현대사회는 인간 활동 범위의 다양함과 영역확대에 따른 급속한 도시화로 자연환경의 파괴와 천연자원의 고갈이라는 문제에 봉착되었다. 이러한 상황에서 국토의 효율적인 관리와 이용 계획을 위해서 광범위한 토지이용에 따른 변화를 신속하고 정화하게 탐지할 수 있는 변화탐지기술이 요구되었다. 본 연구에서는 원격탐사 영상의 변화탐지를 실시하기 위해 지형공간정보 시스템이 갖고 있는 공간분석기법을 적용하여 새로운 변화탐지 알고리즘과 검색, 질의 및 분석 등의 기능을 수행할 수 있는 소프트웨어를 제작하였다. 이 소프트웨어는 그래픽 사용자 인터페이스를 기본으로 하여 파일변환, 그리드연산, 통계계산, 디스플레이, 검색 등의 기능이 포함되어 있다. 본 연구의 수행 결과 다중시기의 위성영상에 대한 변화탐지를 동시에 수행할 수 있었으며, 네 시기에 대한 통합된 변화영상을 제작할 수 있었다. 또한 사용자가 토지피복에 대한 년도별 변천 내용을 질의하고 검색할 수 있게 함으로써 특정지역의 토지피복에 대한 변천 정보를 획득할 수 있었다. 마지막으로 변화탐지 수행을 위한 개개 응용프로그램의 각 모듈을 윈도우 기반의 Visual Basic으로 통합함으로써 사용자 편의 제공과 자동화를 가져올 수 있었다.
GPR 탐사는 천부 지하 대상체 탐지에 유용한 방법이다. 그러나 다수의 GPR 적용사례에서 보여지듯이 천부 대상체에 의한 신호들은 지표에 의한 강한 반사파에 묻혀서 나타난다. 따라서 대상체에 의한 반사파를 이러한 강한 신호로부터 분리해낼 수 있는 신호처리 기법의 적용이 요구된다. 이 연구에서 사용된 파형압축기법은 신호의 폭을 압축시키는 것으로 심하게 오염되어 흐트러진 파형들로부터 신호를 분리해내는 방법이다. 이 논문에서는 위너필터링 (Wiener filtering) 기법을 사용하여 GPR 자료의 파형압축을 수행하는 자료처리방법을 소개하였다. 이 필터는 매설된 관로 위에서 얻어진 수치모형자료 및 현장 GPR 자료에 적용되었다. 이 분별방법은 강한 지표반사로부터 대상체의 반사신호를 구분해 내는 것과 파형압축을 위한 기준신호로서의 지표반사를 분리해 내기 위한 두 곳 모두에 사용 되었다. 파형압축 필터에 있어서 기준신호의 선정은 매우 중요한 문제이다. 그 이유는 특별히 기준신호의 신호대 잡음비가 낮을 경우 신호의 복이 압축될수록 잡음수준이 증가하게 되기 때문이다. GPR 수치모형자료와 현장 자료에 적용시킨 결과 GPR 영상의 눈에 띄는 개선을 보여주었다 즉, 지표반사파와 대상체에 의한 반사파의 구별이 뚜렷해지고 이를 통해 훨씬 좋은 결과를 나타내었다. 그러나, 현장자료에서는 잡음의 고주파성분을 포함하는 넓은 대역폭을 갖는 기준신호 때문에 약간의 잡음수준의 증가로 나타났다. 지표반사파를 기준신호로 사용하면 GPR자료의 파형의 복을 압축시킬 수 있이 지하 대상체에 의한 반사 영상의 질을 향상시킬 수 있다.
LQFP/TQFP(Low-profile Quad Flat Package/Thin Quad Flat Package) 패키지 공정에서는 높은 수준의 품질 관리를 위해 3차원 형상 측정 방법을 도입하고 있어 본 연구에서는 최종 외관 불량 검사를 위하여 projection moire 방식의 3D 영상 검사를 위한 광학 시스템과 영상처리 알고리즘을 개발하였다. LQFP/TQFP칩에서 발생하는 불량들은 2D 불량항목과 3D 불량 항목으로 구분하여 불량 항목을 상세히 정의하였다. 광학계를 설계함에 있어서 2D 측정 광학계는 돔 조명을 사용하여 일정한 광분포도를 갖도록 설계하고, 3D 측정 광학계는 PZT를 이용하여 모아레 패턴이 90도씩 정확한 위상을 갖도록 이송을 위한 기구적 메커니즘을 설계한다. 물체의 모아레 측정시 위상 변화에서 나타나는 $2{\pi}$ 모호성을 해결하기 위해 측정된 모아레 무늬를 비교하여 $2{\pi}$ 위상의 모호성이 발생하는 부분에서 수정된 다른 위상을 참고하는 알고리즘을 적용하였다. 개발된 검사 시스템은 LQFP/TQFP 외관 검사 공정에 적용하였으며, 실험에서 최대 높이의 측정 오차는 $1.34{\mu}m$ 이내로, 3차원 외관형상 불량 검사 조건을 만족할 만한 성능을 보였다.
본 연구는 데이터품질과 관련된 선행연구의 메타정보를 활용하여 연구경향을 분석하고 이를 통해서 산업계의 흐름을 예측하기 위한 목적의 연구이다. 다양한 분야에서 연구경향을 분석하려는 시도는 이어져 왔으나, 데이터품질 영역은 그 범위가 방대하여 선행 연구자료에 대한 분석을 수행하기 어려웠다. 본 연구는 Web of Science 색인DB에 수록된 최근 10년간의 연구 메타데이터를 수집하여 텍스트 마이닝, 사회연결망 분석기법을 활용한 시계열 네트워크 분석을 수행하였다. 연구주제 분석 결과, 수학 및 전산 생물학, 화학, 건강관리 과학 및 서비스, 생화학 및 분자 생물학, 운영 연구 및 경영 과학, 의료정보학은 연구비율이 감소하고 있었고, 환경, 수자원, 지질학, 계측기 및 계측의 연구비율은 증가하고 있었다. 또한 사회연결망 분석 결과 데이터품질 연구에서는 분석, 알고리즘, 네트워크의 주제가 중앙성이 높은 중요한 주제로 나타났으며, 이미지와 모델, 센서, 최적화가 데이터품질에서 중요한 주제로 등장하는 추세를 보였다. 데이터품질의 산업과 연관관계 분석 결과는 기술, 산업, 건강, 유틸리티, 고객서비스가 연관성이 높은 산업으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데이터품질 연구의 패턴을 분석하고 산업과 연관관계를 찾는 데이터품질 관련 연구자 뿐아니라 산업계에도 유용한 자료로 활용되리라 판단된다.
분광각(Spectral Angle)을 이용한 분류는 같은 종류의 지표 대상물의 분광 특성이 대기 및 지형적인 영향으로 인해 원점을 기준으로 유사한 분광각을 가지며, 선형적인 분포 모양을 가진다는 가정에 기초한 분류 방식이다. 최근 분광각을 이용한 무감독 분류에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 하이퍼스펙트럴 데이터의 특성을 반영한 효과적인 무감독 분류에 대한 연구는 미진한 상태이다 본 연구는 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 있어서 기존 무감독 분광각 분류(USAC, Unsupervised Spectral Angle Classification) 연구에서 나타난 문제점들을 보완한 반복최적화 무감독 분광각 분류(ISOUSAC, Iterative Self-Organizing USAC) 기법을 제안하고 있다. 이를 위해, 무감독 분광각 분류에 적합한 각 분할(Angle Range Division) 기법을 적용하여 군집 초기 중심을 설정하였고, 군집 중심 계산에 있어서 각 중심을 이용하였다. 뿐만 아니라 병합(Merge)과 분할(Split)를 통한 유동적인 군집 분석을 수행하였다. 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존의 기법보다 수행 시간뿐 아니라 시각적, 정량적인 면에서 우수한 결과를 도출하였으며, 분광각을 이용한 군집 유효성 지수(Validity Index)를 제안함으로써 기존의 무감독 분광각 분류와 정량적 비교를 수행하였다.
음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
일본 문부과학성의 연구 지원하에 지뢰 탐지를 위한 GPR 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다. 2005 년도까지 두 종류의 새로운 지뢰탈지 GPR 시스템 원형의 개발을 완성하였으며 이를 ALIS (Advanced Landmine Imaging System)와 SAR-GPR (Synthetic Aperture Radar-Ground Penetrating Radar)이라고 명명하였다. ALIS는 금속탐지기와 GPR을 결합한 새로운 형태의 휴대용 지뢰탐지 시스템이다. 센서의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 장착하여 센서에 감지된 신호를 실시간으로 영상화할 수 있도록 하였으며, 센서 위치의 추적은 센서의 손잡이에 장착한 CCD 카메라만을 이용하여 가능하도록 고안하였다. 그리고 GPR과 금속탐지기 신호를 CCD 카메라에 포착된 영상에 중첩하여 동시에 영상화하도록 설계하였기 때문에 매설된 탐지 목적물을 용이하게 그리고 신뢰할 만한 수준으로 탐지하고 구별할 수 있다. 2004년 12월에 아프가니스탄에서 ALIS의 현장 검증 실험을 수행하였으며, 이를 통해 이 연구에서 개발한 시스템을 이용하여 매설된 대인지뢰를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 대인지뢰와 금속 파편의 구분 또한 가능함을 보였다. SAR-GPR은 이동 로보트에 장착한 지뢰탐지 시스템으로 GPR과 금속탐지기 센서로 구성된다. 다수의 송, 수신 안테나로 구성된 안테나 배열을 채택하여 개선된 신호처리 기법의 적용을 가능하며, 이를 통해 좀 더 나은 지하 영상의 획득이 가능하다. SAR-GPR에 합성개구 레이다 알고리듬을 채용함으로써 원하지 않는 클러터(clutter)신호를 억제하고 불균질도가 높은 매질 내부에 매설된 목적물을 영상화할 수 있다. SAR-GPR은 새로이 개발한 휴대용 벡터 네트워크 분석기를 이용한 스텝 주파수 레이다 시스템(stepped frequency radar system)으로 6 개의 Vivaldi 안테나와 3 개의 벡터 네트워크 분석기로 구성된다. SAR-GPR의 크기는 $30cm{\times}30cm{\times}30cm$, 중량은 17 kg 정도이며 소형 무인 차량의 로보트 팔에 장착된다. 이 시스템의 현장 적용 실험은 2005 년 3 월 일본에서 성공적으로 실시된 바 있다.
현재 평판 디텍터를 이용한 디지털 방사선 촬영기술은 방사선 진단 기술 분야에 있어서 매우 중요하고 유용하게 사용되고 있다. 비정질 실리콘 광센서를 사용하는 디지털 방사선 촬영기에는 흡수되는 방사선 에너지를 가시광선으로 변환하는 신틸레이터로 보통 CsI(TI)를 사용한다. 신틸레이터에서 만들어진 가시광선은 이차원 평면으로 구성된 비정실 실리콘 광 다이오드에서 전기적 신호로 전환된다. 좋은 질의 영상을 얻기 위해서는 디지털 방사선 촬영기(Digital Radiography, DR) 디텍터의 방사선에 대한 세부적인 특성 연구가 필수적이다. 이러한 이유로 조사선량과 디지털 방사선 촬영기의 신호의 관계에 대해서 많은 연구가 이루어졌지만 현재까지의 연구에서는 고정된 관전압의 조건에서 두 변수의 관계에 대한 연구가 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 X선 스펙트럼 모델인 SPEC-78을 사용하여 조사선량 대신 디텍터에 흡수되는 에너지와 디지털 방사선 촬영기의 신호와의 관계를 규명하였다. SPEC-78의 주요 입력변수인 X-ray 튜브의 고유 필터 값을 구하기 위해 조사선량을 측정하여 계산한 조사선량과 비교하였다. 물질에 흡수되는 X-ray의 에너지를 계산하는 알고리즘을 상정하여 디텍터에 흡수되는 에너지를 계산하고 다양한 조건에서 실제 X선 영상의 화소값을 획득하였다. 두변수의 관계를 이용해 특성곡선을 얻었으며 이 결과를 검증하기 위해서 물과 알루미늄으로 제작된 팬텀을 이용하였다. 다양한 조건에서 팬텀 영상의 화소값을 측정하였고 특성곡선과 비교하였다 이러한 과정으로 진행된 연구의 결과로 디텍터에 흡수되는 에너지와 디지털 방사선 촬영기의 신호는 거의 선형적임을 알 수 있었다. 또한 팬텀을 이용한 실험에서도 산란된 광자의 영향으로 유발된 약간의 오차에도 불구하고 측정되어진 화소값은 특성곡선과 잘 일치하였다 본 연구를 통해 규명되어진 두 변수의 관계는 예상과 거의 일치하였지만 산란선에 대한 부분은 흡수에너지 계산 알고리즘에서 빠져있어 더 연구가 되어야 할 부분이다. 본 연구를 통해 얻어진 자료들은 디지털 방사선 촬영기의 전처리 과정에 있어서 중요한 정보를 제공할 수 있을 것이라 생각된다.
본 논문에서는 4K UHD 입력 영상을 실시간으로 부호화하기 위해 GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화 구조를 지원하는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 방법을 제안한다. 제안하는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 방법에서는 순차적 프레임 부호화가 아닌 병렬 부호화를 위한 슬라이스 레벨 비트 분배(bit allocation) 방법을 제안한다. GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화에서 율 제어기를 작동시키는 경우, 계층적 B구조에서 최하위 프레임 계층을 제외한 동일 계층에 속한 프레임 간에는 상호간에는 부호화 수행 이후 각 소모된 비트양에 대한 정보를 공유 할 수 없기 때문에 기존의 비트량 분배 방식으로는 비트 예산(bit budget) 관리가 불가능하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는, 기존의 $R-{\lambda}$ 모델 기반 율 제어 방법인 프레임 부호화 순서에 따라 각 프레임별로 목표 비트량 분배하던 방식으로부터, GOP 별로 비트량을 할당한 후, 각 GOP 내의 계층적 B 구조에서 계층이 깊어지는 방향으로 순차적으로 비트 예산을 갱신하여 비트량을 분배하는 방식으로 율 배분 방식을 개선하였다. 뿐만 아니라, 입력 영상의 전처리 과정을 통해 획득된 영상의 복잡도 정보를 고려하여 비트를 분배하여 영상의 주관적인 화질을 향상시켰다. 실험을 통해 제안 방법이 병렬 구조의 HEVC 부호화기에서 잘 작동함을 확인 할 수 있었고, 전처리 결과를 활용하여 율 제어기의 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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