인간의 생체리듬 조절에 관여하는 멜라토닌 호르몬은 빛의 특정 단파장 비율에 따라 민감하게 반응한다. 단파장 비율이 고정된 기존 조명 빛은 재실자 생체리듬 교란 및 수면장애 현상을 초래한다. 특히 교대근무자의 경우, 일정치 않은 근무시간과 항시 동일한 빛 환경으로 인해 생활패턴이 불규칙적으로 변화하여 집중력 저하로 사고 발생의 위험도가 높아지거나 퇴근 이후 숙면을 취하지 못하는 등 건강한 일상생활을 유지하는 데 부정적 영향을 초래한다. 본 논문에서는 교대근무자를 대상으로 근무 또는 퇴근 시점에 따라 각성 및 수면에 적합한 조명 빛을 손쉽게 계측 및 제어할 수 있는 스마트폰 기반의 파장 제어 가능한 LED 조명시스템을 제안한다. 먼저, LED 조명을 대상으로 조광제어비율에 따라 변화하는 조명 빛 특성을 스마트폰에 내장된 컬러센서 및 외부에 연동된 소형 스펙트로미터(Mini-Spectrometer)를 통해 계측한 후 데이터베이스에 저장하고, 저장된 광 특성 데이터를 기반으로 계측 모듈과 조명제어모듈을 구현한다. 교대근무자를 대상으로 시스템 처리 절차에 따라 '근무' 시간대에는 각성이 필요한 시점으로 파악하여 작업유형에 따라 분류한 목표조도를 고려하여 단파장 비율이 최대치인 제어비율로 서비스하고, '퇴근' 무렵에는 자연스럽게 수면 상태에 진입할 수 있도록 단파장 비율이 최소치인 제어비율로 조명 빛을 가변화한다.
고령화로 인해 증가하는 노인 비율만큼이나 치매를 앓는 노인 수 또한 빠르게 늘고 있는데 이는 사회적, 경제적 부담을 발생시킨다. 특히, 간병인의 근무 시간 손실 및 간호 부담으로 인한 의료 비용 증가와 같은 간접비용을 포함하는 치매 관리 비용은 수년에 걸쳐 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 비용을 줄이기 위해 치매 환자를 돌보기 위한 관리 시스템 도입이 시급하다. 따라서 본 연구는 항상 치매 환자를 돌볼 수 없는 환경이나 독거노인을 관리하기 위한 센서 기반 이상 행동 탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구들은 단지 행동을 인지하거나 정상 행동 여부를 평가하는 정도였고 센서로부터 받은 데이터가 아닌 이미지를 처리하여 행동을 인지한 연구도 있었다. 본 연구에서는 실데이터 수집에 한계가 있음을 인지하여 비지도 학습 모델인 오토인코더와 지도 학습 모델인 장·단기 기억 모형을 동시에 사용했다. 비지도 학습 모델인 오토인코더는 정상 행동 데이터를 학습하여 정상적인 행동에 대한 패턴을 학습시켰고 장·단기 기억 모형은 센서로 인지 가능한 행동을 학습시켜 분류를 좀 더 세분화했다. 테스트 결과 각각의 모델은 약 96%, 98% 이상의 정확도를 도출하였고 오토인코더의 이상치가 3% 이상을 갖는 경우 장·단기 기억 모형을 통과하도록 설계했다. 이 시스템을 통해 혼자 사는 노인이나 치매 환자를 효율적으로 관리할 수 있으며 돌보기 위한 비용 또한 절감할 수 있을 것으로 전망된다.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복하여 넓은 시야를 가질 수 있으므로 컴퓨터 비전, 스테레오 카메라 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서는 왜곡이 생기는 광각 카메라를 사용하는 대신 다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들을 스티칭 하는 것이 영상의 왜곡 현상을 줄일 수 있기에 많이 활용되어지고 있다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들 간의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 수십 수백차원의 정보를 가지고 있고, 스티칭 할 영상이 많아질수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 특히, 하나의 객체에 대하여 다수의 불특정 카메라에 의해 촬영한 영상들을 기반으로 파노라마를 생성할 경우, 유사한 영상들에 대한 중복적 특징점 추출의 과정을 거치기에 그 처리 시간은 더욱 증가한다. 본 논문에서는 이와 같이, 하나의 객체 또는 환경에 대하여 불특정 다수의 카메라에서 획득한 영상을 기반으로 스티칭을 효율적으로 처리하기 위한 전처리 과정을 제안한다. 그 방법으로 카메라 센서 정보를 기반으로 영상들을 미리 그룹화 하여 한 번에 스티칭 할 영상의 수를 줄임으로써 데이터 처리 시간을 줄일 수 있다. 후에 계층적으로 스티칭 하여 하나의 큰 파노라마를 만든다. 본 논문에서 제안한 그룹핑 전처리를 통해 다수의 영상을 대상으로 한 스티칭 시간이 대폭 감소하는 것을 실험 결과를 통해 검증하였다.
본 논문은 깊이 카메라(Creative Senz3D)를 이용하여 호흡률을 측정하는 것에 대한 정확도와 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 영향 요인 분석에서는 깊이 카메라가 가지는 깊이 값에 대한 오차와 노이즈 그리고 주위 조도의 영향에 대하여 실험 연구를 진행하였다. 그 결과 깊이 카메라와 측정 대상의 거리가 증가함에 따라 깊이 값의 오차가 증가하였고 깊이 영상의 오른쪽은 실제 거리보다 깊이 값이 크게 측정되고 왼쪽은 실제 거리보다 깊이 값이 작게 측정되었다. 이에 따라 깊이 값이 영상의 영역에 따라 비대칭성을 가지고 있음을 알 수 있었다. 깊이 카메라와 측정 대상의 각도가 틀어짐에 따라서도 깊이 값의 차의 오차가 증가하였으며 깊이 카메라의 노이즈는 측정 거리가 멀어짐에 따라 점점 증가하였고 노이즈를 측정하는 윈도우의 크기가 증가함에 따라 감소하였다. 주위 조도는 깊이 값에 영향을 주지 않았다. 또한 실제 상황에서 사람을 대상으로 20회 호흡을 하게 하여 깊이 카메라를 이용해 호흡률을 측정하였고 호흡률이 제대로 측정됨을 확인하였다.
지표면의 공간 정보를 정확히 추출하기 위해서는 고 해상도의 다중 분광 영상 자료를 사용할 필요가 있다. 범색 영상에 비해 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 다중 분광 자료의 해상도를 범색 영상 급으로 높이기 위해 PAN-sharpening 융합 기술을 사용한다. 이러한 고해상도 자료를 분석하기 위해서는 화소기반보다는 객체 기반 분석이 주목을 받고 있다. 객체 기반 영상 분석을 위해서 영상을 구성하는 화소들의 집단으로 영상 객체를 생성하는 영상 분할 과정이 선행되어야 한다. RAG(Regional Adjancy Graph)에 의해 형성된 인접 지역을 합병하는 지역 확장을 통해 효과적으로 영상 분할을 할 수 있다. 위성 원격 탐사에서 불 완전한 관측 환경으로 수집한 영상 자료에 질 저하가 일어 난다. 정확한 영상 분할을 위해서 동일 지역으로 관측된 분광 값의 변이가 최소화되도록 질의 개선이 필요하다. 동일 지역에 속하는 공간적으로 인접한 이웃들의 화소 값과 차이를 반복적으로 줄여 나가는 과정을 통해 동일 지역에서의 화소 값의 변이를 감소시킬 수 있다. 영상 객체를 단위로 사용하는 영상 분류에서 오류를 감소시키기 위해 영상 분할 결과에서 적정한 분할 지역 크기를 생성하여야 한다. 분할 지역 크기는 지역 확장 과정에서 합병을 중지하는 단계에 의해 정해지므로 중지 규칙은 영상 분할 결과의 품질을 결정한다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 분할의 정확성에 대해 정량적 평가를 실시하였으며 3개의 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 실제 자료의 분석에서는 중지 규칙과 관련된 분할 지역 크기에 대해 정성적으로 평가 하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat-2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역과 충청남도 지역에서 각각 수집된 KOMPSAT-3 자료이다. 실험 결과는 영상 복원은 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 자료의 영상 분할 결과의 정확성을 상당히 제고시킬 수 있다는 것을 보여준다.
열악한 작업환경 때문에 수중항만공사를 기계화하려는 많은 노력들이 시도되고 있다. 본 논문은 수중항만공사 중 사석 고르기 작업을 수행하는 수중건설로봇에 대해 기술한다. 로봇의 블레이드는 울퉁불퉁한 지형에서도 사석 마운드를 기준면에 대해 평편하게 고르고, 다목적암은 사석을 파고, 채울 수 있게 설계되었다. 본 연구는 로봇에 설치된 위치 및 방위 센서와 동기를 이루면서 주행과 스윙운동이 포함된 다목적암과 블레이드의 기구학을 해석한다. 기준수심센서에 부여된 월드좌표에 대해서 블레이드와 다목적암의 위치와 방위를 나타내고, 기준면과 나란한 고르기 작업을 위한 형상을 찾는다. 고르기 작업을 위한 유압제어시스템을 개발하며, 로봇에 의한 육상 및 수중 사석 고르기 작업을 실시해 실험결과를 보인다. 로봇의 작업속도는 잠수부보다 8배 정도 빠르며 작업품질도 우수한 것으로 평가된다. 잠수부가 작업할 수 없는 대수심에서는 효율성이 더 좋을 것으로 기대된다.
2015년 발사된 이후 KOMPSAT-3A 영상정보가 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 실제 육상 환경의 분석에 필요한 지표 반사도를 얻을 수 있는 도구 개발이 이루어지지 않아서 식생 지수 산정 등과 같이 이러한 자료를 적용하는 과학적 분석과 응용 분야의 확산에는 한계가 있었다. 지표 반사도는 절대 대기 보정 처리 과정을 수행하여 얻어지는 성과물이다. 이 연구에서는 OTB 오픈 소스 확장 프로그램으로부터 KOMPSAT-3A 영상정보의 대기 반사도와 지표 반사도를 구하고, 국제 검보정 포털 RadCalNet에서 제공하는 대기 반사도와 지표 반사도 현장 측정 자료를 이용하여 정확도를 비교 검증하고자 한다. 또한 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상으로부터 지표 반사도를 구하고 비교 검증 실험에 같이 적용하였다. 검증 실험 결과로 KOMPSAT-3A 영상의 대기 반사도는 같은 분광대역에 해당하는 RadCalNet 자료의 평균값과 비교했을 때 0.00에서 1.00까지의 범위에서 최대 ± 0.02 차이가 보이는 것을 확인할 수 있었다. KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 산출 결과는 RadCalNet 자료와 0.02에서 0.04까지의 차이 값을 갖는 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 이 결과들은 KOMPSAT-3A 영상의 분석대기자료(Analysis Ready Data)로서의 활용 가능성을 증가시키는 기본 자료로 사용할 수 있다. 또한 이 연구에서 개발된 도구와 연구 방법은 향후 국토, 농업, 산림 활용을 위한 차세대 중형 위성 영상자료의 각 센서 모델에 맞는 확장 프로그램 개발과 검증에도 적용이 가능할 것으로 생각한다.
최근 기후변화와 4대강 살리기 사업으로 인위적으로 조성된 하천의 급속한 재퇴적 및 침식이 의심스러운 상황이다. 이에 따라 최근 하천법을 개정하여 하상변동조사를 정기적으로 실시해야 한다고 규정하였다. 하지만 하상 조사의 공간적 범위 및 밀도가 대폭 증가하고 조사 간격은 줄어드는 추세에 반해 기술적인 한계가 존재하여, 국가기관 등에서 하상 조사 효율화를 위해 혁신적인 하상조사 기술 개발에 관심을 보이고 있다. 하상 조사의 핵심은 다양한 하천 조건에서 하천의 수심을 측정하는 것에 있으며, 일반적인 지상의 지형측량에 비해 수중에서의 직접 조사는 상대적으로 많은 위험과 시간, 비용을 수반한다. 이에 전통적인 기술의 한계를 극복하고자, 해양 수심측량에 주로 활용되어 온 음향측심기(Echo-sounder)를 하천에 적용하였지만, 여러 기술적 한계로 여전히 광범위한 영역에 대한 주기적인 조사에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이에 원격탐사를 활용한 기법이 그 대안으로 각광받고 있으며, 특히 분광특성을 활용한 수심 측정의 가능성을 보이고 있다. 본 연구에서는 분광특성 중 반사도를 활용하여 수심을 측정할 수 있는 기술을 개발하고 이를 검토하고자 한다. 본 연구에서 제시한 기법을 적용한 결과, 약 0.95 m이내에 해당하는 수심 범위에서 실제 측정된 수심과 0.986, 0.053 m에 해당하는 상관성과 오차를 나타냄을 확인하였다. 향후 본 연구를 드론에 탑재된 초분광 센서에 접목할 경우, 공간적인 수심 측정에 가능할 것으로 사료되며, 광범위한 영역의 주기적인 하상변동조사에 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
한국은 세계 최초로 정지궤도 환경위성탑재체 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer(GEMS)를 발사하여, 동북아시아 지역 대기오염물질을 실시간으로 감시할 계획 중이다. 위성을 이용한 대기오염물질 관측은 불량조건문제(ill-posed problem)에서 역문제의 해를 찾는 과정이기 때문에, 위성 관측 값은 오차를 포함하고 있다. 따라서 GEMS 산출물이 신뢰성을 갖기 위해서는 지상관측 또는 다른 위성과의 상호 비교 검증 연구가 반드시 요구된다. 본 연구는 향후 GEMS의 오존 관측자료의 검증에 사용될 위성인 OMI, OMPS 그리고 서울과 부산에 설치된 지상 관측기기인 Pandora에서 측정된 total column ozone (TCO)를 상호 비교분석 함으로써 자료의 평가를 실시하였다. 이 연구에서는 위성이 전지구적으로 일관된 정확도의 오존 자료를 제공한다는 특성을 이용하여 지상 관측자료의 정확도를 평가하였다. 그 결과 서울 Pandora #29의 자료에서 심각한 기기오차를 발견하여, 위성자료를 이용한 지상자료의 역검증이 가능함을 보였다. 다음으로 지상 Pandora를 이용한 OMPS의 자료 비교 검증에서 OMPS TCO는 Pandora TCO 값에 대해 상관관계 0.97과 ~1.8 DU의 RMSE 그리고 4%의 양의 편차(bias)를 가졌으며, 이 편차는 SZA과 Cross track position, TCO 그리고 계절 변화에 대한 의존성을 갖지 않음을 보였다. 또한 Pandora TCO은 구름 필터링이 제대로 수행되어 있지 않기 때문에, Pandora 자료를 위성자료 검증에 활용하기 위해서는 각 위성 센서의 관측 공간 해상도에 따른 적절한 경계 조건이 사용되어야 함을 보였다.
As information-communication network has been developed rapidly, internet users' circumstances also have been changed for the better, in result, more information can be applied than before. At this moment, there are many differences between real color and reappeared color on the CRT. When we observe a material object, our eyes perceive the multiplied form of light sources and nature spectral reflection. However, when the photographed signal is reappeared, illumination at that time of photographing and spectral reflection of a material object are converted into signal, and this converted RGB signal is observed on the CRT under another illumination. At this time, RGB signal is the reflected result of illumination at that time of photographing Therefore, this signal is influenced by the illumination at present, so it can be perceived another color. To accord the colro reflections of another color source, the study has been reported by S.C.Ahn$^{[1]}$, which study is about the color reapperarance system using neuron network. Furthermore, color reappearing method become independent of its circumstances has been reported by Y.Miyake$^{[2]}$. This method can make the same illuminations even if the observe circumstances are changed. To assume the light sources of observe circumstances, the study about color reappearing system using CCD sensor also have been studied by S.C.Ahn$^{[3]}$. In these studies, a population is fixed, first, on ab coordinates of CIE L${\ast}$a${\ast}$b${\ast}$. Then, color reappearing can be possible using every population and existing digital camera. However, the color is changed curvedly, not straightly, according to value's changes on the ab coordinates of CIE L${\ast}$a${\ast}$b. To solve these problems in this study, first of all, Labeling techniques are introduced. Next, basis color-it is based on Munsell color system-is divided into 10 color fields. And then, 4 special color- skin color, grass color, sky color, and gray-are added to the basis color. Finally, 14 color fields are fixed. After analyzing of the principle elements of new-defined-color fields' population, utility value and propriety value are going to be examined in 3-Band system from now on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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