본 논문에서는 구면 영상에서 영역 분할 정보를 사용하여 바닥 영역을 검출하는 방법을 제시 한다. 평면 영상에서의 Watershed 영역 분할 방법을 수정하여 구면 영상의 영역 분할에 적용할 수 있도록 하였다. 영역들을 분할한 뒤 가정된 바닥 영역 픽셀의 색상과 질감을 그 외의 영역 들과 비교하여 바닥 영역을 검출한다. 구면 파노라마 영상에서는 구면 왜곡으로 인하여 평면에 서의 바닥 검출 방법을 그대로 적용할 수 없다. 구면 왜곡을 고려한 바닥 영역 검출을 위하여 바닥 영역의 외곽선을 검출하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서 지상물이 없는 경우와 있는 경우의 모두에서 적절하게 바닥 영역을 검출할 수 있는 결과를 보였다.

방사선치료에 사용하는 CT 스캐너에 의해 획득된 CT 및 CBCT 전자밀도팬텀의 CT영상부터 CT수 대 물 리적 밀도 변환에 관한 CT 스캐닝 매개변수의 의존성은 실험으로 분석하였다. CT수는 관전류량, 슬라이스 두께, 영상재구성 필터, 시야 그리고 팬텀 용적의 크기에 대해 의존하지 않았다. 그러나 CT수는 관전압과 팬텀 횡단면적 크기에 의존하였다. 결과로서, 물리적 밀도 1이상의 범위에 대하여, 90과 120 kVp 사이의 관 전압에서 관측된 최대 CT수 차이는 27%이었고, 그리고 CT 몸통과 머리 전자밀도팬텀 사이에서 관측된 최대 CT수 차이는 15%이었다.

Recently, there has been frequent shortage of expansion joint in expressway bridges. When that happens, maintenance budgets will be overloaded and not effective, so it is not easy to come up with a solution. In this study, we introduce a bridge inspection system that combines laser image sensing technology and automatic control technology, which have been recently applied in various fields. And this system was developed to measure bridge extension joints while traveling more than 80km/h.

Recently, there has been frequent shortage of expansion joint in expressway bridges. When that happens, maintenance budgets will be overloaded and not effective, so it is not easy to come up with a solution. In this study, we introduce a bridge inspection system that combines laser image sensing technology and automatic control technology, which have been recently applied in various fields. And this system was developed to measure bridge extension joints while traveling more than 80km/h.

Scientific analysis and inter-Korean cooperation are needed to reduce North Korea’s environmental pollution and deforestation. Many efforts to reduce North Korea’s environmental issue have a fundamental weakness because they are generally influenced by internal and political conditions. To overcome such a weakness, two approaches may be effective; the first is to use new technology such as Google Earth and the second is to build collaborative governance that is invulnerable to political conditions. This study focuses on building collaborative governance models based on Google Earth data investigation, a previous research’s release of Google Earth database, and literature review of North Korea’s environmental issues. This research’s results are as follows. First, North Korea’s industrial regions suffer from environmental pollution and many other regions experience severe deforestation according to Google Earth-based spatial images. Second, we can discern environmental pollution such as air pollution, water pollution, soil pollution, and deforestation using Google Earth-based spatial image. In reality, we are able to identify deforestation and partially soil pollution with Google Earth-based spatial image. Third, there are different environmental problems among North Korea’s local regions. South Korea has to prepare and plan various collaborative governance models depending on North Korea’s local needs on environmental problems.

Recently, there has been frequent shortage of expansion joint in expressway bridges. When that happens, maintenance budgets will be overloaded and not effective, so it is not easy to come up with a solution. In this study, we introduce a bridge inspection system that combines laser image sensing technology and automatic control technology, which have been recently applied in various fields. And this system was developed to measure bridge extension joints while traveling more than 80km/h.

3D 프린팅은 최근 다양한 분야에서 활용 되고 있다. 다양한 활용 분야 중 사람의 얼굴을 3D 프린팅을 위해서는 먼저 3D 얼굴 데이터를 생성해야 한다. 3D 얼굴 데이터 획득을 위해 레이저 스캐너 등이 활용되고 있으나 스캔 중에 사람이 움직이면 안 되는 제약이 있다. 본 논문에서는 단일 영상 기반의 3D 얼굴 모델링 방법과 생성된 3D 얼굴을 가상 성형 등에 쓰일 수 있도록 얼굴 변형 시스템을 제안한다. 3D 얼굴 데이터 생성을 위해 3D 얼굴 데이터베이스로부터 특징점들을 정의하였다. 단일 얼굴 영상으로부터 얼굴을 특징점을 추출 한 후 3D 얼굴 데이터베이스로부터 정의된 3D 얼굴 특징점과 대응하여 입력 얼굴 영상의 3D 얼굴을 생성한다. 3D 얼굴 생성 후에 가상 성형 등의 용도를 위해 얼굴 변형 부분을 적용하였다.

Flight of an autonomous unmanned aerial vehicle (UAV) generally consists of four steps; take-off, ascent, descent, and finally landing. Among them, autonomous landing is a challenging task due to high risks and reliability problem. In case the landing site where the UAV is supposed to land is moving or oscillating, the situation becomes more unpredictable and it is far more difficult than landing on a stationary site. For these reasons, the accurate and precise control is required for an autonomous landing system of a UAV on top of a moving vehicle which is rolling or oscillating while moving. In this paper, a vision-only based landing algorithm using dynamic gimbal control is proposed. The conventional camera systems which are applied to the previous studies are fixed as downward facing or forward facing. The main disadvantage of these system is a narrow field of view (FOV). By controlling the gimbal to track the target dynamically, this problem can be ameliorated. Furthermore, the system helps the UAV follow the target faster than using only a fixed camera. With the artificial tag on a landing pad, the relative position and orientation of the UAV are acquired, and those estimated poses are used for gimbal control and UAV control for safe and stable landing on a moving vehicle. The outdoor experimental results show that this vision-based algorithm performs fairly well and can be applied to real situations.

In this study, to evaluate the applicability of VDMS(Vision-based Displacement Measurement System) in the field, 30m of real specimens were measured vertical displacement using the VDMS and a displacement Transducer. The VDMS was to take a picture by attaching Target on the structure. Then, by analyzing the video in Digital Image correlation algorithm obtained a displacement of the structure. The vertical displacement of 30m real specimens using the VDMS and a displacement Transducer was very similar, and it is determined that the VDMS has a high applicability in the field.

본 연구에서는 비등방성 2차원 확산 기반 필터를 이용하여 전산화단층영상(computed tomography, CT)의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상하고자 하였다. 실험은 4-채널 다중검출기 전산화단층영상기기(4-channel multi-detector computed tomography, MDCT)를 이용하였으며, CT 영상품질 평가를 위해 미국 의학물리학자 협의회(american association of physicists in medicine, AAPM) CT 성능 평가용 팬톰을 사용하였다. X-선 조사 조건은 120 kVp, 100 mAs로 고정한 후 ultra-high resolution으로 10 mm 축 방향 스캔 하였다. 본 연구에서 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 원 영상에 각 픽셀에 가중치 1.2를 곱하고 0.4% 히스토그램 스트 레칭을 통해 영상의 대조도를 증가시킨 후 비등방성 2차원 확산 필터를 적용하였다. 그 결과, 공간분해능 은 원 영상에서 0.75 mm까지 구분되었지만 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상에서는 0.40 mm까 지 구분되었다. 원 영상의 노이즈는 46.0, 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상의 노이즈는 33.5로 27.2%가 감소하였다. 우리가 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 CT의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상시킬 수 있었다.

There are a lot of difficulty in present inspection that need many inspectors and much time. It is necessary to improve this inspection working environment. So, we developed an inspection system it can solve problems in current visual inspection and it systemize the inspection tasks scientifically. This is an optimized culvert inspection system which enable to measure a surface condition and sectional shape change. it is used various convergence technology such as 3D laser scanning, digital image processing and texture mapping.

A video-based non-contact remote displacement measurement system is proposed and developed. The system captures images of the structure and analyzes the image to determine the displacement. Multi-thread computing and adaptive region of interest method is implemented in the system to compute the displacement in real-time. Field test on a real structure has been carried out to evaluate the performance and verify the reliability of the system.

본 연구는 균열을 인식할 수 있는 영상기반 균열검사 알고리즘을 개발하고 성능을 검증하기 위한 모의 균열을 생성하는 방법에 관한 것이다. 균열검사 알고리즘을 개발하기 위해서는 균열 영상 데이터가 필요하다. 이러한 균열 영상들은 실제 균열이 발생한 콘크리트 벽면을 촬영하거나 일정한 하중을 가해 시편에 균열을 발생시키는 방법으로 획득하고 있다. 하지만 균열을 검사하기 위한 영상처리 알고리즘을 검증하기 위해서는 균열 폭이 일정한 정량화된 균열 영상이 필요하다. 이러한 정량화된 균열을 생성하기 위하여 크랙게이지와 같이 검은 명암을 가지는 표면 부착형 모의 균열이 사용되기도 한다. 표면 부착형 모의 균열을 사용하면 원하는 형태와 크기를 가지는 균열을 묘사하기 유리하며, 다양한 콘크리트 표면에 부착하여 균열 영상을 획득하고 이를 균열검사 프로그램의 개발에 활용할 수 있다. 특히 균열의 정확한 크기 측정이나 인식률을 정량적으로 검증하는데 매우 효과적이다. 하지만 표면 부착형 모의 균열과 실제 균열의 유사성에 대해서는 아직 검증되지 않았다. 본 연구에서는 표면 부착형 모의 균열과 콘크리트 시편에 유도한 균열을 제작하여, 영상 촬영한 후 명암, 질감, 콘트라스트, 선명도를 분석하여 두 균열간의 특성을 분석하고 유사성을 검증하였다. 영상은 다양한 거리와 조도에서 촬영하여 거리와 조도의 변화와 두 가지 균열의 특성 변화와의 관계를 알아보았다.

본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클라스와 분산에 의한 클라스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클라스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인 블럭 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환(Wi)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며, 이러한 영상기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 컬러 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용 하였을 때 그레이레벨 영상과 같은 압축률이나 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다.

현재까지 TFT 기반의 평판형 어레이를 이용한 디지털 X선 영상장치가 이용되어 왔다. 그러나, 최근 광계수형 센서 기술에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 광계수형 X선 영상 센서의 정량적 성능 평가를 위한 기시법 제시를 통해 광도전체 물질의 물성을 평가하였다. 먼저 광계수형 X선 영상 센서의 검출물질인 광도전체의 누설전류 및 X선 민감도 측정을 수행하였으며, 신호 정형 시간 결정을 위한 상승시간 특성을 평가하였다. 또한 광도전체에 입사하는 단위면적당 포톤수를 정의하기 위해 IEC 62220-1-2 권고안을 바탕으로 셋업 연구를 수행하였으며, 이를 바탕으로 전하수집효율를 평가하였다. 그 결과 광도전체 층의 누설전류는 200pA/mm2, X선 민감도는 7μC/cm2R이며, 상승 시간은 0.765μs으로 평가되었다.

초고해상도 UHD(096x2160) 게임 영상의 메모리 대역폭 요구량은 기하급수적으로 늘어난다. 본 논문에서는 화질 저하 없이 메모리 대역폭 문제를 해결하기 위하여 CUDA 환경에서 비트 병렬 파이프라인을 지원하는 논문 [4]의 DDPCM-GR 압축 알고리즘을 변형한 DPCM-GR 방식을 적용한 무손실 압축을 구현하였다. CUDA 공유메모리 사용을 통한 효율성을 증대하였으며, paged-locked 호스트 메모리 비동기 전송을 통한 커널과 데이터 전송 중첩의 다양한 구성을 구현하였다. 실험을 통하여 CPU 방식에 비하여 최대 31.3배 속도 향상을 이루었으며, 비동기 전송 구성의 변화를 통하여 최대 30.3% 수행 시간이 감소하였다.

본 연구에서는 카메라의 위치에 상관없이 정확하게 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상 기반 변위 계측 시스템을 제안하였다. 기존의 영상 기반 변위 계측 시스템은 카메라의 각도에 따라 오차를 유발하며, 그에 따라 대형 구조물에서 적용성에 제한되는 단점이 존재하였다.본 시스템은 네 개의 점이 그려진 측정판을 변위를 측정하고자 하는 구조물의 위치에 부착하여 카메라로 촬영한 뒤 영상을 해석하여 변위를 얻는다. 측정판과 카메라의 각도에 무관하게 구조물의 변위를 얻기 위하여, 이미지 좌표계와 세계 좌표계 상의 두 평면간의 대응관계를 표현하는 평면 호모그래피 기법을 활용하였다. 성능 검증을 위하여 소형 구조물을 이용한 실내실험을 수행하였으며, 어떠한 각도에서 촬영하더라도 실제 변위를 정확하게 측정할 수 있음을 보였다.

This paper proposes an underwater localization algorithm using probabilistic object recognition. It is organized as follows; 1) recognizing artificial objects using imaging sonar, and 2) localizing the recognized objects and the vehicle using EKF(Extended Kalman Filter) based SLAM. For this purpose, we develop artificial landmarks to be recognized even under the unstable sonar images induced by noise. Moreover, a probabilistic recognition framework is proposed. In this way, the distance and bearing of the recognized artificial landmarks are acquired to perform the localization of the underwater vehicle. Using the recognized objects, EKF-based SLAM is carried out and results in a path of the underwater vehicle and the location of landmarks. The proposed localization algorithm is verified by experiments in a basin.

This paper proposes a novel upward-looking camera-based global localization using a ceiling image map. The ceiling images obtained through the SLAM process are integrated into the ceiling image map using a particle filter. Global localization is performed by matching the ceiling image map with the current ceiling image using SURF keypoint correspondences. The robot pose is then estimated by the coordinate transformation from the ceiling image map to the global coordinate system. A series of experiments show that the proposed method is robust in real environments.