최근 비전분야에 소개된 Mask R-CNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 이 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션 마스크를 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. Mask R-CNN 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가함으로써 Faster R-CNN을 확장한 알고리즘이다. Mask R-CNN은 훈련이 간단하고 빠르게 실행하는 고속 R-CNN에 추가된다. 더욱이, Mask R-CNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 연구에서는 이 R-CNN기반 적외선 영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 발열체를 탐지하였다. 실험결과 Mask R-CNN에서 변별하지 못하는 발열객체를 성공적으로 검출하였다.
본 연구에서는 초음속 주유동 환경에서의 막냉각 특성에 대해 적외선 열상법을 적용한 시험을 수행하였다. 막냉각 시험은 수축형 막냉각 노즐을 갖는 쐐기형 막냉각 시편을 이용해 마하수 3.0, 단위 길이 당 레이놀즈수 $42.53{\times}10^6$ 와 $69.35{\times}10^6$ 인 조건을 구현한 자유-제트 시험 설비에서 수행하였다. 모사 탐색창에 해당하는 PEEK의 표면 온도를 계측하여 막냉각 효율을 산출하였고 받음각 및 분사율이 막냉각 효율에 미치는 영향을 분석하였다. 막냉각을 적용하지 않는 경우와 비교할 때, 막냉각을 적용할 경우 측정된 PEEK의 표면 온도가 크게 감소하였다. 막냉각의 유용성은 시간에 따른 PEEK의 표면 온도로부터 산출한 열유속 특성으로도 확인할 수 있다. 분사율이 증가할수록 보호되는 PEEK의 영역이 주유동과 막냉각 유동의 흐름 방향으로 확장되었다.
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 적외선영상(infrared image)에서 배경모델링 기반의 실시간 객체 탐지 기법과 고속 PPC(PowerPC) & FPGA(Field Programmable Gate Array) 기반 개방형 구조의 하드웨어 설계 방법을 제안한다. 개방형 구조는 하드웨어 및 소프트웨어의 이식이 용이하고, 확장, 호환성, 관리 및 유지보수 등이 편리한 장점이 있다. 제안된 배경모델링 방법을 개방형 구조에 탑재하기 위하여 입력영상에서 검색영역 템플릿을 성긴 블록으로 구성하여 탐색영역의 크기를 줄인다. 또한, 이전 프레임과 현재 프레임에서 영상의 흔들림이 발생했을 때 보정하기 위해 전역움직임 보상방법을 적용한다. 배경과 객체를 분리는 픽셀 밝기의 시간 분석을 통해 적응적 값을 적용한다. 분리된 객체주변에 발생하는 클러터 제거 방법은 중앙값 필터를 적용한다. 설계된 임베디드 시스템에서 배경모델링, 객체탐지, 중앙값 필터, 라벨링, 합병 등의 방법은 PPC에서 구현하였다. 실험결과 제안된 임베디드 시스템에서 전역 움직임 보정과 배경예측을 통해 실시간으로 객체가 탐지될 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 유도무기의 탐색기에 적용되는 지존 접착제의 대체 가능성을 조사하기 위해 환경인자의 노출시간에 따른 기존 접착제와 대제 접착제의 접착전단장도들을 평가하고 이들의 화학구조 변화를 조사하였다. 이때 접착제는 기존 접착제와 대체 접착제에 대해 각각 구조용 접착제와 실링용 접착제의 두 종류를 고려하였다. 이들 접착제는 온도, 수분, 자외선 등의 복합적인 환경인자에 최대 1000시간 동안 노출시켰다. 환경인자의 노출시간에 따른 접착제의 접착전단강도를 평가하기 위해 접착전단시험을 수행하고 화학구조 변화를 조사하기 위해 ATR 적외선 분광분석을 수행하였다. 연구결과에 따르면 대체 접착제의 접착전단강도는 기존 접착제의 경우에 비해 높으며 환경인자의 노출에도 매우 안정적으로 나타나 대체 접착제는 기존 접착제의 대체용으로 적용이 가능함을 알 수 있었다.
사회의 급속한 발전으로 다변화되어 핵가족화, 1인가구화 등 전통적인 가족기능의 변화로 인해 노인들은 고향집에 홀로 남겨지는 경우가 많다. 그러면서 노인들이 홀로 있으면서 건강관리와 안전상의 문제가 제기되어 왔다. RFID 기술의 급속한 발전과 함께, 그 애플리케이션은 우리 삶의 모든 영역을 확장하고 다양한 산업의 주요 주제가 되어있다. 현대사회의 급속한 경제성장, 그리고 과학과 의학의 발전은 노인들의 평균수명 연장이 연장되었고 그로인해 노인들의 안전한 보호시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서의 self-care 시스템은 RFID(Radio Frequency Identification)를 이용하며, 사용자를 인증하고 TTS(Text To Speech)로 문자신호를 음성신호로 변환하고, 적외선 방사 기술을 이용하여 집을 효과적으로 보호하고 또 전자 혈압 측정기를 통하여 고령자의 신체를 검사하는 기술로 설계된다.
마스크 착용은 COVID-19 감염을 예방하기 위한 효과적인 방안이다. 적외선 열화상 기반의 온도 측정과 신원 인식 시스템이 기업에서 널리 사용되고 있는 상황에서 마스크 감지를 위한 연구는 필수적이다. 최근 비전분야에 소개된 MTCNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 본 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션을 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks) 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가한 알고리즘이다. MTCNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 논문에서는 MTCNN기반 적외선 열영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 마스크 착용 여부를 탐지하였다.
영상을 이용한 생체 신호 측정 기술이 발전하고 있으며, 특히 생명 유지를 위한 호흡 신호 측정기술 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 기존 기술은 사람의 몸에서 방출하는 열을 측정하는 열화상 카메라를 통하여 호흡 신호를 측정하였다. 또한, 실시간으로 사람의 흉부 움직임을 분석하여 호흡률을 측정하는 연구도 진행되었다. 하지만, 적외선 열화상 영상을 이용하여 영상 처리를 하는 것은 외부 환경 요인으로 인해 호흡 기관의 탐색이 어려울 수 있으며, 이에 따라 호흡률 측정의 정확도가 떨어지는 문제들이 발생했다. 본 연구에서는 호흡 기관의 영역 탐색을 강화하기 위해 가시광 및 적외선 열화상 카메라를 이용하여 영상을 취득하였다. 그리고 두 영상을 기반으로 얼굴 인식, 영상 정합 등의 과정을 통해 호흡 기관 영역의 특징을 추출한다. 추출한 특징 값을 통계학적 분류 방법 중 하나인 k-최근접 이웃 분류기를 통해 호흡 신호의 패턴을 분류한다. 분류한 패턴의 특성에 따라 호흡률을 계산하며, 측정한 호흡률의 성능을 확인하기 위해 실제 호흡률과 비교 과정을 통해 분석함으로써, 호흡률 측정의 가능성을 확인하였다.
현대전에서 중시되는 부수피해 최소화를 위한 정밀타격 유도무기에는 적외선 영상탐색기가 주로 적용되는데, 고가의 적외선 센서를 탑재한 일회성 유도무기의 성능평가에는 많은 비용이 소모되게 된다. 이러한 비용 소모를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기법을 통해 유도무기의 성능 예측을 수행하는데, 합성 적외선 영상을 적용한 시뮬레이션 기법이 대표적이다. 하지만 합성영상 적용 기법은 실제 영상과의 특성 차 및 다양한 환경 조건에 따라 변화하는 영상의 특성을 모두 고려하기 힘들다는 제한 사항을 가진다. 본 논문에서는 기존의 시뮬레이션 제한 사항을 보완하기 위한 계측 영상 기반 시뮬레이션 기법을 제안한다. 유도탄 발사 전에 획득되는 영상은 표적의 대조비 또는 온도차 등을 확인하여 영상 추적기의 성능발휘 조건 판단 목적으로만 적용되어 왔으나, 낮은 해상도 및 정보량 부족으로 통합 비행 시뮬레이션에 적용되는 시도조차 없었다. 하지만 본 논문에 기술한 연구를 통하여 현장 계측 영상을 적용한 통합 비행 시뮬레이션은 초기, 중기 비행 간의 유도탄 비행 성능을 상당히 유사하게 예측할 수 있으며 비행시험 결과 분석에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.
위상잠금 적외선 열화상(lock-in infrared thermography) 기법의 조선해양공학 분야에 적용 가능성을 검토하였다. 이를 위해 실험계획법에 의해 향상된 결함부와 건전부의 위상차 대비영상을 얻기 위한 탐색 연구를 수행하였다. 위상차 대비영상의 평가를 정량회하기 위하여 대비 기준표와 홀 크기에 가중치를 주는 방법을 적용하여 유용한 판별기준임을 입증하였다. 그리고 표면에 광 조사 세기는 중간이나 낮은 조사량이 좋은 결과를 보여주고, 높은 조사는 유용한 결과를 주지 못했다. 위상잠금 주파수는 가진 광원의 세기에 비례하여 좋은 결과를 획득할 수 있었고, 열화상 카메라의 노출시간(integration time)은 조사 광원의 세기와 반비례하여 실험을 수행하는 것이 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 시험편(specimen)의 차이는 약간의 편향된 결과를 얻었지만 유의하지는 못했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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