• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.39-40
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• 2017

소나 영상 시뮬레이션은 실시간 처리를 위해 병렬처리를 사용하여 연산성능을 증대시키고 있다. 하지만 모듈 간 병렬처리, 영상처리 알고리즘, 방대한 데이터 처리와 같은 시뮬레이션에 적용되는 작업은 성능향상을 위한 최적의 연산장치와 병렬처리 기법이 달라 실시간 처리를 위한 최적화가 어렵다. 본 논문에서는 효율적인 소나 영상 시뮬레이션의 개발을 위해 연산장치 및 병렬처리 기법에 따른 기술을 분류하고 실제 적용된 사례들을 소개한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.91-98
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• 2016

소나 영상에서 수중 물체의 검출과 분류는 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 소나 영상과 영상처리기법을 이용하여 해저의 물체를 식별하는 시스템을 제안한다. 수중 물체의 식별 과정은 수중 물체 후보 영역 검출과 물체 식별의 두 단계로 구성된다. 영상 정합(image registration) 기법을 이용하여 수중 물체 후보 영역을 검출하고, 기존에 획득된 기준 배경 영상과 현재 스캔된 영상 사이의 공통된 특징점을 검출하여 정합한 후, 두 영상의 차 영상(difference image)을 구하여 검출한다. 검출된 물체는 고유벡터와 고유값을 특징으로 사용하여 데이터베이스내의 패턴과 가장 유사한 패턴으로 분류한다. 제안하는 수중 물체 식별 시스템은 최단 소행 항로(Q route) 확보와 같은 응용에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제40권4호
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• pp.382-390
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• 2021

해저면 영상을 취득하기 위해 측면주사소나나 다중빔측심기 외에도 합성개구소나가 상용화되어 널리 사용되고 있으며 국내에서도 예인형 시스템 개발 등 관련 연구가 진행 중에 있다. 고해상도의 합성개구소나 영상을 얻기 위해서는 이를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동을 정확하게 추정하는 것이 필요하며 이를 위해 정밀한 수중항법 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 합성개구소나를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동 특성에 따라 소나 영상의 왜곡이 얼마나 발생하는지 정량적으로 분석함으로써 요구되는 항법 정확도와 항법센서의 정밀도를 설정하는데 있어서 기준이 되는 자료를 제공하고자 한다. 총 다섯가지의 운동을 고려하고 있으며 정량적 분석을 위해 정규화된 평균 제곱근 오차를 정의한다. 각 운동 특성의 변수값 변화에 따른 오차 분석 수치해석을 통해 yaw and sway 운동이 가장 큰 영상 왜곡을 야기하며 pitch and heave 운동의 영향은 크지 않음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.182-189
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• 2014

본 논문은 탁도의 영향으로 사용이 제한적인 수중 광학 카메라의 대안으로 수중 영상 소나(imaging sonar)를 사용하여 수중 물체를 인식하여 추종하는 구조를 제안한다. Part 1에서, 영상 소나의 현실적인 성능을 고려한 2차원 인공 표식의 설계 방법과 인식 방법을 제안한다. 특히 영상 소나와 초음파의 특성을 분석하여 피인식성을 극대화 할 수 있는 재료를 선택하였으며, 물체의 모델링이 쉬운 무지향성이며 단순한 외형을 채택하고, 표식으로 사용이 가능한 영역 기반 특징 요소를 포함한 내부 형태를 제안하였다. 또한 제안한 인공 표식을 실시간으로 인식할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 외곽선 추출, 허프-원-검출기에 의한 유사도 및 위치 추정, 형상 행렬의 비교에 의한 표식의 분류하는 알고리즘을 포함하고 있다. 제안한 인공 표식과 인식 알고리즘의 유용함을 DIDSON (영상 소나)를 사용한 수조 실험으로 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제37권2호
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• pp.118-128
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• 2018

본 논문은 사이드 스캔 소나 영상을 컨볼루션 신경망으로 학습하여 수중물체를 탐색하는 방법을 다루었다. 사이드 스캔 소나 영상을 사람이 직접 분석하던 방법에서 컨볼루션 신경망 알고리즘이 보강되면 분석의 효율성을 높일 수 있다. 연구에 사용한 사이드 스캔 소나의 영상 데이터는 미 해군 수상전센터에서 공개한 자료이고 4종류의 합성수중물체로 구성되었다. 컨볼루션 신경망 알고리즘은 관심영역 기반으로 학습하는 Faster R-CNN(Region based Convolutional Neural Networks)을 기본으로 하며 신경망의 세부사항을 보유한 데이터에 적합하도록 구성하였다. 연구의 결과를 정밀도-재현율 곡선으로 비교하였고 소나 영상 데이터에 지정한 관심영역의 변경이 탐지성능에 미치는 영향을 검토함으로써 컨볼루션 신경망의 수중물체 탐지 적용성에 대해 살펴보았다.

• 한국음향학회지
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• 제37권1호
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• pp.12-20
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• 2018

측면주사 소나 영상 획득의 효율성을 향상시키고자 저해상도의 수중 영상을 복원 기법을 이용하여 고화질 영상으로 개선시키는 연구가 시도되고 있다. 측면주사 소나 영상은 광학 영상과 같은 2차원 신호를 사용한다는 측면에서 기존 광학 영상 복원에 적용된 기법의 응용을 고려할 수 있다. 광학 영상에 대한 가장 대표적인 복원 방법 중 하나는 스파스 코딩이며, 수중 영상의 희소성을 분석하여 스파스 코딩 기법을 수중 영상에 적용할 수 있음을 증명하는 연구가 진행되었다. 스파스 코딩은 입력 신호에 대하여 사전과 스파스 계수의 선형 결합으로 복원 신호를 얻는 방식이다. 하지만 스파스 계수의 값을 정확히 추정하기 위해서는 많은 연산량을 필요로 한다. 본 연구에서는 스파스 코딩 기반의 수중 영상 초해상도 복원을 수행하되, 수중 영상 내 객체 영역에 한해서 선택적으로 복원 기법을 적용하는 방법을 제안함으로써 전체 연산 시간을 단축시킨다. 이를 위하여 수중 영상에서 경계를 검출하고 그 분포에 따라 객체 영역과 비객체 영역을 구분하는 방법을 제안하고, 이를 스파스 코딩 기반의 초해상도 복원 기법과 접목시킨다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방식과 동일 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 수치를 유지하며, 영상 복원에 필요한 시간은 32 % 만큼 단축시킴을 확인함으로써 제안 방법의 유효성을 증명하였다.

• 한국음향학회지
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• 제37권1호
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• pp.73-81
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• 2018

측면주사소나 영상의 화질은 소나 운용 주파수의 영향을 받는다. 저주파 측면주사소나 장비로 얻는 영상은 저화질 영상이며, 잡음이 화질 저하의 요소 중 하나가 된다. 균일한 잡음을 가정하는 광학 영상과는 달리. 측면주사소나 데이터의 잡음은 해양 환경(장비 소음, 신호 간섭 등)에 의해 발생한다. 또한 소나 신호의 전달 손실을 보상하고자 시간변환이득(Time-Varied Gain, TVG)을 수행하며, 이로 인해 측면주사소나 영상에 비균일 잡음이 생성된다. 본 논문에서는 측면주사소나 영상에 포함된 비균일 잡음을 제거하는 구조적 희소성에 기반한 압축 센싱 알고리즘 (Structural Sparsity based Compressive Sensing, SSCS)을 제안한다. 영상의 구조적 특징 도메인에서 국부적 및 비국부적 모델링을 동시에 구현하여 계수의 희소성을 보장하면서 비국부적 자가 유사성을 강화한다. 그리고 잡음의 비균일성을 고려하여 비국부적 모델링을 보상한다. 다양한 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 입증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.107-108
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• 2014

부화소 기반 영상 축소기법은 각각의 부화소를 조절함으로써 픽셀 기반 영상 축소기법보다 해상도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 그러나 부화소에 의한 해상도의 증가는 종종 색상정보의 왜곡을 발생시킨다. 부화소 랜더링의 주요과제는 선명도를 유지함과 동시에 색조왜곡현상을 억제하는 것이다. 선행연구들은 부화소랜더링을 위해 1 차원 혹은 2 차원 필터를 최적화 하였지만, 지역적인 특성을 고려하지 않았기 때문에 출력영상의 화질이 저하되는 현상이 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제를 해결하기 위해 내용적응형 2D FIR 필터를 제작방법을 제안한다. 제안필터는 충분한 수의 저해상도 패치와 고해상도 패치 쌍을 이용하여 임의의 고해상도 패치로부터 고화질의 저해상도 패치를 만들기 위한 최적의 내용적응형 2D FIR 필터를 학습한다. 학습된 필터에 의한 실험결과 제안하는 필터가 종례기법들 보다 색조왜곡현상이 현저히 줄어들고, 출력영상의 선명도를 유지함을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.273-276
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• 2000

3차원 영상은 2차원 영상에 비해 데이터량이 매우 방대하다. 따라서 3차원 데이터를 효율적으로 압축하는 것은 매우 중요하다. 현재까지 대부분의 연구는 데이터량이 체적소(voxel)에 비해 월등히 적은 메쉬(mesh)를 기반으로 하여 이루어져 왔다. 하지만, 메쉬를 이용한 데이터 압축의 경우 체적소에 비해 데이터 자체의 규칙성이 떨어져 체적소를 이용한 압축에 비해 압축 효율이 낮다. 그리고, 체적소 데이터를 이용할 경우, 이를 스켈레톤화 하여 데이터량을 더욱 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 체 적소 데이터의 규칙성과 스켈레톤을 이용한 압축 기법을 제안할 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권10호
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• pp.116-122
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• 2016

본 논문은 수중에서 사용되는 영상 소나를 이용하여 수중 물체의 외형 복원을 수행하여 보고 그 결과를 분석한다. 일반적으로 해양 측량에 많이 사용되는 다중빔 해양 측심기(Multi-beam echo sounder, MES)보다 더 자세한 수중 환경 관찰이 가능한 영상 소나는 상하 방사영역 정보의 불확실성으로 인해 3차원 복원 연구로 활용되기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 소나 영상에서 얻는 물체에 대한 3차원 높이 정보의 불확실성을 줄이기 위해 영상 소나의 상하 방사영역을 좁게 조정하여 영상 소나의 3차원 물체 외형 복원의 어려움을 극복하고자 한다. 또한, 음향 채널별 잡음 제거 필터를 적용하고, 음향 채널별 상호보완 거리값 검출 방법의 적용을 통해 3차원 위치 정보의 정확도를 높이고자 한다. 제안한 수중 물체 외형 복원 방법은 3가지 물체(원뿔, 구, 기둥)에 대해 3차원 복원 실험을 수행하여 보고 그 결과를 분석하였다.