원자력발전소 운전에 따른 경년열화 등에 의하여 원자력발전소 주요 기기 및 재료 등에 손상 발생 가능성이 있어 원자력법 및 관련 기술기준에서는 비파괴검사 방법을 이용하여 원자력발전소 주요 기기 및 배관의 용접부 등 취약 부위에 대한 건전성을 주기적으로 평가토록하고 있다. 이에 따라, 영광 6호기 가동중검사는 기기, 배관 및 구조물 비파괴검사, 압력용기 자동 초음파탐상검사, 원자로 내부 구조물 육안검사 및 증기발생기 전열관 와전류탐상검사로 구분하여 수행하였다. 원자력발전소 계통의 주요기기에 대한 비파괴검사 결과, 기기, 배관 및 구조물과 원자로 압력용기 용접부에 대해서는 특이 사항 발생 없이 적용 규격에 만족되고 건전한 것으로 최종 평가되었다. 특히, 배관 용접부에 대한 초음파탐상검사는 영광 5호기에서와 마찬가지로 ASME Code Sec. XI 1995년도 판에 따라 기량검증(Performance Demonstration : PD) 방법을 적용함으로써 검사 신뢰도를 확보하였다는데 큰 의미가 있다.
골 전이 암은 여러 장기에 생긴 암이 질병이 경과함에 따라 뼈로 옮아가는 것으로서, 암 환자에게서 주로 발생하는 합병증 중 하나이다. 골 전이는 골 용해성 전이와 골 형성성 전이로 구분되며, CT에서 골 전이의 진단은 임상적으로 매우 유용할 수 있으나, 많은 판독건수로 인하여 중요한 병변이 간과되는 경우가 많고, 이를 통해 골 전이 암을 조기에 진단하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 흉부 CT의 단층 영상들을 3차원 볼륨 데이터로 구성하여 3차원 영상처리 알고리즘을 적용하여 골 전이 병변을 검출하고 3차원 가시화를 수행하였으며, 총 10개 데이터에 대해 민감도를 측정한 결과, 골 형성성 병변이 평균 94.1%, 골 용해성 병변이 평균 90.0%의 값을 나타내어 골 전이 진단에서의 활용에 대한 높은 가능성과 잠재적인 유용성을 확인할 수 있었다.
2012년 12월 31일을 기점으로 지상파 아날로그 방송이 종료되고 디지털 방송으로 전환되게 된다. 따라서 아날로그 방송에서는 크게 느껴지지 못했던, HDTV 영상 화질에 대한 문제가 대두되고 있다. 디지털 방송에서 영상의 스트리밍 서비스를 위하여 실시하는 MPEG압축 방식은 콘텐츠의 블록형 잡음을 발생시킨다. 이러한 블록형 잡음을 현재는 사람의 눈으로 판별하고 있는데, 육안검수의 경우 객관적이지 못하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는, HDTV 영상 화질에서 사람의 시각이 민감하게 반응하는 블록형 잡음에 대하여, 원본비참조 방법으로, 블록형 잡음을 검출한다. 그리고 검출된 블록형 잡음의 분포를 측정하여, 눈에 띄는 블록형 잡음의 수치를 정량화 한다. 본 연구를 통해 육안검사에 의한 블록형 잡음이 자동화된 툴을 이용하여 객관적으로 측정됨으로써, 정보통신의 영상 발전에 기여 할 것이다.
3 차원 영상 모델링은 자동 시각적 검사와, 비파괴 검사분야에서 절실히 요구되고 있는 연구 분야이다. 또한 그것은 생의학연구, 의료, 수술계획과 정교성이 요구되는 중대한 수술 (안면 절개) 등에 매우 유용하다. 영상처리 및 분석 기술은 3 차원 의료 영상 정보의 질올 높여 주는데, 의료정보를 정확하고 빠르게 분석하는 일은 용이하지 않다. 본 논문에서는 향상된 3 차원 의료영상의 가시화를 위하여 사면체 분할법에 의한 모델링 방법을 제안한다. 이 방법에서는 트라이 베리에이트 구간별 선형 보간법이 구축된 사면체영역에 걸쳐 적용된다. 그리고, 등면, 색채 윤곽, 슬라이싱 등 가시화 방법들도 논의된다. 이것은 마칭큐브스 알고리즘으로 인해 제기되는 불확실한 경우가 발생하지 않고, 자료 감축의 효과도 가져올 수 있으므로 보다 정확하고 빠른 의료정보 분석에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 그리고, 자료 감축으로 인한 정확도의 감소가 발생할 경우에는 최소제곱을 바탕으로 한 사면체 세분할을 사용하여 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
우정사업본부 소속 4만명의 우체국 종사자들은 국민들에게 우편, 예금, 보험 등 우정서비스를 제공하고 있다. 현대 산업의 발전으로 기계는 자동화되고 있지만 작업 현장은 여전히 노동집약적 작업환경으로 각종 산업재해 발생 우려가 높은 업종이다. 안전사고를 줄이기 위해서는 안전의식이 변화하여야 하며 특히 안전보건교육이 효과적으로 실시되어야 개인의 안전의식이 고취될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 공영우편업 물류센터에 근무하는 종사자를 대상으로 안전보건교육의 실태와 효과에 대해서 설문조사를 실시하였다. 설문조사의 주요결과를 살펴보면 기술적 경험, 전문 자격을 갖춘 강사를 선호하는 경향을 보였으며 효율적인 안전교육을 위하여 교육 횟수를 늘리고 현장실사 및 시청각 위주의 교육과 실습을 통한 직접 참여교육이 도움이 되는 것으로 분석되었다. 이를 기반으로 안전보건 의식향상을 위한 효율적인 안전보건교육 방안을 제시하였고, 추후 기초자료로 제공하고자 하였다.
천구상에서 빠르게 움직이는 인공위성, 우주잔해물 및 빠른 속도의 지구접근천체 등과 같은 고속이동천체들은 별들을 추적하며 관측한 영상에서 선 형태의 궤적으로 나타나게 된다. 이 논문에서는 이러한 궤적을 검출해내기 위해 개발한 궤적탐지 알고리즘에 대한 소개와, 개발된 알고리즘을 이용한 YSTAR-NEOPAT 영상분석결과에 대해 기술하였다. 알고리즘은 기본적으로 외곽선 추적방법을 이용하였으며, 벌들이 밀집한 곳에서의 검출효율을 높이기 위해 차감영상기법을 사용하였다. 알고리즘의 수행속도 테스트 결과, 궤적탐지에 소요되는 시간은 1초 미만으로 대용량 자료의 실시간 분석에도 사용이 가능한 것으로 나타났다. 또한, 검출 결과를 GIF 영상으로 저장함으로써, 눈으로 직접 확인할 수 있도록 하였다. 총 7,000여 장의 YSTAR-NEOPAT 영상을 분석한 결과, 약 700개의 궤적을 발견하였으며 발견된 궤적들 중 고속이동천체는 시계열 영상에서 여러 장에 걸쳐 연속적으로 나타나는 특성을 이용하여 기타 다른 궤적들과 구별해 낼 수 있었다. 이렇게 발견된 고속이동천체는 모두 인공위성 혹은 우주잔해물인 것으로 나타났으며, 기타 궤적들은 우주선 및 유성인 것으로 분류되었다.
최근 빈번한 재난, 재해발생으로 인해 구조물의 점검 및 유지관리가 국가적으로 매우 중요한 요소가 되었다. 구조물 점검은 대부분 인력에 의한 육안조사에 의존하고 있어, 취득 자료의 객관성 결여 및 환경적 특성에 따른 접근성의 한계로 인한 정량적 자료 취득이 불가한 경우도 발생되고 있다. 따라서 이러한 직접적인 육안조사의 한계성을 극복하고, 표준화된 조사데이터 수집을 위해서 비접촉식 자료 취득 방법인 레이저스캐너를 활용하여 구조물의 변상을 탐지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 현재까지는 현장에서 레이저스캐너를 이용하여 취득된 점군자료를 수동적으로 변상에 의한 기하학적 특성을 다시 정의해야 하는 작업이 요구되었다. 본 연구에서는 인력접근의 한계성을 고려한 자동화된 유지관리 적용을 위해 레이저스캐너의 반사강도를 이용하여 구조물의 열화에 따른 위해요인(백태, 누수, 박리 등)을 탐지할 수 있는 방안을 모색하였다. 연구수행결과 백태, 누수, 박리와 같은 구조물의 열화현상에 대한 탐지가 가능하였으며, 변상유형에 따른 반사강도 특성을 규명함으로써, 향후 유지관리 시 자동화된 변상유형 분류 및 폴리곤 영역의 객체화 가능성을 확인하였다. 구조물의 점검 및 유지관리 측면에 있어 레이저스캐너의 반사강도를 이용하는 방법은 매우 효과적인 것으로 결론을 얻었다.
인력기반의 점검보다 안전하고 효율적인 자동화 점검을 위하여 스캐닝 기술 개발이 가속화되고 있다. 컴퓨터비전 기술을 활용하여 수집된 이미지로부터 시설물 손상을 자동으로 검출하는 연구도 증가하고 있다. 이미지의 픽셀 크기, 품질 및 수량은 손상 자동 검출을 위한 딥러닝이나 이미지 처리 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 딥러닝기반 손상 자동 검출을 위한 이동식 터널 스캐닝 시스템의 카메라 성능과 고품질의 원시 이미지 데이터 취득을 위한 기초연구로, 이미지의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기법을 제안하려고 한다. 40 km/h의 이동속도 모사가 가능한 패널 장치에 테스트차트를 부착하고 국제표준 ISO 12233방법으로 실내시험을 수행하였다. 기존의 이미지 품질 평가기법들을 적용하여 실내실험에서 얻어진 이미지의 품질을 평가하였다. 카메라의 셔터스피드는 이미지에 발생하는 모션블러와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되었다. 이미지 품질 평가 기법 중 하나인 modulation transfer function (MTF)는 이미지 품질을 객관적으로 평가할 수 있으며, 시각적 관찰과 일치하는 것으로 판단되었다.
LiDAR 측량은 고밀도로 정확하게 거리를 측정하는 장점 때문에 지표면과 지표면 위의 객체를 3D 모델링하는데 사용되는 주요기술 중의 하나이다. 본 연구의 목적은 고밀도 LiDAR 데이터와 RANSAC 알고리즘을 이용하여 자동으로 철도전력선을 탐지하고 모델링하는 방법을 개발하는데 있다. 철도전력선을 탐지하기 위하여 레이저 데이터의 다중반사 특성과 철도전력선에 대한 형상정보를 이용한다. 이를 위한 프로세스는 최초 단위라인을 찾기 위한 직육면체 분석과 라인 추적, 연결 그리고 색인 작업으로 구성되며, 반복 RANSAC과 라인 파라미터를 구하기 위한 최소제곱법이 모델링을 위하여 사용된다. 철도전력선의 경우에는 정확도 확인을 위한 실측자료를 구하는 것이 매우 힘들어서 정량적인 정확도 평가가 어려우나 모델에 대한 레이저점군의 표준편차는 x-y 및 z 좌표 각각 8cm와 5cm로 양호하였고, 육안 검사에 의한 완성도면에서도 원 데이터와 비교할 때 모든 철도전력선 라인이 탐지 및 모델링된 것을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 방법의 모든 과정은 완전히 자동화하였으며, 특히 다수의 전력선이 복잡하게 설치된 지역에서도 적용될 수 있도록 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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