을 구현하여 제작되며 이러한 product들은 여러 웹싸이트에 접근하여 획득하도록 되어있다. 이러한 방식은 장기적으로 국토를 모니터링 하는데 필요한 자료를 원활하게 공급하지 못하게 되는 단점을 가지고 있다. 그러므로 이 연구는 한반도의 국토환경을 모니터링 하는데 MODIS 자료를 원활히 공급하기 위한 처리 시스템을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 Windows환경을 기반으로 사용자 인터페이스를 제공하고 다양한 MODIS 관련 모듈을 내부적으로 자동화 처리하여 보다 쉽게 사용할 수 있도록 개선하였다. 특히 MODIS 원시영상(Production Data Set) Level0 취득부터 보정된 영상자료 Level1B까지의 자동화 처리에 중점을 두었고, Level2이후의 주로 육상(Land)부분에 해당하는 자료를 생성하는 부분을 구현한다. 이러한 MODIS 자료의 생성 이후에 국토 모니터링에 필요한 토지 피복 변화, 산불 탐지 등의 정보를 생성하는 알고리즘 구현 등으로 범위를 확장하려고 한다.
본 논문은 도로에서의 객체탐지를 위한 딥러닝(deep learning) 데이터셋을 자동으로 생성, 분류하는 시스템을 제안한다. 시스템의 작동 과정은 크게 두 가지이다. 먼저 딥러닝을 활용하여 촬영된 영상에 존재하는 객체를 검출한다. 이때, 실시간으로 하는 방법과 레코딩된 영상을 다루는 방법 두 가지가 있다. 다음으로 검출된 객체 중 예측 값(scroe)가 임계치 이상인 객체의 위치와 종류를 파일로 저장한다. 이 시스템은 차량 전방 카메라 위치에 장착된 웹캠을 이용해 영상을 취득하고 임베디드 보드인 TX2 board를 이용해 데이터 셋을 생성한다. 매트랩의 image labeler app과 비교를 통해 보다 적은 시간비용으로 데이터셋을 생성해 냄을 확인하였다.
최근에는 LiDAR 시스템의 등장으로 기존의 항공사진측량에 비하여 효율적이고, 경제적으로 도시지역의 수치표고자료를 효과적으로 구축할 수 있게 되었으나, 도시지역에서는 다양한 형태의 객체들이 모두 포함된 DSM(Digital Surface Model) 형식의 자료를 취득하게 된다. 따라서, 홍수범람예측에 있어서의 인공지물의 영향 해석 등을 위하여 건물이 제거된 지형에 관한 상세한 정보를 제공하기 위해서는 DSM으로부터 DEM(Digital Elevation Model)을 추출하기 위한 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 LiOAR 시스템으로부터 취득된 도시지역에 대한 DSM으로부터 건물 등이 제거된 DEM을 추출하기 위한 연구로서 영상처리기법의 경계검출 알고리즘을 적용하여 건물 등의 지물들에 대한 경계를 추출하였으며, 선행연구에서 건물로 추출된 지역에 대하여 보간법을 적용함으로써 발생하는 원시 DSM 자료의 변형에 따른 대안으로써, 추출된 경계에 대여 평균값 필터링, 중간 값 필터링, 최소 값 필터링을 각각 적용함으로써 원시 DSM 자료의 변형을 최소화하여 건물 등의 지물들을 제거하였으며, LiDAR DSM으로부터 DEM을 제작하는 과정을 간략화, 자동화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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