시험지와 별도로 제공되는 OMR 답안지와는 달리 시험지의 각 문항에 직접 OMR 답안 마킹 양식을 제공하고 스마트폰을 이용하여 각 문항별로 마킹된 답을 자동 인식하고 해설 기능까지 제공하면 자율학습 및 스마트러닝 관점에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시험지 문항별로 제공되는 OMR 답안 항목에 마킹된 답을 스마트폰으로 자동 인식할 수 있는 어플리케이션 구현 방법을 제안하였다. OMR 답안 문항마다 QR코드를 배치하여 암호화된 답안 정보를 제공하고 답안의 위치를 추정할 수 있는 기준점으로 활용할 수 있도록 하였다. 시험지의 각 문항별 OMR 답안 영역을 추출하고 마킹된 답을 인식한 다음 정답과 비교할 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘을 스마트폰에 구현한 다음 다양한 크기와 방향으로 촬영한 문항별 OMR 답안 영상에 대해 인식 실험을 해 본 결과 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문은 얼굴을 관심 영역(ROI)으로 사용하는 자동 초점(AF, Auto Focusing) 시스템을 위 한 얼굴 검출 기능(Face Detection)의 얼굴 추적 향상 방법에 관한 것이다. 피부색을 바탕으로 얼굴을 검출하는 기존의 얼굴 검출 기능에서는 얼굴을 추적하기 위하여 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역에 대하여 현재 프레임의 스킨 픽셀 비율을 사용한다. 이 방법은 동영상에서 얼굴 영역의 안정성은 뛰어나지만, 얼굴 추적 성능은 다소 떨어진다. 따라서 얼굴 추적 성능을 향상 시키기 위하여, 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역과 현재 프레임에 검출된 얼굴 영역의 겹침을 조사하여 겹치는 영역의 면적을 이용하여 얼굴을 추적하는 방법을 제안하였다. 검증을 위하여 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라용 CIS를 이용하여 실시간으로 얼굴 검출을 촬영하였고, 검출된 얼굴의 이동 궤적을 이용하여 성능을 검증하였다.
근거리 감시정찰을 수행할 수 있는 헬리콥터형 무인항공기를 개발하였다. 임무수행 가능성을 검토한 결과 전동 모터로 구동되는 동축반전 헬리콥터형 비행체가 선정되었다. 자동비행을 위해 상용 자동비행장치와 무선통신 모뎀이 채택되었고, 공중촬영을 위한 CCD 카메라가 탑재되었다. 완성된 비행체는 수동 비행시험을 통해 성능을 검증하였으며, 자동비행장치 탑재 후 점항법 비행을 통해 임무수행이 가능함을 확인하였다. 본 논문에서는 동축반전 무인항공기의 개발을 위한 설계 및 체계종합 전 과정에 관하여 기술하였다.
X선 조사야(X-ray beam field)는 X선관 앞에 부착된 선속제한기구(beam limiting device)인 조리개(collimator)에 의해 조절된다. 조리개는 1차 X선을 조절하여 환자의 피폭선량을 감소시키고 산란선량을 감소시켜 영상의 화질을 향상시키는 중요한 기능을 한다. 그러나 유방촬영장치의 조리개에 대해서 따로 규정되어 있지 않으며 상업화된 장치에서는 조사야가 사각형으로 조절되는 조리개를 사용하고 있다. 최근 디지털 유방촬영장치의 보급이 확대되고 있으나 film/screen방식에서부터 적용되던 사각형으로 조사야가 조절되는 조리개가 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털 유방촬영에서 조사야 조절 사용에 대한 실태조사 후 유방의 크기와 모양에 따라 조사야를 조절할 수 있는 다엽조리개를 제작 후 적용했을 때 영상의 화질변화와 평균유선선량, 면적선량 값의 변화를 알아보았다. 사각형으로 조사야가 조절되는 조리개와 비교하여 다엽 조리개를 적용한 영상에서 통계적으로 유의한 차이가 없었으며 DAP값 또한 50.72% 감소되었다. 따라서 디지털 유방촬영장치에서 조사야를 최적화하기 위한 자동조사야조절장치 개발이 환자 피폭선량 감소에 도움이 될 것으로 판단된다.
드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.
빗물 및 폐수가 흘러가는 하수관은 자연 유하식으로 하수가 흘러갈 수 있도록 설계되어있는 관의 특성상 침전물이 많이 발생하며, 집중호우로 발생하는 다량의 빗물이 빠른 유속으로 관을 흐르기 때문에 관내부를 손상시키는 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구에서는 관 내부를 촬영할 수 있는 궤도차량을 통해 동영상 자료를 획득하고 영상의 이미지 보정 단계를 거쳐 그래픽 파일로 변환한후 관련 정보를 입력, 저장하는 시스템 개발을 본 연구의 주요 범위로 한다. 이미지보정은 동영상을 거리의 함수를 가지는 이미지 파일로 변환하고 각각의 획득된 이미지를 영상정합기법을 사용하여 하나의 연속된 이미지 형태로 저장하여 영상 해석을 통해 균열, 침전등의 사항을 도출하여 도출된 사항은 지리정보 체계와 연동할 수 있는 파일 체계를 갖추도록 개발하였다.
3차원 관상동맥처럼 위상 구조가 중요한 객체의 형상을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계 등의 정보를 함축적으로 표현할 수 있는 골격 추출이 매우 중요하다 본 논문에서는 3차원 CT 혈관조영술(3D CT Angiography)로 촬영된 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT 혈관조영술부터 획득한 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀모델로부터 유클리디언 거리 맵을 구성하여 discrete medial surface (DMS)을 생성하고 최종적으로 골격을 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등에서 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.
SPOT 위성영상은 궤도의 안정성, 높은 공간해상력 및 적절한 기선대 고도비등을 제공하며 사각 촬영으로 얻어진 위성영상으로부터 3차원 지형정보를 추출할 수 있는 계기를 가져다 주었다. 본 연구에서는 SPOT 입체 위성영상을 이용하여 3차원 지형지물의 특징자료를 추출하고, 이 자료를 이용하여 지형과 지물에 대한 3차원 그래픽 자료를 생성하는 기법과 지형정보의 3차원 그래픽 화일을 컴퓨터상에서 자동생성하고 도시하는 기법을 연구하였다.
비디오 시퀀스에서 3D 모델을 복원하기 위해서는 기하 모델 추정이 용이한 프레임을 선택해야 한다. 본 논문에서는 안정 장치 도움을 받는 전문 비디오가 아닌 일반 비디오에서 고품질의 프레임을 손쉽게 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 optical flow 기반 매칭 분석, 프레임 간 적당한 기준선 거리 판단, 비디오 내에서 빠른 탐색을 위한 고속 도약, 두 프레임 간의 호모그래피와 기본 행렬에 대한 GRIC 점수, 모션 블러 프레임 제거 방법 모두를 결합한다. 실내 공간에 촬영된 비디오를 이용한 실험을 통해, 우리의 방법이 모션 블러와 저하 움직임이 있는 상황에서 더 강건하게 3D point cloud 를 생성하는 것을 보여준다.
여성의 사회참여, 평균수명의 증가에 따른 노령인구의 증가로 가정은 비어 있거나 노인, 어린이만 남게 되는 경우가 증가하고 있다. 본 제품은 이런 추세에 대응하여 가정과 동떨어진 장소에서 인터넷으로 가정을 보안, 감시할 수 있고, 가정에 남겨진 사람과 대화도 할 수 있는 로봇을 구현하고자 한다. 즉, 무선 영상 전송 카메라가 부착된 로봇을 이동시키면서 집안의 환경을 관찰할 수 있도록 하고, 스피커 및 마이크를 로봇에 내장하여 인터넷을 통한 실시간 대화도 가능하도록 하려고 한다. 또한, 외부 침입자 발견 시 자동 촬영 기능이 있으며, 집주인에게 메시지 나 경보음을 보내 대응할 수 있도록 하였다. 이렇게 함으로써 가정을 가진 여성이 집안 걱정을 하지 않고 근무에 전념할 수 있어 생산성이 향상되고, 집에 물건을 놓아두고 외출을 하였을 때 간단한 방법으로 확인 가능한 이점도 있을 뿐 아니라 장기간 집을 비우게 되는 경우에도 항상 집을 감시할 수 있어, 도난 화재 등에 신속하게 대처할 수있다. 1년차 '보안 기능 탑재 애완용 로봇 개발'을 통한 2년차 과제로 로봇의 완성과 제품화 단계에 심혈을 기울였다. 본 연구는 2년차 연구의 결과를 보여주는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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