본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.
인공위성 자료를 활용한 중규모 소용돌이 탐지에는 해수면온도, 식물플랑크톤 클로로필-a 색소 농도, 해수면고도 등 다양한 해양 변수를 활용할 수 있다. 각 위성 해양 자료는 시 공간 해상도, 관측 방식 및 자료 처리 과정이 상이하기 때문에, 동일한 소용돌이에 대해서도 다른 탐지 결과를 유도할 수 있어, 인공위성 자료를 활용한 소용돌이 탐지에 대한 기초 연구가 필요하다. 본 연구에서는 해색 위성 자료, 위성 고도계 해수면고도 자료, 적외선 해수면온도 자료를 활용하여 동해 중규모 소용돌이를 탐지하고 그 결과를 상호 비교하였다. 연속된 해색 위성 클로로필-a 농도 영상으로부터 최대 상호 상관 계수를 통하여 산출한 표층 해류장과, 위성 고도계의 해수면고도 영상 자료로부터 산출한 지형류를 활용하여 동해 중규모 소용돌이를 탐지하였다. 소용돌이 탐지 결과를 상호 비교하기 위하여 1) 해색 영상과 고도계 영상이 동시에 소용돌이를 탐지한 경우, 2) 해색 영상과 해수면온도 영상에는 존재하나 고도계 자료는 탐지하지 못한 경우, 3) 해색 영상과 해수면온도 영상에는 소용돌이가 존재하지 않으나 고도계 자료에서는 존재하는 경우 등 세 가지 사례를 선택하였다. 이와 같은 세 가지 사례를 통하여 동해 중규모 소용돌이 탐지 시 인공위성 고도계 자료의 문제점 제기와 더불어, 해색 위성 자료와 적외선 해수면온도 자료의 한계점을 제시하였다. 또한 해양 현상과 인공위성 관측 원리에 대한 깊이 있는 이해를 기반으로 소용돌이 탐지 및 관련 연구가 진행되어야 함을 강조하였다.
본 논문에서는 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 헬멧의 자세 및 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 구축한 시스템은 두 대의 CCD카메라와 헬멧 그리고 적외선 LED, 영상편집 보드로 구성된다. 이 중 15개의 적외선 LED는 헬멧에 서로 다른 길이로 삼각형 패턴으로 고정되어, 헬멧의 자세 및 위치를 결정하기 위한 특징점이 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 특징점 추출, 투영 재구성, 모델 인덱싱 과정으로 구성되며, 단위 쿼터니언(UQ, Unit Quaternion)을 이용하여 자세 및 위치를 추정한다. UQ를 이용하여 회전행렬를 구하면, 회전 행렬이 유니터리 행렬(Unitary Matrix)이 되는 것을 보장할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실제 실험 데이터를 이용하여 그 성능을 검증하였다.
최근 터치스크린 기술은 인간이 컴퓨터와 대화할 수 있는 주요 도구로서 급진적인 발전을 이루고 있다. 이 사용자 친화적인 인터페이스는 휴대폰에 이어 데스크탑, TV와 같은 대형스크린 시장까지 확산되어가고 있지만 기존의 저항막방식, 정전용량방식, 초음파방식 등은 기술 및 비용문제로 인하여 중 대형스크린에 적용하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 적외선과 라인스캔 이미지센서를 이용하여 간단하고 저렴한 비용으로 중 대형스크린에 적용할 수 있는 광학 영상 터치스크린 솔루션을 소개하고 이 기술이 갖는 문제점과 해결방안을 제시한다. 멀티 포인트를 추출하기 위한 주요 알고리즘은 범용프로세서를 이용하여 구현 시 약 34ms(29fps)가 소요되었으며 이는 휴먼인터페이스 디바이스로 사용되기에는 불충분하였다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 신호처리 및 좌표추출연산을 위한 하드웨어를 설계하여 성능을 향상시키고 광학 영상 터치스크린이 갖는 문제점을 소프트웨어에서 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 설계한 터치스크린 컨트롤러의 PSM(Power Saving Mode)은 1.8Wh의 적외선 소비에너지를 0.0072Wh 까지 개선하였으며 60인치 대형스크린에서 2개의 실제 좌표를 200fps 속도로 연산해낸다.
대부분의 최근 적외선 센서는 focal-plane array (FPA) 구조로 되어있다. 이러한 구조의 센서는 공간적 불균일 응답성을 갖는 것으로 알려져 있고, 이로 인해 고정패턴잡음을 발생시킴으로써 영상열화를 가져온다. 따라서 적외선 영상의 고정패턴잡음을 제거하기 위해서는 픽셀 불균일 보정을 해야 한다. 픽셀 불균일 보정기법은 참조물체기반 접근법과 영상기반 접근법으로 나눌 수 있다. 참조물체기반 접근법에서는 흑체와 같은 균일한 온도를 갖는 물체를 이용해서 고정패턴잡음을 분리시킬 수 있는 방법이다. 하지만 센서의 응답성은 시간이 지나면서 변할 수 있기 때문에, 최근에는 비디오 영상을 이용하는 영상기반 접근법이 많이 연구되고 있다. 영상기반 접근법들 중에서 칼만 필터를 기반으로 하는 최신 알고리듬은 영상 간에 움직임 보상 시에 한 방향 워핑을 이용하고 센서의 offset 불균일성만을 보상해준다. 하지만 한 방향 워핑을 이용한 시스템 모델은 영상의 경계 부근에서 고정패턴잡음을 효과적으로 제거하지 못한다. 게다가, offset만 보정하는 접근법은 gain의 불균일성의 영향을 많이 받는 영상에서는 성능이 악화될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 양방향 워핑을 이용하여 시스템 모델링을 하고, gain과 offset의 결합 보정을 수행하는 알고리듬을 제안한다. 모사 영상과 실제 영상에 대한 실험 결과들은 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬들보다 더 효과적으로 고정패턴잡음을 제거하는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 냉각형 적외선(infrared focal plane array; IRFPA) 영상시스템에서 하드웨어 뉴럴 네트워크를 이용한 실시간 고정패턴잡음 제어를 위해 고속 DSP & FPGA 기반의 H/W 설계 방법을 제안한다. 고정패턴잡음은 검출기의 불균일 보정처리후에도 관측영상의 온도분포 변화에 의해 발생한다. 이것은 열상 화질의 저하뿐만 아니라 다른 응용에도 문제되는 중요한 요소이다. 냉각형 적외선 영상시스템의 신호처리구조는 저온, 상온, 고온의 3개 테이블을 기준으로 이득(gain) 값과 편차(offset) 값을 연산한다. 제안된 방법은 3개 편차 테이블에서 각각 교차되는 영역을 세분화하여 가상의 테이블을 만들고, 입력 영상의 구분된 3개 영역에서 영상의 평균값으로 하드웨어 뉴럴 네트워크의 가중치 값을 조정하여 최적의 온도구간을 선정한다. 이와 같은 방법은 영상의 평균값으로부터 저온, 상온, 혹은 고온의 이득, 편차 테이블을 연산하고, 운용 중에 지속적으로 편차 보상을 적용하지 않아도 된다. 따라서 제안된 방법은 실시간 처리로 관측영상의 온도분포 변화에 의해 발생하는 고정패턴잡음을 제어하여 영상화질의 개선된 결과를 보였다.
한국천문연구원은 과학기술위성 3호의 주탑재체인 다목적 적외선영상시스템(Multipurpose Infra-Red Imaging System, MIRIS)을 개발하고 있다. 이 연구개발 사업은 2007년 교육과학기술부의 과학위성 3호 사업 주탑재체 공모를 통하여 10여개의 후보 탑재체 제안서 중에서 최종적으로 채택되었고, 2011년 발사를 목표로, 3년 동안의 연구개발 기간을 거쳐 현재 비행모델 (FM, Flight Model) 개발이 진행 중이다. MIRIS는 한국천문연구원이 개발하여 2003년 발사에 성공한 과학위성 1호 주탑재체인 원자외선 영상분광기 (FIMS, Far ultra-violet IMaging Spectroscope)에 이어 국내에서 자체 개발되는 두 번째 우주망원경이다. MIRIS는 우주공간에서 0.9~2 micron 사이 적외선 영역의 파쉔 알파 방출선 (Paschen Alpha Emiision Line)과 광대역 I, H 파장영역을 관측할 예정이다. 주요 과학임무로는 아직까지 국제 천문학계에서 잘 알려지지 않은 우리은하 내부에 분포한 고온 플라즈마 (Warm Ionized Medium, WIM)의 기원 연구와 아울러 우리은하 성간난류(Interstellar Turbulence)의 특성 및 적외선 우주배경복사의 (Cosmic Infrared Background; CIB) 거대구조 등을 관측연구할 예정이다. 특히 MIRIS는 저온상태 (절대온도 77K, 약 $-200^{\circ}C$)에서 우주공간 관측을 수행할 예정이므로, 국내에서는 연구기반이 취약한 극저온 광학계 및 기계부 설계기술, 극저온 냉각기술 및 열해석 설계기술과 적외선 센서기술 및 자료처리 기술 등 관련기술을 개발하고 있으며 이러한 기반기술을 바탕으로, 아직까지 국내에서 시도된 바 없는 적외선우주망원경 개발을 통하여, 우리나라의 관련 우주기술 분야의 기초원천 기술로서 크게 활용될 것으로 기대하고 있다.
본 논문에서는 키넥트(Kinect)에서 획득한 깊이 영상의 품질을 향상시키는 기법을 제안한다. 키넥트는 마이크로소프트사에서 출시한 카메라로 깊이 영상과 컬러 영상을 획득 할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀 및 잡음이 생긴다. 따라서 정확한 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 품질 향상이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 홀을 채울 때, 인페인팅(inpainting) 또는 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter) 등의 기법을 사용한다. 그러나 이러한 기법들의 경우 한 장의 영상만을 이용하기 때문에 객체 경계 주변의 흔들림 현상을 보정할 수 없다. 제안하는 기법에서는 먼저 수행속도가 빠른 가우시안 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 이전 프레임의 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 다음에 그레이 영상과 깊이 영상의 값의 변화를 분석하여 흔들림 화소를 찾아 이전 깊이 영상들 중 최대 화소 값으로 변환함으로써 깊이 영상의 경계 흔들림 현상을 줄일 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들 보다 우수하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 2차원 영상을 기반으로 3차원 목표물을 인식하는 기법의 한 예로서 적외선 영상으로부터 추출된 물체의 모양 정보와 모양 정보의 신뢰도를 이용해서 지상에서 지상용 차량을 인식하는 기법(ground-to-ground vehicle recognition)을 제안한다. 우선 목표물 추출과정에서 얻어진 마스크의 윤곽선 상에 있는 점들 중 에지 경사도의 크기와 밝기값이 일정한 값 이상이 되는 점들을 신뢰도가 높은 점이라고 정의하고 신뢰도가 높은 점들을 연결해서 신뢰도가 높은 부분 윤곽선(sub-contour)을 추출한다. 모델로부터 입력 영상의 신뢰도가 높은 윤곽선에 해당되는 윤곽선을 선택한 후 각각 해당되는 윤곽선들은 이산 정현 변환(Discrete Sine Transform)을 사용해서 특징값을 계산한 다음 서로 비교한다. 실험 결과 영상 분할이 불완전한 경우 신뢰도를 이용한 방법이 그렇지 않은 방법보다 더 나은 결과를 보였다.
본 연구는 HMD(Head Mounted Display), 적외선 카메라, 웹 카메라, 데이터 글러브, 그리고 생리신호 측정 센서를 이용한 증강현실 게임 플랫폼 설계를 목적으로 하고 있다. HMD 는 사용자의 머리의 움직임을 파악하고, 사용자에게 가상 물체를 디스플레이화면에 제공한다. 적외선 카메라는 HMD 하단에 부착하여 사용자의 시선을 추적한다. 웹 카메라는 HMD 상단에 부착하여 전방 영상을 취득 후, 현실영상을 HMD 디스플레이를 통하여 사용자에게 제공한다. 데이터 글러브는 사용자의 손동작을 파악한다. 자율신경계반응은 GSR(Galvanic Skin Response), PPG(PhotoPlethysmoGraphy), 그리고 SKT(SKin Temperature) 센서로 측정한다. 측정된 피부전기반응, 맥파, 그리고 피부온도는 실시간 데이터분석을 통하여 집중 정도를 파악하게 된다. 사용자의 머리 움직임, 시선, 그리고 손동작은 직관적 인터랙션에 사용되고, 집중 정도는 직관적 인터랙션과 결합하여 사용자의 의도파악에 사용된다. 따라서, 본 연구는 멀티모달 인터랙션을 이용하여 직관적 인터랙션 구현과 집중력 분석을 통하여 사용자의 의도를 파악할 수 있는 새로운 증강현실 게임 플랫폼을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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