본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
최근 들어 IT기술의 발전은 급속도로 성장하고 있다. 이에 따라 실시간 이미지 프로세싱 및 여러 플랫폼의 호환성을 제공하는 OpenCV를 활용한 이미지 처리 기술들에 대한 연구도 활발히 진행 중에 있다. 현재, 서로 다른 이미지를 비교, 유사성을 판별하는 시스템은 일치율이 낮거나, 사람이 아날로그적인 수치를 이용하여 판별하는 시스템이 대부분이다. 본 논문에서는 OpenCV의 Template Matching과 Feature Matching을 활용하여 서로 다른 이미지 간 유사성을 디지털 값으로 판별하는 시스템에 대해 연구한다. 이미지 스크린 중 비교점을 특정하여 피처를 추출, 서로 상이한 크기에서도 동일한 피처로 인식하여 비교대상 이미지의 피처셋과 비교하여 유서성을 비교, 검증하게 된다. 이는 음성 및 영상 인식 및 분석, 처리기술에서 보다 정확인 일치율 판독이 가능하다. 향후 법의학 및 OpenCV외의 이미지 처리기술에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 지하에 매설되어 있는 통신 관로의 효율적인 관리를 위하여 관로상태를 진단할 수 있는 자동 관로 등급 판정 시스템을 제안하였다. 작업자에 의해 행해지던 기존의 관로 조사는 주관적인 판단에 의해 수동으로 판단하기 때문에 수치적인 정량화를 통한 관로 등급 판정 및 효율적인 데이터베이스 구축이 어렵다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 인입 길이별로 관로 단면에 레이저를 투영하여 단면의 상태를 획득하고, 획득된 영상에 대해 실제 관로 단면의 수치적인 최소 직경을 구하며 등급 판정하는 기법을 적용하였다. 제안된 기법에서는 관로 내부의 특별한 상황을 고려하여 잡음 제거 필터와 다양한 color model를 적용한 전처리 과정을 거치게 된다. 관로의 최소 직경판단 및 등급 판정은 세부처리 단계를 통하여 이루어진다. 정확도(precision)를 이용하여 제안된 시스템의 성능을 평가한 결과 90% 이상의 정확한 등급 판정이 가능한 것을 확인하였다.
최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.
실세계는 불연속성의 물체와 지표면의 개념으로 공간적인 모델링이 된다. 생성된 데이터 모델은 벡터와 래스터 형태로 표현된다. 비록 공간에 관련된 문제를 해결하기 위해서 단지 한 종류의 데이터를 사용해도 충분한 경우가 있기는 하지만 일반적으로 GIS는 다양한 형태의 데이터를 사용하게 된다 최근에는 GIS 분야의 발달로 다양한 형태의 데이터 모델이 소개되어지면서 이들 다양한 형태의 데이터를 효과적으로 다루기 위한 요구가 점점 커져가고 있는 추세이다. 지리정보 분야의 표준에 대한 연구를 수행하고 있는 Open GIS Consortium은 다양한 형태의 공간 데이터를 저장하고 활용하기 위해서 GMLJP2(Geographic Mark-Up Language JP2) 포맷을 소개하였다. GMIJP2 포맷은 웨이블렛 영상 압축 기법을 기반으로 하는 JPEG2000(JP2) 포맷을 기반으로 해서 확장성 및 호환성이 좋은 GML 데이터를 압축된 영상 위에 추가한 포맷이다. 이번 논문은 GMLJP2 포맷의 고찰과 다양한 공간데이터를 활용하고 관리하는데 활용될 수 있는 가능성을 검증하고자 한다. 항공사진, 수치지도와 LIDAR 데이터를 변환시켜서 GMLIP2 파일을 성공적으로 생성할 수가 있었다. 또한, GMLJP2 파일을 처리할 수 있는 응용프로그램을 설계 및 구현시켜 단일 파일에서 다양한 형태의 공간데이터를 효율적으로 처리되는 것을 확인하였다.
본 연구는 고성능 전개판을 개발하기 위하여 전개판 주변의 유동장을 계측할 수 있는 해석 방법을 제시하고자 하였다. 실험 방법으로는 CFD를 이용한 유동장의 수치 해석과 유동장의 정량적, 정성적 계측이 가능한 PIV 실험방법을 사용하였다. 본 실험에서는 전개판 주변의 가시화된 영상을 PIV 기법을 이용한 화상처리로 유동특성을 해석하였으며, 이 결과를 CFD에 의한 해석 결과와 유동 패턴을 비교하였다. 또한, 회류 수조에서의 양력 계수 및 항력계수의 계측 결과를 상호 비교 하였다. 그 결과, 수치 해석된 결과와 PIV의 실험 결과는 정성적으로 매우 잘 일치하였으며, 물리적으로 타당성을 확인할 수 있었다. 그 결과는 다음과 같다. (1) 전개판의 유동장 분석을 위하여 레이저 광원을 이용한 가시화 실험을 실시하고, PIV 기법으로 화상분석을 실시하였으며, 유동입자의 흐름으로도 충분한 정성적인 유체운동의 경향을 파악할 수 있었다 (2) PIV해석결과가 정량적인 결과이므로 이를 다양한 후처리 방법을 통해 속도벡터장, 순간 유동장, 평균 와도로 나타내어 유동장의 변화를 확인할 수 있었다. (3) 최대전개력계수가 나타난 영각 24$^{\circ}$에서 비교한 CFD와 PIV 해석 결과, 유동 패턴은 유사하였고, 두 경우 모두 전개판 후연에서 약간의 경계층 박리가 발생하였으나 양호한 흐름을 보였다. (4) PIV에 의한 속도 벡터도, 순간 유선도, 평균 와도로 후처리한 결과, 영각 24$^{\circ}$에서부터 경계층 박리 현상이 일어나기 시작하여, 영각 28$^{\circ}$이상이 되면 심하게 전연으로 발생지점이 이동하게 되고, 그 폭도 확대됨을 확인할 수 있었다.
HTML5(Hypertext Markup Language5) 발표 이후 이를 기반으로 하는 다양한 프로그램과 서비스가 개발, 출시되고 있다. HTML5는 개인용 컴퓨터의 웹 브라우저와 모바일 단말기의 웹 브라우저의 상호 호환 구동이 가능한 기술 표준으로 학술적, 산업적 발전과 활용 가능성이 계속 증가할 것이다. 이 연구에서는 HTML5 기술 중 웹 브라우저에서 3차원 그래픽 렌더링을 지원하는 WebGL을 이용하여 DEM 자료와 공간영상정보를 다중 중첩 가시화하는 모바일 응용 프로그램을 설계하고 시험 구현하고자 하였다. 특히 공간정보 중첩처리는 블렌딩 기법을 적용하고자 하였다. WebGL 구동 프레임워크 중 CubicVR.js를 사용하였으며, 일반 사용자 환경에서 다양한 블렌딩 기법을 제공할 수 있도록 하였다. 세종시 주변 지역을 대상으로 하여 시험 구현과정에서 중첩 가시화 적용을 위하여 사용된 자료는 KOMPSAT-2 영상, ALOS PALSAR SAR 영상과 해당 지역의 고정형 대기 환경 측정소에서 얻은 격자 자료 등이다. 이러한 자료의 3차원 중첩을 위한 DEM 자료는 수치지도 자료의 등고선 정보를 이용하여 직접 생성하였다. 이번 연구를 통해 모바일 환경에서도 WebGL을 이용하여 현재 제공되지 않은 새로운 방식의 공간영상정보 콘텐츠와 서비스 시스템 도출 및 활용 가능성을 제시하고자 하였다.
2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다.
착륙선의 진입-하강-착륙 과정에는 많은 환경적 및 기술적 어려움이 수반된다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로, 최근 착륙선에는 지형상대항법 기술이 필수적으로 고려되고 있다. 지형상대항법은 하강하는 착륙선에서 수집되는 Inertial Measurement Unit (IMU) 데이터 및 영상 데이터를 기 구축된 참조 데이터와 비교하여 착륙선의 위치 및 자세를 추정하는 기술이다. 본 논문에서는 화성에서 활용할 지형상대항법 기술을 개발하기 위해 그 핵심 기술 요소로서 하강 데이터셋 생성 및 랜드마크 추출 방법을 제시한다. 제안방법은 화성착륙 시뮬레이션 궤적정보를 이용하여 하강하는 착륙선의 IMU 데이터를 생성하며, 이에 맞추어 고해상도 정사영상지도 및 수치표고모델로부터 ray tracing 기법을 통해 하강영상을 생성한다. 랜드마크 추출은 텍스쳐 정보가 부족한 화성 표면의 특성을 고려하여 영역 기반 추출 방식으로 이루어지며, 정합 정확도와 속도 향상을 위해 탐색영역 축소가 수행된다. 하강영상 생성 방법의 성능분석 결과는 제안방법으로 촬영 기하학적 조건을 만족시키는 영상 생성이 가능함을 보여주었으며, 랜드마크 추출 방법의 성능분석 결과는 제안방법을 통해 수 미터 수준의 위치 추정 정확도를 담보하면서 동시에 특징점 기반 방식만큼의 처리속도 확보가 가능함을 보여주었다.
본 논문에서는 흑백 CCD 카메라로부터 입력되는 2가지 인쇄체(바탕, 돋움) 영문자를 인식하여 편집 가능한 텍스트 형식으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 입력된 인쇄체 영어 문장 영상을 이진화 처리 후. 히스토그램 기법을 적용하여 수평 투영으로 각 문장의 행을 분리하고 수직 투영으로 개별 문자를 분리하였으며, 문자의 높이를 48픽셀로 변환하여 정규화 하였다. 정규화 된 개별 문자에 노노그램 퍼즐 원리를 역으로 이용하여, 픽셀을 단위로 하는 작은 사각형들로 구성된 사각형으로 문자를 덮은 후 문자의 특성을 노노그램 퍼즐의 수치 정보로 나타내어 표준 패턴 정보와 비교하여 인식하게 하였다. 바탕체 2609개, 돋움체 1475개의 문자를 대상으로 실험하여 100% 인식률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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