• 센서학회지
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• 제31권3호
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• pp.175-179
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• 2022

The physical properties of biomaterials are important for their isolation and separation from body fluids. In particular, the precise evaluation of the multi-physical properties of single biomolecules is essential in that the correlation between physical and biological properties of specific biomolecule. However, the majority of scientific equipment, can only determine specific-physical properties of single nanoparticles, making the evaluation of the multi-physical properties difficult. The improvement of analytical techniques for the evaluation of multi-physical properties is therefore required in various research fields. In this study, we developed a motion-tracking algorithm to evaluate the multi-physical properties of single-nanoparticles by analyzing their behavior. We observed the Brownian motion and electric-field-induced drift of fluorescent nanoparticles injected in a microfluidic chip with two electrodes using confocal microscopy. The proposed algorithm is able to determine the size of the nanoparticles by i) removing the background noise from images, ii) tracking the motion of nanoparticles using the circular-Hough transform, iii) extracting the mean squared displacement (MSD) of the tracked nanoparticles, and iv) applying the MSD to the Stokes-Einstein equation. We compared the evaluated size of the nanoparticles with the size measured by SEM. We also determined the zeta-potential and surface-charge density of the nanoparticles using the extracted electrophoretic velocity and the Helmholtz-Smoluchowski equation. The proposed motion-tracking algorithm could be employed in various fields related to biomaterial analysis, such as exosome analysis.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.96-106
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• 2009

이더넷 클러스터에서 그 분산처리 규모를 확장하려면 스위치 당 최대포트 수(현재 48포트)에 의해 물리적 제약을 받는다. 본 연구에서는 MPI기반 이더넷 클러스터에서 일반화 허프변환(generalized Hough transform: GHT)의 분산처리 규모를 확장하기 위해 다수의 이더넷 스위치들로 다중 클러스터를 구현하고, 확장에 따른 통신 부담을 병렬분산 시간분석 모델 및 통신성능 모델로 분석한 후 고속화 구현하였다. 다중 클러스터 분산처리환경에서 가능한 작업분할 정책들에 대해 평가하고, 허프공간 누산기 배열분할(accumulator array partitioning: AAP)정책을 수정 적용하여 노드간의 통신회수와 통신시간을 최소화하였고, 노드 수의 증가에 따라 AAP 정책의 분할 데이터 범위를 크게 하고 그에 부합하는 부하균형 알고리즘도 구현하였다. 단일링크 병목을 갖는 클러스터간(intercluster) 통신지연을 최대한 줄이기 위하여 일감 분배에는 선형 파이프라인 방송을 사용하고, 작은 결과 메시지들의 수합(gathering)에는 선형 플랫트리(flat tree)를 사용함으로써 총체적으로 계산과 통신을 최대한 시간 중첩시켰다. 제안한 병렬분산 GHT를 이더넷 다중 클러스터 상에서 그 성능을 점근해석하고 실험하여, 4개 고속 이더넷 스위치로 128 노드의 MPI 기반 다중 클러스터를 구현하여 거의 선형에 가까운 속도제고율(speedup)을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.117-126
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• 2020

해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권2호
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• pp.111-125
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• 2015

본 연구에서는 고해상도 위성영상인 TerraSAR-X와 WorldView-2 등을 융합하여 표적의 특성을 고려한 표적군(Group of targets) 검출을 수행하였다. 관심 대상으로 하는 표적은 고정되어 있으며, 군(Group)을 이루고 있는 특징이 있다. 표적 후보를 검출하기 위해 대상 물체의 레이더 후방산란 특성을 이용한 Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘을 적용하였다. 검출된 표적 후보군으로부터 비표적을 제거하기 위해 표적의 크기 정보를 이용한 화소 클러스터링, 표적군을 이루는 표적들간의 배치 특성을 이용한 네트워크 클러스터링. 그리고 SAR 간섭기법 적용이 가능한 간섭쌍이 있는 경우 긴밀도 정보를 이용하였다. 또한, 오경보(False Alarm)를 감소시키고 최종 표적을 결정하기 위해, 표적의 형태 정보를 추출할 수 있는 Electro-Optical (EO) 영상을 바탕으로 효과적인 타원 검출 기법을 개발하였다. 개발된 표적군 검출 알고리즘을 10개 지역에 적용한 결과, 표적군 검출율은 100%, 단일 표적에 대한 오경보율은 0.03~0.3개/$km^2$, 평균 오경보는 1.8군/$64km^2$로 낮은 오경보와 높은 검출율을 보이며 표적군이 검출되었다. 본 연구에서 개발된 표준화된 표적 검출 기법은 향후 무인화된 표적 검출 시스템 구축에 핵심적인 기술이 될 것으로 전망한다.

• 한국측량학회지
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• 제36권2호
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• pp.105-112
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• 2018

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.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.410-418
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• 2023

최근 자율운항선박 관련 연구개발과 상용화가 급속하게 진행됨과 동시에 자율운항선박의 감항성 확보를 위하여 선박에 설치된 각종 장비 상태를 원격지에서 검사할 수 있는 방법 역시 연구되고 있다. 특히, 각종 장비에 부착된 아날로그 게이지의 값을 영상처리를 통해 획득할 수 있는 방법이 주요 이슈로 부각되고 있는데, 그 이유는 영상처리 기법을 이용하면 이미 설치되었거나 또는 설치 예정인 다수의 장비를 변형 또는 변경하지 않고 비접촉식으로 게이지의 값을 검출할 수 있어서 장비의 변형 또는 변경에 따른 선급의 형식승인 등이 필요하지 않은 장점이 있기 때문이다. 본 연구의 목적은 잡음이 포함된 아날로그 게이지의 영상 중에서 동적으로 변하는 지시바늘의 객체를 식별하는데 있다. 지시바늘 객체의 위치는 정확한 게이지 값의 판독에 영향을 미치는데, 게이지 값을 정확하게 판독하기 위해서는 우선하여 지시바늘 객체의 식별이 중요하다. 지시바늘 객체의 식별 작업을 위한 영상은 비상소화펌프 모형에 부착한 수압 측정용 아날로그 게이지를 이용하여 획득하였다. 획득한 영상은 가우시안 필터와 임계처리 그리고 모폴로지 연산 등을 통해서 사전처리한 후, 허프 변환을 통해서 지시바늘의 객체를 식별하였다. 실험결과, 잡음이 포함된 아날로그 게이지의 영상에서 지시바늘의 중심과 객체가 식별됨을 확인하였고, 그 결과 본 연구에 적용한 영상처리 방법이 선박에 장착된 아날로그 게이지의 객체 식별에 적용될 수 있음을 알았다. 본 연구는 자율운항선박의 원격검사를 위한 하나의 영상처리 방법으로 적용될 것으로 기대된다.