엣지컴퓨팅 기반 유해조수 퇴치 Drone의 유해조수 추적 기술은 Doppler Sensor를 이용해 사유지에 침입한 유해조수를 인식 후 사용자에게 위험 요소에 대한 알림 서비스를 제공한다. 이후 사용자는 Drone의 Camera와 전용 애플리케이션을 이용해 경작지를 실시간으로 보며 Drone을 조종한다. Camera는 Tensor Flow Object Detection Deep Learning을 적용하여 유해조수를 학습 및 파악, 추적한다. 이후 Drone은 Speaker와 Neo Pixel LED Ring을 이용해 유해조수의 시각과 청각을 자극해 도망을 유도하며 퇴치한다. Tensor Flow object detection을 핵심으로 Drone에 접목했고 이를 위해 전용 애플리케이션을 개발했다.
해양 안전 사고 관련 연구에 의하면 선박 충돌 사고의 약 60%는 인적 요인에 의한 운용상의 실수로 인해 발생되고 있으며, 특히 항해사의 견시 소홀로 인한 사고는 인적 요인으로 인한 사고의 66.8%에 달하는 것으로 보고되고 있다. 그러므로 주야간을 막론하고 우천이나 안개 속에서도 거의 변함없는 화질을 보이는 IR 영상으로부터 자동으로 물표를 탐지하고 추적할 수 있다면 항해사의 근무 피로를 경감시키면서 인간 시각 특성의 불완전성을 보완할 수 있어 선박의 안전항행을 위한 중요 정보로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 해양 IR 영상으로부터 선박, 암초, 부이와 같은 해상 물표를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 해양 영상에서 대부분의 에지 방향은 수평이며, 수직 방향의 에지는 대부분 물표 영역에서만 집중적으로 발견된다. 또한 물표와 해수면이 만나는 영역에는 수평 방향의 에지가 존재한다. 제안된 방법은 물표 추출을 위해해양 환경에서만 발견되는 이런 에지의 특징을 이용한다. 먼저 주어진 입력 IR 영상으로부터 에지를 추출하여 수평, 수직 에지로 분리한 다음 고립되어 있는 에지들을 제거한다. 그런다음 수직 에지에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 이용하여 물표를 구성하는 수직 에지들을 서로 연결하여 물표 후보 영역을 얻는다. 물표 후보 영역 중 아래에 수평에지 영역이 존재하는 영역은 해수면 바로 위의 물표를 의미하기 때문에 물표 후보 영역과 바로 아래의 수평 에지를 통합하여 기준 영역으로 삼고, 이 기준 영역을 기준으로 좌, 우, 위의 물표 후보 영역들을 통합하여 최종 물표를 얻는다.
유사 입자가 포함된 흐름이나 공기 방울이 포함된 흐름과 같은 이상류 (two-phase flow) 는 유체의 속도와 입자의 속도와 같은 두 가지 서로 다른 속도 분포가 존재한다. 이러한 이상류의 속도장 분석을 위해서는 두 가지 속도 분포를 별도로 측정할 수 있는 기법을 이용해야 한다. 공기 방울이 포함된 흐름에 대해서는 입자영상 유속계(PIV)나 입자추적유속계(PTV)를 이용하여 비교적 타당한 정도로 유속 분포를 측정하여 왔다. 그러나 자연 모래를 포함한 흐름 영상의 속도 분포 해석에서는 PIV나 PTV가 그다지 성공적이지 못했는데, 그것은 흐름 중에 있는 유사 입자가 영상을 해석하기 어렵게 만들기 때문이다. 유사 흐름의 속도 분석을 위해 다양한 영상 분석 기법을 결합한 방법을 제시하였다. 입자 추출 알고리듬으로 역치값, 경계 추출 알고리듬, 세선화 알고리듬을 조합한 새로운 방법을 제안하였다. 또한 입자의 이동 변위 계산을 위해서 PIV와 PTV를 조합한 새로운 방법을 개발하였다. 이 새로운 알고리듬은 다음과 같은 기능을 가지고 있다. (1) 새알고리듬은 유사 입자, 특히 자연 모래와 같이 불규칙한 형태를 갖는 입자의 경계를 정확히 찾아낼 수 있다. (2) 필요한 정보를 잃어버리지 않고, 반사광이나 난반사에 의한 영상을 효율적으로 제거할 수 있다. (3) 추적 입자가 유사입자 가까이에 있어 유사의 난반사 영역이 들어 있어도 이를 분리해 낼 수 있다.
본 연구에서는 지능형교통시스템 연구에서 상대적으로 경시되어 왔던 교통약자의 안전한 보행 이동권을 증진하기 위해 "교통약자 보호시스템"을 개발 구축하고 시스템 시범 운영을 통해 분석된 만족도 및 개선방향을 제시하였다. 기존 시각장애인용 음향신호기의 단점 중 하나였던 장비 고장 시 관리자가 직접 현장방문 확인 후 유지, 보수, 대응으로 관리상의 불편과 횡단신호등 상태 음성 안내의 지속적인 서비스 결여 및 시각장애인이 직접 리모컨과 보행신호등 지주에 설치 된 버튼의 위치를 확인, 작동하는데 따른 운용의 불편함을 개선하기 위해, 실제 도로상황을 감안하고 인체공학 및 첨단 무선기술을 응용하여 시각장애인이 신호기에 접근 시 자동으로 신호기 및 신호등 상태를 음성 안내하도록 시각장애인 음향신호기를 첨단화하였다. 시범지역 적용결과, 기존 장비에 비해 안전하고 편리하게 시각장애인들이 도로 상황을 인지하여 보통 이상의 만족도 평가결과가 도출되었으며, 구축된 무선인프라를 활용하여 지킴이 서비스 (초등학생 대상 위치 정보 제공)를 동시에 제공하여 이용 학부모의 87%가 보통 이상의 만족도를 보이는 결과를 나타냈다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있다는 점에서 여러 나라에서 보급 활용되기 시작했다. 또한 용도와 사용범위에 있어서도 획기적인 확장세에 있다. 반면에 교통사고 관리와 관련하여 현재까지는 단순히 교통사고 예상지역에 감시카메라를 설치해 두고 기록되는 자료의 디지털화를 추진하는 정도의 영상처리기술을 활용하고 있는 형편이다. 교차로 내 교통사고의 발생 전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 어느 것보다 시급하고 중요한 부분이다. 기존 기술들은 교차로의 환경적 다양한 변화로 인해 극복하기 매우 어려운 차량의 객체분리, 추적 등의 기술을 가지고 있음에도 불구하고 엄청난 데이터처리용량으로 실시간으로 적용하기 어려운 문제들을 갖고 있다. 이에 본 연구는 이를 극복할 수 있는 기술 방식을 제시하고자 한다. 또한 기존에 잘 알려진 환경적 장애요소 제거방식 중 가장 우수한 방식으로 평가받고 있는 가우시안 복합모델 분석기법에서 조차 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 제시하고 구현하여 그 기술의 성능을 평가하고자 한다. 기존의 교통사고자동기록장치와 비교해 본 연구의 결과가 비교우위의 성능을 구현하였음을 입증하기 위해 실제 운용되고 있는 신호교차로의 영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였으며 이 시험결과를 기존의 다른 기술의 성능과 비교평가를 실시하였다.
위성자료를 이용하여 동해북부 원산 연근해역의 재발생 와동류에 대한 형태변동, 유속, 발생기작 등을 연구하였다. 1999년 1월 4일부터 3월 18일까지의 기간에 대한 ARGOS의 표류부이 자료(위치정보 및 수온), NOAA 위성의 AVHRR 자료(표면수온) 그리고 Orbview-2 위성의 SeaWiFS 자료(클로로필 a)를 이용하여 재발생 와동류의 수평공간 규모를 파악하였다. 또한 재발생 와동류의 기작과 변동원인을 규명하고자 속초와 울릉도에서의 풍향, 풍속자료, 묵호-울릉도간 해수면 차 값 및 해저지형과 와동류에 포획되어 있는 표류부이의 시.공간적 위치변동간의 상관정도를 파악하였다. 원산 연안해역에서의 와동류의 72일간 평균유속은 153 km/h (42 cm/sec)로 분석되었다. 이 와동류는 cold core, 시계방향의 회전, 직경 110 km의 수평공간을 가진 재발생 와동류로서 와동류의 중심은 위도 $39^{\circ}N$, 경도 $129^{\circ}E$로 분석되었다.
본 연구에서는 겨울철 영동지역에서 2001 ~ 2012(12년) 동안 일신적설 50 cm 이상의 3개 극한 대설사례를 선정하여 위성에서 관측된 구름을 추적하여 공간적 특성을 분석하였다. 그리고 그 특성을 레이더 강수와 비교하였다. 이 연구에서 선정된 영동지역 극한 대설사례는 영동지역(영동 앞바다)에서 발생하여 발달하거나 동한만 부근에서 발생하여 영동지역으로 이동해 들어오는 독립되고 잘 발달된 그리고 크기가 작은 대류형 구름과 관련이 있다. 주강수 시기의 이 구름덩어리의 최저휘도온도는 -$-40{\sim}-50^{\circ}C$로 낮고, 휘도온도 $-35^{\circ}C$ 혹은 $-40^{\circ}C$ 이하의 구름 크기는 약 17,000 ~ 40,000 $km^2$로 중규모 대류복합체($-52^{\circ}C$ 이하 구름크기 50,000 $km^2$)보다 작은 크기이다. 이 때 레이더의 강수면적(0.5 mm/hr 이상)도 약 4,000 ~ 8,000 $km^2$로 작고 독립된 강수 형태를 보인다. 위성의 구름영역과 레이더 강수영역은 영동 앞바다에 비슷하게 위치하였으나 레이더 강수의 중심이 상대적으로 영동 해안에 인접해 위치하였다. 또한 구름이 발달하는 과정에서 구름의 극값과 강수의 극값이 일치하지 않는 경우도 나타났다. 그러나 모든 사례에서 주강수 시기에 구름은 영동 앞바다에 위치하였다. 따라서 구름덩어리의 위치가 극한 대설에 있어 무엇보다 중요한 요소인 것으로 판단된다. 수증기 영상은 건조구역(암역)의 가장자리 북쪽에서 구름덩어리가 발달함을 보여주었다. 따라서 위성관측의 구름영상과 지상 레이더에 의한 강수관측 값과 비교하여 보았을 때, 위에 선정된 극한 대설 사례는 부저기압 혹은 소용돌이의 발달과 관련되어 있는 것으로 생각된다. 영동지역 극한 대설에 대한 초단기 예보에 있어 초기에 동한만 혹은 영동지역에서 작고 발달된 대류형 구름을 탐지하고 추적하는 것이 중요하다.
Objectives: An image processing program for asbestos fibers analyzing the gradient components and partial linearity was developed in order to accurately segment fibers. The objectives were to increase the accuracy of counting through the formulation of the size and shape of fibers and to guarantee robust fiber detection in noisy backgrounds. Methods: We utilized samples mixed with sand and sepiolite, which has a similar structure to asbestos. Sample concentrations of 0.01%, 0.05%, 0.1%, 0.5%, 1%, 2%, and 3%(w/w) were prepared. The sand used was homogenized after being sieved to less than $180{\mu}m$. Airborne samples were collected on MCE filters by utilizing a personal pump with 2 L/min flow rate for 30 minutes. We used the NIOSH 7400 method for pre-treating and counting the fibers on the filters. The results of the NIOSH 7400 method were compared with those of the image processing program. Results: The performance of the developed algorithm, when compared with the target images acquired by PCM, showed that the detection rate was on average 88.67%. The main causes of non-detection were missing fibers with a low degree of contrast and overlapping of faint and thin fibers. Also, some duplicate countings occurred for fibers with breaks in the middle due to overlapping particles. Conclusions: An image detection algorithm that could increase the accuracy of fiber counting was developed by considering the direction of the edge to extract images of fibers. It showed comparable results to PCM analysis and could be used to count fibers through real-time tracking by modeling a branch point to graph. This algorithm can be utilized to measure the concentrations of asbestos in real-time if a suitable optical design is developed.
세균의 집단 행동은 생물막의 형성에 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 대장균(E. coli) 및 고초균(B. subtilis) 군집에서 형성된 유동성 생물막의 유체역학적 특성을 비교하고자 초기에 아가 플레이트 내에서 층을 이루다가 성장하는 군집 표면 위로 자발적으로 분포되는 200 nm의 형광입자를 가시화 하였다. 대장균 군집에서는 유동하지 않는 200 nm 크기의 형광입자를 이용하여 성장하는 세균 군집의 3차원 형상 프로파일을 측정하였다. 고초균 군집의 경계에서 나타나는 와류 패턴은 고초균이 분비하는 계면활성제 내에서 유동하는 형광입자를 추적하여 가시화하였다. 본 연구는 세균의 생리 기능을 조절하는 새로운 물리적인 요소를 밝혀내고 세균의 증식 및 군집 이동에 영향을 미치는 유동성 생물막의 효과를 파악하는 첫걸음이 될 것이다.
영상에서 원을 찾을 때 정확도가 높은 일반화 허프 변환 (Generalized Hough Transform: GHT) 알고리즘이 가장 많이 사용된다. 그러나 GHT는 영상의 모든 가능한 픽셀에 대해 가능한 모든 원의 크기를 확인해야하기 때문에 많은 계산 시간을 요구한다는 단점을 가지고 있다. 또한 동영상에서 원을 찾는다면, 매 프레임마다 이러한 GHT를 실행해야하므로 계산 속도는 더욱 느리게 된다. 본 논문에서는 동영상의 연속된 프레임 사이에서 변화되는 부분이 적고 대부분 이전 영상과 유사하다는 점을 이용하여, GHT의 정확도를 유지하면서 계산 속도를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 동영상의 현재 프레임과 이전 프레임을 비교하여 움직임이 크면 본래의 GHT를 수행하는 변화 기반 방법과 움직임이 작으면 이전 프레임에서 검출한 원의 정보로 GHT의 후보영역과 후보 원들만을 이용하여 GHT를 수행하는 경로 기반 방법을 사용하였다. 이는 동영상에서의 GHT 수행에 영향을 미치는 프레임 수, 에지 수, 원의 개수를 줄임으로써 속도를 향상시킬 수 있다. 실험결과는 제안하는 알고리즘이 고정된 카메라나 이동 카메라에 대해 정확도의 손실이 없으면서, 수행 시간을 줄이고 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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