PURPOSES : This study uses deep learning image classification models and vehicle-mounted cameras to detect types of pavement distress — such as potholes, spalling, punch-outs, and patching damage — which require urgent maintenance. METHODS : For the automatic detection of pavement distress, the optimal mount location on a vehicle for a regular action camera was first determined. Using the orthogonal projection of obliquely captured surface images, morphological operations, and multi-blob image processing, candidate distressed pavement images were extracted from road surface images of a 16,036 km in-lane distance. Next, the distressed pavement images classified by experts were trained and tested for evaluation by three deep learning convolutional neural network (CNN) models: GoogLeNet, AlexNet, and VGGNet. The CNN models were image classification tools used to identify and extract the combined features of the target images via deep layers. Here, a data augmentation technique was applied to produce big distress data for training. Third, the dimensions of the detected distressed pavement patches were computed to estimate the quantity of repair materials needed. RESULTS : It was found that installing cameras 1.8 m above the ground on the exterior rear of the vehicle could provide clear pavement surface images with a resolution of 1 cm per pixel. The sensitivity analysis results of the trained GoogLeNet, AlexNet, and VGGNet models were 93 %, 86 %, and 72 %, respectively, compared to 62.7 % for the dimensional computation. Following readjustment of the image categories in the GoogLeNet model, distress detection sensitivity increased to 94.6 %. CONCLUSIONS : These findings support urgent maintenance by sending the detected distressed pavement images with the dimensions of the distressed patches and GPS coordinates to local maintenance offices in real-time.

본 논문에서는 영화에서 인물의 극적인 등장, 등장 인물 간의 관계를 효과적으로 표현하 고자 할 때 주로 사용하는 영화 촬영 기법 ‘아크 트래킹 샷’을 비주얼 노블 게임에 카메라 연출을 설계 및 구현하여 적용하였다. 비주얼 노블은 소설을 읽듯 이야기 진행에 중 점을 둔 게임의 한 장르로 이미지, 사운드 등 시청각적 요소를 첨가하여 이야기의 몰입을 돕는다. 그러나 기존 비주얼 노블의 카메라는 정적이며 움직임이 극히 제한되어 있어 플레이어의 이야기 몰입도를 높이기에는 어려움이 있다. 이를 극복하고자 이야기의 전달이 중요하다는 공통점을 가진 영화의 촬영 기법 아크 트래킹 샷을 3D 게임 엔진에 가상의 카메라 트래킹 레일을 만들고 카메라에 적용하는 과정을 통해 비주얼 노블의 카메라 연출에 적용하였다. 영화 연출 기법을 비주얼 노블 게임콘텐츠에 적용하면서 기존 비주 얼 노블 연출의 단점을 극복하고 역동적인 카메라 움직임은 플레이어에게 몰입을 유지 시키는 작용을 하며 제작자가 전달하고자 하는 감정과 의미를 더욱 효과적으로 전달할 수 있도록 구현하였다.

최근 소비자의 식생활 소비 패턴이 고품질 및 안전한 먹거리를 선호하는 추세로 바뀜에 따라 색깔, 크기 등 외 관뿐만 아니라 내부품질까지 규격화된 고품질의 농산물을 대량으로 요구하고 있으며 이러한 이유로 고품질 과일 선별을 위해 APC에서는 비파괴센서를 이용한 선별을 시행하고 있다. 그러나 비파괴 선별기술은 선별 사과의 크기 및 자세에 따라 과일과의 광원 및 센서와의 거리가 달라져 정확도 차이가 나타나므로 선별 정확도 향상을 위해서 는 사과 자세에 따른 형상 특성에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 과일 내부 품질 측정 정확도 기술 을 고도화하기 위해 CCD(Charge Couled Device) 카메라를 사용하여 투입된 과일 자세에 따른 영상 특성을 조사하 고자한다. 본 실험에서는 사전에 선별사에 육안으로 선별된 정품과 비품 과형 후지 사과를 이용하였다. 사과 크기 별(대, 중, 소)로 사과의 정품 형상과 비품 형상 영상을 CCD (mvBlueFOX, Germany) 카메라를 통해 촬영하였으며 하나의 사과 시료에서 상면 꼭지를 중심으로 좌우 0°~135°범위에서 45° 씩 회전, 상하 45° 회전하여 각 32장의 형 상 영상을 획득하였다. 획득된 사과 영상에서 사과의 윤곽선을 추출하고 사과의 장축과 단축을 픽셀 단위로 계산 하여 자세에 따른 사과의 최대, 최소 직경을 비교 분석하였다. 본 연구 결과는 CCD 영상 처리 분석을 이용하여 농 산물유통센터의 주요 취급 과실인 사과의 형상 및 크기 자동 인식을 위한 최적 영상 측정 조건을 구명하고 과일 크기 자동인식 알고리즘 개발하기 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

연구는 오대산국립공원에 서식하는 산양의 정확한 서식 실태를 파악하는 한편, 개체군 증가에 따른 복원과 서식지 관리 중심의 보전사업을 위한 무인센서카메라를 이용한 산양의 개체 수 전수조사를 실시하였다. 오대산국립공원에서 2018년 1년간 현장조사를 통해 획득한 산양 서식실태 조사결과를 중심으로 산양의 서식 흔적이 가장 많이 관찰된 18개의 격자 (2km×2km)를 우선 선정한 후 다시 4개의 소격자(1km×1km)로 나누어 38개의 소격자에 총 62대의 무인센서카메라를 설치하여 조사를 진행하였다. 조사결과, 총 5,096장의 야생동물이 촬영되었고, 이중 산양은 총 2,268장이 촬영되었으며, 산양 분류표(뿔 형태 Ⓐ, 링 무늬Ⓑ, 링 형성 비율Ⓒ, 얼굴 색상 Ⓓ)로 분석한 결과 총 95개체를 확인하였다. 암･수 비율은 수컷 35개체(36.8%), 암컷 46개체(48.4%), 성별미상(새끼) 14개체(14.7%)로 나타났으며, 성별미상을 제외한 암･수 비율은 4(수):6(암)비율로 나타났다. 산양의 개체 수 분석 중 뿔 형태 Ⓐ와 얼굴 색상 Ⓓ로 암･수 및 개체가 확연이 구분되어 각 개체를 구분하는 중요한 요인이었으며, 성별미상인 14개체를 제외한 81개체의 상관관계를 분석한 결과(r=-0.635, p<0.01) 유의적인 차이가 나타났으며, 오대산국립공원의 산양은 최소생존개체군을 형성하였기에 복원에서 보전으로 정책의 변화가 필요하다.

대부분의 중·고등학교가 도심지에 위치하며 사용할 수 있는 천문 관측 장비에 제한이 있다는 점을 고려하여 DSLR 카메라와 교육용 소형 망원경을 결합하여 도심지 밤하늘 밝기를 측정하였다. DSLR 카메라의 다양한 설정은 ISO 설정 외에는 원본 파일에 영향을 주지 않았으며, 필터 변환까지 고려한 일반적인 측광 정밀도는 대략 0.1 등급이다. 밤하늘 밝기는 천정 부근의 경우 B, V, r 필터에서 각각 약 17.5, 17.1, 16.9 mag arcsec−2으로 측정되었다. 이를 통해 도심지의 대략적인 한계등급은 B 필터에서 17.5 등급, V와 r 필터에서 17등급으로 추정할 수 있다. 관측지점과 가까운 대규모 인공 조명은 고도와 필터에 무관하게 밤하늘 밝기를 약 0.6 mag arcsec−2 증가시킴으로써 관측 환경을 악화시키는 주요인으로 나타났다.

The cooling process in the injection molding requires the longest time. Therefore, a lot of studies have been conducted to reduce the cooling time. In particular, studies on conformal cooling channels using 3D printing are actively being conducted. In this study, the effect of the conformal cooling channel considering the hood shape instead of the conventional linear cooling channel was investigated by injection molding analysis. In the analysis results, when the conformal cooling channel was applied, the length deformation of the molded product was reduced by about 33% and the circular deformation of the hood assembled on the lens was reduced by about 7.1㎛.

In this paper, a low-cost dynamic measurement system using the RGB-depth camera, Microsoft Kinect® v2, is proposed for measuring time-varying free surface motion of liquid dampers used in building vibration mitigation. Various experimental studies are conducted consecutively: performance evaluation and validation of the Kinect® v2, real-time monitoring using the Kinect® v2 SDK(software development kits), point cloud acquisition of liquid free surface in the 3D space, comparison with the existing video sensing technology. Utilizing the proposed Kinect® v2-based measurement system in this study, dynamic behavior of liquid in a laboratory-scaled small tank under a wide frequency range of input excitation is experimentally analyzed.

목적: 백내장 환자를 대상으로 수술 전과 후의 안구표면의 온도변화 양상을 열화상카메라의 서모그래피를 이용하여 연구 하고자 하였다. 방법: 본 연구는 백내장 수술을 받은 환자 50-79세까지 75명 75안의 환자 군을 대상으로 하였다. 과거에 굴절교정수술, 각막관련 수술을 받은 자와 콘택트렌즈를 사용하는 자, 눈물관 이상자, 전신질환 치료 약물을 복용하는 자 등 눈물분비와 눈물막에 영향을 줄 수 있는 자는 연구 대상자에서 제외하였고 눈물막파괴시간 검사(Tear Break Up Time, BUT), 쉬르머 검사(Schirmer’s Test), 맥모니테스트(Mcmonnies questionnaire)를 시행한 후 열화상카메라(Cox CX series, Answer., Korea)를 이용하여 안구표면의 온도변화를 실시간으로 측정하였다. 결과: 전체 대상자의 술 전 안구표면 온도는 35.20±0.54 ℃이었고 술 후에는 35.30±0.53 ℃로 표면온도가 상승하였으나 유의한 차이를 보이지 않았다. 안구표면 온도변화는 술전에서 -0.12±0.08 △(℃/sec)에서 술 후 -0.18±0.07 △(℃/sec)로 통계학적으로 유의한 결과를 나타냈다. 연령 별 비교에서는, 50 대군은 백내장 술 전 대상자의 안구표면 온도변화가 -0.14±0.09 △(℃/sec)에서 -0.19±0.05 △(℃/sec)으로 나타났고 60 대군에서는 -0.12±0.08 △(℃/sec)에서 -0.15±0.07 △(℃/sec)으로 나타났으며 70 대군에서는 술 전 대상자의 안구표면 온도변화는 -0.12±0.08 △(℃/sec)에서 -0.18±0.07 △(℃/sec)으로 전 연령에서 모두 유의한 안구표면 온도변화를 보였다. 결론: 백내장 술 후에는 안구건조증 평가지표가 모두 감소하였고 안구표면 온도변화가 유의함을 보였다. 안구표면의 서모그래피 기술은 비침습적으로 안구건조증을 평가하는데 용이하였고 객관적으로 수치화할 수 있는 장점이 있어 다양한 안구건조증 연구에 활용 될 것으로 기대된다.

생태통로란 자연환경보전법 제2조 9호에 “도로, 댐, 수중 보, 하굿둑 등으로 인하여 야생동식물의 서식지가 단절되거나 훼손 또는 파괴되는 것을 방지하고 야생동식물의 이동 등 생태계의 연속성 유지를 위하여 설치하는 인공 구조물 식생 등의 생태적 공간”이라고 명시되어있다. 생태통로 모니터링은 생태통로를 이용하는 야생동물의 현황을 파악하고 설치의 실효성을 평가하여 개선방안을 마련하기 위함이 다. 현행 조사기법은 생태통로에 카메라 트랩을 설치하고, 정기적으로 조사자가 촬영 데이터를 회수하여 육안판독을 통해 야생동물 객체를 식별하여 정리하고 있다. 이러한 방식은 센서 카메라에 촬영된 동영상을 일일이 확인하여 진행 하므로 분석에 장시간이 소요되며 조사자의 종별 동정능력에 따라 조사결과의 품질 차이가 발생하는 한계가 있다. 최근 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 영상 내 에서 객체를 자동 식별할 뿐만 아니라 개체 수, 이미지 설명 등을 높은 수준의 정확도로 탐지하고 있다. 따라서 카메라 트랩에 딥러닝 기법을 적용하면 야생동물의 동정, 탐조 및 움직임 정보 등을 자동적으로 데이터베이스화할 수 있다. 본 연구는 이미지 인식 분야 딥러닝 기법을 생태통로 모니터링에 적용함으로써 기존 육안판독의 소요시간을 줄이고, 인적오류를 최소화하는데 그 목적이 있다. 연구지역은 소백산국립공원 죽령생태통로를 선정하였다. 죽령 생태통로는 소백산국립공원 내 유일한 생태통로로 공원구역을 가로지르는 국도 5호선에 의해 단절된 서식처를 연결하고 야생동물의 휴식처로서의 역할을 수행하고 있 다. 터널형 생태통로로, 폭 약 8m, 길이 21m의 규모이다. 2003년에 설치되었으며 2004년부터 국립공원관리공단이 위임받아 현재 소백산국립공원북부사무소가 관리하고 있다. 국립공원 생태통로 중 가장 많은 자료가 축적(2011년 -2015년 집계 기준)된 곳으로, 2005년부터 현재까지 13년 간의 모니터링 자료가 축적되어 있다. 따라서 딥러닝 학습 을 위한 데이터 확보가 용이하다. 본 실험은 카메라 트랩의 딥러닝 기반 영상분석을 실험하는 초기연구이기 때문에 비교적 간단한 신경망 모델과 소량의 데이터를 이용하여 가능성을 검증하였다. 딥러닝은 영상 인 식 분야에서 사용되는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network) 기법을 적용하였다. 먼저 죽령 생태통로에서 발견 확률이 높은 삵, 고라니, 노루, 멧돼지, 너구리 5종에 대한 모니터링 자료(카메라 사진과 동영상)를 수집하였다. 동영상의 경우, 고정된 위치에서 움직이는 객체를 탐지해야 하기 때문에 컴퓨터 비전 기법을 통한 데이터 전처리를 수행 하였다. OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 영상추적 알고리듬을 제공하는데 이를 통해 야생동물 객체의 최소경계사각형을 탐지하고 각 프레임을 이미지로 저장하였다. 탐지된 이미지는 크기와 해상도가 제각각이기 때문에 CNN의 입력 데이터로 인식시켜주기 위해 100×100 화소 크기로 조정하였다. 딥러닝을 비롯한 머신러닝 문제는 일반적으로 데이터를 훈련 데이터와 시험 데이터로 나눠 학습과 실험을 수행한다. 훈련 데이터는 모델의 최적의 매개변수를 찾는데 사용 되며 시험 데이터는 앞서 훈련된 모델의 성능을 평가하는데 사용된다. 임의 추출을 통해 야생동물 종별로 1,000장의 훈 련 데이터와 400장의 시험 데이터(총7,000장)를 선택하였다. 훈련 데이터는 동물의 전신 이미지는 드물었으며 얼굴 과 몸의 일부만 촬영된 경우가 대부분이었다. CNN 모델은 5층 신경망으로 구성하였으며 이미지 규모를 고려하여 영상증강(image augmentation) 기법을 적용하였다. 모델 구현에는 오픈소스 딥러닝 라이브러리 TensorFlow와 Keras를 사용하였다. 실험결과, 야생동물 5종에 대한 CNN 모델은 96.25%의 정확도를 보였다. 고정된 카메라에서 촬영된 이미지는 야생 동물의 행동 패턴이 비교적 단순하여 객체 식별에 유리한 것으로 추정된다. 또한 생태통로를 이용하는 야생동물의 제한적인 종류는 예측 정확도에 기여도가 있을 것으로 판단된다. 현행 수동식별과 대비하여 본 기법의 적용은 조사 자동 화에 따른 시간절감과 객관적 품질 확보라는 측면에서 활용 잠재력이 높을 것으로 기대된다. 모델이 최종적으로 정립되 면, 조사자가 회수된 현장 데이터를 입력만 하면 생태통로 모니터링 통계를 자동 계산하는 프로그램으로 제공 가능할 것이다. 이번 실험에서는 CNN의 생태통로 모니터링 적용 가능성을 검증해 본 것으로 간단한 모델과 데이터를 통해 그 가능성을 확인하였다. 현재 카메라 트랩 이미지를 대상 으로 CNN의 최신 연구들이 진행 중이나, 실제 적용해 본 바로는 자동 전처리에 관한 연구가 충분히 이뤄져야 할 것 으로 판단된다. 차기 연구에서는 사전 학습된 CNN 모델에 현장 이미지를 추가한 트랜스퍼 러닝(transfer learning)을 적용하여 범용적인 활용도를 평가해보고자 한다.

PURPOSES: Traffic cameras have been installed to reduce traffic accidents. The effectiveness of traffic cameras has been proved by dozens of studies, but recently questions over its effectiveness have been raised by a series of studies. In this study, the effectiveness of traffic cameras was analyzed with a focus on different road environments. METHODS : The effectiveness of the traffic cameras was analyzed by extracting the occurence frequency before and after camera installation. The effect of reduction was analyzed comprehensively considering the installation position, monitoring direction, and surrounding environment of traffic cameras. RESULTS : The result of this study is as follows. First, the installation of cameras in an area with relatively low accidental traffic was more effective. Secondly, the effect of camera installation on car-to-pedestrian collisions was better than that of car-to-car collisions. Thirdly, accidents tended to occur more frequently when cameras were installed in front of the accident-prone owing to the negative spill-over effect. CONCLUSIONS: The result can be used to guide placement of traffic cameras. Moreover, the installation of cameras with consideration of the road environment is expected to contribute to a reduction in traffic fatalities.

The virtual reality HMD is developed to enable interaction with the outside by combining cameras in the front, and will provide a 360 degree full-body tracking virtual reality game environment so that it can freely roam the room-scale area without any complicated line. However, compared to the development of devices, the actual space in which to operate it is still limited, which will be the biggest obstacle to freely exploring a wide range of virtual reality environments. In order to solve this problem, Redirected Walking, which allows people to explore the wide virtual reality space by tricking their cognitive ability, is under study, but there are unresolved problems and there is a permanent safety risk of virtual reality. In this paper, we propose an enhanced redirected walking that uses tof camera to control variables that lead to other directions before they can not go forward in the real world, and to visualize real spatial information in virtual reality game environment to cope with walls, obstacles, or sudden risk factors.

목적: 본 연구는 프리즘이 가해짐에 따라 변화된 눈의 영상을 디지털 카메라를 사용하여 분석하고, 융합 예비량을 타각적으로 측정하는 방법을 조사하여 기존 자각식 측정법과의 유의성을 평가하고자 하였다. 방법: 20세 이상 교정시력 1.0 이상인 남녀 30명(평균연령 23.77±1.52세)을 대상으로 원거리(3m) 및 근 거리(40cm)에서 프리즘 바를 이용한 스텝버전스법으로 음성융합버전스와 양성융합버전스를 각각 3회 측정 하였다. 그리고 캐논 6D DSLR 카메라와 100mm macro 렌즈를 사용하여 융합예비량 측정 시 프리즘 단계 별로 촬영하였으며, 동시에 자각적으로 분리점, 회복점을 보고 받아 기록하였다. 마지막으로 프리즘 단계별 사진의 동공 간 거리를 측정하여 그래프로 나타내고 자각적 측정값의 보고 지점과 대조하여 유의성을 확인 하였다. 결과: 사진으로 촬영 후 측정한 동공 간 거리 변화 그래프가 음성융합버전스 측정의 경우 동공 간 거리가 일정하게 증가 또는 감소 하다가 분리점과 회복점으로 보고한 지점에서 그래프 기울기 변화가 나타났고, 양 성융합버전스 측정의 경우 동공 간 거리가 일정하게 감소 또는 증가 하다가 분리점과 회복점으로 보고한 지 점에서 그래프 기울기 변화가 나타났다. 기울기의 변화가 나타난 지점을 타각적 측정값으로 결정하고 자각 적 측정 지점과 비교한 결과, 측정값 평균은 원거리 음성융합버전스 분리점의 경우 타각식 12.63±5.48⊿, 자각식 11.41±3.88⊿, 회복점은 타각식 9.15±4.12⊿, 자각식 8.11±3.47⊿, 근거리 음성융합버전스 분리점의 경우 타각식 16.74±4.01⊿, 자각식 15.93±4.66⊿, 회복점은 타각식 12.55±3.43⊿, 자각식 11.91±3.90⊿ 이었다. 원거리 양성융합버전스 분리점은 타각식 18.52±4.84⊿, 자각식 18.58±5.73⊿, 회복점은 타각식 13.36±3.89⊿, 자각식 13.17±4.34⊿, 근거리 양성융합버전스 분리점은 타각식 22.85±6.33⊿, 자각식 22.96±6.21⊿, 회복점은 타각식 17.13±4.61⊿, 자각식 17.48±5.37⊿이었으며, 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p > 0.05). 결론: 디지털 카메라를 이용하여 측정한 타각적 측정값과 프리즘 바를 이용한 자각적 측정값이 통계적으 로 유의한 차이가 없는 것으로 보아 디지털 카메라를 이용한 타각적 측정법이 자각식으로 검사를 할 수 없는 유아나 장애인의 융합예비량 측정에 유용할 것으로 생각된다.

목적: 본 연구는 디지털 카메라를 사용하여 프리즘이 가해짐에 따라 변화된 눈의 영상을 분석하여 융합예비량을 타각적으로 측정하는 방법을 조사하고 기존 자각식 측정법과의 유의성을 평가하고자 하였다. 방법: 20세 이상 교정시력 1.0 이상인 남녀 12명(평균연령 23.5±2.06세)을 대상으로 원거리(3m)에서 프리즘바를 이용한 스텝버전스법으로 양성융합버전스와 음성융합버전스를 각각 3회 측정하였다. 융합여력 측정 시각 프리즘 단계를 캐논 6D DSLR 카메라와 100mm macro 렌즈를 사용하여 촬영하였고, 동시에 자각적으로 분리점, 회복점을 보고 받아 기록 하였다. 마지막으로 프리즘 단계별 사진의 동공 간 거리를 측정하여 그래프로 나타내고 자 각적 측정값 보고 지점과 대조하여 유의성을 확인하였다. 결과: 사진으로 촬영 후 측정한 동공 간 거리 변화 그래프가 NFV 측정의 경우 PD가 일정 하게 증가 하다가 분리점과 회복점으로 보고한 지점에서 그래프 기울기 변화가 나타났고, PFV 측정의 경우 PD가 일정하게 감소하다가 분리점과 회복점으로 보고한 지점에서 그래프 기울기 변화가 나타났다. 기울기의 변화가 나타난 지점을 타각적 측정값으로 결정하고 자각적 측정 지점과 비교한 결과 측정값 평균은 NFV 분리점의 경우 타각식 8.72△±2.05, 자각 식 8.18△±2.60, 회복점은 타각식 6.66△±2.14△, 자각식 5△±1.04△이었고, PFV 분리점 은 타각식 19.81△±7.78△, 자각식 20.27△±7.93△,회복점은 타각식 13.18△±6.46△, 자 각식 14.27△±6.63△으로 거의 비슷하였고, 통계적으로도 차이가 없었다.(p=0.901). 결론: 이상의 결과에 따라 디지털 카메라를 이용하여 측정한 타각적 측정값과 프리즘바를 이용한 자각적 측정값이 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 보아 디지털 카메라를 이용한 타각적 측정법이 자각식으로 검사를 할 수 없는 유아나 장애인의 융합예비량 측정에 유용할 것으로 생각된다.

겨울철 인기 과일인 딸기(Fragaria ananassa Duch.)는 비타민 C 함량이 높고 라이코펜, 안토시아닌, 폐놀 화합물 등의 물질을 함유하고 있어 심혈관 질환, 시력회복 및 면역력을 높이는 것으로 알려져 있다. 전 세계 생산량의 3~4위에 해당하는 국내 딸기는 2014년을 기준으로 230천톤이 생산되었으며 홍콩, 싱가포르, 말레이시아 등으로 꾸준히 수출이 증가하고 있다. 딸기를 구매하는 소비자들은 딸기가 포장된 상자에 일정한 모양과 붉은 빛깔이 선명한 딸기를 선호하게 된다. 딸기의 기준 과형은 품종에 따라 차이가 있지만 대부분 역삼각형 외형을 가진 딸기를 정품으로 선별하고 있다. 이러한 정품 딸기의 선별은 인력에 의한 육안선별이 주로 이루어지고 있으며 선별사의 숙련도와 주관에 따라 선별정도는 달라진다. 기존의 필름 방식의 카메라 대신에 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 등의 이미지 센서를 적용하여 개발된 DSLR(Digital Single Lens Reflex) 카메라는 다양한 목적의 렌즈를 교환하여 장착할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 품종별(설향, 매향, 싼타) 딸기의 기준 형상을 측정하기 위해 CMOS 이미지 센서가 장착된 1,800만 화소의 DSLR 카메라와 초점 거리가 17~70 mm인 표준렌즈를 이용하였다. 사전에 선별사에 육안으로 선별된 정품과 비품 과형 딸기를 이용하였으고 1회 촬영시 4×5 배열로 20개의 딸기를 측정하였으며 동일 시료에 대해서 제1사분면에서 제4사분면까지 총 4장의 영상을 획득하였다. 이때 초점거리는 23 mm, 셔터속도는 4초, 조리개는 f/3.2였으며 ISO값은 100으로 설정하였다. 획득한 딸기 영상은 시료별 크롭(crop) 및 배경 마스킹(masking)을 수행하였으며 품종별 정품 과형에 대한 기준 형상을 확보하기 위해 테두리(edge) 패턴을 분석하여 육안 선별 결과와 비교하였다.

투과와 반사 타입의 네 가지 홀로그램을 동일한 공간에서 촬영할 수 있는 하이브리드 기록 시스템에 대해 연구하였다. 하이브리드 기록 시스템은 빔 스프린트와 스페셜 필터, 셔터를 적재적소에 설치해 간섭무늬를 만드는 빛 의 경로를 변화시켜 홀로그램을 촬영할 수 있게 했다. 기록 시스템은 노광 공간을 최소화 하였고 홀로그램 카메라로 적용할 수 있게 했다. 프레넬 홀로그램은 오브젝트를 좌우 방향에서 조명하여 고효율의 입체 영상이 표시되게 제작했 다. 리프만 홀로그램은 프레넬 홀로그램에서 공액으로 재생 된 실상을 이용하여 촬영했다. 데니슈크 홀로그램은 기록 재료의 뒷면에 오브젝트를 설치하여 노광했다. 기록재료는 빔 스프린터의 역할을 했다. 하이브리드 기록 시스템은 네 가지 홀로그램을 독립적이고 유기적으로 제작하기에 적합하였다. 한 대의 레이저로 구성 된 하이브리드 기록 시스템 에 의해 안정적으로 프레넬 홀로그램, 리프만 홀로그램, 데니슈크 홀로그램을 제작하기에 적합하였다. 하이브리드 기 록 시스템을 도입하여 투과와 반사 타입의 홀로그램을 제작 할 수 있었고 홀로그램 카메라로 실현 가능하다는 것을 확인하였다.

Red sorrel (Rumex acetosella L.), as one of exotic weeds in Korea, was dominated in grassland and reduced the quality of forage. Improving current pasture productivity by precision management requires practical tools to collect site-specific pasture weed data. Recent development in unmanned aerial vehicle (UAV) technology has offered cost effective and real time applications for site-specific data collection. To map red sorrel on a hill pasture, we tested the potential use of an UAV system with digital cameras (visible and near-infrared (NIR) camera). Field measurements were conducted on grazing hill pasture at Hanwoo Improvement Office, Seosan City, Chungcheongnam-do Province, Korea on May 17, 2014. Plant samples were obtained at 20 sites. An UAV system was used to obtain aerial photos from a height of approximately 50 m (approximately 30 cm spatial resolution). Normalized digital number values of Red, Green, Blue, and NIR channels were extracted from aerial photos. Multiple linear regression analysis results showed that the correlation coefficient between Rumex content and 4 bands of UAV image was 0.96 with root mean square error of 9.3. Therefore, UAV monitoring system can be a quick and cost effective tool to obtain spatial distribution of red sorrel data for precision management of hilly grazing pasture