생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 전투기 조종석과 같은 제한된 공간에서 사용 가능한 광학 방식의 헤드 트랙커 시스템을 설계하고 그 성능을 시험하였다. 이 시스템은 다른 빛의 간섭을 차단하기 위해 적외선 발광다이오드와 두 대의 적외선 CCD 카메라를 사용하였다. 그리고 광학 방식의 헤드 트랙커 알고리즘은 특징점 추출 알고리즘과 3차원 움직임 추정 알고리즘으로 구성하였다. 카메라 이미지 평면 위에서 특징점의 2차원 위치 좌표를 획득하기 위한 특징점 추출 알고리즘은 디지털 영상 처리 기술인 문턱치 (thresholding)와 마스킹 (masking) 기법을 사용하였다. 특징점의 위치 변화로부터 조종사의 머리 움직임을 추정하는 3차원 움직임 추정 알고리즘은 확장 칼만 필터 (EKF)를 사용하였다. 또한, 정밀한 레이트 테이블을 사용하여 시스템 성능을 검증하고 회전 성능에 대해 관성 센서와 비교하였다.
본 논문은 시변하는 열악한 수중환경에서 복잡도를 줄이면서 강인한 수중 음향 데이터 통신 시스템의 구현내용과 천해역에서의 실해역 시험결과를 다루고 있다. 실해역 시험시의 복잡하고 시변하는 실험환경에 쉽게 적용할 수 있도록 수중음향센서와 증폭기를 제외한 모든 부분을 디지털화된 송신시스템과 수신 시스템으로 구현하였다. 프레임 동기방식으로 CAZAC 시퀀스가 사용되었고, 중심주파수 25kHz와 대역폭이 5kHz를 갖는 QPSK 변복조 방식이 사용되어 오버헤드를 포함하여 10kbps의 전송율을 가질 수 있도록 설계되었으며, 전송 효율을 향상시키기 위해서 적응 빔형성기, 적응 등화기, 컨볼루션/Viterbi 부호화기 등과 같은 여러 가지 기술이 사용되었다. 개발된 시스템의 성능검증을 위해서 거제도 장목연안의 수심 8m에서 실시간 데이터 통신 시험을 수행하였으며, 전송거리 7.4km에서 10kbps의 전송속도를 가지고 영상 데이터가 성공적으로 전송되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.
오늘날의 미디어는 디지털 방송이 본격적으로 발전하고 또 우리의 삶에 녹아들고 있다. 특히 인터랙티브 미디어는 컴퓨터를 기반으로, 기존처럼 시간에 맞춰 주어진 미디어를 눈으로만 시청하기보다, 미디어를 직접 따라 하거나 미디어의 선택지를 고르는 등 사용자와 미디어의 상호 작용을 통해 차별화된 콘텐츠를 체험할 수 있는 형태로 확장된 미디어이다. 최근에는 이를 활용해, 특정 센서 및 디바이스가 부착된 옥외 광고나 전시관 등에 사용자의 자연스러운 참여를 유도할 수 있는 콘텐츠 개발이 활발히 진행되고 있다. 그리고 저가의 모션 인식 디바이스가 개발되어, 신체에 접촉하지 않으면서 사용자의 모션 정보를 인식하여 다양한 인터랙션을 적용한 미디어를 체험할 수 있게 되었다. 본 논문은 특정 프로그램 설치가 없이 웹서비스 환경에서 사용자의 동작을 인식하고 영상을 제어할 수 있는 인터랙티브 미디어 플레이어를 개발하였다. 그리고 키오스크 형태에서 탑재된 립모션(Leap Motion) 장비에 맞는 다양한 사용자 동작 인식 범위를 설정하고 사용자 동작 인식 알고리즘을 개발하였다. 이러한 연구 결과는 인터랙티브 관광·교육·영화 콘텐츠등 다양한 인터랙티브 미디어를 공공의 장소에 설치 가능한 키오스크에 탑재하여 체험할 수 있다.
본 논문에서는 상용 카메라를 이용하여 미세먼지의 소산계수를 측정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 하나의 주어진 영상에서 같은 방향에 놓인 동일한 종류의 물체에 대한 3개 이상의 화소점의 밝기를 이용하여 소산계수를 측정하였다. 계산에 사용하기 위해 선택된 화소에 해당하는 물체는 카메라와의 거리를 알고 있는 것으로 선택하였다. 카메라를 이용하여 측정한 미세먼지의 소산계수와의 비교를 위하여 라이다를 이용하여 소산계수를 측정하였다. 최종적으로 카메라를 이용하여 측정한 미세먼지의 소산계수와 라이다를 이용한 그것에는 신뢰할 수 있는 상관관계를 얻었으며, 약 0.86 정도의 값을 보였다. 같은 방법으로 카메라의 R, G, B 3센서의 유효파장에서 소산계수를 얻을 수 있다는 것을 보였으며, 이러한 3파장에서의 소산계수를 통하여 하루 동안의 옹스트롱 지수(Angstrom exponent) 변화를 얻었는데, 이 값은 0.7~1.6 범위에 존재한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 지수는 입자의 크기와 관련된 중요한 정보로 사용할 수 있다.
영상 관련 범죄가 증가하고 고도화됨에 따라서 고수준의 디지털 포렌식 기술이 요구된다. 그러나 기존의 특징 기반 기술은 인간이 고안한 특징을 활용함으로서 새로운 기기 특징에 쉽게 대응하기 어렵고, 딥러닝 기반 기술은 정확도 향상이 요구된다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 분야의 최신 기술인 DenseNet을 기반으로 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 카메라의 센서 특징을 획득하기 위해 HPF 특징 추출 필터를 적용하였고, 카메라 판별에 적합하도록 기존 DenseNet에서 계층 반복 수를 조정하였다. 또한 연산량을 줄이기 위한 Bottleneck layer와 압축 연산 처리를 제거하였다. 제안한 모델을 Dresden 데이터베이스를 사용하여 성능 분석을 하였고, 14개 카메라 모델에 대해 99.65%의 정확도를 달성하였다. 기존 연구들보다 높은 정확도를 달성하였으며 기존에 동일한 제조사에서 정확도가 낮아지는 단점을 극복하였다.
국내에서는 4차 산업혁명의 핵심기술인 드론 등을 이용하여 사회기반시설(SOC)를 디지털화하는 한국판뉴딜 정책을 추진 중에 있고, 국외에서도 열화상카메라 등 융복합센서를 드론에 탑재하여 다양한 산업 분야에서 활용하는 사례가 증가하고 있다. 본 연구에서는 고속도로 교면포장 공사에서 포장 품질을 개선하기 위하여 드론에 열화상 카메라를 탑재하여 포장 작업 구간에 대한 온도 측정 및 검증을 수행하였다. 기존의 방식인 레이저 온도계를 활용한다면 포장 온도를 부분적으로만 측정이 가능하지만, 제안된 방식을 활용하면 포장 작업 구간 전체에 대한 실시간 온도 모니터링 뿐 아니라 온도 분포 확인을 통한 균일성 검증이 가능한 것을 확인하였다. 제안된 방식을 현장에 적용한다면 도로 개방 시기(포장 표면온도≦40℃)에 대한 오판의 가능성을 낮춰줌에 따라 고속도로 포장 품질관리 제고 및 신속한 교통 개방 시기 결정이 가능할 것으로 기대된다.
첨단 기술의 발전으로 디지털 방사선영상 장비들이 많이 개발되어 정확한 진단과 치료에 많은 도움을 받고 있으며, 이를 안전하고 효과적으로 사용하기 위하여 전문적인 지식을 습득한 인력양성이 매우 중요하다. 진단용 X선 장비를 활용한 촬영 실습 교육에 있어서 학생들은 방사선 피폭의 위험성에 노출되어 있고, 일부 교육기관에서는 원자력안전법에 따른 관리의 어려움으로 X선 장비를 사용하지 않는 경우도 발생하고 있다. 이에 대한 해결책으로, 본 연구에서는 비전 센서와 자체 개발한 소프트웨어를 활용하여 방사선이 발생하지 않는 교육용 의료방사선 시뮬레이터를 개발하였고, 이를 통해 교육기관은 법에 따른 행정 이행 사항의 부담을 줄일 수 있고, 학생들은 방사선 피폭이 없는 건강한 실습환경에서 높은 수준의 교육 효과를 얻을 수 있게 하였다.
최근 디지털 방사선 영상획득을 위한 평판형 X선 검출기에 이용되는 광도전체(a-Se, $HgI_2$, PbO, CdTe, $PbI_2$ 등)에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 $HgI_2$ 와 a-Se 필름 변환체에 대해 X선에 대한 전기적 신호검출 특성을 조사하였다. 수백 마이크로의 두꺼운 광도전체 필름 제작을 위해 $HgI_2$는 입자침전방법을 이용하였고, a-Se은 종래의 진공열증착법을 이용하였다. 제작된 시편에 대한 전기적 특성 실험은 누설전류, 신호응답 특성, 민감도 등을 측정하였다. 실험결과로부터, $HgI_2$는 상용화된 a-Se에 비해 낮은 동작전압특성과 우수한 신호 발생율을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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