드론 라이다(Drone LiDAR)는 산지의 비탈면 정상부나 접근이 불가한 사면에 대해 근접 조사가 가능한 첨단 측량 기술로 산악지형에서 현장조사를 위한 활용이 높아지고 있다. 드론 라이다를 활용하여 지형 정보를 구축하기 위해서는 취득된 포인트 클라우드로부터 지면과 비지면 점들을 효과적으로 분리하는 전처리 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상업용 드론에 탑재된 항공 라이다를 이용하여 산악지형의 점군 자료를 취득하고, 지면분리 기법 중 하나인 cloth simulation filtering (CSF) 알고리즘을 적용하고 정확도를 검증하였다. 알고리즘을 적용한 결과, 지면과 비지면에 대한 분리 정확도는 84.3%, kappa 계수는 0.71로 나타났고 드론 라이다 데이터를 산악지형의 산사태 현장조사에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.
본 연구는 최근 자동노출제어장치에 의한 X선질 보정 및 다양한 수학적 보정 알고리즘 적용이 가능한 전산화단층촬영 장치를 이용하여 견부 강제 견인용 밴드의 사용 유 무에 따라 영상의 질과 환자의 편의성 및 안정성 측면에서 견부 강제 견인법에 대한 임상적 유용성을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 경부 통증을 호소하는 환자 79명을 대상으로 견부 강제 견인용 밴드를 사용하기 전 후의 측면 투영 scout 영상과 횡단면 영상을 획득하여 횡단면 영상의 일정 크기의 관심영역 내의 화소 및 평균 HU 값을 비교하여 정량적 분석을 하였고 인공물과 해상도 및 분해능에 대한 임상 영상평가를 정성적으로 분석하였으며 환자가 느끼는 불편 정도를 자가 진단 설문 평가하였다. 결과적으로 측면 투영 scout 영상에서 견부 강제 견인용 밴드를 사용한 경우 묘출되는 경추의 수가 증가되었으나 횡단면 영상의 관심영역 내에서 견부 강제 견인용 밴드를 사용하기 전 후에 대한 화소 및 평균 HU 값의 변화는 거의 없는 것으로 판단되었으며 인공물과 해상도 및 대조도와 관련된 정성적 분석 결과에서 관찰자간 특이한 결과는 보이지 않았다. 따라서 견부 강제 견인용 밴드의 사용에 대한 자가 진단 설문 평가에서 환자의 82.27%는 불편함을 호소하였으며 정량적 및 정성적으로 영상의 질을 분석한 결과에서 사용에 따른 영상의학적 이점은 없는 것으로 판단되었다. 최근 다양한 수학적 보정 알고리즘에 의한 전처리 필터 과정의 적용과 더불어 절편 두께의 감소 및 자동노출제어장치 등에 의한 선질 보정 등이 가능한 전산화단층촬영 장치가 보급되면서 선속 경화에 의한 영상의 잡음은 문제가 되지 않을 것으로 판단되어 영상의 질에 영향을 주지 않으면서 환자에게 불편함을 주거나 추가적 위험성이 있는 견부 강제 견인용 밴드의 사용은 더 이상 임상적 유용성이 없는 것으로 판단되었다.
양돈폐수의 효율적인 혐기성 처리를 위하여 실험실 규모 UASB, AF, 그리고 이단 ASBF 생물반응기를 구성하고 HRT 1일과 OLR $5.1kg-COD/m^3{\cdot}d$까지 200일간 연속운전하고 운전인자가 공정에 미치는 영향과 처리효율을 비교하였다. 양돈폐수는 유기물, 고형물, 그리고 암모니아를 고농도로 함유하고 있으며 축사의 형태와 계절의 변화에 큰 영향을 받는다. 하수종말처리장 혐기성 소화조 잉여 슬러지에 의한 혐기성 생물반응기의 식종은 효과적이었으며 적응기간은 약 40일 정도 소요되었으나 media로 충전된 필터형 생물반응기인 AF와 이단 ASBF의 적응 속도가 UASB보다 빨랐다. 유입수 T-N 370~800mg/L에서 생물반응기는 77~91% 의 높고 안정된 COD 제거율을 보였으나 유입수 T-N 760~1,310 mg/L에서 COD 제거율은 24~94%로 불안정하였으며 전반적으로 감소되었다. 양돈폐수에 함유된 암모니아는 메탄균에 대한 저해작용을 나타낼 수 있는 충분한 농도이므로 효율적인 혐기성 소화처리를 위하여 전처리로서 암모니아의 제거는 필수적이다. 생물반응기는 $1.1{\sim}2.2kg-COD/m^3{\cdot}d$의 비교적 낮은 OLR에서 COD 제거효율은 78.9~81.5%, 그리고 biogas 발생량은 $0.39{\sim}0.59m^3/kg-COD_r$로 효과적이었으나 유입수 COD의 증가 혹은 HRT 단축운전에 의한 OLR의 증가에 따라 COD 제거효율은 감소하였으며 UASB는 AF와 이단 ASBF보다 COD 제거효율 감소폭이 컸다. AF와 이단 ASBF는 충전된 media와 이단화에 의하여 biomass의 보유능력이 우수하며 높은 OLR에도 안정적이며 높은 COD 제거율올 나타내므로 고농도의 유기물을 함유하며 축사의 형태와 계절에 따라 특성의 변화가 큰 양돈폐수의 처리에 효율적이다.
현재 평판 디텍터를 이용한 디지털 방사선 촬영기술은 방사선 진단 기술 분야에 있어서 매우 중요하고 유용하게 사용되고 있다. 비정질 실리콘 광센서를 사용하는 디지털 방사선 촬영기에는 흡수되는 방사선 에너지를 가시광선으로 변환하는 신틸레이터로 보통 CsI(TI)를 사용한다. 신틸레이터에서 만들어진 가시광선은 이차원 평면으로 구성된 비정실 실리콘 광 다이오드에서 전기적 신호로 전환된다. 좋은 질의 영상을 얻기 위해서는 디지털 방사선 촬영기(Digital Radiography, DR) 디텍터의 방사선에 대한 세부적인 특성 연구가 필수적이다. 이러한 이유로 조사선량과 디지털 방사선 촬영기의 신호의 관계에 대해서 많은 연구가 이루어졌지만 현재까지의 연구에서는 고정된 관전압의 조건에서 두 변수의 관계에 대한 연구가 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 X선 스펙트럼 모델인 SPEC-78을 사용하여 조사선량 대신 디텍터에 흡수되는 에너지와 디지털 방사선 촬영기의 신호와의 관계를 규명하였다. SPEC-78의 주요 입력변수인 X-ray 튜브의 고유 필터 값을 구하기 위해 조사선량을 측정하여 계산한 조사선량과 비교하였다. 물질에 흡수되는 X-ray의 에너지를 계산하는 알고리즘을 상정하여 디텍터에 흡수되는 에너지를 계산하고 다양한 조건에서 실제 X선 영상의 화소값을 획득하였다. 두변수의 관계를 이용해 특성곡선을 얻었으며 이 결과를 검증하기 위해서 물과 알루미늄으로 제작된 팬텀을 이용하였다. 다양한 조건에서 팬텀 영상의 화소값을 측정하였고 특성곡선과 비교하였다 이러한 과정으로 진행된 연구의 결과로 디텍터에 흡수되는 에너지와 디지털 방사선 촬영기의 신호는 거의 선형적임을 알 수 있었다. 또한 팬텀을 이용한 실험에서도 산란된 광자의 영향으로 유발된 약간의 오차에도 불구하고 측정되어진 화소값은 특성곡선과 잘 일치하였다 본 연구를 통해 규명되어진 두 변수의 관계는 예상과 거의 일치하였지만 산란선에 대한 부분은 흡수에너지 계산 알고리즘에서 빠져있어 더 연구가 되어야 할 부분이다. 본 연구를 통해 얻어진 자료들은 디지털 방사선 촬영기의 전처리 과정에 있어서 중요한 정보를 제공할 수 있을 것이라 생각된다.
탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.
최근 들어 인터넷 사용의 증가와 더불어 디지털 비디오의 수요 또한 급격히 증가하고 있는 추세이다. 따라서 디지털 비디오 데이타베이스의 인덱싱을 위한 자동화된 도구가 필요하게 되었다. 디지털비디오 영상에 인위적으로 삽입되어진 문자와 배경에 자연적으로 포함되어진 배경문자 등의 문자 정보는 이러한 비디오 인덱싱을 위한 중요한 단서가 되어질 수 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫 번째 전처리 단계에서는 입력된 컬러 영상을 명도 영상으로 변환하고, 히스토그램 스트레칭을 적용하여 영상의 수준을 향상시킨다. 이 영상에 적응적 임계값 추출에 의한 분할 방법을 수정 적용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서는 적응적 이진화가 적용된 결과 영상에 모폴로지 연산을 적절하게 사용하여, 우선 문자 영역은 아니면서 문자로 판단되기 쉬운 양의 오류(false-positive) 요소들이 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 또한, 변형된 이진화 결과 영상에 모폴로지 연산과 본 논문에서 제안한 기하학적 보정(Geo-corrertion) 필터링 방법을 적용하여 문자와 문자로 판단되기 쉬운 요소들이 모두 강조되어 남아있는 영상을 만든다. 이 두 영상의 차를 구함으로서 찾고자 하는 문자 요소들이 주로 남고, 문자가 아닌 문자처럼 보이는 오류 요소들은 대부분 제거된 결과 영상을 만든다. 문자로 판단되는 양의 오류 영역들을 남기는데 사용된 모폴로지 연산은 3$\times$3 크기의 구조 요소를 갖는 열림과 (열림닫힘+닫힘열림)/2 이며, 문자 및 문자와 유사한 요소들을 남기는데 사용된 연산은 (열림닫힘+닫힘열림)/2와 기하학적 보정이다. 세 번째 검증 단계에서는 전체 영상 화소수 대비 각 후보 문자 영역의 화소수 비율, 각 후보 문자 영역의 전체 화소수 대비 외곽선의 화소수 비율, 각 외곽 사각형의 폭 대 높이간의 비율 등을 고려하여 비문자로 판단되는 요소들을 제거한다. 임의의 300개의 국내 뉴스 영상을 대상으로 실험한 결과 93.6%의 문자 추출률을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법으로 국외 뉴스, 영화 비디오 등의 영상에서도 좋은 추출을 보임을 확인할 수 있었다.
Objectives:본 연구의 목적은 석면함유물질의 사용 특성을 조사하고, "환경부고시 제2016-230호 석면건축물의 위해성 평가 방법"을 적용하여 위해성평가를 실시하였다. Methods:서울 및 경인지역에 위치한 건축물 100개소를 선정하였으며, 지역의 구분은 서울 29개, 인천 20개, 경기 51개이다. 건축연도는 1970년대 3개, 1980년대 11개, 1990년대 42개, 2000년대 44개로 구분하여 조사하였다. 고형시료의 분석은 고효율 필터가 부착된 후드 내에서 입체현미경을 이용하여 전처리 과정을 거쳐 편광현미경으로 분석하였으며, 분석결과가 함유율 1% 초과인 경우에 석면함유물질(Asbestos-Containing Materials, ACMs)을 석면으로 규정하였다. 석면건축자재의 위해성 평가 방법 및 기준은 "환경부고시 제2016-230호 석면건축물의 위해성 평가 방법"을 참고하여 석면함유물질에 노출된 위해성 등급은 세 가지 단계(높음, 중간, 낮음)로 평가하였다. Results: 건축물 100개소 중 30개소, 고형시료 416개 중 36개(8.6%)에서 석면함유물질이 있는 것으로 나타났다. 1990년대에 지어진 건축물 42개 중 18개에서 석면이 높은 비율로 검출되었으며, 2000년대에 지어진 건물 44개 중 7개에서 가장 낮은 비율로 검출되었다. "환경부고시 제2016-230호 석면건축물의 위해성 평가 방법"에 따라 평가를 실시한 결과, 2개 건축자재의 위해성평가 등급은 "중간"으로 나타났으며, 28개의 건축자재는 "낮음" 으로 나타났다. Conclusion: 석면은 정부에 의해 규제되고 있어 적극적으로 관리를 하여야 하고, 다양한 상황에서 얻은 데이터가 뒷받침하는 석면 노출 위해성 평가방법을 도입하여 시행이 필요할 것이다. 개인이 소유하고 있는 건물의 경우 건축주가 석면 노출의 위해성을 인지하고 있어야 할 것이다.
기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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