현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목표는 신발 굽 높이에 따른 Kager씨 삼각 면적의 방사선영상 변화와 후종족부의 표면온도 변화를 알아보고자 연구하였다. 카이거씨 면적은 단순 방사선촬영검사와 인피니티 영상저장전송시스템을 이용하여 측정 하였다. 후종족부의 표면온도는 전산화적외선체열검사를 이용하여 측정하였다. 운동화 착용 대상자에게 신발 굽 높이가 다른 하이힐을 착용시켜 카이거씨 삼각 면적과 후종족부의 표면온도 차이를 분석 하였다. 하이힐 대상자들은 운동화 대상자들에 비하여 카이거씨 삼각 면적이 $0.88cm^2$, 후종족부의 표면온도가 $1.4^{\circ}C$ 각각 감소하였다. 최고신장과 최저신장의 카이거씨 면적과 표면온도의 차이는 운동화와 하이힐에서 각각 $0.9cm^2$, $1.2cm^2$, $1.6^{\circ}C$, $0.5^{\circ}C$이며 모두 미세한 차이를 나타냈다. 최고체중과 최저체중의 카이거씨 면적과 표면온도의 차이는 운동화와 하이힐에서 각각 $1.8cm^2$, $0.8cm^2$, $1.1^{\circ}C$, $0.2^{\circ}C$이며 체중이 높을수록 카이거씨 면적과 표면온도가 감소하였다. 하이힐 최장시간 착용자와 최저시간 착용자의 카이거씨 면적과 표면온도의 차이는 각각 $0.8cm^2$, $1.4^{\circ}C$, 이며 착용시간이 증가함에 따라 카이거씨 면적과 표면온도가 감소하였다. 결론적으로 하이힐을 장시간 착용하면 후종족부 통증과 혈류 장애를 유발 할 것으로 고려된다.
한국천문연구원은 천문우주분야의 과학임무 탑재체 개발을 주도적으로 수행해오고 있다. 과학기술위성1호 주탑재체 원자외선영상분광기 FIMS 개발, 과학기술위성3호 주탑재체 다목적적외선영상시스템 MIRIS 개발, 차세대소 형위성1호 주탑재체 근적외선영상분광기 NISS 개발을 수행하였고, 현재는 NASA와 국제협력으로 SPHEREx 우주 망원경을 개발하고 있다. 이러한 개발 과정을 거치면서 주경 20cm 이하의 소형 탑재체 과학임무 한계와 더불어 연구 현장에서 더 큰 우주망원경의 수요가 제기되었고, 현재의 국가우주개발 중장기계획에도 2030년대 한국형 우주망원경을 포함하게 되었다. 이러한 일정에 발맞추어 한국천문연구원은 2030년대 한국형 우주망원경 독자 운영을 대비하기 위해서 2020년 1월부터 주요 사업으로 한국형 우주망원경 개발을 위한 기획연구를 시작하였다. 이 기획연구는 2021년 말까지 2년 동안 수행하고 있으며, 이 기획연구를 통해서 학계의 과학임무 요구사항을 종합 수렴하였고, 관련 컨설팅 업체와 협업하여 사전 기획연구 활동들을 수행하였으며, 향후 우주망원경 개발에 대한 전략을 제안하고 보고서를 마무리하는 단계에 와 있다. 이 발표에서는 이러한 기획연구의 세부 활동을 공유하고 보고하고자 한다.
본 연구에서는 발아여부를 고속 대량으로 측정 가능한 초분광 영상 시스템 기반의 비파괴 선별기술을 개발하고자 하였다. 수박의 건전종자 96립과 퇴화종자 96립을 초분광 단파적외선 시스템을 이용하여 측정하였으며, 종자발아검증은 국제종자검정협회(ISTA)규정에 맞추어 5~14일 동안 $25^{\circ}C$에서 BP(between paper)법을 이용하여 실시하였다. 스펙트럼 데이터는 초분광 영상 시스템을 이용하여 데이터를 획득하였으며, 종자 판별모델 개발에는 PLS-DA(partial least square - discriminant analysis)를 적용하였다. PLS-DA분석법을 이용한 종자의 발아여부 판별 결과는 mean normalization을 이용하여 데이터 전처리를 이용할 경우가 가장 우수했으며, calibration의 경우 94.7%의 분류 정확도를 보였으며, validation의 경우 84.2%의 분류 정확도를 나타내어 평균적으로 90.8%의 정확도를 보였다. 이러한 결과는 종자가 퇴화하면서 야기되는 구성성분물질의 차이로 인한 것으로 사료되며, 두 그룹의 분류에 주요한 영향을 끼친 요인의 파악 및 적용을 통해 종자선별기의 개발이 가능함을 보였다.
Military surveillance systems with electro-optical sensors can be used to track a number of targets efficiently and reliably. In MTT (Multi-Target Tracking), joint events in which different tracks share the same measurements may occur. Measurement-to-track assignment are computationally challenging because of the number of operations increases exponentially with number of tracks and number of measurements. IHPDA (Integrated Highest Probability Data Association) based on a 2D-Assignment technique can find an optimal solution for measurement to track one-to-one assignments for complex environments. In this paper, LM-IHPDA (Linear Multi-Target IHPDA) which does not need to form all feasible joint events of association and thus the computational load is linear in the number of tracks and the number of measurements. Simulation studies illustrate the effectiveness of this approach in an infrared image environment.
It is very critical for image processing of IIR (Imaging Infrared) seekers to achieve improved guidance performance for missile systems to determine appropriate thresholds in various environments. In this paper, we propose automatic threshold determination methods for proper thresholds to extract definite target signals in an EOCM (Electro-Optical Countermeasures) environment with low SNR (Signal-to-Noise Ratios). In particular, thresholds are found to be too low to extract target signals if one uses the Otsu method so that we suggest a Shifted Otsu method to solve this problem. Also we improve extracting target signal by changing Shifted Otsu thresholds according to the TBR (Target to Background Ratio). The suggested method is tested for real IIR images and the results are compared with the Otsu method. The HPDAF (Highest Probabilistic Data Association Filter) which selects the target originated measurements by taking into account of both signal intensity and statistical distance information is applied in this study.
Drone은 원격조정장치에 의한 무인비행 시스템을 말한다. 즉 조종사가 비행체에 직접 탑승하지 않고 지상에서 원격조종(remote piloted)하거나 사전 프로그램 경로에 따라 자동(auto-piloted) 또는 반자동(semi auto-piloted)형식으로 자율 비행하는 시스템이다. 이러한 드론은 초창기에 군사적 목적으로 개발되어 이용되어 왔으나 현재에는 물류 및 재난 지역의 구호품 배송, 무선인터넷 연결 방송, 영상 촬영, 재해 관측, 범죄자 추적 등 다양한 영역에서 활용이 되고 있다. 민간시큐리티 분야에서의 드론의 사용은 많은 장점과 방범의 효율성을 기대할 수 있다. 특정지역의 감시나 정찰, 세밀 탐색, 고공촬영 등 범죄예방에 효과적으로 대처할 수 있고, 범죄자 추적에 대해서도 시시각각 정보를 제공함으로서 범죄자 체포에 용이하게 사용 될 수 있다. 특히 야간의 경우 적외선 카메라를 사용하여 침입자나 사람의 움직임을 찾아낼 수 있고, 재난 현장에서의 수색이나 구조 등의 활동에도 적극 이용될 수 있다.
러시아 발사체 드네프르에 의해 발사될 과학기술위성 3호의 주탑재체 다목적적외선영상시스템, MIRIS (Multipurpose InfraRed Imaging System)는 한국천문연구원에서 주관하여 개발되었다. 그 구성 카메라인 EOC (Earth Observation Camera)는 한반도재난감시를 수행하고, SOC (Space Observation Camera)는 우리 은하 평면의 근적외선 서베이 관측을 통해 $360^{\circ}{\times}6^{\circ}$ Paschen-${\alpha}$ 방출선 지도를 작성하고 I, H 밴드 필터를 이용해서 황도 남북극에 대한 적외선우주배경복사를 관측한다. MIRIS 비행모델이 제작 완료되었고, 그 구성 기기인 SOC, EOC, 전장박스에 대한 최종 우주환경시험을 수행하였다. 과학기술위성 3호의 비행모델 우주환경시험은 진동시험과 열진공시험으로 이뤄지며, 그 시험 규격은 문서에 규정된 Acceptance Level로 수행된다. 충격시험은 공학인증모델을 통해 검증되었다. 열진공시험은 한국천문연구원에서 수행되었으며, 진동시험은 한국과학기술원 인공위성센터에서 수행되었다. 또한 전체 위성이 조립된 후 과학기술위성 3호의 열진공시험은 한국항공우주연구원에서 수행되었다. 이 발표에서는 MIRIS 비행모델에 대한 환경시험과정 및 결과를 보고하고, 과학기술위성이 전체적으로 조립된 후의 MIRIS 진동 및 열진공 시험 결과도 함께 논의한다.
최근에 휴먼 컴퓨터 인터페이스 분야에서 사용자의 시선 위치를 파악하여 더욱 편리한 입력장치를 구축하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 복잡한 하드웨어 구성으로 제품의 가격이 매우 비싸고, 까다로운 사용자 캘리브레이션 과정으로 인해 시스템의 사용에 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display)에 USB 카메라와 적외선을 반사시키는 hot-mirror와 적외선 조명을 이용한 시선 추적 모듈을 부착하고, 이를 통해 획득한 눈 영상의 2차원적인 분석과 간단한 사용자 캘리브레이션 과정을 통해 시선 위치를 파악하는 방법을 제안한다. HMD는 사용자의 얼굴 움직임과 함께 움직이므로, 얼굴움직임에 영향을 받지 않는 시선 추적 시스템을 구현할 수 있다. 또한, 시선 추적 시스템을 3차원 1인칭 슈팅 게임에 적응하여, 캐릭터의 시선 방향을 조정하고, 적 캐릭터를 조준하여 사격이 가능하도록 하여, 게임의 몰입감과 흥미성을 높일 수 있게 하였다. 실험 결과, 한 대의 데스크톱 컴퓨터 환경에서 게임과 시선 추적 시스템이 실시간으로 동작 가능했으며, 약 $0.88^{\circ}$의 시선 위치 추출 오차를 보였다. 또한 3차원 1인칭 슈팅게임에서 일반 마우스의 역할을 시선 추적 시스템이 문제없이 대신할 수 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 모니터 상에 사용자가 쳐다보고 있는 시선 위치를 파악하기 위한 새롭고 실용적인 방법을 제안한다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라 시스템을 주로 많이 이용하였다. 그러나 이러한 경우 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하기 어려운 문제점이 있다. 그러므로 이 논문에서는 광각 카메라(얼굴의 움직임에 의한 시선 위치 추적용) 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라(눈동자 움직임에 의한 시선 위치 추적용), 즉 이중 카메라를 이용하여 시선 위치 추적 시스템을 구현하였다. 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라로부터 추출된 눈 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있으며, 눈 특징점을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위해 이중 적외선 조명을 사용하였다. 실험 결과, 본 논문에서는 실시간으로 동작하는 시선 위치 추적 시스템을 구현할 수 있었으며, 이때 얼굴 및 눈동자 움직임을 모두 고려하여 계산한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 3.44cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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