최근 집중호우로 인한 환경시설의 침수피해는 시설의 직접 피해 이외에 단수와 수질 불량 등 사회적 2차 피해를 발생시킬 위험이 높기 때문에 효율적인 대응체계 및 대응시스템 구축이 요구된다. 하지만 환경시설에 대한 침수피해 영향예측과 피해저감기술의 개발이 미흡하고, 국내 실정에 적합한 환경시설의 침수피해 해석을 위한 전문시스템이 부재하여 환경시설의 방재대책 수립시 피해예측의 정확성 확보에 어려움이 따르고 있다. 따라서 본 연구는 환경시설의 침수피해에 대비하고 선제적 재해 예방 능력을 강화하기 위한 방안으로 국내 실정을 고려할 수 있는 공간정보기반의 환경시설 침수피해 시뮬레이션 플랫폼을 개발하고자 하였다. 이를 위해 공간정보 기반의 국내 환경시설에 대한 침수피해 인벤토리를 구축하고, 내수침수와 외수침수의 시뮬레이션 및 결과해석의 기능 지원하는 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발한 시스템은 자연재해로부터 발생하는 환경시설 침수피해를 예측하고 피해를 저감하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.
정보화 시대에 있어 급변하는 기술발전과 함께 인간의 문화적 욕구가 증대됨에 따라 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 현재 3차원 공간정보를 구축하는 과정은 일반적으로 수작업 또는 반자동에 의해 이루어지고 있다. 이는 데이터의 구축 및 표현에 많은 시간과 비용이 소요된다는 제약을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 3차원 symbol 라이브러리를 구축하여 분류된 객체에 부합되는 3차원 symbol을 자동으로 선택하며, 선택된 3차원 symbol을 파라메타를 이용하여 자동으로 mapping 하는 과정을 구축하였다. 이를 통해 3차원 공간데이터의 구축 및 표현에 요구되는 시간과 오류를 최소화할 수 있었다. 또한 LiDAR(Light Detection And Range) 데이터의 3차원 정보를 활용하여 symbol의 자동 mapping을 위한 파라메타들을 산출하였고, symbol의 분류를 위한 기본 데이터로 활용하였다. 구축된 알고리즘의 평가를 위하여 실재 데이터의 3차원 공간데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터에 대해 symbol선택 및 자동 mapping 과정에 대한 오류 검사를 수행하였고, 더불어 구축된 3차원 데이터의 활용 가능성을 평가하였다. 그 결과 본 연구로부터 구축된 알고리즘들은 3차원 공간정보를 표현함에 있어 신속하고 안정적으로 기여할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 논문에서 제안하는 스토리지 박스의 내부 상황에 대한 실시간 식별 시스템은 오버헤드 빈의 내부 보관 상태, 무게 정보 및 무게 중심 계산 값을 시각화하는 시스템이다. 제안된 시스템은 로드 셀과 스위치 어레이를 사용하여 각 측정값을 동기화하고 시각적 센서를 통해 의미 있고 필요한 정보를 제공한다. 이 시스템은 C 언어 기반 임베디드 시스템으로 구축되며 1) 내부 가용공간 파악, 2) 무게중심 계산, 3) 실시간 시각 정보 제공이 주요 기능이다. 이러한 기능을 통해 스마트 오버헤드 빈을 개발하고, 향후 화물 적재 자동화 시스템 개발에 기여할 수 있는 실시간 화물 적재 모니터링 기술을 개발하였다.
주차장에서 빈 공간을 분석하는 기술은 주차공간의 효율적인 사용이나 교통이 혼잡한 곳에서 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 기존의 주차 공간 분석 방법은 실용적이지 못하거나 빠른 처리속도가 필요하다. 그래서 본 논문에서는 실시간 주차검출에 적합한 주차 모니터링 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 그레이레벨 영상을 이용하여 주차여부를 확인하고, 주차공간을 분석하는 방법을 사용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 야외 주차장에서 129개의 동영상을 획득하여 실험한 결과 98.5%의 주차 공간 분석에 성공하여 제안된 방법이 주차 공간 분석에 효율적인 것을 입증하였다.
영상 보간은 기존에 존재하는 화소의 정보로 빈 화소를 계산하여 영상을 확대하는 방법이다. 자연 영상은 다양한 공간 주파수 성분을 포함하기 때문에 하나의 영상 보간 방법으로 다양한 주파수 성분에 대한 보간을 모두 수행하기에는 어려운 점이있다. 본 논문에서는 공간 주파수 특성을 가지는 다중 신경회로망 구조를 이용하여 영상을 보간하는 방법은 제안한다. 입력 영상은 국부 분산에 의해 공간 주파수에 따라 분리되어 공간 주파수 대역 별로 설정된 신경회로망을 통하여 보간 된다. 제안 방법은 deinterlacing에서의 적용성 때문에 관심이 커지고 있는 2배의 영상 보간에 적용되었다. 모의 실험에서 제안 방법은 기존의 알고리즘들뿐 아니라 단일 신경 회로망을 사용하는 방법보다 개선된 PSNR 성능을 보여주었다.
영상에서 나타난 컬러 정보를 이용해 검색을 수행하고자 하는 연구 방법에서 일반적으로 적용되어 사용되어진 방법 중 하나로 컬러 히스토그램의 유사성을 이용한 매핑을 들 수 있다. 이 방법의 장점은 쉽게 영상에서 나타난 컬러 정보를 그룹화하여 매핑 할 수 있게 해주나, 전체 영상에서 나타난 컬러의 양 정보만을 제공할 뿐, 각각의 컬러에 대한 공간적 정보를 제공하지는 못한다. 즉, 동일한 컬러가 한 곳에 집중해서 나타난 영상과 분산되어 나타난 영상이 동일한 컬러 정보로 매핑되므로 원치 않는 검색 결과를 얻게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 방법은 컬러 히스토그램에서 얻어진 컬러 정보와 별개의 공간 정보 추출 알고리즘을 통해 얻어진 정보를 결합(fusion) 하여 문제를 해결하였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 각각의 히스토그램의 빈(bin)들에 컬러에 대한 양 정보만이 아니라 컬러의 중심점과 분산 값 정보를 구하여 이를 영상 검색을 위한 매핑 정보로 사용한다.
본 논문에서는 임의 위치에서 기존의 무선 통신 시스템에서 사용되는 주파수 대역이 전체 스펙트럼 자원에 존재하는 비율로서 정의되는 스펙트럼 사용 계수를 이용하여 스펙트럼 사용량을 정량적으로 나타내는 방법을 제안하였다. 기존 무선 시스템과 동일 공간에서 스펙트럼을 사용하기 위해 기존 시스템의 안테나 패턴과 송신 전력 등의 함수로 스펙트럼 사용 계수를 나타내었고, 계산된 결과를 서울 지역의 실제 고정 서비스 무선국에 적용하여 스펙트럼 사용량을 계산하였다. 본 논문에서 나타낸 스펙트럼 사용 계수를 이용하면 새로운 무선 시스템을 동일 공간에서 사용하고자 하는 경우 사용되는 스펙트럼을 정량적으로 나타낼 수 있기 때문에, 스펙트럼이 사용되지 않는 공간을 단순한 빈 공간이 아닌 정량적으로 나타낼 수 있게 되어 스펙트럼 공간을 효율적으로 사용할 수 있다.
커널 기반 평균 이동 물체 추적(kernel-based mean-shift object tracking) 방법은 신뢰할 수 있는 물체 추적의 실시간 구현이 가능하기 때문에 최근 많은 관심을 받고 있다. 이 알고리즘은 표적 모델과 표적 후보 간의 히스토그램 유사성 비교를 통해 최적의 평균이동 벡터를 찾는데, 실시간 구현을 위해 대부분의 알고리즘에서는 색-공간의 균일 양자화를 수행한다. 하지만, 영상의 명암 분포가 편중되어 있는 경우 색-공간의 양자화 후 히스토그램 분포가 몇 몇 빈에 집중되기 때문에 히스토그램 유사성 비교의 정확도를 감소시키게 되고, 따라서 추적의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 빈을 적응적으로 조절하는 비-균일 양자화 알고리즘이 제안되었으나 높은 복잡도로 인해 실시간 추적 알고리즘에 부적합한 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 표적 모델에 대한 히스토그램 평활화를 수행한 후 색-공간의 균일 양자화를 수행하는 형태의 고속 비-균일 양자화 기법을 제안함으로써, 색-공간 양자화 후에도 표적 모델의 명암 분포가 전 색-영역에 고르게 분포되도록 함으로써 실시간 평균 이동 추적 기법의 추적 성능이 개선될 수 있도록 하였다. 제안하는 색-공간 양자화 기법을 통해 표적 모델과 비교 후보군 사이에 비교 대상이 되는 색 요소가 증가하게 되며, 보다 정확도 높은 히스토그램 유사성 결과를 얻을 수 있었다. 물체 추적용 영상을 통한 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 복잡도 증가가 거의 발생하지 않는 동시에, 기존 비-균일 양자화 알고리즘 결과와 유사하거나 좀 더 나은 추적 결과를 보여주었다.
본 연구에서는 리모델링 대상 백화점 건물의 내부를 지상레이져스캐너(z-f 레이저 장비)에 의해 3D 데이터를 취득하고 일련의 처리과정을 통하여 건물 내부의 리모델링 시공을 위한 단면자료 추출 과정 등에 대하여 제시하였다. 리모델링시공을 위해서는 건물내부에 대한 정확한 도면이 필요하며, 시공당시의 설계도면이 분실 또는 훼손되었든지 실제치수가 당초 설계와 다른 경우 복잡한 내부를 측량해야 하는데 이 경우 레이저 스캐닝 및 관련 소프트웨어에 의한 도면데이터 추출과정을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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