본 논문에서는 오인식률 감소를 위한 다중 프레임 특징점 추적 정보 기반 이동 물체 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 이동 물체 탐지의 오인식과 추적의 속도 문제가 존재 하였다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 먼저, 카메라 이동 보상과 물체의 추적을 위해 다중 프레임의 코너 특징점과 옵티컬 플로우를 계산한다. 다음으로 다중 프레임 전-후방향 추적으로 옵티컬 플로우의 추적 오류를 감소시키고, 카메라 이동 보상을 위해 호모그래피와 RANSAC 알고리즘 기반으로 추적된 코너 특징점을 배경영역과 이동 물체 후보 영역으로 구분한다. 변환된 코너 특징점들 중 RANSAC에 의해 제거되는 이상점들을 군집화하고 일정 크기 이상의 이상점 군집 영역을 이동 물체 후보군으로 구분한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 Precision과 Recall 모두 향상됨을 쿼드로터 영상기반 탐지 및 추적 성능 실험으로 확인하였다.
본 논문에서는 근접 사진측량에 기반하여 모형 토조 내 지반의 변위를 측정하기 위한 연구를 진행하였다. 알루미늄 프레임 및 투명 아크릴로 제작된 실내 모형 토조 내에 토사를 채워 넣고, 하중 재하 장치를 이용한 하중 재하를 통한 토사의 변위를 사진측량 기법으로 측정하였다. 토조 내의 토사는 영상 기반 자동 매칭을 위하여 검은 모래 약 40%, 일반 모래 약 60% 혼합하여 영상 대비의 정도를 높일 수 있도록 계획하였다. 전처리 과정으로서 실험실 카메라 캘리브레이션을 통해 내부표정요소를 도출하였고, 토조 프레임에 배치된 기준점을 이용한 후방교회법을 통해 외부표정요소를 예측하였다. 이후 영상 매칭을 통해 하중 전, 후의 토사 변위 패턴을 측정하였으며, 영상 매칭 시 활용되는 매칭 윈도우 크기 및 영상 스무딩 정도를 변경 적용하여 그 결과를 평가해보았다. 실험 결과, 매칭 윈도우 크기 65×65픽셀의 경우 안정적인 변위 도출이 가능하였으며, 영상 스무딩은 매칭의 과대 오차를 감소하는 효과를 보여주었다. 이를 통해 사진 측량을 통한 토조 내 지반 변위 패턴을 도출할 수 있었다.
자동차의 부속 장비들은 용도에 따라 네비게이션, 전방 및 후방카메라, 스포일러, 선 바이저 등 다양한 것들이 채택되어 사용되고 있다. 이 중에서 선 바이저는 햇빛을 차단시켜 줌으로써 운전자의 시야 확보를 통해 안전운전을 돕는 역할을 한다. 이런 장점으로 많은 차량에 채택되어 사용되고 있는 추세이다. 그러나 대형의 플라스틱 제품들은 사출성형을 통해 생산하기까지는 웰드 라인, 충전부족, 플로우 마크, 미성형 및 변형 등 여러 가지 문제로 인한 어려움이 따른다. 본 연구는 차량용 대형 선바이저에 관한 것으로써 대형 제품을 사출 성형하는 데 발생될 수 있는 문제점을 먼저 파악하기 위해 선(先)행된 결과를 토대로 CAE 시뮬레이션을 수행하였다. 연구를 수행한 결과 첫째, 용융수지가 완전 충전되기까지 유동의 흐름을 파악할 수 있었다. 둘째, 유동선단부의 온도 편차가 $10^{\circ}C$정도로 매우 안정적임을 확인 할 수 있었다. 셋째, 성형품의 콜드 러너 취출(取出) 가능시간(약 70sec)을 구하였다. 넷째, 사출압력 및 형 체결력을 예측하여 사출 성형기의 능력을 구할 수 있었다.
횡단 유동장내에서 일어나는 분무 현상에 대하여 분사각 변화에 대한 특성과 단일 노즐 형상에서 노즐의 크기와 길이에 대한 분무 특성을 연구하였다. 노즐은 단일 구멍으로 직경이 0.5 ㎜이고 노즐 대 노즐길이의 비(L/D)는 1.0에서 6.0이며 이미지는 고해상 줌 렌즈를 이용한 CCD 카메라를 통해 얻었으며, SMD와 액적의 속도는 PDPA와 상용 프로그램인 Image Express를 사용하였다. 액체 제트의 궤적은 웨버수와 모멘텀비, 노즐형상 변화(L/D)에 영향을 받아 액주가 후방으로 휘어지는 현상이 나타났다. 분사각이 낮을 때(${\theta}$ < $90^{\circ}$)에 노즐 형상보다는 웨버수 증가가 액체 제트의 궤적에 더 크게 영향을 미쳤으며, 분사각이 높을 때(${\theta}$ > $90^{\circ}$)에 노즐 형상 변화에 의한 분열점 변화가 액체 제트의 궤적에 더 크게 영향을 미쳤다.
현재 출시되는 자동차는 운전자에게 편리성과 안정성을 보장해주기 위한 전자 기기장치들을 개발하여 시중에 보급하고 있다. 전자기기중 블랙박스는 현재 자동차 운행, 주차, 후진 시 도움을 주기위한 것이다. 이 블랙박스는 차량 사고 시에 꼭 필요하다. 이것들은 After-market을 통하여 많이 보급되어 있다. 하지만 이러한 제품들은 후방이나 전방의 영상만 알 수 있을 뿐, 운전 중이거나 사고 시에 좌우 측방과 전방의 자동차 경계의 영상은 확인 할 수가 없다. 하지만 시중에 나와 있는 전자기기장치들은 이러한 문제점을 해결해 줄 수가 없다. 이러하여 본 논문에서 제안하고자 하는 어라운드 뷰 알고리즘은 운전자가 자동차 운행 중 차량의 전후측방, 좌우측방의 영상을 통합한 블랙박스 설계를 제공하고자 한다.
목적: 본 연구는 체형검사 시 피험자의 선 자세(standing position)에서 두 발을 벌려 선 자세(normal standing position: NSP)와 두 발을 붙여 선 자세(straight standing position: SSP)가 각각 다른 체형검사 결과를 나타낼 수 있는지에 대하여 연구하고, 이미지 검사장치의 위치에 따라서도 다른 체형검사 결과를 나타낼 수 있는지에 대하여 연구하는 것이 목적이었다. 연구방법: NSP와 SSP에서 이미지 검사를 하여 두 자세의 사례 1과 사례 2의 인체형태를 비교하였다. 검사 시 카메라의 위치는 피검자의 후방 45 cm 지점에서 수직으로 2.3 m 위치의 카메라가 피검자 후면의 머리, 어깨, 등, 허리, 엉덩이, 종아리, 발뒤꿈치가 모두 포함되는 이미지를 캡처하였다. 캡처 시 피검자의 앞가슴이 나타나지 않도록 하였다. 결과: 체형검사 시 해부학적 자세의 생리적 특성은 생체이며, 이에 따라 인체의 후면이 보이게 수평면으로 관찰 하는 경우 NSP와 SSP 체형검사 결과 골반의 전방경사와 회전변위 이미지가 다르게 나타났다. 체간 신전 검사 결과에서 어깨, 팔, 목 주변 근육의 변형이 관찰되었다. 결론: 검사 시 NSP와 SSP의 골반의 위치 결과 이미지는 골반변위와 골반경사각이 다르게 평가되며, 체간의 신전을 유도하여 최대 신전 범위에서의 검사법에서 어깨 전면부 근육의 좌우 단축을 관찰 할 수 있는 것으로 나타나 체간의 신전을 유도하여 검사하는 방법도 유용한 방법으로 평가된다.
기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.
본 논문에서는 투영면 컨벌루션과 결정트리 분류기법을 사용하여 주변 환경이 복잡한 차량영상으로부터 실시간으로 번호판을 추출하고 인식하는 적응적 차량번호판 인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 고속도로 톨게이트와 주차장 출입구에서의 차량영상은 설치 카메라와 도로 환경에 따라 차량번호판의 크기, 각도변화, 주변잡음 등으로 매우 다양하므로 번호판 추출과 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 영상을 획득한 후 번호판 후보영역을 검출하고 진입 위치 변화에 따라 번호판의 기울기와 크기를 자동으로 보정하여 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 차량의 에지누적 분포와 번호판의 일정한 명암값 변화 빈도수를 누적한 투영면 컨벌루션과 체인코드를 사용하여 크기와 기울기가 일정하지 않은 번호판으로부터 번호판영역을 정확히 추출하고, 적응적 이진화 기법을 이용하여 문자를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로써 실험한 결과 복잡한 영상에서 전방 및 후방 차량영상으로부터 번호판 인식이 가능하였으며 각각 $98.8\%$와 $95.5\%$의 추출률과 분할된 문자영역에서 $97.3\%$와 $96\%$의 인식률 개선 결과를 나타내었다.
연구목적: 지게차에서 발생하는 산업재해를 감소시키기 위해서 재해 원인의 구체적 분석이 필요하다. 이 연구는 지게차에서 발생하는 사고유형별 재해사례를 분석하여 재해방지대책을 제시하고자 한다. 연구방법: 2021~2022년까지 지게차에서 발생한 중대 산업재해를 포함한 산업재해 분석을 위해 한국산업안전보건공단 재해 통계 자료를 활용하여 재해 분석을 하였다. 연구결과: 최근 2년간 사망 등 중대 재해자를 포함한 총재해자는 2,559명으로 2021년에 1,396명이었고, 2022년은 1,163명으로 파악하였다. 연간 재해자가 1,000명 이상 발생하는 중대한 산업재해 발생 장비의 규모별, 발생형태별 산업재해에 대해 재해 예방대책을 제시하였다. 결론: 지게차 재정지원사업 대상 근로자 수를 100인 미만으로 확대해야 할 필요가 있다. 「산업안전보건기준에 관한 규칙」 제86조 제7항 탑승 제한에 관한 단서 조항을 수정할 필요가 있다. 전·후방 카메라를 의무적으로 설치할 필요가 있다. 주행연동 안전띠를 의무적으로 설치할 필요가 있다. 라인 빔을 의무적으로 설치할 필요가 있다. 지게차 특별안전보건 교육 대상을 지게차 1대 이상 보유하고 있는 사업장으로 확대해야 하며 교육시간을 매년 16시간으로 재지정해야 할 필요가 있다.
연구목적: 지게차 산업재해 감소를 위해 제도적, 기술적, 교육적인 요인들로 구분하여 각 요인이 재해 감소에 영향을 미치는가에 관한 연구가 필요하다. 연구방법: 리커트 5점 척도를 기반으로 한 오프라인 설문지를 바탕으로 SPSS 18 프로그램을 사용하여 기술통계 분석, 타당도 분석, 신뢰도 분석 및 다중 회귀분석을 실시하였다. 연구결과: 다중 회귀분석 결과 재해감소에 대한 독립 변수인 제도적, 기술적, 교육적 요인이 종속변수인 재해 예방 분산의 약 62.5%를 설명하는 것으로 나타났다. 회귀모형 검증은 F=118.775, 유의확률 p<0.01로 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 결론: 첫째, 3톤 미만 전동식 지게차를 검사제도에 포함하여 재해를 예방할 필요가 있다. 둘째, 지게차 충돌 재해를 예방하기 위한 전·후방 카메라 설치와 지게차 라인 빔(Line Beam) 설치를 의무화할 필요가 있다. 셋째, 지게차 관련 특별교육을 매년 시행할 필요가 있고, 운전자 및 인근 근로자를 지게차 특별교육 대상에 포함할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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