일반적인 비디오 월 시스템과 달리 스마트 시티 환경에서 통합 모니터링에 사용하는 비디오 월 시스템은 다양하고 많은 영상과 이미지, 텍스트를 동시에 표시할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 동시에 모니터링 가능한 영상 개수에 제한이 없고 모니터 화면 배치를 제약 없이 구성할 수 있는 IP 기반 비디오 월 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다수의 디스플레이 서버와 월 제어기, 영상 공급 장치로 구성되어 IP 네트워크를 통해 서로 통신한다. 디스플레이 서버는 영상 공급 장치로부터 직접 영상 스트림을 수신하고 디코딩한 후 장착된 모니터 화면에 표출하기 때문에 비디오 월 전체 화면에 더 많은 영상을 동시에 표시할 수 있다. 한 영상을 복수의 디스플레이 서버에 장착된 여러 화면에 걸쳐 표시할 때는 한 디스플레이 서버만 영상 스트림을 수신해서 IP 멀티캐스트 통신을 이용해 다른 디스플레이 서버에게 전달하는 방식을 이용해 네트워크 부하를 줄이고 영상 프레임을 동기화한다. 실험 결과, 영상 개수가 증가함에 따라 더 많은 수의 디스플레이 서버로 구성된 시스템이 더 나은 디코딩과 렌더링 성능을 보이고 디스플레이 서버를 계속 확장해도 성능 저하가 없음을 확인했다.
탄약 등 화약류는 운용 특성 상 반복 및 재현이 불가능한 1회성 품목이다. 시험 과정의 신뢰성, 시험 결과의 신뢰성 확보는 총포 및 탄약의 성능 평가에서 중요한 요소라고 할 수 있다. 사격 후 포강내 압력은 총포류 수락시험, 탄약류 성능 시험 등에서 중요한 값이므로 정확한 계측이 요구된다. 강내 압력은 Cu 계열의 동구게이지를 이용하여 측정한다. 변형된 동구의 압착량은 길이-압력 변환표 또는 변환식에 의해 압력으로 환산된다. 따라서 압착량의 정확한 계측은 압력 값의 정확한 추정과 직결된다. 현재 압력 측정은 작업자에 의해 수동으로 측정되고 있으며, 이는 측정 결과의 신뢰성 측면에서 오차(human error)를 항상 내포하고 있다. 이에 본 연구에서는 계측 오차 발생 요인을 분석하고, 오차를 줄이기 위해 동구 변형량 자동 측정 시스템을 개발하였다. 접촉식 프로브 센서 및 광학계를 이용하여 자동으로 동구 변형 정도를 측정할 수 있도록 하였으며, 동구의 안정적 거치를 위한 지그 또한 설계하였다. 측정 시스템의 운영 및 측정 결과의 분석을 위해 전용 SW 또한 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 자동 측정 시스템은 향후 탄약 저장신뢰성평가시험, 총포 탄약 수락시험 및 기술시험 등에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 하이브리드 굴절/회절광학소자를 이용한 초슬림 모바일 카메라 렌즈를 보고한다. 먼저 앞서 보고된 23개의 광학 설계 사양 분석을 통해 전장길이(total track length) 최소화를 위하여, 광시야 렌즈 설계에서 일반적으로 적용되는 음(-)의 렌즈를 제1렌즈로 사용하는 리트로포커스(retrofocus) 타입이 아닌, 양(+)의 렌즈가 제일 먼저 선행하는 텔레포토(telephoto) 타입을 선택하였다. 이후 초기 최적 설계 및 제르니케 다항식 기반 수차 분석을 통한 보정 설계를 진행하였으며, 보정 설계 과정에서 잔여 구면색수차(chromatic spherical aberration)의 효과적 제거를 위하여 굴절 및 회절이 결합된 하이브리드 렌즈 1매를 적용하였다. 적용된 최종 설계는 하이브리드 렌즈 1매 포함 총 6매의 렌즈를 이용하여 F/2.0, 화각 90°, 유효초점길이 2.23 mm, 전장길이 3.7 mm를 달성하였고, 결과적으로 1.7의 낮은 전장길이 대 초점길이 비 즉, 텔레포토비(telephoto ratio)를 달성하였다. 동일 전장길이를 갖는 하이브리드 렌즈 미적용 비교 설계 대비, 공간주파수 180 cycles/mm에서 MTF 값이 중심 시야에서는 63%에서 71~73%로 약 8~10% 개선되었고, 0.5, 0.7, 0.9 시야에서도 2~3% 개선되었다. 또한, 가공성 및 회절 패턴에 의한 산란 등을 고려하였을 때 조리개에 위치한 렌즈가 하이브리드 렌즈로 적절함을 알 수 있었고, 이 경우 2개의 회절존으로도 성능 개선이 확인되었다.
본 논문에서는 카셰어링 서비스(car sharing service)에서 차량 상태 무인 검수를 위한 흠집 탐지 딥 러닝 모델을 제안한다. 기존의 차량 상태 검수 시스템은 대여 전, 후 사진에서 각각 흠집을 탐지하는 딥 러닝 모델과 탐지된 두 흠집 영상을 수작업으로 대조하여 새롭게 발생한 흠집을 탐색하는 두 단계로 구성되어 있다. 따라서 수동작업이 필요한 두 단계 모델을 한 단계로 줄이는 무인 흠집 탐지 모델을 위성영상에서 변화를 탐지하는 딥 러닝 모델에 전이 학습을 적용하여 구축한다. 그리고 광택 처리된 자동차 표면의 휘도가 비등방성이고 비전문가인 이용자가 일반 카메라로 촬영하기 때문에 정반사(specular reflection)가 흠집 탐지 성능에 크게 영향을 미친다. 따라서 정반사광으로 발생하는 오탐지를 감소시키기 위하여 정반사광 성분을 제거하는 전처리 과정을 적용한다. 이용자가 휴대폰 카메라로 촬영한 데이터에 대해 제안하는 시스템은 주관적인 측면과 정밀도(precision), 재현율(recall), F1, Kappa 척도면에서 각각 67.90%, 74.56%, 71.08%, 70.18%로서 높은 일치도를 보인다.
최근 들어, 라이다 기술의 발전에 따라 정확한 거리 측정이 가능해지면서 라이다 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크에 대한 관심이 증가하고 있다. 기존의 네트워크는 복셀화 및 다운샘플링 과정에서 공간적인 정보 손실이 발생해 부정확한 위치 추정 결과를 발생시킨다. 본 연구에서는 고수준 특징과 높은 위치 정확도를 동시에 획득하기 위해 어텐션 기반 융합 방식과 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 먼저, 그리드 기반의 3차원 객체 탐지 네트워크인 Voxel-RCNN 구조에 어텐션 방식을 도입함으로써, 다중 스케일의 희소 3차원 합성곱 특징을 효과적으로 융합하여 3차원 객체 탐지의 성능을 높인다. 다음으로, 거짓 양성을 제거하기 위해 3차원 객체 탐지 네트워크의 탐지 결과와 이미지상의 2차원 객체 탐지 결과를 결합하는 카메라-라이다 융합 시스템을 제안한다. 제안 알고리즘의 성능평가를 위해 자율주행 분야의 KITTI 데이터 세트를 이용하여 기존 알고리즘과의 비교 실험을 수행한다. 결과적으로, 차량 클래스에 대해 BEV 상의 2차원 객체 탐지와 3차원 객체 탐지 부분에서 성능 향상을 보였으며 특히 Voxel-RCNN보다 차량 Moderate 클래스에 대하여 정확도가 약 0.47% 향상되었다.
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.
노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.
현재 군에서 운용하고 있는 지뢰탐지 방법은 다양하나 통상 야전에서는 육안탐지, 탐침에 의한 탐지, 탐지기에 의한 탐지, 기타탐지 방법 등으로 지뢰를 탐지하며, 탐지기에 의한 탐지방법은 GPR센서를 이용한 탐지기로 금속탐지는 가능하나 비금속탐지가 곤란하며, 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 이러한 단방향 초음파 센싱 신호를 이용한 지뢰탐지 오류의 문제점을 개선하고자 Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스 카메라부, 보안통신 헤드셋부로 구성한 스마트 웨어러블 지뢰탐지 장치를 연구하였다. 이 연구결과를 토대로 IoT(Internet of Things) 기반으로도 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 확인하기 위해 실험을 진행하고자 한다. 본 논문은 서론, 실험환경 구성, 시뮬레이션 분석, 결론 순으로 구성 하였으며, 서론에서는 지뢰, 지뢰 탐지기, 연구진행 등 연구내용을 소개 하고, 실험 환경 구성은 야전과 동일한 환경과 매설방법을 기초로 M14폭풍형 대인지뢰, M16A1파편형 대인지뢰, M15 및 M19대전차 지뢰, 지뢰와 유사한 플라스틱 병, 알루미늄 캔으로 구성하였으며, 시뮬레이션 분석은 지뢰탐지 장치 구현 성능을 분석하기 위해 매트랩을 이용한 시뮬레이션을 진행하여, IoT 신호를 생성 및 전송하고, 각각의 수신된 신호를 분석하여 지뢰의 탐지 성능을 확인한 후 IoT 기반 지뢰탐지 알고리즘 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하여 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 IoT기반으로 입증하려고 한다.
저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
핵의학은 1959년에 국내 도입되어 갑상선 기능 항진증의 치료를 위해 $^{131}I$을 경구 투여한 것으로 시작되었고, 감마카메라는 1969년에 국내 도입되어 핵의학 영상 검사를 시작한 후 지속적인 성장을 하고 있다. 서울 소재 일개 상급종합병원을 대상으로 1998년부터 2017년까지의 핵의학 영상 검사 및 치료 실적에 대해 중장기 추세를 분석하였다. 분석 도구로는 해당병원의 통계 프로그램을 이용하여 감마, PET, 골밀도, 치료로 구분하여 검사 실적 추세 및 상세 분석을 하였다. 이와 같은 실적을 바탕으로 미래 핵의학 발전에 대한 예측을 하고, 핵의학 발전 방향 및 발전 계획의 준거 틀을 마련하는데 그 목적이 있었다. 지난 20년 동안에 Bone scan, MUGA scan, Renal scan(99mTc-DTPA), $^{18}F$-FPCIT PET, 골밀도 검사 등이 상승 추세였고, Myocardium perfusion SPECT, Thyroid scan, Lung scan 등은 하락 추세였으며, Hepatobiliary scan, Renal scan(99mTc-DMSA), $^{18}F$-FDG PET 등은 정체되어 있었다. 그리고 핵의학 치료 실적은 2011년까지 상승 추세였으나 갑상선 과잉진료 논란이후에 급락한 후 회복하지 못하고 있었다. 또한 핵의학 영상 검사와 경쟁 검사 간의 건수를 분석한 결과, 반비례 관계이거나 역치 현상이 있었다. 핵의학 영상 검사 및 치료 실적은 의약 분업 도입과정에서 발생한 의사 파업(2000년), 갑상선 과잉 진료 논란(2011년, 2014년), 무증상 추적 검사를 제한한 PET 요양 급여 개정(2014년), 중동호흡기증후군 확산(2015년), 그리고 수시로 발생하는 요양 급여 삭감 등의 변수에 큰 영향을 받았다. 핵의학 영상 검사는 중장기 상승 추세에 있었으나 2012년 이후로 정체되어 있었다. 핵의학 영상검사 및 치료의 중장기 성장과 발전 방향을 위해서는 시시각각 변하는 의료 환경의 변화에 대한 적극적인 대응은 물론이고, 핵의학 영상 검사 및 치료가 타 경쟁 검사 및 치료에 대한 경쟁 우위 확보를 위한 노력, 신규 검사 및 치료의 개발, 임상적인 정량지표의 개발 및 안정적 유지에 대한 노력이 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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