오픈소스는 4차 산업혁명의 핵심 성장 동력으로서 다양한 영상해석 알고리즘의 지속적인 개발과 활용이 기대되고 있다. 본 연구의 목적은 UAS 영상해석 오픈소스 기반 알고리즘의 3차원 재현 중 물의 재현 및 이동체 필터링 기능과 데이터 처리 소요시간을 중점으로 비교·분석하여 효용성을 검토하는 것이다. 5가지 매칭 알고리즘을 'ANN-Benchmarks' 프로그램을 통해 재현율 및 처리속도 기준으로 비교하였고 HNSW(hierarchical navigable small world) 매칭 알고리즘이 가장 양호한 것으로 판단하였다. 이를 바탕으로 삼각측량, 점군 데이터 조밀화, 표면생성의 단계별 기법들을 조합하여 108가지 영상해석 알고리즘을 구성하였다. 또한, 바다와 인접한 공원의 UAS(unmanned aerial system) 영상을 대상으로 108가지 영상해석 알고리즘의 3차원 재현 및 데이터 처리 소요시간을 고찰하고 상업용 영상해석 소프트웨어 'Pix4D Mapper'와 비교·분석하였다. 연구 결과, 3차원 재현 중 물의 재현 및 이동체 필터링 기능 면에서 양호한 알고리즘을 각각 특정하였고 소요시간이 가장 낮은 알고리즘을 선정, 'Pix4D Mapper' 처리 결과와 비교하여 알고리즘의 효용성을 입증하였다.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.
최근 다양한 산업에서 첨단기술의 적용으로 높은 생산성 향상을 이루고 있지만 건설산업의 경우 생산성 향상이 비교적 낮게 조사되어, 이를 극복하기 위한 첨단기술 연구가 빠르게 진행되고 있다. 여러 첨단기술 중 3차원 스캔 기술은 실제 대상물을 손쉽게 디지털화 할 수 있다는 점에서 건설현장의 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 기술로 널리 활용되고 있다. 특히 3차원 디지털 지형 모델은 토공 중장비의 자동제어 및 가이던스 등과 같은 건설 자동화의 기초자료가 될 수 있어 지형 스캔데이터의 높은 품질이 요구되고 있다. 3차원 디지털 지형 모델의 품질은 3D 스캐너의 성능 및 취득환경뿐 아니라 지형 스캔데이터 취득 후 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정인 노이즈제거, 정합 및 병합과정 등 또한 많은 영향을 끼치고 있어, 지형 스캔데이터 처리의 성능 증진이 필요할 것으로 보인다. 본 연구에서는 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정 중 정합과정에서 발생하는 지형 스캔데이터의 밀도 불균일 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 개발한 정합 후처리 기술인 '픽셀기반 점군비교 알고리즘'을 제시하였으며, 실제 토공현장에서 취득한 지형 스캔데이터를 활용해 개발한 알고리즘의 성능검증을 수행하여 지형 스캔데이터 정합 후 불균일 문제의 개선 가능성을 검증하고 밀도 별 지형 스캔데이터에 대한 알고리즘의 최적 파라미터를 제시하였다.
드론사진측량은 일반적으로 상공에서 수직 또는 경사로 영상을 획득하므로 3차원 모델링을 위한 목적으로 촬영할 경우 건물의 지면부분에 대한 영상매칭과 점군데이터의 공간정확도가 불량하여 3D메쉬의 완성도가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 드론영상과 지상에서 스마트폰 영상을 획득하여 각각의 공간정확도를 분석함은 물론 드론영상에 스마트폰영상을 조합하지 않았을 경우와 조합해석 했을 경우의 정확도 향상과 3D메쉬의 완성도를 평가하였다. 연구결과 드론사진측량의 수평(x,y)정확도는 1/200,000정도로 전통적인 사진측량 정확도와 유사하였다. 또한, 촬영방법에 따른 정확도는 사진맷수의 증가보다 대상물에 대한 촬영각도에 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 스마트폰영상 조합의 경우 정확도에 별다른 영향을 미치지 않았으나 3D메쉬의 완성도는 디지털트윈시티 기준을 만족하는 LoD3급의 3D메쉬를 얻을 수 있었다. 따라서, 드론영상과 지상에서 촬영한 스마트폰 또는 DSLR영상을 조합처리 함으로써 디지털트윈시티를 위한 3D모델 구축에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
평면 판넬 디스플레이(FPD)산업 중 액정표시장치(LCD) panel 시장은 계속 성장하고 있으며, 대형화와 생산은 해마다 증가하고 생산기술은 향상되고 있다. FPD의 제조공정은 고도의 청정성이 요구되는 공정으로 제조공정 중 세정공정이 30~40%를 차지할 정도로 기술적 생산성 측면에서 매우 중요하다. 그 중 액정주입 후 잔류하는 액정은 미세갭에 잔류하여 제거하기 매우 어렵다. 본 연구에서는 대체세정제의 원료로 많이 이용되고 있는 glycol ether계 용제, glycol dimethyl ether계 용제, 그리고 비이온계면활성제를 사용하여 우수한 세정력, 린스력, 침투력을 갖고 배선에 영향을 주는 이온함량을 최소화한 수계세정제를 개발하여 액정주입 후에 사용되는 panel의 액정 세척에 적용해 보았다. 이에 따라 배합성분들의 혼합비에 따른 세정제의 물성, 세정 효율 및 헹굼성을 측정하여 보았다. 실험 결과에 따르면, 배합세정제는 기존의 세정제보다 높은 습윤지수와 높은 운점을 보였다. 그리고 세정제의 주용제의 구조변화와 오염물로서 액정의 종류에 따라 세정효율이 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 또한 최적의 배합세정제는 기존의 세정제에 비하여 동등이상의 세정력을 보여주었고 헹굼성능도 훨씬 우수하였다.
본 논문에서는 동적 메쉬 부/복호화 시 스케일러빌리티 기능을 지원하기 위해 SHVC의 계층적 부호화 방식을 기반으로 텍스처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고해상도 텍스처 맵을 다운샘플링하여 다해상도의 텍스처 맵을 생성하고 이를 SHVC로 부호화함으로써 효과적으로 다해상도 텍스처 맵들의 중복성을 제거한다. 동적 메쉬 복호화기에서는 수신기 성능, 네트워크 환경 등에 따라 적합한 해상도의 텍스처 맵을 복호화하여 메쉬 데이터의 스케일러빌리티를 지원할 수 있도록 한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 V-DMC (Video-based Dynamic Mesh Coding) 참조 소프트웨어인 TMMv1.0에 제안하는 방법을 적용하고 본 논문에서 제안하는 스케일러블 부/복호화기와 TMMv1.0 기반의 시뮬캐스트 방식의 성능을 비교하였다. 제안하는 방법은 시뮬캐스트 방법 대비 AI, LD 환경에서 Luma BD-rate (Luma PSNR)가 각각 평균 -7.7%, -5.7%의 향상된 결과를 얻어 제안하는 방법을 통해 효과적으로 동적 메쉬 데이터의 텍스처 맵 스케일러빌리티 지원이 가능함을 확인하였다.
농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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