• Journal of Biosystems Engineering
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• 제27권2호
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• pp.143-150
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• 2002

Several researches for site-specific weed control have tried to increase accuracy of weed detection with machine vision technique. However, there is a problem which needs substantial time to perform site-specific spraying. Therefore, new technology for real-time precision spraying system is needed. This research was executed to develope the new technology to estimate weed density and size in real time, and to conduct a real-time site-specific spraying. It would effectively reduce herbicide amounts applied for a crop field. The real-time precision spraying system consisted of a Differential Global Positioning System (DGPS) with an error of 2 cm, a machine vision system, a geomagnetic sensor for correction of view point of CCD camera and an automatic sprayer with separately controlled nozzle. The weed density was calculated with comparison between position information and a pre-designed electronic map. The position information was obtained in real time using the DGPS and the machine vision. The electronic map contained a position database of crops automatically constructed when seeding. The developed system was tested on an experimental field of Seoul National University. Success rate of the spraying was about 61%.

• 한국측량학회지
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• 제17권3호
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• pp.213-223
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• 1999

부가가치가 큰 대규모 공공자료인 국가기본도 수치지도 자료기반의 고품질을 확보하고, 수치지도제작에서 발생할 수 있는 각종 오류들을 효율적으로 탐색할 수 있는 개선된 수치지도제작 모형을 구현하였다. 이를 위해 기존에 제작된 수치지도를 분석하고 수치지도 상에 포함될 수 있는 각종 오류를 대분류 자료층으로 구분하여 유형화하고, 유형화된 오류들을 탐색하기 위해 자동오류탐색 프로그램과 전산부호검사 프로그램을 개발하였으며, 순수육안탐색방법을 체계화하여 오류탐색방법에 따라 탐색 가능한 오류들을 범주화하였다. 수치지도제작 개선모형을 구현하기 위해 연구한 결과, 수치지도 제작과정에서 발생할 수 있는 각종 오류들이 체계적으로 탐색됨으로써, 수치지도 제작 공정별로 오류가 감소된 수치지도 자료기반의 구축이 가능하게 되었으며, 수치지도 자료기반의 오류가 최소화되어 품질이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국환경과학회지
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• 제27권11호
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• pp.1155-1167
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• 2018

We developed a small sensor observation system (SSOS) at a relatively low cost to observe the atmospheric boundary layer. The accuracy of the SSOS sensor was compared with that of the automatic weather system (AWS) and meteorological tower at the Korea Meteorological Administration (KMA). Comparisons between SSOS sensors and KMA sensors were carried out by dividing into ground and lower atmosphere. As a result of comparing the raw data of the SSOS sensor with the raw data of AWS and the observation tower by applying the root-mean-square-error to the error, the corresponding values were within the error tolerance range (KMA meteorological reference point: humidity ${\pm}5%$, atmospheric pressure ${\pm}0.5hPa$, temperature ${\pm}0.5^{\circ}C$. In the case of humidity, even if the altitude changed, it tends to be underestimated. In the case of temperature, when the altitude rose to 40 m above the ground, the value changed from underestimation to overestimation. However, it can be confirmed that the errors are within the KMA's permissible range after correction.

• 한국가시화정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.28-35
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• 2021

In this study, an image processing method for the measurement of two-phase bubbly flow is developed. Shadowgraphy images obtained by high-speed camera are used for analysis. Some bubbles are generated as single unit and others are overlapped or clustered. Single bubbles can be easily analyzed using parameters such as bubble shape, centroid, and area. But overlapped bubbles are difficult to transform clustered bubbles into segmented bubbles. Several approaches were proposed for the bubble segmentation such as Hough transform, connection point method and watershed. These methods are not enough for bubble segmentation. In order to obtain the size distribution of bubbles, we present a method of splitting overlapping bubbles using watershed and approximating them to ellipse. There is only 5% error difference between manual and automatic analysis. Furthermore, the error can be reduced down to 1.2% when a correction factor is used. The ellipse fitting algorithm developed in this study can be used to measure bubble parameters accurately by reflecting the shape of the bubbles.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.681-685
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• 2022

COVID-19 사태를 비롯하여 인류는 지속적인 바이러스 감염에 노출되고 있고 감염자를 신속하게 격리하고 접촉자를 추적하여 감염 확산을 방지를 위한 노력이 진행되고 있다. 연락을 통해 확진자 접촉을 확인하는 수동적인 역학조사는 정확성과 신속성 측면에서 한계가 있어 다양한 디지털 기술을 활용한 자동적인 추적 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 저전력 블루투스 BLE(Bluetooth Low Energy) 기술을 활용하여 접촉을 확인하고 RSSI (Received Signal Strength Indicator) 값에 대한 분석과 보정을 통해 밀접 접촉을 식별하는 알고리즘을 제시하고, 중앙집중형 서버 구조의 바이러스 확산을 방지할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.103-114
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• 2024

The escalating demands for high-resolution satellite imagery necessitate the dissemination of geospatial data with superior accuracy.Achieving precise positioning is imperative for mitigating geometric distortions inherent in high-resolution satellite imagery. However, maintaining sub-pixel level accuracy poses significant challenges within the current technological landscape. This research introduces an approach wherein upsampling is employed on both the satellite image and ground control points (GCPs) chip, facilitating the establishment of a high-resolution satellite image precision sensor orientation. The ensuing analysis entails a comprehensive comparison of matching performance. To evaluate the proposed methodology, the Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), boasting a resolution of 0.5 m, serves as the high-resolution satellite image. Correspondingly, GCP chips with resolutions of 0.25 m and 0.5 m are utilized for the South Korean and North Korean regions, respectively. Results from the experiment reveal that concurrent upsampling of satellite imagery and GCP chips enhances matching performance by up to 50% in comparison to the original resolution. Furthermore, the position error only improved with 2x upsampling. However,with 3x upsampling, the position error tended to increase. This study affirms that meticulous upsampling of high-resolution satellite imagery and GCP chips can yield sub-pixel-level positioning accuracy, thereby advancing the state-of-the-art in the field.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.701-715
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.

• 핵의학기술
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• 제18권2호
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• pp.33-38
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• 2014

SPECT의 기능적인 영상과 CT의 해부학적 영상을 융합하여 영상 진단의 시너지 효과를 창출하는 SPECT/CT는 부가적인 CT의 사용으로 환자의 피폭선량을 증가시킨다. SPECT/CT를 사용함으로서 불가피한 피폭선량에 대한 선량감소 효과를 위해 CT의 방사선 노출 시 선량이 환자의 크기와 모양에 따라 자동조절 되는 CT장비의 자동노출제어(Automatic exposure control, AEC)시스템을 SPECT/CT에 적용함으로써 피폭선량의 감소효과와 영상의 질의 변화를 비교 및 평가하고자 하였다. 실험에 사용된 SPECT/CT는 GE사의 Discovery 670이며, AEC 기법으로는 Smart mA를 선원은 $^{99m}Tc$을 사용하였다. CT선량 변화에 따른 SPECT영상과 CT영상의 질을 비교하기 위해 CT의 조건을 첫 번째 관전압 80, 100, 120, 140 kVp, 관전류 10, 30, 50, 100, 150, 200, 250 mA, 두 번째 AEC기법은 (10-250 mA)로 설정하여 실험하였으며, SPECT영상의 resolution과 contrast를 평가하기 위해 triple line phantom과 Flangeless Esser PET phantom을 사용하였으며, CT영상과 선량을 평가하기 위해서 anthropomorphic chest phantom을 이용하였다. Torso protocol (120 kVp, 150 mA)을 적용하였으며 AEC기법(120 kVp, 10-200 mA)으로 촬영하여 noise와 uniformity를 측정하였으며, CTDI (mGy), DLP (mGycm)값을 구하였다. 관전압, 관전류의 변화와 AEC 적용에 대한 감쇠보정 한 SPECT영상에서의 Resolution은 FWHM [mm] left 3.48 mm, center 3.65 mm, right 3.60 mm로 일정한 값을 보였다. Contrast의 결과 값은 cold spot에 대한 감쇠물질 정도에 따른 공기, 물에 대해서는 큰 차이를 나타내지 않았으며, 뼈에 대해서는 관전압이 증가할수록 감소하는 값을 보였다. Hot spot에 대해서는 관전압과 관전류의 변화 그리고 AEC를 적용 시 큰 차이를 보이지 않았다. CT영상에서의 noise값을 각각 비교한 결과 15.4, 18.5으로 AEC적용 시 noise 값은 증가하였지만 noise값의 coefficient variation (CV)값은 각각 33.8, 24.9으로 AEC 사용 시 노이즈 값의 변동이 작아 uniformity한 영상을 얻을 수 있었다. 선량평가를 위한 비교에서 DLP[mGy-cm]값은 426.78, AEC 적용 시 352.09의 값을 보여 AEC적용 시 피폭선량이 약 18% 감소함을 알 수 있었다. 본 실험을 통하여, SPECT/CT 영상에서 CT선량변화에 따른 SPECT 영상의 감쇠보정은 차이가 없음을 확인 할 수 있었으며, CT선량의 증가는 CT영상의 질은 향상되지만, 피폭선량이 증가하므로 피폭선량을 줄이기 위해 AEC기법을 적용하여 동일한 감쇠 보정된 SPECT영상과 noise가 균일한 CT영상을 획득할 수 있으며 피폭선량이 감소할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권3호
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• pp.191-197
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• 2013

방사선 치료 시 방사선이 조사되는 동안 환자의 움직임을 모니터링하는 것은 치료의 성공을 결정 하는 중요한 요인이다. 따라서 방사선이 조사되는 동안 환자의 움직임을 실시간으로 감시하고 움직인 치료위치를 자동으로 보정 할 수 있는 시스템을 개발 하였다. 원점을 중심으로 직교하게 위치한 2개의 CCD 카메라를 이용하여 3차원적 환자의 위치를 확인 하고, 틀 맞춘 상호교차 비교법(normalized cross-correlation method)을 이용한 영상 본 맞춤(image pattern matching) 방법을 이용한 환자위치 모니터링 시스템을 개발하였다. CCD카메라로부터 촬영된 영상을 컴퓨터로 전달하여 위치 변화를 정량적으로 분석 하여 빔 켜고 끔(beam on and off)를 위한 방아쇠신호(trigger signal)를 발생시키고, 이동치료대(moving couch)의 모터를 제어할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 0.5 mm 이하의 분해능으로 환자의 위치를 자동으로 보정할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권3호
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• pp.215-226
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• 2015

일반적으로 UAV를 이용한 항공촬영은 약 430 MHz 대역폭의 radio frequency (RF) 모뎀을 이용하여 UAV와 지상관제시스템간의 연결을 통해 UAV의 통제 및 원격 조종을 한다. 기존의 방법을 이용한 경우 1~2 km 정도의 통신 범위를 가지고 있으며 잦은 혼선이 일어나고, 무선통신은 전파를 매개로 정보를 전달하기 때문에 신호세기를 10 mW로 제한을 두고 있어 장거리 통신을 하는데 제약이 있었다. 본 연구에서는 스마트 카메라의 long-term evolution (LTE), 블루투스, WiFi와 같은 무선 데이터 통신 기술을 이용하여 데이터 송수신이 가능한 통신 모듈 시스템과 카메라를 이용하여 영상 획득이 필요한 지역에서 UAV에 영상을 획득하는 자동촬영 시스템을 설계하고 개발하는데 그 목적은 둔다. 본 연구에서 제안한 안드로이드 기반의 UAV 촬영 및 통신모듈시스템은 스마트 카메라 하나로 영상 획득뿐만 아니라 UAV 시스템과 지상관제 시스템을 연결해주며, UAV 시스템의 GPS와 자이로스코프, 가속도계, 자기 계측 센서 등의 센서로 부터 획득된 3차원 위치정보와 3차원 자세정보를 실시간으로 제공받을 수 있어서 항공삼각측량을 통한 UAV의 위치 및 보정 작업에 실시간으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.