본 논문에서는 임베디드 프로세서인 ATmega128과 W3100A 이더넷 칩을 이용하여 범용 웹 모니터링 시스템을 구현하였다. 카메라를 이용한 동영상 오디오, RS-422 통신, 디지털/아날로그 신호의 입출력 등 다양한 제어 모니터링 정보를 통합하여 범용으로 사용할 수 있고, 소형, 저가, 저전력 소모가 가능하도록 설계, 구현하였다. 클라이언트 프로그램은 Java Applet으로 개발 하여 별도의 소프트웨어 설치 없이 웹브라우저를 통하여 접속되고, 원격지의 영상 및 각종 기기들의 상태를 실시간으로 모니터링하여 GUI기반의 각종 메뉴를 사용하여 원격 시스템을 편리하게 제어 할 수 있다.
비디오 모니터링은 자율주행차뿐만 아니라 농장 내 병든 동물 탐지 등과 같은 스마트팜 분야에서도 사람을 대신하여 24시간 연속 모니터링할 수 있는 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오 모니터링의 계산양을 줄이면서도 혼잡한 돈방에서 빠르게 움직이는 돼지들을 정확히 탐지하기 위해 CNN 기반 객체 탐지기의 정확도를 고려한 방법을 제안한다. 즉, 연속되는 비디오 영상에서 key frame을 먼저 추출한 후, 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 구분하고, 최종적으로 YOLOv4를 적용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지를 탐지한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 주행 중 운전자의 운전작업 중 전방 주의집중 여부를 모니터링하는 연구 방안들을 조사하고 최신 연구 동향을 분석하였으며, 자율주행자동차에서 운전자의 주의집중이 필요한 상황들에 대해 사전에 안내하는 방안을 제시하고자 한다. 연구 동향을 조사한 결과 대부분의 방법은 시각 자료 기반과 생체신호 기반으로 진행하고 있다. 연구분석 결과를 바탕으로 두 가지 방법 중 본 연구에서는 시각 자료 기반 연구 방법에 초점을 맞추어, 자동차에 설치된 카메라를 통해 수집된 영상에서 운전자의 운전작업 주의 여부를 식별하는 방법들에 대해서 분석을 진행하였다. 주행 영상에서 HoG(histogram of oriented gradients) 특징과 딥러닝 학습을 통해 운전자의 주의집중 여부를 모니터링하는 방법이 효과적임을 제시한다. 본 연구조사를 통해 분석된 운전자 모니터링 방안들을 자율주행 자동차에 적용하기 위한 운전자 주의 태만 경고시스템에 적용이 가능함을 제시한다.
조류는 계절별 기상 및 수질 조건에 따라 규조, 녹조, 남조의 발생 및 천이가 이루어지는데 최근 기후 변화로 인해 출연종 별 발생 및 천이의 시기 또한 빨라지고 있다. 이 중 남조류의 경우 초여름에 발생하여 급격한 증식으로 대발생되어 녹조현상을 야기하고 이는 해당 수역의 생태계 파괴, 그 이외에도 사회적, 경제적, 환경적인 측면에서 많은 문제를 유발한다. 하천·호소의 조류의 발생과 거동에 대한 이해와 효과적인 대응책 마련을 위하여 현상에 대한 모니터링이 선행되어야 하지만 기존 조사방식은 점, 선 단위의 간헐적 측정을 통해 진행되고 있어 많은 인력과 시간이 필요로 하고 있는 실태이다. 현재 이에 따른 문제 해결을 위한 하천·호소의 원격탐사 기법을 이용한 조류의 발생 및 거동에 대한 모니터링 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 초분광 영상을 이용한 원격 탐사 모니터링을 위한 선행연구를 위해 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있는 초분광 카메라 CORNING사의 micro HSITM 410 shark와 영상 흔들림 보정을 위한 DJI사의 로닌-MX를, 이용하여 현재 녹조류, 남조류 5종의 배양액과 방사보정을 위해 99% 반사율의 반사판과 함께 촬영하여 영상을 수집하였다. 수집된 영상을 통하여 방사보정 및 해당 Base 제거를 통한 조류의 분광 정보 추출 과정을 통해 조류별 분광 정보를 추출, 분석하여 해당 조류의 분광특성을 파악하고 기초 라이브러리를 구축하여 제시함으로 추후 하천·호소에서의 초분광 영상 기반 원격탐사 모니터링에 적용하고자 한다.
본 연구의 목적은 북한지역에 적용할 수 있는 논벼 재배지역 추출 기법을 개발 및 적용하여 논 분포도를 작성하고, 정확도를 평가하는 것이다. 이를 위하여 북한에 적용 가능한 시계열 위성자료를 수집하고, 논벼 재배지역 추출을 위한 토지피복 분류 기법을 개발하여 북한의 논벼 재배지역 분포도를 작성하고자 한다. 최종적으로 작성된 논 분포도를 북한의 농경지 모니터링을 위한 기초 자료로 제공토록 한다. 본 연구에서는 시계열 NDVI를 적용한 객체기반 무감독 토지피복 분류 방법을 활용하여 북한의 황해남도 재령군을 대상으로 토지피복 분류와 논 지역을 추출을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 활용한 영상은 RapieEye로서 5개의 위성이 지구를 관측하고 있기 때문에 매일 동일한 지역의 영상을 폭넓게 획득할 수 있다는 장점이 있으며, Red, Green, Blue, Near Infra Red 밴드 외에 Red Edge 밴드에서 데이터를 획득하여 산림 모니터링, 농작물 모니터링 등에 효과적으로 활용할 수 있다는 특징이 있다. 먼저 2010년 4월, 6월, 9월 영상으로 각 영상의 NDVI를 산정하고 이를 활용하여 객체를 생성하였다. 다음으로 생성된 객체를 바탕으로 무감독 토지피복 분류를 수행하였고, 논 적합지역에 대한 지형 정보를 분류결과에 반영하여 최종적인 토지피복지도 및 논 지역 지도를 구축하였다. 본 연구결과는 원격탐사분야의 응용 기술을 확장하고, 향후 북한지역의 농산물 생산량 파악과 농업수자원 평가 분야에서도 폭 넓게 활용될 것으로 판단된다.
본 논문은 센서네트워크 환경에 설치된 전력선통신 기반 영상 송수신 장치의 영상정보를 수신하는 기능과, CSS기반 SDS-TWR Ranging을 지원하는 센서모듈로부터 거리정보를 수신하여 제안하는 위치인식 알고리즘을 적용시키고 이동노드의 위치정보를 보여주는 모니터링 기능을 개발하였다. 전력선통신 기반 영상 송수신 장치는 장소의 제약 없이 전기 플러그가 있는 곳이면 사용이 가능한 장점이 있고, 주변의 상황을 확인하기 어려운 센서모듈의 단점을 보완하였다. 그리고 제안한 위치인식 보정 알고리즘은 SDS-TWR의 위치인식 오차 116.8cm를 80.5cm로 위치인식의 성능을 향상시켰으며, 대부분의 위치인식 오차가 1m 내외로 보정함을 확인하였다. 본 논문에서 제시하는 모니터링 기능은 센서 네트워크 및 다양한 환경에서 적용이 가능하여 위치인식 시스템의 서비스 품질의 향상에 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 논문에서 고려하는 모니터링 장치는 전송된 영상과 GPS좌표를 통해 위험 지역을 감시하는 감시부, 위험 상황 및 객체 확인, 위험상황에 대한 경고 메시지 등을 전파하는 위험상황 처리부, 시간대별로 영상정보를 검색할 수 있는 영상출력부, 그리고 상황정보를 저장하는 상황정보 DB의 설계로 구성된다.
항공 비디오의 가장 큰 장점은 협각조망범위에 동영상을 제공함으로서 저렴한 경비로 소폭/장거리 지상물체를 감시하는 최적의 원격탐사도구로 알려져 있다. 선형감시에 대한 비디오의 이와 같은 이론적인 장점에 의거하여 하천수질을 모니터링 하기 위한 비디오 샘플링 기법이 본 연구를 통해 제시되었다. 본 연구의 근본적인 의도는 전통적인 샘플링에 기반을항공 비디오의 가장 큰 장점은 협각조망범위에 동영상을 제공함으로서 저렴한 경비로 소폭/장거리 지상물체를 감시하는 최적의 원격탐사도구로 알려져 있다. 선형감시에 대한 비디오의 이와 같은 이론적인 장점에 의거하여 하천수질을 모니터링 하기 위한 비디오 샘플링 기법이 본 연구를 통해 제시되었다. 본 연구의 근본적인 의도는 전통적인 샘플링에 기반을 둔 현장조사의 개념을 디지털 비디오의 해석기법에 연계시키려는 것이었다. 특정 지점에서 시료를 채취하는 현지 샘플링조사와 동일한 방식으로 장거리에 걸친 하천의 수질감시를 위해 원격동영상을 컴퓨터 모니터에 디스플레이 하면서 비디오 샘플지점을 선정하여 수질을 감시하였다. 비디오 샘플링 기법은 하천 색조의 변화실태에 대한 가상현실의 형태로 정보를 제공했다. 다양한 샘플지점에서 나타나는 하천 색조의 변화추세를 가시적으로 파악할 수 있었으며 전통적인 현장 샘플링 방법으로는 추적하는 데 한계가 있는 특정오염원에 기인한 하천수질의 광역적인 변화패턴을 파악하는 데 상당한 가능성을 보여주었다. 이와 같이 영구적으로 보전된 영상기록은 오염 물질의 이동확산 등 수질환경의 광역적인 변화 추이에 대한 시각적인 정보를 제공하고 있어 현장샘플링과 동시에 사용할 경우 하천수질감시에 있어 상당히 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다. 본 연구를 통해서 제시된 비디오 샘플링 기법이 도로, 철도, 송유관 등 다양한 선형지형지물의 환경감시에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다. 둔 현장조사의 개념을 디지털 비디오의 해석기법에 연계시키려는 것이었다. 특정 지점에서 시료를 채취하는 현지 샘플링조사와 동일한 방식으로 장거리에 걸친 하천의 수질감시를 위해 원격동영상을 컴퓨터 모니터에 디스플레이 하면서 비디오 샘플지점을 선정하여 수질을 감시하였다. 비디오 샘플링 기법은 하천 색조의 변화실태에 대한 가상현실의 형태로 정보를 제공했다. 다양한 샘플지점에서 나타나는 하천 색조의 변화추세를 가시적으로 파악할 수 있었으며 전통적인 현장 샘플링 방법으로는 추적하는 데 한계가 있는 특정오염원에 기인한 하천수질의 광역적인 변화패턴을 파악하는 데 상당한 가능성을 보여주었다. 이와 같이 영구적으로 보전된 영상기록은 오염 물질의 이동확산 등 수질환경의 광역적인 변화 추이에 대한 시각적인 정보를 제공하고 있어 현장샘플링과 동시에 사용할 경우 하천수질감시에 있어 상당히 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었다. 본 연구를 통해서 제시된 비디오 샘플링 기법이 도로, 철도, 송유관 등 다양한 선형지형지물의 환경감시에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 MODIS 위성영상을 이용한 산불탐지 성과물을 인터넷 서비스를 통해 지도로 보여줄 수 있는 모니터링 Web GIS시스템을 설계하고 시험/구축하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 위성영상을 이용한 국외 주요 산불 모니터링 시스템을 조사, 분석하여 인터페이스 및 제공 서비스를 분석하고 보다 효율적인 시스템을 설계, 구축하고자 하였다. 구체적으로 신논리적 DFD를 이용하여 시스템의 프로세스 모델링을 수행하였으며, ERSI사의 ArcIMS 4.0과 Microsoft사의 Web 서버인 IIS 5.1을 이용하여 Web GIS 시스템을 구축하였다. 자료의 입력 및 변환의 측면에서는 국내외 산불탐지 알고리즘을 적용한 래스터 형태의 영상 성과물을 Web GIS에 접목시키기 위해 산불탐지 이진영상을 벡터 형태의 데이터로 변환시키는 모듈을 자체 개발하여 적용하였다.
파이프 용접은 중력의 영향으로 인하여 위치에 따라 같은 용접변수라도 비드 형상이 매우 달라 지게 된다. 또한 지금까지 많은 용접 기술자들이 위험하고 까다로운 환경에서 수작업으로 용접을 실행하였다. 따라서 이러한 이유로 용접 자동화 공정이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 FCAW를 사용하여 파이프 모재 대신 필릿 평판을 아래보기, 위보기 자세를 포함하여 9개 자세에서 실행하였다. 용접 자세를 비롯한 용접 변수와 비드 형상 변수간의 관계를 비선형 회귀 분석과 구간적 3차 에르미트 보간법을 이용하여 주어진 용접 변수에서의 비드 단면의 형상을 예측하고, 비드의 결함 유무를 파악하였다. 이러한 방법을 통하여 자세에 따라서 용접 결함이 없는 용접 변수를 구할 수 있었다. 시각센서를 이용하여 용접 후 비드 형상에 대해 모니터링을 실시하였다. 모니터링의 알고리즘은 영상획득, 이진화, 세선화, 적응형 미디언 필터링, 적응형 허프 변환, 용접 결함 검출의 순서로 구성되어 있으며, 본 연구에서는 보다 빠른 영상처리를 위하여 적응형 미디언 필터링을 제시하였다. 모니터링을 통하여 2차원 비드 단면뿐만 아니라, 디루니 삼각법을 적용하여 3차원으로 비드 표면을 표현할 수 있다. 보간법을 사용하여 얻은 비드 형상과 시각 센서를 통하여 얻은 비드 형상간의 비교를 통하여 본 연구의 적합성 여부를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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