독립적인 로보트나 자동차 제어 응용을 위하여 고속 3-D 비젼시스템들은 매우 중요하다. 이 논문은 다음과 같은 세가지 과정으로 구성되는 stereo vision process 개발에 대하여 논술한다 : 왼쪽과 오른쪽 이미지의 edges 추출, matching coresponding edges와 3-D map의 계산. 이 process는 VME 150/40 Imaging Technology vision system에서 이루어졌다. 이것은 display, acqusition, 4Mbytes image frame memory와 세 개의 연산 카드로 구성되는 modular system이다. 40 MHz로 작동하는 프로그래머불 연산 모듈은 $64{\times}32$ bit instruction cache와 두개의 $1024{\times}32$ bit RAM을 가진 TMS320C31 DSP에 기초를 두고 있다. 그것들은 각각 512 Kbyte static RAM, 4 Mbyte image memory, 1 Mbyte flash EEPROM과 하나의 직렬 포트로 구성되어있다. 모듈간의 데이터 전송과 교환은 8 bit globalvideo bus와 세 개의 local configurable pipeline 8 bit video bus에 의하여 이루어졌고, system management를 위하여 VME bus가 쓰였다. 두 개의 DSP는 왼쪽 및 오른쪽 이미지 edges 검출을 위하여 쓰였고 마지막 processor는 matching process와 3-D 연산에 사용되었다. $512{\times}512$픽셀 이미지에서 이 센서는 scene complexity에 따라 1Hz정도의 조밀한 3-D map을 생성했다. 특수목적의 multiprocessor card들을 사용하면 결과를 향상시킬 수 있을 것이다.
수동형(passive) 밀리미터파(millimeter wave) 영상은 의복 등에 은닉된 물체의 탐지가 가능하며 악천후의 상황에서도 감쇄도(attenuation)가 낮아 식별이 가능한 영상을 획득할 수 있다. 그러나 영상 시스템의 공간 해상도(spatial resolution)가 낮고 수신신호가 미약하여 잡음의 영향이 크고 시스템의 온도 분해능(temperature resolution)에 따라 영상의 질이 달라진다. 본 논문에서는 수동형 밀리미터파 영상과 일반 카메라부터 획득되는 영상의 정합(registration)과 은닉된 물체의 시각화를 위한 영상 융합(fusion)을 연구한다. 영상의 정합은 추출된 몸체 경계 간의 상호상관도를 최대로 하는 어파인 변환(affine transform)으로 수행되며 융합은 영상 분해를 위한 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform), 융합 법칙(fusion rule), 영상을 복원하기 위한 역 이산 웨이블릿 변환의 3단계로 구성된다. 실험에서는 수동형 밀리미터파 영상 시스템에 의해 칼, 도끼, 화장품, 그리고 휴대폰과 같은 또는 비금속의 다양한 물체가 탐지됨을 보인다. 또한 정합과 융합된 영상의 결과로부터 가시 영상으로부터 얻은 얼굴과 의복 등의 대상자의 신원정보와 밀리미터파 영상으로부터 획득한 은닉된 물체의 정보를 동시에 시각화할 수 있음을 보인다.
This study was conducted to determine the effect of duck feet gelatin concentration on the physicochemical, textural and sensory properties of duck meat jellies. Duck feet gelatin was prepared with acidic swelling and hot water extraction. In this study, four duck meat jellies were formulated with 3, 4, 5, and 6% duck feet gelatin, respectively. In the preliminary experiment, the increase in duck feet gelatin ranged from 5 to 20%, resulting in a significant (p<0.001) increase in the color score, but a decline in the hardness and dispersibility satisfaction scores. An increase in the added amount of duck feet gelatin contributed to decreased lightness and increased protein content in duck meat jellies. Regarding the textural properties, increase in the added amount of duck feet gelatin highly correlated with the hardness in the center (p<0.01, $R^2=0.91$), and edge (p<0.01, $R^2=0.89$), of duck meat jellies. Meanwhile, the increase in duck feet gelatin decreased the score for textural satisfaction; duck meat jellies containing 6% duck feet gelatin had a significantly lower textural satisfaction score, than those containing 3% duck feet gelatin (p<0.05). Furthermore, a significant difference in the overall acceptance of duck meat jellies formulated with 5% duck feet gelatin was observed, as compared to those prepared with 3% duck feet gelatin. Therefore, this study suggested that duck feet gelatin is a useful ingredient for manufacturing cold-cut meat products. In consideration of the sensory acceptance, the optimal level of duck feet gelatin in duck meat jellies was determined to be 5%.
본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.
조간대의 지형은 연안의 동력학적 작용에 의하여 지속적으로 변화하고 있다. 이와 같은 조간대의 지형적인 변화를 정량적으로 관측하는 것은 퇴적학적 연구뿐만 아니라 연안역 통합관리 측면에서도 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 측선을 따라 얻어진 측량자료와 비교적 단기간에 걸쳐 얻어진 광학 및 마이크로파 원격탐사 자료로부터 얻어진 수륙경계선을 이용하여 조간대 DEM을 구하는 것이다. 이 연구에서의 수륙경계선(혹은 해안선)은 해수와 노출된 조간대의 경계선으로 정의된다. 즉 수륙경계선은 특정한 상황의 조간대에서의 등고선을 의미하며, 따라서 이와 같은 방법으로 넓은 지역의 DEM을 구할 수 있다. SAR 자료의 경우는 스펙클의 영향뿐만 아니라 해수와 노출된 조간대에서 반사된 신호와의 강도가 매우 유사한 관계로 수륙경계선을 구하는 것은 매우 어렵다. 이에 따라 이 연구에서는 SAR 영상과 더불어 상관관계도(coherence map)에 MSP-RoA 경계면 추출기법을 적용하여 수륙경계선을 추출하였다. 여러 개의 영상자료로부터 얻어진 수륙경계선은 내삽과정을 거쳐 최종적인 DEM을 형성하게 된다. 이 연구에서는 곰소만 지역에 이 방법을 적용하여 정밀도가 비교적 높은 DEM을 얻을 수 있었다.
하천측량은 하천기본계획 및 각종 하천 정비의 기초자료를 취득하기 위해 활용되며 하천의 물리적 형태와 하천 정비 이후의 변화를 예측하기 위해서도 활용된다. 항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR) 시스템은 그린 레이저를 사용하여 수면과 하상을 동시에 측량할 수 있는 시스템으로써 하천의 수심 및 하상 측량에 효과적으로 활용될 수 있다. 항공수심라이다 데이터를 하천 측량에 활용하기 위해서는 취득된 점군 데이터부터 수면과 하상 점들을 분리하고 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 대표적인 지면필터링 기법인 ATIN(Adaptive Triangular Irregular Network) 알고리즘을 적용하여 항공수심라이다의 점군 데이터로부터 저수심 하천의 수면과 하상 점군을 분리하기 위한 방법론을 구축하고 제안된 방법론의 효용성을 검증하였다. 이를 위해 충청남도 곡교천 일대에서 Leica Chiroptera 4X 센서로부터 취득된 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 연구결과 수면과 하상에 대한 분류 정확도는 88.8%, Kappa 계수는 0.825를 얻을 수 있었으며, 항공수심라이다 데이터를 하천측량에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.
최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
울진광산 지역에 매립된 광미와 방치된 폐광석이 주변 하천에 미치는 영향을 평가하기 위해, 하천수, 침출수, 갱내수 및 지하수의 물리화학적인 특성을 파악하였다. 또한 폐광석 내 황화광물의 풍화 특징을 파악하기 위한 광물학적 연구와, 토양 내 미량원소의 분산 특성을 파악하기 위한 총함량 분석을 수행하였다. 매립된 광미에서 발생하는 침출수의 pH의 범위는 $2.9{\sim}6.0$이며, EC는 $99{\sim}3990{\mu}S/cm$로 주원소(최대 492 mg/l Ca; 83.8 mg/l Mg; 45.2 mg/l Na; 44.7 mg/l K; 50.8 mg/l Si) 및 미량원소(최대 $826,060{\mu}g/l$ Fe; $131,230{\mu}g/l$ Mn; $333,600{\mu}g/l$ Al; $61,340{\mu}g/l$ Zn; $2,530{\mu}g/l$ Cu; $573{\mu}g/l$ Cd; $476{\mu}g/l$ Pb)함량이 높게 나타났다. 하천수의 물리화학적 특성은 침출수와 지류의 유입에 따른 공간적 변화와 강수량에 따른 시기별 변화가 관찰되었다. 침출수의 유입으로 하천수의 용존 이온의 농도는 증가하지만 오염되지 않은 지류와의 혼합에 의한 희석작용으로 하류로 갈수록 감소한다. 건기인 2월에는 침출수 유입량이 줄어 하천수의 용존 이온 함량이 우기보다 낮다. 하지만 건기에는 지류 및 하천수의 유량 감소로 인하여 희석작용이 상대적으로 미약하여 우기에 비해 오염 확산 범위가 더 넓은 것으로 확인되었다. 배경치와 비교한 울진광산 주변의 토양시료의 중금속 농집 순서는 망간>철>납>구리>아연으로 나타났다. 울진광산에서 산출되는 황화광물은 자류철석과 섬아연석이 주를 이루며, 방연석과 황동석이 수반된다. 이 중 자류철석이 가장 풍화가 빠르게 진행되었으며, 광물 내부에 발달된 균열부와 입자 가장 자리를 따라 내부로 산화가 진행되어 철수산화광물이 생성되며, 소량의 Zn을 흡착하는 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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