이 논문에서는 2002년 9월 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 유역을 대상으로 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적 지질환경 변화 정보를 추출하고 분석을 수행하였다. 다중 시기 자료에 대해 자동 임계치 설정 기반 무감독 변화 탐지 기법을 적용하여 여러 시기 및 센서별 변화 정보를 추출하였다. 변화탐지 결과, 제외지에서는 태풍 루사 직후 하천 탁도 변화, 습지의 수계 혹은 퇴적물로의 변화 및 계절적인 유량 차이에 의한 하도 노출 여부 등으로 변화지역이 나타났다. 주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지 개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다. 노한 야외 조사와 원격탐사 자료를 이용하여 미지형 분류도, 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 및 수해 지형 분류도를 작성하였다. 결론적으로 다중시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 위해 고해상도 자료에 적합한 자료처리 기법 개발이 병행되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 해안선의 변화양상을 분석하기 위하여 두 가지 부분(측량 부분과 프로그램 부분)으로 나누어 진행하였다. 첫 번째는 다년간 GPS 측량을 통하여 자료를 취득하여 해안선 정보를 수집하였다. 두 번째는 다중영상정보를 이용하여 해안선 변화에 대한 자동경계검출 알고리즘을 개발하여 비교 분석하였다. 실험대상지역은 한국의 대표적인 해안인 부산시 해운대해수욕장을 선정하였고, 실험은 RTK-GPS의 경우 2005년 9월부터 2009년 9월까지 총 8회, 그리고 항공 Lidar는 2006년 12월과 2009년 3월에 실험을 수행하였다. 그 결과 RTK-GPS으로 나타난 평균 해안선의 길이는 약 1,364.6m이고, 항공 Lidar의 결과는 약 1,402.5m로 나타났다. 본 연구에서는 Visual C++ MFC(Microsoft Foundation Class)를 이용하여 해안선 경계 추출 알고리즘을 고안하였으며, 항공사진과 위성영상을 이용하여 해안선을 추출한 결과 평균 1,391.0m로 나타났다. 실측한 정보와의 상호비교를 통하여 약 98.1%의 정확도로 해안선 자동경계 추출이 되는 것으로 제시되었다.
본 연구는 자동혈구분석기 Hemavet 950FS를 이용한 돼지 혈액 내 혈구분석의 유효성을 검증하고, 정확한 분석을 위한 유효시간을 결정하기 위하여 실시하였다. 분석시료는 체중 60 kg (${\pm}3.5$)의 Duroc 종 34두로부터 채취하였으며, 이들 중에서 분석치가 정상범위를 벗어나거나 용혈이 발견된 시료는 연구에서 제외하고 최종적으로 10개의 시료를 본 연구에 이용하였다. 임의의 하나의 시료에 대해 10회 연속분석을 통하여 일내변동을 조사한 결과, leukocytes계 혈구들 중에서 백혈구, 호중구, 림프구에서는 낮은 일내변동으로 분석의 유효성이 인정되었으나, 단핵구, 호산구, 호염구에 있어서는 큰 변동을 나타내었다. 이와 반면에 erythrocytes 및 thrombocytes계 혈구들의 모든 지표들은 안정적인 일내변동이 관찰되었다. 채혈 후 시간 경과에 따른 혈구변화를 분석한 결과 leukocytes계 혈구 및 thrombocytes계 혈구는 시간경과에 따라 검출농도가 유의적으로 감소되는 것으로 관찰되었다. 반면, erythrocytes계 혈구들은 채혈 후 120시간까지는 안정적으로 분석이 가능한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 종합하면, Hemavet 950FS는 돼지의 혈액 내에서 단핵구, 호산구, 호염구를 제외하고 일반 혈구분석에 유용한 것으로 판단된다. 또한, leukocytes 및 thrombocytes계 혈구들에 대한 정확한 분석을 위해서는 채혈 후 4시간 이내에 분석이 이루어져야하며, erythrocytes계 혈구들은 채혈 후 120시간까지는 안정적으로 검출이 가능한 것으로 사료된다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
도로 보수 및 도로 개발에 투자되는 비용이 증가세에 놓여있다. 그러나 포트 홀이나 지반 침하와 같은 사고들로 인하여 운전자들의 안전에 대한 위험성과 사고들로 인해 발생하는 물질적인 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 주행 시 발생하는 진동의 크기에 따라 운전자가 직접적인 개입 없이 도로 파손 여부를 판단하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 본 논문에서는 시스템을 개발하는 과정에서 실제 차량을 사용할 수 없는 환경의 제한으로 인하여 RC카 (Remote Control Car, 이하 RC카) 시뮬레이터를 사용하여 시스템을 구현하였다. 또한, RC카 시뮬레이터 차체에 진동 센서와 GPS 센서를 부착하여 주행하는 동안 실시간으로 차량의 움직임으로 발생하는 진동 수치와 위치 정보를 측정, 해당 데이터들을 서버로 전달하였다. 이로서 외부 사용자가 데이터를 기반으로 도로 파손 여부와 보수가 진행된 도로의 점검을 기존 방법보다 용이하게 파악할 수 있도록 응용을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템을 통하여 향후 도로 파손에 대한 조기 대처 및 데이터를 기반으로 패턴 예측을 할 수 있을 것이며, RC카 시뮬레이터의 경우 평평도가 요구되는 다른 분야의 사업과 접목시켜 상용화가 가능할 것으로 예상된다.
유방 촬영술(Digital mammography)은 유방암의 조기 진단에서 매우 중요한 진단 방법으로서 비촉지성 유방암의 조기 발견율을 높여 유방암에 따른 여성의 사망률을 감소시키고 있다. 그 중에서도 유방 병변의 미세석회화(Microcalcification)는 조기 유방암의 진단에 있어서 중요한 병변으로 보고 되고 있으며, 선별 검사로 임상적 유용성이 확립된 상태이다. 유방 촬영술에서 미세석회화 소견은 영상의학과 전문의가 판독하여 조직 검사에서 양성 및 악성 병변에 대하여 각각 군집의 개수, 군집 당 석회화 수, 미세석회화 크기와 범위, 미세석회화 형태, 동반 종괴의 유무 등을 분석하여 최종적으로 진단을 확정한다. 그러므로 군집화된 미세석회화의 정보는 유방암 예측에 있어 임상적인 실질 정보를 가지고 있으며, 의사에게 진단을 위한 검사의 기본적인 가이드라인을 제시한다. 따라서 본 연구에서는 유방 촬영술의 디지털 영상에 나타난 미세석회화의 정량적인 계산을 위해서 DoG filter, Adaptive thresholding, Expectation Maximization의 3단계를 제안한다. 제안한 알고리듬을 실험을 통하여 군집화 및 각 클러스터 내의 미세석회화의 분포 개수, 길이를 측정하였으며, 임상의 사에게 디지털 유방영상의 분석을 통하여 초기 유방암 진단의 지표를 제시할 것으로 사료된다. 그리고 이는 객관적인 유방암 컴퓨터자동검출(CAD)에 사용될 수 있는 병변의 정보로서 가능성을 보였다.
영상분할이란 영상내의 이미지 상의 특정한 의미가 있는 영역으로 나누는 영상처리 방법을 일컫는다. 이미지 합성이나 분석을 위해서는 구분된 영역이 최대한 인간이 의미를 부여할 수 있는 물체를 나타내는 것이 바람직하나, 현재의 컴퓨터에의한 자동 영상이해 기법으로는 그 학문적 및 기술적인 한계로 인하여 영역의 분할이 수치적인 의미 이상을 가지게하기 어렵다. 따라서, 사용자가 결정적인 물체 경계의 정보를 제공하고 그에 기반하여 처리하는 HCI(Human Computer Interaction)개념을 도입하면 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 기존의 "지능형 가위" (Intelligent Scissors)나 스네이크 (Snake) 방법 등에서도 사용자의 입력이 결과에 결정적인 역할을 하는 것을 보여준다 [1][2]. 본 논문은 기존의 방법에 비하여 미세한 영역의 경계를 추출 및 추적을 향상할 수 있는 효율적인 대화형 영상분할 기법을 제안한다. 제시된 방법은 지능형 가위의 개념에 일부 기반하나 안정된 경계선 추출을 위하여 이미 영상처리분야에서 확립된 캐니 경계 검출법(Canny Edge Detector)을 사용한다. 그리고 캐니 경계 검출법으로 잘 탐지되지 않는 경계선 부분에 대한 검출을 위하여 경계 "재봉법"(Sewing Method)을 제시하였으며, 작업 효과와 효율을 증진 시키기 위하여 인접 화소들을 검색하는 순서와 검색 대상 화소를 지정하는 5-방향 경계 추적 방법(5-Direction Edge-Following Method)을 제안하였다.
대구경 배관에서 소구경 배관으로 연결하는 부위 및 배관의 방향 전환을 위해 사용하는 소켓용접부는 용입불량 및 사용시간이 경과되면서 내부로부터 진전될 수 있는 균열 등의 결함을 가질 수 있다. 그러나 지금까지 적용하고 있는 비파괴검사법인 액체침투탐상과 방사선투과검사로는 내부에 존재하는 균열성 결함의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 소켓용접부 내부의 균열성 결함 검출을 위한 초음파 검사 기법을 확립하였고, 검사를 수행할 수 있는 초음파 탐촉자를 설계 제작하였으며, 자동으로 검사할 수 있는 검사 장비와 제어용 운영 프로그램을 개발하였다. 개발된 장비는 컴퓨터를 기반으로 하고 있으며, pulser/receiver를 내장하고 100 MHz 고속 A/D board를 사용하여 초음파 탐상기 역할을 프로그램으로 구현하였으며, ISA interface type으로 4축 제어용 motion controller를 개발하여 자동 검사를 수행하는 scanner를 제어하도록 하였으며, 검사 결과는 소켓용접부 단면을 실시간 영상으로 나타내도록 되어 있다. 인공결함 시험편의 결함을 평가한 결과 결함의 깊이가 1mm인 결함의 평가 길이는 실제 크기보다 작게 나타내고 있으며, 결함의 깊이가 증가할수록 결함의 길이가 더 크게 평가되었다. 본 연구로 개발한 장비는 원자력 발전소나 화학플랜트에 많이 널려 있는 소켓용접부 내의 용입불량, 피로 균열 등을 검출하여 객관적인 검사 결과를 제시할 수 있으므로 설비 안전 관리 및 보수 부위 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전동 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다. 그리고 휴대용 생체 신호 측정센서를 부착하여 실시간 몸이 불편한 장애인의 생체신호를 모니터링 하여 이상 시 알람 경보를 보호자 및 관계자에게 전달한다.
본 연구의 목적은 실외 보행 실험 시 사용하기에 간편한 가속도계를 이용하여 보행 이벤트를 자동으로 검출하는 알고리즘을 개발하고 검증하는 것이다. 개발된 알고리즘은 신발의 발등에 부착된 3축 가속도계의 가속도의 총합과 보행 진행 방향(x축) 가속도를 이용하였다. 가속도 총합은 착지 시점의 검출에, x축 가속도는 이지 시점의 검출에 각각 사용되었다. 7명의 피험자가 느린 보행 속도 선호 보행 속도 빠른 보행 속도로 보행 실험을 수행하였고, 개발된 알고리즘의 검증을 위해 지면반력기를 포함한 3차원동작분석시스템과 동시에 실시되었다. 지면반력기를 이용한 보행 시점을 기준으로, 기존에 발표된 동작 자료만을 이용한 알고리즘을 통하여 얻어진 보행 시점도 함께 비교 하였다. 그 결과, 고안된 알고리즘의 정확도는 지면반력기를 이용한 값에 평균, 착지시점은 $22.33{\pm}17.45ms$, 이지시점은 $26.82{\pm}14.78ms$의 차이가 났고, 그 오차의 패턴이 일관적으로 20ms가량 먼저 검출되는 경향이 있었다. 일반적으로 트레드밀 실험에서 많이 사용되는 동작데이터를 통한 보행 시점의 비교에서도 크게 차이를 보이지 않았다. 그러므로 개발된 알고리즘은 실외 실험의 보행 시점 검출에 이용할 수 있을 것으로 판단된다. 추후 연구로는 현재의 가속도계만으로 보행 시점뿐 만아니라, 중력가속도 성분을 제거하여 보행 공간변인의 추출이 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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