• 한국측량학회지
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• 제34권6호
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• pp.619-627
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• 2016

Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.

• 한국운동역학회지
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• 제26권1호
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• pp.21-30
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• 2016

Objective: This study aimed to examine the characteristics of joint kinematics and synchronicity of rowing motion between elite and non-elite rowers. Methods: Two elite and two non-elite rowers performed rowing strokes (3 trials, 20 strokes in each trial) at three different stroke rates (20, 30, 40 stroke/min) on two stationary rowing ergometers. The rowing motions of the rowers were captured using a 3-dimensional motion analysis system (8-infrared camera VICON system, Oxford, UK). The range of motion (RoM) of the knee, hip, and elbow joints on the sagittal plane, the lead time ($T_{Lead}$) and the drive time $T_{Drive}$) for each joint, and the elapsed time for the knee joint to maintain a fully extended position ($T_{Knee}$) during the stroke were analyzed and compared between elite and non-elite rowers. Synchronicity of the rowing motion within and between groups was examined using coefficients of variation (CV) of the $T_{Drive}$ for each joint. Results: Regardless of the stroke rate, the RoM of all joints were greater for the elite than for non-elite rowers, except for the RoMs of the knee joint at 30 stroke/min and the elbow joint at 40 stroke/min (p < .05). Although the $T_{Lead}$ at all stroke rates were the same between the groups, the $T_{Drive}$ for each joint was shorter for the elite than for the non-elite rowers. During the drive phase, elite rowers kept the fully extended knee joint angle longer than the non-elite rowers (p < .05). The CV values of the TDrive within each group were smaller for the elite compared with non-elite rowers, except for the CV values of the hip at all stroke/min and elbow at 40 stroke/min. Conclusion: The elite, compared with non-elite, rowers seem to be able to perform more powerful and efficient rowing strokes with large RoM and a short $T_{Drive}$ with the same $T_{Lead}$.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.317-325
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• 2020

무인항공사진측량은 저비용, 고효율의 장점으로 최근 고정밀의 신속 공간정보 데이터 취득 수단으로 떠오르고 있다. 하지만 무인항공영상의 정량적인 품질 검증 방법이나 인증에 대한 구체적인 절차와 세부규정이 미흡하다. 또한, 영상 품질에 대한 검증 수단이 영상의 해상도와 함께 명암의 대비 정도를 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이나 경계반응 분석이 아니라 단순히 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 무인항공영상 품질 분석에서 경계반응 분석의 필요성을 확인하기 위해 GSD 분석과 함께 Slanted edge target을 이용한 경계반응 분석을 실시하였다. 또한, 작업자가 간편하게 경계반응을 분석할 수 있도록 Matlab GUI 기반 tool을 제작하였다. 연구 결과, 동일한 GSD 임에도 불구하고 경계 반응 분석 결과는 상이하게 나타나 경계반응 분석의 필요성을 확인할 수 있었다. 아울러, 무인항공영상의 경계반응 분석 수치는 무인항공기에 탑재한 카메라의 성능에 비례함을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.183-190
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• 2016

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.97-105
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• 2020

최근 스마트시티 구축을 위하여 지능형 도로인프라를 이용한 차량의 교통정보를 취득하고, 이를 효율적으로 관리하기 위한 기술의 개발이 요구되고 있다. 그동안 도로의 교통정보를 분석하기 위해서는 루프 검지기, 초음파 검지기, 영상식 검지기 등의 다양한 기술들이 활용되고 있었다. 그런데, 이러한 종래의 기술들은 도로내에서 이동하는 차량을 대상으로 교통정보 DB 구축을 위해 필요한 교통 밀도, 대기행렬의 길이등 다양한 교통 DB의 수집에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 도로위에 지능형 CCTV등 카메라 인프라를 기본으로 구축되는 스마트 시티를 가정하여 도로의 CCTV카메라를 이용하여 도로 CCTV의 Vision Tracking을 이용한 주행차량의 교통DB산출하는 솔루션을 제시하고, 이에 대한 모의실험과 기초성능 검증을 행하였다. 본 논문에서 제시한 솔루션은 일반론으로 발전시켜야할 숙제는 여전히 남아있지만, 가변하는 스마트시티 도로환경속에서 도로부착형 CCTV카메라 이동차량 환경을 반영한 새로운 지능형 교통DB산출솔루션으로 관련 분야에서 유용하게 활용될수 있을것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.107-116
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• 2015

고성능 컴퓨터와 디지털 카메라의 보급으로 컴퓨터를 이용한 객체 탐지 및 추적은 컴퓨터 비전의 다양한 응용분야에서 중요한 문제로 대두 되고 있다. 또한, 지능형 자동화 감시 장치, 영상 분석 장치, 자동화된 로봇 분야 등에서 그 필요성이 점점 부각 되고 있다. 객체 추적은 카메라를 이용하여 움직이는 객체의 위치를 찾는 처리 과정을 의미 하며, 강건한 객체 추적을 위해서는 객체의 스케일, 형태 변화, 회전에 강건하고 정확한 객체의 위치를 파악할 수 있어야한다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용한 강건한 객체 추적에 대한 알고리즘을 제안하였다. 정확한 객체의 위치를 찾기 위해 지역 공분산과 ZNCC (Zeros Mean Normalized Cross Correlation)를 사용하여 객체를 검출하고 검출된 객체를 5개의 부분으로 나누어 랜덤 포레스트로 객체가 잘 검출 되었는지 검증 한다. 검증된 객체 중 모델을 선택하여 객체 검출이 잘못 되었다고 판단된 경우 입력 모델을 변경하여 정확한 객체를 찾도록 하였다. 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들을 비교 하였을 때 비교적 정확한 객체의 위치를 잘 찾아 가는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.35-44
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• 2012

대부분의 최근 적외선 센서는 focal-plane array (FPA) 구조로 되어있다. 이러한 구조의 센서는 공간적 불균일 응답성을 갖는 것으로 알려져 있고, 이로 인해 고정패턴잡음을 발생시킴으로써 영상열화를 가져온다. 따라서 적외선 영상의 고정패턴잡음을 제거하기 위해서는 픽셀 불균일 보정을 해야 한다. 픽셀 불균일 보정기법은 참조물체기반 접근법과 영상기반 접근법으로 나눌 수 있다. 참조물체기반 접근법에서는 흑체와 같은 균일한 온도를 갖는 물체를 이용해서 고정패턴잡음을 분리시킬 수 있는 방법이다. 하지만 센서의 응답성은 시간이 지나면서 변할 수 있기 때문에, 최근에는 비디오 영상을 이용하는 영상기반 접근법이 많이 연구되고 있다. 영상기반 접근법들 중에서 칼만 필터를 기반으로 하는 최신 알고리듬은 영상 간에 움직임 보상 시에 한 방향 워핑을 이용하고 센서의 offset 불균일성만을 보상해준다. 하지만 한 방향 워핑을 이용한 시스템 모델은 영상의 경계 부근에서 고정패턴잡음을 효과적으로 제거하지 못한다. 게다가, offset만 보정하는 접근법은 gain의 불균일성의 영향을 많이 받는 영상에서는 성능이 악화될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 양방향 워핑을 이용하여 시스템 모델링을 하고, gain과 offset의 결합 보정을 수행하는 알고리듬을 제안한다. 모사 영상과 실제 영상에 대한 실험 결과들은 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬들보다 더 효과적으로 고정패턴잡음을 제거하는 것을 확인할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.302-310
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• 2020

본 논문은 인공지능과 IoT 기반의 생활폐기물 모니터링 시스템을 구현하고, 이를 통하여 효율적인 쓰레기 처리와 관리 방안을 제안한다. 제주 지역은 타 지역에 비하여 대체로 정량적 추정과 운영 전략을 수립하는데 장점을 갖추고 있다. 특히, 상주인구 대비 사계절 관광객의 변화를 통하여 쓰레기 량의 변화를 알 수 있음으로써 쓰레기 종량제 연구의 좋은 사례가 되고 있다. 이에 클린하우스 현장에 기존 CCTV를 연동하여 정보를 제공할 수 있는 IoT 장치를 개발하고, 카메라의 쓰레기 영상데이터 셋을 분석하기 위하여 인공지능(AI) 알고리즘을 이용한다. 이를 통하여 쓰레기가 쓰레기통 밖에 잘못 투기되었는지, 쓰레기 처리를 위해 판단된 의사결정에 따라 쓰레기 차량이 수거해야 할지 정보를 전송함으로써 원활한 쓰레기 처리 및 홍보방송을 할 수 있도록 한다. 개발된 IoT 장치는 국가 공인 시험연구기관을 통해 전파적합성 시험과 환경시험을 하고, 다양한 쓰레기 대상을 제안한 인공지능 알고리즘으로 시뮬레이션하여 의사판단용 데이터 구축방법으로 활용하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권3호
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• pp.255-263
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• 2014

도로변에 설치된 폐쇄회로 카메라를 통해 사고를 감지하여 교통사고 대책반에 전송하는 시스템이 연구되어 많은 성과를 거두고 있다. 더하여 고속도로에서는 고장으로 인한 정지차량이 차량의 흐름을 방해하는 것도 사고로 간주해야 하는 상황이 발생한다. 본 논문에서는 차량의 흐름을 각 차선 별로 모니터링하고 있다가 정지차량이나 사고로 인한 차량흐름의 변화를 감지하여 이를 사고 대책반에 알리는 시스템을 소개한다. 각 차선 별 차량흐름은 레벨 스페이싱 곡선들로서 위치벡터에 대한 Wigner 분포를 이룬다. 여기에 해밀토니안 및 칼로게로 모제 시스템을 적용하면 각 레벨스페이싱 커브간의 간격에 대한 확률식을 얻게된다. 이 식으로부터 변동이 큰 이상 신호를 찾으면 사고 상황과 잘 맞는다. 이것은 한 차선에 대한 이상 신호를 찾는 것과는 다르다. 전체적인 차량 흐름 속에서 찾아야만 사고를 감지하는 효과를 보기 때문이다. 각 차선 별 차량흐름을 모니터링 하는 과정에서 카메라의 특성상 차량의 그림자를 차량으로 오인하게 되면 사고감지에도 영향을 미친다. 이를 방지하기 위해 그림자를 제거하는 방법도 소개한다. 본 시스템의 평가를 위해 베이지안 네트워크 방법을 사용한 시스템과 비교하였다. 특별히 고장으로 인한 정지차량으로 생겨난 차량흐름의 변화를 사고로 인식하는 데는 본 시스템이 우수한 것으로 나타났다.

• Spatial Information Research
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• 제12권2호
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• pp.181-191
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• 2004

최근 동적 DGPS 위치결정에 의한 사진기준점 측량은 국가기본도 작성과 지적재조사 사업을 비롯한 각종 국토개발 분야에 활용할 수 있으며, 앞으로 GPS 수신기 보급의 증가와 더불어 촬영시 비행동체의 정확한 움직임을 고려한 보간기법의 개발, 관성 측량기에 의한 GPS의 단점보완 등에 관한 지속적인 연구가 요청되고 있다. GPS를 이용한 항공사진측량 방법에서는 항공기에 탑재한 GPS 수신기로 촬영 순간의 노출점의 위치와 회전각을 정확히 결정함으로써 외부표정요소 결정을 위한 지상기준점 측량을 생략하거나 또는 최소한의 기준점만을 사용하여 외부표정요소를 결정할 수 있으며, 이에 따라 지형도 제작에 대한 시간과 경비를 크게 절감할 수 있다. 본 연구에서는 전통적 항공사진측량방법과 GPS 항공사진측량방법을 동시에 수행하고 두 방법의 결과를 비교하여 이들 방법간의 정밀도 및 효율성 등을 평가하고자 하였다. 연구결과 전통적 항공사진측량에 비하여 GPS 항공사진측량의 다양한 장점을 확인할 수 있었다. 특히, 외부표정에 필요한 지상기준점의 수는 약 70%～805이상, 지형도제작 비용은 약 30%～50%이상 절감할 수 있었다. 뿐만 아니라 기준점의 수를 크게 생략하였음에도 불구하고 정밀도에는 영향이 없었음을 알 수 있었다.