한국항공우주연구원에서는 심우주 탐사를 위한 핵심 기술 개발을 위해 6U급 초소형 위성인 HiREV(high resolution video and image)를 개발하였다. 6U HiREV 초소형 위성의 임무는 지구 관측을 위한 고해상도 영상 및 동영상 촬영이며, 임무 수행 시 고온의 카메라 모듈로 인해 렌즈와 모듈 간의 열 지향 오차가 발생할 수 있다. 열 지향 오차는 해상도에 큰 영향을 미치므로, 이를 해결하기 위해 열 설계가 필요하다. 또한 HiREV 광학 카메라는 지상에서 쓰이는 상용제품(COTS, Commercial Off The Shelf)을 이용하여 개발한 것이므로 상온에서 가장 좋은 성능을 가지며, 고온/저온 환경인 우주에서 활용되기 위해 별도의 열 설계가 적용되어야 한다. 본 논문에서는 임무 카메라 탑재체를 위해 3가지의 수동 열 설계가 수행되었으며, 궤도열 해석을 통하여 열 설계가 효과적임을 확인하였다.
스캐너는 문서, 사진, 필름 등을 스캔하여 디지털 데이터로 출력하는 장비이다. 이 중에서도 필름 스캐너는 네거티브/포지티브 필름을 스캔할 수 있는 스캐너이다. 본 논문에서는 스캐너를 구성하는 스텝모터 제어부, 이미지센서부, A/D converter 제어부 등을 설계하고 고속 신호처리를 위해 DSP를 사용한다. 또한 이런 주변기기와 DSP의 인터페이스 회로는 사용자가 임의의 논리회로를 프로그램 하여 내장할 수 있는 EPLD(Erasable Programmable Logic Device)를 이용한다. 스캐너를 제어하고 스캔된 데이터를 PC로 전송하기 위해 PC와의 인터페이스는 parallel 포트를 사용하며 35mm 필름을 스캔할 경우 9백만 화소 이상(수평 해상도 3835, 수직 해상도 2592)의 고해상도를 얻을 수 있도록 하드웨어를 설계한다.
하천의 하상고 측량은 하상변동 분석, 서식처 구조 등을 이해하는데 매우 중요한 정보를 제공한다. 하지만, 현재까지 대부분의 하상고 측량은 일정한 간격의 하천 단면 측량에 의해서 행해져 왔다. 최근 GPS와 다중 빔 측심기를 이용하여 하상의 3차원적 형상을 조밀하게 측량하고 있으나 비용이 많이 들기 때문에 긴 하천 구간을 전부 측량하지는 못하고 특정한 부분에 대해서만 집중하고 있다. 항공 LiDAR의 경우 넓은 지역에 대해 신속하고 고해상도로 지형을 측량할 수 있으나 수중 투과 장비가 고가이며, 일반 적색 레이져 기반 LiDAR는 수중을 측정하지 못하여 하상 측량에 한계가 있다. 이에 대한 대안으로 활용할 수 있는 방법은 광학 기반의 원격 탐사에 의한 수심 측량 방법이다. 이 방법은 얕은 수심의 하천에 대한 활용되었는데, 광학 센서 이미지나 항공사진 등을 이용한다. 본 연구에서는 저고도에서 촬영한 고해상도 디지털 항공사진을 이용하여 모래하천의 수심을 추정하였다. 이 방법은 항공사진의 적색 및 녹색 색상값과 현장에서 정밀한 측위 하에 측량한 수심값 사이의 관계를 이용한다. 이를 통해 보정식을 수립하고 검사 자료를 이용하여 검증한 후 항공사진의 해당 지역에 대해 수심 부분을 마스킹 처리하여 하상고를 구축하였다. 검사 자료에 대한 RMSE는 약 12 cm로 나타났다. 이를 활용하여 대상 구간의 3차원적 지형 형상을 구축하였다.
1차원 양자 구속 효과로 인해 우수한 전하 전송 특성을 갖는 나노선을 차세대 전자소자에 응용하기 위한 일환으로, 실리콘 기판 상에 동일한 실리콘 나노선을 성장하고 이의 미세구조 특징을 분석하였다. 실리콘 나노선은 Au 시드층을 형성한 후 화학기상증착법을 이용한 VLS (vapor-liquid-solid) 공법으로 성장시켰으며, 시드층의 크기에 따른 나노선의 구조 특성을 이미지 프로세싱을 통해 통계분석하였다. 성장된 실리콘 나노선의 결정구조와 성분을 고해상도 투과전자현미경과 EDAX를 이용하여 분석하였으며, 성장 온도 조건에 따른 나노선의 morphology 특성도 실시하였다. 그 결과 Au 시드층의 성분이 나노선과 기판의 계면에서 상당 부분 잔류함과, 성장된 나노선에는 쌍정 결함(twin defect) 등의 결정구조 변화가 수반됨을 알 수 있었다. 또한 금속 시드층의 평균 입도와 성장 온도 및 소스 가스 유량 조절함으로써 실리콘 나노선의 직경과 길이를 최적화 할 수 있었다. 이를 통해 향후 공정 스케일 다운의 한계 상황에 도달하고 있는 반도체 트랜지스터 소자를 대체할 수 있는 나노선 반도체 소자에 대한 공정기술 개발과 이를 이용한 다양한 응용 분야도 동시에 제시할 수 있게 되었다.
최근 광학이미지 및 레이저를 활용한 계측 기술이 발전됨에 따라서 수공학 분야의 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS) 및 원격탐사(Remote Sensing, RS) 기술의 활용 분야가 증가하고 있다. 광범위한 하천공간의 조사결과를 가시화하고 품질 및 활용성 제고를 위하여 GIS 및 RS 기술과 같은 고도화된 조사기술 및 장비의 도입하고 많이 활용하고 있다. 우리나라의 하천은 지형학적 특성으로 하천연장이 길고 접근성이 매우 불리하다. 하천정비 사업을 통하여 하천에 근접하게 접근할 수 있는 조건이 있다 하더라도 교목이나 지형지물에 의하여 시야 확보가 어려운 조사구간이 많다. 하천공간조사를 위한 드론 활용의 장점은 차량 및 도보로 접근이 어려운 조사대상에 접근하여 다양한 각도로 촬영하여 조사 목적에 부합하는 성과물 획득이 가능하다. 한국수자원조사기술원은 하도특성(평면, 사행 및 종횡단 조사)을 사전에 하천기본계획 보고서에서 곡률반경과 만곡도, 유심편향축, 최심하상경사 및 평균하상경사 등을 수집하고 현장에서 드론을 활용하여 접근조사가 어려운 항목에 대하여 드론을 적극적으로 활용하여 조사하고 있다. 드론을 활용할 경우 인력 및 소요시간이 대폭 절감되며 조사목적에 부합하는 다양한 조사 성과물을 얻을 수 있은 장점이 있다. 최종적으로 촬영된 영상자료는 넓은 범위의 하천공간을 고해상도 수치 지도화가 가능해 하천특성을 정량적으로 평가할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.
최근 스마트폰의 고해상도 카메라는 영상처리 기법을 이용하여 콘크리트 균열과 같은 미세한 피사체의 측정을 가능하게 한다. 이미 접사 범위 정도의 가까운 거리에서 어플리케이션을 이용하여 균열폭을 조사하는 기술이 구현되어있으나, 이용에 제한적이므로 보다 먼 거리에서 균열을 측정할 수 있도록 스마트폰 고해상도 카메라의 사용성 검증이 필요하다. 본 연구는 2m 이내에서 거리에서 균열폭 1.0mm 이내의 두께에서 세분화된 균열폭들의 크기 인지에 초점을 두고 있다. 최근의 안드로이드 기반 스마트폰들을 대상으로 카메라 해상도에 따라 측정 구성요소인 단위 픽셀 크기와 촬영거리와의 관계를 중심으로 실험을 수행하였으며, 그 결과 0.3mm 이상 1mm 이하 미세 균열폭의 구분과 정량화를 위해서 스마트폰용 렌즈의 필요성을 확인할 수 있었다. 스마트폰용 범용 텔레센트릭 렌즈는 왜곡의 영향을 최소화하기 위해서 정확한 위치에 장착이 필요하였다. 또한, 64MP의 고해상도 스마트폰 카메라와 2배 확대렌즈를 적용한 결과 2m 이내에서 픽셀단위로 균열폭을 산정할 수 있었으며, 0.3mm, 0.5mm, 1mm 균열폭 구분이 가능하였다.
본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.
비행 시뮬레이션과 같은 가상현실 시스템은 실제 존재하는 도시의 가상환경을 필요로 하며, 항상 변화하고 있는 도시환경과 최대한 일치하는 도시모델을 유지하여야 한다. 따라서 주기적으로 갱신되는 지형공간정보를 활용할 수 있는 도시 모델링 방법이 필요하다. 또한 비행 시뮬레이션은 가까운 지역뿐만이 아니라 먼 거리의 건물을 효과적으로 표현할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 고해상도 항공사진과 수치지도로부터, 가상 도시환경을 비교적 적은 노력으로 모델링 할 수 있는 방법을 제시한다. 이미지 기반의 모델링 기법을 아파트처럼 단순한 구조의 건물이 많은 한국의 도시환경과 지형공간정보의 특성에 맞도록 적용하여, 수많은 건물을 폴리곤으로 모델링 하지 않고 효율적으로 표현할 수 있도록 한다. 제안하는 방법은 지형공간정보의 전처리 과정과 가상 도시환경 모델링 과정으로 구성되며, 건물의 높이 맵을 만드는 간단한 전처리 과정만으로 가상 도시환경을 모델링 할 수 있어, 기존의 폴리곤 기반의 모델링 방법이 대규모 도시 가상환경에서 멀리 있는 수많은 건물의 표현을 생략하였던 문제점을 개선하였다.
본 논문에서는 고해상도 및 고속 카메라용 column-wise Cyclic ADC 기반의 이미지 센서를 제안한다. 제안된 센서는 면적 및 전력 소모를 최소화 하기 위해 내부 블록에 사용되는 operational transconductance amplifier (OTA) 및 capacitor를 공유하는 기법을 사용하였다. 제안된 ADC는 QVGA급 화소의 이미지 센서로 프로토타입 칩을 제작하여 검증되었다. 측정결과, 최대 프레임 레이트는 120 fps 이며, 전력소모는 130 mW 이다. 전원 전압은 3.3 V가 공급되었고, 프로토타입은 $4.8\;mm\;{\times}\;3.5\;mm$의 실리콘 면적을 차지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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