초분광 영상은 적외선 영역의 전자기파 대역을 수백 개의 파장으로 나누어 영상화한 데이터로 다양한 분야에서 물체를 찾거나 분류하는 것에 활용된다. 최근에는 딥러닝을 사용하여 분류하는 방법이 주목받고 있지만 초분광 영상 데이터의 특성으로 인해 초분광 영상을 학습 데이터로 사용하기 위해서는 기존의 가시광 영상과는 다른 처리 기법이 필요하다. 이를 위해 초분광 큐브에서 특정 파장의 영상을 선택하여 Ground Truth 작업을 수행하고 환경정보를 포함하여 데이터를 관리하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문에서는 해당 소프트웨어의 구성과 기능에 대하여 설명한다.
열화상 시스템은 물체로부터 발산되는 적외선을 영상화하여 물체를 탐지하는 장점으로 인해 군수 분야에 많이 활용되었다. 그러나 Security 시스템과 자동차 시장에 수요가 증가함에 따라 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 기존에는 대부분 FPGA 기반으로 열화상 열상 모듈을 개발하였지만 민수 분야에 다양한 요구사항 및 범용성에 유연한 대처가 힘든 실정이다. 따라서 다양한 요구사항과 범용성을 만족하기 위한 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 멀티코어 이미지 프로세서를 이용한 열화상 영상 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 FPGA 기반 시스템이 아닌 멀티코어 이미지 프로세서를 사용함으로써 범용 영상 입·출력 인터페이스 및 각종 디바이스를 지원함에 따라 다양한 요구사항과 범용성을 만족한다. 따라서 시스템 구축 시 뛰어난 접근성으로 인하여 시스템 추가/변경으로 인한 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있다. 이러한 장점으로 다양한 고객 요구사항 만족, 개발 비용 및 시간 단축, 제품 출시일 등 다양한 이점을 얻을 것으로 기대한다.
본 연구의 복합 센서의 상태 판정 알고리즘을 적용한 노면결빙 예측 및 강설 감지 시스템은 기존 단일 센서 만을 이용하던 기존 방식에서 벗어나, 접촉식/비접촉식 센서 및 적외선 카메라를 통합 운영하여 분사 시스템의 분사 시기와 융설액 분사량을 최적 제어한다. 시스템에 적용된 상태 판정 알고리즘은 취득한 온/습도 데이터와 수분 감지 데이터, 관측된 도로 영상의 영상처리기술 등을 이용하여 노면결빙 위험상태와 강설 상태 뿐만 아니라 강설 강도까지 구분하여 판정을 수행한다. 제작된 시스템의 현장 적용 실험에서는 강설 상태 감지율 89% 습윤 상태 감지율 94%의 우수한 판정 결과와 신뢰성을 검증하였다.
적외선 소자로부터 생성되는 신호의 잡음 특성의 향상, 즉 좋은 영상을 얻기 위해서 적외선 영상신호 취득회로(ROIC)에서는 안정적인 기준 전압원이 필요하다. 본 논문은 극저온인 77K에서 동작하는 적외선 영상신호 취득회로(readout integrated circuit)를 위한 밴드갭 회로를 처음으로 제작한 후 측정, 평가하여 그 실용 가능성을 입증하고 있다. 밴드갭 회로는 대표적인 전압 기준회로로서 기존에 발표된 대부분의 밴드갭 회로는 실온에서 동작하는 것이며, 액체질소 온도 77K에서는 그 특성이 적합하지 않다. 본 논문에서는 극저온에서 동작하는 밴드갭 회로 설계를 위하여, 그에 맞는 회로를 선택하여 온도변화에 따른 사용되는 소자들의 파라미터에 대한 이론정립을 통한 그것의 특성을 살펴보고, 이러한 특성들을 고려하여 저온동작에 적합도록 하였다. 이 회로는 Hynix 0.6um standard CMOS 공정을 통해서 제작되었으며, 측정된 출력전압($V_{out}$)은 60K에서 110K까지 1.0396$\pm$0.0015V로서 기존의 실온에 동작하던 밴드갭 회로보다 더 높은 안정도를 보여주었다.
도메인 필터 및 레인지 필터, 이들 두개의 가우시안 필터에 의해 동작하는 양방향 필터 (bilateral filter)는 원 영상의 선예도 상승 및 노이즈 감소 특성을 가지는 비선형 필터이다. 본 논문은 적외선 소형 표적 탐지에 있어서 양방향 필터을 표적이 없는 경우의 배경을 예측하는 배경 예측기로 설계하고자 한다. 이를 위하여 양방향 필터의 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차는 배경 영역과 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 제안한 양방향 필터는 국부 창 주위 블록에 대하여 그 평균값들의 분산 특성을 이용하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차를 적응적으로 가변시킨다. 또한 처리되는 화소에 대하여 주위 블록 평균값들의 분산값이 작을 경우 평탄 배경 및 표적 영역으로 분류하고, 그 분산값이 클수록 에지 영역으로 분류하여 양방향 필터 처리함으로써 배경 예측의 정확도를 향상시켰다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 표적이 없는 경우의 배경을 예측하여 표적을 포함하는 원 영상과 표적이 없는 경우의 예측 배경과의 차를 이용하여 소형 표적을 검출할 수 있다. 실험 결과에서 제안한 양방향 필터를 이용한 방법이 기존의 방법들보다 표적 검출률이 우수함을 확인하였다.
본 논문은 적외선 온도센서를 이용한 재실인원 측정을 통한 출입자 관리 시스템, 방 내부의 움직임 파악하기 위한 PIR센서 모듈, 그리고 취침 상태를 판별하기 위한 스마트 호흡감지 모듈로 구성된다. 센싱부와 알고리즘 구동 부를 일체화 한 임베디드 형태의 센서 모듈과 통신 시스템으로 구성하였다. 고령화 사회가 가속화, 고급화됨에 따라 실버케어에 대한 사회적 비용이 증가하고 프라이버시를 보호하기 위해선 효율적인 실버케어기기 개발을 통하여 비용 감소가 필요하다. 제안된 비 영상 인체감지 IOT 센서 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하였고 기존의 영상에 의한 감시 방법과 비교하여 우수한 성능을 확인하였다.
한국천문연구원은 과학기술위성 3호의 주탑재체인 다목적 적외선영상시스템(Multipurpose Infra-Red Imaging System, MIRIS)을 개발하고 있다. 이 연구개발 사업은 2007년 교육과학기술부의 과학위성 3호 사업 주탑재체 공모를 통하여 10여개의 후보 탑재체 제안서 중에서 최종적으로 채택되었고, 2011년 발사를 목표로, 3년 동안의 연구개발 기간을 거쳐 현재 비행모델 (FM, Flight Model) 개발이 진행 중이다. MIRIS는 한국천문연구원이 개발하여 2003년 발사에 성공한 과학위성 1호 주탑재체인 원자외선 영상분광기 (FIMS, Far ultra-violet IMaging Spectroscope)에 이어 국내에서 자체 개발되는 두 번째 우주망원경이다. MIRIS는 우주공간에서 0.9~2 micron 사이 적외선 영역의 파쉔 알파 방출선 (Paschen Alpha Emiision Line)과 광대역 I, H 파장영역을 관측할 예정이다. 주요 과학임무로는 아직까지 국제 천문학계에서 잘 알려지지 않은 우리은하 내부에 분포한 고온 플라즈마 (Warm Ionized Medium, WIM)의 기원 연구와 아울러 우리은하 성간난류(Interstellar Turbulence)의 특성 및 적외선 우주배경복사의 (Cosmic Infrared Background; CIB) 거대구조 등을 관측연구할 예정이다. 특히 MIRIS는 저온상태 (절대온도 77K, 약 $-200^{\circ}C$)에서 우주공간 관측을 수행할 예정이므로, 국내에서는 연구기반이 취약한 극저온 광학계 및 기계부 설계기술, 극저온 냉각기술 및 열해석 설계기술과 적외선 센서기술 및 자료처리 기술 등 관련기술을 개발하고 있으며 이러한 기반기술을 바탕으로, 아직까지 국내에서 시도된 바 없는 적외선우주망원경 개발을 통하여, 우리나라의 관련 우주기술 분야의 기초원천 기술로서 크게 활용될 것으로 기대하고 있다.
본 논문에서는 셔틀버스 내부 갇힘 사고 방지 및 사고 발생 시 빠른 처리를 위한 시스템을 제안한다. 셔틀버스 운행 종료 후 운전자가 차량 내부에 남아있는 아동 확인 후 맨 뒷좌석에 부착된 지문인식을 이용한 슬리핑 차일드 체크를 실시한다. 또는 사고 발생 시 차량 내 적외선 인체 감지 센서로 감지한 후 카메라로 촬영한다. 촬영 영상은 GPS 모듈로 파악한 현재 위치와 함께 앱에서 확인할 수 있다.
현재 보안을 위해 상용화된 생체 인식 중 홍채 인식 기술은 개인마다 일치할 확률이 매우 적다. 그러나 현재 상용화된 홍채 인식 기술은 인식력은 뛰어나나 인식하기 위해 사용자의 능동적 협조가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 최근 추세는 이러한 불편을 해결하기 위해 비강압적인 방식을 통해 사용자들의 홍채를 검출하는 방향으로 흐르고 있으며, 본 과제의 목적은 고성능 적외선 카메라를 사용하여 3m 거리 이내에서 비자발적 방식으로 확보한 영상에서홍채를 통해 사람을 식별하는 모듈을 개발하는 것이다. 고성능 적외선 카메라를 사용해 확보한 영상에서 이미지를 가져오고, 이 이미지를 식별하여 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 가져온 뒤, 식별된 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 허프 변환을 통해 홍채의 이미지를 잘라내어 데이터베이스에 저장된 홍채 패턴과 대조하여 사람을 식별하고자 한다.
열화상 장비는 빛이 없는 암흑 상태에서도 물체에서 발산하는 적외선을 탐지하여 이를 영상으로 제공하는 장비이다. 이러한 장점으로 기존 활용되던 군사 분야와 더불어 자동차 및 감시시스템 등 다양한 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 본 논문에서는 상용 이미지 처리 프로세서를 이용한 열화상 이미지 처리 모듈을 제안한다. 제안한 모듈은 기존 FPGA 기반 열화상 이미지 모듈대비 약 10~20%의 성능향상을 보이며, 대기모드를 포함하면 최대 50%까지 성능향상을 보인다. 그리고 시스템 모듈화를 통한 높은 확장성을 보장한다. 뿐만 아니라 제안한 모듈은 기존의 FPGA 기반 모듈의 단점인 낮은 확장성과 재활용성을 보완함으로써 개발 기간 및 비용 단축, 다양한 응용이 가능하다. 따라서, 이러한 장점으로 다양한 고객의 요구사항 만족, 제품 설계 및 개발 일정 단축 등 다양한 이점을 얻을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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