움직이는 UAV는 많은 위치에너지와 운동에너지를 가지므로 지상으로 추락하는 경우 많은 충격량을 가질 수 있다. 이는 인명피해로 연결될 수 있기 때문에 본 논문에서는 UAV 비행경로 상의 인구밀집지역을 위험구역으로 정의하였다. 기존의 UAV 경로비행은 사용자에 의해 미리 설정된 경로만을 운행하는 수동적인 형태였다. 일부 UAV는 경로비행 중 장애물을 회피하는 시스템 등 안전기능을 포함하고 있지만, 실시간 비행환경변화에 대응하기에는 부족하다. UAV 경로비행에 공공 빅데이터를 활용할 경우, 위험구역을 검출하고 회피비행을 수행할 수 있어서 실시간 비행환경변화에 대한 대응이 향상될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 수집된 빅데이터를 활용하여 위험구역을 회피하는 최적경로 비행 방안을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 자동경로비행에서 목적지와 목적지에 따른 경로를 지정할 경우, 실시간으로 위험지역을 판단하여 최적 우회경로로 비행하는 것을 확인하였다. 추후 회피방안에 따라 비행하여 획득하는 영상의 질적 만족도를 높일 수 있는 방안을 연구할 예정이다.
스마트폰의 대중화로 인하여 근래 범죄의 증거자료로 제출되는 녹취 파일은 대부분 스마트폰을 통하여 생산되고 있으며, 스마트폰을 기반으로 한 녹음 파일의 무결성(위변조) 여부가 수사와 재판 과정에서 주요 쟁점으로 떠오르고 있다. 가장 높은 국내 시장 점유율을 가진 삼성 스마트폰은 통화 및 음성 녹음, 그리고 편집이 가능한 자체 음성녹음 편집 어플리케이션이 탑재되어 유통되고 있으며, 자체 어플리케이션을 통한 편집은 외부 어플리케이션을 통한 편집과 다르게 원본 파일과의 유사성이 높기에, 무결성을 입증하기 위해 더 정밀한 분석 기법 개발이 필요하다. 본 연구에서는 삼성 스마트폰 34개 기종에서 생성된 원본 녹음 파일과 자체 제공 음성녹음 편집 어플리케이션을 통한 편집 파일의 메타데이터 구조와 속성을 분석하여, 원본과 편집본 사이의 음성 파일 메타데이터 구조 및 속성 값에서 유의미한 차이가 있음을 확인하였다.
능동소나를 이용하여 수중물체의 속도를 추정하려면 Continuous Wave(CW) 펄스를 이용하는 것이 일반적이나, 수중물체의 속도가 느리고 근거리의 해양에서는 잔향음의 영향으로 수중물체의 속도 추정이 용이하지 않다. 2017년도에 Wang 연구진은 이를 극복하고자 수중물체의 속도에 의한 도플러 변이에 둔감한 광대역 신호인 Hyperbolic Frequency Modulation(HFM) 펄스 두 개를 상반된 스윕방향으로 이용하였다. 두 펄스 간 송신 시간간격과 탐지시간 차이의 변화를 통하여 수중물체 속도 추정이 가능하다는 것을 시뮬레이션으로 제시하였다. 하지만 동일한 대역을 이용하므로 상호상관성에 의해서 수중물체 탐지 성능이 영향을 받을 수 밖에 없다. 상호상관성에 의한 수중물체 탐지 성능저하를 방지하기 위하여 대역이 분리된 상반된 스윕방향의 두 HFM 펄스 이용을 제안한다. 본 논문에서는 상반된 스윕방향의 두 대역 HFM을 이용하여 수중물체의 시선속도 추정에 관한 이론을 도출하였고, 펄스길이와 대역폭이 1 s와 400 Hz인 HFM 펄스로 시뮬레이션을 수행하였다. 제안한 방법을 이용하여 수중물체의 시선속도를 추정하면 약 6 %의 오차로 표적 속도 추정이 가능하다는 것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 VCM을 위한 다해상도 피처 맵에 대한 압축 방법을 제안한다. 제안하는 압축 방법은 PCA 기반의 변환을 통해 다해상도 피처 맵의 채널 및 해상도 계층 간 중복성을 제거하며 변환에 사용된 기저 벡터와 평균 벡터 그리고 변환을 통해 얻어진 변환 계수를 각각의 특성에 따라 VVC 기반 부호화기와 DeepCABAC을 통하여 압축한다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위하여 OpenImageV6와 COCO 2017 validation set에 대하여 객체 검출 성능을 평가하며, MPEG-VCM 앵커 및 본 논문에서 제안하는 피처 맵 압축 앵커 대비 bpp와 mAP를 BD-rate 관점에서 비교한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 OpenImageV6에서 피처 맵 압축 앵커 대비 25.71%의 BD-rate 성능 향상을 보이며, 특히 COCO 2017 validation set의 크기가 큰 객체들에 대해서 MPEG-VCM 앵커 대비 최대 43.72%의 BD-rate 성능이 향상됨을 보인다.
침투경로분석은 지형공간정보 기술을 활용한 군사응용분야 중 하나이다. 분석결과는 잠재적인 적의 침투에 대해 취약한 경로를 보여줄 것이다. 가능한 침투경로를 찾기 위하여 탐지확률의 합으로 표현되는 비용함수를 최소화하는 최적경로알고리듬(다익스트라 및 $A^*$)을 사용하였다. 열상장비의 성능, 수치고도모형을 이용한 가시선분석 결과와 지형분석도(VITD)에 포함된 지형공간정보 커버리지(coverage) 중 2개의 관련된 커버리지를 사용하여 비용함수를 계산하였다. $50m{\times}50m$ 셀(cell) 크기 단위로 각각의 비용이 계산되고 저장되었으며, 최적경로로서 경로상의 모든 비용의 합을 최소화하는 경로를 찾아내었다. 제안된 방법은 대한민국의 대전지역을 대상으로 실험하였다. 실험 결과 다익스트라와 $A^*$ 알고리듬은 큰 차이가 없었으며, 다만 $A^*$ 알고리듬의 수행시간 측면에서 유리하였다. 이러한 응용분야는 침투와 감시의 두 가지 측면에서 모두 활용될 수 있다. 열상장비의 위치를 바꿔서 시뮬레이션을 수행하면, 가장 취약한 경로를 침투목적으로 찾아낼 수 있다. 다른 측면으로 보면 열상장비의 최상의 위치를 선택하기 위하여 사용될 수 있다. 이는 군사응용분야에 대한 강력한 지형공간정보 활용 해법의 한 가지 예제가 될 것이다.
본 연구에서는 터널 구조물 내부 이미지 데이터를 취득하는 방법과 이미지 데이터의 구조화를 위한 방법을 제안하였다. 터널 구조물 내부 이미지 데이터 취득 조건을 개선함으로써 AREA TYPE의 터널 스캐닝에서 고화질의 이미지 데이터를 얻을 수 있다. 데이터 취득 조건을 개선하기 위해 터널 상부에 터널의 길이 방향 레일을 설치하고 설치된 레일을 이동하며 터널 구조물 전체의 이미지 데이터를 취득할 수 있도록 설계하였다. 본 연구는 거리 20m, 해상도 3840×2160 및 해상도 720×480의 조건에서 0.5mm 균열 모사선을 식별하였다. 또한 취득된 이미지 데이터를 이미지 타일 단위로 관리하기 위한 이미지 데이터 구조화 방법을 제안하였다. 터널의 이미지 데이터 구조화를 위해 적용인자 (취득 이미지의 해상도와 터널의 크기)를 관계식에 대입하여 터널의 이미지 데이터를 구조화할 수 있다. 실험을 통해 터널 길이 1,000m, 폭 20m 터널의 이미지 데이터는 해상도와 정밀도에 따라 최소중첩률 0.02%에서 8.36% 구해지며 로컬좌표계의 크기는 (14×15)에서 (36×34)로 나타났다.
본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다.
양성자 치료 시 양성자 빔을 사용하여 정밀한 치료를 수행하고 환자의 안전을 제고하기 위해서는 인체 내 양성자 빔의 선량 분포를 확인하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구팀은 이전 연구에서 1차원 배열형 검출기를 종형으로 배치하여 빔 진행방향으로 이동시켜가면서 2차원적인 즉발감마선 분포를 측정하여 양성자 선량 분포와 유사한 분포를 갖는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이를 바탕으로 즉발감마선 이차원분포를 실시간으로 측정하기 위해 이차원 평행다공형 집속 장치, 이차원 배열의 NaI(Tl) 섬광체와 MA-PMT로 이루어진 즉발감마선 이차원분포 측정 장치를 개발하였다. 개발한 즉 발감마선 이차원분포 측정 장치의 성능을 평가한 결과 $^{22}Na$ 감마선원의 에너지 분해능은 $10.9%{\pm}0.23p%$ (0.511 MeV)와 $6.4%{\pm}0.24p%$ (1.275 MeV)로 평가되었으며, $^{137}Cs$은 $9.8%{\pm}0.18p%$ (0.662 MeV)로 평가되었다. 고에너지 Am-Be 선원의 double escape 피크인 3.416 MeV의 에너지 분해능은 $11.4%{\pm}3.6p%$로 평가되었다. 본 측정 장치를 이용하여 45 MeV 양성자 빔을 PMMA에 조사하여 발생한 즉발감마선 이차원분포를 측정한 결과 0.5 nA의 세기의 양성자 빔에서 $9{\times}10^9$ 양성자 조사 시 양성자 선량 분포와 유사한 즉발감마선 이차원분포를 측정할 수 있음을 확인하였다. 추가로 측정한 즉발감마선 이차원분포의 프로파일 분포를 이용하여 양성자 빔의 비정을 평가해 본 결과 $17.0{\pm}0.4mm$로 평가되었고, 실제 비정인 17.4 mm과 굉장히 밀접한 관련이 있음을 확인하였다.
차령산맥 남북의 7개 유적에서 신석기시대 빗살무늬 토기부터 조선시대 백자까지 시대적으로 일부 시료를 선별하여 물리화학적 및 광물학적 정량분석을 통해 고대 세라믹의 제작기술과 특성을 해석하였다. 연구대상 선사시대 토기는 연질에 테쌓기한 흔적이 나타나며, 삼국시대 토기는 연질과 경질이 공존하나 자비와 저장용기는 모두 테쌓기한 반면 배식기는 물레성형하였다. 태토의 정선도가 높은 삼국시대 이후 토기와 달리 신석기 및 청동기시대 토기는 사질태토에 높은 광물 함량을 보이며, 태토보다 큰 비짐이 다량 확인된다. 청자와 백자 기질에서는 일차광물이 거의 나타나지 않으나 고온생성 광물의 함량이 높게 동정되었다. 분석시료들은 시기에 관계없이 유적에 따라 주성분 및 미량원소에 약간의 차이가 나타났다. 지구화학적 거동특성도 거의 동일하여 태토의 기본적 성질은 유사한 것을 지시한다. 작열감량은 0.01~12.59wt.% 범위를 보여 편차가 크나, 선사시대에서 삼국시대로 가며 급격히 감소한다. 이들은 소성에 따른 중량감소율과 관련이 있으며, 태토의 소성도와 고온생성 광물의 검출 함량에 따라 5그룹의 추정 소성온도로 분류된다. 신석기시대와 청동기시대 토기는 모두 $750{\sim}850^{\circ}C$ 그룹에 속하고, 삼국시대 토기는 $750{\sim}1,100^{\circ}C$의 소성온도 범위에서 다양하게 확인되며, 청자와 백자는 $1,150{\sim}1,250^{\circ}C$의 고온에서 소성된 것으로 나타났다. 제작시기에 따른 태토의 정선도와 소성온도 차이는 제작기술이 발전함에 따라 원료수급과 소성방식이 변화된 결과로 보인다. 그러나 같은 시기에도 제작방법에 차이를 보이기도 하여, 단순히 한 방향으로 진화된 발전보다는 사용 목적과 필요에 따라 활용한 것으로 해석된다.
현대 방사선치료는 고선명 X선 투사영상을 이용하여 환자 및 종양의 위치를 확인하는 기술이 요구되지만, 3차원 영상 촬영을 위한 피폭량 및 영상정보의 급격한 증가는 환자에게 추가적인 부담이 될 수 있다. 본 연구에서는 영상의 구조 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 Structural similarity (SSIM) 인자를 도입하여 매일 촬영하는 환자의 2차원 X선 영상간 차이를 자동 분석하여 환자의 위치 정확성의 검증 가능성을 제시하였다. 먼저 종양을 모사하기 위하여 구형 전산 팬텀의 크기와 위치를 변화시키면서 각각의 투사 영상을 시뮬레이션하고, SSIM 인자를 통해 영상 간 차이를 검출하여 분석하였다. 또한 12일간 매일 촬영한 방사선 치료 환자의 2차원 X선 영상들 간 차이를 동일한 방법으로 검출하였다. 그 결과 산출된 팬텀 변화에 따른 SSIM 값은 0.85~1 범위로, 관심영역(ROI)을 영상 전체가 아닌 팬텀으로 한정하였을 때는 0.006~1 범위로 나타나서 ROI 적용 시 민감도가 크게 상승하는 것을 확인하였다. 또한 임상 영상의 SSIM은 0.799~0.853 범위의 값을 나타냈으며 영상 간 차이가 SSIM 분포 상에 검출되는 것을 확인하였다. 본 연구결과는 소요 시간 및 피폭 등의 우려로 매일 사용하기 어려운 3차원 영상기법 대신 간단한 2차원 영상만을 이용하여 객관적이고 정량적인 환자 위치 정확성의 자동 평가 기법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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