• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1327-1339
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• 2019

지구 관측 위성에 의한 광학 영상정보를 육상 분야에 활용하는 경우 지표면 반사도를 나타내는 영상은 중요한 기초 정보가 된다. 지표면 반사도는 광학 영상정보에 대하여 절대 대기 보정 처리 과정을 수행하여 얻어지는 성과물이다. Landsat이나 Sentinel-2의 경우 여러 가지 단계의 대기 보정 처리 방법이 개발되어 있고, 이미 많은 상업적 소프트웨어나 오픈소스 들이 이러한 처리 알고리즘을 지원한다. 그러나 현재 KOMPSAT 3/3A호 고해상도 분광 영상정보를 이용하여 지표면 반사도 영상 제작 기능을 제공하는 도구는 거의 없고 이러한 기능을 제공하는 오픈소스가 개발되거나 발표된 경우도 없다. 이 연구에서 우분투(Ubuntu) 운영체제에서 Orfeo ToolBox(OTB) 원격탐사 오픈소스에 포함된 광학 보정(Optical Calibration) 모듈과 알고리즘을 기반으로 하여 KOMPSAT 3A호 영상에 대한 절대 대기 보정을 처리할 수 있는 모듈을 새로 구현하였다. 이 모듈은 KOMPSAT 영상의 센서 모델 변수와 분광 자료들을 포함하기 때문에 대기 보정 작업에 필요한 입력 변수의 자동 입력과 일괄처리가 가능하다. 이 모듈을 이용하여 상층대기(Top of Atmosphere: TOA)반사도와 지표면(Top of Canopy: TOC) 반사도를 구할 수 있다. 한편 TOC 반사도 산출과정에서는 AERONET 자료와 같은 대기 에어로졸 정보가 이용될 수 있다. 또한 이 연구에서 구현된 오픈소스 성과를 이용하여 KOMPSAT 영상을 적용한 실험을 수행하였다. 앞으로 이 오픈소스 모듈의 적용성과 무결성 검사를 수행하게 되면, 그동안 축적된 KOMPSAT 영상정보를 대상으로 하는 분석 대기 자료(Analysis Ready Data) 데이터베이스 구축에 직접 적용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.98-107
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• 2006

모바일 기기의 성능(3D 엔진, 3D가속 칩 등) 및 무선 네트워크 기술의 발달로 이용자들의 실감 있는 콘텐츠에 대한 요구가 급증하고 있다. 그러나 모바일 기기의 성능에 따라 사용할 수 있는 리소스의 제약으로 빠른 시간에 모바일용 실감 미디어 콘텐츠를 제작하는데 어려움이 있다. 일반적으로 모바일 환경에서 애니메이션 되는 캐릭터를 생성하기 위한 방법으로 전문 애니메이터가 수작업에 의해 키 프레임 방식으로 모션을 생성한다. 이는 모션 생성 시간과 비용이 많이 들고, 모션의 왜곡이 일어날 수 있다. 이러한 문제점 해결을 위하여, 본 논문에서는 광학식 모션캡처 시스템을 이용하여 빠르고 쉽게 정확한 모션 데이터를 획득하고, 이를 통해 효율적으로 모바일 3D 댄스 콘텐츠를 제작하는 방법을 연구하였다. 아울러 대용량 모션캡처 데이터를 적은 리소스를 요구하는 모바일 환경에서 사용할 수 있도록 키 단순화, 프레임 수 조정 기법을 적용하였다. 본 구현실험 결과를 통해 3D 댄스 콘텐츠 제작에 있어, 광학식 모션캡처 시스템 활용은 기존 일반적인 제작 공정에 비해 제작 시간 단축과 실감 있는 캐릭터 모션을 생성해냄으로써 실감형 콘텐츠 제작과 사용에 효과적임을 확인하였다.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 한국가시화정보학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1-6
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• 2002

How is the flow in a rotating impeller. About 35 years have passed since one experimentalist rotating with the impeller. of a huge centrifugal blower made the flow measurements using a hot-wire anemometer (Fowler 1968). Optical measurement methods have great advantages over the intrusive methods especially for the flow measurement in a rotating impeller. One is the optical flow visualization (FV) technique (Senoo, et al., 1968) and the other is the application of laser velocimetry (LV) (Hah and Krain, 1990). Particle image velocimetries (PIVs) combine major features of both FV and LV, and are very attractive due to the feasibility of simultaneous and multi-points measurements (Hayami and Aramaki, 1999). A high-pressure-ratio transonic centrifugal compressor with a low-solidity cascade diffuser was tested in a closed loop with HFC134a gas at 18,000rpm (Hayami, 2000). Two kinds of measurement techniques by image processing were applied to visualize a flow in the compressor. One is a velocity field measurement at the inducer of the impeller using a PIV and the other is a pressure field measurement on the side wall of the cascade diffuser using a pressure sensitive paint (PSP) measurement technique. The PIV was successfully applied for visualization of an unsteady behavior of a shock wave based on the instantaneous velocity field measurement (Hayami, et al., 2002b) as well as a phase-averaged velocity vector field with a shock wave over one blade pitch (Hayami, et al., 2002a. b). A violent change in pressure was successfully visualized using a PSP measurement during a surge condition even though there are still some problems to be overcome (Hayami, et al., 2002c). Both PIV and PSP results are discussed in comparison with those of laser-2-focus (L2F) velocimetry and those of semiconductor pressure sensors. Experimental fluid dynamics (EFDs) are still growing up more and more both in hardware and in software. On the other hand, computational fluid dynamics (CFDs) are very attractive to understand the details of flow. A secondary flow on the side wall of the cascade diffuser was visualized based either steady or unsteady CFD calculations (Bonaiuti, et al.,2002). EFD and CFD methods will be combined to a hybrid method being complementary to each other. Measurement techniques by image processing as well as CFD calculations give a huge amount of data. Then, data mining technique will become more important to understand the flow mechanism both for EFD and CFD.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.364-370
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• 2002

본 논문에서 일반 지폐 계수기에 권종구분 기능과 복수장 검출기능 그리고 위조지폐판별기 능을 부가시킨 지폐계수기를 구현하였다 권종구분에는 센서 신호처리기술, 위조지폐 판별에는 센서응용기술 및 정보처리 기술을 사용하였고, 고속계수에는 정밀기구설계 기술과 마이크로프로센서 응용기술을 사용하였다. 소프트웨어는 RTOS를 기반으로 한 C 언어를 사용하여 효과적인 제어 알고리즘과 실시간으로 신호를 처리함으로 써 디버깅 및 추가 하드웨어와의 접목이 어려운 점을 개선하였다. 센서 디바이스로는 하드웨어 비용절감과 처리속도를 감안하여 포토다이오드와 포토다이오드 응용제품, 그리고 자기저항센서를 사용하였다. 마이크로 콘트롤러는 Intel I8051 코어를 사용한 필립스사의 PCF 80C552-24를 사용하였다. 실험 결과 컬러복사 및 컬러 프린트로 만든 위폐가 잘 구분되는 것을 확인하였으며, 계수 중 이권종이 있을 경우 구분해 냄으로써 다른 지폐가 섞여 계수 되는 것을 방지 할 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권3호
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• pp.247-256
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• 2015

걸프전 이후 항공력은 전쟁 승리의 핵심 역할을 수행하였다. 하지만 레이저 유도폭탄, 전자광학 장비 같은 첨단무기들은 기상 조건이 맞지 않으면 그 효과가 크게 떨어진다. 따라서 레이저 유도폭탄이 할당된 항공기는 기상 악화 시 무장교체가 이루어져야 한다. 하지만 현재까지 무장교체 시기에 대한 객관적인 기준은 없다. 따라서 본 논문에서는 구름 영상을 처리하여 레이저 유도폭탄의 명중률을 예측하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 정확도를 검증하기 위해 레이저 유도폭탄에 영향을 미칠 수 있는 기상 상황을 모의 비행장비에 적용하고 모의 무장투하를 실시하여 데이터를 수집 및 분석하였다. 모의 비행장비에 적용한 기상 조건과 유사한 구름 영상을 제작하여 알고리즘에 적용한 결과 대부분의 기상 조건에서 레이저 유도폭탄의 명중률을 정확하게 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.541-547
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• 2015

현재 반도체 제조 공정에서 집적회로의 소자 크기가 점점 작아짐에 따라 플라즈마 식각 공정에서의 식각 종료점 검출이 더 어려워지고 있다. 식각 종료점 검출은 위해서는 반도체 장비에 다양한 종류의 센서를 설치하고 이 센서를 통해 데이터를 얻고 분석해야 한다. 기존의 식각 종료점 검출 방식은 주로 By-product의 OES 데이터를 분석하여 진행되었는데 본 연구에서는 By-product 와 Etchant gas 의 OES 데이터를 함께 분석하여 식각 종료점 검출 결과에 신뢰성을 더 높이고자 하였다. 또한, 데이터 분석을 위해 OES-SNR, PCA, Polynomial Regression, eHMM 등의 기법들을 사용하여 진행하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_3호
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• pp.1215-1221
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• 2017

SNAP(SeNtinel's Application Platform)은 유럽우주국이 개발한 공개 소프트웨어로서, SAR(Synthetic Aperture Radar)와 광학위성을 포함한 Sentinel 위성 시리즈에서 얻은 자료를 처리하는 여러개의 Toolbox로 이루어져 있다. 이 중 S1TBX(Sentinel-1 ToolBoX)는 주로 Sentinel-1A/B 영상과 간섭기법을 처리하기 위한 프로그램으로, Graph Builder와 같은 흐름도 방식의 자료처리 기법을 제공하고 DEM(Digital Elevation Model) 자동다운로드 및 모자이크 등을 포함한 편리한 기능을 탑재하고 있다. 프로그램 업데이트가 매우 활발하여, 컴퓨터 메모리가 충분하다면 InSAR(Interferometric SAR)와 DInSAR(Differential InSAR)의 수행이 원활해 최근 전세계적으로 널리 이용되고 있다. S1TBX에는 또한 기존의 타 SAR 위성 자료 처리기능을 포함하고 있으며, 최근 버전 5 이후에는 KOMPSAT-5의 처리 기능도 추가되었다. 이 연구에서는 SNAP의 S1TBX를 이용하여 KOMPSAT-5 SAR 영상의 간섭기법을 처리한 예를 보여주고 있다. 몽골 Tavan Tolgoi 노천탄광에서는 2015년도에 KOMPSAT-5로 얻어진 DEM과 2000년에 얻어진 SRTM 1sec DEM의 차이를 분석한 결과, 15년 동안 최대 130미터 깊이를 채굴하였고 쌓아놓은 광석의 높이가 70미터를 넘는 것을 확인하였다. 남극 장보고기지 인근 빙하지역에서는 타 프로그램에서는 조석과 지형 InSAR 신호가 관찰 되었으나, 궤도오차 및 DEM 오차로 SNAP으로는 처리가 불가했다. 또한 이라크 사막지역에서 여러 장의 DInSAR 영상이 만들어졌으나 시스템 오차로 보이는 줄무늬가 coherence 영상에 다수 발견되었다. StaMPS 적용을 위한 Stack은 궤도 오차 혹은 프로그램 버그로 인하여 불가했다. 최근 SNAP의 사용자가 급증하고 있고 업그레이드가 매우 빠르기 때문에 조만간 해결될 것으로 기대한다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.148-158
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• 2018

광학 문자 인식(OCR)은 텍스트를 포함한 이미지에서 텍스트 영역을 인식하고 이로부터 텍스트를 추출하는 기술이다. 전체 텍스트 데이터 중 상당히 많은 텍스트 정보가 이미지에 포함되어 있기 때문에 OCR은 데이터 분석 분야에 있어 중요한 전처리 단계를 담당한다. 대부분의 OCR 엔진이, 흰 바탕의 검정 글씨의 단순한 형태를 가진 이미지와 같은, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷한 저 복잡도 이미지에 대해서는 높은 인식률을 보이는 반면, 텍스트와 배경의 구분이 뚜렷하지 않은 고 복잡도 이미지에 대해서는 저조한 인식률을 보이기 때문에, 인식률 개선을 위해 입력 이미지를 OCR 엔진이 처리하기 용이한 이미지로 변형하는 전처리 작업이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 OCR 엔진의 정확성 증대를 위해 텍스트 라인별로 이미지를 분리하고, 영상처리 기법 기반의 CLAHE 모듈과 Two-step 모듈을 병렬적으로 수행하여 텍스트와 배경 영역을 효율적으로 분리한 후 텍스트를 인식한다. 이어서 두 모듈의 결과 텍스트에 대하여 N-gram방법과 Hunspell 사전을 결합한 알고리즘으로 인식률을 비교하여 가장 높은 인식률의 결과 텍스트를 최종 결과물로 선정하는 방법론을 제안한다. 대표적인 OCR 엔진인 Tesseract와 Abbyy와의 다양한 비교 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 모듈이 복잡한 배경을 가진 이미지에서 가장 정확한 텍스트 인식률을 보임을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.559-569
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• 2008

세계 최초의 정지 궤도 해양관측 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (COMS/GOCI)가 측정하는 가시광선 영역의 파장대 ($0.4-0.9{\mu}m$)는 대기 구성성분(기체상 또는 입자상)에 의하여 영향을 받기 때문에 이에 대한 보정이 필요하다. 특히, 대기중에 존재하는 미세입자인 에어러솔은 그 물리 화학적 특성의 다양함으로 인하여 태양광과 반응하는 과정이 상당히 복잡하게 나타나므로, 정확한 해양 관측을 위하여 대기 에어러솔과 복사 과정의 상호작용에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 알려진 대기 에어 러솔 특성 자료를 이용하여 에어 러솔의 물리 적, 광학적 특성을 분석하였다. 여기서 얻어진 에어러솔 특성 값들은 복사전달 모델을 이용하여 다양한 환경 조건하(에어러솔의 종류와 양)에서 위성센서가 측정하는 이론적인 복사량과 에어러솔의 관계를 분석하는데 사용되었다. 복사전달모델 분석결과, 위성 자료 분석에서 잘못된 에어러솔의 광학 특성값의 사용으로 인한 오차는 에어러솔 광학 두께($\tau$)가 0.2보다 작은 범위에서는 비교적 작은 값을 나타내나 0.2보다 크게 되는 경우 지속적으로 증가하였다. 추가로 위성 관측값과 복사전달 모델에 의하여 계산된 값의 차이가 최소인 에어러솔 타입의 광학 특성값을 이용하여 ($\tau$)와 ${\aa}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent 를 도출한 결과는 기존의 표준 알고리즘보다는 지상관측자료와의 비교적 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 위성 관측자료에서 에어러솔 분석함에 있어서 에어러솔 타입에 따른 광학적 특성값의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 궁극적으로 향후 발사될 COMS/GOCI의 관측 자료를 이용한 대기 에어러솔 분석이나 대기 효과 보정에 있어서 도움이 될 것이다.