본 논문에서는 고화질 IP 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 실시간으로 연기를 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 실시간 처리를 위해 FFmpeg 라이브러리를 이용하여 비디오 파일을 오픈하는 것처럼 IP 카메라로부터 전송되는 RTSP 스트림을 직접 오픈한다. 연기 검출을 위해 연기 후보 영역에 대해 연기의 색정보 및 형태학적 특성은 물론, 연기의 동적 특성까지 고려한다. 최종적으로 다양한 연기의 특성들을 효율적으로 결합하기 위해 부스팅 알고리즘으로 Adaboost 알고리즘을 사용한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 연기를 검출하는 데 효과적인 것을 보인다.
In this paper, we propose an image processing based time-frequency domain reflectometry(TFDR) in order to estimate the fault location of a cable. The Wigner-Ville distribution is used for analysis in both the time domain and the frequency domain when the conventional TFDR estimates the fault location in a cable. However, the Winger-Ville distribution is a bi-linear function, and hence the cross-term is occurred. The conventional TFDR cannot estimate the accurate fault location due to the cross-term in case the fault location is close to the position where the reference signal is applied to the cable. The proposed method can reduce the cross-term effectively using binarization and morphological image processing, and can estimate the fault location more accurately using the template matching based cross correlation compared to the conventional TFDR. To prove the performance of the proposed method, the actual experiments are carried out in some cases.
미래 전장은 정보 지식 기반의 첨단 전력체계를 확충하기 위해 향후 전력구조를 통합, 지휘통제통신(C4I) 체계와 생존성과 통합성이 향상된 전장의 네트워크중심전(NCW) 수행능력을 향상시킬 것이다. 사이버물리시스템(Cyber-Physical Systems: CPS)은 함정전투체계에 적용되고 있는 DDS를 포함하여 국방 M&S의 근간인 Live, Virture, Constructive(L-V-C) 체계의 큰 축을 형성하고 있다. 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술은 센서네트워크, 통신, Radio Frequency Identification(RFID), Ubiquitous Sensor Network(USN), Machine to Machine(M2M), D2D 기술 및 상황인지, 지능서비스를 위한 정보수집/가공/융합/분석/예측기술을 포괄적으로 포함한 기술로서 미래산업을 이끌어 갈 차세대 선도 기술이며, 특히 군사적으로도 감시정찰 센서네트워크(USN), 견마형로봇, 경전투로봇과 무인기 기술 및 전술정보통신망체계(TICN) 등 첨단 통신네트워크 기술의 전력화 추세는 IoT 기술의 적용영역을 넓혀주고 있다. 감시정찰체계(Sensor)에서는 감시정찰 분야 영상정보 처리, 표적탐지 등과 관련된 IoT 기술 소요와 지휘통제통신(C4I) 체계의 상호운용성, 데이터링크, 지능형 통신체계 등 C4I 관련 IoT 기술 소요 및 타격체계(Shooter)의 내장형 SW 등 유 무인 무기체계 관련 IoT 기술의 소요가 증대될 것으로 예상된다. 본고는 CPS 및 IoT 기술의 군사적 활용방안 및 획득전략에 대한 적용기술 및 발전방향을 살펴본다.
본 논문에서는 유리 B 스플라인 곡선을 이용한 새로운 블록 효과 감소 방법을 제안한다. 블록 효과는 매우 낮은 비트율로 블록 기반 부호화 방식을 수행할 때 복원 영상에서 나타나는 블록 형태의 왜곡을 의미한 다 제안된 기법에서는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 제어점을 근사하는 부드러운 곡선을 생성하기 위해 사용되는 유리 B 스플라인 곡선을 이용하여 블록 효과를 감소시킨다 즉 블록 경계 영역의 화소들을 제어점으로 사용하며, 처리될 화소와 블록 경계간의 거리에 따라 가중치를 차등적으로 설정함으로써 블록 효과가 효율적으로 감소되도록 한다. 모의 실험은 제안된 방법이 기존 방법들에 비해 우수한 블록효과 감소 성능을 가지는 것을 나타낸다.
본 논문에서는 초음파 응용 영상 기술의 다양한 임상 진단 응용이 가능한 파이프라인 회로 구성 방식을 가지는 빔포밍 프런트 엔드 플랫폼을 개발한다. 하드웨어 설계에서는 전력, 통합수준 및 복제 가능성이 중요한 확장 가능한 애플리케이션은 물론 압축 애플리케이션을 대상으로 한다. 펌웨어 디자인으로는 차세대 고수준의 합성 도구인 Vivado HLS 툴을 사용하여 최대의 생산성 향상으로 설계 생산성을 가속화하는 새로운 IP 및 시스템 중심 설계 환경 구축을 통하여 최적의 FPGA 병렬 처리 수준을 달성 하도록 구현하였다. 설계된 디지털 빔포머는 향후 시스템 사양의 재구성이나 변경시 적절한 수정 및 보완이 가능하고, 임의의 이미지 영역을 생성할 수 있는 스캔 데이터의 고속 관리 기능을 지원한다.
최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.
한국천문연구원은 과학기술위성 3호의 주탑재체인 다목적 적외선영상시스템(Multipurpose Infra-Red Imaging System, MIRIS)을 개발하고 있다. 이 연구개발 사업은 2007년 교육과학기술부의 과학위성 3호 사업 주탑재체 공모를 통하여 10여개의 후보 탑재체 제안서 중에서 최종적으로 채택되었고, 2011년 발사를 목표로, 3년 동안의 연구개발 기간을 거쳐 현재 비행모델 (FM, Flight Model) 개발이 진행 중이다. MIRIS는 한국천문연구원이 개발하여 2003년 발사에 성공한 과학위성 1호 주탑재체인 원자외선 영상분광기 (FIMS, Far ultra-violet IMaging Spectroscope)에 이어 국내에서 자체 개발되는 두 번째 우주망원경이다. MIRIS는 우주공간에서 0.9~2 micron 사이 적외선 영역의 파쉔 알파 방출선 (Paschen Alpha Emiision Line)과 광대역 I, H 파장영역을 관측할 예정이다. 주요 과학임무로는 아직까지 국제 천문학계에서 잘 알려지지 않은 우리은하 내부에 분포한 고온 플라즈마 (Warm Ionized Medium, WIM)의 기원 연구와 아울러 우리은하 성간난류(Interstellar Turbulence)의 특성 및 적외선 우주배경복사의 (Cosmic Infrared Background; CIB) 거대구조 등을 관측연구할 예정이다. 특히 MIRIS는 저온상태 (절대온도 77K, 약 $-200^{\circ}C$)에서 우주공간 관측을 수행할 예정이므로, 국내에서는 연구기반이 취약한 극저온 광학계 및 기계부 설계기술, 극저온 냉각기술 및 열해석 설계기술과 적외선 센서기술 및 자료처리 기술 등 관련기술을 개발하고 있으며 이러한 기반기술을 바탕으로, 아직까지 국내에서 시도된 바 없는 적외선우주망원경 개발을 통하여, 우리나라의 관련 우주기술 분야의 기초원천 기술로서 크게 활용될 것으로 기대하고 있다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.
손-동작(Hand-Gesture) 인터페이스 기술에서 사용자의 다중 입력을 위하여 손가락 끝점(Finger end-points)의 추출은 가장 중요한 과정 가운데 하나이다. 그러나 이전의 방법들은 손 영역을 추출하고 기하학적 또는 형태학적 영상 처리 방법에 기반하여 손-동작 명령 수행을 위한 손가락 끝점 추출을 수행하고 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티터치(Multi-Touch) 디스플레이 장치에서 사용자 입력 처리를 위해서 사용되는 적외선 확산 투광(DI: Diffused illumination) 방식을 이용하여 사용자 손가락 끝점을 추출하고, 추출된 끝점의 개수 변화 및 이동 방향에 의해서 동작하는 공간 마우스를 구현한다. 제안하는 공간 마우스는 기본적인 마우스 이벤트 처리뿐만 아니라, 확장된 사용자 멀티 제스쳐를 위한 연속적 명령 기능을 포함한다. 구현된 공간 마우스의 성능 평가를 위해서 윈도우 웹 브라우져 어플리케이션 사용 환경에 적용한 결과 다양한 사용자 명령에 대하여 평균 90%의 성공적 결과를 보였다.
특징선택은 문제 영역에서 관찰된 다차원데이터로부터 데이터가 묘사하는 구조를 잘 반영하는 속성을 선택하여 효과적인 실험 데이터를 구성하는 데이터 준비과정이다. 이 과정은 문서분류, 영상인식, 유전자 선택 분야에서의 같은 분류시스템의 성능향상에 중요한 구성요소로서 상관관계 기법, 차원축소 및 상호 정보 처리 등의 통계학이나 정보이론의 접근방법을 중심으로 연구되어왔다. 이와 같은 선택 분야의 연구는 다루는 데이터의 양이 방대해지고 복잡해지면서 더욱 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 데이터가 가지는 특성을 반영하면서 새로운 데이터에 대하여 일반화 할 수 있는 특징선택 방법을 제안하고자 한다. 준비된 데이터의 각 속성 데이터에 대하여 퍼지 클러스터 분석에 의하여 최적의 클러스터 정보를 얻고 이를 바탕으로 근접성과 분리성의 경로를 측정하여 그 값에 따라 특징을 선택하는 매카니즘을 제공한다. 제안된 방법을 실세계의 컴퓨터 바이러스 분류에 적용하여 기존의 대비에 의한 휴리스틱 방법에 의해 선택된 데이터를 가지고 분류한 것과 비교하고자 한다. 이를 통하여 주어진 특징에 시연을 부여할 수 있고 효과적으로 특징을 선택하여 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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