영상 신호 프로세서(Image Signal Processor, ISP)는 카메라 센서로부터 획득된 RAW 영상을 사람의 눈에 보기 좋은 sRGB 영상으로 변환한다. RAW 영상은 sRGB 영상에 비해 영상 처리에 도움이 되는 정보를 가지고 있지만 상대적으로 큰 용량으로 인해 주로 sRGB 영상만 저장되고 사용된다. 또한, 실제 카메라의 ISP 과정이 공개되어 있지 않아 그 역과정을 모사하는 것은 매우 어렵다. 이에 sRGB와 RAW 영상의 상호 변환을 위한 카메라 ISP 모델링 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최근 기존의 단순한 ISP 신경망 구조를 고도화하고 실제 카메라 ISP의 동작과 유사하게 카메라 파라미터(노출 시간, 감도, 조리개 크기, 초점 거리)를 직접 반영하는 ParamISP[1] 모델이 제안되었다. 하지만 ParamISP[1]를 포함한 기존의 연구는 카메라 ISP를 모델링함에 있어 렌즈로 인해 발생하는 렌즈 쉐이딩(Lens Shading), 광학 수차(Optical Aberration), 렌즈 왜곡(Lens Distortion) 등을 고려하지 않아 복원 성능에 한계가 있다. 본 연구는 ISP 신경망이 렌즈로 인해 발생하는 열화를 보다 잘 다룰 수 있도록 위치 정보 인코딩(Positional Encoding)을 도입한다. 제안하는 위치 정보 인코딩 기법은 영상을 분할하여 패치(Patch) 단위로 학습하는 카메라 ISP 신경망에 적합하며 기존 모델에 비해 영상의 공간적 맥락을 반영할 수 있어 더욱 정교한 영상 복원을 가능하게 한다.
우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수 현황을 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor (OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중에 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있다. 따라서, 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간이 존재함으로 입력자료에 활용되는 SS를 산정하기 위해 관계식 개발을 필요로한다. 본 연구에서는 댐 방류구 인근 지점 측정 데이터를 기반으로 개발된 탁도-SS 관계식을 통해 수자원 공사 SURIAN 시스템에서 활용되고 있는 AEM3D 모델을 이용하여 탁수 발생 예측 정확도 개선을 하고자 하였다.
한국해양연구원에서는 2011년 4월에 쇄빙선 아라온호, Oceaneering사의 ROV (Remotely Operated Vehicle) 및 삼성분자력계(Three component vector magnetometer)를 이용하여 남서태평양 라우분지에 위치한 TA25해산 칼데라 서측 사면에 대하여 심해자력탐사를 실시하였다. 연구지역은 약 900 m ~ 1200 m의 수심대역을 보인다. 이 심해탐사를 위하여 국내 최초로 3000 m급 심해 삼성분자력계를 제작하였다. 자력계센서부분은 ROV의 상부에, 자력계로거부분은 ROV의 하부에 장착하였으며, ROV는 ROV의 정확한 위치를 알려주는 USBL (Ultra Short Base Line)과 고도계를 이용하여 정해진 측선을 따라 해저면에서 약 25 ~ 30 m의 수직 간격을 유지하며 이동하였다. 삼성분자력계는 자기장의 X(북쪽성분), Y(동쪽성분)과 Z(수직성분)의 벡터성분을 측정하므로 모션센서를 이용하여 ROV의 움직임(피치, 롤, 요)에 대한 보정을 실시하였다. 자력센서자료와 모션센서자료는 ROV의 광케이블과 아라온호의 네트워크를 이용하여 노트북에 저장되며 ROV의 정확한 위치자료인 USBL자료는 후처리를 통하여 병합하였다. 이렇게 획득한 심해 삼성분자력자료는 조사지역의 유망한 열수광상을 유추하는데 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
급격히 증가하고 있는 무인해양관측 체계들의 현황을 글로벌 관점에서 조명하고, 이를 범국가적 차원에서 통합, 조정, 관리하기 위한 네트워크에 대해 고찰하였다. 3차원 시공간적으로 변동이 심한 해양환경을 관측/감시하기 위해서 무인해양관측 플랫폼들은 점차 다양화되고 있는데, 여기서는 이동형(표층 뜰개, 중층 플로트, 수중 글라이더)과 고정형(표층 및 수중 계류선, 바닥장착형 관측)으로 구분하여 각각의 목적, 역사, 현황을 조사하고, 향후 변화를 전망했다. 이들을 활용하여 글로벌 해양관측체계에 기여하고 있는 대표적인 고정형과 이동형 무인해양관측 네트워크(ARGO와 OceanSITES) 프로그램들의 현황에 대해서 알아보고, 글로벌 해양관측/모니터링 체계를 위한 시너지 효과를 창출하기 위한 운용 및 활용 증가를 전망했다. 마지막으로 더욱 효과적인 해양관측/모니터링 체계를 설계하기 위해 다종의 플랫폼을 동시에 사용하는 것을 제안하였고, 그 대표적인 예로 미 국립과학재단의 OOI(Ocean Observatories Initiative) 프로그램을 소개하였다. 아울러 심해 및 남반구와 같이 글로벌 관점에서 존재하는 자료의 틈을 줄여나가기 위한 노력과 글로벌 경계류 관측 네트워크와 같은 새로운 해양관측 네트워크를 위한 노력, 그리고 생지화학/음향/광학 센서들을 포함한 센서 기술들의 개발 노력과, 자료의 표준화 및 센서 검/교정을 위한 노력에 대한 제언을 추가하였다.
본 연구는 도자기의 표면에 무늬, 모양, 그림, 글씨 등의 문양을 움직이는 효과를 갖는 광응용 시스템에 관한 것으로, 도자기 표면 문양에 부착된 광섬유에 의한 LED광신호를 이용하여 문양의 움직임 효과를 실시간으로 표출하고, 도자기가 있는 장소의 조도와 회전판의 움직임을 수집하여 큐레이터가 응급조치를 취하고 문양의 표출효과를 관리하기 위한 광응용 시스템에 관한 것이다. 이와 같은 본 연구에 의하면, 도자기가 놓여져 있는 장소의 조도를 측정하여 문양의 표출효과를 큐레이터 및 응용프로그램이 실시간 관리할 수 있음과 동시에, 이상 발생 시에 자동으로 신호를 발생하여 조치할 수 있게한다. 또한, 본 연구은 일정기간 동안 광신호 전송데이터를 메모리에 저장하였다가, 데이터베이스화하여, 표출효과를 분석 후, 최적의 표출효과를 갖도록 적절한 조치를 취할 수 있도록 한다. 도자기가 있는 장소의 조도 상태를 감지 및 전달하고, 적정한 판단을 내릴 수 있는 일정한 조도수치를 데이터베이스화하고, 적절한 조건에 의거 문양 표출관련 광섬유 색체, 표출간격과 밝기에 대한 신호 데이터가 강제 혹은 의도에 의한 전달이 이루어지게 한다. 따라서 본 연구의 목적은 관제센터의 응용프로그램과 LED제어모듈에 의해 발생되는 광송출신호를 생성하여 색채, 조도, 표출간격을 측정하고 전송할 수 있는 문양을 움직이는 효과를 갖는 광응용시스템을 연구하였다.
Urinalysis is an important clinical test to diagnose urinary diseases, and dipstick method with visual inspection is widely applied in practice. Automated optical devices recently developed have disadvantages of long measurement time, big size and heavy weight, accuracy degradation with time, etc. The present study proposed a new computer scanning technique, in which the test strip and the standard chart were simultaneously scanned to remove any environmental artifacts, followed by automated differentiation with the minimum distance algorithm, leading to significant enhancement of accuracy. Experiments demonstrated an accuracy of 100 % in that all test results were identical with the human visual inspection. The present technique only uses a personal computer with scanner and shortens the test time to a great degree. The results are also stored and accumulated for later use which can be transmitted to remote locations through a network, thus could be easily integrated to any ubiquitous health care systems.
One-dimensional metal oxide nanostructures have attracted considerable research activities owing to their strong application potential as components for nanosize electronic or optoelectronic devices utilizing superior optical and electrical properties. In which, semiconducting $SnO_2$ material with wide-bandgap Eg = 3.6 eV at room temperature, is one of the attractive candidates for optoelectronic devices operating at room temperature [1, 2], gas sensor [3, 4], and transparent conducting electrodes [5]. The synthesis and gas sensing properties of semiconducting $SnO_2$ nanomaterials have become one of important research issues since the first synthesis of SnO2 nanowires. In this study, $SnO_2$ nanowire networks were synthesized on a basis of a two-step process. In step 1, Sn spheres (30-800 nm in diameter) embedded in $SiO_2$ on a Si substrate was synthesized by a chemical vapor deposition method at $700^{\circ}C$. In step 2, using the source of these Sn spheres, $SnO_2$ nanowire (20-40 nm in diameter; $1-10{\mu}m$ in length) networks on a spherical Sn surface were synthesized by a thermal oxidation method at $800^{\circ}C$. The Au layers were pre-deposited on the surface of Sn spherical and subsequently oxidized Sn surface of Sn spherical formed SnO2 nanowires networks. Field emission scanning electron microscopy and high-resolution transmission electron microscopy images indicated that $SnO_2$ nanowires are single crystalline. In addition, the $SnO_2$ nanowire is also a tetragonal rutile, with the preferred growth directions along [100] and a lattice spacing of 0.237 nm. Subsequently, the $NO_2$ sensing properties of the $SnO_2$ network nanowires sensor at an operating temperature of $50-250^{\circ}C$ were examined, and showed a reversible response to $NO_2$ at various $NO_2$ concentrations. Finally, details of the growth mechanism and formation of Sn spheres and $SnO_2$ nanowire networks are also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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