영상 검지기를 통한 차량 탐지 방법은 날씨와 같은 환경에 민감하게 반응하여 차량의 미탐지 및 오탐지가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해 다양한 일기조건하에서 차량 추적 방법에 대해 제안한다. 다양한 일기 조건하에서의 차량 추적은 눈, 비, 안개 환경에서 각 날씨의 특징을 분석, 반영하여 차량을 탐지하고 추적한다. 눈이 내리는 환경에서는 눈이 카메라 가까이에서 차량 blob으로 잘못 탐지되는 blob을 제거하기 위해 카메라와의 거리에 따른 실제 크기를 구하는 size filtering 방법을 사용한다. 비, 안개 환경에서는 흐릿해진 영상 때문에 차량이 교통신호등에 의해 차량 정체시 여러 차량이 하나의 blob으로 탐지되는 문제점을 해결하기 위해 이전 영상에서의 차량 위치 정보를 이용한 재 blob화 방법을 사용한다.
위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.
교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.
본 연구에서는 극궤도 위성 Aqua/Terra에 탑재된 MODIS 복사계와 정지궤도 위성 GOES-9의 2년간 관측 자료를 이용하여, 한반도 10개 공항 지역에 대한 안개 탐지 가시 경계값 및 적외 경계값을 각각 $0.65{\mu}m$에서의 반사율($R_{0.65}$) 그리고 $3.7{\mu}m$와 $11{\mu}m$ 밝기온도 간의 차이(T3.7-11)에서 계절별로 유도하였다. 이들 경계값이 두 종류 위성에서 서로 다르게 나타나는 원인을 조사하기 위하여, 수도권 지역에 대한 극궤도 및 정지궤도 위성들의 동시 관측 자료를 이용하여 주야간 청천과 안개 시에 다음 변수들을 비교분석하였다; $3.7{\mu}m$ 밝기온도($T_{3.7}$), $11{\mu}m$ 밝기온도($T_{11}$), 그리고 $T_{3.7-11}$. 주간 경우에는 $R_{0.65}$도 사용되었다. 위 변수들은 공간 분포에서 두 위성 간에 0.5 이상의 유의적인 상관을 보였다. 이 분석에서 두 위성 간에 경계값 차이는 $3.7{\mu}m$ 채널 파장대 불일치 뿐만 아니라 공간 분해능 불일치에도 기인하였다. 한편 GOES-9에서 유도된 안개 탐지 경계값은 청주 공항을 제외한 한반도 9개 공항의 안개 및 청천 시에 대한 통계적인 검증에서 주간에 약 60%, 그리고 야간에는 약 70%의 정확도를 보였다. 그러나 정확도는 여명, 안개층 위에 상층운 존재, 강수 동반, 그리고 짧은 지속 시간 하에서 발생하는 안개에 대하여 감소하였다. 안개 탐지에 사용되는 세 채널의 광학적인 특성을 조사하기 위하여, 파장에 따른 복사휘도 및 반사율의 민감도가 수치 실험을 통하여 여러기상 상태 하에서 분석되었다.
객체 추적 및 모니터링 시스템에서 안개와 같은 환경적 불완전 요소는 비전 처리 성능에 많은 영향을 준다. 특히 안개는 빛의 산란과 흡수에 의한 감쇠로 탐지 영역내의 물체의 색상이 비슷해지고 채도가 매우 떨어지게 되어 객체의 형태를 구별하기 어려워진다. 따라서 실외에서 신뢰할 수 있는 비전 처리를 위해서는 안개와 같은 환경적 불완전 요소의 제거가 필수라 할 수 있다.
현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 안개가 끼거나 비가 오는 날 또는 방중에 촬영한 RGB 영상은 흐리거나 잘 보이지 않아 높지 않은 객체 탐지 결과를 보여줄 수 있다. 열 적외선 영상은 열 센서로 인해 만들어지든 영상으로 RGB 영상에 비해 기상조건이나 촬영 시간대에 상관없이 취득 될 수 있다. 본 논문에서는 RGB 영상과 열 적외선 영상을 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 수행하고 각 영상에 따른 객체 탐지 성능을 비교한다. 야간에 취득한 RGB 영상과 열 적외선 영상에 객체 탐지를 수행하였으며, 열 적외선 영상 기반 결과가 RGB 영상 기반일 때 보다 더 높은 정확도를 보여주었다. 추가적으로 밤 시간대의 RGB 영상과 열 적외선 영상을 선정하여 객체 탐지 네트워크를 튜닝하였으며, fine-tuned 네트워크를 이용하여 객체 탐지한 실험 결과 역시 열 적외선 영상이 RGB 영상보다 더 높은 객체 탐지 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
군용뿐만 아니라 상업용으로 헬리콥터의 사용 빈도가 높아지면서, 무엇보다 헬기의 안정성이 가장 중요한 요소가 되었다. 단순히 조종사에 의한 시계 비행을 할 경우 야간 운항이 불가능하며 안개, 눈, 비 등의 기후 조건에서는 매우 불안전하다. 그리고 주간 비행 중에도 전선과 같은 장애물로 인한 사고가 발생하고 있다. 그러므로 헬기의 안전운항을 위해서는 단순한 시계 비행에서 벗어나 장애물 탐지 시스템을 이용한 자동항법 개념을 도입해야 한다. 자동항법을 위한 장애물 탐지 시스템은 안개, 눈, 비 등의 기후 조건하에서 주간 및 야간에도 정상적으로 동작해야 한다. 본 논문에서는 밀리미터파 레이다 시스템을 이용하여 전선 장애물의 탐지 기술 획득을 위한 기초 연구를 수행하였다. 서론에서는 헬기 운항에 장애가 되는 요소들을 탐지하기 위한 여러 방법들에 대해서 살펴봤다. 본론에서는 밀리미터파를 이용한 장애물 탐지 시스템과 실험 장치에 대해서 다루고 결론에서는 실험 결과 및 향후 연구 방향에 대해서 다루고 있다.
GOCI(: Geostationary Ocean Color Imager)는 8개 밴드의 레일리 보정 반사도를 이용하여 수평 $500m{\times}500m$의 높은 공간 해상도로 해무를 탐지한다. 가시광선과 근적외선은 지표면의 특성을 강하게 반영하여 구름과 안개 판별에 오차를 유발한다. Band7 반사도의 임계값을 설정하여 육지로 유입되는 해무를 탐지할 수 있었다. Band4 반사도가 Band8보다 크게 나타나는 영역이 구름으로 판별되는 경우는 주변 영역과 평균 반사도의 비교를 통해 해무로 탐지되는 오류를 보정하였다. 개선된 알고리즘은 천리안위성(COMS: Communication, Ocean, Meteorological Satellite)의 안개 영상 및 기상청 시정계 자료와 비교하여 검증되었다.
본 연구에서는 항해 도발적인 기후 변화에 따라 광센서를 이용하여 감지하고 경보를 가능하게 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 국내에서는 조선 산업과 IT융합기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있고, 시급히 선박 운한 시 안개 및 폭우에 따른 시정상태를 항해사에게 경보해 줄 수 있는 고 신뢰성 안전장치 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 시스템 개발을 위하여 소형, 소전력의 광센서 송수신기와 센싱 데이터 처리장치를 설계 제작을 하였으며, 성능평가는 시뮬레이션 분석을 통하여 이루어졌다. 측정 방법은 실내 외에서 거리별로 분석하였다. 분석 결과 실내에서 최소 32.36[dB], 최대 89.20[dB]의 값을 측정하였고, 실외에서는 32.55~60.66[dB]까지 측정 되었다. 측정 결과 정상적으로 작동함을 알 수 있었으며 향후 광산업과 더불어 조선기술의 발달에 기초자료로 도움이 될 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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