한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.41-46
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2006
This paper describes a marine watch system on a ship, which is aided by an image processing method. The system detects other ships through a navigational image sequence to prevent oversights, and it measures their bearings to maintain their movements. The proposed method is described, the detection techniques and measurement of bearings techniques are derived, and the results have been reported. The image is divided into small regions on the basis of the brightness value and then labeled. Each region is considered as a template. A template is assumed to be a ship. Then, the template is compared with frames in the original image after a selected time. A moving vector of the regions is calculated using an Excel table. Ships are detected using the characteristics of the moving vector. The video camera captures 30 frames per second. We segmented one frame into approximately 5000 regions; from these, approximately 100 regions are presumed to be ships and considered to be templates. Each template was compared with frames captured at 0.33 s or 0.66 s. In order to improve the accuracy, this interval was changed on the basis of the magnification of the video camera. Ships’ bearings also need to be determined. The proposed method can measure the ships’ bearings on the basis of three parameters: (1) the course of the own ship, (2) arrangement between the camera and hull, and (3) coordinates of the ships detected from the image. The course of the own ship can be obtained by using a gyrocompass. The camera axis is calibrated along a particular direction using a stable position on a bridge. The field of view of the video camera is measured from the size of a known structure on the hull in the image. Thus, ships’ bearings can be calculated using these parameters.
소셜미디어 빅데이터는 소비자의 소비형태 뿐만 아니라 지역의 이미지를 파악할 수 있는 많은 정보가 포함되어 있다. 본 논문에서는 국내 포털 사이트인 네이버와 다음의 Blog와 Cafe로부터 '삼척'이 포함된 데이터를 2015년부터 2019년까지 1년 단위로 수집하였고, 텍스트 마이닝과 네트워크 분석을 실시하여 지역 이미지를 형성하는 키워드를 추출하고 지역 이미지 변화를 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 2015년 지역 이미지는 '장호항', '동해', '해수욕장' 등 인근 지명이나 장소 등의 이미지 인지적 요소들로 표현되고 있는데, 2016년과 2019년은 지역 내의 특정 장소인 삼척쏠비치로 이미지 인지적 요소가 변한 것을 알 수 있다. 그리고 지역 이미지와 연관된 키워드들이 삼척을 대표하는 명소인 '장호항', 리조트가 포함하고 있는 것을 보아 지역 이미지 형성에 인프라 시설 요소가 큰 역할을 한다고 볼 수 있다. 네트워크 데이터에 대한 유의성 검증은 부트스트랩 기법을 이용하였고, 2015년, 2016년, 2019년 p-value가 각각 0.0002, 0.0006, 0.0002로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
현재 부산항은 위기에 처해 있다. 외부적으로는 세계적인 경제불황으로 전반적인 물동량 감소도 있지만, 신항개장 이래로 북항과 신항 간의 물동량 유치를 위한 출혈경쟁으로 터미널 채산성이 악화되고 부산항 이미지가 크게 손상되고 있다는 점이다. 이는 근본적으로 부산북항이 하역사위주의 운영사로 난립되어 있기 때문이다. 이에 따라, 본 연구에서는 부산항의 문제점을 해결할 수 있는 북항터미널의 통합유인요인이 실질적으로 부산항의 경쟁력제고에 얼마나 영향을 미치는 지를 실증분석하였다. 실증분석결과에 의하면, 북항터미널 운영사를 통합하여 글로벌 터미널 하여야만 선사서비스능력, 항만생산성을 제고시켜 긍극적으로 물동량 증대와 동북아허브항만화에 기여할 것으로 나타나고 있어 부산항 경쟁력제고를 위해 부산북항 터미널의 통합이 정책적으로 시급함을 보여주고 있다.
본 연구는 항만경관에 대한 선호도를 분석한 것으로 부산의 북항을 연구 대상지로 설정하였다. 선호 요인은 SD법을 통해 도출되었고, 북항의 시각적 선호도와의 상관관계를 분석하기 위해 다중 회귀 분석을 실시하였다. 북항의 시각적 선호요인으로 역동성, 안정성, 쾌적성, 보건성의 4개 요인으로 구성되었다.4개의 선호요인을 이용한 시각적 선호도 분석 결과, 역동성 요인이 상대적으로 북항 선호를 설명하는 가장 중요한 요인으로 나타났다. 그러므로 북항 경관의 창출 및 관광객을 위한 항만 이미지 조성에 역동성을 고려한 항만경관계획과 관광 매력물로써의 개발을 통해 북항경관의 시각적 질 관리를 추진해야할 것으로 사료된다.
In this paper, we describe an image processing algorithm which is able to recognize the road lane. This algorithm performs to recognize the interrelation between AGV and the other vehicle. We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on the top of vehicle and acquires the digital signal. This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle.
The image of an object obtained by the radar is not corresponding to its true shape, because the image of an object observed by the radar is receiving an influence such as multiple-reflections and expanded in bearing because of the beam width of a radar. In addition, a radio wave does not hit the entire surface of an object. Therefore, the image of the front side of a ship facing a radar antenna corresponds to its true shape. In this paper, a method to estimate a ship's shape by means of the integration of the front parts of images obtained from radars is proposed. In addition, a matter, which is observation error of each radar, in using multi-radars, and the process included in the proposed method for solving the matter, are described. As a result of the experiment, the accuracy of about 3 degrees in ship's heading and about 14 meters in length and about 9 meters in beam was obtained.
본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.
Radar image data were collected through the on-line data acquisition system of A/D converter and personal computer, and the image was restorated on CRT or plotter after digital image processing of the data. The digital image processing system which was developed for this study, consisted of some kinds of software as follows : rearrangement, transformation, and enhancement of the image data in real space or frequency space by Fourier transform, edge detection of the image, compact processing, state inferential processing, and so on. Since the image of PPI radar sweeps from the center to the circumference of a circle, the image within a given period has the shape of fan. Therefore the acquired data were transformed to have the same interval as that of data in outmost concentricity. The results of various image processing methods using transformed data were better than those of the methods using original data.
This thesis proposed a method that connecting step motor to image send board which can acquire image to move and remote controlling via streaming image board of PDA(personal digital assistant) based on embedded Linux which is using wireless network There are three embedded Linux system to embody movable image send board. First, though the wireless network a signal of PDA is transmitted to the board which has embedded Linux and a system which is controlled by the expansion I/O port of the board. Second, it's a system streaming realtime image at a PDA which has embedded Linux. The last is a system which controls a process of image board using TCP/IP communication and image send board at PC. These are the system which can use industrial settings and homes. It can also make use of an embodiment method about travelling image robot.
Underwater archaeology relies heavily on photography and video image recording during surveillances and excavations like ordinary archaeological studies on land. All underwater images suffer poor image quality and distortions due to poor visibility, low contrast and blur, caused by differences in refractive indices of water and air, properties of selected lenses and shapes of viewports. In the Yellow Sea (between mainland China and the Korean peninsula), the visibility underwater is far less than 1 m, typically in the range of 30 cm to 50 cm, on even a clear day, due to very high turbidity. For photographing 1 m x 1 m grids underwater, a very wide view angle (180°) fisheye lens with an 8 mm focal length is intentionally used despite unwanted severe barrel-shaped image distortion, even with a dome port camera housing. It is very difficult to map wide underwater archaeological excavation sites by combining severely distorted images. Development of practical compensation methods for distorted underwater images acquired through the fisheye lens is strongly desired. In this study, the source of image distortion in underwater photography is investigated. We have identified the source of image distortion as the mismatching, in optical axis and focal points, between dome port housing and fisheye lens. A practical image distortion compensation method, using customized image processing software, was explored and verified using archived underwater excavation images for effectiveness in underwater archaeological applications. To minimize unusable area due to severe distortion after distortion compensation, practical underwater photography guidelines are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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