달 로버의 광학 카메라는 로버의 주행정보와 탐사 지역의 3차원 지형정보를 제공한다. 하지만 대기가 없는 달은 단조로운 지형과 어두운 색조의 토양으로 구성되며, 달의 혹독한 환경에서 로버는 낮은 데이터 저장 용량과 연산 성능을 가진다. 따라서 로버의 안전한 주행과 성공적인 달 탐사를 위해서는 달의 지형 및 환경 특성에 강인한 특징점 검출 및 정합 기법 사용이 검토되어야 한다. 본 연구에서는 달 탐사 로버가 취득한 지형 영상을 대상으로 SIFT, SURF, BRISK, ORB, AKAZE들의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 SIFT와 AKAZE가 달 지형 특성에 강인한 성능을 보여 주었다. AKAZE는 SIFT에 비해 적은 개수의 영상 정합점들을 검출하였으나, 높은 정확도를 가지며 가장 빠르게 영상 정합점들을 검출하였다. 따라서 정확하고 신속한 연산이 필요한 로버 주행 정보 생성에 적합하다. SIFT는 가장 무거운 연산 속도를 보이나, 가장 많은 영상 정합점들을 안정적으로 검출하였다. 달 탐사 로버는 주기적으로 지형 영상을 지구로 전송한다. 따라서 많은 양의 지형 영상을 처리할 수 있는 지구에서 3차원 지형도 구축을 위해 사용하는 것이 적합하다. 본 연구 결과는 향후 달 탐사 로버에서 특징점 검출 기법들의 활용을 위한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
2017년 실시한 경주 고선사지 삼층석탑의 정밀안전진단 과정에서 1975년 석탑 이전 시 2층 탑신석이 회전되었을 가능성이 제기되었다. 이에 일제강점기와 1975년 해체 전후의 관련정보와 사진자료 등을 수집하여 석탑부재에 대한 정밀조사를 진행하였다. 분석결과 1943년 개건 전·후에는 부재의 변동이 없었으나 1975년 이전과정에서 2층 탑신석이 오른쪽 방향으로 90도씩 회전하였고, 1층과 2층의 옥개석 1매가 서로 바뀌었음이 확인되었다. 이러한 석탑부재의 변동이 오류인지를 확인하기 위해 3차원 스캐닝 정보를 토대로 정밀계측과 옥개석 부재의 재구성 등을 통해 검증해 보았다. 검증결과 현재 1층 옥개석 4매의 두께는 75~76cm, 2층은 78~79cm로 특이점이 발견되지 않았고, 옥개석 간 연접선의 형상 역시 자연스러웠다. 이에 고선사탑은 조성이후부터 1943년 사이에 중수(重修)된 숨은 연혁이 존재하며, 고대에 발생한 오류를 1975년 바로잡은 것이라고 결론지었다. 아울러, 2층 탑신석의 회전은 옥개석 위치변동에 따른 부수적 조치일 가능성을 제시하였다.
산업현장의 대형 연소시스템 내부의 온도 및 농도를 실시간으로 정밀하게 계측하는 일은 그 규모 및 환경 조건으로 인해 사실상 어렵다. 현재 주로 사용되고 있는 열전대를 이용한 온도 계측은 점 측정 방식으로 대형 연소시스템 내부 광역 범위의 온도 분석에 적용하기에는 정밀성과 신뢰성이 낮으며, 접근성에 한계가 있다. 농도 분석 측면에서 대부분의 계측 방법은 샘플링 방식으로 실시간 측정이 어렵고 대표성에 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위한 방법으로, 레이저를 이용한 측정법이 지속적으로 개발되고 있다. 레이저 기반 측정법들은 선 평균 측정 방식으로 대표성과 정밀도가 뛰어나 대형 연소시스템 적용에 유리하다. 본 연구에서는 파장 가변형 레이저 흡수 분광법(Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy, TDLAS)을 통해 연소 시에 발생하는 수증기와 산소를 이용하여 실시간으로 온도 및 농도를 측정하였다. 측정 결과 연소시스템 내부 평균 온도는 1330℃, 평균 산소 농도는 3.3 %로 발전소 데이터와 비교하였을 때 유사한 경향성의 측정값을 얻었다.
한국의 온라인 토론게시판은 의견 공유뿐 아니라 여론 형성과 참여를 위한 공간으로 활발히 사용되고 있다. 토론게시판에서 어떤 글은 사회적 정치적 이슈를 몰고 다니기도 하고 어떤 글은 사용자의 관심을 끌지 못하기도 한다. 본 논문에서는 한국의 유명 토론게시판인 다음 아고라와 서프라이즈에서 수집한 글의 통계적 정보를 이용하여 글의 인기를 분석하고 인기글을 예측하기 위한 예측모델을 제안한다. 분석결과 아고라는 87.52%의 글이 게시판에 제출된 후 하루가 지나기 전에 글의 인기가 끝나고 있었지만 서프라이즈는 39%의 글이 4일 이상 인기가 지속되고 있었다. 그렇지만 글의 인기기간과 조회수의 상관관계는 낮았다. 조회수 증가가 오랫동안 지속된다고 해서 최종 조회수가 높다는 것을 의미하지는 않는다. 본 논문에서는 분류와 예측 분야에서 잘 알려진 SVM 모델과 유사매칭 모델, 그리고 새롭게 제안한 예측 모델 '베이스 라인'을 이용하여 인기글을 예측하고 평가하였다. SVM 모델이 F-measure와 정밀도에서 유사매칭과 베이스라인보다 우수하였으며, 베이스라인이 실행시간에서 가장 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 해충 영상에서 객체 분할과 SVM 분류기를 이용한 복숭아순나방의 개체 수 추정 방법을 제안한다. 과수원에 설치된 페로몬 트랩에 수집된 복숭아순나방 영상에 대해 객체 분할과 개체 분류를 수행하였다. 객체 분할은 전처리, 문턱치 처리, 형태학적 필터링, 객체 레이블링 과정으로 구성된다. 해충 영상에서 복숭아순나방의 개체 분류는 SVM 분류기의 학습과 개체 분류, 개체 수 추정 단계로 구성된다. 객체 분할은 SVM 분류기에 입력하기 전에 객체들을 분할함으로써 개체 분류 단계에서 처리 과정을 단순하게 해 준다. 분할된 객체들에 대해 중심점과 주축을 중심으로 영상 블록을 추출하여 SVM 분류기에 입력한다. 실험에서 10개의 해충 영상에 대해 복숭아순나방의 개체 수 추정 결과 97%의 평균 추정 정확도를 보임으로써 과수원에서 복숭아순나방의 개체 모니터링 방법으로서 효과적임을 보였다. 또한 제안한 방법의 처리 시간은 평균 2.4초, 슬라이딩 윈도우 방식은 5.7초로 본 논문의 방법이 약 2.4배 정도 처리 시간이 빠름을 보였다.
능동 파괴 방호 구동제어기는 기계, 항공 및 군사 분야 등에서 사용될 수 있는 제어기로서, 상대의 비행물체를 능동제어를 통해 추적 타격하는데 사용된다. 구동제어기를 이용하여 목표지점까지의 정밀도를 갖고 동작이 유지되어야 하기 때문에, 이에 대한 신뢰성 확보가 대단히 중요하다. 이러한 구동제어기가 사용되는 주위 환경의 온도는 약 $-32^{\circ}C{\sim}50^{\circ}C$($241^{\circ}K{\sim}358^{\circ}K$)이다. 신뢰성을 갖기 위해 구동제어기에서 중요시 간주되는 문제 중의 하나는 구동제어기 내의 열 발생이 어느 한계수준($85^{\circ}C$($358^{\circ}K$))이하로 유지되어야 정밀도와 신뢰성을 확보할 수 있다는 점이다. 따라서 구동제어기 내의 열 유동특성에 대한 연구와 분석이 필요하게 된다. 본 논문의 수치시뮬레이션을 위해 저 레이놀드 수 $k-{\epsilon}$ 난류모델과 비압축성 점성 유동을 가정하였고, 상용 소프트웨어인 Solid-Works Flow Simulation을 사용하였다. 본 논문의 목적은 각종 칩이나 보드 등을 갖는 구동제어기 내부의 열 유동 특성을 해석하여 구동제어기의 안전한 설계를 하는데 있다. 해석으로부터, 보드들과 칩들의 온도분포가 어떤 한계 수준 이내에 있음을 보여준다.
GPS를 이용하여 이온층의 총전자수를 측정하는 방법은 기존의 다른 방법에 비하여 넓은 지역에 대한 이온층의 변화를 보다 정확하게 조사할 수 있다고 알려져 있다. 이 연구에서는 GPS위성으로부터 두 개의 L-band 주파수, L1(1574.42MHz)과 L2(1227.60MHz)에 실려 전송되는 P 코드의 이온층에 의한 전파 도달 시각차이를 이용하여 각각의 위성에 대한 시선방향의 충전자수를 측정하였다. 그리고 이온층이 균질하여 평균높이가 350km라고 가정했을 때, 시선방향이 평균 높이와 교차하는 지점에서의 수직방향 총전자수로 각각 변환하여 이를 평균하는 방법을 택하였다. 국내에서는 이중주파수용 P 코드 수신기가 없는 관계로 국제 공동 GPS 관측망의 핵심 관측소 중 하나인 Taiwan의 TAIW GPS 관측소(N25도, E121.5)에서 관측된 GPS 자료를 이용하였다. 측정된 총전자수의 1일 변화 양상을 NOAA의 SOLAR-DAILY 자료 및 GPS의 이온층 보정 모델 (Klobuchar 1987)과 비교한 결과, 거의 같은 양상이 나타났다. 즉, 총전자소의 값이 낮에슨 높아지고 밤에는 낮아지는 전형적인 1일 변화 곡선을 보였다. 그리고 이 연구방법에 의한 총전자수 측정 정밀도는 SOLAR-DAILY 자료와 비교한 결과, 약 2 TEC인 것으로 추정되었다.
1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Contitutions. Now We are developing 3D Automatic Face Recognition Apparatus to analyse the facial characteristics. This apparatus show us 3D image of man's face and measure facial figure. We should examine accuracy of position recognition in 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA). 2. Methods We took a photograph of Face status with Land Mark by using 3D-AFRA. And We scanned Face status by using laser scanner(vivid 700). We analysed error average of distance between Facial Definition Points. We compare the average between using 3D-AFRA and using laser scanner. So We examined the accuracy of position recognition in 3D-AFRA at indirectly. 3. Results and Conclusions The error average of distance between Right Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5140mm and the error average of distance between Left Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5949mm in frontal image of face. The error average of distance between Left Pupil and The Other Facial Definition Points is 0.5308mm and the error average of distance between Left Tragion and The Other Facial Definition Points is 0.6529mm in laterall image of face. In conclusion, We assessed that accuracy of position recognition in 3D-AFRA is considerably good.
회전식 라인 카메라로 취득한 전방위 영상을 실내 공간정보 서비스에 활용하려면 취득한 영상을 실내 좌표계를 기준으로 정교하게 참조할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 실내 전방위 영상의 외부표정요소 - 취득한 시점의 카메라의 위치와 자세를 정확하게 추정 할 수 있는 지오레퍼런싱 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 회전식 라인 카메라를 기하학적으로 모델링하여 전방위 영상에 대한 공선방정식을 유도한다. 실내 기준점을 공선방정식에 적용하여 실내 전방위 영상의 외부표정요소를 추정한다. 실측데이터에 적용한 결과 외부표정요소의 위치는 1.4mm의 정밀도로, 자세는 $0.05^{\circ}$의 정밀도로 추정할 수 있었다. 수평방향으로 약3픽셀, 수직방향으로 약 10픽셀 정도의 잔차가 남아 있었다. 특히 수직방향으로는 렌즈의 왜곡에 의한 시스템적 오차가 포함되어 있는 것으로 분석되었고 이는 카메라 캘리브레이션을 통해 제거되야 할 것으로 판단된다. 제시된 방법을 이용하여 정밀하게 지오레퍼런싱된 전방위 영상으로부터 고해상도 실내 3차원 모델을 생성하고 이에 기반한 정교한 증강현실 서비스가 가능할 것으로 기대된다.
항공레이저측량을 통한 지형 분류작업은 분류 정확도의 확보와 세밀한 지형 표현의 두 목표를 동시에 만족해야 한다. 이 두 목표를 달성하기 위한 자동분류 처리에 연구로서 노이즈가 많은 지형분류 결과로부터 필터링을 통한 품질향상 연구가 다수 있었으나 한국과 같이 삼림이 울창하고 지표면 투과율이 낮은 환경에서의 항공레이저측량 결과 적용 시 관목 및 교목 하층이 지면으로 분류되는 오류가 많았다. 이에 본 연구는 정확도가 높고 점밀도가 낮은 1차 지형분류 결과를 기반으로 아직 지형으로 등록되지 않은 LiDAR 지형 분류 후보 점군들로부터 세밀 지형 표현에 필요한 점들을 추출하는 기법으로 점분류 처리절차를 개선하였다. 주변 지형 포인트의 가중치를 부여하여 경사 (gradient) 계산을 통해 미추출 LiDAR 점군들로부터 지형 표현 점들을 분류하는 본 알고리즘은 특히 능선부분의 사라진 특징을 찾아내거나 무너진 논둑을 복원하는 등 최소의 점들로 중요한 지형 요소점(terrain model key points)을 놓치지 않고 세밀하게 표현하는데 효과적이다. 이 알고리즘을 통해 추출한 점들과 1차 지형분류 결과를 결합하여 지형분류최적화 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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