하천 조사에 드론의 필요성은 점차 증가하고 있으며, 하천시설 조사 및 하천 물리량 간접 계측 등에 있어서 활용성 또한 증가하고 있다. 드론을 이용한 하천시설 및 하천 조사는 주로 광학 영상에 기초한 간접 계측을 중심으로 활발히 기술 개발이 진행되고 있으며, 최근에는 적용하는 임무장비를 확장하여 초분광카메리나 LiDAR 등을 활용하려는 시도가 활발히 이루어지고 있으며, 관련 기술의 개발도 역시 급격히 진행되고 있다. 이러한 기술 발전을 통해 하천 조사에 있어서 간접 계측의 정확도는 계속하여 증가하고 있으나, 기술의 편리성이나 활용성에 비해 정확도 향상에는 어느 정도 한계가 있으며, 간접 계측에 의한 정확도를 확보하기 위해서는 여전히 직접 계측 결과와 비교를 통한 검보정이 필수적이다. 직접 계측은 첨단 계측기를 사용한다고 하더라도 아직까지 인력에 의한 의존도가 높으며, 측정 효율이 여전히 떨어지고 있어 간접 계측의 편리성을 저하시키는 원인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 드론 기반의 간접 계측이 편리성 및 활용성, 정확도를 올리 수 있는 무인 IoT 수질 측정기를 개발하고자 한다. 무인 IoT 수질 측정기는 드론에서 측정한 자료 검보정 자료 획득을 목표로 하며, 드론으로 측정한 지역에 대한 데이터 검보정 정확도를 향상 시킬 수 있는 측정방안을 고려하고 있으며, 현재 이용 가능한 IoT 통신 모듈의 적용성 및 통신 거리를 고려하여 개발을 진행하고 있다. 특히 데이터 전송을 고려하여 개별 통신 규약 검토를 진행하였으며, 각종 표준을 검토하였다. 통신을 위한 전력 소모를 고려하여 저전력 통신 모듈을 중심으로 검토를 진행하였으며, 하천의 특성을 고려한 수질 측정 지점 결정을 위한 측정 알고리즘을 개발하여 적용하였다.
표면영상유속계를 이용한 유속 측정 시 하천의 넓은 영역을 경사지게 촬영하기 때문에 필연적으로 영상 왜곡이 발생하게 된다. 이와 같이 경사영상을 정사영상으로 변환하는 방법으로 수표면과 동일한 평면상의 참조점 좌표를 이용하는 2차원 투영 좌표 변환법을 사용할 경우 홍수 시 수위가 변할 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 수위가 변하더라도 참조점을 재설정할 필요가 없는 경사영상 왜곡 보정 방법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 높은 위치에 설정한 참조점의 좌표와 카메라의 좌표, 그리고 카메라의 수표면 사이의 연직거리 간의 기하학적인 관계를 이용해 수위 변화에도 대응할 수 있는 경사영상 보정 기법이다. 본 연구에서 개발한 영상 왜곡 보정 방법의 검증을 위해 실규모 하천 실험을 수행하였으며, 참조점 변환식에 대한 검증과 표면유속 측정 결과에 대한 검증을 수행하였다. 검증 결과 개발 기술의 경사영상 보정 정확도는 97% 이상을 나타냈고, 유속 검증 결과 개발 기술을 적용하여 산정한 유속을 비교한 결과 약 4% 이내의 차이를 보이는 것으로 나타나 높은 정확도 확보가 가능한 것으로 나타났다. 따라서 개발 기술을 영상 기반의 고정형 자동유량계측 시스템에 적용한다면 수위가 급변하는 홍수 시 유량측정의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
오늘날 모바일의 발전과 함께 지속적으로 모바일 컨텐츠들에 대한 연구가 급속히 증가되어 지고 있다. 특히 모바일상에서 아바타나 캐리커쳐 시스템에 관한 연구가 활달히 진행되고 있으며, 이에 필요한 기반기술인 얼굴 영상의 추출에 대한 연구가 필수적으로 병행 되어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 흐름에 맞추어 핸드폰용 카메라에서 사용 가능한 얼굴추출 알고리듬을 제안한다. 얼굴의 추출을 위해서 ACM을 응용하였으며, 이에 대한 초기의 제어점 선택을 위하여 T-S 색상 공간을 분석한 후에 마할라노비스 거리측정을 하였다. 또한 ACM의 외부에너지를 일반적으로 많이 사용하는 기존의 에지를 이용한 방법이 핸드폰용 카메라의 특성강 조명의 영향과 화질의 연화로 의해 정확하게 추출되어지지 못하는 단점을 보완하고자 얼굴 영역 면적의 변화량 측정 방법을 사용함으로 조명의 영향에 강인하도록 하였다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 AGV의 작업자 식별 및 회피를 위한 2D 공간 지도 구성 기법을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 작업자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라 제어를 통해 이동하는 작업자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, AGV 구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 AGV과 작업자간의 거리와 실제좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 AGV의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 산출된 2차원 공간좌표는 검출된 작업자의 위치좌표와의 관계를 통해 작업자의 폭과 실제 측정한 값과의 오차율이 평균 1.8% 이하로 유지됨으로써 보다 지능적인 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
통계학습이론에 기반하고 있는 Support Vector Machine(SVM)은 구조적 위험 최소화원리를 바탕으로 하는 학습 알고리즘이다. 일반적으로SVM은 비선형 경계를 결정하고 자료를 분류하기 위해서 커널(kernel)을 사용한다. 그러나 기존의 커널들은 두 벡터간의 내적이나 거리차를 이용하여 유사도를 측정하기 때문에 하이퍼스펙트럴 영상분류에 효과적으로 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 분광유사도커널(Spectral similarity kernel)을 제안한다. 분광유사도 커널은 두 벡터의 거리차와 각 차이를 모두 계산하는 지역적 커널로 하이퍼스펙트럴 영상의 분광특성을 효과적으로 고려할 수 있다. 이를 검증하기 위해서 Hyperion 영상에 polynomial kernel, RBF kernel을 사용한 SVM 분류기와 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기를 적용하여 토지피복분류를 시행하였다. 분류결과를 통해서 분광유사도 커널을 사용한 SVM 분류기가 정량적, 공간적으로 가장 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 X-밴드 대역에서 운영되는 레이다 장비를 이용하여 실제 이동하는 해상 표적을 대상으로 역합성 개구면 레이다(Inverse Synthetic Aperture Radar: ISAR) 영상 생성 기법들의 성능을 비교 분석하였다. 성능 비교에 사용된 ISAR 영상 생성 기법들은 1) 거리 순시 도플러(Range Instantaneous Doppler: RID) 기법, 2) 위상보상(phase adjustment) 수행 후의 거리 도플러(Range Doppler: RD) 기법, 그리고 3) 주요 산란원 기법(Prominent Point Proccessing: PPP) 수행 후의 RD 기법들이 있다. 본 논문에서 수행된 성능 비교 결과는 향후 실제 해상 이동 표적의 ISAR 영상 생성을 위한 기반 기술 확보 및 기본 프레임워크(frame work) 구축을 위한 지표를 제공한다는데 그 의의가 있다.
본 연구는 구조물이 하중과 외부요인으로부터 피해를 받을 경우 구조물의 안정성을 판단하기 위해서 발생하는 변위를 측정하는 방법론을 제시하고 실험을 통한 검증을 보여준다. 변위측정은 모아레의 원리를 이용 하였으며 이를 통해 구조물의 미세한 변위를 증폭하여 관찰 할 수 있다. 실험은 실제 현장의 파이프 서포트와 동일한 지름의 파이프를 사용하였으며 파이프가 수평으로 움직인다는 가정하에 파이프의 수평 변위에 따른 모아레 간섭무늬의 수직 변위를 측정하였다. 실험 결과 파이프의 수평 변위와 간섭무늬의 수직 변위의 선형 관계를 확인하고 관계식을 도출하였다. 추가적으로 카메라를 이용한 방법론을 적용하기 위해 수직부재와 카메라 사이의 거리에 따른 간섭무늬 변위의 관계식을 도출하여 카메라의 위치에 상관없이 방법론을 적용할 수 있게 하였다. 결론적으로 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 카메라를 이용하여 거리에 상관없이 다수의 수직부재 변위를 동시에 측정하고 구조물의 안전성을 판단하여 붕괴를 감지할 수 있다.
본 논문에서는 반몰입 가상현실 장비인 프로젝션 월(projection wall)가 가상 워크벤치(virtual workbench) 시스템에 적응 가능한 카메라 트래킹 방법 을 제안한다. 제안하는 방법은 측량학에서 거리를 측정하기 위해 사용되어지는 삼각측량법(triangulation)이다. 이 방법은 스테레오 영상을 얻기 위해 사용되는 두 대의 카메라의 기종이 상이할 경우에도 적용이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 넓은 트래킹 영역을 확보할 수 있기 때문에 프로젝션 월과 같은 수직형 스크린에 용할 경우 더욱 적합하다. 그리고, 본 논문에서는 신시간 드래킹 글 수행하기 위하여 변화 벡터(shift vector) 기반 위치 추정 방법을 도입하여 검색 시간을 단축시켰으며, 사용자 헤드 드래킹를 수행하기 위해 적외선 비컨을 서텨 글래스(shutter glass)에 부착하여 사용하였다.
도로상의 안개로 인한 시정감소는 교통사고를 유발하는 주된 원인으로 운전자에게 도로의 시정거리를 미리 알려주어 안전운행을 유도하기 위한 안개경고시스템에서는 대부분 안개센서와 같은 고가의 광학센서를 사용하고 있다. 최근 운전자의 시정감각과 유사하면서도 저렴한 카메라를 이용한 시정측정에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구는 별도의 표지나 ROI를 기반으로 하고 있으므로 설치가 어렵고 비용이 많이 들며 도로에 기 설치된 CCTV 시스템을 활용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 도로상에 설치된 카메라 영상을 이용하여 주야간 실시간 시정측정이 가능한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 도로모델을 구축하고 카메라 영상으로부터 차량의 이동영역과 가시선을 검출한 후 도로모델에 적용함으로써 매우 쉽고 빠른 시정의 계산이 가능하다. 제안된 방법은 운전자의 시정감각과 유사한 주야간 시정측정이 가능할 뿐만 아니라 시정표지와 같은 부가적인 시설을 사용할 필요가 없고 기존의 CCTV 시스템에 바로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 중부내륙고속도로에서 획득한 영상을 이용한 실험결과를 통해 본 연구의 현장적용 가능성과 활용방안을 제시하고 신뢰성 검증을 위한 향후 연구방향을 기술한다.
본 연구는 Apoptosis세포들의 형상을 검출하기 위하여 전통적인 세포측정법과는 다른 영상기반 접근법을 제안한다. 이 방법은 세포측정 법의 단점을 극복하고 Apoptosis 세포들을 정확하게 인식할 수 있다. 본 연구에서 K-means 군집화 방법이 Apoptosis 세포의 거시적인 분할을 행하는 데 사용되었으며, '스네이코'라고 불리는 액티브 윤곽선 모델이 정밀한 경계선 검출을 위해 사용되었다. 그리고 Apoptosis세포들의 물리적 특징, 형태적 특징 그리고 무늬특징들을 포함하는 몇가지 특징들이 추출되었다. 마지막으로 Mahalanobis 거리 분류기가 Apoptosis세포와 비Apoptosis 세포로서 분할영상들을 분류한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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