저궤도 위성을 운영하는 지상국에서는 10분 내외의 교신 시간 동안 위성의 건강 상태를 확인한 후 영상 촬영을 위한 임무 명령을 전송하거나 촬영한 영상을 수신한다. 제한된 교신 시간동안 매일의 임무를 위한 일련의 절차를 완료하기 위해 위성 및 지상국 시스템에서는 적절한 수준의 자율성이 적용되어 있다. 예를 들어 위성의 자세 및 궤도를 유지하기 위한 제어 로직은 운영자의 개입 없이도 오랜 시간동안 자동으로 수행되어야 하므로 높은 자율성을 갖는 부분이다. 이와는 대조적으로 위성의 고장 관리 로직의 경우 고장 상황 인지 및 안전 조치는 위성에서 자동으로 수행되지만 대체적으로 고장의 원인 판단 및 복구 절차는 지상에서 수행하도록 설계하므로 상대적으로 낮은 자율성을 갖는 부분이라 할 수 있다. 위성의 자율성 수준은 지상국 운영에도 영향을 준다. 지상국에서는 촬영 임무를 위한 일련의 명령 세트 등을 생성한다. 위성이 좀 더 높은 수준의 자율성을 갖는다면, 지상국에서 수행하는 동작의 일부를 위성에서 수행할 수 있을 것이며 지상국의 절차를 간소화할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 위성의 자율성 수준에 대해 논의하고 적절한 자율성 수준을 위한 설계 개념을 제안한다.
사회 변화에 따라 산지이용 수요가 증가하고 다양화되면서 산림을 훼손하고, 타 용도로 활용하는 산지의 면적이 증가하고 있다. 이에 최근 훼손된 산지의 면적을 효과적으로 확인하기 위하여 두 시기의 항공사진을 활용한 훼손 산지 변화탐지 기법을 연구하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 객체기반 변화탐지 형식으로, 영상 혼합 - 객체 분할 - 객체 병합 - 노이즈 제거 - 훼손지 추출의 5가지 단계로 진행되었다. 훼손 산지에 적합한 객체생성 수준을 선정하고, 객체를 분할 병합하는 과정을 통해 객체 간의 관계와 각 객체가 지닌 분광 특성 및 정황적(Contextual) 정보를 활용하여 신규 훼손 산지를 추출하였다. 시범 영역 테스트 결과, 전체 판독범위의 12%에 해당하는 훼손 산지를 추출하였고 육안판독 훼손산지의 평균 96%를 포함함으로써, 육안판독 전 후의 보완 자료로서의 가치와 자동추출의 가능성을 확인하였다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 유해 물질에 인간보다 더욱 민감하게 반응하는 어류의 움직임을 분석하여 수질의 상태를 감시하는 시스템에 대하여 기술한다. 자동수질감시 시스템(Water Quality Inspection System, WQIS)은 CCD 카메라를 이용하여 컬러 영상을 획득하고, 획득된 영상에서 어류들의 영역을 분할한다음, 몇개의 이전 프레임과 현재 프레임에서 얻어진 각각의 어류들의 위치를 이용하여 어류의 움직임을 묘사한다. 본 논문에서는 어류 행동 패턴을 반영하는 다섯 가지 유형의 특징을 정의하였다. 부유성(floatness), 회피성(fledness), 군집성(clusterness), 확산성(diffusiveness), 이동성(mobility), 이와같은 어류의 행동 패턴을 반영하는 특징들을 이용하여 퍼지 추론을 수행하고 그 결과에 따라서 현재 유해물질이 유입되고 있는지 여부를 판단한다. 본 논문에서 기술되는 WQIS은 호수 관리, 폐수 관리, 하천 관리 등과 같은 분야에 적용되어 오염물질의 유입과 같은 환경사고를 사전에 예방하는 데 사용될 수 있으리라 본다.
최근 기후변화의 영향으로 극심한 가뭄과 홍수가 발생하고 기온 또한 꾸준히 상승하고 있으며, 이러한 변화에 대응하기 위해 전 세계에서 이산화탄소를 줄이고 국제 에너지 시장을 재구성하려는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. World Energy Outlook(2012)에 따르면 특히 에너지 시장에서 개발도상국의 수력분야 개발투자가 2035년까지 15,490억 달러에 이를 것으로 전망됨에 따라 국내에서 해외 수력발전사업에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 국내와는 달리 댐 건설의 사전조사에 필요한 자료가 없거나 구축하는데 문제가 있어 손쉽게 구할 수 있는 자료로 사전에 수력발전 댐 적지를 조사할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수력발전용 댐 위치 결정을 위한 예비 적지 분석 알고리즘을 개발하고, 분석 알고리즘에 위성영상자료인 30m 해상도의 ASTGTM(ASTER Global Digital Elevation Model)와 500m 해상도의 MCD12Q1(MODIS/Terra Aqua Land Cover) 토지피복자료를 사용하고자 한다. 예비 적지 분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 자동적지탐색과 댐 건설시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지산정은 DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복도를 통한 보상면적을 기반으로 순위를 매겨 사용자에게 최적의 위치들을 표출한다. 본 연구의 결과는 향후 해외 수력 댐 적지 예비분석 및 해외 수력산업 진출을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
낙뢰란 뇌운 속에서 분리 축적 된 음 (-)과 양 (+)의 전하 사이 또는 뇌운 속의 전하와 지면에 유도되는 전하 사이에서 발생하는 불꽃 방전을 말한다. 뇌운 안에는 이 불꽃 방전을 반복하기에 충분한 전하의 분리가 계속 일어나고 있는데, 그 결과 양전하 (+)는 구름의 상부에 넓게 분산되어 분포하고, 음전하 (-)는 주로 구름 하부에 분포한다. 이 때 음전하가 대지로 방전되어 발생하는 낙뢰를 부극성 (-)낙뢰, 양전하가 대지로 방전되어 발생하는 낙뢰를 정극성 (+)낙뢰라 한다. 낙뢰의 약 80%는 구름 내부 또는 구름 대 구름 사이에서 발생하고, 약 20%만이 구름과 지면 사이에서 발생하는데, 이러한 구름-지면 낙뢰 (Cloud-to-ground lightning)는 가장 위험하고 그 피해도 크다. 우리나라는 동아시아 몬순 기후의 영향으로 여름철에 대기가 불안정하여 낙뢰가 집중적으로 발생하며, 복잡한 지형과 해양의 영향으로 낙뢰현상의 공간적 변동도 크게 나타난다. 이러한 낙뢰는 최근으로 올수록 강도가 증가하고 있어 그 피해의 증가가 우려되기 때문에 낙뢰 발생 특성에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 낙뢰자료와 강수자료, 그리고 시 공간 분해능이 뛰어난 MTSAT-1R (Multi-functional Transport SATellite - 1 Replacement) 정지궤도 위성의 휘도온도를 이용하여 낙뢰 발생 시 강수 및 위성 휘도온도의 특성을 분석하고자 한다. 이러한 연구는 대류활동에 대한 정보 제공 뿐 아니라, 낙뢰 예측성 향상 및 재해 경감에도 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 2001년 기상청에 도입되어 운영 중인 신 낙뢰관측 시스템 (Total Lightning Detection System, TLDS)에서 관측된 낙뢰자료와 MTSAT-1R 위성에서 관측된 휘도온도 자료, 그리고 자동기상관측장비 (Automatic Weather System, AWS)에서 관측된 강수자료를 사용하였으며, 세 자료의 출처는 모두 기상청이다. 분석 기간은 2006년부터 2007년까지이며 우리나라에서 낙뢰발생 빈도가 여름철에 집중되어 나타나는 것을 고려하여 여름철 (6~8월) 낙뢰에 대해서만 분석하였다. 또한 낙뢰 발생 사례에 대하여 관측 효율이 90% 이상으로 알려진 위도 $33{\sim}39^{\circ}N$, 경도 $124{\sim}130^{\circ}E$ 영역에서 낙뢰발생시 강수 및 위성 휘도온도의 특성을 분석하였다. 사례는 낙뢰 발생 횟수가 많은 날을 중심으로 먼저 적외영상과 낙뢰영상을 정성적으로 분석한 후 뇌우의 지속시간이 긴 9개 사례를 선정하였다. MTSAT-1R 위성과 낙뢰자료 및 강수자료는 관측주기와 공간규모가 서로 다르기 때문에 세 자료를 함께 사용하기 위해서는 시 공간을 일치시키는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 위성자료 관측시간(00분, 33분)과 AWS 지점 위 경도를 시 공간 일치를 위한 기준으로 사용하였다.
최근 멀티미디어에 대한 관심이 증가하면서 그에 따른 기술 또한 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 특히 비디오 영상 검색 기능에 대한 사용자들의 욕구는 비디오에 대한 수동적인 접근 방식에서, 자신이 원하는 부분만을 선택적으로 검색할 수 있는 보다 편리한 환경을 요구하고 있다. 이를 위해서는 대용량의 비디오 데이타를 의미 있는 단위로 나누기 위한 비디오 파싱(Parsing)과 클러스터링(Clustering), 브라우징(Browsing)등을 포함하는 비디오 인덱싱 시스템의 구현이 필요하다. 본 논문에서는 우선 비디오 시퀀스를 히스토그램과 화소단위 비교법을 혼합한 하이브리드 방법을 통해서 자동 인덱싱을 위한 기본 단위인 샷(shot)으로 나눈다. 비디오 분할 후에 각 샷들로부터 대표 프레임을 검출한다. 대표 프레임은 사용자로 하여금 비디오의 전체적인 내용을 이해할 수 있도록 도와줌으로써 그 중요성이 크다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 우선적으로 샷 내에 포함된 카메라의 움직임을 분석하고, 각 프레임들의 변화량을 측정하여 샷의 복잡성에 따라 각기 다른 수의 대표 프레임을 선출하도록 하였다. 마지막으로 카메라 움직임중 패닝, 혹은 틸팅이 포함된 샷에 대해서 파노라마 영상을 합성함으로써 사용자에게 보다 편리하고 이해하기 쉬운 브라우징 환경을 제공할 수 있도록 하였다.
인쇄문서를 전자문서로 자동전환하기 위해서는 먼저 문서영상의 기하학적 구조를 분석하여 문자, 그림, 표 등의 세부 영역으로 분류해야한다. 그러나 문서구조의 복잡성과 그림의 크기와 밀도의 다양함은 기하학적 구조분석을 어렵게 만드는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 연결요소 기반의 방법을 이용하여 복잡한 구조의 문서도 세부적 영역분할이 가능하며, separable 메디안 필터를 이용하여 크기와 밀도가 다양한 문자가 그림을 분류하고, 1차원 메디안 필터를 수평, 수직방향으로 각각 적용하여 표를 구성하는 직선이 훼손되거나 직선에 문자가 붙어있는 경우에도 추출을 가능하게 함으로써, 상용제품이나 기존의 방법에 비해 영역분할 및 분류 그리고 표를 구성하는 직선추출이 우수한 방법을 제안한다.
This paper describes a new semi-automatic segmentation algorithm based on color information. Semi-automatic segmentation mainly consists of intra-frame segmentation and inter-frame segmentation. While intra-frame segmentation extracts video objects of interest from boundary information provided by the user and intensity information of the image, inter-frame segmentation partitions the image into the video objects and background by tracking the motion of video objects. For inter-frame segmentation, color information (Y, Cb and Cr) of the current frame can be used efficiently in order to find the exact boundary of the video objects. In this paper we propose a new region growing algorithm which can maximize the ability of region differentiation, while preserving features of each color component.
This paper proposes an automatic image segmentation system for machine vision. In this an algorithm using the topological property on the multidimensional feature space for thresholding each primary segment in the image without prior information is presented. Also an effective filter for the removal of regional noises in a code valued image which are artifacts of the thresholding is presented. This method also may be applied for image enhancement or classification, which we show the possibility and the efficiency through computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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