Solid-liquid separation is important for securing safe runoff quality in the biological treatment process. In particular, the method for determining sludge settlement characteristics using SVI, which is a parameter, evaluates the precipitation features of sludge in an aeration tank and secondary precipitation tank and is a simple and widely used method. However, in methods using SVI, the accumulation of objective data is usually not possible, since the subjective judgment of operators is mainly involved in this evaluation method. Therefore, the automation of SVI measurement is required to improve the determination method of sludge settlement using SVI. In this study, an automatic measurement system of SVI using optics was developed. To evaluate the reliability of the measurement system, a visual inspection test was performed in parallel with our suggested SV30 auto-measurement system using actual sludge and a similar tendency in the results was obtained. Using this suggested SV30 automation system, the indirect determination of MLSS (Mixed-Liquor-Suspended-Solids) activation states of the aeration tank and precipitation tank is also expected to be possible. Through the test results, it was verified that the reliability of SVI determination was increased by identifying the effect of outside light after performing a test under external light interference.

In this study, Levee Visual Inspection and Water Level Detection System was developed to handle visual inspection information on the levee effectively by using mobile/intelligent CCTV system. This system will be used to manage levee reasonably, in order to prevent disaster in the riparian areas preemptively on the base of management task.

In this study, the crack detecting system with digital image processing techniques based on the mathematical morphology method was developed to detect cracks in concrete structures. In the developed system, the image combining technique of reconstructing multiple images as an entire single image considering efficient management of analysis results was applied as an additional module.

상수관은 급격한 기온 변화나 지진에 의한 지반의 변이 및 노후화에 의해 파단이 일어나게 된다. 관의 파단은 상수관망에서 발생할 수 있는 가장 흔한 파괴 상황 중 하나로 시스템으로 공급되는 전체 유량과 관망 내 수두 손실을 증가시킨다. 이러한 변화는 시스템 내에 설치된 압력 및 유량계의 측정값에 영향을 주며 사용성을 저하시킨다. 관 파괴 탐지가 지연되면 주위 지반의 액상화에 의해 싱크홀이 발생하게 되어 복구 시간 및 비용 (사회적 비용 포함)의 증가를 야기하기도 한다. 따라서, 관 파단의 정확하고 신속한 탐지가 필요하다. 본 연구에서는 공정관리 및 품질공학에서 적용되어온 통계적 공정관리 방법을 관 파단 탐지에 적용하였다. 시스템 내에 설치된 압력 및 유량계로부터 측정된 시계열 값을 과거 통계 값과 비교하여 관 파단 여부를 결정하였다. 실제 네트워크에서 수요량의 변동성을 고려해 발생시킨 압력 및 유량 자료를 이용하여 단변량과 다변량 방법을 포함, 총 여섯 가지 통계적 공정관리 방법의 성능을 비교하였다.

스마트 폰 사용자의 수가 점차적으로 증가함에 따라 모바일을 이용한 식물정보 관련 애플리케이션서비스가 필요 되어 지고 있다. 이에 본 연구는 식물정보 서비스 애플리케이션 개발에 필수 요소인 식물인식 및 분류 전산화 과정의 알고리즘을 제안하였다. 연구를 통해 독자적으로 개발한 Sweep(SP) 외곽선 추출 알고리즘을 이용 하여 외곽선을 검출하고 형태적인 특징요소를 정의하였으며 검출 된 외곽선을 이용하여 H/W ratio, Top tip ratio, Bottom tip ratio, 등분각 연장선과의 교차점 위차 정보, 등분각 연장선과의 교차점 거리 정보, 근접이차함수 비교 등 총 6가지 분류 기준을 전산화하였 다. 제안한 분류 기준의 유효성 검증을 위하여 총 32종의 식물을 재 료로 실험한 결과 H/W ratio과 Top tip ratio는 식물별 고유한 특성 을 기준으로 소수 그룹을 형성하고 구분할 수 있는 유효성을 가지 는 것으로 검증되었다. 등분각 연장선과의 교차점을 이용한 거리정 보는 식물 종류 간의 패턴 차이가 인정되었으며 이의 전산화를 위 하여 바타차야 비교연산법을 적용하여 상대비교 알고리즘을 완성 하였다. 또한 본 연구 과정에서 의도하지 않았던 엽저 및 엽선의 경 향 그리고 결각의 유무 검출 가능성을 확인하게 되어 추가적인 알 고리즘 개발이 가능할 것으로 여겨진다.

수돗물의 공급과정에서 발생되는 상수관망의 누수는 소중한 수자원의 손실, 공급에너지의 추가적인 소요 등 사회경제적인 손실을 초래한다. 본 연구에서는 관로 상에 설치되어 실시간으로 계측되는 유량자료를 이용하여 누수를 감시하는 모형을 적응 칼만필터 기법을 이용하여 제시하였다. 제안된 누수감시 알고리즘에서는 수돗물 사용량의 시간적 변화와 요일적 변동을 고려함으로써 예측의 신뢰도를 향상시키는 방안을 제시하였다. 또한 기존의 칼만필터 기법에 혁신과정을 추가하여 잡음의 공분산에 대한 자동보정을 통하여 예측의 정확도를 개선하였다. 개발된 모형은 사인형태의 가상 유량자료에 대한 모의실험을 통하여 적응 칼만필터 기법의 예측 정확도를 기존의 칼만필터 기법과 비교하였으며, JE시의 2개 소블록 유량자료에 대한 현장 적용성 평가를 실시하였다. 본 연구의 결과는 관로의 파열에 의한 누수 및 비정상적인 용수사용량에 대한 감시를 통하여 상수관망의 효율적인 운영관리에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

The road icing forecast and snow detection system using state evaluation algorithm of multi sensor optimizes snow melting system to control spread time and amount of chemical spread application This system operates integrated of contact/non-contact sensor and infrared camera. The state evaluation algorithm of the system evaluates road freezing danger condition and snowfall condition (snowfall intensity also) using acquired data such as temperature/humidity, moisture detection and result of image signal processing from field video footage. In the field experiment, it proved excellent and reliable evaluated result of snowfall state detection rate of 89% and wet state detection rate of 94%.

자연재해 및 인적재난 발생에 대한 신속한 상황판단과 의사결정 지원을 위해서는 재난현장의 정보를 빠른 시간 내에 정확히 파악하는 것이 중요하다. 따라서 재난현장의 실제 관측정보와 현장을 직접 확인할 수 있는 CCTV의 영상정보가 가장 중요한 요소가 된다고 할 수 있다. 이러한 CCTV 모니터링 관제업무의 효율화 및 지능화를 위해 CCTV의 영상정보에 지능형 영상감시 기술을 적용한다면 해당 상황을 자동으로 알려줄 수 있어 보다 재난현황에 대한 신속한 대응과 효율적인 정보를 얻을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지능형 CCTV 기반의 자동수위감지 알고리즘 성능개선을 위해 서울특별시 서초구 양재천에 현장 적용하여 알고리즘의 정밀도를 개선하고, 안개, 바람, 야간, 악천우 등과 같은 자연환경에 대한 성능저하 방지대책을 수립 및 적용하여 지능형 CCTV기반 자동수위감지 경보체계를 마련하고자 한다. 수위감지 알고리즘의 정밀도 개선을 위해 CCTV 기종별(적외선, 근적외선, 열화상) 성능시험을 하였고, 수위감지 알고리즘의 성능저하 요인인 악조건의 자연환경에 대한 S/W와 H/W적인 영상보정에 의한 수위감지 알고리즘 성능개선에 의한 인식률 개선과 하천범람 시 신속한 상황판단 및 재난대응을 위해 경계·위험으로 설정된 수위레벨에 도달 시 재난관리 담당자에게 SMS를 통한 위험지역 경보알림, 유관기관 상황전파, 하천변의 이동통행로 통제 방안을 수립하여 지능형 CCTV기반 자동수위감지 경보시스템을 실용화하고, 재난대응체계에 따른 운영매뉴얼을 제공하여 재난대응체계의 고도화 기반과 향후 전국 확산을 위한 기술적 기반을 수립하고자 한다.

본 연구에서는 디지털 이미지 분석기술을 이용하여 콘크리트 구조물의 대표적인 열화인자인 콘크리트의 균열을 검지할 수 있는 기술을 개발하기 위해 형태수리학에 근거한 모폴로지 기법이 도입된 이미지 분석기법을 적용한 균열검출 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템에는 분석결과의 효율적인 관리를 고려하여 촬영된 다수의 이미지를 하나의 전체 이미지로 재구성하는 이미지 조합기술이 추가로 적용되었다. 그리고 개발된 시스템의 적용성 및 신뢰도 검증은 균열이 발생된 콘크리트 암거를 이용한 현장검증 실험을 통해 이루어졌으며, 실험에 사용된 촬영장비로는 40m까지 0.2mm의 균열을 검지할 수 있는 성능을 확인하였다. 이미지 분석을 통해 산정된 균열폭의 경우 실측 균열폭과의 차이가 최대 0.08mm로 나타나 일정 수준 이상의 정확도를 구명하였고, 이미지 조합의 경우 추상 패턴 이미지 면에 대한 분할 촬영 이미지를 조합한 결과 실제 전체촬영 원본 이미지와 육안으로 차이를 확인할 수 없을 정도로 우수한 조합결과를 도출하였다.

유 무선환경에서 침입 패턴이 다양화되고, 모바일의 편리성이 강조되면서 네트워크 대역폭이 다양한 전송 기반을 요구하고 있다. 그리고 무선기반의 자료가 급증하고 있어, 무선환경에서의 침입탐지시스템 성능에 문제가 될 수 있다. 그러므로 게이트웨이를 근간으로 한 무선전송 기반을 보호하고, 컴퓨터 운영체제 상에 내재된 보안상의 결함을 보호하기 위하여 기존의 운영체제 내에 보안 기능을 추가한 운영체제이며, 커널의 핵심 부분을 인지하여 무선기반의 시스템 사용자에 대한 식별 및 인증, 강제적 접근 통제, 임의적 접근 통제, 해킹 대응 등의 보안 기능 요소들을 갖추게 하여 보안성에 강한 시스템 유지를 요구한다. 그러므로 감시대상의 정보를 미리 알고, WAP환경하에서 감시대상에 유효한 침입패턴만을 검사하도록 침입패턴 데이터베이스를 분리하는 모델을 제시하여, 이러한 문제점에 대한 해결책을 제시하고자 하였다. 따라서 기존 침입탐지시스템의 패턴 데이터베이스를 분석하였고, 이를 적절히 분리하여 이를 다시 운영체제에 반영하는 기법이다. 그리고 이를 제시한 모델을 검증하고자 실제 구현과 실험을 통해 이를 검증하였다.

In this paper, we describe an image processing algorithm which is able to recognize the road lane. This algorithm performs to recognize the interrelation between AGV and the other vehicle. We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on the top of vehicle and acquires the digital signal. This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are lane angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle.