본 논문에서는 소형표적의 검출속도를 개선하기 위하여, SAD 알고리즘을 이용한 소형표적 검출 방법을 제안한다. 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 추출한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 검출 속도를 개선하기 위하여 다음 7프레임에서는 표적의 방향성을 예측한 후, SAD알고리즘을 이용해서 표적을 검출한다. 제안한 방법은 예측된 영역에서만 표적을 추출함으로써 97%의 검출율을 나타내며, 실시간 처리가 가능한 장점을 가지고 있다.
지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.
최근에 헬스케어와 관련된 다양한 분야에서 생체신호 중 하나인 심박신호가 사용되고 있다. 기존에 제안된 심박신호 검출 방법으로는 접촉식 방법이 대부분이었지만, 피사체가 장치를 접촉하고 있어야 한다는 불편함의 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 최근 비접촉식 방법에 의한 검출 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지정맥 인식을 위해 설계된 손가락 영상 촬영 장치를 이용해 심박 유사 신호를 얻어내는 방법을 제안한다. 검출된 심박 유사 신호는 지정맥의 위조 여부 판단과 심박 신호를 통한 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 제안하는 방법은 적외선을 이용한 지정맥 영상의 시간 도메인상의 밝기 값의 변화로부터 신호를 검출하고 영상처리 기반 알고리즘을 이용해 주파수 도메인으로 변환하였다. 변환 후, 대역 통과 필터링을 통해 심박신호와 관련이 없는 노이즈를 제거하였다. 신호의 정확성을 판단하기 위해 지정맥 획득 장치와 식품의약품안전처로부터 승인을 받은 접촉식 PPG 센서를 이용해 동시에 취득된 두 신호의 상관관계를 분석하였다. 결과적으로, 지정맥 영상을 통해 비접촉식으로 검출된 심박신호가 실제 심박신호의 파형과 일치함을 확인하는 것이 가능했다.
정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.
서울시 도시재생 사업에 의한 도시환경 변화 파악은 서울시에서 다양한 방법으로 진행되고 있는 도시재생 사업으로 인한 도시환경 변화 탐지를 위해 매우 중요하다. 그러나 도시재생 사업으로 인한 도시환경 변화를 주기적으로 파악할 수 있는 자료가 절대적으로 부족할 뿐만 아니라 자료를 처리하고 분석할 수 있는 인력 또한 현저히 부족하다. 본 연구에서는 다중시기 Landsat 위성영상을 활용하여 도시재생 사업을 통해 조성된 성북구 장위동 빗물마을 지역의 지표온도 변화를 분석함으로써 서울시 빗물마을 조성에 의해 발생한 도시 환경 변화를 다음 과정을 통하여 파악하였다. 우선, 빗물마을 조성 기간 동안 연구대상 지역에서 획득한 Landsat-8 위성영상의 가시광선 및 적외선 밴드를 활용하여 장위동 지역, 장위동 주변 지역 및 서울시 전체 지역의 시계열 지표온도 지도를 제작하였다. 최종적으로 3개 지역의 시계열 지표온도 변화를 측정함으로써, 빗물마을 조성으로 인한 주변지역의 도시환경 변화를 파악하였다. 본 연구에서 도출된 결과의 분석을 통해 장위동 지역에서 진행된 빗물마을 조성사업으로 인해 장위동 지역의 지표온도에 유의미한 변화가 발생했다고 보기는 힘들다는 결론을 내렸다.
본 논문에서는 정밀한 semantic segmentation을 위해 강조 기법을 활용한 DeepLabv3+ 기반의 인코더-디코더 모델을 제안하였다. DeepLabv3+는 딥러닝 기반 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 적외선 이미지 분석 등의 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 DeepLabv3+는 디코더 부분에서 인코더의 중간 특징맵 활용이 적어 복원 과정에서 손실이 발생한다. 이러한 복원 손실은 분할 정확도를 감소시키는 문제를 초래한다. 따라서 제안하는 방법은 하나의 중간 특징맵을 추가로 활용하여 복원 손실을 최소화하였다. 또한, 추가 중간 특징맵을 효과적으로 활용하기 위해 작은 크기의 특징맵부터 계층적으로 융합하였다. 마지막으로, 디코더에 강조 기법을 적용하여 디코더의 중간 특징맵 융합 능력을 극대화하였다. 본 논문은 거리 영상 분할연구에 공통으로 사용되는 Cityscapes 데이터셋에서 제안하는 방법을 평가하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존 DeepLabv3+와 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 제안하는 방법은 높은 정확도가 필요한 응용 분야에서 활용될 수 있다.
전차 조준경으로 사용될 수 있는 2세대 열상장비를 개발하였다. 설계된 장비는 프랑스 Sofradir사의 $480\times6$ 배열 원적외선$(7.7{\mu}m-10.3{\mu}m)$ MCT(HgCdTe) 검출기를 이용하였고, $2.67^{\circ}\times2^{\circ}$의 고배율 협시계와 $10^{\circ}\times7.5^{\circ}$의 저배율 광시계의 이중배율을 가지고 있다. 또한 넓은 운용 온도 범위에서도 시스템의 성능이 저하되지 않도록 비열화 기술을 적용하였다. 설계된 장비는 고효율의 주사장치로 47만 화소의 실시간 영상 재현이 가능하며, 이는 1세대 열상장비에 비하여 화소수가 대폭 증가한 것이다. 적외선 검출소자들의 불균일 보정을 위해서 열전 냉각 소자를 이용한 두 점 보상 기법을 제시하여 실시간 보정이 이루어지게 하였고, 열영상 분포 히스토그램 가변 방식의 처리 기법을 제안하여 적용함으로써 대조비가 매우 낮은 표적의 식별도 용이하게 하였다. 설계 및 제작된 2세대 열상장비의 고배율에서 최소분해가능온도차를 측정한 결과, 2cycles/mrad의 공간주파수에서 0.05K 이하의 우수한 결과를 보였다.
국립중앙박물관이 소장하고 있는 필자미상회혼례도(筆者未詳回婚禮圖)(덕수6375)는 회혼례의 장면을 그린 다섯 폭의 화첩이다. 회혼례는 부부의 혼인 60년을 기념하여 혼례식을 다시 행하며 주변의 축하를 받는 기념행사로, 이 화첩에는 전안례, 교배례, 헌수례, 접빈, 중뢰연의 장면을 기록하였는데 인물과 건축물, 여러 가지 기물 등을 섬세한 필치로 세밀하게 묘사한 회화 자료이다. 제작 기법 연구를 위해 현미경, 적외선, 엑스선 조사와 함께 초분광영상분석이 사용되었다. 비가시영역에 대하여 밑그림 확인, 색상에 따라 사용된 안료와 염료를 구별하고자 하였다. 엑스선형광분석으로 안료의 성분을, 자외선-가시광선분광분석으로 염료의 종류를 판별하였다. 현미경 조사를 통해 확인된 회혼례도에 사용된 직물의 재료는 섬유의 꼬임이 거의 없는 생견사이며 평직으로 제직된 평견직물로 확인되었다. 초분광영상분석과 엑스선형광분석, 자외선-가시광선분광분석으로 백색은 연백, 흑색은 먹으로 확인되었 다. 적색은 주토, 진사, 진사와 연단 혼합, 갈색은 주토 및 유기 염료, 황색은 등황을 사용한 것을 알 수 있었다. 녹색은 쪽, 석록, 크롬그린과 황화바륨, 청색은 석청, 회청, 쪽으로 확인되었다. 자색은 쪽과 연지충 혼합으로 추정되었고 금색은 금분을 사용한 것으로 나타났다. 초분광영상에서 보존처리 영역을 식별하여 손상부분과 보존처리부분 등을 구분할 수 있었다.
도기 말머리장식 뿔잔은 부산광역시 동래구 복천동 제7호 무덤에서 출토되었다. 뿔을 본떠 흙으로 만든 것으로 액체를 담아 사용된 것으로 생각되며 신라·가야 지역의 무덤에서 여러 형태의 뿔잔이 다수 출토되었다. 뿔잔 2점이 한 쌍으로 출토되었으며 크기는 서로 다르지만 전체적인 형태와 제작 기법은 거의 동일하다. 이번 처리를 마친 유물은 발굴된 두 개의 뿔잔 중에 큰 형태에 해당하며 구연부를 중심으로 말머리장식 쪽으로 균열이 두 군데에 있었으며 소실된 편도 관찰되었다. 뿔잔은 말의 가슴을 바닥에 닿게 하고 이를 중심으로 한쪽은 말머리를 장식하고 반대쪽은 원추형의 뿔잔 입구가 있고 뒤쪽에 2개의 다리를 붙여 뿔잔의 균형을 맞춘 U자형의 형태이다. 뿔잔의 표면은 물레로 성형하고 말머리와 연결된 부분은 깎아 다듬은 자국이 있다. 말머리의 형상은 간결하게 귀·눈·코와 입 등 특징을 잘 파악하여 사실적으로 표현했으며 색은 회색이다. 이 연구에서는 비파괴 상태조사를 통하여 내부 구조를 알아보는 등 제작 특성을 알아보고자 하였다. C·T영상을 통하여 제작 기법을 알아보고 상태를 진단하여 과학적 보존처리를 통해 유물을 안정화 하였다. 보존상태 정밀진단 결과, 구연 두 곳에 결손부분이 있고 균열이 연장된 것을 확인하였다. 이 중 한 곳은 균열에 이격이 더해진 상태로 접합이 된 상태였다. 과거 접합이 이루어진 재료를 수습하여 적외선 분광분석을 실시한 결과, 질산셀룰로오스계 수지가 사용된 것을 알 수 있었다. 따라서 이번 보존처리는 과거의 재료를 제거하고 균열의 확산을 방지하는 데 중점을 두고 진행하였다. 보존처리 전 상태조사 및 과학적 조사를 실시하여 도기 말머리장식 뿔잔(보물)에 대한 자료를 확보하고, 이를 바탕으로 효과적인 보존처리 방안 모색, 기존 접착제의 안전한 제거 및 복원 재료의 가역성을 고려하여 선택하고 보존처리는 전문가 자문회의를 통해 최상의 방법으로 실시하였다.
본 논문에서는 검출된 운전자의 얼굴영역에서 눈의 형태를 인식하여 졸음 상태를 감지하는 기법을 개발하고 감지 결과에 따라 위험 상태를 알려주는 경보 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 얼굴 검출에는 Haar 변환 기법을 이용하고 실험실환경, 차량환경 및 적외선 영상을 획득하여 다양한 조명 환경에서도 강인하도록 전처리 및 후처리 과정을 적용한다. 눈 검출에는 보통 한국인이라는 가정하에 눈의 위치 및 크기의 비례 구조 특성 등을 이용하여 후보 영역을 제한하고 트리구조에 대한 실험 결과로 고속 알고리즘을 구현하였다. 또한 졸음 상태를 인식하기 위해서는 눈의 개폐 형태를 검출할 수 있는 Hough 변환을 이용한 기법과 눈의 계폐에 따른 눈의 형태 비율을 이용한 기법을 새로이 제안하며, 눈이 감겨있는 시간을 측정하여 졸음 여부를 판단한다. 1단계 졸음 상태로 판단될 경우 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계 졸음 상태로 판단될 경우에는 CAN(Controller Area Network)을 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 하는 시스템을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실험실 환경에서 평균 83.64% 이상의 검출률을 달성 하였으며, 실제 차량환경에서도 실험 결과를 통하여 평균적으로 우수한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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