Painting pretreatment is an important task in determining the life of painting as it removes rust or foreign substances from the painting surface and gives adhesion between the painting surface and the painting surface. Since painting pretreatment is an important task, IMO strictly requires that the painting pretreatment surface be maintained at a Sa 2.5 grade and the surface roughness is 30μm~75μm. Painting pre-processing is an important task that determines the lifespan of a painting, but it is done through visual inspection by the inspector, and the quality varies depending on the inspector. In this study, in order to develop a quality measurement system for the painting pretreatment surface, Matlab2023b was used to determine the range of appropriate quality brightness by comparing the brightness of the painting pretreatment surface and surface roughness.

근래 산업은 기계 자동화로 변화하고 있는 추세이며, 선박도 센서를 통해 기기 정보를 디지털 정보로 얻는다. 하지만 선박은 기기상태 점검을 위해 선원들이 정해진 시간마다 기관실을 순찰하며 기기들의 정보를 아날로그 게이지를 통해 확인하는데, 이는 순찰 중 에 선원에게 발생할 수 있는 모든 안전 위험은 물론 시간과 기회비용 또한 소모된다. 자율이동로봇을 이용한 기관실 순찰 방법은 선원의 안전 위험은 물론 시간과 기회비용도 소모되지 않기 때문에 해결책으로 활발히 연구 중이다. 자율이동로봇을 이용한 아날로그 게이지 판 독은 로봇이 게이지를 인식하기 위한 디지털화가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 이미지 처리를 이용하였다. 아날로그 게이지 이미지 는 이미지 전처리를 통해 노이즈 제거 및 특징을 부각 시켰다. 이미지 전처리를 완료한 이미지는 이미지 처리를 통해 아날로그 게이지의 중심점, 지침점, 최소값 및 최대값을 검출하였다. 이 점들을 연결한 직선을 통해 최소값부터 최대값까지의 각도 및 최소값부터 지침점까 지의 각도를 획득하였다. 각도는 수식을 통해 현재 아날로그 게이지가 나타내고 있는 값을 디지털화하여 나타내었다. 실험을 통해 이미지 처리를 통한 아날로그 게이지의 디지털화가 잘되어 게이지의 현재 지시값을 근사하게 나타냄을 확인할 수 있었다. 본 알고리즘을 순찰로 봇에 적용한다면 기관실 순찰을 위한 선원의 안전 위험 및 시간과 기회비용까지 보전 할 수 있을 것으로 사료된다.

구조물의 안정성 및 이상 징후 판단에 있어 균열의 발생 여부와 진전 정도는 가장 기본적인 조사 항목이다. 본 연구 에서는 일반적인 스마트폰을 통해 균열 이미지를 촬영하고 이로 부터 균열 검출과 크기를 산정하는 균열 분석 시스템을 개발하 였다. 모폴로지 기법을 적용하되 투영변환 및 3차회선 보간, 히스토그램 기반의 명도 입계값 산정 기법을 적용함으로서 이미지 보정과 노이즈 제거 과정을 통한 효과적 균열 검출이 가능하였다. ArUco 마커를 통해 손쉽고 경제적인 균열 크기 산정이 가능 하였으며, 스마트폰 앱과 클라우드 서버 기반의 이원화 분석시스템을 통해 손쉬운 현장 적용성 및 처리 시간 단축, 세부 균열의 추적관리 가능성을 확인하였다. 개발 시스템을 이용한 실내 성능 평가를 수행한 결과, 균열 측정 오차는 0.03㎜ 미만으로 나타 났으며 조건별 다수 측정 결과에서 높은 재현성이 확인되었던바, 개발된 균열 분석 시스템의 정확성 및 현장 적용성을 예상할 수 있었다.

한국 천일염 생산 지역의 인구는 빠르게 고령화되고 있어 생산 노동자가 줄고 있는 추세이다. 소금 포집 작업은 천일염 생산 과정에서 가장 많은 노동력을 필요로 한다. 기존의 포집 장치는 사람의 작동 및 운전이 필요하여 상당한 노동력이 필요해서, 천일염 무인 포집장치를 개발하여 생산 노동자의 노동력을 감소시키고자 한다. 천일염 포집장치는 색상 검출을 통해 소금의 포집 상황과 염전에서의 위치를 파악하도록 설계되었기 때문에, 포집장치의 색상 검출 성능이 중요한 요소이다. 그래서 색상 검출 성능 향상을 위해 이미지 처리 를 이용한 알고리즘을 연구하였다. 알고리즘은 입력 이미지를 크기 재조정, 회전 및 투시 변환을 이용하여 around-view 이미지를 생성하고, RoI를 설정하여 해당 영역만 HSV 색상 모델로 변환하고 논리곱 연산을 통해 색상 영역을 검출한다. 검출 된 색상영역은 형태학적 연산을 이용하여 검출 영역을 확장하고 노이즈를 제거하여 컨투어와 이미지 모멘트를 이용하여 검출영역의 면적을 계산하고 설정된 면적과 비 교하여 염판에서 포집장치의 위치 경우를 결정한다. 성능 평가는 알고리즘을 적용한 최종 검출 색상의 계산 면적과 알고리즘의 각 단계 의 검출 색상의 면적을 비교하여 평가하였다. 평가 결과 소금을 검출하는 흰색의 경우 최소 25%에서 최대 99% 이상, 빨간색의 경우 최소 44%에서 최대 68%, 파란색과 녹색은 평균적으로 각각 7%와 15% 검출면적 증가가 있어 색상 검출 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었으 며, 이를 무인 천일염 포집장치의 무인작업 수행을 위한 위치 확인에 적용 가능할 것으로 사료된다.

오늘날의 다양한 게임 형태 중 웹브라우저를 통해 가볍게 즐길 수 있는 플래시 게임은 여러 장르로 꾸준히 개발되어 많은 사용자들에게 제공되고 있다. 플래시 게임의 발전 및 다양화에 따라 게임의 비주얼 측면도 지속적으로 발전하고 있다. 초기 간단한 벡터 그래픽 중심에서 이제는 외부 비트맵 이미지를 불러들여 사용하는 형태로 발전하였다. 하지만 비트맵 이미지 사용의 경우 단순히 이미지를 불러들여 사용하는 방식으로는 원본 100%의 크기일 때만 최상의 퀄리티를 얻을 수 있었다. 이 논문에서는 비트맵 이미지를 사용함에 있어 이미지의 퀄리티 저하를 최소화 할 수 있는 처리 기술의 연구 및 테스트 결과를 정리하여 일반 개발자들이 쉽게 비트맵 이미지를 다룰 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

소비 시장이 감성 소비 환경으로 바뀌면서 브랜드의 역할이 더욱 중요해졌고, 이를 위한 브랜드 이미지 전략으로서 디자인의 역할이 확장되고 있다. 브랜드와 소비자가 소통하는 지점인 소비자 접점은 체험을 통한 브랜드 이미지가 형성되는 경로이므로, 기업이 지향하는 이미지로 각인시키기 위해서는 소비자 접점에 대한 총체적인 기획 및 관리가 필요하게 되었다. 위와 같은 배경에서, 이 연구의 목적은 변화된 시장 환경에서 성공적인 브랜드 이미지를 구축하기 위한 통합 디자인의 구성 방법을 정의하는 것이다. 이를 위해 브랜드 이미지의 특성, 소비자 체험의 조건, 감성의 역할을 이해하고, 이미지와 감성 처리 모형과의 상관성을 해석하여, 이미지의 3가지 특성을 도출하였다. 이미지의 특성은 1) 경험적 판단에 근거하며, 2) 감성적 내용을 표현 전달하고, 3)관념적 공감에 의한 심리적 가치를 만드는 것이다. 이러한 이미지를 창출하는 디자인의 조건을 성공적인 브랜드의 사례연구를 통해 분석하여, 강력한 이미지를 구축하기 위한 브랜드 아이콘의 역할과 이를 위한 통합 디자인의 필요성을 밝혔다. 이 통합 디자인을 구성하는 방법은 1) 브랜드 이미지 포지셔닝에 의한 이미지 집중화, 2) 브랜드 이미지 플롯에 의한 시각적 주제 활용, 3) 이미지 통합 관리를 위한 Total Identity Program, 4) 브랜드 이미지각인을 위한 Brand Icon 개발 등이다.

The detection and measurement of faint features in cometary image is generally troublesome due to the high value of the ratio of the brightness of the nucleus to the tail, the large size and low surface brightness of the coma and tail and the disturbing presence of field stars trails. The image processing is based on background removal by median filtering. Sample results are shown for the case study of comet 73P/Schwassmann-Wachmann 3.

Pavement condition deteriorates due to various environmental issues. This can be seen on the pavement surface as a form of distress. A crack can be considered as a typical form of pavement distress in which it may reveal a critical condition of the road. Therefore, automatic and accurate detection of pavement crack and segmentation are crucial for pavement condition assessment and maintenance.

Experimental investigation of the tuned liquid column damper (TLCD) is a primal factory task prior to its installation at a site and is mainly undertaken by a real-time hybrid simulation. In this study, a noncontact standalone vision sensing system is developed to replace a series of the conventional sensors installed at the TLCD tested. The versatile measurements of the system is theoretically and experimentally evaluated through a wide range of lab scale dynamic tests.

The purpose of this study is a image processing program development to consider the domestic situation of GPR detection. Therefore the image processing program will be developed to extract and to visualize the measured raw data.

To get the empirical data of GPR detection and to develop the image prosessing program of GPR detection data, GPR detection were proceed by the underground pipes and cavities buried in the Chamber. In the case of non pavement and asphalt pavement, water filled cavity that was buried in 0.7m depth was able to detection. But in the case of 1.0 m and 1.3 m buring depth, water filled cavity was not able to detection. In the case of non-reinforced and reinforced concrete pavement, it was difficult to detect the cavity caused by signal interference. GPRiPP programs was developed for image processing of the GPR detection data. The major processing algorithm were background removal, stacking and gain function. With proper image processing of gain function and background removal in GPRiPP program, it was showed that similar results can be obtained with conventional image processing program.

In this study, Cavities in Specimens were find using GPR equipment. Results of exploration deadline for plain concrete, reinforced concrete, asphalt, gravel, depending on the type, asphalt pavement was most clearly exploration. Developed GPRiPP can represent a good cavitation through the image processing with the background removal.

Assessment of surface cracks is important to ensuring the health of concrete structures. Traditional visual inspection processes are time-consuming and their performance depends heavily on the inspector’s skill and experience. In this paper, digital image processing techniques are employed to monitor the surface cracks in concrete. The automated processing method is proposed for further implementation to an flight drone.

본 논문에서는 모바일 기기의 프로세서 처리 능력과 메모리 용량의 제한에 관계없이 거대 크기의 이미지를 게임의 배경으로 사용하기 위한 타일화된 이미지 압축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 압축 효율 측면에서는 하나의 PNG 파일로 압축하는 방법과 유사하나 모바일 단말기의 메모리 제한으로 인한 디코딩 가능한 이미지의 크기 제한 문제를 해결할 수 있음을 보였다. 또한 실행 시 부분 디코딩 기법을 적용하여 단말기 화면에 출력되는 이미지 부분만 디코딩하여 출력함으로 초기의 대규모 이미지의 로딩 시간을 줄일 수 있음을 보였다.