한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 보급형 회전익 무인항공기(드론, DJI 팬텀2 비전 플러스)를 이용하여 국내 소규모 석회석 노천광산 현장(대성MDI(주) 석교사업소)의 지형측량을 수행하였다. 고도 100 m, 속도 3 m/s 조건으로 30분간 자동모드 비행을 수행한 결과 총 89장의 항공사진을 획득할 수 있었다. 현장에서 취득한 항공사진 자료들을 보정하고, 정합한 결과 총 3,400만 개의 3차원 점군 데이터가 추출되었고, 이로부터 5 cm 해상도의 정사영상과 수치표면모델 자료를 생성할 수 있었다. 5개 지상기준점에 대해서 고정밀 위성측정시스템를 이용하여 측정한 위치 좌표와 회전익 무인항공기 사진측량시스템을 이용하여 추출한 위치 좌표를 비교한 결과 평균 제곱근 오차가 X, Y, Z 세 방향 모두 10 cm 내외로 나타났다. 따라서 보급형 회전익 무인항공기 사진측량시스템이 기존의 지형측량 장비들을 대체하거나 보완할 수 있는 기술로서 소규모 노천광산 현장에서 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구는 KOMPSAT-3 및 3A호 영상 간 상호좌표등록을 수행할 당시에 두 영상이 보이는 수렴각(convergence angle)의 크기에 따라서 상호좌표등록의 정확도가 어떻게 달라지는지에 대한 분석을 수행하였다. 고해상도 위성영상의 메타데이터에서 제공하는 영상의 좌표정보를 이용하여 영상 정합을 수행하기 위한 탐색영역을 줄일 수 있으므로, 본 연구에서는 좁은 탐색영역에서 정합 신뢰도가 높은 영역기반 정합쌍 추출 기법 중 하나인 상호정보(mutual information) 기법을 활용하였다. 상대적으로 해상도가 낮은 다중분광 영상을 이용하여 초기 상호좌표등록을 수행하여 초기 위치관계를 파악하고, 보다 정밀한 상호좌표등록을 위해 전정색 영상의 관심대상지역을 중심으로 정밀 상호좌표등록을 수행하였다. 대전지역에서 촬영된 16장의 KOMPSAT-3 및 3A호 영상으로 120개의 조합을 구성하여 실험을 수행하였다. 실험결과, 영상 간 수렴각 크기와 상호좌표등록 정확도 사이의 상관계수 값은 0.59를 보였고, 영상 간의 수렴각 크기가 클수록 상호좌표등록 정확도가 떨어지는 경향을 보이는 것을 확인하였다.
동남극의 Campbell 빙하는 테라노바 만으로 유출되는 주요한 빙하 중 하나이다. Campbell 빙하는 동남극 빙상의 질량 균형에 영향을 미치고 있기 때문에 정확한 면적 및 흐름속도의 분석이 필요하다. 그러나 Campbell 빙하에 대한 연구는 1990년 이후로 거의 수행되지 않았다. 이 연구에서는 2010년 6월부터 2012년 1월 사이에 Campbell 빙하가 촬영된 59장의 COSMO-SkyMed SAR 영상을 획득하였다. 디지타이징 방법과 영상정합에 의한 변위추적 기법을 적용하여 Campbell Glacier Tongue의 면적과 Campbell 빙하의 흐름속도를 추정하였다. Campbell Glacier Tongue의 면적은 여름철에 얼음의 붕괴로 인해 감소하고 겨울철에 증가하지만 증감의 폭이 크지 않았고, 평균 75.5 $km^2$의 면적을 유지하였다. Campbell Glacier Tongue의 유출량은 $0.58{\pm}0.12km^3/yr$로 추정되었는데, 이는 1989년에 비해 증가한 것이다. Campbell Glacier Tongue의 흐름속도는 181-268 m/yr로서 1988-1989년의 흐름속도에 비해 빠르며, 이는 빙하의 유출량 증가에 영향을 준 것으로 해석되었다.
댐 방류는 장마 또는 가뭄 등을 원인으로 하천과 하천 주변 지역의 관리를 위해 시행되고 있다. 댐 방류는 하천에서 수용할 수 있는 저수량을 정확하게 파악하는 것이 전제되어야 한다. 따라서 하천의 허용 저수량 파악은 하천 주변 환경 관리에 중요한 요소라고 할 수 있다. 하지만 현재 하천의 허용 저수량 파악에 사용되고 있는 수위계측기, 영상을 이용한 방법들은 정확성, 효율성 등의 측면에서 한계점을 보인다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 드론으로 촬영한 영상을 기반으로 하천의 허용 저수량을 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법은 크게 두 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 드론 영상을 이용하여 하천의 3차원 모델을 생성한다. 이 생성 과정은 대응점 추출, 영상 표정, 영상 정합 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 생성된 하천 3차원 모델과 대상지역의 도로 및 하천 레이어를 이용하여 하천 단면 분석을 통해 허용 저수량을 산정한다. 이 단계에서는 하천의 최대 수위를 결정하고 하천을 따라 단면 프로파일을 추출, 3D 모델을 사용하여 대상지역 전체에 대한 허용 유량을 산정한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 북한강 일대의 데이터를 사용하였고, 결과적으로 허용 저수량을 자동으로 추출할 수 있었다. 제안한 방법은 하천과 그 주변지역의 실시간 관리 및 드론 영상을 활용한 3D 모델 활용에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.
유사 입자가 포함된 흐름이나 공기 방울이 포함된 흐름과 같은 이상류 (two-phase flow) 는 유체의 속도와 입자의 속도와 같은 두 가지 서로 다른 속도 분포가 존재한다. 이러한 이상류의 속도장 분석을 위해서는 두 가지 속도 분포를 별도로 측정할 수 있는 기법을 이용해야 한다. 공기 방울이 포함된 흐름에 대해서는 입자영상 유속계(PIV)나 입자추적유속계(PTV)를 이용하여 비교적 타당한 정도로 유속 분포를 측정하여 왔다. 그러나 자연 모래를 포함한 흐름 영상의 속도 분포 해석에서는 PIV나 PTV가 그다지 성공적이지 못했는데, 그것은 흐름 중에 있는 유사 입자가 영상을 해석하기 어렵게 만들기 때문이다. 유사 흐름의 속도 분석을 위해 다양한 영상 분석 기법을 결합한 방법을 제시하였다. 입자 추출 알고리듬으로 역치값, 경계 추출 알고리듬, 세선화 알고리듬을 조합한 새로운 방법을 제안하였다. 또한 입자의 이동 변위 계산을 위해서 PIV와 PTV를 조합한 새로운 방법을 개발하였다. 이 새로운 알고리듬은 다음과 같은 기능을 가지고 있다. (1) 새알고리듬은 유사 입자, 특히 자연 모래와 같이 불규칙한 형태를 갖는 입자의 경계를 정확히 찾아낼 수 있다. (2) 필요한 정보를 잃어버리지 않고, 반사광이나 난반사에 의한 영상을 효율적으로 제거할 수 있다. (3) 추적 입자가 유사입자 가까이에 있어 유사의 난반사 영역이 들어 있어도 이를 분리해 낼 수 있다.
인체내부의 각 조직은 서로 다른 저항률(resistivity)분포를 가지며, 조직의 생리학적, 기능적 변화에 따라 임피던스가 변화한다. 본 논문에서는 주로 기능적 영상을 위한 임피던스 단층촬영 (EIT, electrical impedance tomography) 시스템의 설계와 구현 결과를 기술한다. EIT 시스템은 인체의 표면에 부착한 전극을 통해 전류를 주입하고 이로 인해 유기되는 전압을 측정하여, 내부 임피던스의 단층영상을 복원하는 기술이다. EIT 시스템의 개발에 있어서는 영상복원의 난해함과 아울러 측정시스템의 낮은 정확도가 기술적인 문제가 되고 있다. 본 논문은 기존 EIT 시스템의 문제점을 파악하고 디지털 기술을 이용하여 보다 정확도가 높고 안정된 시스템을 설계 및 제작하였다. 크기와 주파수 및 파형의 변화 가능한 50KHz의 정현파 전류를 인체에 주입하기 위해 필요한 정밀 정전류원을 설계하여 제작한 결과, 출력 파형의 고조파 왜곡(THD, total harmonic distortion)이 0.0029%이고 진폭 안정도가 0.022%인 전류를 출력 할 수 있었다. 또한, 여러개의 정전류원을 사용함으로써 채 널간 오차를 유발하던 기존의 시스템을 변경하여, 하나의 전류원에서 만들어진 전류를 각 채널로 스위칭하여 공급함으로써 이로 인한 오차를 줄였다. 주입전류에 의해 유기된 전압의 정밀한 측정을 위해 높은 정밀도를 갖는 전압측정기가 필요하므로 차동증폭기, 고속 ADC및 FPGA(field programmable gate array)를 사용한 디지털 위상감응복조기 (phase-sensitive demodulator )를 제작하였다. 이때 병렬 처리를 가능하게 하여 모든 전극 채널에서 동시에 측정을 수행 할 수 있도록 하였으며, 제작된 전압측정기의 SNR(signal-to-noise ratio)은 90dB 이다. 이러한 EIT 시스템을 사용하여 배경의 전해질 용액에 비해 두 배의 저항률을 가지는 물체(바나나)에 대한 기초적인 영상복원 실험을 수행하였다. 본 시스템은 16채널로 제작되었으나 전체를 모듈형으로 설계하여 쉽게 채널의 수를 늘릴 수 있는 장점을 가지고 있어서 향후 64채널 이상의 디지털 EIT시스템을 제작할 계획이며, 인체 내부의 임피던스 분포를 3차원적 으로 영상화하는 연구를 수행 할 예정이다.
입체시 계산 모형들은 국지적으로 대응 가능한 여러 대상들이 있는 경우 가설적인 부등 탐지기들간의 상호 작용을 통해 대응될 대상을 결정한다. 이 연구에서는 인간의 양안시 기제도 입체시 모형들의 가정과 유사하게 부등 탐지기들의 활성화 수준에 따라 대응될 대상을 선택하는 지를 알아보기 위해서 깊이가 다른 두 표면을 가지는 무선점 패턴을 입체 그림으로 사용하였다. 응시 표면과 같은 깊이에 놓여 있는 표면을 구성하는 점들은 무선적으로 선택되었으며(원 무선 패턴) 이 표면보다 앞에 놓여있는 표면을 구성할 점들은 원 무선 패턴의 각 점들과 다음과 같은 방식으로 짝지어졌다. 원 무선 패턴을 구성하는 점들의 위치를 발견하여 왼쪽 입체 그림에서는 무선 점들의 왼쪽 3분에 오른쪽 입체 그림에서는 무선 점들의 오른쪽 3분에 위치하도록 하여 6 분의 깊이에 해당하는 또 다른 표면을 만들었다. 원 무선점 패턴의 자기를 고정시킨 채 새로운 패턴의 밝기를 변화시키면 가설적인 탐지기들의 상대적인 활성화 수준이 서로 달라질 것을 추정할 수 있다. 상대적인 활성화 수준에 따라 대응될 대상이 변화되는 지를 알아보기 위해서 모든 점들의 위치는 고정시킨 채 두 표면을 구성하는 점들간의 상대적인 밝기를 변화시켜가면서 각 밝기 수준에서 두 표면의 깊이를 측정하였다. 쌍을 이루는 점들간의 밝기 차가 30% 이내인 조건에서는 3 분의 부등에 해당되는 하나의 표면이 지각되었지만, 두 점의 밝기가 타이가 날수록 이 표면 이외의 다른 표면과 더불어 모두 두개의 표면이 지각되었다. 특히 새로운 표면의 깊이는 무선점 패턴을 구성하는 점들과 추가된 점들의 상대적 밝기에 따라 달라겠다. 추가된 점들이 밝은 조건에서는 이 점들의 부등에 해당되는 깊이를 갖는 표면이 원 무선점 패턴이 밝은 조건에서는 무선점 패턴의 부등에 해당되는 깊이를 가진 표면이 추가적으로 지각되었다. 이러한 결과는 보다 활성화 된 탐지기들이 약한 탐지기들을 억제하여 있음을 시사한다.
본 논문에서는 머신비전을 이용하여 컨베이어 시스템에서 이동하는 객체를 계수하는 알고리즘을 제안하였다. 영상처리를 이용한 객체 계수 시스템은 유동인구나 교통량 파악 등의 다양한 산업현장에서 사용되고 있으며, 주로 템플릿 매칭이나 기계학습의 방법으로 검출하여 추적 후 계수한다. 하지만 빠르게 움직이는 컨베이어 벨트위의 물체를 검출하기 위해서는 연산에 소요되는 시간이 짧아야 하므로 영역기반의 방법으로 영상처리를 하였다. 본 연구에서는 모양과 크기, 그리고 색깔이 비슷한 전복 치패를 계수하였다. 컨베이어 시스템은 한 방향으로 동작하는 특성을 이용하여 첫 번째 영역에서 치패를 검출하여 정보를 얻은 것을 기반으로 다음 프레임에서의 물체의 위치 범위를 계속적으로 변화하여 치패를 검출하고 각각의 획득한 정보를 비교하여 계수하였다. 치패가 간격을 두고 이동 시에는 정확하게 계수됨을 확인하였으며, 치패가 붙어서 오는 경우에는 크기정보를 이용하여 계수하여 중복되거나 누락됨을 방지하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 컨베이어 시스템 위에서 움직이는 다양한 객체 계수 제어에 적용할 수 있을 것이다.
본 논문은 움직임 벡터를 보다 빠르고 정확하게 추정해나가는 탐색 방법으로 상 좌 우 3 방향을 고려한 TDS(T-Shape Diamond Search) 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서는 실제 움직임 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하 ㆍ좌 ㆍ우 방향에 집중되어 있는 특성을 이용하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 4 방향으로 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다 이들 중 정합 오차가 가장 삭은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정해보고 기준점토다 오차가 작으면 계속 상 방향으로 확장해 나가고 그렇지 않으면 기준점을 충심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 예측된 방향으로 위의 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 특히 움직임이 십자방향에 집중되는 영상의 경우 접근이 빠르고, 단계적으로 움직임 가능성이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해 나감으로써 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고 HEXBS 등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 38%의 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 특히 움직임이 적은 영상에서의 탐색 점수는 50%의 향상된 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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