최근, 국내의 도심지와 수도권을 잇는 급행철도 사업, 간선도로 및 고속도로의 지중화 사업 등과 같이 교통 인프라 건설이 활발하게 추진되고 있으며 국토의 효율적인 활용을 위하여 지하 터널 및 산 터널의 시공이 활발해지고 있다. 터널 시공이 늘어남에 따라 콘크리트 구조물의 노후화로 인한 안전진단, 유지보수 및 관리의 필요성도 증대되고 있다. 본 논문에서는 인력에 의한 외관조사의 단점을 해결하고 터널 안전점검의 자동화를 위하여 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검을 제시한다. 터널 스캐닝영상을 통한 안전점검은 기존 인력에 의한 외관조사에 비해 조사기간과 인력을 크게 줄일 수 있으며 조사자의 안전사고와 교통체증에 따른 사회적 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 터널 스캐닝영상 기반 안전점검을 위해서는 터널 스캐닝영상의 접합을 통하여 평면전개 이미지를 생성하는 것이 핵심이다. 본 연구에서는 터널 스캐닝영상 기반 안전점검의 필수기술인 터널 스캐닝 다중 촬영 영상 접합에 적합한 알고리즘에 대한 성능평가를 진행하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘을 찾기 위하여 OpenCV에서 제공하는 특징점 검출 및 매칭 알고리즘 중 실수기술자와 높은 정확도를 갖는 SIFT, 이진기술자를 갖고 연산속도가 빠른 ORB, BRISK 총 3가지 알고리즘을 비교 분석하고자 한다. 터널이미지는 크게 콘크리트부, 조명부와 타일부로 나누어 터널이미지의 특성을 반영하였다. 터널이미지 접합에 유리한 알고리즘은 특징점 검출 개수, 연산속도, 특징점 매칭의 정확성, 영상접합 결과를 종합하여 판별하였다. 접합성능은 SIFT알고리즘이 가장 좋았으며 ORB, BRISK도 짧은 연산시간과 준수한 성능을 보였다. 연산시간보다 정확도가 중요시되는 정밀한 평면전개 이미지 생성에 SIFT가 활용될 수 있고 ORB와 BRISK도 준수한 접합결과를 보여줘 대용량 영상에서 빠른 영상처리 속도가 요구되는 작업이 필요할 경우 사용될 수 있는 가능성을 확인했다.
본 논문의 목적은 국내외 터널 스캐닝 시스템들을 분석하여 비접촉 이동식 상태점검 장비 개발에 대한 시사점을 도출하기 위한 것이다. 국내외 터널 스캐닝 시스템은 레이저 스캔과 이미지 스캔의 두 가지 기술로 개발되고 있다. 레이저 스캐닝 장비는 포인트 클라우드로부터 터널 라이닝의 기하하적 특성을 재현하는데 장점이 있다. 이미지 스캐닝 장비는 컴퓨터 비전을 활용하여 터널 라이닝 표면의 미세한 균열, 누수 등 손상 검출이 용이하다. 터널 라이닝의 손상 검출을 위해서는 이미지 스캐닝 장비가 더 적합할 것으로 분석되었다. 향후 개발 예정인 카메라 기반의 터널 스캐닝 시스템은 조명, 저장장치, 전원 공급 장치 및 차량 주행 속도 동기화 제어 장치로 구성되어야 할 것이다.
인력기반의 점검보다 안전하고 효율적인 자동화 점검을 위하여 스캐닝 기술 개발이 가속화되고 있다. 컴퓨터비전 기술을 활용하여 수집된 이미지로부터 시설물 손상을 자동으로 검출하는 연구도 증가하고 있다. 이미지의 픽셀 크기, 품질 및 수량은 손상 자동 검출을 위한 딥러닝이나 이미지 처리 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 딥러닝기반 손상 자동 검출을 위한 이동식 터널 스캐닝 시스템의 카메라 성능과 고품질의 원시 이미지 데이터 취득을 위한 기초연구로, 이미지의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기법을 제안하려고 한다. 40 km/h의 이동속도 모사가 가능한 패널 장치에 테스트차트를 부착하고 국제표준 ISO 12233방법으로 실내시험을 수행하였다. 기존의 이미지 품질 평가기법들을 적용하여 실내실험에서 얻어진 이미지의 품질을 평가하였다. 카메라의 셔터스피드는 이미지에 발생하는 모션블러와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되었다. 이미지 품질 평가 기법 중 하나인 modulation transfer function (MTF)는 이미지 품질을 객관적으로 평가할 수 있으며, 시각적 관찰과 일치하는 것으로 판단되었다.
최근 3D 이미지 스캔(image scan) 작업을 통해 획득한 3D 포인트 클라우드(point cloud)를 활용하는 사례가 점차 많아지고 있다. 특히, 도시나 건물 차원의 실내/실외, 기계 플랜트 등 3D 공간정보 콘텐츠를 활용한 서비스 개발 필요성이 증가하면서, 3D 이미지 스캔 기술의 수요가 급격히 늘고 있다. 기존의 3D 이미지 스캔 방법을 사용하는 경우, 이미지 스캔 작업은 노동집약적인 수작업으로 진행되는 것이 일반적이다. 따라서, 사용자가 복잡한 설비로 이루어진 공간을 스캐닝 할 때나, 사용자가 내부로 진입하기 어려운 좁은 공간을 스캐닝하기에는 어려움이 있으며, 결과적으로 그림자 영역 문제로 인한 품질 저하 문제를 발생시킨다. 본 연구는 사람이 진입하기 어려운 영역에 스캐너가 장착된 로버를 활용해 이미지 스캔을 하는 방법을 제안한다. 스캔 경로를 정확히 제어하기 위해, 로버 이동 규칙 정의 기반 3D 이미지 원격 스캔 자동화 방법을 기술한다. 이 방법을 통해, 사용자는 로버의 스캔 경로를 규칙 기반으로 정의함으로써 3D 스캔 계획을 자동화할 수 있다.
대용량의 멀티미디어 자료를 기반으로 하는 산업의 급성장은 이에 적합한 효율적인 저장 및 검색시스템을 요구하고 있다. 그러나, 멀티미디어 자료의 고차원적인 특성은 저장과 검색에 있어 성능을 저하시키는 문제점으로 지적되고 있다. 이를 해결하기 위하여 멀티미디어 자료로부터 저차원의 특성을 추출하여 내용기반 검색을 수행하는 연구가 진행되어오고 있다. 본 논문에서는 이미지내의 객체 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 이용하여 저차원의 색상정보와 모양정보를 추출하는 기법을 제안한다. 히스토그램정보는 이미지의 객체를 포함하는 MBR을 이용하여 9개의 타일로 균등분할하여 추출하며, 모양정보는 객체 MBR의 중심으로부터 16방향의 스캐닝을 통해 16개의 점으로 구성된 모양정보를 추출한다. 실험을 통하여 추출된 정보의 검색성능을 평가하였다.
3차원 형상화를 통한 분석이 많은 분야에서 연구 및 적용되고 있다. 3차원 형상화는 사진영상의 중첩에서 (3차원)레이저 스캐닝(laser scanning)으로 발전을 하여 가고 있으며, 각 방법이 각기 그 자체로서 발전을 해가고 있는 추세이다. 본 연구에서는 물체에 대한 데이터베이스를 구축하여 대상 이미지에 대하여 기하학적 패턴 매칭(patter matching)을 기반으로 한 인지(인식) 알고리즘을 도입하여 3차원 형상화를 통한 지질 및 지반조사를 위한 기초 기술로 활용하고자 하였다. 물체의 외형적인 성질에 기반하며 특별한 광원없이 물체를 인지할 수 있는 3차원 형상화 알고리즘은 지질 및 지반조사 분야 외에서도 많은 도움이 될 것이다.
최근 클라우드가 전 산업에 도입되면서 클라우드 네이티브 환경에 관한 관심이 증가하고 있다. 클라우드 서비스 개발자는 도커 (Docker) 이미지를 활용하여 개발 환경을 구축하고 배포한다. 그러나 종래의 이미지 스캐닝 도구들은 해시값 기반의 시그니처 탐지 방법론을 사용하기 때문에 제로데이 취약점을 탐지하지 못하거나, 이미 저장된 CVE DB에 있는 취약점만 탐지할 수 있었다. 본 논문은 도커 이미지의 계층성을 활용하여 다형성 도커 이미지 공격을 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 실험결과에 따르면 제안한 방법은 종래 방법 대비 다형성 도커 이미지 공격 탐지율을 28.6% 개선할 수 있었다.
본 논문은 CCD 센서의 스캔 이미지 향상을 위해 쉐이딩 보정 알고리듬을 이용한 FPGA 설계 및 구현에 관한 연구이다. 쉐이딩 보정 기법은 룩업테이블(LUT)을 적용한다. 향상된 이미지 스캔을 위하여 CCD 센서의 모든 픽셀에 대한 히스토그램 최대값 및 최소값을 구하고, 균일한 히스토그램 값을 갖도록 오프셋 데이터의 쉐이딩 보정 LUT를 생성한다. 스캔 과정에서 센서의 출력은 보정된 LUT값으로 변환되고 LUT 변환 처리는 FPGA로 구현하여 실시간처리가 가능하도록 한다. 구현 시스템을 사용하여 실험한 결과 2.4ms 이하의 스캔 타이밍을 충족 할 수 있다. 제안시스템은 낮은 성능의 프로세서 기반에서 저비용 및 실시간 향상된 이미지 스캔이 가능하다.
최근 전자 도서관 분야에서는 기존의 종이책을 디지털 형식으로 변환할 때 원본 문서의 모든 정보를 보존 할 수 있도록 스캐닝을 통한 이미지 기반의 형식을 이용하는데 주력하여왔다. 텍스트 형식의 문서와는 달리 이미지 형식의 문서는 해당 문서가 가진 정보를 쉽게 인식하기 어렵기 때문에 사용자가 접근, 처리 및 검색 등 디지털 문서로서 이미지를 활용하는데 에는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문에서는 이미지 기반 문서에서 사용자 정보를 입력할 수 있는 어노테이션 및 사회적 탐색 지원 기법을 적용하여 디지털 문서의 사용성을 높이고, 특히 기존 온라인 교육 시스템에서 문제적으로 지적돼온 학습자의 낮은 참여율을 제안 기법을 통하여 개선하였다. 제안 기법은 현재 대학원 수업에 적용되어 어노테이션 및 사회적 탐색기법이 학습자가 학습 자료를 보다 효율적으로 활용하고 교육 시스템의 활용성을 얼마나 높이는지에 대해 검증하였다.
기존 종이 문서를 영상 파일로 변환하기 위해서 스캐너와 같은 광학기를 사용하게 된다. 스캐닝 과정에서 문서가 제대로 문서 영상으로 생성되었는지를 판단하기 위해서 이미지 품질 검사 과정을 거치게 된다. 이미지 품질검사 과정에서는 스캐너 기기의 특성상 스캐닝 과정에서 발생할 수 있는 문서 영상의 기울기, 노이즈 여부, 문서가 접힌 상태로 스캔되었는지의 여부 등을 체크하게 된다. 이에 본 논문에서는 스캐너를 이용하여 문서 영상을 생성 과정에서 발생하는 기하학적 변형을 평가하기 위한 방법론을 제시한다. 본 연구에서는 품질 검사의 검사 항목에 대해서 영상 처리를 이용하여 각각의 변형 정도를 측정하고 각각의 변형 정도가 실제 문서의 가독성에 얼마나 영향을 미치는지를 OCR 결과 값과 비교한다. OCR 인식 성공 비율과 각 항목별 변형 정도를 나타내는 측정 값 간에 상관관계를 분석하기 위해서 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 이용하고 이를 기반으로 실제 문서 영상의 변형정도를 평가하기 위한 가중치 값을 산정한다. 제시한 방법으로 평가에서 높은 평가 값으로 계산된 영상 문서는 OCR 인식률에서도 높은 인식 결과를 나타내고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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