움직이는 한 개의 카메라 동영상으로부터 개체의 3차원 위치를 추출할 수 있다고 알려져 있다. 이로부터 캠코더 측정시스템을 이용하여 부유체 모형에 대한 영상기반 모니터링을 수행하였다. 규칙파 및 비규칙파 실험조건에서의 디지털 캠코더 동영상으로부터 프레임 영상을 추출하고, 특징점을 정합하여, 상대적인 3차원 좌표를 획득하였다. 수정된 SURF 기반 정합의 영상 변환 정확도와 규칙파에서 부유체 모델의 영상기반 변위 관측 정확도를 평가하였다. 규칙파의 경우 조파기의 설정값은 3.0sec이고, 영상기반 변위에 의한 주기는 2.993sec이었다. 기계적 오차를 고려할 때 이 두 값은 유사한 결과로 여겨진다. 시각적으로도 X Y Z축으로의 1차원 투영결과나 3차원 공간에서의 결과에서 규칙파의 형상을 볼 수 있었다. 결과적으로 30fps의 일반 디지털 캠코더 동영상을 이용하여 근실시간으로 위치변동을 계산할 수 있었다.
본 연구에서는 마커없이 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상기반 변위계측 시스템(NVDMS)을 제안한다. 기존의 방식과 제안하는 NVDMS는 크게 두 가지의 차이점이 있다. 첫째, NVDMS는 마커를 사용하지 않고 구조물의 특징점의 픽셀좌표 변화를 추출한다. 둘째, 특징점의 픽셀좌표를 물리좌표로 변환하는 scaling factor는 기존 방식에선 마커의 크기로부터 계산되는 반면, NVDMS에서는 카메라와 구조물사이의 거리, 각도, 초점거리로 계산된다. 3층 축소모형의 자유진동 실험에서 제안한 NVDMS로부터 얻은 변위데이터의 신뢰도를 분석하기 위해 LDS로부터 얻은 변위데이터의 비교를 하였으며, 얻어진 변위데이터를 이용하여 동특성을 분석하였다. 분석결과 NVDMS는 마커없이 구조물의 동적변위를 정밀하게 측정가능할 뿐만 아니라 얻어진 변위데이터로부터 추출한 동특성의 신뢰도 또한 높았다.
의료용 초음파 영상 시스템에서 스트레인 영상 기법은 병변 주위의 조직보다 단단한 성질을 가지는 암이나 종양을 영상화할 수 있다. 준정적인 압축(quasistatic compression) 방법을 이용하여 스트레인 영상을 얻는 방법은, 조직에 변형을 가하기 전의 초음파 신호를 기준으로 하여 변형을 가한 후에 얻어진 초음파 신호 사이의 변위를 계산하고, 이를 공간 미분하여 스트레인을 구한다. 본 논문에서 변위의 계산은 복소 기저대역 신호의 자기상관(autocorrelation)을 계산하여 위상차로부터 구하고, 위상차를 시간 혹은 거리로 변환할 때 발생하는 오차를 중심주파수 편차를 보상하여 줄였다. 조작자의 손 움직임의 영향을 줄이기 위해 모든 스캔라인의 변위를 정규화시키는 알고리즘을 적용하여 균일한 스트레인 영상을 얻었다. 제안한 스트레인 영상 기법을 초음파 영상 진단기에서 실시간 동작하도록 구현하였다.
본 논문에서는 적외선 영상에서 영상 변위를 이용하여 기동 표적 영역을 탐지하고, SURF(Speeded Up Robust Features) 특징점에 대한 BAS(Beam Angle Statistics)를 이용하여 분류하는 시스템에 대하여 설명한다. 영상 기반 기술 분야에서 대표적인 대응점 정합 알고리즘인 SURF 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보이기 때문에 널리 사용되고 있다. SURF를 이용한 대부분의 객체 인식의 경우 특징점 추출과 정합의 과정을 수행하지만, 제안하는 기법은 표적의 기동 특성을 반영하여 영상의 변위 추정을 통하여 표적의 영역을 탐지하고 SURF 특징점 들의 기하구조를 판단함으로써 표적 분류를 수행한다. 제안하는 기법은 무인 표적 탐지/인지 시스템의 초기모델 구축을 위하여 연구가 진행되었으며, 모의 표적을 이용한 가상 영상과 적외선 실 영상을 이용하여 실험한 결과 약 73~85%의 분류 성능을 확인하였다.
표면영상유속측정법은 일반적으로 상호상관법을 이용하여 수표면을 촬영한 연속된 두 영상에서 입자군의 명암값 분포를 계산하여 입자군의 변위를 계산하고 이를 두 영상 사이의 시간 간격으로 나누어 입자군의 이동 속도를 산정하는 방법이다. 따라서 표면영상유속측정법으로 산정한 유속의 정확도를 높이기 위해서는 영상 내 두 입자군의 변위를 정확하게 계산하는 것이 무엇보다 중요하다. 즉, 분석하고자 하는 영상에서 입자군이 이동한 물리거리를 정확하게 계산할 수 있어야 한다. 하지만 카메라를 이용하여 실제 하천을 촬영한 영상은 카메라 렌즈에 의한 왜곡이 필연적으로 발생하게 되고 이는 영상 내의 변위 산정 시에도 영향을 미친다. 이에 본 연구에서는 간격이 일정한 격자보드를 이용해, 카메라 렌즈 왜곡이 변위 산정 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과 카메라 렌즈 왜곡은 영상 중심에서 방사방향으로 점점 크게 나타났으며 변위 산정 오차는 영상 외곽에서 최대 8.10%, 영상 중심 부근에서 5% 이내로 나타났다. 따라서 표면영상유속측정법을 이용하여 하천의 유속 측정 시 카메라 렌즈 왜곡 보정을 실시하여 표면유속 측정 결과의 정확도를 개선하면 하천의 표면유속을 보다 정확하게 측정할 수 있을 것으로 기대된다.
3 차원 컨텐츠 제작은 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 변위 지도로 표현 가능한 깊이 정보는 3 차원 컨텐츠를 생성하는데 필수적이다. 본 논문에서는 깊이 카메라 및 스테레오 카메라를 이용하여 정확한 변위 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 영상 사이의 변위를 예측하기 위해서 깊이 카메라 정보를 3 차원 워핑 방식에 의해서 좌우 카메라 위치로 투영한다. 투영된 깊이 정보는 스테레오 영상의 크기에 맞춰서 업샘플링된다. 최종적으로 업샘플링된 깊이 카메라 정보와 스테레오 정보가 결합되어 정확한 변위 지도를 생성한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 단일 센서를 이용한 방식에 비해서 좀더 정확한 결과를 생성함을 보여준다.
본 논문은 연속 영상에서 빠르게 움직이거나 변형이 있는 물체를 추출하기 위한 개선된 활성 외곽선 모델을 제안한다. 제안 방법은 프레임간 물체의 변위를 식별하기 위한 합성 기울기 맵 생성 단계와 큰 변위에도 지역적 최저에 빠지지 않고 견고하게 수렴하기 위한 에너지 비탈면 생성 단계로 이루어진다. 이를 위하여 우선, 두 프레임의 기울기 맵을 합성하고, 불필요한 배경과 잡음을 제거하기 위해 두 프레임의 차를 마스크로 적용하여 합성 기울기 맵을 생성한다. 생성된 합성 기울기 맵에 수학적 형태학 연산의 하나인 닫기 연산을 적용하여 활성 외곽선이 매끄럽게 이동할 수 있는 에너지 비탈면을 만든다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 움직임 변위가 큰 연속 영상을 사용하여 기존 활성 외곽선 모델 방법과 비교하여 육안평가, 에너지 최소화 과정 및 수행시간 측면에서 비교분석한다. 본 제안방법은 기존 활성 외곽선 모델 방법보다 큰 움직임 변위와 변형에도 빠르고 정확하게 물체 추적이 가능하다.
최근 캠코더와 같은 영상 장비의 고성능화 및 대중화, 그리고 화상 처리(image procession) 기술의 발달 등으로 인하여 영상 기반의 구조물 동적변위 계측에 관한 연구가 활발하며, 이러한 연구개발의 결과로 관련 시스템의 사용성 및 정확도가 많이 개선되고 있다. 그러나 이러한 영상 기반 시스템의 경우 장비 측면에서 볼 때 영상 장비 자체의 진동에 의한 오차, 화상 처리 과정에서의 오차 등을 개선할 필요가 있으며, 또한 적용 측면에서 볼 때 교량의 수직 처짐이나 건축구조물의 수평변위 계측에 제한되어 있어 부유체의 파랑응답과 같은 3차원 운동을 하는 구조물에 대한 확장이 필요한 시점이다. 이 연구에서는 이러한 영상 기반 동적변위 계측방법을 3차원 문제에 적용하기 위하여 다중 표적(multiple target)을 사용한 방법을 제시하고, 또한 화상 처리 과정에서의 정량적 판단 기준을 제시함으로써 간접적으로 영상 기반 시스템의 계측 정확도를 평가하여, 영상 기반 방법에 의하여 계측된 동적변위 계측결과의 유효성을 판단할 수 있도록 하였다. 제안된 방법을 $50m{\times}30m{\times}5m$ 규모의 대형 부유체에 대한 실해역 파랑 응답 실험에 적용하여, 부유체의 동적변위를 계측하였으며, 그 결과를 기존의 RTK-GPS(Real Time Kinematics-Global Positioning System), MRU(Motion Reference Unit) 등의 장비를 이용한 계측결과와 비교함으로써 그 성능을 검증하였다.
이 연구의 목적은 악관절 내장증 환자에서 관절원판의 형태를 자기공명영상사진으로 평가하고 임상적 증상과의 관계를 알아보고자 하는 것이다. 악관절 내장증의 증상을 가진 90명의 환자에서 169개의 관절을 자기공명영상사진으로 관절원판과 하악과두의 관계를 기준으로 정상군, 정복성 관절원판 변위군, 비정복성 관절원판 변위군으로 분류하고 관절원판의 형태를 5가지로 나누었다. 임상검사는 측두하악관절통과 관절음의 유무를 확인하여 그 상관관계를 알아보았다. 실험 결과에서 측두하악관절통은 각 군에서 관절원판의 형태와는 정상군을 제외하고는 통계적인 유의성이 없었으며, 염증성 삼출액과 유의한 관계를 보였다. 관절음은 정복성 관절원판 변위환자에서 관절원판형태와 통계적으로 유의성을 보였으며, 비정복성 관절원판 변위환자에서도 상당수 관절음이 발생하였음을 알 수 있었다. 이 결과는 측두하악관절의 통증은 관절원판의 형태가 많이 변형될수록 통증이 심해지는 경우가 많았지만, 다른 여러 가지 원인들이 존재할 수 있으며, 관절음은 정복성 관절원판 변위환자에서 관절원판의 변형이 심할수록 관절원판이 정복할 때 발생될 수 있다는 것을 의미한다. 따라서, 임상적인 검사와 더불어 자기공명영상사진으로 정확한 진단을 함으로써 관절원판 변위의 적절한 치료가 행해질수 있으리라 생각된다.
최근 기후변화와 하천 제방의 노후화로 인해 수재해 위험이 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 기존의 재래적인 하천 제방의 점검은 많은 인력과 예산 소모로 비효율적이며 제방 전구간 점검의 한계, 객관성의 한계 등 많은 한계점들이 존재하여 효과적인 홍수 대응을 위해 새로운 모니터링과 예/경보 시스템의 구축이 반드시 필요한 상황이다. 따라서 본 연구는 인공위성을 이용한 하천 제방 변위 산출과 수문학적 요인과의 관계 분석을 통해 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템 방안을 제안하고자 한다. Sentinel-1 SAR 영상과 유럽 우주국(ESA)의 위성 영상 전처리 도구인 SNAP을 이용하여 2020년 여름 붕괴된 남원시의 금곡교 제방의 봄(4~5월), 여름(7~8월)의 변위를 산출하였고, 제방의 위험도 산정을 위해 토양수분관계를 분석하였다. 선행 연구(김상우,2019)에서는 농촌진흥청에서 제공하는 TDR(Time Domain Reflectrometry) 관측값과 Sentinel-1 SAR의 후방 산란계수의 토양수분관계가 일치하는 경향을 제시하여, 본 연구에서는 이를 이용하여 제방 후 방산란계수를 산출하고 변위와 토양수분도의 상관관계를 분석하여 변위 추세와 토양수분도의 추세가 일치하는 경향을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 향후에는 위성을 이용하여 산출한 제방의 변위와 토양수분도의 불확실성을 보완하고 기온, 수위, 토양도, 지하수위와 같은 수문기상학적 데이터의 분석을 통해 초정밀, 자동화 하천 제방 건강상태 모니터링 시스템이 구현 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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