고성능 컴퓨터와 디지털 카메라의 보급으로 컴퓨터를 이용한 객체 탐지 및 추적은 컴퓨터 비전의 다양한 응용분야에서 중요한 문제로 대두 되고 있다. 또한, 지능형 자동화 감시 장치, 영상 분석 장치, 자동화된 로봇 분야 등에서 그 필요성이 점점 부각 되고 있다. 객체 추적은 카메라를 이용하여 움직이는 객체의 위치를 찾는 처리 과정을 의미 하며, 강건한 객체 추적을 위해서는 객체의 스케일, 형태 변화, 회전에 강건하고 정확한 객체의 위치를 파악할 수 있어야한다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용한 강건한 객체 추적에 대한 알고리즘을 제안하였다. 정확한 객체의 위치를 찾기 위해 지역 공분산과 ZNCC (Zeros Mean Normalized Cross Correlation)를 사용하여 객체를 검출하고 검출된 객체를 5개의 부분으로 나누어 랜덤 포레스트로 객체가 잘 검출 되었는지 검증 한다. 검증된 객체 중 모델을 선택하여 객체 검출이 잘못 되었다고 판단된 경우 입력 모델을 변경하여 정확한 객체를 찾도록 하였다. 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들을 비교 하였을 때 비교적 정확한 객체의 위치를 잘 찾아 가는 것을 확인하였다.
최근 해양분야에서는 해양공간정보의 발전을 위한 범용수로데이터모델 표준인 S-100에 관한 개발과 표준화가 진행되었고, S-100에서는 해도 제작 업무의 효율성과 수심자료의 다목적 활용을 위해 수심과 불확실도, 속성정보가 결합된 BAG 포맷의 S-102(Bathymetric Surface grid) 표준 개발 및 다양한 연구가 진행되고 있다. 선박의 운항에 중요한 수심 정보는 S-102 기반에서 제공됨으로 S-102 제작시 위치정보 보정방법은 수심결정에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 국내에서 S-102 제작을 위한 표준화된 방법을 시범 적용하여 수로측량을 실시하였으며, 위치정보의 정확도 비교를 위해 GNSS 후처리 보정방법에 따른 수심 정보의 정확도를 비교하였다. 연구지역의 암반지형 2개소에서 수심을 비교한 결과 남무도 북측 수심은 DL 0.79~0.83m이며, 대호도 동측 수심은 DL 12.63~12.91m로 나타났고, 천소수심의 수평위치 오차는 1m 이내로 확인되었다. 결과적으로 BAG 제작시 위치보정방법에 따른 천소 수심의 오차는 선박의 안전항행에 사용가능한 범위에 있음을 확인하였다. 하지만 수로측량시 선박의 위치에 대한 정확도 검증은 지역특성 및 환경요소에 대한 다양한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.
목 적 : Brain LAB을 이용한 뇌 정위적 방사선 수술 계획에서 Metal artifact로 인한 정위적 좌표의 오류 발생시 Retro recon을 이용하여 수정하는 방법을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : CT simulator(Bright Speed Elite, GE)를 이용하여 인체모형 팬텀(CIRS, PTW, USA)을 1.25 mm slice tickness로 촬영한 영상을 뇌정위적 방사선 수술계획 시스템(BrainLAB, Feldkirchen, Germany)을 사용하여 좌표인식의 유무와 선속경화 현상을 확인하였다. 또한 2.5 mm, 5 mm slice thickness로 촬영하여 Retro recon을 사용하여 1.25 mm slice로 재구성한 영상과 비교 분석 하였다. 위의 세 가지 영상의 질을 평가하기 위해서 특수의료장비 정도관리 중 표준팬텀검사 항목을 응용하여 확인하였다. 실제 오류가 발생했던 환자를 같은 방법으로 촬영하여 정위적 좌표의 오류 유무를 확인 하였다. 결 과 : 인체모형 팬텀을 스캔한 영상의 Brain LAB 좌표 인식 오류는 1.25 mm 획득한 영상 및 2,5 mm 획득 후 재구성한 영상과 5.0 mm 획득 후 재구성한 영상 모두 발생하지 않았다. 표준팬텀검사항목에 따른 대조도 분해능 검사에서는 세 가지 영상 모두 6.4 mm 이내로 식별 가능하였고, 공간분해능 검사에서도 1.0 mm 이하로 식별 가능하여 동일한 영상의 질을 나타냈다. 또한 노이즈는 모두 11 HU 이내였고, 균일도 검사에서도 모두 5 HU 이내로 나타났다. 오류가 발생했던 환자의 재구성 영상에서는 좌표인식이 가능하여 치료계획을 수립할 수 있었다. 결 론 : 본 연구를 통해 Brain LAB을 이용한 뇌 정위적 방사선 수술계획 수립 시 Retro recon 기능을 이용하여 선속경화현상에 의한 정위적 좌표인식의 오류를 수정할 수 있었다. 이 외에도 선속경화현상에 의한 영상의 질 저하 시 본 연구와 같은 영상 재구성 방법을 통해 개선함으로써 광범위한 치료계획에서의 적용도 가능할 것으로 보이며 이에 따른 다양한 연구를 통해 이상적인 치료계획을 할 수 있을 것으로 사료된다.
최적화된 4진트리 격자화 기법을 이용한 중력변화율 탐사의 지형 효과 계산 방법을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 방법은 항공탐사의 자료처리를 위하여 지형 자료에 최적화된 빠르고 정확한 지형효과 계산법이다. 각 지점에서의 지형효과 계산에 이용되는 지표 고도 자료는 자동적으로 원하는 정밀도를 제공할 수 있는 최대 크기로 격자화 되어 최대 해상도 자료를 이용하는 방법에 비하여 빠른 계산이 가능하다. 이러한 최적화된 격자 크기는 각 지점에서의 거리와 지표의 고도 변화를 고려하여 구성된다 새로운 접근 방법을 검증하기 위하여 수치모델링과 현장자료에 적용하였다. 현장 자료에 적용한 결과 최적 4 진트리 기법은 최고 해상도 자료를 모두 이용한 방법과 비교하여 중력 변화율 자료에서 1EU(E$\"{o}$tv$\"{o}$s unit)의 정밀도를 유지하면서 계산양은 1/351로 줄일 수 있었다. 또한, 중력탐사 결과의 지형보정에 이용한 결과 모든 DEM자료를 이용한 계산에 비하여 310배나 빠른 계산이 가능하였다.
19개의 절리면에 대해 레이저 스캐너를 이용하여 형상을 측정한 후, 각 절리면의 30개 단면에 대하여 절리 거칠기 계수(Joint Roughness Coefficient)를 계산하였다. JRC 값은 단면의 위치에 따라 매우 큰 차이를 보이고 있으나 3개의 단면에서 측정된 JRC의 평균값은 절리면 전체의 JRC 평균값을 잘 대표할 수 있을 것으로 판단된다. 9개의 절리면에 대해서 석고를 이용한 복제 시료를 제작하여 절리면 전단시험을 실시하였다. 최대마찰각(${\phi}_p$)은 JRC의 평균값과 ${\phi}_p=41.037+1.046JRC$의 직선의 관계를 보인다. 그러나 절리면 전단시험에서 측정된 전단강도는 절리면에서 측정된 JRC의 평균값을 사용하여 Barton의 관계식에서 추정된 전단강도보다 상당한 오차를 보여, 절리면 전단시험에서 역산된 $JRC_R$과 JRC의 관계를 $JRC_R=f{\cdot}JRC$로 정의하고 회귀분석하여 수정계수 $f=3.15JRC^{-0.5}$를 도출하였고, 이 수정계수를 적용하여 Barton의 전단강도 관계식을 ${\tau}={\sigma}_n{\cdot}tan(3.15JRC^{0.5}{\bullet}{\log}_{10}\frac{JCS}{{\sigma}_n}+{\phi}_b)$로 수정하여 제안하였다. 이 관계식은 강도가 비교적 낮고 연성의 특성을 보이는 풍화암이나 연암의 절리면 전단강도 추정에 적용될 것으로 기대된다.
정지궤도위성은 태양 궤도위성과는 달리 넓은 지역의 매시간 측정이 가능하다. 정지 위성은 관측영역은 항상 고정되어 있으나 태양의 위치가 항상 변하므로 한 주어진 지점의 해수 신호의 크기는 기간에 따라 변하게 된다. 반면에 태양 궤도 위성은 하루 통일한 시간대에서 동일한 영역을 촬영하기 때문에 신호의 크기의 변화가 없다. 즉, 정지해양 위성에서 관측된 신호의 크기는 태양과 위성이 항상 수직 방향에 위치한다고 가정할 때 얻어지는 신호의 크기로 변경되어야한다. 이와 같은 신호의 보정은 지속적으로 변화하는 태양, 위성과 관측점의 기하학적인 위치변화에 따라 나타나게 되는데 이를 양방향 계수 (Bidirectional Factor) 라고 한다. 본 연구에서는 태양의 위치와 기하학적인 요인을 계산, 대기권 밖의 총 방사휘도와 반사율을 계산하였다. 그리고 양방향계수, 즉 관측점과 관측지점 사이의 규격화된 해면방사휘도$([L_W]_N)$의 비를 모의실험을 통해 확인하였다. 1년간의 값을 영상화 하였고 보다 정확한 양방향 계수 (Bidirectional Factor)를 얻기 위해 다양한 조건의 모의실험의 필요성을 제시하였다.
국가 토지행정의 기반을 이루는 지적제도는 정보화 시대에 알맞은 데이터의 정확성과 신속한 이동정리를 통한현지와의 일치를 근간으로 하고 있다. 그러나 그 동안 많은 노력에도 불구하고 지적의 정보화를 추진하는 과정에서 지적공부와 현지 상황이 정확히 일치해야 하는 데이터의 정확성 측면에서 다양한 문제점이 발견됨으로써 이를 신속히 개선할 필요성이 대두되어 왔다. 따라서 기존 자료의 오류 등을 신속히 수정하여 전산화하는 방안의 일환으로 지적불부합 정리사업이 우선 추진되어야 할 것이다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 지적불부합지는 지적공부와 실제상황의 토지경계가 지적공부와 정확히 일치하지 않아 지적불부합지 정리 기준을 초과하는 대상토지이다. 실제로 축척 l/l,200에서는 50cm, 1/6,000지역에서는 240cm를 초과하는 경우 등록사항정정 대상 토지로 볼 수 있다. 또한 다양한 원인과 장기간에 걸쳐 발생한 여러 유형의 불부합지를 조사해 본 결과 필지별 면적오류 대상 필지는 많지 않아 약 80% 이상이 지적측량 면적측정의 허용범위 이내로 밝혀져 면적 증감에 따른 보상 등 큰 어려움은 없을 것으로 판단되며 위치 오류정정이 주요 대상이 된다.
모바일 네트워크 및 인터넷의 발전은 물리적인 거리의 한계를 극복하고 원격지의 정보를 제공하거나 획득하는데 기여하고 있다. 그러나 영상 전송을 주요 정보 제공 수단으로 사용하는 시스템은 여전히 고대역폭과 저지연 전송을 요구하고 있으며, 전송된 영상을 기반으로 상황을 판단하고 실시간 피드백을 제공하기 위해서는 전송된 영상의 품질뿐만 아니라 데이터 신뢰성과 전송 지연시간 문제는 극복해야할 중요한 부분이다. 5세대 모바일 네트워크의 출현은 이전 세대의 기술에서 경험할 수 없었던 고대역폭과 정밀한 위치 인식 등의 특성을 제공하여, 원격 진료 및 수술, 사회안전망을 위한 무선 원격 비디오 감시 시스템, 차량의 자율 주행 뿐만 아니라 UAV/UGV의 비가시권 제어를 실현할 수 있는 기반이 되고 있다. 또한 모바일 네트워크의 특성을 고려하여 네트워크 지연 시간을 최소화하는 Mobile Edge Computing 기술은 기존의 스마트 단말과 고가용성 서버 시스템으로 구성되던 시스템 아키텍처에 대한 변화를 요구하고 있다. 그러나 여전히 무선 구간에서 발생하는 네트워크 불확실성은 고해상도 영상을 전송할 때 영상 품질의 문제로 이어지며, 캐시를 활용한 전통적인 해결 방법은 지연 시간의 증가로 이어지게 되어 5G-MEC로 극복한 문제에 대한 근본적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 Foward Error Correction과 Fast Retransmission을 이용하는 SRT 프로토콜을 기반으로 초저지연 고화질 영상 전송 시스템을 제안하고 각 시스템 컴포넌트를 5G-MEC의 특성을 고려하여 배치하여 4K 영상 전송시에도 종단간 지연시간을 1초 이하로 제한할 수 있음을 실험 결과로 제시하고 있다. 또한 실시간 고화질 영상 전송시 고려해야하는 요소로, 영상의 품질과 카메라-사용자 간의 최종 지연 시간 및 지연시간에 영향을 미치는 구간을 분석하고 추가적으로 개선할 수 있는 부분을 찾아 제시하도록 한다.
본 논문은 실내 환경에서 QR 코드를 이용하여 목적지 자율 주행이 가능한 운반 로봇에 관한 연구이다. 운반 로봇은 QR 코드 인식을 위한 카메라와 좌우 벽과의 거리를 감지하여 로봇이 이동 중 일정한 간격을 유지할 수 있도록 라이다 센서가 부착하여 설계 제작하였다. 운반 로봇의 위치 정보는 QR 코드 영상을 Lanczos resampling 보간법으로 확대한 후 Otsu Algorithm 으로 이진화하고, Zbar 라이브러리를 활용하여 검출 및 해석을 수행하였다. QR 코드 인식은 운반 로봇의 카메라 위치와 QR 코드 높이가 192cm 로 고정된 상태에서 QR 코드의 크기와 운반 로봇의 주행 속도를 변화시키면서 실험을 수행하였으며, QR 코드 크기가 9cm×9cm 일 때 99.7%, 운반 로봇의 주행 속도가 약 0.5m/s 이하 일 때 거의 100%의 인식률을 보여주었다. QR 코드 인식율을 바탕으로 목적지 자율주행을 위해 장애물이 없는 상태에서 목적지가 직진만 있는 경우와 목적지가 직진과 회전이 있는 경우에 대해 실험을 수행하였다. 목적지가 직진만 있는 경우에는 위치 보정이 거의 필요 없어 목적지에 빠르게 도달할 수 있었으나, 목적지에 회전이 포함된 경우에는 위치 보정이 필요하여 목적지에 도착하는 시간이 상대적으로 지연되었다. 실험 결과, 운반 로봇이 주행 중 약간의 위치 오차가 발생하였으나 비교적 정확하게 목적지에 도달함을 알 수 있었으며, QR 코드 기반 목적지 자율주행 운반 로봇의 적용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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