본 연구는 인공지능 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 한 하수관 손상의 자동 탐지 분류 시스템을 제안한다. 성능의 최적화를 위하여 DB 획득 시 발생된 조도 및 그림자 변화와 같은 다양한 환경변화에 강인한 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서는 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 균열 탐지 및 손상 분류 기법을 구현하였다. 최적의 결과를 위하여 $256{\times}256$ 픽셀 해상도의 CCTV 영상 9,941개를 이용하여 CNN모델을 적용하여 손상부위에 대한 딥러닝을 수행하였고 그 결과 98.76 %의 인식률을 획득하였다. 기계학습을 통한 딥러닝 모델을 기반으로 다양한 환경의 하수도 DB에서 $720{\times}480$ 픽셀 해상도의 646개의 이미지를 추출하여 성능 평가를 수행 하였다. 본 시스템은 다양한 환경에서 구축된 하수관 데이터베이스 에서 손상 유형의 자동 탐지 및 분류에 최적화된 인식률을 제시한다.
WSN에서의 커버리지 문제는 센싱 커버리지에 대한 요구조건을 만족시키기 위해 필요한 최소한의 활동 센서(active sensor)의 개수로 공식화될 수 있다. 일반적으로 확률적 기하학을 이용하여 WSN의 커버리지 분석을 수행하기 때문에 센싱 모델이 커버리지 분석의 핵심 요소로 간주된다. 따라서, 커버리지 분석의 정확도는 어떠한 센싱 모델을 가정하였느냐에 따라 달라질 수 있으며 분석에 사용된 센싱 모델이 얼마나 실 센싱 환경에 가깝게 특성화 되었느냐에 따라 달라진다. 본 논문에서는 Boolean 모델, Exponential 모델, Hybrid 모델 등 다양한 형태의 결정적 혹은 확률적 센싱 모델들을 조사하고 각각의 센싱 모델에 따라 일정 영역을 센싱할 수 있는 최소한의 센서 개수를 도출할 수 있는 수리적 분석을 수행하였으며 이를 통해 성능을 비교 평가하였다.
본 연구는 도시지역을 대상으로 태양복사모델링을 수행하고 검증하여, 도시 내 열스트레스 완화에 대한 적용 가능성을 논의하였다. 이를 위해 연구지역은 항공 LiDAR 자료를 기반으로 실제 건물과 식생의 형태와 높이가 구현되었고, 보행자높이에서의 단파 및 장파복사 플럭스가 모의될 수 있도록 해상도를 향상시켰다. 고층 및 저층 건물이 고밀도로 존재하는 주거지역 $4km^2$에서 SOLWEIG 모델을 이용하여 복사플럭스를 모의하고, 지표에너지수지시스템의 Net radiometer를 이용한 복사플럭스 관측자료로 검증하였다. 그 결과 여름철 맑은 날 가장 높은 정확도를 나타냈고, 같은 날에 대한 평균복사온도를 모의한 결과, 그림자영향이 적은 저층 건물지역과 도로표면에서 가장 높은 수치를 나타냈으며, 고층 건물지역과 식생지역에서는 그림자의 영향으로 상대적으로 낮은 수치를 나타냈다. 본 연구에서 제안된 방법은 보행자높이에서 도시 내 열스트레스 지역 관리를 위한 높은 신뢰도를 보여주었다. 더욱 확장되고 있는 도시재생 및 재개발에 있어서, 새로운 주거환경을 도입하기 위해 도시 기반시설을 계획할 때 자연 및 인공 도시환경 설정과 관련된 많은 기능이 적용될 수 있다.
인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.
실시간 입력영상 분석에 의한 객체 추적은 사람의 시각이 요구되는 여러 응용분야에서 관심 있는 주제 중 하나이다. 객체를 추적하기 위해서는 객체 검지가 선행 된다. 실외 환경에서 안정적인 객체 검지 성능의 달성은 태양의 남중고도 변화에 따른 빛과 그림자의 변화, 자연현상 등의 다양한 환경변화를 수용하는 효과적인 적응적 배경영상 생성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 불법 주정차 무인 자동 단속 응용에 효과적으로 활용 가능한 환경 변화에 강건한 적응적 배경영상 생성과 이동 객체의 정지 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 배경영상 생성 방법은 먼저, 초기 배경영상을 생성 후, 생성된 초기 배경영상과 입력영상 프레임 간의 차연산 기법으로 객체를 검지하고, 객체 검지 결과로 이동객체를 추적한다. 또한 객체 검지의 결과로부터 얻어진 객체영역을 제외한 입력영상의 영역을 활용하여 배경영상을 갱신한다. 이후 갱신된 배경영상과 입력영상 간의 차연산 방법으로 객체 검지를 수행하고 이후, 추적, 객체영역을 제외한 영역으로 배경영상 갱신의 과정을 반복한다. 실험에서는 제안방법을 가변하는 실제 도로환경에 적용하여 효과적으로 객체 검지가 가능함과 서행하는 객체 또한 효과적으로 검지됨을 보이고 이동 객체의 정지 여부를 판단할 수 있음을 보인다.
최근 들어, 기존 계량기에서의 원격 자동 검침을 지원하기 위한 영상 기반 계량기 데이터 숫자 인식에 대한 관심이 증대되고 있다. 성공적인 숫자 인식을 달성하는 데 숫자 분할은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 다양한 조명하의 다양한 계량기들에 대해서 잘 수행되는 효과적인 계량기 숫자 분할 방법을 제안한다. 제안된 계량기 숫자 분할 방법은 먼저 계량기 전체 숫자 영역을 정교한 관심영역으로 검출하고, 이후 검출된 관심영역에서 각 숫자를 분할하는 2단계로 구성된다. 정교한 관심영역 검출은 조명 개선 전처리 후에 수평 라인 세그먼트를 이용한 개략적 관심영역 추출, 이진화후 수직 및 수평 투영을 이용한 클리핑을 통한 개략 관심영역 정교화 등의 과정으로 처리된다. 검출된 관심영역에서의 숫자 분할은 '숫자 구역 수직 분할' 및 '수직 분할된 각 숫자 구역에서의 숫자 분할' 등의 2개 과정을 통해 안정적으로 분할되도록 처리된다. 저대비, 저저도, 음영, 포화 등 다양한 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 분할 방법을 평가하고, 제안방법이 다양한 조명 환경하의 다양한 계량기 타입에 대해서 계량기 숫자를 효과적으로 잘 분할함을 확인하였다.
현재 공간해상도 약 1 m 의 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X와 TanDEM-X, 이탈리아의 COSMO-SkyMed가 성공적으로 발사되어 운용되고 있으며 분석 결과 우수한 성능을 보이고 있다. 국내에서도 최고 공간해상도 약 1 m 의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 향후 발사될 예정이다. 이러한 고해상도 SAR 영상 활용이 가능해짐에 따라 SAR Interferometry(InSAR) 기술을 이용한 도심지역 모니터링이 더욱 관심을 받고 있다. 하지만 기존의 InSAR 위상 시뮬레이션 알고리즘은 도심지역에 분포하는 빌딩과 같은 인공구조물 객체에 의해 나타나는 layover 현상과 빌딩 벽면에서 산란되는 신호를 충분히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 기존 알고리즘의 한계점을 극복하기 위하여 LIDAR DSM을 이용한 정밀 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 대전 지역에서 획득된 TerraSAR-X spotlight 영상과 비교 분석을 통해 개발된 알고리즘의 타당성 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로 생성된 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상은 실제 TerraSAR-X spotlight SAR 자료로부터 생성된 결과와 매우 유사하였다. 이러한 결과는 향후 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지역 변화 및 변위탐지 모니터링 연구에 활용될 것이다.
해안지역은 레저공간, 요양, 항만 및 발전소 건설 등으로 인간의 활용이 용이한 공간으로써 그 이용이 점점 늘어나고 있다. 해안은 해양과 육지가 서로 만나며 지속적으로 변화하는 지역이다. 이렇듯 활발한 변동이 일어나고 있는 해안지형에 대한 정기적인 해안침식 모니터링이 필요하지만, 지상라이다(LiDAR : Light Detection and Ranging) 측량방법은 많은 시간 소요와 제약사항들이 있다. 이에 대한 보완책으로 한국해양과학기술원에서는 효율적인 해안지형 측량을 위한 해상모바일라이다 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 선박에 지상라이다(RIEGL LMS-420i), 모션센서(MAGUS Inertial+)와 RTKGNSS(LEICA GS15 GS25)를 함께 고정 설치하여 해안선을 따라 선박을 운항하며 일정한 방향(해안 방향)으로 스캔하면서 탐사한다. 지상라이다로는 침식이 진행된 해안을 측량시, 해안침식에서 중요한 전빈지역에 음영대가 많이 발생하여 관측에 어려움이 있다. 하지만 이 해상모바일라이다 시스템을 활용하면 음영대를 효과적으로 관측할 수 있으며, 선박이 해안선을 따라 이동하며 연속측량 할 수 있어, 비교적 짧은 시간에 넓은 지역을 효율적으로 관측할 수 있다. 본 시스템을 이용하여 강릉항 주변 안목 송정해변에 대하여 실험 측량을 실시하고 검토하였다. 이와 같은 효율적인 시스템 이용하여 침식피해가 심각한 해안을 대상으로 효과적인 정밀 측량 모니터링을 실시하고 그 변화 양상을 파악한다면 연안침식대응기술 개발 및 연안침식통합관리체계 도출에 기여를 할 수 있을 것으로 판단된다.
초음파영상에서 담낭내의 종양(tumor)과 담석(GB stone)을 확인하기 위하여 환자의 체위(position) 변동에 의한 움직임 유무를 확인하는 것은 매우 중요하다. 보통 간담도계의 초음파 검사는 환자를 바로누운자세(supine)에서 시행되고 있으며 담낭결석은 후방음영(acoustic shadow)을 나타내는 초음파영상의 특성으로 쉽게 구분하고 있으나, 모든 결석이 후방음영을 나타내는 것은 아니므로 체위변동과 같은 방법을 취하여 확인할 수 있는 것이다. 또 개인에 따라 담낭의 모양이나 위치의 다양성을 고려할 때, 담낭내의 결석이나 담니 그리고 종양 등의 다른 병변과 구별진단할 수 있는 영상정보를 제공한다는 것은 매우 중요한 것이다. 담낭내에 다양하게 위치하고 있는 결석에 대하여 환자체위변동(supine, Lt. down decubitus, $30^{\circ} LAO. sitting and hand-knee)에 따른 결석의 이동상태를 영상으로 기록하고 결석과 종양을 쉽고 빠른시간내에 비교적 정확하게 구별할 수 있는 초음파 영상체위를 확인하였다. 담낭경부(neck), 체부(body), 저부(fundus)에 위치하고 있는 한 개 또는 여러 개의 결석이 환자의 Hand-knee 체위에 100%가 이동하여 담낭결석증과 용종(polyp)과 같이 구별을 뚜렷하게 나타낼 수 있었다. 담낭결석의 위치에 따라 결석의 이동은 완전하게 움직이지 않아 종양과 유사한 유형으로 나타났으나 hand-knee 체위에서는 담낭내 결석위치에 관계없이 모두 이동되어 종양성 질환과 쉽게 구분 할 수 있었다. 본 연구를 시행함에 있어 담낭의 종양성 질환과 같이 체위변화에 따라 이동이 없을 경우 hand-knee 체위로 반드시 확인할 필요가 있다고 판단된다.GD값이 가장 높았다. 그러나 target/filter의 조합이 다양하게 바뀐 CM에서는 두께나 glandularity에 따른 AGD의 곡선이 가장 완만하게 증가하였으며, AGD값이 가장 낮았다. 이와 같이 두께와 glandularity가 증가함에 따라 target/filter의 조합이 Mo/Mo에서 Mo/Rh으로 더 증가하면 Rh/Rh으로 바뀌는 것이 AGD의 증가량이 적어 환자의 피폭선량 측면에서 바람직하다. 따라서 유방촬영에서 환자의 피폭선량을 평가하기 위해서는 검출효율 외에도 여러 가지 촬영 변수가 중요한 역할을 한다.었다. (p<0.05) (9) 조사대상주부들은 시판제품의 가장 개선해야 할 점으로 위생성(37.0%), 가격(23.8%), 포장(15.6%), 맛(11.1%), 저장성(10.1%) 및 색(2.4%) 등의 순으로 지적하였고 주부의 거주지에 따라 대도시에 거주할수록 위생성을, 농어촌에 거주할수록 가격을 가장 개선해야 할 점으로 보는 경향이었다. (p<0.05)3.2%는 채소에는 cholesterol이 함유되어 있지 않으므로 채식이 건강에 좋다고 하였다. 또한 질병치료에 유효한 채소는 당근 등 42가지, 질병을 유발시키는 채소는 고사리 등 10종을 지적하였으며 이들은 과학적 증명이 가능하거나 민간요법으로 전해지고 있는 내용이다. 이상과 같이 덕성여자대학교 평생교육원에 다니는 주부의 채소 소비 형태에 대하여 살펴보았는데 가공된 채소반찬과 김치의 구입은 현재까지 일반화되지 않고 있음을 알 수 있으나 김치보다 채소반찬의 구입경험이 더 많은 것으로 나타났다. 본 논문은 덕성여자대학교 평생교육원에 다니는 주부를 대상으로 하였으나 앞으로 다양한 계층의 주부를 대상으로 하여 폭 넓은 채소소비에 관련된 연구가 이루어져야 한다고 사료된다.할 경우 적정 첨가
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[게시일 2004년 10월 1일]
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