[표지]
요약문
Summary
목차
Contents 10
제1장 서론 19
1. 연구 배경 및 필요성 19
1.1. 개발 배경 및 필요성 19
1.2. 영상수위계의 현황 및 문제점 20
2. 연구 목표 22
제2장 영상수위계 분야 현황 분석 23
1. 영상수위계 관련 국내외 기술 개발 현황 23
1.1. 국내 기술 현황 23
1.2. 국외 기술 현황 25
1.3. 영상 처리 관련 기술 현황 26
2. 연구원에서 개발한 기존 영상수위계 분석 27
2.1. 기존 영상수위계 운영 현황 27
2.2. 기존 영상수위계 시스템 분석 28
2.3. 개선 방향 31
제3장 RIVER EYE 시스템 개발 33
1. 클라우드 33
1.1. 클라우드 컴퓨팅 개념 33
1.2. 클라우드 컴퓨팅의 구성요소 34
1.3. 클라우드 서비스 종류 35
2. 클라우드 기반 RIVER EYE의 개념 36
2.1. 클라우드 영상수위계의 개념 36
3. RIVER EYE H/W 38
3.1. H/W 구성 38
3.2. H/W 사양 39
4. 어플리케이션 시스템 41
4.1. 시스템 아키텍처 41
4.2. 어플리케이션 시스템 42
제4장 RIVER EYE S/W 개발 45
1. 영상수위계의 역할과 요구되는 정확도 검토 45
2. RIVER EYE S/W에서의 수위측정 단계 46
3. 수면인식 알고리즘 개발 47
3.1. 기존 알고리즘(숫자인식 알고리즘) 47
3.2. 백색띠 영역을 이용한 수면인식 기법(백색띠 기법) 48
3.3. 시간적 픽셀분포변동 알고리즘(픽셀변동 알고리즘) 52
3.4. 직사각형 검사영역에 대한 상관분석 기법(박스상관 알고리즘) 55
3.5. 전고 영상을 이용한 수위측정 기법 63
4. 수면인식 알고리즘의 통합 기법 65
4.1. 통합 알고리즘의 고려사항 65
4.2. 수면 인식 비교 프로그램 66
제5장 RIVER EYE 성능 검증을 위한 실험, 현장 자료 수집 및 테스트베드 운영 69
1. 환경상황의 분석 69
2. 실험을 통한 환경상황 재현 70
3. 현장 영상자료 수집 72
4. 테스트베드의 시범 운영 75
제6장 요약 및 결론 77
1. 연구개발 내용 요약 77
1.1. 영상수위계 분야 현황 분석 77
1.2. RIVER EYE 시스템 개발 77
1.3. RIVER EYE S/W 개발 77
1.4. RIVER EYE의 성능 검증을 위한 실험, 현장 자료 수집 및 테스트베드 운영 78
2. 결론 및 차년도 계획 78
참고문헌 79
부록 81
1. 성과 자료 목록 82
2. 실험 영상자료 목록 82
3. 현장 영상자료 목록 84
4. 자문회의 의견 85
5. 서면자문 의견 86
6. 설명회 결과 및 질의응답 내용 87
서지자료 91
Bibliographic Data 92
판권기 93
〈표 2-1〉 영상을 이용한 수위측정 관련 공개된 국내 특허 24
〈표 2-2〉 영상을 이용한 수위측정 관련 공개된 국외 특허 25
〈표 2-3〉 영상수위계 설치 현황 28
〈표 2-4〉 타기관 개발 영상수위계 설치 현황 28
〈표 2-5〉 영상수위계 개선 방향 32
〈표 3-1〉 개선 전후 현장카메라 비교 40
〈표 3-2〉 RIVER EYE 서버의 사양 40
〈표 4-1〉 현장 측정지점의 정보 61
〈표 4-2〉 환경 조건에 따른 수면 판단의 오차 비교 61
〈표 5-1〉 영상수위계 관련 환경 상황표 70
〈표 5-2〉 이포대교 지점 개요 75
〈그림 1-1〉 기존 영상수위계와 클라우드 RIVER EYE와의 시스템 비교 22
〈그림 2-1〉 삼일시티에스의 영상 수위 측정 장치 24
〈그림 2-2〉 동기가산 영상을 이용한 수위 측정 26
〈그림 2-3〉 기존 영상수위계의 시스템 구성도 29
〈그림 2-4〉 영상을 숫자로 인식하는 과정 30
〈그림 2-5〉 수면인식에서 결측과 오측이 발생한 사례 31
〈그림 3-1〉 기존 영상수위계 시스템 구성도 37
〈그림 3-2〉 개선될 클라우드 영상수위계 H/W 구성도 39
〈그림 3-3〉 RIVER EYE 시스템 아키텍처 42
〈그림 3-4〉 RIVER EYE의 CCTV 화면 43
〈그림 3-5〉 RIVER EYE의 영상수위계 화면 43
〈그림 4-1〉 촬영 영상으로부터 수위를 측정하는 단계 46
〈그림 4-2〉 숫자인식 알고리즘의 수면인식 과정 48
〈그림 4-3〉 히스토그램을 통한 수면 구분 48
〈그림 4-4〉 수위표 반사와 이로 인한 오측(수면 아래에서 인식) 49
〈그림 4-5〉 수면에 반사된 수위표 영상에 대한 적용 결과 - 정확 50
〈그림 4-6〉 수면에 반사된 수위표 영상에 대한 적용 결과 - 정확 50
〈그림 4-7〉 사선 그림자가 드리운 수위표 영상에 대한 적용 결과 - 부정확 50
〈그림 4-8〉 야간 오염 수위표 영상에 대한 적용 결과 - 부정확 51
〈그림 4-9〉 야간 영상에 대한 적용 결과 - 정확 51
〈그림 4-10〉 현장 영상에 대한 적용 결과 - 정확 51
〈그림 4-11〉 세 가지 방법의 수면 인식 결과 비교 53
〈그림 4-12〉 수면 움직임이 없어 수면 인식이 불가능한 사례 54
〈그림 4-13〉 영상 흔들림으로 정확한 수면 인식이 어려운 사례 54
〈그림 4-14〉 기존 영상수위계를 통한 수위측정 중 오측이 크게 발생하는 경우 55
〈그림 4-15〉 수위표 영역에 대한 픽셀 요소 개념(좌)과 직사각형 검사영역에 대한 상관계수 계산 개념 56
〈그림 4-16〉 목자판 영역과 수면 영역에서 상관 특성 비교 56
〈그림 4-17〉 관측소 수위표와 상관계수의 수직 프로파일 예(퇴계원 지점) 58
〈그림 4-18〉 흔들림 보정 전후의 상관계수 58
〈그림 4-19〉 λ와 상관계수의 예(안동 하천센터) 60
〈그림 4-20〉 4가지 방법에 의한 수면 비교 60
〈그림 4-21〉 현장 지점의 상관계수 프로파일 62
〈그림 4-22〉 전고영상을 이용한 수위 측정 기법 개념도 64
〈그림 4-23〉 수면인식 알고리즘 비교 프로그램 67
〈그림 4-24〉 수면인식 비교 프로그램 적용 사례 67
〈그림 5-1〉 영상자료 취득을 위한 실험장치 71
〈그림 5-2〉 실험장치를 이용한 취득영상 72
〈그림 5-3〉 현장에서 취득한 영상자료(일반 목자판 지점) 73
〈그림 5-4〉 현장에서 취득한 영상자료(영상수위계 목자판 지점) 74
〈그림 5-5〉 이포대교와 RIVER EYE H/W 75
〈그림 5-6〉 이포대교 지점의 주간 및 야간의 근역/전고 영상 75
〈그림 5-7〉 이포대교 RIVER EYE 어플리케이션 시스템 76
〈그림 5-8〉 RIVER EYE와 기존 수위계와의 비교 76