현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.
농업관측에서의 다중분광 드론은 식생구분 및 식생활력도 분석에 있어 복사량이나 반사도와 같은 물리량을 기반으로 한 정량적이고 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 작황분석 모니터링을 위한 원격탐사 자료의 경우 동일지역에 대해 여러 시기에 걸쳐 촬영된 영상이 요구되며, 특히 엽면적 지수 또는 엽록소와 같은 생물리자료의 경우 동일한 기준에서의 시계열 자료를 통해 분석되므로 직접적으로 비교 가능한 반사도 자료가 필요하다. 드론영상을 기반 정사영상(정합영상)은 전체 영상 화소값이 왜곡되거나 접합 경계면 화소값의 차이가 발생하여 정확한 물리량 산출에 한계를 가진다. 본 연구는 시계열 작황 모니터링을 위한 드론영상의 보정방법에 따른 지상 반사도와 드론영상 기반 식생지수를 산정하고 그 결과를 지상관측자료와 비교하여 전처리 방법에 따른 드론영상의 분광학적 특성을 구명하고자 수행하였다.
착륙선의 진입-하강-착륙 과정에는 많은 환경적 및 기술적 어려움이 수반된다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로, 최근 착륙선에는 지형상대항법 기술이 필수적으로 고려되고 있다. 지형상대항법은 하강하는 착륙선에서 수집되는 Inertial Measurement Unit (IMU) 데이터 및 영상 데이터를 기 구축된 참조 데이터와 비교하여 착륙선의 위치 및 자세를 추정하는 기술이다. 본 논문에서는 화성에서 활용할 지형상대항법 기술을 개발하기 위해 그 핵심 기술 요소로서 하강 데이터셋 생성 및 랜드마크 추출 방법을 제시한다. 제안방법은 화성착륙 시뮬레이션 궤적정보를 이용하여 하강하는 착륙선의 IMU 데이터를 생성하며, 이에 맞추어 고해상도 정사영상지도 및 수치표고모델로부터 ray tracing 기법을 통해 하강영상을 생성한다. 랜드마크 추출은 텍스쳐 정보가 부족한 화성 표면의 특성을 고려하여 영역 기반 추출 방식으로 이루어지며, 정합 정확도와 속도 향상을 위해 탐색영역 축소가 수행된다. 하강영상 생성 방법의 성능분석 결과는 제안방법으로 촬영 기하학적 조건을 만족시키는 영상 생성이 가능함을 보여주었으며, 랜드마크 추출 방법의 성능분석 결과는 제안방법을 통해 수 미터 수준의 위치 추정 정확도를 담보하면서 동시에 특징점 기반 방식만큼의 처리속도 확보가 가능함을 보여주었다.
최근 4차 산업의 발달로 공공분야에서 드론을 활용하여 다양한 목적으로 수색 및 실시간 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 실종자 수색, 치안, 해안 순찰 및 감시, 과속 단속, 고속도로 및 도심지역 교통상황 모니터링, 화재 및 산불감시, 저수지 불법 낚시 감시 모니터링, 집회 현장 상황에서 다양한 수색 및 감시 임무 목적을 가지고 활용되고 연구되고 있다. 그러나 경찰, 소방, 군에서는 드론의 하드웨어적인 부분에 집중되고 있어 고성능의 해상도 카메라, 열화상 카메라에 집중되고 카메라로 수집된 데이터의 실시간 모니터링을 위해 원활한 통신시스템 및 특수 임무에 부합하는 분석 프로그램 관련 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 수색의 임무를 목적으로 하는 드론의 효용성을 높이기 위해 드론에서 취득되는 이미지를 기반으로 수색 임무에 적합한 이미지 데이터 생성하고자 한다. 이를 통해 수색의 정밀도를 높이는 이미지 분석 기법을 제안하고 실제 현장 사례 및 실험을 통하여 관련 정책개선 및 플랫폼 구축을 위한 이미지 분석 기술을 제시하고자 한다.
본 연구는 영화의 현장감, 사실감을 주기 위해서 많이 사용되는 롱테이크 촬영 기법에 대한 대학생의 인식에 대한 논문으로 대학생 92명에게 롱테이크 영상에 대한 인식부터 영상 시청 후 느낌, 만족도, 전망 등 13개의 설문을 실시하였다. 설문 참여자는 보건계열 23명, 자연계열 16명, 예체능계열 41명, 공학계열 13명으로 구성되었다. 설문 결과 롱테이크 영상에 대한 인지는 68.8%가 "알고 있다"였으며, 롱테이크 영상 시청 후의 느낌은 현장감(사실감) 68.8%, 긴장감 16.1%, 지루함 15.1% 순으로 나타났다. 롱테이크 영상 만족도는 "매우 만족" 16.1%, "만족" 31.2%로 나타났다. 롱테이크 영상에 대한 전망은 "매우 발전할 것이다" 17.2%, "발전할 것이다" 48.4%로 높게 나타났다. 롱테이크 영상과 일반 영상에 대한 선호도는 "롱테이크 영상" 67.7%, "일반 영상" 32.3%로 롱테이크 영상에 대한 선호도가 높게 나타났다. 향후 연구과제로는 20대 영화 및 영상 전공자들을 대상으로 하여 좀 더 심도 있는 설문을 하고자 한다. 그리고 국내 영화에서 스토리의 전개 과정에 따라 사용된 롱테이크 영상의 분석을 해 보고자 한다.
항공사진 촬영량이 증가함에 따라 품질검사 자동화의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기법으로 항공사진 내 구름을 분류 또는 탐지하는 실험을 수행하였고, 또한 위성영상을 학습자료에 포함시켜 분류 및 탐지를 수행하였다. 실험에 사용한 알고리즘으로는 GoogLeNet, VGG16, Faster R-CNN과 YOLOv3을 적용하여 결과를 비교하였다. 또한 구름이 포함된 오류영상 확보의 현실적 제한을 고려하여 항공영상만 존재하는 학습 데이터세트에서 위성영상을 활용한 추가학습이 분류 및 탐지정확도에 영향을 미치는지도 분석하였다. 실험결과, 항공사진의 구름 분류와 탐지에서 각각 GoogLeNet과 YOLOv3 알고리즘이 상대적으로 우월한 정확도를 나타냈고, GoogLeNet은 구름에 대한 생산자정확도 83.8% 그리고 YOLOv3는 구름에 대한 생산자정확도 84.0%를 보여주었다. 또한, 위성영상 학습자료 추가가 항공사진 자료의 부족 시 대안으로 적용가능 함을 보여주었다.
본 연구에서는 매립토의 세립분 함량이 파손된 하수관으로 인해 유발되는 지하 공동 및 지반함몰에 미치는 영향을 평가했다. 국내 강우 조건 및 지반 조건을 모사하였으며, 서로 다른 세 가지 세립분 함량(7.5%, 15%, 25%)을 적용해 지반함몰 모사시험을 수행했다. 모형지반을 조성한 뒤 하수관 손상부를 모사한 부분을 통해 지하수를 유입하고 배출시키는 과정을 두 차례 반복하며, 지표면 침하량 및 배토량을 측정했다. 또한 모형시험 중에 일정 시간 간격으로 디지털 이미지를 촬영하고 이를 PIV 기법을 통해 분석하여 내부 변위 및 변형(지하 공동 형성 과정)을 측정하였다. 시험 결과, 지하수 유입 및 배출 단계가 반복됨에 따라, 세립분 함량이 높을수록 배토량이 적고 지하 공동 형성이 억제되는 것으로 나타났다. 다만, 지표면 붕괴로 확인되는 지반함몰은 세립분 함량이 15%인 경우에만 발생했다. 이는 배토된 흙의 세립분 함량 변화를 통해 서퓨전(suffusion) 현상에 기인한 것으로 분석되어, 세립분 함량이 서퓨전 현상 발현에 미치는 영향과 이에 따른 지반 강도 변화에 대한 추가연구가 필요함을 확인했다.
본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 초음파 광학 영상 기반의 다중 모달 영상 기술에 대한 최신 연구 동향과 응용 가능성에 대해 조사하였다. 초음파 영상은 실시간 영상 기능을 가지고 있으며 인체에 상대적으로 안전한 특성으로 인해 의료 분야에서 다양한 질병의 진단에 사용되고 있다. 그러나 초음파 영상은 해상도가 낮은 한계가 있어 진단 정확도를 향상시키기 위해 다른 광학 영상과의 결합을 통한 다중 모달 영상 기술 개발 연구가 진행되고 있다. 특히 초음파 광학 영상 기반의 다중 모달 영상 기술은 각각의 영상 기법의 장점을 극대화하고 단점을 보완함으로써 질병 진단 정확도를 향상시킬 수 있는 수단으로 사용되고 있다. 이러한 기술은 초음파의 실시간 영상 기능과 광간섭 단층 영상 융합 기술, 초음파 광음향 다중 모달 영상 기술, 초음파 형광 다중 모달 영상 기술, 초음파 형광 시정수 다중 모달 영상 기술 및 초음파 분광 다중 모달 영상 기술 등 다양한 형태로 제안되고 있다. 본 연구에서는 이러한 초음파 광학 영상 기반의 다중 모달 영상 기술의 최신 연구 동향을 소개하고, 의학 및 바이오 분야에서의 응용 가능성을 조사하였다. 이를 통해 초음파와 광학 기술의 융합이 어떻게 진행되고 있는지에 대한 통찰력을 제공하고, 의료 분야에서의 진단 정확도 향상을 위한 새로운 접근 방식에 대한 기반을 마련하였다.
본 연구는 식물의 비사저감효과를 정량화하기 위한 기초연구로서 해안녹화에 적합한 식물을 선발하기 위해서 실시되었다. 이를 위해서 몇몇 초본식물을 현장식재한 후 식물 생장의 지표로서 시기별 식생 피복도 모니터링을 실시하였다. 문헌조사를 통하여 24종의 해안녹화식생 후보군을 선정하여 식생포지에 생육한 후, 내염성실험을 실시하여 갯기름나물, 갯패랭이, 땅채송화, 섬기린초, 좁은잎해란초, 큰꿩의비름, 털머위, 해국 등 7종을 선정하였다. 현장식재실험은 내염성실험에서 선정된 7종과 일반 초화류인 꿀풀과 좁은잎해란초 등 2종을 추가한 총 9종에 대하여 경상북도 울진 오산항 부근 해안가에 식재 포장을 설치하여 실시되었다. 각 식물별로 약 1년 동안 정기적으로 촬영된 사진을 이미지 프로세싱 기법으로 처리하여 최종적으로 피복도를 계산하여 시기별 변화 양상을 파악하였다. 그 결과, 섬기린초, 갯패랭이, 해국 등이 연중 높은 피복도를 나타낸 반면 꿀풀과 좁은잎해란초는 거의 모든 개체가 고사하여 매우 낮은 피복도를 나타내었다. 결론적으로 섬기린초, 갯패랭이, 해국 등이 해안녹화에 적합한 종으로 판단되었다. 추후 본 연구에서 선정된 식물들의 비사저감효과를 정량화하기 위한 풍동을 이용한 추가적인 연구가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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