본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변 환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차 원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였 다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.

우리 해군은 함정 제품모델(Naval Ship Product Model, NSPM)을 중심으로 하는 협업 제품개발 환경 구축을 통해 설계 데이터의 재사용성과 M&S의 활용도를 높이고 있다. 그 결과 설계결과의 신뢰성이 높아지고 있으며, 이를 활용한 운영, 건조 시뮬레이션을 통해 소요군의 요구사항이 면밀히 반영되도록 하는 연구도 진행 중에 있다. 이에 따라 설계 데이터의 DB 구축 및 그 품질에 대한 중요성이 부각되고 있으나, 그와 관련된 연구는 초기상태에 머물러 있는 실정이다. 본 연구에서는 저자들의 선행연구 결과인 함정 제품모델의 품질검증 방법론에 기초하여 함정 제품모델을 구성하고 있는 형상요소의 구체적인 품질검증 방안과 이를 자동화하기 위한 연구를 수행하였다. 함정 제품모델 데이터 중 상대적으로 중요하며, 검증과정에 많은 시간이 소요되고 있는 선각모델을 사례연구 대상으로 정의하였으며, 자동차산업에서 사용되고 있는 제품데이터품질(Product Data Quality, PDQ)을 형상검증 기준으로 활용하였다. 최종적으로 선각모델의 형상 품질검증을 위한 기준과 알고리즘을 제안하였으며 이에 기반 한 초기 시스템을 개발하였다.

고품위석회석의 품질 개념에서 특히 중요한 결정도 및 조직 관계는 계측상의 어려움 때문에 석회석 평가에서 그 동안 효과적으로 잘 적용될 수 없었다. 이를 극복하기 위해서 이 연구에서는 석회석 원광의 품질을 평가하는 방식으로서 영상분석시스템 하에서 결정의 형상계수 및 경계 빈도수의 측정법을 처음으로 적용하였다. 이 같은 석회석 원광 품질 평가방식을 국내산 소성용 석회석에 적용하여 광석별로 비교 검토하였다. 그 결과, 원광의 방해석 함량, 즉 품위와 그 결정 입도가 비슷하더라도 결정 형상계수와 경계빈도수에 의해서 생석회의 품질은 현격한 차이를 보인다. 즉, 원광의 결정 형상이 불규칙하고 경계 빈도수가 높을수록 이로부터 합성된 생석회는 소성율, 공극률, 반응성, 소결 정도 및 분화율과 같은 모든 품질 부문에서 우수한 특성을 보였다. 그렇지만 결정 형상계수와 경계빈도수가 상대적으로 너무 클 경우에는 쉽게 과소성되기 때문에 고품질의 생석회를 제조하는 데에는 가열처리 시간을 최소화하는 공정상의 기술이 요구된다. 석회석 산업에서 이같은 품질 평가 방식은 결정 입도는 물론 수치화할 수 없었던 결정 형상 및 조직적 사항들이 모두 고려되어 기존의 평균 입도 등에 의거한 평가보다 훨씬 합리적인 것으로 사료된다.