공간정보자료를 이용하여 해안지역에 인접한 농경지 추출에 관한 연구는 해안지역의 농업자원관리를 위해서 중요한 작업이다. 본 연구에서는 경상북도 울진의 해안지역을 촬영한 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 해안지역에 인접한 다양한 농경지(일반 농경지 및 산간 농경지) 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선 KOMPSAT-2 영상으로부터 정규식생지수(NDVI) 영상을 생성하고, 적절한 임계값을 설정하여 정규식생지수 영상으로부터 식생지역을 추출하였다. 그리고 보간법을 이용하여 항공 LiDAR 자료로부터 디지털 표면모델(DSM) 및 디지털 표고모델(DEM)을 생성한 뒤, 디지털 표면모델과 디지털 표고모델을 구성하는 픽셀 값의 차이를 이용하여 수목고도모델(CHM)을 생성하였고, 적절한 임계값을 설정하여 수목고도모델로부터 편평한 지역을 추출하였다. 그리고 DEM으로부터 경사지도를 생성한 뒤, 적절한 임계값을 설정하여 경사도가 낮은 지표면을 추출하였다. 마지막으로 농경지 한 면의 최소 면적을 위한 임계값을 설정한 뒤, 식생 지역, 편평한 지역 및 경사도가 낮은 지표면에 모두 해당되고, 설정한 임계값보다 높은 면적을 가진 지역을 추출하고 이를 해안지역에 인접한 농경지라고 정의하였다. 본 논문에서 개발한 방법을 이용하여 농경지 추출 작업을 수행한 결과, 해안지역에 인접한 일반 농경지의 85% 와 산간 농경지의 15%가 추출되었다.
본 고에서는 디지털 홀로그램의 생성 및 복원 방법에 관한 주요 이슈를 다룬다. 디지털 홀로그램 특히 컴퓨터 생성 홀로그램은 최근 디지털 디스플레이 및 고속 병렬 컴퓨팅 기술의 발달과 더불어 급속한 발전을 보이고 있다. 컴퓨터 생성 홀로그램은 메쉬, 점 집합 등으로 구성된 가상 객체의 표면에서 발생한 광파가 회절되는 분포를 수치 계산하여 생성된다. 이를 위하여 파동 방정식으로부터 유도되는 주요 회절식들을 살펴보고 이를 바탕으로 한 수치 계산 모델을 제시한다. 생성된 디지털 홀로그램을 광학 장치를 통한 재생 없이 수치적 복원을 통해 복원 결과를 확인하는 기법과 관련 이슈 또한 설명한다.
라이다는 고밀도높은 정확도로 지상좌표를 빠르게 측량하여 지구표면의 수치표고모델과 수치표면모델를 취득할수 있는 매핑시스템으로 기존의 항공사진측량과 비교하여 효율적이고 , 경제적으로 지상의 DEM을 효과적으로 구축할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 LIDAR와 디지털 카메라를 탑재하여 항공측량을 하고 , 수치정사영상을 제작하였다. 제작된 결과물에 대한 정확도 검증을 위하여 GPS로 측량한 지상 검사점을 기본으로 하여 제작된 수치정사영상의 위치 정확도를 평가하였다. 수치정사영상은 소수의 기준점을 사용한 경우와 기준점을 사용하지 않은 경우의 두 가지로 제작하였다. LIDAR와 디지털 카메라에 의한 수치정사영상의 제작 작업은 소수의 기준점을 사용하는 경우에 1:1,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있으며, 기준점 없이 제작된 정사영상의 경우에는 축척 1:5,000 수치지도를 수정 갱신할 수 있을 것으로 판단된다.
인터디지털 표면음파 변환기의 교차장 모델에 기초한 전송선 등가회로를 사용하여 SPICE에 의한 SAW 필터의 효율적인 시뮬레이션 기법을 제안하였다. 표면음파의 전파를 전송선으로 모델하므로 인터디지털 변환기의 등가회로에서는 주파수 의존 회로소자가 필요하지 않게 된다. 그래서 주파수 의존 회로소자에 대한 등가회로를 근사적으로 구하지 않아도 되고, 필터의 등가회로에 작은 수의회로소자를 사용하므로 시뮬레이션 시간도 많이 단축된다. 삽입손실, 입력 어드미턴스, 통과대역 리플, 그리고 고조파 주파수 응답과 같은 SAW 필터 특성에 대한 시뮬레이션을 통하여 제안된 기법의 유용성을 보였다.
도시화에 따른 이산화탄소의 발생이 증대되고 있는 실정에서 이를 해결할 수 있는 대안으로 도시의 녹지화가 추진되고 있다. 도시지역에서 수목은 이산화탄소를 저감시킬 뿐만 아니라 심미적인 효과가 있다. 본 연구에서는 이러한 수목의 공간정보를 효율적으로 추출하기 위하여 라이다 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론에서는 수목추출에 따른 작업의 효율성을 향상시키기 위하여 점, 면, 영상기반의 복합적 자료처리를 수행하였다. 기존의 정규화된 수치표면모델은 건물과 수목정보를 모두 포함하고 있어 수목 추출 시 자료처리의 복잡성이 높은 문제점을 안고 있다. 따라서 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 건물추정영역을 제거한 수치표면모델을 이용하였다. 제안한 방법론의 적용성을 평가하기 위하여 도시지역 내의 건물과 수목이 공존하는 3개의 지역을 선정하였으며 수목추출의 정확도는 디지털 카메라에 의해 촬영된 디지털 영상과 비교하였다.
고고 자료의 기록방식이 아날로그 기록에서 디지털로 전환되면서 3D 스캐닝 기술의 도입은 본격화되었다. 현재 3D스캔과 사진측량을 이용한 고고 자료의 디지털 기록에 대한 연구와 도입은 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 비용, 인력 문제 등으로 인해 대부분의 매장문화재 기관에서는 적극적인 디지털 기술의 도입을 주저하고 있다. 본고는 3D 스캔 방식 중 효율성이 가장 높다고 평가되는 사진측량 기술을 이용하여 오픈소스 소프트웨어를 활용한 유물의 디지털 실측 방법을 제시하고자 한다. 유물의 디지털 실측 절차는 크게 3D 모델 획득, 3D 모델 편집 및 입단면도 제작, 전자도면 작성의 세 단계로 이루어진다. 디지털 기술 적용의 접근성을 살펴보기 위해 전 과정은 오픈소스 소프트웨어만을 이용하였다. 연구 결과 정량적 평가에서 실제 유물과 3D 모델의 수치 데이터 간 계측의 편차가 크지 않았다. 또한, 오픈소스 소프트웨어와 상용 소프트웨어 간 정량적 품질 비교분석 결과 유사도가 높았다. 다만 데이터 처리시간은 상용 소프트웨어의 성능이 우위에 있었다. 이는 지속적인 알고리즘 개선으로 인한 연산속도 향상의 결과로 판단된다. 정성적 평가에서는 메시 및 텍스처 품질의 차이가 일부 발생하였다. 오픈소스 소프트웨어로 생성된 3D 모델은 메시표면에 노이즈가 다수 발생하거나 메시의 표면이 부드럽지 않고 유물의 제작흔, 문양의 표현을 확인하기 어려웠다. 하지만 일부 프로그램에서 정량적·정성적 평가에서 상용 소프트웨어에 견줄 만한 품질을 획득할 수 있었다. 3D 모델 편집을 위한 오픈소스 소프트웨어에서는 사진실측 결과물의 후처리, 정합, 병합뿐만 아니라 유물 실측에 필요한 스케일 조정, 입단면도 제작 및 이미지 렌더링까지 가능하였다. 이후 오픈소스 캐드 프로그램에서 트레이싱하여 최종 도면을 완성하였다. 고고학 연구에서 사진실측의 적용은 발굴과정부터 보고서 작성 그리고 3D 모델 데이터의 수치정보를 이용한 연구 등 활용 가능성이 매우 높다. 컴퓨터 비전의 획기적인 발전으로 오픈소스 소프트웨어의 종류도 다양해졌고 성능도 상당부분 개선된 것으로 확인되었다. 누구나 쉽게 디지털 기술의 적용이 가능한 현재 고고 자료의 3D 모델 데이터의 획득은 문화유산의 보존과 연구 활성화를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
제방 매핑 연구는 제방 안전도 측정을 위해 중요하며, 드론 영상은 실시간 제방 지도를 만들기 위해 활용될 수 있다. 본 연구에서는 하천유역을 촬영한 드론 영상을 이용하여 제방 매핑 연구를 진행하였다. 우선 테스트 베드의 하천유역을 촬영한 드론 영상을 수집한다. 그리고 드론 영상을 이용하여 사진측량/영상처리 기법을 기반으로 3차원 디지털 표고모델(DEM)과 정사영상을 제작한다. 최종적으로 수동/자동화 기법을 이용하여 제방 표면에 존재하는 중요한 객체(둑마루, 제방법선, 비탈경사면, 침식지역 등)를 디지털 표고모델과 정사영상으로부터 탐지한다. 추후 연구에서는 드론 영상으로부터 중요한 객체를 탐지할 수 있는 자동화 기술 개발을 목표로 한다.
본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
이 연구에서는 표면형상 취득에 최적화되어 있는 광학식 정밀스캐닝과 내부 형상획득에 사용되는 X-선 CT스캐닝 결과를 이용하여 삼총통의 내·외부 형상을 다각적으로 분석할 수 있는 3차원(이하 3D) 융합 모델을 제작하였다. 먼저 두 스캐닝 결과를 호환 가능한 확장자로 변환 한 다음 상호간의 정합성을 검증하고자 3D 편차분석을 수행하였다. 이 결과, 두 스캐닝 모델은 대부분(56.98%) ±0.1mm 이내의 편차를 보였으며, 이 수치는 ICP 알고리즘 기반의 정합 및 병합에 큰 영향을 주지 않았다. 병합된 데이터는 총통의 외부 표면색 및 미세형상, 내부 두께 및 구조를 잘 표현하였다. 광학식 표면스캐닝과 X-선 CT스캐닝의 3D 융합 모델은 문화유산의 디지털기록화뿐만 아니라 제작기법 해석에 유용하게 사용되었다. 향후 박물관 전시 영역에서 전시품의 과학적 조사 정보를 보다 쉽게 관람객에게 전달하는 효과를 발휘 할 것으로 기대된다.
최근의 전자기기는 반도체 기술의 급속한 발전에 따라 소형화, 고기능화 및 다양화 뿐만 아니라 경박단소화되는 추세에 있다. 이러한 시장의 요구에 대응하여 표면실장용 전자부품이 등장하여 그 사용이 점차증가하고 있고 여기에 발맞춰 국내 . 외 전자기기 제조업체가 제품내의 PCB를 SMD화하는 추세에 있다. 따라서 표면실장 부품의 조립을 위한 고밀도, 고정도의 실장기술의 개발이 요구되고 있다. 또한 부품 자동삽입 등 기존의 방법들로 조립된, 전자기기 내부에 사용 되는 PCB의 조립상태 및 각 부품의 특성들을 검사하기 위한 In-circuit Tester의 기술도 빠른 속도로 발전하여 자동화되어가고 있는 추세에 있다. 이에 따라 본 연구소에서는 '90년에 능 Mounter GCA-M2000 모델을 개발 완료하였고 현재 관련 사업부에서 양산중에 있으며, 아날로그 방식 및 디지털 방식의 In-circuit Tester 모델도 개발 완료하여 현재 양산 중에 있다. 이 지면을 빌어 소개할 기회를 갖고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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