본 논문에서는 조명이 없는 야간 및 악천후 등 가시영상 카메라를 이용하여 사람 영역을 추정하기 힘든 환경에서의 대안으로 열화상 카메라를 이용한 사람검출 방법을 제안한다. 일반적인 열화상에서 사람은 주변 배경에 비해 밝게 표현되는 특징을 이용하여, 밝기 히스토그램 상의 사람의 열화상의 신뢰 구간을 계산해 1차적으로 사람 영역을 추정한 뒤, 가우시안 필터링 및 레이블링을 통해 불필요한 잡음을 제거한다. 그 이후에 Self-occlusion 등에 의해 분리된 사람 영역을 각 blob별 무게중심 및 분포정보를 이용하여 하나의 객체 영역을 추정한다. 최종적으로 추정 영역에 대한 가로와 세로의 비율 및 크기 정보와 주성분분석(PCA; principal component analysis)를 이용하여 추정된 영역에 대하여 사람인지 여부를 결정한다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 가시영상에서 검출하기 힘든 환경들에 대하여 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.
Toen 방식을 사용하는 거리 측정시스템의 잡음 및 간섭에 대한 열화 도를 분석한다. 위성 링크상의 잡음 및 다중 변조 방식에 의한 전송 신호간 간섭들로 인하여 위상차 측정에 열호가 발생하며, 열화 도는 ranging 측정 시스템의 잡음 대역폭에 의존한다. Ranging 측정 모드에서는 잡음 대역폭 8Hz, 4Hz 그리고 1Hz에 대하여 0.3dB 열화가 방샐하였으며, ranging 및 원격 측정 데이터 전송 모드에서는 대역폭에 따라 6.4dB, 4.2dB, 4dB가 발생하였다.
이 연구는 적외선 열화상을 이용하여 철근의 부식을 정량적으로 파악하는 기법을 개발하는 것이다. 연구 진행 과정에서 전기적 가열방법이 실험 데이터에 지대한 영향을 끼치는 것을 발견했다. 가열접촉 방법에 대한 여러 실험적 연구를 통하여 실험 데이터의 신뢰성 확보와 효율적인 연구를 추구하였다. 사각어스클램프를 이용하여 철근을 가열하였을 때 철근의 온도변화를 통해 집게어스클램프보다 표면저항이 적다는 것을 입증하였다. 또한 접촉 방법의 표준화를 위해 토크렌치를 활용한 실험을 진행하였다.
주간 및 야간의 보행자 감지를 위해서는 다중 스펙트럼 활용이 필수적이다. 본 논문에서는 교통사고의 위험성이 높은 교차로에서 횡단보도 근처의 보행자를 24시간 검출하기 위해 컬러 카메라 및 열화상 적외선 카메라를 사용하였다. 보행자 탐지를 위해서 YOLO v5 객체 검출기를 사용하였으며 컬러 이미지와 열화상 이미지를 동시에 사용하여 감지 성능을 향상 시켰다. 제안된 시스템은 실제 횡단보도 현장에서 확보한 주·야간 다중 스펙트럼(색상 및 열화상) 보행자 데이터 셋에서 Iou 0.5 기준 0.94 mAP의 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 수 변전 설비의 열화진단을 위해서 열화상 카메라로 측정한 온도에 대한 시계열 데이터를 타켄스의 매립법을 이용하여 2차원 위상 공간으로 변환하여 패턴 변화에 따른 온도 변화 특성을 살펴보았다. 시뮬레이션 결과 위상 공간에서의 완전한 비선형적인 특성 거동을 확인할 수 없었지만 특정한 패턴을 가지고 있어 앞으로 추가적인 연구를 통한 검증 방법이 요구된다.
멀티모달 다중 카메라 시스템은 동일 기종이 아닌 적외선 열화상 카메라와 광학 카메라를 이용하여 구성한 스테레오 형태의 시스템이다. 본 논문에서는 열화상 카메라와 광학카메라에서 동시에 인식이 가능한 전용 타겟을 제작하여 스테레오 보정을 진행하였다. 일반적인 스테레오 교정에서는 두 카메라 사이의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 이용하여 교정을 진행 하지만, 본 연구에서는 각각의 영상에서 코너점을 검출하고, 검출된 코너점의 좌표를 이용하여 두 영상 사이의 픽셀 오차율, 영상의 회전정도 및 영상의 크기 차이를 구한다. 이를 이용하여 기하학적 변환중 하나인 어파인 변환을 이용하여 보정을 진행 하였으며, 최종적으로 보정된 영상에 매핑되는 영역을 재구성하여 최종 결과 영상을 구했다.
열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
3상 PWM 컨버터에서 LCL필터 필름 커패시터는 Self-healing 메커니즘에 의해 열화가 진행되며, 이는 시스템의 필터성능과 역률 저하로 이어진다. 따라서 계통측 커패시터의 고장을 판단하고 교체시기를 결정하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정전용량의 80%에 해당하는 공진주파수를 한 주기 동안 주입하였을 때 나타나는 응답의 변화를 통해 커패시터의 열화고장진단 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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