본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한문자인식 방법 중 문자의 최소 단위인자음과 모음을 분리시켜 문자의 모멘트를 분석하여 산출되는 정보를 사전에 컴퓨터에 입력시켜 문서화된 수기 문자를 컴퓨터에 저장하고 인식시키는 방법에 접근 하였다. 연구는 획득한 문장 이미지에서 잡음을 없애고 줄 단위로 분리, 분리된 줄 단위 문장은 한 문자 단위로 다시 분리된 후 자음과 모음으로 분리 하였다. 분리된 자소는 CVIPtools를 사용하여 히스토그램 평활화와 침식 및 평균값 필터를 처리한 후 C++를 이용하여 세선화 처리하고 세선화된 자소는 팽창 및 크기 변환하여 모든 자소가 동일 굵기, 크기 이미지로 만들었다. 표준화 이미지는 이진화 이미지로 변환하여 3단계 웨이브릿 변환을 이용하여 데이터의 양을 1/64로 줄인 후 해밍거리를 조사하였다. 연구 결과 다양한 'ㄱ'상호간 및 'ㅅ'상호간의 일치도는 매우 높게 나타났고, 서로 상이한 'ㄱ'과 'ㅅ'을 비교 했을 때 상호간 일치도가 매우 낮게 나옴을 알 수 있었다. 이 연구 결과로 더 많은 수기 자소들에 대한 해밍거리조사가 이루어지면 각각의 자음과 모음의 모멘트 구분하여 수기 문자 인식에 중요한 정보를 알 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.
근래 산업은 기계 자동화로 변화하고 있는 추세이며, 선박도 센서를 통해 기기 정보를 디지털 정보로 얻는다. 하지만 선박은 기기상태 점검을 위해 선원들이 정해진 시간마다 기관실을 순찰하며 기기들의 정보를 아날로그 게이지를 통해 확인하는데, 이는 순찰 중에 선원에게 발생할 수 있는 모든 안전 위험은 물론 시간과 기회비용 또한 소모된다. 자율이동로봇을 이용한 기관실 순찰 방법은 선원의 안전 위험은 물론 시간과 기회비용도 소모되지 않기 때문에 해결책으로 활발히 연구 중이다. 자율이동로봇을 이용한 아날로그 게이지 판독은 로봇이 게이지를 인식하기 위한 디지털화가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 이미지 처리를 이용하였다. 아날로그 게이지 이미지는 이미지 전처리를 통해 노이즈 제거 및 특징을 부각 시켰다. 이미지 전처리를 완료한 이미지는 이미지 처리를 통해 아날로그 게이지의 중심점, 지침점, 최소값 및 최대값을 검출하였다. 이 점들을 연결한 직선을 통해 최소값부터 최대값까지의 각도 및 최소값부터 지침점까지의 각도를 획득하였다. 각도는 수식을 통해 현재 아날로그 게이지가 나타내고 있는 값을 디지털화하여 나타내었다. 실험을 통해 이미지 처리를 통한 아날로그 게이지의 디지털화가 잘되어 게이지의 현재 지시값을 근사하게 나타냄을 확인할 수 있었다. 본 알고리즘을 순찰로봇에 적용한다면 기관실 순찰을 위한 선원의 안전 위험 및 시간과 기회비용까지 보전 할 수 있을 것으로 사료된다.
GPS측위는 수신한 신호를 바탕으로 계산된 위성의 위치와, 의사거리를 이용하여 수신기의 위치를 결정한다. 위성의 신호는 전달되는 과정에서 주변 물체에 의해 반사 및 굴절되는데, 이에 신호전달이 지연되어 다중경로 오차가 유발된다. 본 논문에서는 정확도 향상을 위해 영상을 활용한 다중경로 오차 경감 방식을 제안하고자한다. 연구의 목표는 영상처리를 이용하여 신호의 차폐환경을 계산하고 GPS측위에 적용하여 오차를 보정하는 것이다. 먼저, 영상의 잡음 제거를 위한 전처리 기법을 수행한다. 다음으로, 허프변환을 적용하여 건물옥상의 외곽선을 검출하고, 연산을 통해 차폐각과 허용가능한 방위각 범위를 계산한다. 이후, 영상처리 결과를 바탕으로 위성을 차폐에 따라 분류한다. 최종적으로, 분류된 위성에 서로 다른 무게를 적용하는 가중치 모델을 세우고 단독측위방식을 기반으로 수신기 위치를 결정한다. 실험에는 600개의 GPS데이터를 사용하였으며, 수평방향 RMSE의 경우 2.29m, 수직방향 RMSE의 경우 15.62m 오차가 절감된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서, GPS측위기술에 영상처리기술을 융합한 복합측위 방식의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 토지와 물이 포함된 지역에서 초분광 영상을 이용한 토지피복 분류 가능성을 제시하는데 있다. CASI-1500 항공 초분광 영상을 통해 취득한 초분광 영상에 대해 전처리 작업으로서 대기보정을 수행한 후, 대기보정 전 후에서 몇 개의 토지피복 클래스에 대해 대기보정 효과가 비교 분석되었다. 항공사진과 수치지형도와 같은 참조자료로 활용하여 초분광 영상에 의한 토지피복 분류결과를 분석한 결과, 최대우도법에서는 약 67.0%의 전체정확도를 나타내었으며, 최소거리법은 52.4%의 전체정확도를 보였다. 또한 도로, 밭, 비닐하우스에서는 토지피복 분류의 생산자 정확도가 높게 나타났으나, 하천, 산지, 초지지역에서는 매우 복잡한 객체로 구성되어 있기 때문에 토지피복 분류의 생산자 정확도가 낮게 나타났다. 따라서 향후에는 특정객체 분류를 위한 최적의 밴드선별과 객체 고유의 분광특성을 고려한 분광 라이브러리를 구축하는 연구가 필요하다.
수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 생성할 때 입체영상매칭(stereo matching) 연산은 많은 수행시간이 소요된다. 매칭연산은 일반적으로 상관계수(correlation)에 의한 방법이 사용되고 있으며, 매칭점 분포가 균등한 지역기반방식(area-based method)이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 지형을 식별하여 매칭연산에서 검색영역(search area)과 기준윈도우(mask window)의 크기를 조정하여 효율적인 매칭을 수행하는 방안을 제시하였다. 영상을 분할하기 위하여 경계보호평활화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 전처리를 수행하였으며, 필터를 거친 영상에 대해서 영역성장 알고리듬을 적용하였다. 분할된 영역은 MRF(Markov Random Field) 모델에 의한 식별과정을 통하여 산악, 평야, 수계지역으로 식별된다. 영상매칭은 예비시차(predicted parallex) 계산과 상세매칭(fine matching)의 두 단계를 거치며, 예비시차를 이용하여 상세매칭단계에서 검색영역의 위치를 결정한다. 검색영역과 기준윈도우의 크기는 화소에 대한 지형식별정보에 의해 결정된다. 주변화소와 시차가 유사한 평야지역과 수계지역의 검색영역을 축소함으로서 매칭연산시간을 단축시켰다. 대전-금산지역의 $10km{\times}10km(1024{\times}1024)$ 영상을 4개 사용하여 실험한 결과 지형식별정보를 이용하지 않았을 경우보다 영상매칭 수행시간이 $25%{\times}35%$정도 단축시킬 수 있음을 보였다.
사시 진단을 위해 임상에서는 다양한 사시각 측정 방법들이 개발되어 이용되어 왔다. 그러나 기존 방법들은 대부분 육안 검사에 의해 이루어지므로 사용자의 주관적인 판단이 개입할 가능성이 크며 협조적인 대상에 대해서만 측정이 용이하다는 단점이 있다. 따라서 보다 이를 보완할 수 있는 객관적이고 신뢰성 있는 사시각 측정 방법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 임상 측정 방법의 문제점들을 보완할 수 있는 컴퓨터 기반의 새로운 자동 사시각 측정 소프트웨어의 개발을 소개한다. 먼저 간단하게 촬영된 환자의 전안부 영상을 획득하고 구형 RGB 모델을 이용하여 전처리를 수행하였다. 이후 새롭게 개발된 3차원 안구모델과 수학적인 측정 알고리즘을 이용하여 사시각 측정이 자동적으로 이루어지도록 하였다. 유효성 평가를 위해 10명의 환자 데이터를 대상으로 두 명의 검사자가 임상 측정 방법 중의 하나인 크림스키 테스트 방법을 통해 측정한 결과와 개발 소프트웨어를 이용하여 측정한 결과를 비교하였다. 그 결과, 두 명의 검사자의 상관계수는 각각 0.955, 0.969로 나타났으며, 두 검사자 간의 상관계수는 0.968로 나타나 객관성과 재현성이 매우 높음을 확인하였다. 향후 기존 사시진단 검사 방법들의 보조 수단이나 새로운 대안으로써 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
사람이 두 눈을 통하여 3차원 공간을 지각하는 것과 같이 두 대의 카메라로부터 얻어진 스테레오 영상을 이용하여 3차원 정보를 얻을 수 있다. 스테레오 영상은 많은 데이터량을 가지기 때문에 최근 수년간 디지털 비디오 압축 기술의 발전과 함께 스테레오 영상을 효율적으로 압축하기 위한 기술이 개발되고 있다. 스테레오 영상을 압축하고 3차원 정보를 추출하는데 이용되는 양안차 추정은 일반적으로 두 스테레오 영상의 화소 간의 밝기 차이를 이용한다. 하지만 두 카메라의 초점거리, 방향, 상대적 위치, 조리개에 의해 입사되는 빛의 양 등의 미세한 차이에도 스테레오 영상 간의 밝기차가 발생한다. 밝기차가 있는 스테레오 영상은 부정확한 양안차 벡터와 이에 따른 낮은 압축 효율과 같은 문제점을 발생시킬 수 있다. 따라서 이런 스테레오 영상 간의 밝기차를 사전에 보상한 후 압축함으로써 압축의 효율을 높이고, 또한 재생 시 두 눈을 통하여 들어오는 서로 다른 시각 정보로 인한 눈과 두뇌의 피로를 덜어 줄 수 있다. 본 논문에서는 간단하면서도 효율적인 전처리 방법으로 전역 밝기 보상과 국부지역 밝기 보상 및 계층적 밝기 보상을 제안한다 실험결과는 제안된 보상 방법이 효율적으로 스테레오 영상을 압축하는 것을 보여준다.
본 연구에서는 야외에서 자료 취득이 가능하며 한 번에 다량의 사과를 촬영할 수 있는 지상용 초분광 스캐너를 활용하여 사과의 분광정보와 당도와의 부분최소제곱회귀분석(PLSR, Partial Least Square Regression)을 수행하였으며, 최적의 예측모델을 구축하기 위한 다양한 전처리기법의 적용가능성을 평가하고 VIP(Variable Importance in Projection)점수를 통한 최적밴드를 산출하였다. 이를 위하여 360-1019 nm영역에서 촬영된 515밴드의 초분광 영상에서 70개의 분광곡선을 취득하였으며, 디지털광도계를 이용하여 당도($^{\circ}Brix$)를 측정하였다. 사과의 분광특성과 당도사이의 회귀모델을 구축하였으며, 최적의 예측모델은 모델 예측치와 실측치간의 결정계수($r_p^2$, coefficient of determination of prediction)와 RMSECV(Root Mean Square Error of Cross Validation), RMSEP(Root Mean Square Error of Prediction)등을 고려하여 선정하였다. 그 결과 산란보정 기법의 대표적인 MSC(Multiplicative Scatter Correction)의 기반의 전처리기법이 가장 효과적이었으며, MSC와 SNV(Standard Normal Variate)를 조합한 경우 RMSECV와 RMSEP가 각각 0.8551과 0.8561로 가장 낮았고, $r_c^2$와 $r_p^2$은 각각 0.8533과 0.6546으로 가장 높았다, 또한 360-380, 546-690, 760, 915, 931-939, 942, 953, 971, 978, 981, 988, 992-1019 nm 등이 당도 측정을 위한 가장 영향력 있는 파장영역으로 나타났다. 해당 영역의 분광값을 가지고 PLSR을 수행한 결과, 전파장대를 사용할 때보다 RMSEP가 0.6841로 감소하고 $r_p^2$는 0.7795로 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 사과의 당도측정에 있어 야외에서 취득한 초분광 영상자료의 활용 가능성을 확인하였으며, 이는 필드자료 및 센서 활용분야의 확장가능성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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