최근 우범 지역, 어린이 보호 구역, 방범 지역 등에 인명과 재산을 보호하기 위하여 감시용 카메라가 설치되고, 그 효과가 인정되어 점점 많이 설치되고 있다. 일반적인 감시용 카메라는 한 곳만 촬영할 수 있기 때문에 다수의 장소를 상세히 감시하기 위하서는 여러 대의 카메라를 설치해야 하는 비용적인 문제가 있다. 팬, 틸트 그리고 줌 기능을 갖춘 PTZ 카메라는 내부 스케쥴 또는 원격 조정으로 카메라의 초점을 이동시켜서 여러 장소를 감시할 수 있는 장점이 있지만, 감시 이벤트가 발생한 지점을 인식할 수는 없기 때문에 이벤트가 발생한 지점으로 카메라의 초점을 자동으로 이동시킬 수 없는 단점이 있다. 본 연구는 다수의 장소를 능동적이면서 저비용으로 감시하기 위하여 각각의 감시 지역에 온도, 조도, 인체 감지 또는 가스 센서 등을 탑재한 무선 센서 노드를 설치하고, 감시지역에 설치된 무선 센서로부터 수신한 각종 센서 데이터를 분석하여 이상 징후로 판단될 경우, 사전에 설정된 위치로 PTZ 카메라의 초점을 자동으로 이동시키고 촬영한 영상을 사용자에게 전송하여 다중 지역을 효율적으로 모니터링할 수 있는 시스템을 연구하였다. 또한 야간에 적외선을 이용하여 촬영할 수 있지만, 해상도를 높이기 위하여 사용된 조명 장치의 전력 소모를 줄이기 위하여 이벤트가 발생한 경우에만 조명 장치의 전원을 공급함으로써 절전형 그린 모니터링 시스템을 구현할 수 있었다.
콘크리트 매립형 궤도를 운행하는 트램의 주행 안전성을 향상시키기 위해 핵심 구성품인 대차를 개발하고 제작하여 시험 차체와 조립한 후, 단거리 급곡선 급경사 궤도를 건설하고 시험운행을 실시하였다. 대차의 급곡선 주행 중 차륜 플랜지와 매립형 궤도의 간섭을 검토할 수 있는 산식을 제시하였고, 산식 결과에 따라 궤도를 설계하였다. 간략화된 계산식을 도출하여 곡선에서 탈선계수와 윤중감소율을 추정하였다. 단거리 급경사 급곡선 매립형 궤도에서 대차와 차체가 주행할 때에 차체의 가속도를 계측하였고, 영상 시스템을 통해 차륜과 궤도의 인터페이스 상태를 점검하였다. 계산 추정 결과에 따르면 차륜의 탈선계수와 윤중감소율은 안전기준 이하였는데, 실제 주행 시험 중에도 탈선은 발생하지 않았고, 가속도 계측 결과도 주행 안전기준을 만족하였다. 또한, 차륜과 궤도의 간섭은 발생하지 않았고, 영상 모니터링 결과도 차륜의 올라타기 등 탈선조짐은 발견되지 않았으며, 중앙의 피니언과 랙이 원활히 접촉하면서 양호한 주행안전성을 보여주고 있었다. 외부 소음 계측을 통해서 소음 기준을 만족하고 있음을 확인하였다.
모형 그물에 대한 어군행동의 수치모델링에 관한 연구의 일환으로서 어군행동의 모델링을 위하여 어군행동을 나타내는 운동방정식을 구성하는 각종 힘들의 parameter를 추정하기 위한 기초자료를 제공하고자, 모형 그물을 설치하지 않은 상태에서의 유속 변화에 따른 무지개송어의 유영행동을 화성처리하여 각 개체 위치좌표로부터 계산된 유영속도, 유영깊이, 수조의 변과 개체 사이의 거리, 개체상호간의 최근접거리, 어구의 3차원적 구조 등의 유역특성을 조사 분석한 결과는 다음과 같다. 유영궤적으로부터 무지개송어의 유영행동을 살펴보면, 정수상태에서는 수종 중앙부에서 유영하는 빈도가 높았으며, 수조 벽면으로부터 상당히 떨어져서 유회운동을 하는 것으로 나타났다. 정수상태에서의 평균 유영속도는 21.6~23.6cm/sec(2.5~2.9BL cm/sec)로서 개체수가 많을수록 체장당 유영속도가 빠른 것으로 나타났으며, 유속의 변화에 따른 어군의 평균유영속도는 유속이 증가할수록 유영속도도 증가하여 유속이 25cm/sec인 경우에는 유영속도가 30.6 cm/secd(3.8BLcm/sec)에 달하였다. 어군의 평균 유영깊이는 17~38cm로서 주로 중층의 깊이에서 유영하였으며, 유속이 빨라질수록 유영 깊이가 깊어지고 유영 깊이의 변화가 적어졌다. 수조의 벽과 개체 사이의 평균 거리는 17.6~21.4cm였으며, 유속이 빨라질수록 수조의 벽과 개체사이의 거리가 다소 멀어지는 경향을 나타내었다. 개체상호간의 최근거리는 개체수가 많을수록 가까워지며, 유속의 변화에 따른 개체상호간의 최근접거리 평균치는 3.0~5.9cm(0.4~0.7BL cm)로 나타났다. 어군의 3차원적 구조는 군을 형성하는 개체수가 증가함에 따라 군의 형상이 길이, 폭 및 깊이의 모든 방향으로 넓어지며, 유속이 빨라질수록 길이방향과 폭 방향의 크기가 깊이 방향에 비해 상대적으로 커져 각 방향의 평균 상태비는 2.8 : 2.7 : 1이었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.613-621
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2016
본 논문에서는 현장 및 원격지에서 해양플랜트 및 선박의 내부 IP기반 네트워크 장비의 운용, 설정과 원격지 통제 지원을 위하여 네트워크 장비, CCTV, PAGA, IP-PBX, Legacy를 연동하고 원격지에서 장비의 상태, 작업 상황, 알림 등의 모니터링과 제어가 가능한 네트워크 장비 통합 관리 시스템의 운영 프로그램을 구현하였다. 개발된 운용 프로그램을 위성지구국과 운항중 선박에 적용하여 선육간 통신 구간에서의 데이터 유실 및 송수신 지연에 대한 성능을 시험한 결과 FBB, MVSAT 환경에서 네트워크 장비, PAGA, IP-PBX, Legacy의 실시간 모니터링 및 제어와 CCTV의 제어 기능이 정상적으로 동작함을 확인하였다. 단 데이터량이 비교적 큰 CCTV 영상 수신과 음성 데이터의 송수신은 다소 지연되어 데이터의 실시간 송수신을 위한 데이터 압축 및 변환 기술 개발이 필요함을 확인하였다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
드론이 촬영한 고해상도 영상은 모니터링 등 여러 정보로 활용되고 있다. 농업용 시설물 관리는 아직까지도 대부분 사람에 의한 조사방식을 사용하고 있다. 농업시설 측량, 농업시설 외관조사, 수면환경 등은 사람이 접근하기 힘든 법적·환경적 제약이 있다. 또한, 3D 지도나 위성 지도 등 정보가 오래 되거나 제공하지 않는 지역에서는 사람에 의한 조사가 불가피하여 많은 시간과 비용이 투자되고 있다. 본 논문에서는 농업시설물 유지·관리를 위한 AR스마트안경 기술을 접목한 현장 지원용 드론시스템을 설계하여 기존 드론 활용 시 애로사항을 개선하는데 목적이 있다. 아울러 영상촬영으로 발생할 수 있는 개인정보 노출로 인한 피해를 해소하기 위한 개인정보보호에 대한 안전성 확보 방안도 제시하고자 한다.
차량 추적 시스템(vehicle tracking system)은 교통 흐름 파악, 차량 감시, 사고 감지 등을 통하여 교통 정체에 따른 차량의 이동 경로를 유도할 수 있고, 교통사고를 사전에 방지할 수 있게 하는 시스템이다. 효과적인 차량 추적을 위해서는 먼저 연속된 영상 내의 각 객체의 특징 값을 추출하여 영상 내에 존재하는 차량 객체를 인지할 수 있어야 한다. 다음으로, 검출된 다중 객체에 대하여 영상 간 객체 매칭을 통해 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 동일한 차량을 인식함으로써 각 차량의 움직임을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 차 영상의 이진화 및 레이블링(labeling)을 통하여 객체를 검출하고, 검출한 객체의 최소 외접 직사각형(minimum bounding rectangle: MBR)의 중심 좌표와 이 MBR의 가로, 세로 방향에 대한 라인(line)별 1D FFT(fast Fourier transform) 변환 결과의 평균 계수 값을 계산하여 객체의 특징 값을 구한다. 다음으로, 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 객체들 중 유사도가 가장 높은 객체 쌍을 동일한 객체로 인식하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법은 객체의 기하학적 특성에 기초한 기존 방법들에 비하여 정확한 추적이 가능함을 보여주었다.
최근 기존의 종이지도를 대신할 수치지형도와 같은 벡터데이터의 수요가 급증하고 있고, 더불어 항공기 및 인공위성의 광학센서 기술의 발달과 해상력이 높은 지구관측 다목적 상업위성들이 출현하면서 고해상 정사영상과 같은 래스터 데이터의 활용성도 크게 증가하고 있다. 비행선을 이용한 비디오 항공촬영기법은 실시간영상을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 항공기나 인공위성 관측에 비해 비용적인 측면에서 경제적이며 상대적으로 고해상의 컬러 영상을 제공할 수 있다. 또한, 영상 취득 및 처리 절차가 비교적 간단하며 인접 영상간 입체영상을 쉽게 취득할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, CCD 센서의 제한된 해상력으로 인하여 광범위한 지역의 토지이용현황 관측과 같은 정밀한 정확도를 요구하지 않는 소축척의 현황도 제작이나 주로 스트립(strip) 영상을 모자익하여 선형적인 지형요소의 관측이나 GIS 데이터 구축에 활용되어 왔다. 본 연구를 통하여 향후 소지역을 대상으로 한 1:5,000축척의 수치지도 제작뿐만 아니라 기제작된 수치지도의 검증, 수정과 갱신작업에도 활용될 수 있을 뿐만 아니라 아울러, 다양한 종류의 비디오영상자료를 제공할 수 있게 됨으로써 도시지역의 시설물 관리나 도시 경관관리, GIS자료 구축 등 광범위한 분야에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 전방위 영상을 활용하여 효과적으로 감시할 수 있는 뷰어 프로그램을 구현하였다. 프로그램은 크게 Normal mode, ROI(Region of Interest) mode, Tracking mode, Auto-rotation mode의 네 가지 모드로 구성되며, 각 모드에 대한 결과 영상을 동시에 표출하도록 구현하였다. Normal mode에서는 광각 영상을 구형 영상으로 렌더링하여 팬, 틸트, 줌이 가능하도록 하며, ROI mode는 보고 싶은 영역을 선택하면 해당 영역이 확장되어 표출된다. 그리고 Auto-rotation mode에서는, Tracking mode를 이용하여 객체 추적 시 객체가 구형 영상의 특정 영역을 이탈하는 경우를 방지하기 위해, 객체의 위치를 구형 영상의 회전각과 맵핑하여 회전함으로써 객체의 지속적인 추적이 가능하게 하였다. 복수의 모드를 동시에 처리하기 위한 병렬프로그래밍을 수행하여 연산 처리 속도를 개선하였으며, 이는 한정된 화각을 가진 종래의 카메라 기반 감시 시스템에 비해 동시에 다양한 각도를 볼 수 있다는 점에서 강점을 가진다.
현대 사회는 불특정 다수를 대상으로 자행되는 각종 사고와 범죄 위협으로 인하여 사회 전반에 걸쳐 개인의 보안 의식이 증가되며 다양한 감시 기법이 활발히 연구되고 있으나, 여전히 단순 부주의 또는 오작동으로 인한 강인성 저하가 발생하여 보다 높은 신뢰성을 갖는 감시 기법이 요구된다. 이에, 본 논문에서는 다양한 환경 및 동·정적 변화 감지에서의 낮은 강인성을 보완하고 비용 효율성 문제를 해결하기 위한 실시간 변화감지 기법을 제안한다. 변화 감지 구현을 위해 데이터 군집화 기법으로 응용되고 있는 자기 조직화 신경망을 활용하였으며, 실내 사무실 환경에서의 모의실험을 통해 기존 영상 감시 시스템에서 응용되는 감지 기법 대비 뛰어난 잡음 강인성과 이상 감지 판단의 우수성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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