원전 해체 및 사고 시 신속한 제염작업을 위해서는 감마선원에 대한 정확한 정보가 필수적이다. 제거해야할 감마선원의 위치를 보다 효율적으로 나타내기 위하여 실측영상을 기반으로 한 공간영역을 생성하고. 방사선원의 분포를 표현함으로써 보다 신속하게 감마선원의 제염작업을 수행할 수 있다. 기 개발된 감마선 영상화 장치는 감마선원에 대한 탐지 후 가시영상과 중첩하여 2차원 영상만을 제공하고 있지만 선원까지의 거리정보 등은 나타내지 못하고 있다. 본 논문에서는 보다 효율적인 제염작업을 위해 감마선원에 대한 분포정보와 함께 거리값을 기반으로 한 3차원 모델링 결과의 산출하고 사용자가 직접 확인할 수 있는 가시화 및 운용환경 개발에 대하여 연구하였다. 본 논문의 결과는 향후 스테레오기반의 감마선 탐지장치의 성능개선을 위해 활용될 것이다.
소음원의 특성을 규명하는 방법론들을 각각 맵핑의 개념으로 통합하여 살펴 보았다. 방위각 추정 방법론에 근간을 둔 소음원 위치 탐지 방법과 같이 소음원의 등가 단극음원 크기 및 위치들을 추정하는 기본적인 방법들로 부터 보다 많은 계측 기기 및 탐촉자와 함께 상당히 정교한 데이터 처리를 수행하여야 하는 인텐시티를 이용한 음장 맵핑(mapping) 홀로그래피를 이용한 관심음장 전체의 3차원 맵핑 등 실로 다양한 방법을 관찰하였다. 결국은 가장 많은 탐촉자를 사용하는 측정 시스템이 보다 많은 음장의 정보를 제공하므로서 가장 탁월한 방법론이라 할 수 있다는 지극히 자연 스러운 결론을 낼 수 있다. 이것은 특히 탐촉자 자체의 가격이 저렴해져 가는 추세인 점과 소형화하는 추세를 감안하여 봄과 동시에 공간상의 물리적인 의미 즉 파수영역에 대한 보다 폭 넓은 이해를 통한 시간, 공간, 주파수, 파수영역 즉 확대된 차원에서의 음장, 소음에 대한 이해를 갖을 수 있다는 면에서 또다른 가치를 부여할 수 있는 것이다.
소음원의 특성을 규명하는 방법론들은 방위각 추정 방법론에 근간을 둔 소음원 위치 탐지 방법과 같이 소음원의 등가 단극음원 크기 및 위치들을 추정하는 기본적인 방법들로부터 보다 많은 계측기기 및 탐촉자와 함께 상당히 정교한 데이타 처리를 수행하여야 하는 인텐시티를 이용한 음장 맵핑(mapping) 홀로그라프를 이용한 관심음장 전체의 3차원 맵핑등 실로 다양하다 할 수 있다. 결국은 가장 많은 탐촉자를 사용하는 측정 시스템이 보다 많은 음장의 정보를 제공하므로서 가장 탁월한 방법론이라 결정할 수 있다. 이것은 특히 탐촉자 자체의 가격이 저렴해져 가는 추세인 점과 소형화하는 추세를 감안하여 봄과 동시에 공간상의 물리적인 의미 즉 파수영역에 대한 보다 폭 넓은 이해를 통한 시간, 공간, 주파수, 파수영역 즉 확대된 차원에서의 음장, 소음에 대한 이해를 갖을 수 있다는 면에서도 가치 있다고 할 수 있다.
다시기 고해상도 영상에 존재하는 건물의 위치 및 형태학적 왜곡은 건물의 변화탐지를 어렵게 만드는 요인 중 하나이다. 이를 해결하기 위하여 부가적인 3차원 지형정보 및 딥러닝을 활용한 연구가 수행되고 있지만, 실제 사례에 적용되기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 건물의 효율적인 변화탐지를 수행하기 위하여, 건물의 위치 정보뿐만 아니라 건물 간 위상정보를 활용하는 방안을 제시한다. 다양한 비연직 영상에서의 건물을 학습하기 위하여 SpaceNet v2 데이터셋을 사용하여 Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)을 학습하였으며, 건물 객체를 탐지하여 중심점을 노드로 추출하였다. 추출한 건물 노드를 중심으로 서로 다른 두 시기에 대해 각각 TIN (Triangulated Irregular Network) 그래프들을 형성하고, 두 그래프 간 구조적 차이가 발생한 영역에 기반하여 변화 건물을 추출하기 위해 그래프 유사도와 노드의 위치 차이를 반영한 변화 지수를 제안하였다. 최종적으로 변화 지숫값을 기반으로 두 그래프 간 비교를 통해 새롭게 생성되거나 삭제된 건물을 탐지하였다. 총 3쌍의 테스트 영역에 대해 제안한 기법을 적용한 결과, 건물들 간 연결성의 변화를 고려함으로써 기복 변위에 의해 서로 다른 시기간 동일 건물 쌍을 판단하기 어려운 경우에도 변화가 발생한 건물을 적절하게 탐지하는 것을 확인할 수 있었다.
전파 고도계는 비행체의 직하방으로 펄스를 발사하고 펄스의 왕복 도달 시간을 거리로 환산하여 고도를 탐지하는 시스템으로써, 이착륙하는 항공기가 지면에 충돌하는 것을 방지함은 물론, 위성에 탑재되어 전 지구 해수면의 고도를 수 mm의 정밀도로 관측하기도 한다. 그러나 전파 고도계는 넓은 swath 내의 모든 데이터를 취득하여 이의 평균치로 고도를 측정하기 때문에 해수면과 같이 편평한 지역에서는 정밀 고도 추출이 가능하지만, 지면과 같이 변화가 심한 지형에서의 고도 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 이러한 한계를 개선하기 위하여 본 연구에서는 지표면의 고도뿐만 아니라 3차원 위치 좌표까지 효과적으로 추출할 수 있는 간섭계 레이더 고도계 (Interferometric Radar Altimeter, IRA) 신호처리 알고리즘을 제안하였다. 이 방법은 세 개의 센서를 이용한 레이더 간섭기법 (Synthetic Aperture Radar Interferometry, InSAR)을 통하여 비행체로부터 최근거리에 위치하고 있는 타겟의 3차원 지상 좌표를 정밀하게 추출하는 신호처리 기법이다. 본 연구에서는 제안된 신호처리 기법의 정밀도를 분석하기 위하여 약 3,500여 개의 포인트 타겟을 설정하고, RAW 데이터 시뮬레이션 및 70회의 정밀 좌표 추출 시뮬레이션을 수행하였다. 추출된 좌표와 포인트 타겟 간 오차의 평균과 표준편차, Root mean square errors (RMSEs)를 계산하였고, 이러한 결과로부터 IRA 처리 기법의 좌표 추출 정밀도를 분석하였다. 관측 결과 오차의 평균은 x, y, z 방향으로 각각 -0.40 m, -0.02 m, 4.22 m 이며, 오차의 표준편차는 3.40 m, 0.30 m, 4.60 m, RMSE는 각각 3.40 m, 0.30 m, 6.20 m 로 나타났다. y축 방향으로의 오차는 다른 방향에 비해 매우 작았으며, 이는 간섭기법의 정밀도가 높기 때문이다. 이러한 결과는 고도만을 파악할 수 있었던 기존 전파 고도계의 한계를 넘어 제안된 IRA 처리 기법으로 정밀하게 지표면의 3차원 위치를 추출할 수 있음을 지시한다.
본 논문에서는 누설에 의한 플랜트 대형사고 방지를 위한 기술로써, 다채널 음향 센서 모듈을 활용해 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서 배관 누설 소음을 탐지할 수 있는 시스템을 설계하고 검증한다. 정사면체 형태로 배열한 4채널 마이크로폰을 하나의 센서 모듈로 설계해, 3차원 음향 인텐시티 벡터를 측정한다. 잔향 및 반향 영향이 큰 환경에서는 센서 모듈 각각의 인텐시티 벡터 측정 오차가 평균적으로 증가하기 때문에, 다수의 센서 모듈을 현장에 배치하여 실제 음원 위치를 추정해야 한다. 따라서, 여러 쌍의 센서 모듈로부터 얻은 3차원 벡터 간 교점을 이용해 음원이 위치한 지점들을 추정해내고, 해당 지점들 중 이상치(예, 반사의 영향으로 현장 외부로 추정된 지점, 주변 구조물에 의한 회절 영향으로 평균 지점에서 먼 지점으로 추정된 지점 등)를 검출해 제외하는 알고리즘을 제안하였다. 현장의 도면상에 누설음 추정 위치 좌표를 1 s 이내에 가시화해 실시간으로 누설음이 발생한 위치를 발견해 즉각적인 대응이 가능한 시스템을 구성하고 검증한다. 본 연구는 대형 플랜트의 사고 대응 능력 향상 및 안전성 확보에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권9호
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pp.1163-1169
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2014
$CO_2$ 가스 기포 탐지 기술 개발을 위한 예비연구로 인위적으로 발생시킨 수층의 $CO_2$ 가스 기포 플룸을 다중빔음향측심기, 단일빔음향측심기 그리고 천부지층탐사기(SBP)를 이용해서 탐지 비교하였다. 인위적으로 발생시킨 기포의 상승속도는 가스 탱크에서 압축된 가스의 강제적인 누출이 영향을 미쳐 기존 자료보다 높게 나타나는 것으로 판단된다. 다중빔음향측심기는 단일빔 음향장비에 비하여 넓은 범위를 탐지할 수 있고 가스 누출 위치 및 수층에서 가스 플룸의 3차원적인 정보를 제공하고 있다. 따라서 다중빔음향측심기는 단일빔의 음향장비 보다 더 뚜렷한 가스 플룸을 탐지할 수 있으나, 상호보완적으로 동시에 운영하면 보다 효과적인 탐지기술을 확립할 수 있다. 향후, 본 연구는 특정가스의 음향학적 특징을 파악하여 정량적, 정성적 탐지 기술 향상에 기여하고자 한다.
장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
경북 문경군 가은읍 가은역 일대 석회암 분포 지역에서 지하 공동의 위치 및 발달 양상을 파악하기 위하여 고정밀 중력탐사를 하였다. 측점 간격은 4m로 하여 모두 약 1,100 측점에서 중력을 측정하였다. 잔여 부게 이상도에서 가장 낮은 중력 이상대를 지나는 3개의 측선에 대하여 MS(minimum support) 역산으로 밀도 분포 단면을 작성하였다. 또한, growing body 역산을 이용하여 3차원 밀도 분포 영상을 구하였다. 2차원과 3차원 밀도 분포도는 공동이 발달한 지역을 잘 가리키고 있으며, 석회암이 지하수에 부분적으로 용해되어 복잡한 형태의 공동 시스템을 구성하고 있고 부분적으로는 상당히 얕은 곳까지 발달해 있을 것으로 해석된다.
본 연구는 정신지체 장애인들의 인지-지각적 특성에 따라 컴퓨터 인터페이스를 최적화 시켜 그들의 정보처리를 극대화시킬 수 있는 디자인 요소를 밝히고, 그러한 디자인 요소 혹은 차원으로 자극이 컴퓨터 모니터에 제시되는 위치, 크기 그리고 이동거리를 변화시켜 그에 따른 자극 탐지 수행을 측정하고자 하였다. 실험 1에서는 자극이 가지는 정보량(0, 1, 그리고 2 비트)과 자극 이동거리(8, 10, 12, 그리고 16 픽셀)에 따른 정상집단과 정신지체아 집단의 민감도(d') 차이를 분석하였고, 실험 2에서는 각 정보량 상황에서 자극의 크기(5, 10, 15, 그리고 20 픽셀)와 이동거리에 따른 민감도 차이를 측정하였다. 또한 실험 3에서는 자극 제시위치(좌/상, 좌/하, 우/상, 그리고 우/하)에 따른 민감도의 차이를 살펴보았다. 각 실험에서 피험자들은 목표자극을 탐지하였을 때, 반응키를 신속하게 누르도록 지시를 받았다. 실험 결과는 정보량이 적고, 자극의 움직인 이동거리가 크며, 자극의 크기가 클수록 정신지체아의 민감도는 더 높은 것으로 나타났다 또한 자극이 화면의 좌측 상단에서 제시되었을 때의 민감도가 가장 높았으며, 우측하단에서 제시되었을 때 가장 낮았다. 이러한 결과들은 디자인 요소 중, 자극의 이동거리와 크기를 적절히 증가시킴으로써 정신지체인의 주의집중을 높이고 그로 인한 정보처리를 상승시킬 수 있음을 시사한다. 또한 무관자극이 없는 정보량 0비트의 전범위 주의탐색상황과 자극이 화면의 좌측상단에 제시되어질 때, 정신지체아는 보다 쉽게 정보를 인식할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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