사회 기반시설에 대한 관리의 중요성이 높아지고, 국가적인 지형공간정보체계의 구축이 활발해짐에 따라 도로 시설물 정보의 정확한 구축을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지는 도로 시설물 정보 취득에 기존의 지상측량 방법에 의한 현장 조사측량 방법이 사용되어 왔으나 본 연구에서는 수치사진측량 기법에 의하여 제작한 정사투영영상을 활용하여 도로상의 각종 시설물 정보를 취득하고자 하였다. 연구의 결과 제작된 정사투영영상으로부터 취득된 도로 시설물 정보는 1:1,000수치지도와 비교했을 때 약 12cm정도의 정확도를 가지고 있었으며, 수치지도에 표현되어 있는 도로 관련 시설물 뿐만 아니라 표현되어 있지 않은 각종 정보의 취득이 가능하였다.
본 연구에서는 교육용으로 제작된 NXT 장비에 설치된 Light 센서, Ultrasonic센서, Sound센서를 이용하여 각 거리(10~60cm)에서 5cm 간격으로 각 센서 데이터를 취득하였다. 데이터 취득은 NI(National Instrument)에서 제공하는 LabVIEW Software를 사용하여 각 거리마다 100개의 셈플 데이터를 취득하였다. 취득한 데이터는 제안한 모델의 입력 데이터로 사용하여 실제거리와 모델 출력과의 정확도를 평가 하였다. 본 연구에서 제안한 모델은 지능형 모델 중 퍼지추론 기반의 최적 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Radial Basis Function Neural Network; RBFNN)를 설계한다. 제안된 RBFNN은 기존 RBF 뉴럴네트워크를 기반으로 한 구조로, 퍼지추론 메커니즘의 기능적 모듈 동작 특성을 갖도록 정규화 부분을 추가하고, 은닉층과 출력층 사이의 연결가중치를 기존 상수항에서 선형식(first order)으로 확장한 형태이다. 또한 최적의 알고리즘인 PSO(Paticle Swarm Optimization)와 DE(Differential Evolution)을 이용하여 제안된 모델의 파라미터들을 동정하여 성능을 비교, 분석 하였다.
차량에 부착된 회전식 레이저 스캐너는 360도로 회전하면서 데이터를 취득하기 때문에 고정식 레이저 스캐너에 비해 더 광범위하고 정확한 3차원 데이터를 획득하고 생성할 수 있다. 그러나 레이저 데이터 자료는 표적까지의 거리와 취득 당시의 스캐너의 각도로만 구성되어있기 때문에 이를 사용하기 위해서 이 데이터들을 일련의 좌표변환과정을 거쳐서 3차원 직교좌표계로 변환시킨다. 이 논문의 목적은 회전식 레이저에서 획득된 데이터를 DEM화하고,DEM영상의 밝기값, 즉 높이값을 이용하여 도로변을 주위의 사물과 분리하여 추출하는 것에 있다. 도로면은 일반적으로 주위의 사물에 비해 그 높이가 낮고 고르게 분포되어 있다고 가정한다. 그렇기 때문에 이 도로면의 높이를 대표할 수 있는 적절한 임계값을 찾을 수 있다면 도로면의 분리 또한 가능하다. 도로면의 추출을 위해 제안된 방법은 취득된 레이저 데이터를 일정 간격의 높이로 나누고 그에 대한 히스토그램을 구한 후, 가장 많은 빈도수를 나타낸 지역의 값을 염계치로 설정하는 방법과,레이저 스캐너가 지표면을 향할 때의 각도,즉 270도 일 때 취득된 거리의 값들을 수집한 후, 그 평균값을 임계치로 설정하는 방법이다. 이렇게 구해진 임계치를 이용 그 값보다 작은 지역을 도로로 인식하였으며,실험 결과 레이저 스캐너의 각도를 이용한 방법이 더욱 효과적으로 도로를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
이미지 센서 및 모듈의 영상 취득 특성을 테스트할 때에는 테스트 기기마다 화소값을 비교하는 방법, 결함을 수치화하는 방법, 불량을 판별하는 방법이 천차만별로 다르기 때문에 이미지 센서 및 모듈의 영상 취득 특성을 테스트하는 장비는 테스트 대상 기기의 종류에 따라 따로따로 셋업되어야 한다. 일반적으로 테스트 내용은 표준화된 형식이 아니라 임의 형식의 기술문서로 전달되기 때문에 테스트 대상 기기에 맞추어 수작업으로 테스트 프로그램을 개발하기 위해 매우 많은 시간과 노력이 필요하며 오류의 위험성도 높다. 본 논문에서는 하나의 프로그램으로 현재 사용되는 테스트를 거의 모두 수용할 수 있도록 다양한 영상 취득 테스트를 단일 프레임워크로 표현하는 표준화된 기술 방법을 제안한다.
VMS(Vessel Monitering System)를 구축하려면 항해중인 선박들의 실시간 선위데이터를 수집할 수 있는 선박용 MDT(Mobile Data Terminal 이동데이터단말기)가 필요하다. 먼저 선박의 운항데이터를 수집하기 위해서 GPS의 정보를 취득하고, 다음으로는 데이터의 전송을 위한 선박용 SSB 모뎀이 개발되어야 한다. 그리고 자동으로 선박의 ID, GPS의 시각 및 위치정보를 지속적으로 무선국에 전송하고 취득할 수 있는 통신프로토콜도 연구되어야 한다. 본 연구에서는 음성과 문자정보를 동시에 전송할 수 있는 SSB 송수신기용 모뎀과 송수신제어부, 데이터전송 및 취득알고리즘에 의한 해상용 GPS MDT를 마이크로프로세서를 사용하여 저가형으로 연구하였다.
본 논문에서는 장면의 밝기에 적합한 셔터 속도를 가진 두 장의 LDR (low dynamic range) 영상을 취득하여 HDR (high dynamic range) 영상을 고속으로 생성하는 효율적인 기법을 제안한다. 즉, 장면의 밝기에 최적인 HDR 영상을 취득하기 위해 본 논문에서는 오직 두 장의 초기 입력 LDR 영상을 이용하여 장면의 밝기에 대한 노출 곡선을 초기 추정한 후, 장면의 밝기 변화에 따른 최적의 셔터 속도를 시간 변화에 따라 지속적으로 추정하는 기법을 제안한다. 성능 평가를 위해 기존의 고화질 HDR 기법으로 생성한 영상과 제안된 방법으로 취득된 영상간의 유사도를 PSNR (peak signal to noise ratio)로 비교하였으며, 모든 두 장의 조합을 탐색하지 않고도 최적에 근사하는 두 개의 셔터 속도를 얻을 수 있음을 보인다.
최근 각종 건설현장에서 최신측량기술을 이용한 다양한 정보 취득을 통해 시공성 및 안전성을 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 디지털 영상은 영상 취득이 간편할 뿐만 아니라 영상으로부터 다양한 정보를 취득할 수 있기 때문에 최근 영상처리기술의 발전과 더불어 많은 활용성이 기대되고 있다. 본 연구에서는 터널과 같은 지하공간의 경우 일반렌즈로는 영상 촬영이 어려운 단점을 극복하기 위하여 어안렌즈를 활용한 영상 취득을 제안하였으며, 터널벽면을 모자이크 영상으로 매핑하는 프로그램을 개발하였다. 터널벽면에 대한 모자이크영상은 터널현장에서 절리면의 검출과 콘크리트 라이닝의 균열, 누수, 백화, 박리 등의 이상을 검측하고 분석하는데 활용될 수 있다.
인터넷을 통한 문제풀이와 학습의 효과는 나날이 늘어가고 있는 추세이다. 본 논문에서는 자격증에 대한 정보와 필기 및 실기평가 문제가 데이터베이스화되어 있어 쉽게 접근할 수 있는 능동적인 학습 방법을 제시한다. 먼저, 가중치에 의한 사용자 프로파일의 정보를 이용하여 사용자의 특성에 맞는 문제를 필터링하여 제공함으로써 개별 평가가 가능하고 학습의 동기를 증진시키고 성취감을 느끼게 해준다. 그리고 자격증취득에 대한 지도와 관리를 통해 자격증 취득률을 향상시키고 진로에 대한 적극적인 관심과 인식을 새롭게 할 것이다. 본 논문의 방법을 이용한 경우 자격증 취득 시험 성적이 10점정도 상승한 것으로 나타났다.
모든 물체에서 방출되는 적외선을 감지하여 영상신호로 만들어 주는 적외선 감지 칩은 보편적으로 적외선감지 소자와 신호 취득 회로가 각기 다른 칩으로 제작되어 하이브리드 본딩 기법을 통해 만들어 진다. 본 논문에서는 신호 취득 회로의 설계 과정과 시뮬레이션 결과를 보여 주며, 실제 제작 결과, 6V의 인가 전압에서 설계 사양에 만족하는 동작 특성을 보임을 확인하였다. 제작된 신호 취득 회로를 이용하여 적외선 감지칩을 제작하고 이를 자체 제작한 열영상 시스템에 장착하여 열영상을 구현해 보았다. 얻어진 열영상은 고온과 상온의 물체에 대해서 인식이 가능한 수준이었으며, 열영상 시스템의 잡음 특성을 좀 더 개선할 경우 더나은 열영상을 얻을 수 있으리라 기대한다.
본 논문에서는 전력용 변압기의 고장진단을 위해 써포트 백터머신에 기반을 둔 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 데이터 취득부, 정상/고장판별부, 고장원인판별부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 데이터 취득부에서는 변압기에서 가스성분을 취득한다. 정상/고장 판별부에서는 취득된 가스성분들을 KEPCO 규정과 비교하여 정상/고장 여부를 판단한다. 고장원인 판별부에서는 입력 데이터가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 써포트 백터머신에 의해 고장원인을 판정한다. 제안된 방법은 사례연구를 통해 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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