지방상수도에서 이물질에 의한 수질민원은 수돗물에 대한 불신을 초래하고 음용률을 저해하는 가장 큰 요인이라 할 수 있다. 본 연구에서는 수질민원 대상지역의 이물질 수집 및 시료의 정성 및 정량분석을 실시하여 이물질에 함유되어 있는 화합물과 원소성분을 검출함으로서 이물질 발생의 원인을 밝히고 해결방안을 모색하고자 하였다. 또한 상수관로 내부의 이물질로 인해 지속적으로 발생하는 수질민원을 해소하고 수돗물에 대한 신뢰성 향상 및 양질의 수돗물 공급을 위한 방안을 마련하고자 하였다. 민원지역에서 포집된 이물질은 관로의 내부부식 및 노후화로 인한 부식생성물의 무기화합물뿐만 아니라 탄소(C) 및 산소(O)성분을 다량 함유한 유기화합물도 포함하고 있었다. 이물질에 대한 정확한 판단과 저감을 위해 객관적인 대상지역의 관상태평가가 필요한 것으로 조사되었다.
본 논문에서는 마르코프 랜덤 필드(Markov random fields: MRF) 기반으로 배경을 모델링하는 방식과 함께 관련 파라미터들을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 화소 기반의 배경 모델링 기법은 인근 화소 간의 연관성을 고려하지 않고 화소 단위의 시간적 변화에 대한 통계적 특성에 주로 의존하므로 판정 오류를 줄이는데 한계가 있다. 제안 알고리즘은 화소 기반으로 배경 모델을 일차적으로 수행한 다음 MRF를 이용하여 시공간적으로 인근한 화소 간의 상호 의존성을 활용하여 배경모텔의 정확도를 향상시키는데 그 목적을 두고 있다. MRF는 기본적으로 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 기존의 MRF 기반 알고리즘은 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하고 있다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 배경/전경 상태변수를 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 파라미터들을 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 상대변수를 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 실내외의 다양한 환경에서 촬영한 비디오를 이용하여 제안한 방식 성능을 확인한다.
Anh, Nguyen Duc;Van Thanh, Pham;Lap, Doan Tu;Khai, Nguyen Tuan;Van An, Tran;Tan, Tran Duc;An, Nguyen Huu;Dinh, Dang Nhu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.381-404
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2022
Forest fires inflict great losses of human lives and serious damages to ecological systems. Hence, numerous fire detection methods have been proposed, one of which is fire detection based on sensors. However, these methods reveal several limitations when applied in large spaces like forests such as high cost, high level of false alarm, limited battery capacity, and other problems. In this research, we propose a novel forest fire detection method based on image processing and correlation coefficient. Firstly, two fire detection conditions are applied in RGB color space to distinguish between fire pixels and the background. Secondly, the image is converted from RGB to YCbCr color space with two fire detection conditions being applied in this color space. Finally, the correlation coefficient is used to distinguish between fires and objects with fire-like colors. Our proposed algorithm is tested and evaluated on eleven fire and non-fire videos collected from the internet and achieves up to 95.87% and 97.89% of F-score and accuracy respectively in performance evaluation.
최근 건설 현장의 안전사고 비율은 전체 산업에서 가장 높은 비중을 차지한다. 인공지능 기술을 건설 현장에 접목하기 위해서는 기초 학습 자료로 활용될 수 있는 데이터셋 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 실제 현장 확보를 통해 원천 데이터를 수집하였으며, 토목 현장에서 주로 운용되고 있는 주요 건설장비 객체를 선정하고 약 9만장의 정지영상 데이터셋 가공을 통해 최적의 학습 데이터셋 구축을 완료하였다. 또한, 객체 인식분야의 대표적인 모델인 YOLO를 활용하여 구축된 데이터의 검증 작업을 수행하였고 90 % 근접한 검출 성능을 확인해 데이터 신뢰성을 확보하였다. 본 연구에서 사용되는 학습 데이터셋은 공공데이터포털에서 활용 가능하도록 공개를 완료하였다. 본 데이터셋은 향후 건설안전 분야의 객체 인식 기술의 건설현장 적용을 위한 기반 데이터로 활용 가능하리라 판단된다.
본 논문은 SVM 알고리즘 기반의 실시간 사물 인식을 위한 고성능 벡터 내적 연산 회로를 제안한다. SVM 알고리즘은 다른 사물 인식 알고리즘에 비해 인식률이 높지만 연산량이 많다. 벡터 내적 연산은 SVM 알고리즘 연산의 주요 연산으로 사용되므로 실시간 사물 인식을 위해서는 고성능 벡터 내적 연산 회로의 구현이 필수적이다. 제안하는 회로는 연산 속도를 높이기 위해 6단 파이프라인 구조를 적용하였으며 SVM 기반 실시간 사물 인식을 가능하게 한다. 제안하는 회로는 Verilog HDL을 사용하여 RTL로 구현하였으며 실리콘 검증을 위해 TSMC 180nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 MPW 칩으로 제작하였다. 테스트 보드와 검증 애플리케이션 소프트웨어를 개발하고 이를 사용하여 MPW 칩의 동작을 확인하였다.
동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 장의 영상을 서로 비교하여 움직이는 자동차등에 의한 겹침과 같은 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀 모델에 근거한 밝기 보정을 하였다. 이상점 집합으로 인한 영향을 약화시키면서 정확한 이상점 검출을 위하여 회귀분석을 단순히 반복하는 알고리듬을 도입하였다. 본 논문에서는 회귀분석을 반복하는 알고리듬의 성능을 잡음분산의 추정의 수렴 특성을 관찰하므로 분석하였으며, 교정 상수를 잡음분산 추정에 사용하여 강인한 검출이 가능하도록 하였다. 합성 영상과 실제 영상에 검출 알고리듬을 실험하여 그 강인성을 보였다.
동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 영상의 차를 구하여 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 이때 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀모델에 근거하여 반복적으로 회귀분석을 적용하여 밝기 보정을 하고, 서로 다른 분산의 영향을 줄여서 강인한 검출을 수행하기 위하여 영상 차를 잡음의 분산을 사용하여 정규화 한 잔차(residual)를 사용한다. 따라서 잡음분산의 정확한 추정은 강인한 이상 물체 검출에 매우 중요하다. 본 논문에서는 정확한 추정을 위하여, 실험적으로 구하는 교정상수의 도입을 제안하였으며, 여러 합성 영상에 적용하여 그 성능이 우수함을 확인하였으며, 실제 영상에 적용하여 임의의 문턱 값 선정에도 강인하게 동작하는 이상 물체 검출 알고리듬을 제안하였다.
현재의 화재안전기준에서 규정하는 화재감지기의 배치방법은 면적에 따라 규정된 숫자를 적정하게 배치하는 수준이다. 이 기준은 과학적인 근거는 가지고 있지 못하다. 외국의 기준을 도입하여 그에 따라서 설치하고 있을 뿐이다. 소방시설을 설계하는 방법에는 화재안전기준과 같이 명문화 된 규정에 따르는 규범위주설계(Prescriptive-based)와 화재역학, 구조역학, 재료역학, 유체역학, 열역학 등 공학적 지식을 바탕으로 하는 성능위주설계(Performance-based design)가 있다. 현재로서는 성능위주설계가 활성화 되지 않았지만, 최근 소방시설공사업법은 성능위주설계방법을 이용하여 소방시설을 설계 할 수 있도록 개정('05. 8. 4)되었으며 그 시행령('07, 1. 24)에서 성능위주설계를 적용할 특정소방대상물의 범위를 정하고 있다. 이러한 시점에서 자동화재탐지설비의 화재감지기를 최적의 위치 및 거리에 설치하기 위하여 그에 대한 공식의 도입과 공식을 Software로 계산할 수 있도록 시뮬레이터를 제작하여 계산하고 규범위주설계에 따라 배치한 화재감지기의 상태와 비교 분석하며 향후 성능위주설계 방법으로서 정착시키기 위하여 연구를 시도하였다.
영상 분할은 영상처리 분야에서 오랜 기간 많은 연구자들에 의해 연구되었으며 현재도 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 영상 분할은 영상에 포함된 객체들을 분리하는 문제로, 특히 사람의 얼굴은 영상에 포함된 객체들 중 가장 중요한 객체로 다루어진다. 본 논문에서는 영상에 포함된 얼굴 경계선을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 비올라존스 방법을 사용해 영상에서 대략적인 얼굴 위치를 검출한다. 그러나 비올라존스 알고리즘에 의해 검출된 결과는 얼굴의 대략적인 위치이지 정확한 얼굴 영역이 아니다. 본 논문에서는 비올라존스 알고리즘의 결과로부터 좀 더 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 적응적 스킨칼라 모델을 사용하고 스킨칼라 모델의 결과로 주어지는 스킨영역에 대해 수평, 수직 히스토그램을 분석하여 얼굴 영역을 추출한다. 마지막으로 추출된 얼굴 영역에 대해 스네이크 알고리즘을 적용해 최종 얼굴 경계선을 결정한다. 본 논문에서는 Williams등[7]에 의해 제안된 스네이크 알고리즘을 기반으로 얼굴 경계선 추출을 위해 변형된 스네이크 에너지 함수를 제안한다.
지속적인 우주개발은 인공위성의 지구 추락, 우주잔해물과 우주선 간의 충돌 등 우주위험의 발생 가능성을 크게 증가 시킨다. 국내에서는 이러한 우주위험을 감시하기 위한 광학감시체계 구축은 진행하였으나, 독자적인 상시 우주감시 정보 획득 능력을 갖는 우주감시 레이다기술에 대해서는 확보가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 재진입하는 우주물체의 추락 위험 및 저궤도 자국 위성의 충돌 위험에 대응하기 위한 우주감시 임무 분석 및 레이다 요구사항 도출을 통해, 우주물체의 탐지 및 추적을 위한 L-band 위상배열레이다 시스템을 제안한다. 우주감시 임무 분석 및 미국, 유럽 등 해외 선진 시스템의 사례 분석을 바탕으로 레이다 고려사항을 정의하고 레이다를 설계하였으며, 지름 10 cm 우주 파편에 대해 최대탐지거리 1,576 km를 가질 뿐, 아니라 탐지 범위 분석을 통해 국내 운용 중인 인공위성에 대해 우주감시 임무 수행이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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