포장상태 평가를 위한 노면영상 촬영은 라인스캔 방식이 주를 이루고 있다. 라인스캔 특성 상, 조사환경이나 장비특성이 달라질 경 우 밝기가 상이한 노면영상을 취득할 수 있고 이는 U-net과 같은 픽셀 단위 segmentation 딥러닝 모델의 균열 자동검출 성능에 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공지능 검출 모델의 변경 없이 영상의 밝기 최적화와 morphology 연산기법을 노면영상 전·후처리 방법으로 제시하고 그 효과를 분석하였다. 영상 처리를 통해 과다 검출경향을 보인 이상치들이 제거되었으며 정답으로 간주할 수 있는 전문요 원 분석결과인 GT 균열률과의 상관성 또한 향상됨을 확인하였다.

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.

This technology is based on the processing skills by the automatic high speed burner processors to improve the overall productivity and customer satisfactions. The following conclusions could be gained from this research. A burner for processing stone plate was measured to obtain the average 23.8 m/s. Non-slip friction coefficient of the burner after processing was measured to obtain a mean value of 53.2 BPN. Production rate for stone items was measured by the time of the burner and the result passed through the brush was 26.94 m/s on average.

This study introduces the web-camera image processing-based natural landmark extraction method for automatic welding using 3-axis stage. The welding is a highly significant process in the industries of shipbuilding, automobile, construction, machinery, and so on. However, it has been avoided due to poor working conditions such as fume, spatter, noise, and so on. For the automatic welding system, the web-camera is used to extract the natural landmarks which can give the relative coordinate to set up the initial position of the stage for the welding process. The Canny edge and Hough transformation have been used to extract the significant points for the natural landmark extraction in this paper.

We developed a new program for automatic continuum normalization of Echelle spectrographic data. Using this algorithm, we have determined spectral continuum of almost BOES data. The first advantage of this algorithm is that we can save much time for continuum determination and normalization. The second advantage is that the result of this algorithm is very reliable for almost spectral type of spectrum. But this algorithm cannot be applied directly to the spectrum which has very strong and broad emission lines, for example Wolf-Rayet type spectrum. We implanted this algorithm to the program which was developed in the previous study. And we introduced more upgraded BOES data reduction program. This program has more convenient graphical user interface environment, so users can easily reduce BOES data. Lastly, we presented the result of study on line profile variation of magnetic Ap/Bp stars analyzed using this program.

We developed a data reduction program (RX) to process BOES data automatically. It processes a whole set of data taken during one night automatically - preprocessing, extraction to one-dimensional spectra and wavelength calibration. The execution is very fast and the performance looks pretty good. We described the performance of this program, comparing its procedure with that of IRAF. RX does not have functions for continuum normalization yet. We will develop those functions in the next works.

Pavement condition deteriorates due to various environmental issues. This can be seen on the pavement surface as a form of distress. A crack can be considered as a typical form of pavement distress in which it may reveal a critical condition of the road. Therefore, automatic and accurate detection of pavement crack and segmentation are crucial for pavement condition assessment and maintenance.

We designed and implemented automatic pavement damage detector using an image processing algorithm on driving condition. The experimental results show that the detector is able to successfully monitor and detect pavement damages

We designed and implemented automatic pavement damage detector using an image processing algorithm on driving condition. The experimental results show that the detector is able to successfully monitor and detect pavement damages.

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.

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.