• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.687-690
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• 2015

전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)에서 차선 및 객체 검출을 위한 관심영역은 차도영역으로 설정되어야 한다. 분수계 분할(watershed segmentation)방법은 차도영역을 분리하기에 효과적인 알고리즘이다. 이 알고리즘은 초기 seed에 속해있는 watershed line과 국부 최소값에 따라서 분할 결과가 다르게 나타나는데 차도 seed에 그 이외의 영역이나 차량이 포함될 경우에 차도 이외의 부분이 차도영역으로 포함되어 분할된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 도로 환경에 따라 차도 seed를 적응적으로 변경해야 한다. 그 방법으로 영상을 여러 개의 관심영역으로 분할하여 차선을 검출하고 자기차선을 잇는 직선을 초기 seed로 설정한다. 설정된 seed에 차량이 검출되면 seed 위치를 조정하고 조정된 위치에서 차선을 지나지 않는다면 차선을 지나도록 seed의 크기를 조정하여 최종적인 seed를 결정한다. 최종적으로 결정된 seed를 통해서 도로환경에 따라 적응적으로 차도영역을 검출을 가능하게 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.7-12
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• 2018

빠르게 성장하고 있는 현대 사회에서 생산 공정에 비전 시스템을 활용하여 자동화 하고자 하는 수요가 급증하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상 인식은 주로 자동차 번호판과 같은 양각 문자에 대한 연구가 대부분으로, 음각 문자 인식에 대한 연구가 매우 미미한 상황이다. 특히 타이어 표면과 같은 고무 관련 제품에 마킹 되어 있는 음각 문자들은 주변과의 명도 차이가 크지 않기에 문자나 숫자를 영상을 통하여 인식하기에 매우 어려움을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 타이어 표면과 같은 고무 제품에 음각으로 마킹 되어 있는 문자의 인식률을 향상시키기 위한 시스템을 제안한 것으로, 조명의 환경에 따라 유연하게 적용할 수 있다. 제안 시스템을 통하여 타이어 및 고무 제품들의 생산 공정에 적용하면 생산 및 재고 관리와 불량 검출을 신속하게 처리할 수 있어 생산 효율성이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.77-84
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• 2024

본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.345-349
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• 2023

본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.183-190
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• 2013

본 논문에서는 불균일한 표면을 갖는 다결정형 솔라셀에서의 마이크로 크랙 검출을 위한 개선된 비등방 확산 모델 기반의 불량 검출 기법에 대해서 다룬다. 산업용 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 CCD 센서의 특성으로 인하여 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙의 밝기가 일정하지 않게 표현되는 경우가 발생한다. 이와 같은 특징으로 인하여 기존의 비등방성 확산 모델 기반의 마이크로 크랙 검출 알고리즘에서 충분한 반복확산이 이뤄지지 않을 경우, 대각선 방향으로 발생한 마이크로 크랙을 불연속적으로 검출하는 단점을 가지고 있다. 그러나 확산 횟수가 증가할수록 전체 알고리즘 수행 시간이 증가하며, 실제 마이크로 크랙보다 두껍게 검출하는 경향이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 기존의 동서남북 방향 기울기를 이용하는 비등방 확산 모델에 확장된 대각선 방향의 기울기를 추가로 적용하였다. 제안된 방법은 십자방향의 기울기와 확장된 기울기를 비교하고, 보다 큰 값을 확산계수 함수에 적용하는 방법이다. 이는 대각선 방향으로 발생된 마이크로 크랙의 정보를 반영하기 위한 것이다. Tsai et al.의 방법과 Ko and Rheem의 방법과 비교실험 한 결과, 본 논문에서 제안된 알고리즘이 기존에 제안된 알고리즘에 비하여 적은 반복횟수에서 마이크로 크랙을 우수하게 검출하는 것을 확인했다. 또한 기존 알고리즘에 비하여 실제 마이크로 크랙과 유사한 두께로 검출하는 것을 확인했다.

• 한국광학회지
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• 제31권5호
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• pp.205-212
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• 2020

풍력 터빈 시스템의 성능에서 블레이드는 매우 중요한 역할을 하지만 복잡하고 불규칙적인 하중에 의한 손상에 취약하며 유지 보수 비용도 많이 든다. 따라서 블레이드 제조를 완료한 후에 결함을 찾아내고 일정 기간 사용한 후에 블레이드 손상을 찾아내는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 풍력 터빈 블레이드의 주재료인 유리섬유와 탄소섬유 패널에서 내부 결함을 검출할 수 있는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 블레이드 제조 또는 작동 중에 발생할 수 있는 복합재료의 섬유 파단을 모사하기 위해 적층된 재료의 중간층에 직경 5 mm의 홀을 가공한 후에, 비접촉 측정 기술인 이미지 상관법(digital image correlation, DIC)을 사용하여 내부 결함을 검출하였다. 인장시험기를 사용하여 가공된 시편에 인장 하중을 가하면서 이미지 상관법 시스템으로 변화되는 시편의 이미지를 저장하고 분석하였다. 유리섬유 복합재료 시편에서는 인장 하중 방향으로 5%의 변형률부터 내부 결함이 검출되었으며 탄소섬유의 경우에는 1%의 변형률부터 내부 결함이 검출되었다. 재료 특성에 따라 내부 결함 주변에 일정 수준의 변형률 차이가 발생함에 따라 결함이 검출됨을 이미지 상관법 시스템으로 증명하였다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권6호
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• pp.513-518
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• 2009

목적: 관상동맥질환은 치료법이 개발되어 있는 매우 치명적인 질환이므로 빠른 진단과 치료방법의 결정 및 재발이나 앞으로의 위험성에 대한 평가가 중요하다. 최근에는 병태생리를 반영하는 심근관류 SPECT와 해부학적 영상인 CT의 퓨전 영상에 대한 기대가 증가되고 있다. 저자들은 심근관류 SPECT에서 가역적인 관류 변화가 있었던 환자에서 퓨전영상의 유용성에 대하여 후향적 분석을 하였다. 대상 및 방법: 다기관 공동 연구로 전국 5개 대학 병원에서 48명의 환자(남:녀=26:22, 나이: $63.3{\pm}10.4$ 세)를 대상으로 하였다. 환자들은 아데노신 약물부하로 Tc-99m 세스타미비 혹은 테트로포스민을 이용하여 휴식기 및 부하기 심근관류 SPECT와 64채널 다중검출 CT를 이용하여 CTA를 시행하였으며, 소프트웨어(CardIQ, GE healthcare)로 두 영상을 퓨전하여 두 검사의 진단 정확도를 비교하였다. 결과: 48명의 환자를 대상으로 144개의 관상동맥에 대하여 분석하였다. 이들 중에서 단일 혈관 질환 환자가 17명, 두혈관 질환 환자가 15명, 세혈관 질환 환자가 11명, 유의한 협착이 없는 환자가 3명이었고, 2명의 환자에서 좌측 주관상동맥의 협착이 발견되었다. 좌측 주관상동맥에 협착이 있었던 2명을 제외하고, 관상동맥의 협착을 진단하는데에 있어 심근관류 SPECT는 민감도 68.8%, 특이도 70.7%이었으며, 퓨전영상은 각각 82.5%, 79.3%, 이었고, 두 검사의 진단 정확도에는 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 퓨전영상에서는 좌측 주관상동맥의 협착을 포함하여 전체 82개의 협착 혈관 중 68개의 협착을 진단하였고, 심근관류 SPECT만으로 분석할 때보다 11개의 협착 병변을 추가로 확인할 수 있었다. 또한 애매한 관류저하를 보였던 3개의 관류저하 부위를 허혈 병변에서 제외할 수 있었으며, 4개의 병변은 관류저하를 유발하는 관상동맥을 수정하였다. 3개의 허혈 병변에 대하여서는 허혈 관련 병변 분절을 정확하게 국소화할 수 있었다. 결론: 심근 관류 SPECT와 CTA의 3차원 퓨전 영상은 관상동맥 질환의 병태생리를 포괄적으로 이해할 수 있도록 도움을 주고, 진단의 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한핵의학회지
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• 제37권4호
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• pp.229-234
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• 2003

목적: 홍역 감염 후 속발되는 뇌염은 사망률이 높아 조기진단 및 적극적인 치료가 예후에 중요하다. 저자들은 홍역 후 발생된 뇌염에 대한 Tc-99m ECD 뇌혈류 SPECT와 뇌핵자기공명영상(MRI)의 진단 성능을 비교하였고 뇌혈류 SPECT상 중등도 이상의 심한 뇌혈류 감소가 호발하는 부위를 알아보았다. 대상 및 방법: 홍역으로 진단받은 112명 중에서 의식저하, 경련, 마비 등의 임상증상과 혈청 및 뇌척수액에서 홍역 특이항체가 관찰되어 홍역 후 급성 뇌염으로 진단받고 Tc-99m ECD 뇌혈류 SPECT와 MRI를 시행받은 11명(M : F=4 : 7, 연령 $1.6{\sim}14$세)을 대상으로 하였다. SPECT상 관찰되는 뇌혈류는 0(정상)에서 3(결손)으로 점수화하였고 2점 이상인 경우를 중등도 뇌혈류 감소로 정의하였다. 홍역 후 발생된 뇌염 환아에서 MRI와 SPECT의 두부병소 진단 성능과 중등도 뇌혈류 감소의 호발부위를 알아보았다. 결과: MRI 시행결과 7명(63.6%)에서 T2-강조영상에서 회백질의 고강도 변화가 관찰되었으나, SPECT상 11명(100%) 모두에서 뇌혈류 감소 부위가 관찰되었다. 중등도 뇌혈류 감소는 전두엽(81.8%), 측두엽(72.7%), 후두엽(27.3%), 기저핵(27.3%), 두정엽(9.1%) 순서로 호발하였다. 결론: 홍역 후 발생된 뇌염 환아에서 두부병소를 진단하는데 MRI에 비하여 Tc-99m ECD 뇌혈류 SPECT가 좀더 도움이 될 것으로 사료된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제32권2호
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• pp.162-169
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• 2012

본 논문은 초음파 적외선 열화상과 위상잠금 방법을 이용하여 이종금속용접(STS304 and SA106 Gr. b)된 파이프의 응력부식균열 결함을 검출하였다. 초음파 가진장치는 출력 250 Watt, 주파수 20 kHz이었다. 실험 결과 이종금속용접부의 파이프 내부에 위치한 균열을 적외선 열화상을 이용하여 검출할 수 있었다. 실제 PT검사를 통하여 배관 내부의 균열이 하나가 아닌 일정한 범위 안에 하나 이상의 크랙이 존재하여 열화상 이미지 상에 넓은 범위의 hot spot 이미지를 만들어 냈음을 파악할 수 있었다. 또한 기존 기술로 검출이 용이하지 못한 마이크로 폭의 미세균열을 검출할 수 있었다. 또한, 초음파탐상기술은 $10\;{\mu}m$ 미세크랙의 폭을 갖은 균열을 쉽게 검출하지 못하였다. 그러나 초음파 적외선 열화상 기술은 결함 검출하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.146-146
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• 2017

현대의 스마트폰 및 태블릿pc등을 가능하게 만든 집적 기술 중의 하나는 3차원 집적 회로(3D-IC)와 같은 패키징 기술이다. 이러한 첨단 3차원 집적 기술은 메모리집적을 통한 대용량 메모리 모듈 개발뿐만 아니라, 메모리와 프로세서의 집적, high-end FPGA, Back side imaging (BSI) 센서 모듈, MEMS 센서와 ASIC 집적, High Bright (HB) LED 모듈 등에 적용되고 있다. 3D-IC의 3차원 모듈 제작 시에는 기존에 발생하지 않았던 여러 가지 파괴 모드들이 발생하고 있는데 Thermal/Photonic Emission 장비 등 기존의 2차원 결함분리 (Fault Isolation) 기술로는 첨단의 3차원 적층 제품들에서 발생하는 불량을 비파괴적으로 혹은 3차원적으로 분리하는 것이 불가능하므로, 비파괴 3차원 결함 분리 기술은 향후 선행 제품 적기 개발에 매우 필수적인 기술이다. 본 연구는 3D-IC 반도체의 비파괴적 내부결함 검사를 위하여 가시광선-근적외선 대역(351nm~1770nm)의 InGaAs (Indium Galium Arsenide) 계열 영상검출기 (imaging detector)를 사용하여 분광 시스템 광학 설계를 통한 초분광 영상 기반 검출 모듈을 제작하였다. 제작된 초분광 영상 기반 검출 모듈을 이용하여 구리 회로 위에 실리콘 웨이퍼가 3단 적층 된 반도체 더미 샘플의 초분광 영상을 촬영하였으며, 촬영된 초분광 영상에 대하여 Chemometrics model 기반의 분석기술을 적용하여 실리콘 웨이퍼 내부의 집적 구조에 대한 검사가 가능함을 확인하였다.