• 생물환경조절학회지
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• 제18권2호
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• pp.95-100
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• 2009

본 연구는 식물체 캘러스의 접종공정의 자동화기술 개발하기 위하여 캘러스를 인식하는 영상처리 시스템과 캘러스를 새로운 배지로 접종하는 접종용 엔드이펙터, 매니퓰레이터 및 자동화 제어장치를 개발하고 그 성능을 평가하기 위하여 수행되었으며, 본 보에서는 영상처리 시스템 및 매니퓰레이터에 대한 연구결과를 소개한다. 캘러스의 인식을 위하여 영상처리부와 조명부로 구성한 영상처리 장치를 개발하였다. 영상처리부는 CCD 카메라와 PC로 구성하였으며, 조명부는 55W/3 파장 램프를 전면과 측면에 각각 설치하여 항상 일정한 조도가 유지되도록 하였으며, R, G, B 각 프레임별 화소특성을 검토한 결과, 캘러스와 배양용기는 B 프레임에서 분리가 가능하였다. 또한 캘러스 분할을 위한 알고리즘의 개발결과 캘러스가 원형인 경우는 도심을 기준으로 절단하고 장변형인 경우는 길이방향의 수직으로 절단하도록 하였으며, 장변형의 경우 위치하고 있는 방향을 인식하여 $0{\sim}180^{\circ}$ 범위내의 결과 값을 로봇측에 전송하여 엔드이펙터의 방향을 결정하도록 하였다. 영상취득부터 캘러스의 분할위치 결정까지 1사이클에 소요되는 시간은 디스플레이 1.5초, 영상처리 0.7초 등으로 총2.2초였으며, 개발된 인식 알고리즘의 정확도는 용기인식의 경우 전체 30개중에서 28개가 정확히 인식되어 성공률은 93%가 되었다.

• 농업생명과학연구
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• 제51권1호
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• pp.205-212
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• 2017

경운기 시뮬레이터 운전자가 가상환경에서 교육에 몰입할 수 있도록 현실세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 증강 현실 기술을 구현하였다. 3D 카메라 입력 장치로부터 초당 30 frame 이상 속도로 경운기 모의 운전 장치의 영상을 획득한다. 획득된 현실 영상을 크로마키 처리하여 가상 현실과 결합하였다. RGB 영상의 HSI 변환 실험결과 색상 최대값 0.52, 최소값 0.153, 채도 최대값 0.57, 최소값 0.16, 명도 최대값 1, 최소값 0.12이 크로마키 처리를 위해 최적값이었다. 본 연구에서는 키패드를 이용하여 크로마키 처리된 현실 영상의 위치를 전 후 상 하 좌 우를 버튼으로 조정하여 초기 결합위치를 조정할 수 있고 최종 조정된 값은 저장하여 유지 관리되도록 하였다. 이를 토대로 초당 30프레임 이상의 속도로 가상현실과 크로마키 처리 영상을 결합한 증강현실 구현이 가능함을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.144-159
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• 2014

다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.337-345
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• 2023

벼의 출수기를 추정하는 것은 농업생산성과 관련된 중요한 과정 중 하나이지만 세계적인 이상기후의 증가로 벼의 출수기를 추정하는 것이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 CNN 분류모델을 사용하여 다양한 영상데이터에서 벼의 출수기를 추정하려고 시도하였다. 드론과 타워형 영상관측장치 그리고 일반 RGB 카메라로 촬영된 직하방과 경사각 영상을 수집하였다. 수집한 영상은 CNN 모델의 입력데이터로 사용하기 위해서 전처리를 진행하였고, 사용된 CNN 아키텍처는 이미지 분류 모델에서 일반적으로 사용되는 ResNet50, InceptionV3 그리고 VGG19 를 사용하였다. 각각의 아키텍처는 모델의 종류, 영상의 유형과 관계없이 0.98 이상의 정확도를 나타내었다. 또한 CNN 분류 모델이 영상의 어떤 특징을 보고 분류하였는지 시각적으로 확인하기 위해서 Grad-CAM 을 사용하였다. Grad-CAM 결과 CNN 분류 모델은 벼의 출수를 이삭의 형태에 높은 가중치를 두어 분류 하는 것을 확인하였다. 다음으로 작성된 모델이 실제 논 포장 모니터링 이미지에서 벼의 출수기를 정확하게 추정하는지 확인하였다. 각각 다른 지역 4 개의 벼 포장에서 벼의 출수기를 약 하루정도의 차이로 추정하는 것을 확인하였다. 이 방법을 통해서 다양한 논 포장의 모니터링 이미지를 활용하여 자동적이고 정량적으로 벼의 출수기를 추정 할 수 있다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1353-1369
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• 2023

해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제22권1호
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• pp.15-19
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• 2015

본 연구에서는 OSP (organic solderability preservative) 표면처리된 PCB (printed circuit board) Cu 볼 패드의 변색을 검사하는 측정 시스템을 제안하였다. PCB 표면처리 중에서 OSP는 친환경적, 낮은 생산 비용 등의 장점으로 널리 이용되고 있으나 온도공정에 따른 변색이 발생하는 문제점이 있어서 접합 신뢰성 불량의 한 원인이 되고 있다. 이러한 변색 불량을 장치 비의존적 CIELAB 색좌표를 도입하여 분석하였다. 먼저, PCB 샘플을 검사하기 위해 적합한 측정 시스템을 표준 조명과 CCD 카메라를 이용하여 제작하고, 랩뷰 (labview) 프로그램을 이용하여 Cu 볼 패드의 변색을 검사하기 위한 이미지를 얻는 알고리즘을 제작하였다. 전체 PCB 이미지에서 이진화 (binarization) 및 외곽영역 추적 (edge detection) 영상처리 과정을 통하여 Cu 볼 패드만의 이미지를 획득하고, 장치 의존적인 RGB 색좌표에서 $3{\times}3$ 변환 행렬을 이용하여 CIELAB 색좌표로 변환하는 과정을 거친다. 본 측정 시스템을 이용하여 변색이 발생한 PCB 샘플을 분석한 결과 Cu 볼 패드 만의 이미지를 대상으로 분석하면 연산에 소요되는 시간이 감소하고 측정 시스템의 오인식률을 감소 시킬 수 있음을 실험적으로 증명하였다. 또한 CIELAB 색좌표 중 $L^*$ (밝음-어두움의 정도), $b^*$ (노랑-파랑의 정도)의 두 가지 기준의 조합이 Cu 볼 패드의 변색 검사에 적합한 색좌표로 분석되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권10C호
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• pp.933-941
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• 2006

본 논문에서는 다시점 예측기법과 MPEG 동영상 압축 표준 기법을 이용하여 CCD 카메라로부터 광학적으로 획득되거나 컴퓨터에 의해 생성된 디지털 홀로그램(프린지 패턴)을 효율적으로 압축하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 RGB의 각 색차신호를 분리하여 처리하고, 각 색차신호의 객체영상을 $N{\times}N$ 크기로 분할한 부분영상들을 기본단위로 하며, 이때의 각 부분영상은 객체 전체에 대한 정보를 보유하고 있다. 본 논문의 방법은 분할되고 주파수 변환된 한 열의 부분영상들을 다시점 예측기법을 이용하여 집적영상을 만들고, 이 영상을 기준으로 데이터압축을 수행한다. 즉, 이 집적영상에서 역으로 생성된 부분영상과 원 부분영상에 대해 MPEG의 움직임 예측/보상방법으로 데이터를 압축한다. 따라서 압축된 데이터는 집적영상을 만들기 위한 각 부분영상의 변위벡터, 집적영상, 각 부분영상에 대한 움직임벡터 및 보상영상이다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 기존의 방법에 비해 동일 압축율에서의 NC(Normal Correlation) 값이 약 4% 이상 높은 값을 보여 압축효율이 더 좋음을 알 수 있었다. 따라서 본 논문의 방법은 디지털 홀로그램 데이터를 전송하여야 하는 응용분야에서 보다 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제11권1호
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• pp.35-44
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• 2005

본 연구는 병계 및 폐사계의 자동 판정을 위한 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 수행되었다. 알고리즘을 개발하기 위하여 산란계의 질병증상 및 행동을 분석하였고 개발된 알고리즘으로 시스템을 구축하고 프로그램을 제작하여 성능을 분석하였다. 그 결과는 다음과 같이 요약된다. 1. 병$\cdot$폐사계의 판정을 위한 적정 촬영시간을 찾아내기 위해 산란계의 먹이에 대한 관심도를 조사한 결과 관심도가 $90\%$를 넘는 급이후 5분 30초 이내가 가장 적절한 것으로 판단되었다. 2. 외부의 빛을 차단하고 균일한 조도의 영상 얻기 위하여 illumination chamber를 설치하였으며 보조 조명장치를 부착하여 조도를 45 lx 로 균일하게 하였다. 3. 산란계의 영상을 추출하기 위한 RGB의 농도범위를 Red 0${\~}$140, Green 0${\~}$130, Blue 0${\~}$130 으로 하였을 때 가장 좋은 영상을 얻을 수 있었다. 4. 병계 및 폐사계의 판별을 위하여 CCD 카메라로부터 얻은 이미지를 2진화하고 수축 및 팽창 처리를 하여 Noise를 제거하였으며, Label-ing 작업 후 중심점을 계산하여 정상인 산란계의 이미지를 제거하였다. 5. 개발된 알고리즘을 LABWindows/CVI를 이용하여 프로그램을 작성하였다. 6. 개발된 감시시스템을 이용하여 실험 유형별로 4개의 케이지 산란계 20마리에 대하여 100회의 판별시험을 실시하였으며 그 결과 A형의 실험에서 $92\%$의 정확도를 나타냈고, B형의 실험에서 $96\%$의 정확도를 나타냈다. 7. 개발된 영상처리알고리즘을 영상처리시스템에 적용하여 실험산란계사내의 고단직립식산란계케이지에서 실험을 실시한 결과 높은 성공률을 보였으며 앞으로 개발될 고단직립식산란계케이지의 원격자동화감시시스템을 구성하는 데 있어서 적합한 영상처리알고리즘인 것으로 판단되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.162-169
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• 2019

분광법을 이용한 비파괴 신선도 측정 연구들이 여러 차례 진행되어 왔지만, 기실과 신선도 간의 연구가 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 비파괴 방식으로 계란 내부의 기실을 시각적으로 계측하며 정량화하는 시스템을 개발함에 목적이 있다. 소형 챔버로 구성된 실험 환경은 2개의 850nm 대역의 IR 레이저, 2개의 서보모터, IR Cut RGB 카메라로 구성되며 계란 기실의 영상을 획득한다. 본 논문에서 계란의 기실 부피 비율이 2.9% 이하이고 밀도가 0.9800($g/cm^3$) 이상이면 60 이상의 호우 유닛 값을 갖는 B등급 이상의 신선한 계란으로 판단한다. 상기 결과 중량측정용 저울, 비파괴 판정시스템과 신선도 측정 알고리즘이 있으면 계란을 파괴하지 않고 B등급 이상의 판매 가능한 계란을 판정할 수 있음을 의미한다. 향후 계란의 신선도 판정을 할 때 계란의 기실 부피 비율과 밀도를 이용하여 계란 신선도를 비파괴 적으로 판별할 수 있는 기초 자료로 사용할 수 있기를 기대한다.