소노루미네센스를 이용한 음향가시화법에 관한 연구가 많이 수행되었음에도 불구히필 그 응용사례를 찾기 힘든 것은 소노루미네센스 현상이 임계음압 이상에서만 나타난다는 단점 때문이다. 최근 개발된 고감도 디지털 카메라는 큰 메모리 용량과 높은 해상도를 이용하여 육안으로 관측하기 힘든 미약한 빛의 영상에 대해서도 그 디지털 데이터를 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 방사음압에 대한 소노루미네센스 현상의 발광 강도 변화를 조사하여 이 결과로부터 방사음압에 따른 강도변화를 선형화시키는 역함수의 형태를 구하였다 이 역함수의 형태로부터 매칭함수의 형태를 예측할 수 있었고 이를 소노루미네센스 현상으로부터 얻어진 디지털 영상데이터에 적용한 결과 영상데이터의 히스토그램의 분포를 적절히 제어하여 비교적 약한 음향강도에 의해 생성되는 소노루미네센스의 영상을 개선시킬 수 있었다.
선박의 안전 운항과 해양수산 양식장 관리를 위해 해양수산 빅데이터 구축에 필요한 해양수산 양식장의 경계를 추출한 데이터 셋은 어장 허가 구역과의 일치 여부 조사를 통해 선박의 운항 경로에 불법 설치 시 장애물 정보를 미리 제공할 수 있다. 또한, 해양 사고 등에 의한 피해보상을 위해 필요한 양식장 조업 여부도 파악할 수 있으며, 해당 지자체에서는 어장도와의 중첩 비교를 통해 어장 관리 등에 사용할 수 있다. 선박의 안전 운항을 위한 전자해도에 물표 표시를 통해 운항 경로상의 장애물 파악에 필요한 기초 데이터로써 활용이 높다. 이 연구에서는 양식장의 경계 추출을 위해 충분한 공간해상도를 가지며 짧은 주기로 반복하여 촬영하는 유럽항공우주국 (ESA; europe space agency)의 Sentinel-2 위성영상 자료를 사용하였다. 영상 이미지에서 양식장의 주기별 현황 데이터의 생산을 위해 해상의 구역별 데이터를 부산권, 울산권, 거제·창원권, 고성·통영권, 남해·사천권의 5개 관리 구역으로 나누어 처리하였으며, 구역별 위성영상의 수집과 영상의 강조 처리 과정을 거쳐 양식장의 경계 데이터와 메타정보를 추출하였다.
디지털 방사선시스템에서의 의료영상 획득의 방법은 X선을 조사하고, 반도체 디텍터(Detector)를 이용하여 직접 및 간접으로 변환하여 기존 업체마다 여러 가지 알고리즘을 적용하여 적절한 이미지 프로세싱을 거쳐서 임상의 적정한 영상을 획득한다. 방사선과에서 적절한 의료 영상 형성을 위하여 적용하는 이미지 프로세싱 파라미터(Image Processing Parameters)는 Edge, Frequency, Contrast, Latitude, LUT, Noise 등의 영상 증강의 과정은 기술력 및 업체 알고리즘에 따라 다르게 적용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 방사선 환경에서의 최종의 임상 영상을 위한 이미지 증강의 파라미터들의 적정 세팅 값의 기준을 제시하고자 한다. 그리고 각 병원들의 의료 영상을 바탕으로 이미지 프로세싱 파라미터들을 변화하여 각 파라미터들의 세부적인 기준 세팅값을 연구하며, 실제적인 파라미터 변화에 대한 적합한 의료 영상을 디지털방사선시스템의 영상 평가 방법을 도식화하여 결과를 제시하고, 향후 임상에서 적응 및 활용 가능한 객관적인 영상 파라미터에 대한 특성 평가의 응용을 정립하고자 한다. 또한 다양한 표본 병원의 디지털 방사선 환경에서 적정 파라미터 값들을 조사하여 임상에서 영상의 화질에 미치는 영향으로 특성 평가의 객관적인 기준의 변조전달함수(MTF)의 공간해상력을 제시하고 한다.
능동 합성 개구면 소나를 운용하는 소형 수중 무인체는 외부 수중환경의 영향으로 진행경로에 여러 가지 속도 교란이 발생될 수 있으며, 이는 코히어런트 합성 개구면 처리시 위상 오차를 발생시켜 탐지 이미지에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 진행방향으로 주기적 사인형태의 속도 교란이 발생될 때 각 위치에서 왕복 진행 경사거리에 의해 발생되는 위상을 다중 수신 신호에 대한 상호상관 계수를 추정한 후 중첩된 DPC에서의 위치변위를 최대 허용범위 내에서의 평균값으로 보상하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통하여 수중 무인체의 속도 교란 크기 및 변동 주파수에 의해 손상된 이미지는 제시된 위상 보상 방법으로 허위 표적 제거 및 방위해상도의 성능이 개선됨을 확인하였다.
항행 선박의 시·공간적 모니터링 기술 연구는 연안 해양공간에서 해양 생태계 보호 및 효율적인 관리를 위해서 중요하다. 본 연구에서는 실험해역에서 측정된 선박 소음 특징인 광대역 줄무늬 패턴 자료에 인공지능 기술을 적용하여 항행하는 선박을 자동 탐지하는 연구를 수행하였다. 소음 스펙트럼 이미지와 선박의 항행정보를 수집하기 위한 해상시험은 2016년 7월 15일부터 26일까지 제주 남부 해역에서 실시되었고, 컨볼루션 신경망 모델은 수집된 이미지를 기반으로 학습, 교차검증 과정을 거쳐 최적화되었다. 선박 소음 자동 탐지 기법의 성능은 정밀도(0.936), 재현율(0.830), 평균 정밀도(0.824) 그리고 정확도(0.949)로 평가되었다. 결론적으로 인공지능 기법을 활용하여 선박 소음의 자동 탐지 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 성능을 향상시킬 수 있는 방안 및 향후 연구에 대하여 제안하였다.
최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.
새롭게 개발된 레이저 콘포컬 현미경을 이용해 암석 불연속면의 거칠기를 측정하였다. 레이저의 파장은 488 nm이며, 현미경은 두 개의 galvano-meter scanner mirror를 이용한 광 편광법에 의해 제어된다. 레이저 반사를 통한 자동 초점기능은 관찰대상을 빠르고 정확하게 측정할 수 있다. 이 현미경은 기존의 다른 콘포컬 현미경에 비해 광축방향의 해상도를 크게 개선하였고, 특수 제작한 현미경 스테이지를 이용해 최대 $10{\;}{\times}{\;}10{\;}cm$ 까지 크기의 시료를 측정할 수 있다. 측정간격은 x와 y 방향으로 $2.5{\;}\mu\textrm{m}$씩이며, z방향의 최대 측정해상도는 $10{\;}\mu\textrm{m}$로서, 다른 방범에 비해 훨씬 정확하다. 조립질과 세립질의 입도가 다른 화강암을 대상으로 인장시험(Brazilian test)를 통해 인공절리를 생성시켰고, 생성된 좌우의 절리면에 각각 3개씩의 측선을 설정하였다. 각 측선을 따라 측정한 높이는 1차원은 물론 거칠기의 세밀한 양상을 보여주는 2차원과 3차원의 디지털 이미지로 표현된다. 조립질 화강암의 1차원 단면은 세립질보다 불연속면의 기복이 더 심함을 잘 보여준다. 거칠기를 정량적으로 특성화하고 거칠기를 구성하는 성분 중 가장 큰 영향을 미치는 성분을 파악하기 위해 고속퓨리에 변환 (FFT)를 이용한 스펙트럼 분석을 실시하였다. 스펙트럼 분석결과 저주파 성분이 큰 시효의 경우 거칠기의 기복변화가 심하고 긴 파장을 나타내는 경향이 있음을 구명하였다.
본 논문에서는 단일 반송파 기반의 디지털 변조 기법들의 성능을 수중 통신 실험을 통하여 분석하였다. 통신 실험은 실제 해상에서 수행되었으며 적용된 변조기법은 위상 비동기 방식인 ASK, FSK와 위상 동기 방식의 QPSK이다. 통신 성능을 평가하기 위해 이미지 파일을 600bps~3Kbps의 전송률을 가지는 신호로 변조하여 전송하였다. 수신된 신호를 복조하여 BER을 추정한 결과 ASK와 FSK의 경우 보상 알고리즘 없이 $10^{-3}{\sim}10^{-4}$의 오차율을 나타내었고, QPSK의 경우 선형 등화기를 이용하여 $10^{-4}$의 오차율을 가지는 통신이 가능함을 확인하였다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 혼합현실을 기반으로 하는 비파괴 분야의 교육용콘텐츠를 만들기 위해 시행되었다. 현재 방사선 분야에는 교육용 혼합현실 기반 교육용 콘텐츠는 거의 없는 실정이다. 그리고 비파괴검사분야는 작업 환경이 열악하고, 종사자 수도 한 업체당 직원 수가 10인 이하인 곳이 많고, 교육적 인프라도 잘 구축되어 있지 않다. 강의식으로 전달만 하는 실습교육과 안전교육이 시행되고 있다. 이를 해결하기 위해 혼합현실을 기반으로 한 비파괴 종사자 교육용 콘텐츠를 개발하게 되었다. 이 콘텐츠는 Microsoft사의 HoloLens 2 HMD 디바이스를 기반으로 개발되었고, 1280⁎720의 해상도를 기준으로 제작되었고, 디바이스마다 해상도가 달라 Anchor의 Left, Right, Bottom, TOP위치를 맞추어 Side를 제작하였고, 이미지가 큰 것은 Atlas의 크기에 영향을 미치기 때문에 배경화면이나 상단 바와 같이 부피가 큰 것은 UITexture로 대체하여 제작되었다. UI Widget Wizard에서는 Label, Buttom, ScrollView, Sprite를 제작하였다. 본 연구는 종사자에게 현장감 있는 교육내용을 제공하고, 자기 주도적인 교육을 가능하게 하고, 현실을 바탕으로 한 3D 입체영상으로 교육할 수 있어 흥미와 몰입도 있는 교육을 시행할 수 있다. 혼합현실에서 제공되는 영상을 통해 현실세계와 가상현실 간에 상호작용을 통해 학습자가 직접 사물을 조작할 수 있어 학습자의 학습 능률을 높일 수 있다. 또한 혼합현실 교육을 시행하면 시간과 장소에 구해를 받지 않아 코로나 시대에 비대면 학습 콘텐츠로 큰 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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