본 논문에서는 RGB 영상에서 홍채 검출 방법에 관하여 기술하였다. 기존의 홍채 검출 방법은 대부분 적외선 영상을 대상으로 하고 있어, 다양한 응용을 위해서는 RGB 영상의 홍채 검출 기술이 요구된다. 제안된 홍채 검출 방법은 i) 입력 영상에서 원형 허프 변환을 사용한 홍채 후보 영역 검출, ii) 딥러닝 기반의 동공 중심점 검출, iii) 동공 중심점을 이용한 홍채 영역 선택, iv) 선택된 홍채 영역 보정 과정으로 구성된다. 홍채 후보 영역은 허프 공간을 생성한 후 중심점 후보의 교차 개수가 많은 순으로 검출하며, 후보 영역 중 홍채는 검출된 동공의 중심점을 기준으로 선택한다. 그리고, 홍채의 모양이 왜곡되어 오차가 발생하는 것을 보완하기 위해 검출된 홍채 중심을 기준으로 새로운 경계점을 찾아 보정하는 방법을 사용하였다. 또한, 실험을 통하여 제안된 방법이 기존 원형 허프 변환 방법 대비 약 27.4% 향상된 정확도를 갖는 것을 확인하였다.
소성 영역(Sintering zone)에서 클링커(Clinker)의 형상 형성은 시멘트 생산 공정에서 가장 중요한 생산 공정중의 하나이다. 소성공정의 진단 및 최적 제어의 핵심은 써모그래프(Thermo graph), 즉 적외선 카메라를 이용한 온도 분포의 측정이다. 여기에서 다룰 ''PIT Indicator'' 시스템은 분진이 많은 열악한 산업 현장의 연소 시스템에 적용할 수 있도록 특별히 설계한 공냉식의 2개 채널을 가진 광학 장비에 기초하고 있다. 비디오 영상과 써모그래프 이미지 그리고 다양한 연소 특성이 카메라를 통하여 얻어지고 자기 학습 기능을 가진 소프트웨어에서 기록되고 분석된다. 이때 얻은 데이터는 수학적 모델에서 온라인으로 Free Lime 함유율을 예측하는데 이용된다. 열분포의 써모그래프 표시와 공정상의 다양한 운전 특성을 분석하여 주는 ''PIT Indicator'' 소프트웨어를 통하여 다른 공정 제어 시스템과 연결이 가능하다. 이와 같은 하드웨어와 소프트웨어를 이용하여 최적화가 필요한 여러요소들의 최적화를 동시에 그리고 온라인으로 수행할 수가 있다. Free Lime 함유율의 연속적인 온라인 연산을 통해 생산 설비 및 공정에 맞는 최소한의 에너지를 Kiln 에 공급함으로써 근본적으로 1차 연료의 절감이 가능하고 NOx와 같은 유해 가스의 배출량도 제어할 수 있다. 또한 별도로 NOx에 대한 모델을 개발하여 NOx를 정확하게 예측하는 것도 가능하다.
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.
천문대에서 개발 중에 있는 CCD를 사용한 극미 광 영상장비의 시험모델 개발과 현재까지의 결과를 논의하였다. 고도의 저 잡음 도와 안정성이 요구되는 천문관측용 극미 광 영상장비는 자외선에서 가시 광 및 근 적외선 영역에 이르기까지 매우 넓은 파장영역에서 관측을 수행할 수 있는 장비로서 여러 분야에 널리 사용되고 있다. 그러나 현재가지 국내에서는 이 장비의 핵심부분인 controller의 자체설계 기술이 확보되어 있지 않은 실정이다. 이 연구에서 개발된 시스템의 전자 부는 한 개의 EPLD(Erasable Programable Logic Device)에 구현된 controller와, 그 외에 analog driver, video processor로 이루어져 있으며 CCD의 암잡음을 줄이기 위한 방법으로 액체질소 냉각방식을 사용하고 있다. 전체적인 제어와 자료처리는 범용성을 고려하여 개인용 컴퓨터(PC)를 이용하였다. 액체질소 냉각용 cryostat와 CCD 소자를 제외한 대부분이 자체 설계제작 되어진 이 시스템으로 실험실과 소백산천문대에서 시험영상을 얻는데 성공하였다.
Oh, Youngseok;Jin, Ho;Kim, Khan-Hyuk;Kim, Sungsoo S.
천문학회보
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제40권2호
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pp.51.1-51.1
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2015
달의 지형 중 계곡과 같아 보이는 곳을 Rima 또는 Rille 지형이라고 부르며 국제천문연맹(IAU : nternational Astronomical Union)과 미국지질조사국(USGS : United States Geological Survey)에서 관리하는 행성 지명 사전(Gazetteer of Planetary Nomenclature)에 명명된 달의 Rima 지역은 111개에 이른다. 그 중 Rima Hadley 지역은 아폴로 15호가 착륙한 지점으로 잘 알려져 있다. 본 연구에서는 2008년에 발사된 Chandrayaan-1 위성의 적외선 초분광 영상 탑재체인 Moon Mineralogy Mapper(M3) 데이터를 통해 Rima Hadley 지역의 분광학적 특성을 살펴보았다. M3 데이터는 감람석(olivine)이 풍부한 지역에서는 1 um 를 중심으로 흡수선이 나타남을 보이며, (Peter J. Isaacson et al., 2011) 2.8 um 중심의 흡수선을 통해 달의 OH(hydroxyl) 분포에 대해 설명한다. (Carle M. Piters et al., 2009, Georgiana Y. Kramer et al., 2011) 본 연구에서는 Rima Hadley 지역이 1 um 파장 근처에서 강한 흡수선을 가지는 것을 볼 수 있었고, 감람석이 풍부한 지역임을 확인할 수 있었다. 이처럼 감람석이 풍부한 곳은 현무암 지역으로 과거 용암이 분출되어진 곳으로 추측 해 볼 수 있다. 본 연구를 발전시킨다면 Rima Hadley 지역의 생성과 다른 Rima 지형의 형성 과정에 대해 더욱 많은 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 밀리미터파 라디오미터를 이용한 의료응용의 한 분야인 인체 내부의 밝기온도 측정에 관한 연구이다. 밀리미터파 대역 중에서 Ka - band의 주파수 영역에서 동작하는 렌즈, 직접 검출 수신기, 캘리브레이션 소스 등을 설계 제작하여 라디오미터 시스템을 구성하였다. 밀리미터파 렌즈 초점에 수신안테나를 스캔하는 방식을 통하여 미약한 신호를 수신하였으며, 렌즈 수차를 감소시키기 위해 광선 추적 방법을 사용하여 비구면 렌즈를 설계 하였다. 직접 검출 수신기는 Dicke 타입 수신기 형태로 설계되었으며, 제작된 수신기의 잡음지수는 3.3 dB, 온도감도는 0.1 K으로 측정되었다. 라디오미터의 수신기 교정은 밀리미터파 대역에서 사용가능한 새로운 형태의 블랙바디(Black body)를 제작하여 물체의 등가 잡음온도와 출력전압의 관계를 도출하였다. 제작된 시스템을 이용하여 1.7 m 거리에서 인체의 상반신을 측정하여 약 $38^{\circ}$[C]의 밝기온도를 측정하였다. 적외선 영상과 라디오미터 영상의 비교를 통해 상반신의 밝기온도 영상을 통하여 밀리미터파 라디오미터의 의료응용 가능성을 제시하였다.
목적 : 자기공명영상(MRI) 획득시 피험자의 머리 움직임은 영상의 품질에 영향을 줄 수 있다. 영상 왜곡의 발생 원인이 되는 피험자의 움직임을 감지하기 위한 3차원 광학 추적 시스템을 제작하였다. 대상 및 방법 : 시스템은 두 대의 CCD 카메라 및 적외선 조명, 구형 반사 마커, 프레임 그래버(frame grabber)와 데스크탑 컴퓨터로 구성되었다. 두 대의 카메라를 이용하여 마커의 움직임을 관측하는 스테레오 비전 시스템을 제작하고, 카메라의 내부/외부 매개변수를 측정하는 캘리브레이션(calibration)과 측정된 매개변수를 이용하여 3차원 움직임 정보를 계산하는 삼각측량(triangulation)기법을 적용하였다. 캘리브레이션 보드와 피험자용 안경을 제작하여 움직임 추적의 정확도와 실제 MRI 영상 촬영 동안의 움직임 검출의 유효성을 평가하였다. 결과 : 반사 마커가 부착된 안경을 쓴 피험자들이 MRI 영상 촬영 동안 머리를 규칙적으로 움직였을 때, 시스템은 MRI의 고자장 환경 내에서도 영상에 영향을 주지 않고 피험자들의 움직임을 잘 감지했다. 결론 : 제작한 스테레오 비전 시스템은피험자의 머리 움직임을 잘 감지하였고, 실시간 알림 기능을 통해 피험자의 움직임을 중지할 수 있도록 알려줌으로써 MRI 영상에 영향을 주는 것을 최소화할 수 있다.
한국천문연구원이 개발한 다목적적외선영상시스템(Multi-purpose IR Imaging System, MIRIS)은 과학기술위성 3호(STSAT-3)의 주탑재체이다. 지구관측카메라(Earth Observation Camera, EOC)는 MIRIS를 구성하는 두 개의 적외선 카메라 중에 하나로, 지구의 $3{\sim}5{\mu}m$ 파장대의 적외선을 관측하기 위한 카메라이다. EOC의 광학계는 카세그레인 방식으로써 구경이 100 mm이고, 주경과 부경은 모두 비구면 반사경이다. EOC 주경의 플렉서는 링 타입으로써 발사환경에서 주경이 겪을 수 있는 충격과 진동을 견디도록 예압을 가하며 주경을 지지한다. 이는 마치 리테이너로 렌즈를 지지하는 것과 같은 메커니즘으로 주경을 지지하기 위한 시도이다. 광기계 해석을 통해 EOC 주경이 효과적으로 지지되고 있음을 확인했다.
본 연구는 자연하천에서의 수온과 유속의 정량적인 관계를 도출하고 이를 검증하기위한 지점별 열화상 촬영 및 분석을 실시하였다. 단계별 연구내용은 다음과 같다. 1)서식처별 수온 모니터링: 수온은 시간 변화에 연동하므로 관측기간 내내 장기간의 모니터링을 실시하였다. 2) 서식처별 유속 관측: 하천에서의 지점별 유속은 강우가 없고 지형변화가 발생하지 않으면 그 차이가 크지 않으므로, 날씨가 좋았던 현장조사 기간 중에는 시간을 고려하지 않은 각 지점별 유속을 취득하였다. 3) 자료 분석: 취득된 수온 자료와 유속 자료를 분석하여 수온과 유속간의 정량적인 상관관계를 규명하였다. 4)분포특성 비교: 대표지점에서의 수치계산 결과와 열화상을 이용하여, 유속과 수온의 면적 분포를 제시하였다. 본 연구에서 제안한 수법을 현업에서 활용하기 위해서는 온도 분포의 주기로 볼 수 있는 1년간의 시기별 조사 및 서식환경이 각각 다른 지점에서의 환경특성을 고려한 분석이 보완되어야만 한다. 하지만 그럼에도 불구하고 적외선 카메라로 촬영한 영상을 이용하여 자연하천에서의 서식지 구분 및 유속 분포를 추정한 본 연구는 향후 그 활용성이 매우 크다고 사료된다.
최근 게임시장이 약한 성장세를 보임에 따라, 소비자들은 기존의 게임 방식을 벗어난 새로운 형태의 게임에 많은 관심을 보이고 있다. 이에 따라 기존의 간단한 조이스틱과 버튼으로 움직이던 인터페이스를 벗어나 가속도 센서, 적외선 센서, 영상을 이용한 모션 감지 등 다양한 센서를 이용하여 좀 더 활동적으로 유저들이 게임을 즐길 수 있도록 제작되고 있다. 본 논문에서는 생체신호 중 근전도(EMG) 신호를 인터페이스로 사용하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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