최근, 도시 교통체계 운항으로 수직이착륙이 가능한 UAM(Urban Air Mobility, UAM)의 관심이 고조되고 있다. 따라서 첨단 기술이 적용된 친환경 미래형 교통수단으로 다양한 스타트업 기업에서 관련 기술들을 개발하고 있다. 하지만, UAM의 운항에서 안전성을 높일 수 있는 방안들에 관한 연구들은 아직 미미한 편이다. 특히, 자율주행이 탑재된 UAM이 도심에서의 착륙을 시도하는 과정에서 발생되는 위험에 대한 안전성을 향상시킬 수 있는 노력이 더욱 절실하다. 이에, 본 연구에서는, 도심에서 자율주행 UAM이 착륙을 시도 할 때, 방해가 되는 위험영역을 회피하여 안전하게 착륙할 수 있도록 하는 방안을 제안한다. 이를 위하여, 먼저, UAM의 센서에 의해 관측되는 위험물들의 위도 및 경도 좌표값을 산출하고, 이를 바탕으로, 3차원 영상에서 왜곡이 고려된 평면 영상의 좌표를 위도와 경도로 변환한 후 산출된 위도와 경도를 이용하여 미리 학습된 특징 서술자와HOG(Histogram of Oriented Gradients, HOG) 특징 서술자와의 비교하여 위험영역을 추출하는 방안을 제안한다. 위험영역을 완벽히 추출할 수는 없었지만 대체적으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 이에, 제안된 연구 방법이 자율주행 기술이 탑재된 UAM의 이착륙장 선정에 따른 막대한 비용을 줄이고, 도심과 같은 복잡한 환경에서 착륙을 시도할 때 위험성을 감소시키고 안전성을 높이기 위한 기초적인 방안에 기여할 것으로 사료된다.
목 적: 본 연구의 목적은 전립선암 환자의 방사선 치료 시 표적의 정확한 위치를 찾기 위해 표지(marker)를 삽입한 경우 방사선치료계획 시 촬영한 CT 영상과 매 치료 시 온보드 영상장치(on-board imager, OBI)로부터 획득된 직교 kV X선 영상을 이용하여 표지의 위치를 계산하고 자동으로 맞춤을 수행하여 환자 셋업 오차를 보정하도록 하는 방법을 개발하는 것이다. 대상 및 방법: 세 개의 금 표지를 환자 전립선의 기준 위치에 삽입한 후 CT 모의치료기를 이용하여 2 mm 슬라이스 간격으로 CT 영상을 획득하였으며 매 치료 전에 환자 셋업 보정을 위하여 OBI를 이용하여 직교하는 kV X선 환자 영상을 획득하였다. CT 및 kV X선 영상 내 표지 정보 및 좌표 값 추출을 위하여 화소값의 문턱값 처리, 필터링, 외곽선 추출, 패턴 인식 등 다수의 영상처리 알고리듬을 적용하였다. 각 표지들 위치의 대표값으로 삼각형의 무게중심 개념을 이용하였으며 기준 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 각각 무게중심의 좌표를 구한 후 그 차이를 보정해야 할 셋업의 오차로 계산하였다. 알고리듬의 건전성(robustness) 평가를 위해 팬텀을 이용하여 계산된 CT 및 kV X선 영상의 무게중심이 실제 지정된 위치와 일치하는지 여부를 확인하였으며, 본원에서 방사선 치료를 시행한 네 명의 전립선암 환자에 대상으로 치료 직전 촬영한 38 내지 39쌍의 kV X선 영상에 대하여 알고리듬을 적용한 후 OBI 프로그램에서 제공되는 2차원-2차원 맞춤 결과와 비교하였다. 결 과: 팬텀 실험 결과 실제 값과 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 계산된 무게 중심 좌표 값이 1 mm 오차 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 환자 영상에 적용한 경우에도 모든 영상에 대하여 성공적으로 각 표지의 위치를 계산할 수 있었으며 2차원-2차원 맞춤 기능을 이용하여 계산된 셋업 오차와 비교해본 결과 1 mm 범위 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 본 알고리듬을 이용하여 계산한 결과 셋업 오차는 전후(AP) 방향으로 환자별로 작게는 $0.1{\pm}2.7\;mm$에서 크게는 $1.8{\pm}6.6\;mm$까지, 상하(SI) 방향으로 $0.8{\pm}1.6\;mm$에서 $2.0{\pm}2.7\;mm$, 좌우(Lat) 방향으로 $-0.9{\pm}1.5\;mm$에서 $2.8{\pm}3.0\;mm$까지였으며 환자에 따라 그 편차의 차이가 있었다. 결 론: 제안된 알고리듬을 이용하여 1회 셋업 오차를 평가하는 데 소요되는 시간은 10초 미만으로서 임상 적용 시 환자 셋업 시간을 줄이고 주관성을 배제하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 온라인 환자 셋업 보정 시스템에 적용하기 위해서는 선형가속기의 제어 시스템에 통합되는 것이 필요하다.
붕괴된 사면의 정보는 제2차 피해의 발생우려가 있기 때문에 신속 정확하게 지형자료를 획득할 수 있어야 하고, 필요에 따라서 접근하지 않고 간접적인 측량방식으로 보다 효율적으로 표현할 수도 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 무인 헬리콥터 사진촬영시스템을 이용하여 붕괴된 도로 절개지 사면에 근접하여 상공에서 정지비행으로 대상지역의 영상을 촬영하였다. 그리고, 무타켓 Total Station에 의해 관측된 점과 영상해석에 의해 분석된 좌표점 10개와 비교한 결과 절대치 평균값은 X축 방향으로 평균 0.056m, Y축 방향으로 0.082m, Z축 방향으로 0.066m으로 나타났다. 또한, 검사점 10점에 대한 오차의 RMSE는 X축 방향으로 0.015636m, Y축 방향으로 0.021319m, Z축 방향으로 0.018734m로 나타났다. 따라서, 이러한 절개지 붕괴사면의 지형에 대하여 관계형 영상정합방법에 의해 접근하지 못하는 위험지역에서의 사면 범위와 각사면의 종 횡단면을 나타낼 수가 있었다.
본 논문에서는 스테레오 비젼 기법에 기반한 작업자 모니터링을 위한 자동 감시추적 시스템을 제안하였다. 즉, 인간 시각 시스템을 모방한 교차식 스테레오 카메라 시스템의 특성을 이용하여 작업자의 인식은 물론 추적, 감시가 가능한 새로운 형태의 지능형 감시추적 시스템을 설계 제안하였다. 즉, 작업자 표적의 다양한 변화에 관계없이 배경과 분리된 표적인식은 물론 움직이는 표적의 3차원적 위치 정보를 검출함으로써 실시간적 물체인식 및 추적이 가능한 새로운 형태의 지능형 스테레오 감시 추적 시스템을 제시하였다. 실험결과, 교차식 스테레오 카메라 기반의 이동물체 감시추적 시스템의 실험결과 팬과 틸트를 통한 물체추적 후 표적 중심좌표의 수평, 수직 평균오차는 1.82%, 1.11%의 매우 낮은 에러 값을 각각 유지하였으며, 추정된 물체의 3차원 위치좌표의 경우도 실제 물체 위치값과 비교하여 평균 2.5% 이하의 낮은 오차가 나타남이 분석되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 팬과 틸트가 탑제된 스테레오 카메라 기반의 감시추적 시스템은 복잡한 배경 및 주위환경 변화에도 이동 물체를 효과적으로 추출하여 적응적으로 감시 및 추적이 가능한 산업용 무인 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
2차원 카메라와 라인 레이저를 이용한 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템은 레일의 정확한 마모도 측정을 위하여 레일에 조사된 레이저 영역을 왜곡 없이 획득하고 이를 레일 단면과 정확하게 일치시켜야 한다. 그러나 일반적인 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템의 카메라는 레일의 측면에서 비스듬하게 레일을 촬영하여 사선방향(Oblique Viewpoint)의 원시영상을 획득하는 방식을 취하기 때문에 카메라 모델(Camera Model)과 투시 변환(Perspective Transform)을 이용하여 카메라로부터 획득한 원시영상이나 영상으로부터 추출된 레이저 영역의 좌표 데이터를 레일의 단면과 일치시키기 위한 영상 후처리 작업을 수행하게 된다. 이때 라인 레이저가 조사된 지점에서 획득한 레일 프로파일 데이터는 전체 측정 구간에 대하여 일정한 간격으로 측정된 불연속 데이터의 특성을 가지므로 측정된 각 레일 프로파일 데이터 사이의 영역에서는 정확한 레일의 마모도를 측정할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 레일의 양방향에서 획득한 영상에 대하여 3차원 레일 프로파일 생성을 위한 변형된 카메라 모델과 투시 변환을 적용함으로서 레일 마모도의 측정 정밀도를 향상하기 위한 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 제안하고자 한다. 제안된 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 통하여 전체 측정 구간내에 포함된 레일 마모도 측정 데이터의 불연속성을 효과적으로 제거하여 연속적인 측정면(Measurement Surface)을 생성함으로서 측정하고자 하는 전체 레일에 대한 향상된 측정 정밀도를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 보급형 회전익 무인항공기(드론, DJI 팬텀2 비전 플러스)를 이용하여 국내 소규모 석회석 노천광산 현장(대성MDI(주) 석교사업소)의 지형측량을 수행하였다. 고도 100 m, 속도 3 m/s 조건으로 30분간 자동모드 비행을 수행한 결과 총 89장의 항공사진을 획득할 수 있었다. 현장에서 취득한 항공사진 자료들을 보정하고, 정합한 결과 총 3,400만 개의 3차원 점군 데이터가 추출되었고, 이로부터 5 cm 해상도의 정사영상과 수치표면모델 자료를 생성할 수 있었다. 5개 지상기준점에 대해서 고정밀 위성측정시스템를 이용하여 측정한 위치 좌표와 회전익 무인항공기 사진측량시스템을 이용하여 추출한 위치 좌표를 비교한 결과 평균 제곱근 오차가 X, Y, Z 세 방향 모두 10 cm 내외로 나타났다. 따라서 보급형 회전익 무인항공기 사진측량시스템이 기존의 지형측량 장비들을 대체하거나 보완할 수 있는 기술로서 소규모 노천광산 현장에서 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자의 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그라고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 살시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.
본 연구는 근거리 사진측량기법을 이용하여 사면모형 진동실험시 사면모형 지표부 및 내부에 발생하는 변위와 사면파괴시 형상을 측정하는 것을 목적으로 한다. 사면모형 챔버와 사면모형에 원형타겟과 구형타겟을 설치하고 일정 시간간격으로 지진파를 가하였으며 사면모형이 파괴될 때까지 각 단계별로 사진을 촬영을 실시하였다. 촬영된 사진은 영상처리기법을 이용하여 타겟의 중심점을 자동으로 추출하였으며 표정 및 광속조정을 통해 타겟의 3차원 좌표값을 계산하였다. 실험결과 각 실험단계에서 변위량을 정밀하게 측정할 수 있었으며 타겟의 거동 및 파괴형상을 3차원으로 표시함으로써 사면 안정성 평가를 위한 모형실험시 기초자료로 활용할 수 있었다.
기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자와 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그리고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 실시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.
X-ray micro-CT를 이용한 지반재료 내부 미세구조 및 공극구조의 정밀한 이미지 처리는 종종 이미지 내에 원천적으로 포함되는 화상결함으로 인해 제약된다. 본 논문에서는 X-ray micro-CT 이미지에 가장 일반적으로 나타나는 화상결함인 패임(영상 외곽과 중심부의 명암 차이) 및 동심원상(영상 중심으로부터 방사방향으로 연속적으로 나타나는 원)을 제거할 수 있는 이미지 보정 기법을 제시한다. 결함 제거는 좌표 변환법, 정규화 및 2차원 푸리에 변환에 의한 저역 통과 필터링 기법의 순차적 적용을 통해 이루어진다. 이미지 처리 기법의 효과를 다공성 현무암의 CT 이미지에서 화상결함들을 제거하고 이진화 후 적층하여 3차원 공극 구조를 추출하는 과정을 통해 설명하였다. 패임 및 동심원상 결함을 제거한 이미지와 원본 이미지의 비교 결과 결함 제거는 대상 재료 공극률의 과대평가를 방지할 수 있으며, 따라서 화상결함의 적절한 보정은 X-ray CT의 지반재료 적용 시 필수적인 과정으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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