모바일 폰에서 사용되고 있는 카메라와 LCD 디스플레이의 정확한 색 재현을 위한 특성화 과정은 많이 알려져 있다. 카메라의 입력 신호인 CIEXYZ 색 자극 값을 LCD의 출력 신호인 CIEXYZ 값으로 정확하게 사상하기 위해서는 카메라와 LCD 특성화, 그리고 색역 사상 과정이 필요하다. 각 장치의 특성화는 입력 신호와 출력 신호 사이의 관계를 추정하는 과정이다. LCD의 경우 출력장치이기 때문에 임의의 입력에 대해 출력 색 자극 값을 측색기를 통해 측정이 가능하나 카메라와 같은 입력 장치인 경우 입력 신호를 생성할 수 없기 때문에 특성화 과정이 부정확하고 출력 신호의 획득과정에서 많은 수작업이 필요로 한다. 더욱이 노이즈에 민감한 카메라의 특성 때문에 색역 사상 후 카메라 모듈 생산 초기에 노이즈에 최적화된 감마 톤 커브가 왜곡이 되어 결과적으로 노이즈가 증가하게 된다. 이러한 문제들을 해결하고자 본 논문에서는 카메라의 출력 신호 획득 시스템과 노이즈 제거를 위한 부분적인 감마 보정 방법을 제안한다. 카메라의 출력 신호는 입력신호 사용되는 칼라 차트를 촬영하여 이미지에서의 패치 값을 읽어 획득한다. 그러나 촬영과정에서의 조명의 영향뿐만 아니라 다수의 카메라모듈에 대해 촬영 시 뷰파인더에서의 차트의 위치에 대한 오차가 발생하게 된다. 이러한 수작업에서 발생하는 오차를 보정하기 위해 카메라의 위치를 조성하는 시스템을 제안한다. 카메라의 위치는 촬영된 이미지로부터 추정 할 수 있으며 카메라의 이동과 위치 추정을 반복적으로 적용하면서 최적의 위치를 찾게 되고, 각 패치의 위치를 추정하여 출력 값을 획득한다. 또한 특성화로 인해 발생하는 노이즈를 줄이기 위하여 카메라의 출력 신호의 밝기 커브를 부분적으로 감마 커브를 조정한다.
화력발전소 S/Y(switchyard)의 362 kV GIS에 대한 부분방전 정밀측정을 수행하였다. 2005년 부터 화력발전소 S/Y GIS의 고장예방을 위해 설치 운전승인 UHF 부분방전 상시감시시스템에서 상당히 큰 부분 방전신호가 지속적으로 감지되었다. 상시감시시스템에서 방전신호의 원인을 부유전극으로 추정하였으며, 이에 해당 사업소에서 감지된 방전신호의 노이즈 여부 및 방전 발생위치 추정을 위한 기술지원을 요청하였다. 이에 따라 전력연구원은 방전신호를 정밀 측정한 후 PRPD(phase resolved partial discharge) 분석을 통해 부유전극이 GIS 내부에 존재함을 확인하였으며, TOA(time of arrival)법에 의해 제 1 발전기 step-up 변압기부터 인근 가스절연모선 사이에 결함이 존재하는 것으로 추정하였다. 전력연구원의 측정결과를 바탕으로 발전소측에서 해당 개소를 분해 점검한 결과 가스절연모선의 중앙도체를 지지하는 supporting insulator 금구류의 접촉불량에 의한 부유전극 결함을 발견하고 보수하였다. 보수후 상시감시시스템에서 방전신호가 검출되지 않음에 따라 방전원인이 제거되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 대면적 리소그래피를 위하여 홀로그램 영상을 연결하여 기록 물질에 저장하고 이를 마스크로 이용하는 노광 방법을 제안하고 구현하였으며, 홀로그램 영상을 재생하는 과정에서 발생되는 영상 연결 부분에서의 간섭 무늬를 제거하였다. 연결하고자 하는 영상은 DMD(digital micro-mirror device)로 표시하였으며, DMD 영상은 축소 광학계를 통하여 기록 물질에 저장되었다. 기록 물질은 전동 스테이지로 이동되도록 하여, DMD로 표시되는 영상이 기록 물질에 연속적으로 저장되도록 하였다. 이러한 방법으로 저장되는 연결된 영상은 재생광에 의하여 노광에 사용되는데, 재생광의 간섭성에 의하여 연결부분에 간섭무늬가 발생된다. 간섭무늬는 노이즈로 작용하는데, 다중 노광에 의한 홀로그램 영상의 기록과 재생을 이용하여 이를 제거하였다. 본 논문에서는 DMD와 전동 스테이지를 이용하여 영상을 연결하여 기록하고, 다중 노광에 의한 영상 기록 방법을 이용하여, 간섭 무늬가 제거된 연결된 영상을 구현하고 이를 리소그래피에 적용하였다.
본 논문은 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV의 입력 영상에서 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고 그 물체의 움직임을 추적하는 방법을 제안 한다. 본 논문은 CCTV영상으로부터의 입력 영상을 순차를 갖는 명암도 영상으로 실시간 변환 하여 진행 한다. 움직이는 물체의 추출은 첫째, 획득한 영상의 그레이 영상을 포스터라이징을 이용하여 명암 분포를 축소하고 차영상을 통해 윤곽을 추출한다. 둘째, 본 논문이 제안하는 영역 단위 이진화를 통해 이진화와 잡음의 제거를 동시에 수행한다. 셋째, 손실된 정보의 보정을 위해 이진 영상의 팽창을 수행한다. 넷째, 이진 영상의 가로/세로 명암 밀도 분포를 통해 움직이는 물체 영역을 검출한다. 검출된 물체의 추적은 현 재 프레임의 물체 영역과 이전 프레임의 물체 영역의 중심을 계산한 후, 두 중심의 거리 차를 계산한다. 계산된 거리가 임계값보다 작을 경우 같은 물체로 인식하고 계속 추적하며, 임계값 이상의 값일 경우 새로운 물체로 인식한다. 추적된 이동물체의 중심점이 화면의 중앙 부분에 있지 않을 경우, 이동물체의 중심으로 카메라의 방향을 조정한다. 실험결과, 제안한 방법으로 저해상도와 많은 노이즈를 갖는 일반 CCTV 의 입력 영상에서도 실시간으로 움직이는 물체를 검출하고, 그 물체의 움직임을 추적 할 수 있었다.
본 논문에서는 계통 연계형 태양광 발전 시스템의 새로운 FFT에 의한 위상추종 알고리즘을 제안한다. 신재생 에너지 분야에 적용되는 계통연계형 인버터에서는 계통과 동기를 위해서 반드시 계통의 위상 정보가 필요하다. 일반적으로 사용하는 3상 D-Q 변환에 의한 위상 추종과 달리 새롭게 제안하는 FFT를 사용하는 알고리즘은 게인튜닝 부분이 필요 없어 직접제어가 가능하며, FFT의 특성상 기본주파수 이외의 성분을 제외한 강력한 노이즈 제거효과로 인해 노이즈에 강한 특징을 가지고 있다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능이 만족함을 보였다.
현대 사회는 정보통신 기술의 발달로 멀티미디어 관련 정보의 발전이 가속화되고 있다. 디지털 영상처리 기술은 영상의 압축, 인식 그리고 복원 등 많은 부분의 연구가 진행되고 있다. 영상의 전송 및 저장하는 가운데 노이즈가 발생되는데, 이때 발생되는 노이즈를 줄이는 것이 이미지 필터의 사용목적이라 하겠다. 디지털 이미지 처리에 사용되는 영상 필터는 기본적으로 2차원 필터의 구조를 갖는다. 이를 구현하는 방법에는 1차원 필터를 반복하여 사용하는 방법과 비분리형 2차원 영상 필터를 사용하는 방법이 있고 마스크를 이용하는 공간 영역의 필터 처리법은 후자에 속한다. 마스크 이용법은 입력 영상위에 2차원 필터 계수를 두어 서로 마주하는 화소끼리 곱하여 얻은 값을 이용하여 필터 계수 중앙에 해당하는 위치와 동일한 영상의 위치에 삽입하여 사용한다. 사용된 이미지 필터 역시 다른 1차 필터와 같이 처리하려는 노이즈에 따라 각기 달리 사용되며, 임펄스 노이즈를 제거하기 위하여서는 다양한 미디언 필터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음에 강한 선택적 미디언 필터를 제시하고 있으며, 이를 확인하기 위해 기존의 제시된 필터와 비교하였다.
공공시설에 대한 안전점검은 공공시설의 노후화에 따라 정기적인 검사의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 안전점검 방식은 대부분 육안으로 점검하는 것에 의존하는데 이는 점검자의 숙련도에 따라 결과의 품질이 달라지게 된다. 본 논문에서는 XAI 기반의 공공시설물 건전도 안전검사 평가시스템을 제안하며, 이는 점검자의 숙련도와 무관하게 항상 같은 결과를 도출해 내며 XAI 를 통해 사용자에게 안전점검에 대한 결과를 제시해준다. 공공시설물 중 터널 시설물의 안전검사 평가시스템을 기반으로 하는 연구를 진행하였으며 이는 수정없이 교량 시설물 등 다른 공공시설물에 적용이 가능하다. 본 논문은 5 가지로 구분된다. 1) 터널 이미지와 균열에 마스크를 적용한 이미지 두 가지의 데이터 셋을 448x448 로 생성한다. 2) UNet 과 Resnet152 의 두 모델을 적용한 혼합 모델을 이용하여 생성한 데이터 셋을 훈련시킨다. 3) 훈련된 혼합 모델에서 생성된 분할 이미지에 대해 노이즈 제거 과정을 진행한다. 4) 노이즈 제거가 끝난 이미지에 스켈레톤화(Skeletonization)를 적용시켜 균열 이미지의 뼈대를 구한다. 뼈대 이미지 기반으로 균열의 길이, 두께, 위치등의 정보를 얻는다. 5) XAI 부분에서는 뼈대 이미지의 정보를 토대로 균열의 위치, 두께, 길이 등에 대해 계산을 진행한 후 사용자에게 제시해준다.
문서 영상에서 표 영역을 분류하고 구조를 파악하려면 표를 구성하는 직선과 데이터를 추출할 수 있어야 한다. 그러나 영상 입력 장치의 오차나 영상축소로 인해 표를 구성하는 직선이 끊어지거나 길이가 변하며 직선에 노이즈나 문자가 붙어 표로부터 직선과 데이터의 정확한 추출이 어렵다. 본 논문에서 는 1차원 메디안 필터를 이용하여 표를 구성하는 수평선과 수직선을 추출한다. 1차원 메디안 필터는 필터링 방향의 직선을 추출하는 과정에서 노이즈와 필터링 방향에 수직한 직선을 제거할 뿐 아니라 직선의 끊어진 부분이 필터 탭 길이보다 짧은 경우 끊어진 부분을 연결한다. 또한 수직선을 추출하는 과정에서 직선에 붙어 있던 문자들을 분리함으로써 상용제품을 포함한 기존의 방법에 비해 표 영역 분류 및 구조 분석을 위한 직선과 데이터 추출이 우수한 방법을 제안한다.
최근 영상 처리를 이용한 교통 정보 추출은 기존의 물리적인 장비들에 비하여 상대적으로 간단한 설치와 적은 비용으로 다양한 정보를 추출하는 장점으로 인하여 널리 연구되고 있다. 이러한 영상을 기반으로 하는 교통정보 추출 알고리즘들은 영상에서 관심 정보인 차량을 정확히 추출하는데서 시작된다. 교통 정보를 추출하는 전단계로서 영상 내에서 움직이는 차량을 검출하기 위해 많이 사용되는 배경빼기(background subtraction) 연산 후 영상 이진화 과정에서 상당한 양의 노이즈가 발생하며, 이는 교통정보의 정확도에 영향을 미친다. 이러한 노이즈는 모든 교통정보가 도로를 주행하고 있는 차량들로부터 추출됨에도 불구하고 실제 영상에서는 비도로영역의 가로수나 행인이 차량과 함께 움직임으로 검출되기 때문에 발생한다. 이를 위해 본 연구에서는 차선정보를 이용하여 도로영역을 추출함으로써 노이즈의 상당부분을 제거할 수 있었으며, 연산의 속도도 높일 수 있었다. 또한, 연속된 영상간의 비(ratio)를 이용하여 차량으로 인한 그림자의 효과를 최소화하였다.
Abstract - In order to investigate the possibility of separating PD(partial discharge) and noises through the pulse analysis by use of a HFCT, pulse shapes measured by a resistive sensor and a HFCT were analyzed and adequate PA(pulse analysis) algorithms were studied. For the purpose, the HFPD detection and PA system has been developed. Also void discharges and air corona were adopted as the artificial defect and noises, respectively. As a result, it is possible to separate partial discharges and noises through the PA method using the $100kHz{\sim}20MHz$ frequency range HFCT. It is expected to apply the developed system to on-site PD measurements for the electric equipments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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