• 대한원격탐사학회지
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• 제26권1호
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• pp.47-57
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• 2010

본 연구의 목적은 2006년 태풍 에위니아, 빌리스, 개미와 집중호우로 인해 많은 산사태가 발생한 진부면 지역을 대상으로 항공사진을 이용한 산사태 탐지 및 인공신경망과 GIS를 이용한 산사태 취약성을 분석하는데 있다. 산사태 위치는 산사태 발생 전후의 항공사진을 판독 후 현장에서 확인하였다. 취약성 분석을 위해 지형, 지질, 토양, 임상, 선구조, 토지이용도 등의 자료는 공간 데이터베이스로 구축하였다. 산사태와 관련 요인들간의 상대적 가중치는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 결정하였다. 그 결과 경사방향과 경사는 다른 요인들 보다 1.2~1.5배 높게 나타났다. 이 가중치를 이용하여 취약성도를 작성 후 분석에 사용하지 않은 산사태 위치와 비교하여 검증하였다. 그 결과 예측 정확도는 81.44%로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.85-90
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• 2019

본 논문은 마이크로프로세서와 랩뷰 프로그램을 이용한 IoT 기반의 건물 내부 지도 및 화재 안내 시스템에 관현 연구 이다. 지금까지의 건물 내부의 비상구를 안내하는 장치는 화재 발생시 화재장소와 상관없이 항상 일정한 방향만을 나타내어 화재로부터 건물 밖까지 최적의 비상구를 나타내어 주지 않고 있다. 논문에서 구현된 스마트 제어 시스템은 마이크로프로세서와 불꽃 감지센서, 일산화탄소센서 및 온도센서를 이용하여 화재 발생 장소를 파악하였고, Zigbee 통신을 통하여 최적의 이동경로를 안내하도록 구성되어 있다. 그리고 제안된 시스템은 QR코드를 활용하여 스마트폰과 연동되게 하였다. 코디네이터 제어는 LABVIEW 소프트웨어를 통하여 설치된 스마트제어 시스템의 센서 값이 확인되도록 검증하였다. 본 논문에서 연구된 IoT 기반 제어시스템은 Arduino mega 보드와 LABVIEW 소프트웨어로 구현하였고, 디스플레이 장치와 코디네이션으로 동작 상태를 확인 할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제13권5호
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• pp.373-388
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• 2003

불연속면의 기하학적 특성 조사는 일반적으로 조사자가 암반 노출면에서 직접 측정 작업을 수행하여 자료를 획득한다. 이러한 방법은 조사 범위에 대한 제약이 있을 수 있고, 자료의 획득과 처리에 많은 비용과 시간을 소요하게 되는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 디지털 영상 분석은 현장 측정에 대한 대안적인 방법으로 제시될 수 있으며, 자동화된 측정과 분석을 제공한다는 장점이 있다. 본 연구는 디지털 사진기에 의해 촬영된 암반 노출면 영상으로부터 절리의 궤적을 인식하기 위한 목적으로 수행되었으며. 결과적으로 부존하는 절리맵을 자동화된 방법으로 작성하고자 하였다. 이를 위하여 개발된 해석 과정은 Media cybernetic사의 ImagePro Plus ver 4.1의 매크로 명령을 사용하여 프로그램으로 작성하였다. 본 연구에서 수행된 영상처리 과정은 영상처리, 절리 인식, 절리 궤적 추적 단계로 구분된다. 영상 처리 단계는 암반 사면 영상에 나타나는 노이즈를 제거하거나 완화시키기 위한 단계로서 영상 필터들을 조합하여 적용하였다. 절리 인식단계는 암반과 절리의 명도차에 의한 국부적인 절리 궤적을 인식하는 과정이다, 인식된 절리는 절리 궤적 추적 단계에서 수치적 의사 결정이 가능한 구조로 재구성된 후 서로 연결되어 절리맵으로 완성된다. 암반 사면의 원 영상과 이러한 영상 처리 알고리즘에 의한 일련의 과정을 거쳐 작성된 절리맵을 비교한 결과, 75～80% 정도의 불연속면들이 인식된 것으로 나타났다. 본 연구와 관련하여 앞으로는 절리 궤적 추적에 더욱 적합한 영상을 획득하기 위한 영상 필터의 조합부분과 절리 궤적의 연결과정에서 seed pixel을 자동적으로 선택할 수 있는 부분을 보다 집중적으로 연구할 필요가 있을 것으로 생각한다.

• 한국지구과학회지
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• 제27권1호
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• pp.83-94
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• 2006

이 논문에서는 2002년 9월 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 유역을 대상으로 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적 지질환경 변화 정보를 추출하고 분석을 수행하였다. 다중 시기 자료에 대해 자동 임계치 설정 기반 무감독 변화 탐지 기법을 적용하여 여러 시기 및 센서별 변화 정보를 추출하였다. 변화탐지 결과, 제외지에서는 태풍 루사 직후 하천 탁도 변화, 습지의 수계 혹은 퇴적물로의 변화 및 계절적인 유량 차이에 의한 하도 노출 여부 등으로 변화지역이 나타났다. 주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지 개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다. 노한 야외 조사와 원격탐사 자료를 이용하여 미지형 분류도, 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 및 수해 지형 분류도를 작성하였다. 결론적으로 다중시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 위해 고해상도 자료에 적합한 자료처리 기법 개발이 병행되어야 할 것으로 판단된다.

• 핵의학기술
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• 제18권2호
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• pp.28-32
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• 2014

심근 관류 SPECT 검사 중 환자의 움직임은 관류 결손과 인공물을 발생시켜 정확한 진단에 영향을 줄 수 있는 인자이다. 움직임으로 왜곡된 데이터를 보정하는 방법으로 움직임 보정방법이 개발되었고 각 방법마다 사용된 알고리즘이 다르기에 상황에 비교하고자 한다. 실험에 사용된 장비는 GE Ventri Gamma Camera와 Anthropomorphic Torso Phantom을 이용하였다. 팬텀을 환자 조건과 동일하게 하기 위하여 심근에 74 kBq/mL, 연부조직 1.1 kBq/mL, 폐 2.6 kBq/mL, 간 9.6 kBq/mL의 Tl-201을 주입하여 제작하고, 움직이는 상황에서 결손의 변화 관찰 목적으로 심근의 Anterior wall에 임의로 결손을 삽입하였다. 움직이지 않는 정상군과 일정간격(2 cm, 3 pixel) 상하 1회 이동, 상하 반복 이동, 좌우 1회 이동, 좌우 반복 이동한 데이터에 나누어 영상 획득하고 MDC, Hopkins, Stasis 방법을 적용하여 Polar map과 정량분석 Score로 비교 하였다. 환자와 동일한 조건으로 회전각 $6^{\circ}$, 50sec/frame으로 영상 획득하고, OSEM (2 iterations, 10 subsets), Butterworth filter (order 10; cutoff frequency; 0.32 cycle per pixel)를 적용, scatter correction, 감쇠보정은 적용하지 않았다. 팬텀 실험에서 세 가지 방법들에서 MDC 방법이 Visual 인공물 없이 잘 보정하였으나, 환자의 데이터에 이를 적용 하였을 때, 환자마다 움직임 보정방법 적용 결과들이 일정하지 않았다. 이는, 환자의 움직임이 일정하지 않고, 장기내의 동위원소의 비율도 다르기에 발생한다고 생각되며 추가적인 연구와 상황에 맞는 움직임 보정방법의 유동적인 사용이 필요하다고 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권1C호
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• pp.26-35
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• 2006

본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권1호
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• pp.60-68
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• 2010

청신경의 이상으로 발생하는 감각신경성 난청의 경우, 달팽이관이나 청각신경에 전극을 이식하여 전기자극을 가함으로써 청지각을 살릴 수 있다. 이를 위해 우선적으로, 각 청각신경들이 담당하여 인지할 수 있는 소리의 주파수 분포를 표시한 음계소지도를 파악해야 한다. 본 논문에서는 청각신경신호 검출 장치용 다중채널 아나로그 프론트엔드 회로를 제안한다. 제안된 아나로그 프론트엔드의 각 채널은 AC 커플링 회로, 저 전력 4차 Gm-C LPF와 단일 기울기 ADC로 이루어진다. AC 커플링 회로는 청각신호의 불확실한 DC 전압 레벨을 제거하고 AC 신호만 전달한다. Gm-C LPF는 청각신호의 대역폭을 고려하여 설계 되었으며, 플로팅-게이트 기법이 적용된 OTA를 사용하였다. 채널별 ADC를 구현하기 위해서, 최소의 면적으로 구현할 수 있는 단일 기울기 ADC 구조를 사용하였다. 측정 결과, AC 커플링 회로와 4차 Gm-C LPF는 100 Hz - 6.95 kHz의 대역폭을 가지며, 단일 기울기 ADC는 7.7 비트의 유효 해상도를 가진다. 그리고, 채널 당 $12\;{\mu}W$의 전력이 소모 되었다. 전원 전압은 3.0 V가 공급되었고, 코어는 $2.6\;mm\;{\times}\;3.7\;mm$의 실리콘 면적을 차지한다. 제안된 아나로그 프론트엔드는 1-poly 4-metal $0.35-{\mu}m$ CMOS 공정에서 제작 되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권6호
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• pp.481-490
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• 2018

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인한 홍수재해의 시 공간적 패턴의 변화가 복잡해짐에 따라 홍수범람 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하고 대응하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 1차적으로 지형, 지질, 토지피복, 기상 등의 자료를 기반으로 강우-유출-범람해석을 통해 침수면적 및 침수깊이 등 범람 정보를 획득해야 되며, 2차적으로 피해액 산정을 위해 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 한다. 하지만 개발도상국에서는 이러한 자료가 부족하고, 일부지역에서는 자료자체를 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 지형자료로부터 주요 지형학적 인자를 선정하고, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 이를 기반으로 광역 홍수범람지도를 작성하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 정확도 검증을 위해 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람에 대해 적용하였다. 실제 홍수범람 영상정보에서 획득된 침수면적과의 공간적 비교 검토 결과, 최저(38%, 방글라데시), 최고(78%)으로 평균적으로 약 60%의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 지형학적 인자 기반의 홍수범람지도 작성방법은 미계측유역에 대해서도 DEM만을 사용하여 홍수위험 지역을 쉽게 구분할 수 있다는 장점을 가지고 있어 1 2차원 범람해석 모형의 적용이 어려운 대유역에 대해 홍수범람 우려지역에 대한 공간정보를 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.157-168
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• 2014

본 논문에서는 자연영상에 대한 돌출영역을 자동으로 검출하고 이를 분할하기 위한 새로운 인공시각집중모델을 제안한다. 제안된 모델은 인간의 생물학적 시각인지 기반이며 주된 특징은 다음과 같다. 먼저 영상의 강도특징과 색상특징을 사용하는 대립과정이론 기반의 새로운 인공시각집중모델의 구조를 제안하고, 돌출영역을 인지하기 위해 영상의 강도 및 색상 특징채널의 정보량을 고려하는 엔트로피 필터를 설계하였다. 엔트로피 필터는 높은 정확도와 정밀도로 돌출영역에 대해 검출 및 분할이 가능하다. 마지막으로 최종 돌출지도를 효율적으로 구성하기 위한 적응 조합 방법 또한 제안되었다. 이 방법은 각 인지 모델로부터 검출된 강도 및 색상 가시성지도에 대하여 평가하며 평가된 점수로부터 얻어진 가중치를 이용해 가시성 지도들을 조합한다. 돌출지도에 대해 ROC분석을 이용한 AUC를 측정한 결과 기존 최신의 모델들은 평균 0.7824의 성능을 나타낸 반면 제안된 모델의 AUC는 0.9256으로서 약 15%의 성능 개선을 보였다. 또한 돌출영역 분할에 대해 F-beta를 측정한 결과 기존 최신의 모델은 0.5178이고 제안된 모델은 0.7325로서 분할 성능 또한 약 22%의 성능 개선을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.43-54
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• 2012

본 논문에서는 야지 환경에서 동작하는 무인이동로봇에서 획득한 3차원 LIDAR (Light Detection and Ranging) 센서 정보와 로봇이 이동하는 지형의 3차원 DSM (Digital Surface Map)에서 정사윤곽선(Ortho-edge) 특징영상을 생성하고 정합하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 기술을 제안한다. 최근의 무인이동로봇의 위치 인식에 대한연구는 GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), LIDAR 등의 위치인식 센서를 융합하는 경우가 많아지고 있다. 특히 LIDAR에서 획득한 거리정보를 ICP(Iterative Closest Point) 기반의 기하정합으로 로봇의 위치를 추정하는 기술이 개발되고 있다. 그러나 이동로봇에서 획득한 센서 정보는 DSM의 센싱 방향과 큰 차이차이가 있어 기존의 기하정합 기술을 사용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 센싱 방향에서 획득한 3차원 LIDAR 거리정보와 DSM에서 정사윤곽선이라는 특징 영상을 생성하고 이들을 정합하여 로봇의 위치를 추정하는 새로운 기술을 제안한다. DSM으로부터 현재 시점의 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 전방향 LIDAR 거리센서에서 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 그리고 정사윤곽선 영상의 정합 기술을 설명하였다. 실험에서는 다양한 주행 경로에 대한 위치 추정의 오차를 분석하고 제안 기술의 성능의 우수성을 보였다.