왜곡된 영상에 강인한 물체 검출은 자율 주행과 같은 안전에 치명적인 실생활 응용 분야에서 핵심 문제로 다뤄지고 있다. 이러한 이유로, 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 강인한 물체 검출에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서 우리는 왜곡된 영상이나 이미지에서도 일정한 성능의 물체 검출을 위한 연구 [4]를 benchmark 하여 다양한 방법으로 변형된 데이터셋을 통해 학습한 모델을 성능과 feature map 측면에서 분석해 봄으로써, 향후 강인한 물체 검출에 있어 효과적인 성능 향상을 위한 intuition 을 제공하고자 한다.
최근 머신비전 임무(machine vision task)를 위해 기계에 소비되는 비디오가 증가하면서 MPEG 은 기계를 위한 비디오 부호화 표준으로 VCM(Video Coding for Machine) 표준화 진행하고 있다. VCM 은 기계분석 네트워크에 입력되는 비디오 또는 특징(feature)을 부/복호화하여 압축 대비 임무 수행 정확도를 평가한다. 본 논문은 기계분석 네트워크에서 추출한 특징 데이터를 기존의 비디오 코덱을 사용하여 부/복호화를 진행할 때, 각 채널의 특징맵을 SAD(Sum of Absolute Difference) 기반으로 재배열하는 방법을 제안한다. 제안기법은 VCM 의 기준성능(anchor)에는 미치지 못하지만, 채널 재배열하지 않은 특징을 비디오 코덱으로 부호화 할 때 보다 개선된 성능을 보인다.
최근 딥러닝 네트워크의 피처 맵을 활용하여 머신 태스크를 수행하는 Collaborative Intelligence에 대한 관심이 증가하고 있다. CI 구조는 피처 맵을 전송함에 따라서 저사양 디바이스에서 딥러닝 기반의 머신 태스크 수행을 가능하게 하여 다양한 산업에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 그러나 CI 구조에서 전송되는 피처 맵은 데이터 크기가 방대하기 때문에 전송에 있어 효율적인 피처 맵 압축이 필요하다. 이에 본 논문에서는 MPEG-VCM에서 제안된 리사이징 (resizing)과 보간법 (interpolation)을 활용하여 피처 맵을 압축하는 Feature Coding 기술에 대하여, 다양한 리사이징 및 보간 방법을 조합하여 가장 우수한 압축 성능 대비 머신 태스크 성능을 나타내는 조합을 실험을 통해서 확인하고자 한다.
The position of autonomous driving vehicle is basically acquired through the global positioning system (GPS). However, GPS signals cannot be received in tunnels. Due to this limitation, localization of autonomous driving vehicles can be made through sensors mounted on them. In particular, a 3D Light Detection and Ranging (LIDAR) system is used for longitudinal position error correction. Few feature points and structures that can be used for localization of vehicles are available in tunnels. Since lanes in the road are normally marked by solid line, it cannot be used to recognize a longitudinal position. In addition, only a small number of structures that are separated from the tunnel walls such as sign boards or jet fans are available. Thus, it is necessary to extract usable information from tunnels to recognize a longitudinal position. In this paper, fire hydrants and evacuation guide lights attached at both sides of tunnel walls were used to recognize a longitudinal position. These structures have highly distinctive reflectivity from the surrounding walls, which can be distinguished using LIDAR reflectivity data. Furthermore, reflectivity information of tunnel walls was fused with the road surface reflectivity map to generate a synthetic reflectivity map. When the synthetic reflectivity map was used, localization of vehicles was able through correlation matching with the local maps generated from the current LIDAR data. The experiments were conducted at an expressway including Maseong Tunnel (approximately 1.5 km long). The experiment results showed that the root mean square (RMS) position errors in lateral and longitudinal directions were 0.19 m and 0.35 m, respectively, exhibiting precise localization accuracy.
의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. 컴퓨팅 분야에서의 이러한 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리된다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력 정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map 정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map의 특징점들을 2차원 영역성장법의 씨앗점으로 설정한 후, 검출된 영역의 최종 경계선 보정작업을 통해 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과, 평균 7.5%의 평균 영역 차이로 기존의 대표 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.
Recently, TMDL has been implemented to estimate the amount of pollutant loads and to establish proper mitigation strategy to decrease the pollutant loads by the Ministry of Environment. To estimate the amount of pollutant loads with reasonable accuracy, securing landcover map with periodically updating is essential. However, in reality, due to the technical and financial difficulties, the landcover map has not been updated annually. Hence, this study mainly aims to suggest an effective GIS-based updating method in order to promote utilization of landcover map in the estimation of pollutant loads. Bupyeong-gu at the City of Incheon with the total area of $31.98km^2$ was chosen for this study and spatial data including digital topographic maps, ortho aerial photo, and satellite images were collected and utilized. A total of 7,235 feature entities were newly produced through the updating process of five steps and it was revealed that the classification of landcover with the total area of $3.34km^2$ was to be changed. The validity and feasibility of the suggested method were proved with the accuracy of 97.9% from the field verification. Further study needs to be made for devising more automated method to update landcover map to facilitate TMDL for individual local governments.
A chemical batch tests were conducted to evaluate if microwave heating enhances phosphorous release from waste activated sludge (WAS) at pH 2.5, 5, 7, 9 and 11. Polyphosphate-accumulating organisms have a unique physiological feature, which releases intracellular polyphosphate granules when they are exposed under high temperature environments. Microwave irradiation was found to encourage large amount of phosphorus release from WAS, depending on pH and temperature conditions. Most of phosphorus was released below $59^{\circ}C$ within 30 min. A marked increase in phosphorus release was observed under alkaline or acidic conditions. However, based on control tests for phosphorus release under different pH conditions without microwave heating, the largest amount of phosphorus released by microwave irradiation was found at pH 7, followed by 5, 9, 11. On the other hand, crystallization was conducted to obtain magnesium ammonium phosphate (MAP) from phosphate released by microwave heating at pH 7. X-ray diffraction analysis confirmed that the recovered crystalline materials were MAP. MAP is an environmentally friendly fertilizer, which slowly releases ammonia and phosphorus in response to the demand of plant root. Thus, the recovered MAP as a phosphate fertilizer is fully expected to play a important role in the reduction of agricultural non-point pollution.
본 논문에서는 광학방식 헤드 트랙커를 위한 맵 생성 알고리즘과 초기자세 추정기법을 제안한다. 제안한 광학방식 헤드 트랙커는 적외선 스테레오 카메라와 특징점으로 사용되는 적외선 다이오드가 부착된 헬멧으로 구성된다. 광학방식 헤드 트랙커의 경우 발광된 특징점의 중심점을 추적하여 조종사 머리의 자세 및 위치를 추정하기 때문에 이를 고려한 특징점의 정확한 위치정보가 요구된다. 제안한 맵 생성 알고리즘은 적외선 다이오드의 방사 형태를 고려하여 정밀한 특징점의 위치 정보가 포함된 맵 데이터와 머리 좌표계를 생성한다. 또한 초기자세 추정 기법은 헬멧에 부착된 특징점의 패턴을 이용하여 카메라와 머리 사이의 초기 자세와 위치를 빠르게 추정하며 이를 바탕으로 동체인 전투기를 기준으로 하는 머리 움직임을 정확하게 추정할 수 있다.
수치지형도는 정확성과 함께 최신성을 가져야만 국가공간정보로서 그 역할을 다할 수 있으나 항공사진 촬영과 측량, 현지조사를 수행해야 하는 제작과정의 특성상 많은 시간과 비용이 소요되어 최신성을 유지하는데 한계가 있다. 준공도면을 활용하여 수시 갱신한다면 기 작성된 도면을 재활용하므로 불필요한 국가예산의 낭비를 막을 수 있고 측량된 성과를 이용할 수 있으므로 정확한 갱신이 가능하여 그 효과가 크나 CAD 도면 표준화 미비, 준공도면과 수치지형도 파일 형식의 상이, 대장자료의 미비, 입력 객체와 기존 객체와 위상 관계 등으로 인해 어려움이 있는 실정이다. 본 연구에서는 첫째, 준공도면에서 추출된 CAD 객체를 기존 객체의 존재 여부에 따라 신규 혹은 갱신으로 안착시키고 객체간 공간관계에 따라 위상정보를 생성한 후 둘째, 이의 무결성 여부를 검수하여 효율적으로 수치지형도의 갱신을 수행할 수 있는 방안을 제시하였고 그 결과로 수치지형도의 정확성과 최신성을 확보하였다.
본 연구에서는 통계적 오차분석 이론 연구와 미국 지도 정확도 기준분석을 통하여 우리나라의 지형조건에 적합한 지도위치 정확도 기준을 축척 1:50,000 지형도에 대해 제시하였다. 선형오차확률(LEP)이론과 원형오차확률(CEP)이론을 지도 정확도 평가기법에 적용하고, 위치오차에 대한 신뢰구간을 90%로 설정하여 추정한 오차를 정확도 평가기준이 되도록 하였다. 제안한 평가기준과 평가방법의 타당성을 확인하기 위하여 도로의 교차점, 식생의 경계점, 산의 정상, 독립건물 등 관측점(60점)의 위치를 선점하였다. 각 관측점에 대하여 GPS로 측량하여 기준좌표자료를 획득하고, 항공사진으로부터 제작된 수치지형도와 위성사진으로부터 제작된 수치지형도 및 기존의 축척 1:50,000 지도의 위치정확도를 시험평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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