• 해양환경안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.163-168
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• 2008

인공위성 원격탐사를 이용한 선박탐지는 주요 적용 분야 중 하나로, 광역의 환경 감시와 해상보안에 적용되고 있다. 이를 통하여 어장을 포함한 해상교통을 모니터링할 수 있으며, 기름유출 선박을 찾기도 한다. 본 연구에서는, RADARSAT의 합성개구레이더(SAR) 영상을 기반으로 개발한 자동선박탐지기법을 제시하고, 2004년 8월 6일에 얻어진 영상에 적용을 하여 현장 자료와의 비교를 실시하였다. 선박탐지알고리듬은 보정, 랜드마스킹, 필터링, 위치 등록 그리고 식별의 5단계로 구성된다. 울산항을 중심으로 이루어진 위성 촬영시점의 풍속은 최대 0.4m/s이었다. 전장이 68m 이상인 묘박지의 선박을 중심으로 한 선박 탐지 결과는 울산 항만교통정보시스템의 레이더정보와 잘 일치하였다. 바지선과 같은 소형선박의 경우, SAR에 의한 선박 탐지 능력이 육상에 설치된 레이더보다 더 높은 경우도 있었다. 또한, SAR 레이더 산란 단면적(RCS)을 이용하여 선박의 길이와 폭을 계산하였으나, 레이오버와 그림자 효과 때문에 실제 값보다 비교적 높게 추정되었다.

• 한국조경학회지
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• 제44권2호
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• pp.96-107
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• 2016

본 연구는 창경궁 내 식물원이 조성되기 이전에 나타난 한국 근대 식물원의 효시를 찾고자 하는 시도이다. 이를 위해 1876년부터 1910년의 개항기에 일본, 러시아, 영국에 파견된 사절단이나 윤치호 및 유길준과 같은 해외 유학생이 작성한 기행문 형식의 글을 실마리 삼아 당시 한국 지식인들이 식물원을 이해하고 전유하는 양상을 읽어내려 하였다. 연구 결과, 식물원에 관한 내용은 1880년대까지만 하더라도 기행문에 등장하지 않았다. 여러 식물원을 안내하려고 했던 일본 측의 계획과 달리 일본에 파견된 조선 사절단들은 식물원을 방문하지 않고 관련 기록도 남기지 않는 등 식물원에 대한 흥미를 보이지 않았다. 반면, 1890년대 이후 러시아, 유럽, 미국 등지에 파견된 사절단이나 유학생들은 식물원에 관심을 보이기 시작하였다. 그들은 식물원을 문명국인 서구의 대표적 문물이자 필수품으로 판단하고 학문 발전과 계몽의 도구로서 국내에 도입하고자 노력하였다. 비록 개항기 한국 지식인들의 식물원의 필요성에 대한 인식 및 주장이 실제 식물원 조성으로 이어지지는 못하였으나, 이들의 기록과 견해는 문명의 표상으로서 식물원의 이미지를 공고히 하였다는 점에서 중요하다고 판단된다. 본 연구는 한국 근대 식물원 개념의 태동을 구체화하고 1909년 창경궁 내 식물원의 설립을 이해하는 데 밑거름을 제공하는 기초연구로서 의의를 갖는다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권3호
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• pp.237-244
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• 2018

수중에서 로봇으로 사석 고르기 작업을 실시할 경우 로봇 주위의 지형 정보를 실시간으로 제공해야 원격조종이 가능하다. 현 위치로부터 주변지형의 높낮이를 보여줘야 운전자가 작업 계획을 수립하고, 전복과 같은 사고도 예방할 수 있다. 지금까지 지형인식은 멀티 빔 소나에 의해 이뤄졌는데 이는 작업 전후의 품질을 평가하는 용도만 사용되었지 원격조종에서 필요한 실시간 정보로는 사용될 수 없었다. 본 연구는 수중 사석 고르기 작업을 위한 실시간 지형인식 방법을 개발한다. 버킷이 지면을 누를 때 전달되는 힘을 측정해 접촉여부를 판단하고, 실린더의 길이를 읽어 접촉위치를 계산한다. 버킷의 위치제어를 위해 가변 뱅뱅제어 알고리즘을 적용하고 숙련된 굴삭기 운전자의 작업패턴을 프로그램화해 지형인식, 긁기, 밀기, 전진 등의 작업을 자동으로 수행하도록 한다. 개발된 방법은 로봇 몸체로부터 버킷의 거리에 따라 3차원 격자 지형을 상대적으로 보여줌으로써 작업자가 쉽게 지형을 인식하고 지형에 따라 작업계획을 세우도록 한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.246-256
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• 2021

연안을 중심으로 시행되는 각종 개발사업은 표사수지 불균형, 연안표사 이동상 및 횡단표사 이동상 변화를 야기하며, 이로 인한 해빈의 완충구간 축소로 연안재해 위험성을 크게 증대시킬 뿐 아니라 회복 불가능한 장기적 해안침식 문제를 초래하게 된다. 연안개발을 위해 건설된 각종 구조물의 영향으로 발생되는 장기적·지속적인 해안침식 현상은 표사수지 및 연안표사와 횡단표사 변화량 평가를 통해 직접적인 원인 규명이 가능하다. 즉, 표사수지 변화, 연안표사 이동, 횡단표사 이동 구분되는 이들 개별적인 원인에 기인한 침식지역과 복합적인 작용에 의한 침식지역의 분류를 통해 연안개발과 해안침식 현상의 인과성 평가가 가능할 것이다. 본 연구에서는 연안개발에 따른 침식 문제가 지속적으로 제기되고 있는 동해안(강원도, 경상북도) 일대 해안을 대상으로 연안 구조물 건설 및 육역 개발 등 주요 개발현황과 연안침식 실태조사 결과를 기반으로 장기적·지속적 침식원인을 분석하였다. 아울러 인공구조물 건설에 따른 침식의 정도를 평가하고자 침식 영향도 개념을 정립하고, 침식 영향도 평가를 위한 세 가지 방법론을 제안하였다. 연안침식 실태조사에서 검토된 해빈 영상분석 자료를 활용하여 하저항을 대상으로 침식 영향도를 평가하였으며, 평가결과 하저항 개발은 93.4%, 호안도로 건설은 6.6%로 침식에 영향을 미친것으로 평가되었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.68-79
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• 2003

본 논문에서는 여러 사람이 참여하는 영상 회의에서 입술 움직임 정보를 이용하여 화자를 검출하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 얼굴색 정보와 형태 정보를 이용하여 각 사람의 얼굴 및 입술 영역을 검출한 후, 입술 영역에서 이전 프레임과의 변화량을 계산하여 화자를 검출한다. 검출된 화자를 클로즈업하기 위하여 두 대의 CCD카메라를 사용하였으며, RS-232C시리얼 포트를 이용하여 PTZ 카메라를 제어한다. 실험 결과 3인 이상의 입력 동영상에서 얼굴의 기울어짐에 무관하게 화자를 검출할 수 있었으며 최초 기준 영상에서 화자를 클로즈업하는데 약 4∼5초 정도의 시간이 소요되었다. 또한 320${\times}$240 크기의 얼굴 영역 화면과 전체적인 배경 화면을 동시에 제공하므로 영상회의 및 인터넷 방송 등과 같은 영상 전송 시스템에서 보다 효율적인 의사 전달이 가능하게 하였다.

• Agricultural and Biosystems Engineering
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• 제6권2호
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• pp.47-53
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• 2005

AMachine vision is a promising tool for the autonomous guidance of farm machinery. Conventional CCD camera for the machine vision needs a desktop PC to install a frame grabber, however, a web camera is ready to use when plugged in the USB port. A web camera with a notebook PC can replace existing camera system. Autonomous steering control system of this research was intended to be used for combine harvester. If the web camera can recognize cut/uncut edge of crop, which will be the reference for steering control, then the position of the machine can be determined in terms of lateral offset and heading angle. In this research, a white line was used as a cut/uncut edge of crop for steering control. Image processing algorithm including capturing image in the web camera was developed to determine the desired travel path. An experimental vehicle was constructed to evaluate the system performance. Since the vehicle adopted differential drive steering mechanism, it is steered by the difference of rotation speed between left and right wheels. According to the position of vehicle, the steering algorithm was developed as well. Evaluation tests showed that the experimental vehicle could travel within an RMS error of 0.8cm along the desired path at the ground speed of $9\sim41cm/s$. Even when the vehicle started with initial offsets or tilted heading angle, it could move quickly to track the desired path after traveling $1.52\sim3.5m$. For turning section, i.e., the curved path with curvature of 3 m, the vehicle completed its turning securely.

• 치과방사선
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• 제26권2호
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• pp.201-210
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• 1996

There is increasing attention about radiology teaching files on the Internet in the field of diagnostic radiology. The purpose of this study was to aid in the creation of new radiology teaching file by analysing the present radiology teaching file sites on the Internet with many aspects and evaluating images on those sites, using Macintosh IIci computer, 28.8kbps TelePort Fax/Modem, Netscape Navigator 2.0 software The results were as follow : 1. Analysis of radiology teaching file sites (l) Country distribution was the highest in USA(57.5％). (2) Average number of cases was 186 cases and radiology teaching file sites with search engine were 9 sites (22.5％). (3) At the method of case arrangement, anatomic area type and diagnosis type were found at the 10 sites(25％) each, question & answer type was found at the 9 sites(22.5％). (4) Radiology teaching file sites with oro-maxillofacial disorder were 9 sites(22.5％). (5) At the image format, GIF format was found at the 14 sites(35％). and ]pEG format found at the 14 sites(35％). (6) Created year was the highest in 1995(43.7％). (7) Continuing case upload was found at the 35 sites(87.5％). 2. Evaluation of images on the radiology teaching files (l) Average file size of GIF format (71 Kbyte) was greater than that of JPEG format(24 Kbyte). (p<0.001) (2) Image quality of GIF format was better than that of JPEG format. (p<0.001).

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.355-358
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• 2009

최근 전자 및 제어장치의 발달로 자동차에도 많은 전자 장비들을 적용하여 차량의 자동화 및 다양한 상황인식 시스템이 적용되고 있다. 특히, 비젼시스템을 도입하여 무인운전 시스템 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나, 일반 차량에 대한 비젼시스템은 아직 고가이며 유선을 통한 영상정보를 전달하므로 차량내의 복잡한 배선으로 인하여 실용화에 더욱 어려움을 격고 있다. 본 논문에서는 차량 내부에 간단하게 설치할 수 있는 저가의 무선통신 영상처리 장치를 통해 전방의 차선과 장애물을 인식하고 장애물이 발견될시 운전자에게 이를 알려주는 알람시스템과 ZigBee무선 통신기반의 적외선, 초음파 센서를 이용하여 차량 외부 상황을 모니터링 하여 주차 시 운전자에게 편의를 줄 수 있는 시스템을 설계 구현하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 효율성을 알아보기 위해 모형자동차에 이를 적용하여 확인해 보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.659-665
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• 2019

컨테이너 표면에는 적재된 화물의 위험 여부에 따라 다양한 플래카드가 부착된다. 위험물이 적재된 컨테이너는 일반 컨테이너 별도로 관리되어야 하므로 항만 자동화 시스템의 일부로 플래카드 자동 인식에 대한 수요가 생겨나고 있다. 이 논문에서는 컨테이너의 후면을 촬영한 영상에서 플래카드의 형태적인 특징을 이용하여 자동으로 플래카드 영역을 추출하고 이를 인식하는 시스템을 제안한다. 플래카드 인식에서는 특히 컨테이너의 표면 굴곡에 의해 다양한 왜곡이 발생할 수 있으므로 영역 추출 및 인식 과정에서 주의가 필요하다. 제안하는 시스템은 플래카드가 다이아몬드 형태를 가지며, 클래스 번호가 아래 꼭지점 바로 위에 기입된다는 특징을 사용하여 관심 영역을 자동으로 추출하고, 플래카드를 자동으로 인식할 수 있다. 제안하는 시스템을 실제 이미지에 적용하였을 때 오류 없이 플래카드를 인식할 수 있었으며, 사용한 영상 분석 기법은 다양한 영상 분석 시스템에 적용될 수 있다.

• 품질경영학회지
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• 제48권4호
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• pp.581-596
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• 2020

Purpose: purpose of this study was to propose the web application platform which can be to detect and discriminate various diseases and pest of tomato plant based on the large amount of disease image data observed in the facility or the open field. Methods: The deep learning algorithms uesed at the web applivation platform are consisted as the combining form of Faster R-CNN with the pre-trained convolution neural network (CNN) models such as SSD_mobilenet v1, Inception v2, Resnet50 and Resnet101 models. To evaluate the superiority of the newly proposed web application platform, we collected 850 images of four diseases such as Bacterial cankers, Late blight, Leaf miners, and Powdery mildew that occur the most frequent in tomato plants. Of these, 750 were used to learn the algorithm, and the remaining 100 images were used to evaluate the algorithm. Results: From the experiments, the deep learning algorithm combining Faster R-CNN with SSD_mobilnet v1, Inception v2, Resnet50, and Restnet101 showed detection accuracy of 31.0%, 87.7%, 84.4%, and 90.8% respectively. Finally, we constructed a web application platform that can detect and discriminate various tomato deseases using best deep learning algorithm. If farmers uploaded image captured by their digital cameras such as smart phone camera or DSLR (Digital Single Lens Reflex) camera, then they can receive an information for detection, identification and disease control about captured tomato disease through the proposed web application platform. Conclusion: Incheon Port needs to act actively paying.