최근 차세대 신에너지 자원으로 각광받고 있는 심해저 망간단괴에 대한 탐사와 연구가 전 세계적으로 진행되고 있다. 이에 국내에서도 한국해양연구원을 중심으로 수심 5,000m의 태평양에 광범위하게 분포된 망간단괴 채취를 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 정확한 채취량의 산정과 경제성을 분석하기 위해서는 정밀탐사가 요구되며, 이를 위하여 심해저 수중 카메라로부터 촬영된 영상을 처리하고 분석하여 망간단괴의 분포특성에 대한 정보를 추출할 수 있다. 본 연구는 심해저 영상에서 극심하게 발생하는 vignetting 현상을 효과적으로 제거하여 화질을 향상시키고, 영상에서 망간단괴를 추출하여 필요한 정보를 제공하는 방법을 제안하였다. 연구결과 vignetting 현상을 제거함으로써 보다 향상된 결과를 도출할 수 있었으며, 이를 기반으로 망간단괴에 대한 다양한 정보를 분석하여 향후 채취를 위한 계획수립 시 중요한 기초자료로 사용될 것으로 기대한다.
스마트폰의 고성능 카메라를 사용하여 버니어 캘리퍼스를 대체할 앱의 개발을 목표로 연구를 진행하고 있다. 앱은 제안된 템플릿이 부착된 측정 대상을 촬영한다. 촬영된 영상에서 템플릿을 참조하여 측정 대상에서 사용자가 지정한 지점 간의 거리를 측정한다. 앱의 정밀도는 시중에서 판매되고 있는 버니어 캘리퍼스의 오차 범위를 유지하도록 한다. 시장에 보급된 스마트폰의 카메라는 12M 픽셀이며, 그 이미지 셀의 크기는 1.4㎛이므로 이론적으로 버니어 캘리퍼스보다 더 정밀한 측정이 가능하다. 기존에 제안한 알고리즘에서는 촬영된 소스 영상의 템플릿 형태로부터 기준 거리를 추출하였지만, 제안하는 알고리즘은 알고 있는 템플릿의 기하학적 속성을 이용하여 영상을 보정한 후 거리를 구함으로써 향상된 정밀한 길이를 구할 수 있다.
In this paper, we propose an innovative approach that leverages deep learning to find optimal reference points for achieving precise tooth segmentation in three-dimensional tooth point cloud data. A dataset consisting of 350 aligned maxillary and mandibular cloud data was used as input, and both end coordinates of individual teeth were used as correct answers. A two-dimensional image was created by projecting the rendered point cloud data along the Z-axis, where an image of individual teeth was created using an object detection algorithm. The proposed algorithm is designed by adding various modules to the Unet model that allow effective learning of a narrow range, and detects both end points of the tooth using the generated tooth image. In the evaluation using DSC, Euclid distance, and MAE as indicators, we achieved superior performance compared to other Unet-based models. In future research, we will develop an algorithm to find the reference point of the point cloud by back-projecting the reference point detected in the image in three dimensions, and based on this, we will develop an algorithm to divide the teeth individually in the point cloud through image processing techniques.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
공주 무령왕릉과 왕릉원은 세계유산으로 등재된 웅진백제시대(AD 475~538) 왕족의 고분군이다. 1971년 무령왕릉 발굴 이후 안전한 보존관리 체계 없이 공개됨에 따라 급격한 환경변화를 겪으며 고분 내부에 다양한 손상이 발생하였다. 이 연구에서는 왕릉원의 미시적 변위분석을 위해 각 고분 내부에 취약부를 선정하여 3차원 정밀스캐닝을 바탕으로 디지털 형상정보를 구축하였다. 5호분에서는 진행성 변위를 검출하였으며, 6호분과 무령왕릉은 향후 모니터링을 위한 기초자료를 획득하였다. 특히 5호분 남측 회벽의 편차분석 결과, 공차범위 ±18 mm와 ±2 mm에서 추가 손상은 나타나지 않았다. 그러나 인방석은 평균 0.32 mm의 처짐이 발생하였고, 벽체 사이의 거리는 평균 0.36 mm가 증가하였다. 5호분 내부는 직접적인 누수가 있어 탈락과 처짐거동 등 손상을 가중시킨 것으로 해석된다. 이 연구에서 획득한 3차원 형상정보는 계속 연구를 위한 자료로 중요한 기준이 되며, 정밀 계측모니터링과 교차검증을 거쳐 왕릉원의 안정적 보존방안을 검토하는 데 활용할 것이다.
칼라 화소 성분들은 인쇄에서부터 획득하기까지의 전 과정에 거쳐 심하게 왜곡되기 때문에, 획득된 영상에서 정확한 칼라 정보를 필요로 하는 칼라 코트 식별 작업은 매우 어렵다. 정확한 칼라 식별을 달성하기 위해서는 서로 다른 칼라 영역들을 정화하게 분리해냄으로써 어떤 칼라 영역의 부분이 아닌 전체 화소들에 대한 통계적 처리를 가능하게 하는 영역 분할 기술이 필요하다. 칼라 영역 분한은 성분 영상(들)에 대한 경계선 검출을 수행하여 달성할 수 있다. 이 논문에서는 RGB, HSI, YIQ의 세 칼라 모델로부터의 성분 영상들에 대해 독립적으로 경계선을 검출하고, 결합에 의해 가장 완전한 경계선 영상을 제공하는 한쌍의 성분을 찾아내기 위한 수학적 분석과 실험을 수행하였다. 실험 결과, Y-와 R-성분 경계선 영상들을 결합했을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
최근, 암반내에 형성된 절리 및 단층에 대한 정확한 규명은 무엇보다 암반분류 내지 암반내 용질유동연구에어 대단히 중요한 과제로 되고 있다. 본 연구에서 소개된 텔레뷰어 검층장치는 주사되는 초음파를 초점화함으로서 절리상태를 고분해능으로 파악할 수 있는 기능을 갖고 있다. 즉, 초음파 발생원이 시추공 축상에서 선회하는 동안 시추공내벽으로 조밀하게 초음파빔을 주사하고 그로 인해 반사되는 초음파의 $\circled1$ 진폭변화는 바로 절리 및 단층의 크기, 경사, 및 방향은 물론 상대적인 암석강도변화도 정확하게 추출하게 하며, $\circled2$ 주시변화는 바로 고분해능 공경검층기능을 대변하게 되어 시추공 내벽상태 내지 암석의 응력장 분포도 쉽게 판단하게 하는 것이다. 본 논문은 국내 청양군 실험시추공에서 얻게 된 텔러뷰어 현장탐사결과를 예시함으로써 텔레뷰어의 다양한 응용성을 입증하고 있다.
Image fusion is fast catching attention as Wagner pointed out in his 2006 version of the recent progress and development presented at the annual meeting of Society of Nuclear Medicine. Prototypical fusion of bone scan and radiograph was already attempted at in 1961 when Fleming et al. published an article on strontium-85 bone scan. They simply superimposed dot scan on radiograph enabling simultaneous assessment of altered bone metabolism and local bone anatomy. Indeed the parallel reading of images of bone scan and radiography, CT, MRI or ultrasonography has been practiced in nuclear medicine long since. It is fortunate that recent development of computer science and technology along with the availability of refined CT and SPECT machines has permitted us to open a new avenue to digitally produce precise fusion image so that they can readily be read, exchanged and disseminated using internet. Ten years ago fusion was performed using Bresstrahlung SPECT/CT and it is now achievable by PET/CT and SPECT/CT software and SPECT/CT hardware. The merit of image fusion is its feasibility of reliable assessment of morphological and metabolic change. It is now applicable not only to stationary organs such as brain and skeleton but also to moving organs such as the heart, lung and stomach. Recently, we could create useful fusion image of cardiac SPECT and 64-channel CT angiograph. The former provided myocardial metabolic profile and the latter vascular narrowing in two patients with coronary artery stenosis and myocardial ischemia. Arterial stenosis was severe in Case 1 and mild in Case 2.
수문학적 해석에 있어 레이더 강우의 활용은 원시자료를 획득하기가 어려울 뿐만 아니라 이를 처리하여 적용하는 과정이 간단하지 않기 때문에 대부분의 연구와 실무적용에 있어 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 레이더 영상자료를 실용적으로 활용하기 위한 방안으로 기상청에서 제공하는 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 이미지 자료를 디지털 강우자료로 변환할 수 있는 '레이더 영상 디지털 변환법(RAIDOM, RAdar Image DigitalizatiOn Method)'을 연구 개발하였다. 2006년 7월에 발생한 국지성 집중호우와 한강유역 중상류 지역에 걸쳐 큰 홍수량을 발생시킨 2개의 호우사상에 대하여 레이더 강우자료를 분포형 모형에 적용하여 활용성을 검토하였다. 모의된 홍수수문곡선은 실측치와 잘 일치하였고 RAIDOM과 이를 적용한 분포형 모형이 홍수예보를 위하여 활용될 수 있음을 보여주었다. 이러한 연구를 통하여 수문해석에 있어 레이더 강우에 대한 활용성을 넓히는데 기여할 것으로 기대된다.
적외선영상에서 표적을 효율적으로 탐지하는 새로운 자동표적탐지 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 목적은 실제 야지환경에서 획득된 적외선영상에서 낮은 오경보 확률로 표적의 위치를 정확히 찾는 것이다. 제안한 방법이 기존의 방법과 다른 점은 초기 탐지단계에서 사용되는 모폴로지 필터링 기법을 밝기정보를 갖고 있는 원래 입력 영상이 아닌 가버(Gabor) 응답 영상에 적용한 것과 표적과 클러터를 구분하기 위해 표적의 정확한 윤곽선 추출을 필요로 하지않는 것이다. 제안한 방법은 크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선 영상장비를 사용하여 실제 야지 환경에 획득된 영상에 적용하여 우수성과 실용가능성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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