최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다. 이를 예방하기 위해서 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 많이 이루어지고 있는데, 예를 들어 자동 주차 시스템, AVM(Around View Monitoring) 시스템 등이 있다. 본 논문에서는 AVM 시스템 중 원근 왜곡을 보정하는 단계에서 직선 및 교점을 검출할 때, NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용한 허프 변환 방법을 사용할 것이다. 또한 기존의 Sub-Pixel을 이용한 직선 및 교점 검출 방법과 NMS을 적용한 허프 변환 방법을 사용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 비교 분석함으로써 제안하는 NMS를 적용한 허프변환을 이용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 사용하여 보다 효율적인 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
국립해양조사원이 1999년도 '해양2000'호를 이용하여 측정한 서해 남부지역의 선상 중력자료를 처리하였다. 자료처리 결과 264개 교점에서 고도이상의 RMS는 0.436mGal로 매우 좋은 결과를 나타내고 있다. 국립해양조사원이 '해양2000'호를 이용하여 측정한 선상 중력은 우리나라 일원의 중력관련 연에 매우 큰 기여를 할 것이다.
자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 먼저, 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 이후에 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하기 위해서 Sub-Pixel, 허프 변환 등의 여러 가지 방법이 있으며 현재 출시된 AVM 시스템에 직선이나 교점 및 코너 검출을 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 검출하는 프로그램을 설계한다. 제안하는 코너 검출 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 국립해양조사원의 '해양2000호'를 통해 1996년과 1997년에 측정한 동해 지역의 중력자료에 대한 자료 처리를 하였다. 효과적인 자료처리를 위해 선상중력자료 처리에 필요한 각종 보정 절차와 문제점 등을 알아보았으며, 선상자료와 해면고도계자료의 비교 및 이를 통한 선상자료의 검증을 실시하였다. 선상중력자료는 측정과 처리 과정에 있어 여러 사항을 고려하여야 한다. 즉, 육상중력기점을 이용한 절대중력으로의 환산 문제, 선박 항해 위치의 부정확성에 기인하는 문제 및 중력계의 기계적 특성과 중력 측정이 이루어질 때의 해상 조건에 의한 영향 등으로 선상중력자료에 나타나는 여러 오차를 최소화하여야 한다. 선상중력자료로부터 각종 지구중력장 연구에 필요한 중력이상을 계산하기 위해 선상중력 측정시 기인되는 각종 요인의 오차를 고려한 효과적인 보정이 이루어져야 한다. 즉, 선상중력계의 기계변이 보정, 탐사선에 대한 위치 자료의 획득 및 필터링, 그리고 탐사선의 이동으로 인한 Eotvos 효과의 정확한 계산 및 보정이 필요하고, 선상중력계의 기계적 특성에 의해 나타나는 시간지연에 대한 보정도 필요하다. 또한 이러한 보정을 통해 계산한 중력 이상에서 각 교점의 오차를 보정하는 교정오차 보정도 실시하여야 한다. 특히, 탐사선의 이동으로 인한 지구자전 각속도의 상대적인 증감의 효과로 나타나는 Eotvos 효과의 영향은 선상중력자료의 정확도에 가장 큰 영향을 미친다. 이의 정확한 계산 및 보정을 위해서는 정확한 위치정보가 필요하며 본 연구에서는 이를 위해 GPS 항해정보에 대한 Kalman 필터를 실시하였고, Eotvos 효과에 대해 Savitzky-Golay 필터를 적용하여 최적의 Eotvos 보정을 시도하였다. 본 연구에서 계산된 동해지역의 중력이상에 대한 대력적인 범위는 경도 129° - 133°이고 위도 35° - 38.3° 부근이다. 이 지역에 대한 고도이상은 최소 -42.46 mGal에서 최고 161.13 mGal사이에 분포하며, 고도이상의 평균은 14.450 mGal이다. 또한 Bouguer 이상은 최소 -l5.09 mGal에서 최고 218.61 mGal이고 이의 평균은 82.681 mGal이다. 그리고 동해지역의 선상중력 측정지역에서 선상자료에 의한 중력이상과 Altimeter 자료에 의한 고도이상의 전반적인 윤곽은 비슷하면서도 일부 작은 이상의 차이가 나타났으며, 지형자료와 비교하여 보면 Altimeter에 의한 결과보다 선상측정에 의한 결과가 더욱 잘 일치하고 있어 본 연구에서 계산한 선상자료의 타당성을 알 수 있다. 고도이상의 차이는 최소 -25.94 mGal에서 최대 85.33 mGal의 차이를 보이며 차이의 평균은 3.517 mGal, RMS는 6.774 meal이다. 이는 비교적 큰 차이로 선상측정자료의 중요성과 필요성을 단적으로 나타내고 있다.
본 논문은 자동차 번호판 인식 시스템의 전반적인 성능을 향상시키기 위한 전처리 방법과 신경회로망을 이용한 문자 인식기를 제안한다. 먼저 자동차 번호판 영상에서 번호판의 외곽 직선을 가상 직선 매칭에 의해 검출하고 검출된 직선의 교점을 구하여 4개의 외곽 꼭지점을 구한다. 4개의 꼭지점 좌표에 의해 양선형 변환으로 직사각형 모양의 번호판 영상으로 정규화한다. 정규화된 번호판 영상으로부터 문자를 추출한 뒤 Delta-bar-delta 알고리즘에 의해 학습된 신경 회로망 기반 인식기로 번호판을 인식한다. 다양한 환경에서 획득된 자동차 번호판 영상을 대상으로 실험한 결과 제안된 번호판 이미지의 정규화에 의해 인식 성능이 16%까지 향상됨을 확인하였다.
정밀하고 밀도 높은 부우게이상자료는 지구물리학과 물리측지학적인 측면에서 중요한 기초자료가 된다. 이를 위해서 정밀한 절대중력기준점망의 설치외에도 두 가지 측면을 고려해야 하는데, 하나는 중력측정과 보정의 정밀도를 향상시키는 것이며, 다른 하나는 측점의 밀도를 높이는 일이다. 중력측정에서 GPS를 어떻게 적절히 이용할 것인가에 대해서 알아보았는데, 40km이내의 기선거리에서 두 대의 측지용 GPS수신기를 이용하면, 5분간의 GPS측정으로도 충분하다고 여겨진다. 이 경우 PNU95 지오이드모델과 같은 정밀한 지오이드모델을 사용하여야 한다, 이 방법을 적용함으로써, 비용 및 시간과 인력을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 질적인 측면에서도 향상을 가져온다. 또 교점오차를 보정하고 지형효과를 정밀하게 계산하기 위해 컴퓨터 프로그램을 개발했다. 중력탐사에서 같은 지점에서 중복 측정하는 것은 스프링의 변이를 보정하는 것뿐만 아니라 망조정을 적용함으로써 결과들에 대해 통계적으로 접근하는 것을 가능하게 한다. 그럼으로써 다양한 원인에 기인한 큰 오차를 쉽게 찾아내고 보정하여 자료의 질을 향상시킬 수 있으며, 또한 측정의 질을 평가할 수 있다. 최근의 컴퓨터 기술과 디지털 고도자료의 발달도 좀더 정밀한 지형보정을 사용하여 부우게이상의 질을 향상하도록 우리를 고무하고 있다. 본 연구에서는 육상중력, 선상중력, 북한의 부우게이상도, 일본의 중력자료, 고도위성자료, EGM96 지오포텐셜 자료 등, 다양한 중력자료를 입수하였다. 따라서, 이들 자료를 계산하고 편집하여 한반도 일원의 정밀 부우게이상도를 작성할 수 있었는데, 이것은 지구물리학과 물리측지학의 응용에 유용한 자료가 될 것이다.
본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다.
수동형 감시시스템과 같은 TDOA(Time Difference Of Arrival) 기반의 위치탐지시스템은 다수의 수신기를 이격 설치 후에 수신기 간 시각동기화를 수행하여 동일한 시각으로 설정하고, 수신기에 수신되는 목표 신호의 도래시간차인 TDOA를 이용하여 쌍곡선(또는 쌍곡면)의 교점을 구함으로써 목표의 2차원(또는 3차원) 위치를 추정한다. 시각동기화를 수행하기 위해서는 다수의 수신기 중에 하나가 주수신기(Master)가 되어 나머지 종수신기(Slave)들의 시간을 보정하기 위한 기준을 제공해야 한다. TDOA 기반의 위치탐지 시스템은 서로 이격되어 배치되어 있는 다수의 수신기 중에 선택되는 주수신기에 따라 위치추정정확도가 달라진다. 따라서 다수의 수신기 중에 최적의 수신기를 주수신기로 선택해야 고려하는 시스템의 배치구조에서 최적의 위치추정 성능을 도출할 수 있다. 본 논문에서는 목표와 수신기의 기하학적 배치 기반의 DOP(Dilution Of Precision) 정보를 이용하여 낮은 복잡도와 짧은 수행시간을 가지면서 시스템 내에 자동화가 용이한 주수신기 선택 방법을 제안한다.
본 연구에서는 고밀도 해면고도 자료를 이용하여 모든 스펙트럼에 걸쳐 정밀도가 향상된 해면고도와 중력이상을 계산하였다. 평형 위성궤도상의 해면고도 자료에 주파수 영역에서의 상관계수를 이용한 필터를 적용하여 표층 지각구조에 의한 중력 시그날을 추출하였다. 교점오차를 보정하여 편향 위성궤도 오차를 수정하였으며 그 결과로 상향및 하향궤도별로 격자상의 중력 시그날을 계산하였다. 또한 방향성 제거 필터를 사용하여 잔재하는 방향성 궤도오차를 수정하였다. 그 결과에 dynamic sea surface topography를 제거하면 지오이드가 되는데 이 지오이드에 gradient 필터를 적용하여 고분해능 중력이상값을 계산하였다. 이 방법들을 약 $900km\;\times{1,200}\;km$지역의 Geosat Geodetic Mission 자료에 적용하여 약 10 km의 분해능을 갖는 지오이드와 중력이상을 계산하였다, 정확한 선상중력 자료와 least squares collection에 의한 중력이상, 그리고 NOAA의 중력이상값들과 비교, 검토하였다 약 1,600 km에 걸쳐 150 mgal의 중력변화가 있는 선상중력 측선에서 , 본 연구 결과의 중력이상값과 고정밀도 선상중력값을 비교한 결과, 차이의 평균은 0.1 mgal, RMS는 3.5 mgal, 그리고 최대차이는 10.2 mgal과 -18.6 mgal이고, 상관계수는 0.993이었다.
본 논문에서는 연속 가압방식으로 측정된 맥파 신호의 분석에 적합한 시작점 검출 알고리즘을 제안한다. 연속 가압방식은 가압의 크기를 조금씩 증가시키면서 맥파 신호를 측정하는 방식인데 이를 이용하면 가압크기에 대응하는 맥파 신호의 분해능이 크게 향상되기 때문에 현재 상용맥진기의 맥파 측정방식인 단계별 가압방식의 정확성과 신뢰성 문제를 해결할 수 있다. 시작점 검출을 위해서 고속 푸리에 변환을 이용한 주기계산, Center-to-edges 방법의 피크 검출, 기저선 보정, 접선 교점 방법에 의한 시작점 검출, 분석 구간 설정을 순차적으로 적용한 알고리즘을 개발하였다. 30명의 피험자를 대상으로 실험한 결과 제안된 알고리즘의 정확도는 99.46%, 민감도는 99.51%로 나타났는데 이는 기존 알고리즘보다 정확도 4.82%, 민감도 2.46%가 향상된 결과이다. 본 연구에서 제안한 연속 가압방식의 맥파 측정방법과 맥파 시작점 검출 알고리즘을 사용한다면 맥파 특징점의 정확한 검출은 물론 허실맥이나 부침맥 등의 맥상 판별 정확성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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