농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.
지속적으로 우주파편이 증가하고 있는 상황에서 국가 우주자산을 안전하게 보호하고 우주개발국으로서 우주환경 보호에 관심을 가지는 것은 중요하다. 우주파편의 급격한 증가를 막기 위한 효과적인 방법 중 하나는 충돌위험이 큰 우주파편들, 그리고 임무가 종료된 폐기위성을 직접 제거해 나가는 것이다. 본 논문에서는 영상기반 우주파편 추적시스템의 안정적인 인식모델을 위해 인공신경망을 적용한 연구에 대해 다루었다. 한국항공우주연구원에서 개발한 지상기반 우주쓰레기 청소위성 테스트베드인 KARICAT을 활용하여 우주환경이 모사된 영상을 획득하였고, 깊이불연속성에 기인한 영상분할 후 각 객체에 대한 구조 및 색상 기반 특징을 부호화한 벡터를 추출하였다. 특징벡터는 3차원 표면적, 점군의 주성분 벡터, 2차원 형상정보, 색상기반 정보로 구성되어있으며, 이 범주를 기반으로 분리한 특징벡터를 입력으로 하는 인공신경망 모델을 설계하였다. 또한 인공신경망의 성능 향상을 위해 입력되는 특징벡터의 범주에 따라 모델을 분할하여 각 모델 별 학습 후 앙상블기법을 적용하였다. 적용 결과 앙상블 기법에 따른 인식 모델의 성능 향상을 확인하였다.
산림조사는 산림보전 및 산림자원개발을 위한 기초자료로 주기적인 데이터 취득과 관리가 이루어지고 있다. 하지만 현재 우리나라의 산림조사는 단순한 산림의 현황을 파악하는 조사가 대부분이며, 공간정보로서 다양한 활용이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 무인항공 스캐너를 이용하여 산림지역의 자료취득 및 처리를 수행하고, 성과물의 분석을 통해 효율적 산림조사 방안을 제시하고자 하였다. 무인항공 스캐너는 식생 하부의 지면을 추출할 수 있기 때문에 산림지역 관리를 위한 DEM을 효과적으로 생성할 수 있으며, 기존의 사진측량방법에서 불가능한 정확한 지형 데이터의 생성으로 산림조사 및 관리를 위한 공간정보로써 활용이 가능하다. 또한 산림지역에서 전력선과 식생간의 간격 측정이나 송전선로 관리에 이용될 수 있다. 식생의 조사를 위한 정확한 연직방향의 거리 측정이 가능하기 때문에 기존 방법에 비해 수고측정의 정확도 및 작업의 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 향후 무인항공 스캐너의 활용은 산림지역에서의 데이터 취득 효율성을 향상시킬 것이며, 기존의 인력에 의한 조사에 비해 정확도 개선 및 경제성 확보에 기여할 것이다.
가로수는 도시 환경 개선을 위한 중요한 개체이다. 특히 도시 협곡에서 가로수 높이는 대기 오염물질의 제거에 큰 영향을 미치는 요소로써 높이를 정확히 측정해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 수목의 높이 측정을 위해 대상지역의 무인항공기 영상을 정밀하게 보정하여 스테레오 영상 기반으로 수목의 높이를 추출하는 방식을 시도해보았다. 무인항공기의 영상 정렬은 공선방정식 기반의 SfM(Structure from motion) 방식을 적용하였으며 보정된 영상을 수치도화기에 적용하여 도시 협곡지역의 가로수 높이를 측정하였다. 가로수와 인접 건물의 높이를 함께 취득하였으며 정확한 지물의 높이 계산을 위해 도로면의 평균높이를 함께 산출하여 처리하였다. 그 결과로 수목의 높이 측정 및 건물과의 상대적인 높이값 차이 산출을 수치도화기를 이용한 육안 분석을 통해서 빠르게 할 수 있음을 확인하였다. 이는 무인항공기를 이용하여 별도의 3차원 포인트 클라우드를 제작하지 않고도 건물과 수목의 상대적인 높이 차이를 산출할 수 있음을 의미한다. 또한 비전문가도 활용할 수 있다는 장점이 있다. 향후 사용자가 영상 내 수목이나 건물의 한 지점을 선택하면 자동으로 해당 개체의 높이값을 추출하는 연구 및 영상에서 자동으로 수목을 추출한 뒤 수고가 함께 취득되는 연구가 수행되어야 하며, 이러한 기술의 개발 및 연구는 이후 도심지내 환경 정책 및 가로수 등의 현황파악에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.
조선 및 해양플랜트 산업은 복합 및 대형화됨에 따라 유지보수 및 검사 시스템이 중요해지고 있다. 최근 작업자의 작업이해도 향상과 효율을 높이기 위해 증강현실기반 유지보수 및 검사 시스템이 많이 주목받고 있는데, 증강되는 모델과 현실정보 간의 정확한 정합이 이루어지지 않아 작업에 오히려 혼동을 초래하는 일이 자주 발생한다. 이를 위하여 실모델에 특정 이미지를 부착하는 마커 기반 증강현실 기술이 사용되었으나, 조선 및 해양플랜트 산업 특성상 마커의 훼손 가능성이 있으며, 카메라가 명확히 마커 전체를 검출할 수 있어야 하기 때문에 작업자와 마커 간의 충분한 공간을 필요로 한다. 본 연구에서는 이러한 기존 증강현실 시스템의 한계점을 극복하기 위하여 마커리스 기반 증강현실을 활용하여 조선 및 해양플랜트 산업에서 가장 많은 공정을 차지하고 있는 파이프 시스템을 대상으로 정확하게 실 모델을 인식하고 해당 모델에 가상 CAD모델을 정합하는 방법론에 대해 연구하였다. 본 시스템을 통해 현실 작업자의 자세와 제한적인 환경에 따른 증강모델의 비틀림 현상을 개선하고 작업 이해에 혼동을 주는 현상을 없앨 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.
식물의 초장은 작물의 생육상태를 가시적으로 파악 할 수 있는 생육지표로 수량과 상관성이 높아 작물 육종이나 재배 연구에 널리 사용된다. 초장과 같은 작물의 생육특성 조사는 전통적으로 자를 이용하여 사람이 직접 조사하였으나 최근 센싱, 영상 기술이 발전하면서 작물의 생육을 효율적으로 조사하기 위해 생육계측 기술을 디지털 전환하려는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 넓은 범위에 걸쳐 정밀한 측정이 가능한 레이저 스캐너를 사용하여 다양한 질소 시비 수준에서 재배된 벼 군락의 높이를 측정하고 실측 초장과 비교 분석을 수행하였다. 군락의 높이는 레이저 스캐너로 수집된 포인트 클라우드의 상위 1% 점의 높이를 계산하여 측정하였다. 상위 1% 점의 높이를 이용하여 추정한 초장이 실측 초장과 가장 높은 결정계수를 보였고(R2 = 0.93, RMSE = 2.73), 선형회귀식을 도출하 여 이를 근거로 레이저 스캐너로 측정된 군락의 높이를 실측 초장으로 변환하였다. 질소 시비 조건 및 생육 시기별로 수집된 실측 초장과 추정 값(레이저 스캐너로 측정된 군락 높이 기반으로 계산된 초장)을 종합하여 벼의 생육그래프를 도출한 결과, 레이저 스캐너 기반 초장 측정 기술이 벼의 초장과 생육을 평가하는데 충분히 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후, 레이저 스캐너에서 도출된 3차원 영상은 작물 군락의 생육량 추정, 작물 초형 분석 등에 적용 가능할 것으로 판단되며, 기존 작물 생육조사 방식의 디지털 전환을 위한 기술로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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