본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 Kinect® v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 360° 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융·복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.

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.

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.

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.

The Digital Single Lens Reflex (DSLR) camera combined with a small aperture telescope is an efficient equipment for an astronomy-related lab exercise. This paper compares the different photometry softwares to provide insights on using the GUI-based photometry tool to the conventional command-line based photometry tool. The magnitude of the same point source measured within the aperture is consistent regardless of the software used although the background estimation, partial pixel treatment, and error estimation are slightly different. In a crowded field image where the aperture photometry is less reliable, the aperture photometry with varying aperture size is useful to see the qualitative trend for the magnitude. Due to the variation in ISO settings and the color dependence on the RGB Bayer system, an initial uncertainty of ~0.15mag is expected to be embedded in the magnitude derived from the DSLR images.

We present the characteristics and the performance of the new CCD camera system, SNUCAM- II (Seoul National University CAMera system II) that was installed on the Lee Sang Gak Telescope (LSGT) at the Siding Spring Observatory in 2016. SNUCAM-II consists of a deep depletion chip covering a wide wavelength from 0.3 μm to 1.1 μm with high sensitivity (QE at > 80% over 0.4 to 0.9 μm). It is equipped with the SDSS ugriz lters and 13 medium band width (50 nm) lters, enabling us to study spectral energy distributions (SEDs) of diverse objects from extragalactic sources to solar system objects. On LSGT, SNUCAM-II offers 15.7  15.7 arcmin eld-of-view (FOV) at a pixel scale of 0.92 arcsec and a limiting magnitude of g = 19.91 AB mag and z=18.20 AB mag at 5σ with 180 sec exposure time for point source detection.

The extragalactic background suggests half the energy generated by stars was reprocessed into the infrared (IR) by dust. At z1.3, 90% of star formation is obscured by dust. To fully understand the cosmic star formation history, it is critical to investigate infrared emission. AKARI has made deep mid-IR observation using its continuous 9-band filters in the NEP field (5.4 deg2), using 10% of the entire pointed observations available throughout its lifetime. However, there remain 11,000 AKARI infrared sources undetected with the previous CFHT/Megacam imaging (r ~25.9ABmag). Redshift and IR luminosity of these sources are unknown. These sources may contribute signicantly to the cosmic star-formation rate density (CSFRD). For example, if they all lie at 1< z <2, the CSFRD will be twice as high at the epoch. We are carrying out deep imaging of the NEP eld in 5 broad bands (g; r; i; z; and y) using Hyper Suprime-Camera (HSC), which has 1.5 deg field of view in diameter on Subaru 8m telescope. This will provide photometric redshift information, and thereby IR luminosity for the previously-undetected 11,000 faint AKARI IR sources. Combined with AKARI's mid-IR AGN/SF diagnosis, and accurate mid- IR luminosity measurement, this will allow a complete census of cosmic star-formation/AGN accretion history obscured by dust.

Using the InfraRed Camera (IRC) on board the infrared astronomical satellite AKARI we study the 3.3 μm polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) feature and its connection to active galactic nucleus (AGN) properties for a sample of 54 hard X-ray selected bright AGN, including both Seyfert 1 and Seyfert 2 type objects. The sample is selected from the 9-month Swift/BAT survey in the 14-195 keV band and all of the sources have known neutral hydrogen column densities (NH). The 3.3 μm PAH luminosity (L3:3μm) is used as a proxy for star-formation (SF) activity and hard X-ray luminosity (L14-195keV) as an indicator of the AGN power. We explore for possible dierence of SF activity between type 1 (un-absorbed) and type 2 (absorbed) AGN. We use several statistical analyses taking the upper-limits of the PAH lines into account utilizing survival analysis methods. The results of our log(L14-195keV) versus log(L3:3μm) regression shows a positive correlation and the slope for the type 1/unobscured AGN is steeper than that of type 2/obscured AGN at a 3σ level. Also our analysis shows that the circum-nuclear SF is more enhanced in type 2/absorbed AGN than type 1/un-absorbed AGN for low L14-195keV luminosity/low Eddington ratio AGN, while there is no significant dependence of SF activity on the AGN type in the high L14-195keV luminosities/Eddington ratios.

We conducted an unbiased near- to mid-infrared imaging and spectroscopic survey of the Large Magellanic Cloud (LMC) as a part of the AKARI Mission Program \Large-area Survey of the LMC" (LSLMC, PI: T. Onaka). An area of about 10 square degrees of the LMC was observed by ve photometric bands (3.2, 7, 11, 15, and 24 m) and a low-resolution slitless prism (2 { 5 m, R 20) equipped with AKARI/IRC. We constructed and publicly released photometric and spectroscopic catalogues of point sources in the LMC based on the survey data. The catalogues provide a large number of near-infrared spectral data, coupled with complementary broadband photometric data. Combined use of the present AKARI LSLMC catalogues with other infrared point source catalogues of the LMC possesses scientic potential that can be applied to various astronomical studies.

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.