기존의 균열 검출 방법은 많은 인력과 시간, 비용이 소모되는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 차량이나 드론을 이용하여 취득한 영상에서 균열 정보를 파악하고 정보화하는 자동검출시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영한 도로 영상에서의 균열 검출 연구를 진행한다. 획득한 항공영상은 전처리와 라벨링(Labeling) 작업을 통해 균열의 형태정보 데이터셋(data set)을 생성한다. 생성한 데이터셋을 Mask R-CNN(regions with convolution neural network) 딥러닝(deep learning) 모델에 적용하여 다양한 균열 정보가 학습된 새로운 모델을 획득하였다. 획득 모델을 이용한 실험 결과, 제시된 항공 영상에서 균열을 평균 73.5%의 정확도로 검출하였으며 특정 형태의 균열 영역도 예측하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 화물차 차종을 분류하기 위해서 특징추출단계 없이 입력영상으로부터 차종분류결과를 얻을 수 있는 합성곱 신경망을 사용한 분류방법을 제안한다. 차량의 위에서 촬영된 영상을 입력으로 사용하고 입력영상에 적합한 합성곱 신경망의 구조를 설계한다. 차종과 화물칸의 형태에 따라 차종을 자동 분류하기 위한 학습데이터를 생성하고 지도학습의 형태로 학습시키기 위해 분류된 영상과 올바른 출력결과를 제시하여 신경망의 가중치를 학습시킨다. 실제 영상을 입력하여 합성곱 신경망의 출력을 계산하였고 실제 차종과의 비교를 통해 분류 성능을 평가 하였다. 실험결과 화물의 차종과 적재함의 형태에 따라 90%이상의 정확도로 영상을 분류할 수 있었고, 적재불량 검사의 사전 분류에 활용될 수 있다.
CareDose 4D which is the Siemens's Automatic Exposure Control (AEC) can adjust the level of radiation dose distribution which is based on organ characteristic unlike other manufacturer's AEC. Currently, a wide scan range containing different organs is sometimes examined at once (defined as one scan). The purpose of this study was to figure out which organ characteristic option is suitable when one scan method is utilized. Two types of anthropomorphic phantoms were scanned in the same range which were from frontal bone to carina level according to three different organ characteristics such as Thorax, Abdomen, and Neck. All scans and image reconstruction parameters were equally applied and radiation dose were compared. Radiation dose with Thorax organ characteristic was lower than that with Neck. Also, that with Abdomen oran characteristic was lower than Thorax. There were significant differences in radiation dose according to different organ characteristics at the same parameters (P<0.05). Usage of Neck organ characteristic had a result of the highest radiation dose to all phantom. On the other hand, utilization of Abdomen organ characteristic showed the lowest radiation dose. As a result, it is desirable to set appropriate organ characteristic according to examined body part when you checkup patients. Also, when you implement one scan method, selection of Abdomen-based organ characteristic has reduced more radiation dose compared with two different organ characteristic.
최근 영상 콘텐츠의 확산에 따라 기존 콘텐츠들이 동영상으로 전환되고 있으며, 새로운 플랫폼들의 등장으로 인해 영상 콘텐츠 생태계의 성장은 가속화되고 있다. 이처럼 가속화된 성장은 전문가의 영역으로 분류되던 동영상 제작 및 편집 기술들을 일반인들 또한 쉽게 접하고 이용할 수 있도록 기술의 보편화 과정에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 기술들의 발전으로 인해 사람의 수작업을 통해서만 영상을 녹화하고 조절하던 과정들을 객체 추적 기술에 기반하여 자동으로 촬영하고자 하는 객체를 찾아 화면의 정중앙에 위치시켜 영상을 녹화하는 자동화 과정이 가능하게 되었다. 하지만 추적하고자 하는 객체를 지정하는 일은 아직까지 사람의 수작업을 요구하며 객체를 지정하는 수작업 과정에서 지연이나 객체 지정에 실수가 발생할 수도 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 Haar Cascade Classifier를 활용한 얼굴 탐지기법과 CMT 객체 추적 알고리즘을 결합한 새로운 객체 추적 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 스마트폰에서 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.
This study confirmed the usefulness of the copper filter according to the mode change by comparing and analyzing the energy change according to the application of the copper filter and the change in effective dose and image quality according to the distance to the subject in the DR(Digital Radiography) system. The average energy increased when the copper filter was applied and the reduction rate by 50% of mAs was increased as the thickness of the copper filter increased according to the application of the 10 kVp rule in AEC mode. The effective dose decreased as the thickness increased when the copper filter was applied in AEC(Automatic Exposure Control) mode and manual mode according to the application of the 10 kVp rule, and the decrease rate decreased with increasing 10 kVp increments. As a result of analyzing the dicom images for AEC mode and manual mode with Image J. the PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) values were approximate values of less than 30 dB for each mode and for each copper filter thickness. When the copper filter was applied, the average energy increased, so when the 10 kVp rule was applied, the mAs for each mode could be reduced, and the effective dose could also be reduced. However, as the distance and tube voltage increased, the reduction rate of mAs decreased, and the quality of the image was found to decrease when the copper filter was applied, but there was no difference in quality of the image when the copper filter thickness increased.
본 논문에서는 전립선 초음파 영상에서 형태학적 특징을 이용하여 전립선 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 첫 단계에서는 전립선 영역의 상단 경계선을 추출한다. 초음파 촬영으로 획득한 영상에서 히스토그램 정보를 이용해 명암대비를 조정하여 전립선 영역의 상단 경계선을 검출하기 위한 기준 객체들을 추출하고, 기준 객체들의 하단 경계선을 Monotone cubic spline 보간법을 적용하여 상단 경계선을 추출한다. 두 번째 단계에서는 전립선 초음파 영상에서 추출한 상단 경계선보다 아래에 위치한 영역에 대해 오츠 이진화를 적용하여 전립선 하단 경계선을 추출한다. 마지막으로 전립선 상단 경계선과 하단 경계선을 연결하여 전립선 영역을 추출한다. 수동으로 측정한 전립선 영역과 비교 분석한 결과, 전립선 초음파 영상이 갖는 형태학적 특징을 이용한 방법으로 전립선 영역을 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 시설재배 작물 중 딸기의 초기 병해를 방제하고자 이미지를 자동으로 취득하고, EfficientNet 모델을 활용해 병해를 분석하여 농민에게 병해 여부를 알려주고, 전문가를 통한 병해 진단 서비스를 제안한다. 딸기 생육단계의 이미지를 취득하고, 학습된 EfficientNet 모델을 활용해 병해 진단 분석결과를 농민의 애플리케이션으로 전송 후 전문가의 피드백을 신속하게 받을 수 있다. 데이터 세트로는 실제 시설재배를 운영하는 농민을 섭외하여 시스템을 이용해 이미지를 취득하였고, 핸드폰으로 촬영한 이미지의 초안을 활용하여 데이터가 부족한 문제를 해결했다. 실험 결과 EfficientNet B0부터 B7까지의 정확도는 유사하여 추론 속도가 가장 빠른 B0를 채택했다. 성능향상을 위해 ImageNet으로 사전학습 된 모델을 사용해 Fine-tuning 했고, 100 Epoch부터 급격한 성능향상을 확인했다. 제안하는 서비스는 초기 병해를 빠르게 탐지하여 생산량을 증대시킬 것으로 기대한다.
본 연구에서는 고압 다이캐스팅 (High pressure die-casting, HPDC)을 통해 알루미늄 합금 (상업코드: ALDC12종)으로 수소 자동차용 부품 (Air pressure control valve housing, APCVH)을 제조하였으며 주조품의 기밀성을 향상시키기 위해 유기 함침액을 개발하였다. 개발된 2종류의 유기 함침액 (INNO-series, 한국)과 상용 합침액 (P601, 일본)을 사용하여 함침공정 조건 및 후 처리에 따른 미세결함과 기밀성을 비교 평가하였다. 컴퓨터 단층촬영 및 3차원 X-선 현미경 분석을 통해 함침된 알루미늄 주조품의 결함제어 및 성능 개선을 확인하였다. 또한, 함침 공정 후 기밀성 시험에서 INNO-01이 함침된 시료의 경우 성능 개선율이 70%인 것으로 확인하였다. 따라서, 개발된 유기 함침액은 상용 가능하며 다이캐스팅 제품의 기밀성 향상에 도움이 될 것으로 판단된다.
하천공간은 하도, 사주, 식생, 하천구조물 등에 대한 특성을 지니고 있으며, 현장조사를 통해 하천공간에 대한 자료를 분석하여 기초자료를 생산한다. 기존에는 현장에서 육안조사나 지상에서 사진촬영, 스케치방법으로 하천공간특성에 대한 조사를 수행하였으나, 지상에서 조사한 자료은 하천특성에 대한 물리적·공간적 특성을 파악하기 어렵고 자료의 활용성이 낮은 한계점이 존재한다. 이와 같은 한계를 극복하기 위해 GIS 및 RS 기술을 활용한 고도화된 첨단조사 기술 및 장비가 도입되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 하천공간특성을 GIS 기반으로 객체지향 분류 적용 연구와 분류 항목에 따른 공간분석 연구를 수행하였다. 연구를 위한 대상지역은 섬진강권역의 지석천 유역 하류부에 위치하고 있는 지석천 친수공원을 대상으로 선정하였다. 대상지역의 고해상도 항공영상을 수집 및 정합한 후 QGIS에서 제공하는 Orfeo ToolBox(OTB)의 LSMS(Large Scale Mean-Shift) 기법으로 정합한 항공영상의 객체지향 영상분할을 실시하여 벡터 레이어를 생성하였고, 하천공간특성에 따른 항목을 선정하여 각 항목의 영역에 대한 선별을 통해 훈련데이터를 생성하였다. 훈련데이터는 랜덤 포레스트를 이용하여 각 항목에 대한 자동 분류를 확인하였으며, 하천공간특성의 정량적 평가를 위해 분류된 각 항목별 공간분석을 통해 면적, 위치정보(위도, 경도, 표고)를 산정하였다. 분석 결과, 하천공간특성을 GIS 기반의 벡터 레이어와 각 항목에 대한 정량적 분석을 통해 하천공간의 DB를 구축하였다. 이와 같이 하천공간 DB 구축을 통해 전국 하천관리체계를 위한 기초자료를 구축하고자 하였다.
최근 건강을 위해 자전거 타는 사람들이 많아지고 자전거로 출퇴근하는 사람들이 늘어나면서 자전거 사용자가 많아졌다. 하지만, 사용자가 늘어나면서 사고가 많이 발생하고 있으며, 자전거 사고 대처가 불안정하다. 안전 장비를 제외하고는 다른 방법으로 사고를 대비하기엔 미비하다. 따라서 현대 성인들의 안전하고 편리하게 라이딩할 수 있는 방편이 필요하다. 본 연구에서는 다른 앱과는 달리 안전 기능을 추가하여 라이딩을 하면서 블랙박스 촬영을 할 수 있고, 사고다발구역임을 알려주는 기능이 구현된다. 또한, 안드로이드 내장 센서를 이용하여 사고를 감지하고 자동으로 비상 연락을 취할 수 있는 기능도 추가된다. 자전거 사용자들이 다양한 앱들을 추가로 이용할 필요 없이 하나의 앱에서 안전과 편리성을 확보할 수 있다. 게다가 라이딩 커뮤니티 게시판을 통해 라이딩에 대해 이야기를 나눌 수 있고, 자신의 이동경로를 공유할 수 있는 앱 시스템을 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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