탐색기의 센서 영상을 이용하여 최종 표적에 대한 선정을 수동 또는 자동으로 할 수 있는 표적 관리 모의 시스템을 개발하였다. 모의 시스템은 비행체 시스템과 지상 시스템으로 구성하였다. 비행체 시스템은 비행체의 운동역학과 센서 영상을 모의하고 지상 시스템은 표적 템플릿 모의와 지상 제어기를 모의를 수행한다. 비행체의 운동역학은 의사 6자유도를 기반으로 비례항법유도기법을 사용한다. 탐색기의 센서 영상은 알려진 적외선 영상 렌더링 기법을 이용하여 직접 개발하였으며 상용 프로그램과 비교하여 검증하였다. 지상제어기는 사용자 편의를 위해 임무에 관련된 정보를 가능한 많이 전시할 수 있는 사용자 인터페이스로 구성하였다. 최종적으로 표적 격추 임무 모의를 통해 요구하는 성능에 만족함을 확인하였다.
소나무 재선충은 한국과 일본, 중국을 포함한 동아시아 지역의 소나무산림에 막대한 피해를 주는 원인이며, 피해목의 조기 발견과 제거는 재선충 확산을 막는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 드론으로 촬영되고 처리된 RGB 정사영상을 딥러닝 분류에 의한 재선충 피해목 탐색방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습영상 데이터가 많지 않다는 가정아래 ResNet18을 백본으로 하는 패치기반의 분류기를 구성하고 RGB 정사영상을 분류하고 그 결과를 heatmap 형태로 만든다. 제작된 정사영상의 heat map는 재선충 피해목의 분포를 알아내고 확산해가는 모습을 관찰할 수 있게 하며, 재선충 피해목 지역의 RGB 분포 특징을 추출해낼 수도 있다. 본 연구의 패치기반 분류기 성능은 94.7%의 정확도를 나타내었다.
한국인의 인체 절단면 영상으로부터 인체의 3차원 데이터를 생성하였다. 다양한 종류의 3차원 렌더링 영상을 제작하고 이를 기반으로 하는 웹 기반정보시스템을 구축하였다. 인체 영상 정보시스템은 크게 렌더링에 필요한2차원 데이터를 생성하는 단계, 3차원 렌더링 데이터를 생성하는 단계, 영상을 데이터베이스화하고 이를 서비스하기 위한 시스템 구현 단계의 세 부분으로 나눌수 있다. 렌더링을 위한 2차원 영상처리는 절단면 영상의 분할과 정렬을 포함한다. 분할은 절단면 영상에 보여지는 인체의 부위를 구분하도록 하는 절차이고, 정렬은 왜곡된 영상 위치를 바로잡기 위한 절차이다. 3차원 렌더링은 절단면 영상들로부터 3차원 모델의 뷰를 생성하는 절차이다. 병렬처리를 통한 광선 추적 볼륨 렌더링 기법을 사용하여 잘라보기 및 돌려보기 렌더링 뷰를 생성한다. 각 절단면 영상 및 렌더링 영상은 인체영상 브라우저 및 검색기가 접근할 수 있도록 웹 시스템에 로드 하였다. 브라우저는 인체의 위치를 시각적으로 탐색 할 수 있도록 구현되었다. 각 단계별 기술적인 내용을 소개한다.
로젯 주사 탐색기는 적외선 유도 미사일에 장착되어 표적을 추적하는 장치이다. 단소자 검출기가 로젯 패턴의 형태로 공간을 주사함으로써 표적의 2차원 영상을 획득할 수 있다. 검출된 영상은 시계내의 위치에 따라서 형태가 변하고 대상 물체의 수가 고정되어 있지 않기 때문에 unsupervised clustering 방법을 이용하여 이들을 구분한다. 기존의 ISODATA 방식은 씨앗점(seed point)과 대상 화소간의 거리를 이용하여 clustering하기 때문에 물체의 모양이 복잡하거나 병합 및 분리 파라미터 값이 변하면 clustering 결과가 실제와 다르게 나타난다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 clustering 방법인 ALCA (Arrav Linkage Clustering Algorithm)을 제안한다. 이 방식은 화소가 저장된 메모리 번호의 연속성을 이용하여 clustering하기 때문에 초기 씨앗점과 병합 및 분리 파라미터를 필요로 하지 않는다. 따라서 대상 물체의 모양과 관계없이 clustering을 할 수 있다. 대상 물체의 clustering를 기존 방식과 비교 평가함으로써 제안된 방식의 우수성을 확인한다. 또한 제안된 ALCA을 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로 이용하여 3차원 시뮬레이터상에서 추적 실험을 행한다. 기존 방식과 비교 평가를 통하여 제안된 ALCA 방식이 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로서 우수한 성능을 가지고 있음을 확인한다.
홍채인식 시스템에서 입력된 영상으로부터 정합(matching)에 사용될 홍채 영역을 추출해 내는 과정은 필수적인 과정으로 빠른 처리 속도와 정확성을 요구한다. 기존의 원형검출기나 허프(Hough) 변환을 이용한 방법 등은 홍채의 바깥쪽과 안쪽 경계를 비교적 정확하게 검출해내는 장점이 있으나 탐색영역이 커서 수행시 간이 매우 많이 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이진화와 형태학적 연산(morphology)을 이용하는 새로운 탐색 영역 단축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 홍채영역 검출 방법에 적용할 경우 수행 시간을 효율적으로 단축시킬 수 있다. 검출된 영역에 대해서 주성분 분석법(principal component analysis, PCA)을 이용해 매칭을 수행한 결과 약 95%의 인식율을 나타내었다.
Cha, Sang-Mok;Lee, Chung-Uk;Kim, Seung-Lee;Lee, Yongseok;Atwood, Bruce;Lim, Beomdu;O'Brien, Thomas P.;Jin, Ho
천문학회보
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제43권1호
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pp.40.1-40.1
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2018
외계행성 탐색시스템 18k 모자이크 CCD 카메라는 4개의 9k CCD로 구성되며 총 32개 채널의 영상영역과 리드아웃 회로를 가진다. 관측 영상에는 각 영상영역에 대한 오버스캔(overscan) 영역이 포함되는데, 영상 신호에 의한 오버스캔 영역의 바이어스(bias) 교란을 최소화하기 위해 리드아웃 회로의 인버팅 앰프에 대한 Common Mode Rejection Ratio(CMRR)를 미세 조정하였다. 그 결과 세 사이트의 평균 CMRR이 55 dB에서 73 dB로 향상되었고, 기존에는 영상 신호에 따른 오버스캔 바이어스 레벨의 선형적 관계가 약 2/1,000의 기울기를 가졌으나 조정 후에는 약 2/10,000로 바이어스 오차가 줄어들었다. CCD 리드아웃 회로의 미세조정과 클락(clock) 개선을 통해 물결무늬 잡음 제거 및 읽기 잡음 감소가 이루어졌으며, 향후의 추가적인 바이어스 안정화와 크로스톡 개선 방안이 검토되고 있다. 카메라 전자부 조정 과정 및 결과와 더불어, 카메라 듀어와 부대장비 유지보수, Polycold CryoTiger 냉각기 운영 및 개선 관련 노하우도 함께 발표한다.
MPEG-1/2/4, H.264/AVC와 같은 영상압축표준에서 사용되는 부호화 기술 중 움직임 추정 및 보상은 부호기의 복잡도에 가장 큰 영향을 끼친다. 영상 코덱에서 일반적으로 사용되는 전역탐색(Full Search) 방식은 최적의 정합블록을 찾기 위해 탐색 영역내의 모든 위치에서 SAD값을 비교하기 때문에 부호화 시간을 다량으로 소비하게 된다. 이런 문제를 개선하기 위해 초기에는 TSS, NTSS, DS, HEXBS 등 다양한 형태의 탐색 패턴을 활용한 고속 움직임 탐색 기법들이 개발되었고, 이후에는 움직임 벡터의 시 공간적 상관도를 이용한 DS기반의 MVFAST, PMVFAST, MAS, FAME 등이 개발되었다. 하지만 부정확한 움직임 벡터 탐색으로 인해 화질이 열화되는 문제와 알고리즘의 복잡도가 높아지는 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아있다. 본 논문에서는 움직임 벡터 탐색시작점을 보다 정확히 결정하고, 각 프레임들의 움직임 특성을 고려한 단순화된 일차원 탐색 패턴들을 사용하여 탐색속도를 극대화하고 화질열화를 최소화시키는 알고리즘을 제안한다.
프랙탈을 이용한 영상압축기법들은 놓은 압축률과 빠른 복호화 시간의 장점을 가지나 부호화과정에서 최적의 윳사 변환점을 얻기 위해 장시간을 소모하는 단점으로 인해 응용에 많은 제한을 받는다. 본 논문에서는 부호화에 소요되는 시간을 줄이기 위해 신경회로망을 이용한 고속블록분류기를 제안한다. 제안된 방법은 정의역에서 블로데 대한 탐색 시간을 줄이기 위아혀 각 정의역을 화소의 분포형태에 따라 신경망을 이용하여 4가지의 부류로 구분하고 각 치역 블록과 비교할 때 해당 치역 블록의 부류를 판단하여 전체에 대해서 탐색을 행하지 않고 해당하는 부루에 대해서만 탐색하는 방법을 사용한다. 또한 블록의 크기를 가변적으로 할당하여 화소의 분포형태에 따라 고르게 분포되어 있는 경우에는 블록의 크기를 크게 할당하고 복잠한 형태의 블록에 대해서는 블록의 크기를 작게 할당하는 방법을 사용한다. 다양한 특성을 갖는 영상들에 대한 실험결과는 허용 가능한 수준의 화질인 PSNR 30dB정도의 화질을 유지하면서 기존의 방법들에 비해 압축속도가 평균 40%가량 개선됨을 보였다.
본 논문은 H.264/AVC, MPEG4 등, 다양한 영상압축 코덱을 지원할 수 있는 ME ASIP (Application-specific Instruction Processor)의 정화소 움직임 추정 전용 명령어와 재구성 가능한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 전용의 명령어와 하드웨어 가속기는 HD급의 고화질 영상을 지원할 수 있는 성능을 가지고 있다. 제안하는 정화소 움직임 추정 명령어는 다수의 병렬 연산과 패턴 정보를 이용한 가변 포인트 2D SAD 연산기 구조를 통하여 전역탐색을 비롯한 각종 고속 탐색 알고리즘을 지원한다. 이를 위한 하드웨어 구조는 128개의 Processor Elements (PEs)로 구성되어 있는 Processor Element Group (PEG) 하나당 25,500 게이트를 가진다. 제안하는 ASIP은 Synopsys 사의 Processor Designer 로 검증하였고, Design Compiler를 이용 IBM 90nm 공정으로 합성하였다. 그 결과 제안하는 ASIP의 하드웨어 사이즈는 453K 게이트였으며, 동작 주파수는 188MHz로 HD급 1080p의 해상도를 가지는 영상을 실시간으로 동작 시킬 수 있다. 본 논문은 기존 2D SAD ASIP에 비하여 하드웨어 사이즈 측면에서 26%, 연산 속도 측면에서 평균 18%의 성능 향상을 보인다.
우리나라 홍수 발생은 강수량이 집중되는 여름철에 집중되어 있어 홍수피해 방지에 주의가 필요하다. 보와 제방 등 이러한 홍수 피해를 대비하기 위한 구조물에 설계를 위해서는 하천의 유량 조사가 필수적으로 요구된다. 하지만 홍수기 직접적인 유량 조사는 안전상의 이유로 거의 이루어지지지 않고 있으며, 수위를 측정하여 수위-유량 관계를 만들어 유량을 측정하고 있다. 그러나 중소 규모의 하천의 경우 하도 경사가 급해 사류가 발생하거나 하도 단면이 급변하는 경우가 있어 수위-유량 관계를 그대로 적용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 하천에 진입하지 않고 유속을 측정 할 수 있는 영상유속계와 같이 흐름 영상을 사용하여 유속을 측정하는 방법들이 개발되었다. 영상유속계의 측정 방법중 Spatio Temporal Image(시공간 영상)을 사용하는 방법은 일정시간의 시간평균 유속을 산정할 수 있고 한 장의 시공간 영상을 분석하기 때문에 유속 산정에 걸리는 시간이 작은 장점이 있지만 영상 내 흐름 방향을 정확히 설정하지 못하면 오차가 생길 수 있는 문제가 있어 주 흐름 방향을 정확히 탐색할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 영상에서 시공간 체적을 만들어 주흐름 방향을 찾아내는 기법들의 장단점을 비교하고 안동 하천실험센터의 실규모 하천수로에 적용하여 결과를 비교하고 적용성을 평가하였다. 이를 위해 하천수로에 추적자를 살포하여 영상으로 녹화하였으며 녹화된 영상을 자기상관법과 시간적분법을 적용하였으며, 이를 통해 주 흐름 방향을 판별하였다. 또한 두 방법을 통해 결정된 주흐름 방향을 적용하여 시공간 영상을 제작하고 이를 이용하여 유속을 산정하여 비교하였으며, 주흐름 방향을 산정하는데 생기는 오차가 유속 계산에 얼마만큼의 영향을 끼치는지 분석하였다. 이러한 실험을 통해 하천에서 시공간 영상을 활용한 표면영상 유속계측 방법을 활용하는데 있어 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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