기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.
하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상 지형은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식 방법으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고 있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심분포 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간 초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용하였다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.
고고 자료의 기록방식이 아날로그 기록에서 디지털로 전환되면서 3D 스캐닝 기술의 도입은 본격화되었다. 현재 3D스캔과 사진측량을 이용한 고고 자료의 디지털 기록에 대한 연구와 도입은 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 비용, 인력 문제 등으로 인해 대부분의 매장문화재 기관에서는 적극적인 디지털 기술의 도입을 주저하고 있다. 본고는 3D 스캔 방식 중 효율성이 가장 높다고 평가되는 사진측량 기술을 이용하여 오픈소스 소프트웨어를 활용한 유물의 디지털 실측 방법을 제시하고자 한다. 유물의 디지털 실측 절차는 크게 3D 모델 획득, 3D 모델 편집 및 입단면도 제작, 전자도면 작성의 세 단계로 이루어진다. 디지털 기술 적용의 접근성을 살펴보기 위해 전 과정은 오픈소스 소프트웨어만을 이용하였다. 연구 결과 정량적 평가에서 실제 유물과 3D 모델의 수치 데이터 간 계측의 편차가 크지 않았다. 또한, 오픈소스 소프트웨어와 상용 소프트웨어 간 정량적 품질 비교분석 결과 유사도가 높았다. 다만 데이터 처리시간은 상용 소프트웨어의 성능이 우위에 있었다. 이는 지속적인 알고리즘 개선으로 인한 연산속도 향상의 결과로 판단된다. 정성적 평가에서는 메시 및 텍스처 품질의 차이가 일부 발생하였다. 오픈소스 소프트웨어로 생성된 3D 모델은 메시표면에 노이즈가 다수 발생하거나 메시의 표면이 부드럽지 않고 유물의 제작흔, 문양의 표현을 확인하기 어려웠다. 하지만 일부 프로그램에서 정량적·정성적 평가에서 상용 소프트웨어에 견줄 만한 품질을 획득할 수 있었다. 3D 모델 편집을 위한 오픈소스 소프트웨어에서는 사진실측 결과물의 후처리, 정합, 병합뿐만 아니라 유물 실측에 필요한 스케일 조정, 입단면도 제작 및 이미지 렌더링까지 가능하였다. 이후 오픈소스 캐드 프로그램에서 트레이싱하여 최종 도면을 완성하였다. 고고학 연구에서 사진실측의 적용은 발굴과정부터 보고서 작성 그리고 3D 모델 데이터의 수치정보를 이용한 연구 등 활용 가능성이 매우 높다. 컴퓨터 비전의 획기적인 발전으로 오픈소스 소프트웨어의 종류도 다양해졌고 성능도 상당부분 개선된 것으로 확인되었다. 누구나 쉽게 디지털 기술의 적용이 가능한 현재 고고 자료의 3D 모델 데이터의 획득은 문화유산의 보존과 연구 활성화를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
방사선치료 중 내부 장기의 움직임을 확인하고 이를 보정하는 것은 움직이는 종양에 정확히 방사선을 조사하는데 매우 중요한 역할을 한다. 실제 치료 중 획득한 연속촬영 전자조사 문(cine EPID) 영상을 이용해 치료 중 내부 장기 움직임을 추적하는 오프라인 기반 분석 시스템(IMVS, Internal-organ Motion Verification System using cine EPID)을 개발하였고 모형을 이용하여 개발된 시스템의 정확도와 유용성을 평가했다. IMVS는 cine EPID영상을 이용한 내부 장기 움직임 추적을 위해 내부 표지자를 이용한 유형 정합 알고리즘을 이용했다. 시스템의 성능평가를 위해 폐와 폐 종양을 묘사한 인체 모형과 이를 상하(SI, superior-inferior)방향으로 직선 운동시키는 구동 장치와 제어 프로그램을 고안했다. 모형을 4초 주기로 2 cm 직선 운동 시키면서 10 MV X선으로 3.3 fps, 6.6 fps속도로 cine EPID 영상($1,024{\times}768$ 해상도)를 획득했다. 획득된 cine EPID 영상은 IMVS를 이용하여 표적의 움직임을 추적하고 기존 외부 표지자를 이용한 비디오 영상 기반 추적시스템(RPM, Real-time Position Management, Varian, USA)으로부터 얻은 결과와 비교했다. 정량적 평가를 위해 두 시스템으로부터 움직임의 평균 주기(Peak-To-Peak), 진폭과 패턴(RMS, Root Mean Square)을 측정하여 비교했다. RPM과 IMVS로 측정한 폐 종양 모형의 움직임 주기는 각각 $3.95{\pm}0.02$ (RPM), $3.98{\pm}0.11$ (IMVS 3.3 fps), $4.005{\pm}0.001$ (IMVS 6.6 fps) 초로 실제움직임 주기인 4초와 잘 일치했다. IMVS로 획득한 모형 내부장기의 평균 움직임 진폭은 3.3 fps에서 $1.85{\pm}0.02$ cm, 6.6 fps에서 $1.94{\pm}0.02$ cm으로 실제 진폭 2 cm에 비해 각각 0.15 cm (오차 7.5%) 및 0.06 cm (오차 3%)의 차를 보였다. 움직임 신호의 일치성 평가를 위해 측정한 RMS는 0.1044 (IMVS 3.3 fps), 0.0480 (IMVS 6.6 fps)로 계획된 신호와 잘 일치 했다. cine EPID 영상을 이용하여 내부 표지자의 움직임을 추적하는 IMVS는 모형 실험에서 내부 장기의 움직임을 3% 오차 내에서 확인 가능했다. IMVS는 치료 중 내부장기 움직임을 측정하고 이를 사차원 방사선 치료계획과 비교하여 오차를 보정하는데 기여할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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