본 논문에서는 시차영상 생성과 레이블링(labeling)을 동시에 수행하는 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 적용하고, 두 단계로 구성된 복합 가설생성(hypothesis generation) 단계를 적용함으로서 거짓알림(false alarm)을 줄이고, 차량 검출의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 먼저 차량의 정면에 장착된 두 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 이 영상을 사용하여 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 수행하여 지면과 배경이 제거된 장애물(obstacle)만이 존재하는 특수한 형태의 시차영상을 생성한다. 이렇게 생성된 지면과 배경이 제거된 레이블링된 시차영상을 이용하여 차량 검출 및 추적을 수행한다. 차량 검출 및 추적단계는 크게 세 단계로 나눠진다. 첫 번째 단계는 학습 단계로서 학습데이터로부터 Gabor필터를 사용해서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 학습한 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 생성하는 단계이다. 두 번째 단계는 스테레오 카메라의 영상 중 주 카메라의 영상으로부터 에지 정보를 추출하고, 지면과 배경이 제거된 시차 영상으로부터 얻어진 시차정보를 이용해서 차량이 존재하는 후보영역을 뽑은 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 사용하여 차량을 검출하는 단계이다. 마지막 단계는 차량 추적단계로서 검출이 완료된 차량들은 다음 프레임에서 템플릿 매칭을 수행하여 추적한다. 이는 추적에 성공할 경우 다음 프레임의 차량 검출시 후보영역에서 배제함으로서 전체적인 차량 검출 성능을 향상시킨다.
본 연구에서는 Fire Dynamics Simulation (FDS)를 이용하여 화재 기류 전파 경로 상에 플랜트 설비 유무가 공간 내 열유동 특성에 미치는 영향을 알아보기 위해 화원 위치에 따른 지하 복합 발전 플랜트 내 화재 해석을 수행하였다. 화원의 크기는 10 MW이며, 화원 상부의 장애물(설비)의 유무에 따라 화원 위치가 천장 및 화원 상부에서의 열 기류 선단의 전파 특성을 미치는 영향을 정량적으로 비교분석하였다. 결과로서, 화원 상부에 장애물이 있을 경우, 화재 기류가 화원 상부 천장에 도달하는 시간이 장애물이 없을 때에 비해 약 5 배가량 증가하였다. 화원 상부 천장 벽면의 천장 기류 시작 지점으로부터 거리에 따른 각 지점에서 열 기류 선단의 전파 시간의 평균적으로 장애물이 없는 경우에 비해 약 70% 가량 증가하였으며, 특히 10 m 지점에서는 4 배 가까이 증가하였다. 이는 장애물이 화원으로부터 발생하는 수직 열기류의 흐름을 방해하고, 장애물 뒤 쪽에 불안정한 후류가 형성되었기 때문이다. 따라서 지하복합 발전 플랜트 내 피난 및 재난 관리의 초기 대응 목적의 화재 감지 설비 시스템 설계 시 화재 시나리오에 따른 열유동 분석이 중요할 것으로 판단된다.
인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.
인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 real-time PCR(SureTectTM kit와 PowerChekTM kit), LAMP(3M MDS), 선택 배지를 이용하여 즉석섭취식품에 존재하는 Salmonella spp.와 L. monocytogenes의 검출 능력을 비교 및 평가하고 식품 매트릭스가 real-time PCR의 결과에 미치는 영향을 조사하였다. 4가지 서로 다른 농도로 접종된 식품을 동일한 증균배지를 이용하여 증균 후 세 가지 방법으로 검출한 결과, real-time PCR, LAMP, 선택 배지에서 모두 양성으로 검출되어 인위적으로 접종된 식품에서의 검출 성능은 동등한 것으로 나타났다. 또한, 식품 매트릭스가 real-time PCR의 신속 검출에 미치는 영향을 조사한 결과, Salmonella spp.의 검출에서 샐러드가 다른 식품에 비해 Ct value가 유의적으로 높은 것으로 나타나, 섬유질이 풍부한 식품에 존재하는 Salmonella spp.의 검출을 위해서는 충분한 균질화와 균체의 탈리, 그리고 효율적인 DNA의 증폭이 필요함을 알 수 있었다. 반면, L. monocytogenes의 검출은 식품 매트릭스마다 상이하며 혼합적인 양상을 보였다. 현재의 식품공전 규정에서 식품에 존재하는 식중독균의 신속 검출을 위한 장비와 시약의 사용은 대부분 사용자의 선택에 의존하고 있다. 본 실험에서 real-time PCR로 사용된 SureTectTM kit와 PowerChekTM kit는 기존 real-time PCR kit의 대체재로서 사용이 가능할 것으로 판단되며, 또한, LAMP도 우수한 검출 성능을 보였기에 식품안전 관리 수단으로 활용될 가능성이 있음을 시사하고 있다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있다는 점에서 여러 나라에서 보급 활용되기 시작했다. 또한 용도와 사용범위에 있어서도 획기적인 확장세에 있다. 반면에 교통사고 관리와 관련하여 현재까지는 단순히 교통사고 예상지역에 감시카메라를 설치해 두고 기록되는 자료의 디지털화를 추진하는 정도의 영상처리기술을 활용하고 있는 형편이다. 교차로 내 교통사고의 발생 전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 어느 것보다 시급하고 중요한 부분이다. 기존 기술들은 교차로의 환경적 다양한 변화로 인해 극복하기 매우 어려운 차량의 객체분리, 추적 등의 기술을 가지고 있음에도 불구하고 엄청난 데이터처리용량으로 실시간으로 적용하기 어려운 문제들을 갖고 있다. 이에 본 연구는 이를 극복할 수 있는 기술 방식을 제시하고자 한다. 또한 기존에 잘 알려진 환경적 장애요소 제거방식 중 가장 우수한 방식으로 평가받고 있는 가우시안 복합모델 분석기법에서 조차 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 제시하고 구현하여 그 기술의 성능을 평가하고자 한다. 기존의 교통사고자동기록장치와 비교해 본 연구의 결과가 비교우위의 성능을 구현하였음을 입증하기 위해 실제 운용되고 있는 신호교차로의 영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였으며 이 시험결과를 기존의 다른 기술의 성능과 비교평가를 실시하였다.
본 논문에서는 시차공간상의 평면검출 방법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 다양한 표면을 평면으로 근사하고 검출함으로써 시차공간에 나타난 장면을 간소화하고 수식화하여 다루기 쉽도록 한다. 또한 시차공간에서 근사적으로 구한 평면은 3차원 공간상에서 실측 크기로 표현 가능하고 장애물 검출 및 카메라 위치 추정에 활용할 수 있다. 먼저 스테레오 매칭 기술을 이용해 두 개의 영상으로부터 2차원 공간상에 좌표쌍마다 시차값을 가지는 시차공간을 생성한다. x 또는 y축의 전체적인 추이를 반영하도록 돕는 선 단순화 기법을 이용하여 시차값의 접선 기울기를 추정한다. 기울기 쌍의 조합에 따라 10개의 라벨을 시차공간의 좌표쌍에 부여한다. 상하좌우 방향으로 인접하고 동일한 라벨을 가지는 좌표쌍을 연결하여 군집을 생성하고 최소자승법을 이용해 각 군집에 대한 평면식을 추정한다. 시차공간 내에서 평면식을 만족하는 점들이 가장 많은 평면을 검출하고 이를 시차공간을 가장 잘 간소화한 N개의 평면으로 선택한다. 평면검출의 성능을 정량적으로 평가하였고 그 결과는 3차원 원뿔과 원통에서 각각 97.9%, 86.6% 품질을 보였다. 스테레오 비전 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 대표적으로 이용되는 Middlebury와 KITTI 실험데이터로부터 제안된 평면검출 방법은 훌륭하게 평면을 검출하였다.
최근 외부 개입 없이 스스로 주변 환경을 파악하고 목적지까지의 이동경로를 생성하여 자율 주행하는 지능형 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 자율 주행 시스템은 기본적으로 운행 중에 사고가 발생하지 않고 안전하게 목표점까지 이동해야 한다. 본 논문에서는 레이저 변위 센서를 이용하여 노면의 왜곡(훼손된 노면, 비포장 도로, 장애물 등)을 검출하고, 영상 이진화 기법을 적용하여 위험 요소를 검출, 판단하여 주행 시스템의 안정적 운항이 가능한 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 제안 기법의 타당성은 임의로 제작된 국부영역의 지도 데이터에 기반한 모의실험을 통하여 보인다.
과수원 방제 작업 시 인체에 해로운 농약으로부터 운전자를 보호하고 노동력 및 농약의 절감, 환경오염의 방지 등의 효과를 꾀하기 위하여 무선 전파 리모콘을 이용한 무인 스피드 스프레이어의 원격제어 시스템을 개발함과 동시에 유도케이블식 주행유도 장치에 의한 자율주행 무인스피드 스프레이어를 개발하였다. 무인 스피드 스프레이어는 원격조종 시스템, 유도케이블 시스템, 장해물 검출장치, 제어 액튜에이터 등으로 구성되어 있고 원격조종 및 자율주행이 가능한 시스템이다. 무인화 한 스피드 스프레이어의 특징은 다음과 같다. 1) 무선 전파 리모콘과 유도 케이블에 의한 주행 유도장치를 개발하여 스피드 스프레이어에 장착한 결과 리모콘 조작방식과 주행 유도방식 모두 가능하였다. 2) 원격 조종은 주행 (전진, 후진), 조향, 3방향의 노즐 및 팬, 분무기, 주행정지 등 16종류의 조작이 가능하다. 3) 농업용 리모콘으로는 FSK방식보다 전송에러가 적은 DTMF방식이 우수하였으며, 농업용 특정 소전력 무선국이 필요하다고 생각된다. 4) 5개의 저임피던스 검출코일과 윈도우 컴퍼레이터 회로로 구성된 디지털식 케이블 유도 시스템은 2개의 검출코일에 유기 된 상대적 전압치로서 궤도를 수정하는 아날로그 검출방식보다 주행 성능이 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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