• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권6_3호
• /
• pp.1415-1425
• /
• 2018

다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에 부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의 입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로 인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해 다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자 손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제37권4호
• /
• pp.267-277
• /
• 2019

사진측량과 컴퓨터비전 분야는 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표를 결정하는 것은 동일하지만 두 분야는 카메라 렌즈왜곡 모델링 방법과 카메라 좌표계의 차이점으로 인하여 서로 간에 직접적인 호환이 어렵다. 일반적으로 드론 영상의 자료처리는 컴퓨터비전 기반의 소프트웨어를 이용하여 번들블록조정을 수행한 후 지도제작을 위해서 사진측량 기반의 소프트웨어로 도화를 수행하게 된다. 이때 카메라 렌즈왜곡의 모델을 사진측량에서 사용하는 수식으로 변환해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이에 본 연구에서는 사진측량과 컴퓨터비전에서 사용되는 좌표계와 렌즈왜곡 모델식의 차이점에 대하여 기술하고 이를 변환하는 방법론을 제안하였다. 카메라 렌즈왜곡 모델의 변환식의 검증을 위해서 먼저 렌즈왜곡이 없는 가상의 좌표에 컴퓨터비전 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 렌즈왜곡을 부여하였다. 그리고 나서 렌즈왜곡이 부여된 사진좌표를 이용하여 사진측량 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 왜곡계수를 결정한 후 사진좌표에서 렌즈왜곡을 제거하여 원래의 왜곡이 없는 가상좌표와 비교하였다. 그 결과 평균제곱근거리가 0.5픽셀 이내로 양호한 것으로 나타났다. 또한 사진측량용 렌즈왜곡 계수를 적용하여 정밀도화 가능여부를 판단하기 위해서 에피폴라 영상을 생성하였다. 생성된 에피폴라 영상에서 y-시차의 평균제곱근오차가 계산한 결과 0.3픽셀 이내로 양호하게 나타났음을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.463-471
• /
• 2019

본 논문에서는 양방향 화면 간 예측에서 LIC(Local Illuminance Compensation)의 복잡도 감소를 위한 방법을 제안한다. LIC는 화면 간 예측의 정확도를 높이기 위해 현재 블록과 참조블록의 주변 복원샘플을 이용하여 지역 조명 보상을 수행한다. 지역 조명 보상을 위해 필요한 가중치와 오프셋을 주변 복원 샘플을 이용하여 부/복호화기 양측에서 계산하기 때문에 별도의 정보 전송 없이 부호화 효율이 향상되는 장점이 있지만 부호화 예측 단계 및 복호화 단계에서 가중치와 오프셋을 구하기 때문에 부/복호화 복잡도가 높아지는 단점을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 저 복잡도 LIC를 위해 크게 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 양방향 예측 시 가중치 없이 오프셋만으로 조명보상을 적용하는 방법이고, 두 번째는 양방향 예측에서 LIC를 양방향예측을 통해 구해진 참조 블록의 가중 평균 단계 이후 적용하는 방법이다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 RA(Random Access) 조건에서 MPEG 표준 실험 영상의 B, C, D 클래스를 이용하여 BMS-2.0.1과 BD-rate 성능을 비교한다. 실험결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 BMS-2.0.1 대비 BD-rate 성능 관점에서 Y, U, V 각각에 대하여 평균 0.29%, 0.23%, 0.04%의 BD-rate 결과를 보이고 부/복호화 시간은 거의 동일하다. BD-rate의 손실이 있었지만, LIC 파라미터 유도과정에서 곱셈 연산이 제거되고 덧셈 연산이 절반으로 감소됨에 따라 LIC의 계산 복잡도가 크게 감소되었다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제32권3호
• /
• pp.191-197
• /
• 2019

조선 및 해양플랜트 산업은 복합 및 대형화됨에 따라 유지보수 및 검사 시스템이 중요해지고 있다. 최근 작업자의 작업이해도 향상과 효율을 높이기 위해 증강현실기반 유지보수 및 검사 시스템이 많이 주목받고 있는데, 증강되는 모델과 현실정보 간의 정확한 정합이 이루어지지 않아 작업에 오히려 혼동을 초래하는 일이 자주 발생한다. 이를 위하여 실모델에 특정 이미지를 부착하는 마커 기반 증강현실 기술이 사용되었으나, 조선 및 해양플랜트 산업 특성상 마커의 훼손 가능성이 있으며, 카메라가 명확히 마커 전체를 검출할 수 있어야 하기 때문에 작업자와 마커 간의 충분한 공간을 필요로 한다. 본 연구에서는 이러한 기존 증강현실 시스템의 한계점을 극복하기 위하여 마커리스 기반 증강현실을 활용하여 조선 및 해양플랜트 산업에서 가장 많은 공정을 차지하고 있는 파이프 시스템을 대상으로 정확하게 실 모델을 인식하고 해당 모델에 가상 CAD모델을 정합하는 방법론에 대해 연구하였다. 본 시스템을 통해 현실 작업자의 자세와 제한적인 환경에 따른 증강모델의 비틀림 현상을 개선하고 작업 이해에 혼동을 주는 현상을 없앨 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제52권4호
• /
• pp.279-289
• /
• 2019

가뭄재해는 다른 재해와 다르게 광범위한 공간에 걸쳐서 충분한 강우가 발생하기 전까지 오랜 기간 동안 발생되는 특성이 있다. 위성 영상은 시공간적으로 지속적인 강수량 관측을 제공할 수 있다. 본 연구는 위성 영상 기반의 강수자료를 활용하여 기상학적 가뭄 전망 모형을 개발하였다. PERSIANN_CDR, TRMM 3B42와 GPM IMERG 영상을 활용하여 강수 자료를 구축한 뒤, 표준강수지수(SPI)를 기반으로 기상학적 가뭄을 정의하였다. 과거의 가뭄 정보와 물리적 예측 모형 기반의 가뭄 예측 결과를 결합할 수 있는 베이지안 네트워크 기반 가뭄 예측 기법을 이용하여 확률론적 가뭄 예측 결과를 생산하였으며, 가뭄 예측결과를 가뭄 전망 의사결정 모형에 적용하여 가뭄 전망 결과를 도출하였다. 가뭄 전망 정보는 가뭄 발생, 지속, 종결, 가뭄 없음의 4단계로 구분하였다. 본 연구의 가뭄 전망 결과는 ROC 분석을 통하여 물리적 예측 모형인 다중모형 앙상블(MME)을 활용한 가뭄 전망 결과와 전망 성능을 비교하였다. 그 결과, 2~3개월 가뭄 전망에 대한 가뭄 발생 및 지속의 단계에서는 MME 모형보다 높은 전망성능을 보여주었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제41권4호
• /
• pp.441-447
• /
• 2021

건설현장에서는 수많은 중장비와 작업자가 다양한 작업을 동시다발적으로 수행하기 때문에 복잡하고 위험한 상황이 자주 발생한다. 복잡한 현장에서 중장비가 단독으로 작업할 경우 운전자의 시야제한, 판단오류 등으로 인해 안전사고가 발생할 수 있으며, 이에 따라 중장비는 신호수와의 상호작용을 통해 주변 상황에 대한 정보를 수집하면서 작업을 수행해야 한다. 중장비를 자동으로 모니터링하고 위험상황을 탐지하기 위해 많은 컴퓨터비전 기술들이 개발되었지만, 기존의 방법들은 중장비 단독작업 인식에 필요한 중장비와 신호수 간 상호작용을 고려하지 않았다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 본 연구는 중장비-신호수 간의 상호작용을 고려한 컴퓨터비전 기반 중장비의 단독작업 자동 인식 모델을 제안함을 목표로 한다. 개발된 모델을 검증하기 위해 실제 건설현장으로부터 영상 데이터를 수집하여 실험을 수행하였다. 그 결과, 학습된 모델은 중장비와 사람을 83.4 %의 정확도로 인식하였고, 일반 작업자와 신호수를 84.2 %의 정확도로 분류하였으며, 중장비-신호수 간 상호작용 또한 95.1 %의 높은 정확도로 분석하였다. 본 연구결과는 건설현장에서 위험한 상황을 초래할 수 있는 중장비의 단독작업을 사전에 탐지하여 안전사고를 예방할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제10권10호
• /
• pp.285-290
• /
• 2021

의료분야에서 인공지능 기술을 도입한 질환 진단 및 예측 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 의료영상기반의 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 질환 진단 및 예측에 대한 다양한 제품으로 출시되고 있다. 인공지능은 질병에 대한 진단, 양성과 악성으로 구분되는 질환의 구분, 질병의 위험도에 따른 구별이나 판독에 이용하기 위해 질환부위를 분리하는 등에 적용되고 있다. 최근에는 클라우드기술과 연계하여 서비스 제품으로 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서 다루는 질환 중에 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어려워 그 위험도가 매우 높은 질환이다. 이러한 질환 진단에 비침습적인 진단방법으로 의료영상기반으로 인공지능 기술을 도입하였다. 우리는 임상에서 가장 의미 있는 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스 개발 내용을 기술한다. 그리고 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.519-532
• /
• 2021

최근 게임, 영화, 애니메이션 다양한 분야에서 모션 캡처를 이용하여 신체 모델을 구축하고 캐릭터를 생성하여 3차원 공간에 표출하는 콘텐츠가 증가하고 있다. 마커를 부착하여 관절의 위치를 측정하는 방법에서 촬영 장비에 대한 비용과 같은 문제를 보완하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 애니메이션을 생성하는 연구가 진행되고 있지만, 관절 추정 정확도나 장비 비용의 문제가 여전히 존재한다. 이에 본 논문에서는 애니메이션 생성에 필요한 장비 비용을 줄이고 관절 추정 정확도를 높이기 위해 RGB 이미지를 관절 추정 네트워크에 입력하고, 그 결과를 3차원 데이터로 변환하여 FBX 형식 애니메이션으로 생성하는 시스템을 제안한다. 먼저 RGB 이미지에 대한 2차원 관절을 추정하고, 이 값을 이용하여 관절의 3차원 좌표를 추정한다. 그 결과를 쿼터니언으로 변환하여 회전한 후, FBX 형식의 애니메이션을 생성한다. 제안한 방법의 정확도 측정을 위해 신체에 마커를 부착하여 마커의 3차원 위치를 바탕으로 생성한 애니메이션과 제안된 시스템으로 생성한 애니메이션의 오차를 비교하여 시스템 동작을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.500-507
• /
• 2021

가상현실 산업은 Covid-19 이후 비대면 콘텐츠 수요 급증과 메타버스에 대한 관심과 더불어 재도약할 기회를 얻었다. 따라서 이러한 흐름과 함께 가상현실 콘텐츠를 대중화를 위해서는 양질의 콘텐츠 제작과 가상현실 특성에 맞는 스토리텔링 연구가 지속적으로 이루어져야 한다. 이처럼 가상현실 특성을 적용한 콘텐츠가 사용자 피드백을 통해 효과적으로 제작되기 위해서는 해당 콘텐츠를 평가할 수 있는 정량적 지표가 필요하다. 본 연구에서는 가상현실 콘텐츠를 관람하는 과정을 분석하여 머리 움직임을 정량적 지표로 설정하였다. 이후 실험자는 5개 애니메이션을 관람하고 이에 따라 기록된 머리 움직임 정보와 몰입도 간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과는 머리 움직임 속도가 상대적으로 느릴 때 높은 몰입도를 나타내었고, 머리 움직임 속도가 콘텐츠 몰입도 정도를 나타내는 지표로 유의미하게 사용될 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이렇게 도출된 결과는 이후 창작자가 가상현실 콘텐츠 제작을 할 때 프로토타입 제작 후 적용된 스토리텔링 방식의 유효성을 검증할 수 있는 정량적 지표로 사용될 수 있다. 이러한 방식은 제안된 스토리텔링 방식 문제점을 빠르게 파악하고 더 나은 방식을 제안할 수 있어 콘텐츠의 질을 향상시킨다. 본 연구는 머리 움직임 속도라는 정량적 지표를 기반으로 몰입도를 분석하는 기초연구로 양질의 가상현실 콘텐츠 제작과 가상현실 콘텐츠 대중화에 기여하고자 한다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.115-122
• /
• 2022

최근 병원 밖 심정지 환자의 생존율 향상을 위한 일반인 대상 심폐소생술 교육의 중요성이 강조되고 있다. 일반인 대상 효과적인 심폐소생술 교육을 위해 보다 정확하고 생동감 있는 교육전략이 필요하다. 이에 본 연구에서는 확장현실 기반의 심폐소생술 교육시스템을 개발하고 일반인을 대상으로 교육한 사용성 평가 결과를 제시한다. 3개의 응용프로그램으로 구성된 확장현실 기반 심폐소생술 교육시스템에서는 첫 번째 마네킹에 정합된 3D 심장 해부도를 스마트글라스에 전송하여 가슴압박 지점을 안내한다. 두 번째 응용프로그램은 스마트글라스를 통해 심폐소생술 과정에 대한 시·청각적 정보를 제공함과 동시에 스마트워치의 진동 알림을 전송하여 심폐소생술의 정확한 압박 속도를 안내한다. 세번째 Add on kit는 마네킹에 설치된 센서를 통하여 흉부 압박의 깊이와 속도에 대한 즉각적인 피드백 정보를 스마트폰으로 전송한다. 본 연구에 참여한 93명의 대상자는 확장현실 기반 심폐소생술 교육시스템이 현장감과 효과성 측면에서 긍정적이라 평가하였다. 확장현실 기술을 이용한 정합기술은 현장감과 몰입도를 높이고 자기 주도적 훈련을 쉽게 함으로서 심폐소생술 교육 운영 효율성 향상에 이바지할 수 있다.