[표지]
요약문
Summary
목차
Contents 11
제1장 서론 25
1. 연구 배경 및 필요성 25
1.1. 개발 배경 및 필요성 25
1.2. 기존 영상수위계의 현황 및 문제점 27
1.3. 정보통신 환경의 변화 29
2. 연구 목표 29
제2장 영상수위계 현황 분석 31
1. 국내외 기술 개발 현황 31
1.1. 국내 기술 현황 31
1.2. 국외 기술 현황 33
1.3. 영상 처리 관련 기술 현황 34
2. 우리연구원에서 개발한 기존 영상수위계 분석 36
2.1. 기존 영상수위계 운영 현황 36
2.2. 기존 영상수위계 시스템 분석 37
2.3. 개선 방향 40
제3장 RIVER EYE 시스템 개념 42
1. 클라우드의 개념과 요소 42
1.1. 클라우드 컴퓨팅 개념 42
1.2. 클라우드 컴퓨팅의 구성요소 43
1.3. 클라우드 서비스 종류 44
2. 클라우드 기반 RIVER EYE의 개념 45
2.1 클라우드 영상수위계의 개념 45
3. RIVER EYE H/W 47
3.1. H/W 구성 47
3.2. H/W 사양 48
4. RIVER EYE 시스템 50
4.1. 개요 50
4.2. 서버에서 구동되는 프로그램 51
4.3. PC 기반의 클라이언트 프로그램 55
5. RIVER EYE 웹서비스 60
5.1. RIVER EYE 시스템 Ver. 1.0의 문제점 60
5.2. 시스템 구조 60
5.3. 웹 기반 MJPEG 스트리밍 프록시 서비스 개발 61
5.4. 웹 콘텐츠 62
제4장 RIVER EYE S/W 개발 65
1. 개요 65
2. 숫자인식에 의한 수면인식 기법(숫자인식 알고리즘) 66
2.1. 개발 연혁 66
2.2. 방법의 개요 66
2.3. 적용 및 평가 67
3. 백색띠 영역을 이용한 수면인식 기법(백색띠 기법) 68
3.1. 개발 배경 68
3.2. 알고리즘 개요 68
3.3. 적용 및 평가 69
4. 시간적 픽셀분포변동 분석 기법(픽셀변동 알고리즘) 71
4.1. 개발 배경 71
4.2. 알고리즘 개요 72
4.3. 적용 및 평가 72
5. 직사각형 검사영역에 대한 상관분석 기법(박스상관 알고리즘) 74
5.1. 개발 배경 74
5.2. 알고리즘 개요 75
5.3. 수면 위치 판단 기법 80
5.4. 적용 및 평가 83
6. 전고 영상을 이용한 수위측정 기법 86
6.1. 개발 배경 86
6.2. 기법 개요 86
6.3. 적용 및 평가 88
6.4. 수위값 계산의 다른 기법 89
7. 수면인식 알고리즘의 성능 평가 90
7.1. 알고리즘별 적용 결과 90
7.2. 조건별 평가 97
8. 수면인식 알고리즘의 통합 기법 101
8.1. 통합 알고리즘의 고려사항 101
8.2. 수면인식 비교 프로그램 102
9. 새로운 영상수위계 S/W 기술 개발-가상수위표 활용 103
9.1. 개념 103
9.2. 가상수위표를 활용한 수위측정 103
9.3. 기대 효과 106
제5장 RIVER EYE 성능 검증을 위한 실험, 현장 자료 수집 및 테스트베드 운영 107
1. 환경상황의 분석 107
2. 실험을 통한 환경상황 재현 108
3. 현장 영상자료 수집 110
4. 테스트베드의 운영 113
4.1. 이포대교 지점 113
4.2. 수전교 지점 114
4.3. 매포 지점 116
4.4. 유촌교 지점 116
4.5. 삼수교 지점 117
4.6. 테스트베드 운영 결과 118
제6장 요약 및 결론 120
1. 연구개발 내용 요약 120
1.1. 영상수위계 분야 현황 분석 120
1.2. RIVER EYE 시스템 개발 120
1.3. RIVER EYE S/W 개발 121
1.4. RIVER EYE의 성능 검증을 위한 실험, 현장 자료 수집 및 테스트베드 운영 121
2. 결론 122
참고문헌 123
부록 125
1. 실험 영상자료 목록 126
2. 현장 영상자료 목록 128
3. 자문 의견 130
4. 설명회 결과 및 질의 응답 내용 132
서지자료 136
Bibliographic Data 137
판권기 138
〈표 2-1〉 영상을 이용한 수위측정 관련 공개된 국내 특허 32
〈표 2-2〉 영상을 이용한 수위측정 관련 공개된 국외 특허 34
〈표 2-3〉 영상수위계 설치 현황 36
〈표 2-4〉 타기관 개발 영상수위계 설치 현황 37
〈표 2-5〉 영상수위계 개선 방향 40
〈표 3-1〉 개선 전후 현장카메라 비교 49
〈표 3-2〉 RIVER EYE 서버의 사양 49
〈표 3-3〉 BQLogSvr.xml 환경설정 파일 54
〈표 3-4〉 RiverEye.xml 환경설정 파일 56
〈표 4-1〉 검사영역의 크기와 수평적인 위치에 따른 픽셀 범위 79
〈표 4-2〉 현장 측정지점의 정보 83
〈표 4-3〉 환경 조건에 따른 수면 판단의 오차 비교 84
〈표 4-4〉 23개 수위표 이미지에 대한 적용 결과 88
〈표 4-5〉 지점별 알고리즘 적용 조건 90
〈표 5-1〉 영상수위계와 관련된 환경상황표 108
〈표 5-2〉 테스트베드 지점 정보 113
〈표 5-3〉 이포대교 지점 개요 114
〈표 5-4〉 수전교 지점 개요 115
〈표 5-5〉 매포 지점 개요 116
〈표 5-6〉 유촌교 지점 개요 117
〈표 5-7〉 삼수교 지점 개요 118
〈표 5-8〉 테스트베드 운영 결과 119
〈그림 1-1〉 목자판 수위와 계기 수위의 불일 26
〈그림 1-2〉 동영상 서비스와 CCTV 통합 관제 사례 27
〈그림 1-3〉 기존 영상수위계와 클라우드 RIVER EYE와의 시스템 비교 30
〈그림 2-1〉 영상 수위 측정 장치 32
〈그림 2-2〉 동기가산 영상을 이용한 수위 측정 34
〈그림 2-3〉 기존 영상수위계의 시스템 구성도 38
〈그림 2-4〉 영상을 숫자로 인식하는 과정 39
〈그림 2-5〉 수면인식에서 결측과 오측이 발생한 사례 39
〈그림 3-1〉 기존 영상수위계 시스템 구성도 46
〈그림 3-2〉 클라우드 영상수위계 H/W 구성도 48
〈그림 3-3〉 RIVER EYE 시스템(Ver. 2.0) 개념도 51
〈그림 3-4〉 RiverCtrlApp 실행화면 52
〈그림 3-5〉 RiverImglApp 실행화면 53
〈그림 3-6〉 RiverDaemon 서비스 확인 54
〈그림 3-7〉 RiverServer 서비스 확인 55
〈그림 3-8〉 RIVER EYE 클라이언트 프로그램 화면별 설명 57
〈그림 3-9〉 RIVER EYE 시스템 개념도 60
〈그림 3-10〉 웹 기반 MJPEG 스트리밍 프록시 개념도 62
〈그림 3-11〉 웹 서비스 내용 63
〈그림 3-12〉 RIVER EYE 웹 시스템 – 지도 및 정보 화면 64
〈그림 3-13〉 RIVER EYE 웹 시스템 – 다중 동영상 감시 화면 64
〈그림 4-1〉 숫자인식 알고리즘의 수면인식 과정 67
〈그림 4-2〉 히스토그램을 통한 수면 구분 67
〈그림 4-3〉 수위표 반사에 의한 오측 68
〈그림 4-4〉 수면에 반사된 수위표 영상에 대한 적용 결과 - 정확 69
〈그림 4-5〉 수면에 반사된 수위표 영상에 대한 적용 결과 - 정확 70
〈그림 4-6〉 사선 그림자가 드리운 수위표 영상에 대한 적용 결과 - 부정확 70
〈그림 4-7〉 야간 오염 수위표 영상에 대한 적용 결과 - 부정확 70
〈그림 4-8〉 야간 영상에 대한 적용 결과 - 정확 70
〈그림 4-9〉 현장 영상에 대한 적용 결과 - 정확 71
〈그림 4-10〉 세 가지 방법의 수면 인식 결과 비교 73
〈그림 4-11〉 수면 움직임이 없어 수면 인식이 불가능한 사례 73
〈그림 4-12〉 영상 흔들림으로 정확한 수면 인식이 어려운 사례 74
〈그림 4-13〉 기존 영상수위계를 통한 수위측정 중 오측이 크게 발생하는 경우 75
〈그림 4-14〉 수위표 영역에 대한 픽셀 요소 개념(좌)과 직사각형 검사영역에... 76
〈그림 4-15〉 수위표 영역과 수면 영역의 상관계수 비교 76
〈그림 4-16〉 촬영된 수위표와 상관계수의 수직 분포(퇴계원 지점) 77
〈그림 4-17〉 흔들림 보정 전후의 상관계수 수직 분포(왼쪽 : 이포, 오른쪽 : 겸백2) 78
〈그림 4-18〉 검사영역의 크기 및 수평 위치에 따른 상관계수의 수직적 분포 80
〈그림 4-19〉 분산비(λ)와 상관계수의 수직... 83
〈그림 4-20〉 4가지 방법에 의한 수면... 83
〈그림 4-21〉 지점별 상관계수 프로파일 85
〈그림 4-22〉 전고 영상을 이용한 수위 측정 기법 개념도 87
〈그림 4-23〉 전고영상 수위 기법 개발에 적용한 23개 이미지 88
〈그림 4-24〉 이포 지점의 2012년 10월~2013년 3월 운영결과 91
〈그림 4-25〉 이포 지점의 2013년 10~11월 숫자인식 알고리즘 운영결과 91
〈그림 4-26〉 이포 지점 숫자인식 알고리즘 오차율 분석 92
〈그림 4-27〉 수전교 지점의 2013년 10~11월 숫자인식 알고리즘 운영결과 93
〈그림 4-28〉 수전교 지점 숫자인식 알고리즘 오차율 분석 93
〈그림 4-29〉 삼수교 지점 수위표 상황 94
〈그림 4-30〉 삼수교 지점 숫자인식 알고리즘 측정 결과 94
〈그림 4-31〉 이포 지점의 2013년 10~11월 박스상관 알고리즘 운영결과 95
〈그림 4-32〉 이포 지점 박스상관 알고리즘 오차율 분석 96
〈그림 4-33〉 수전교 지점의 2013년 10~11월 박스상관 알고리즘 운영결과 96
〈그림 4-34〉 수전교 지점 박스상관 알고리즘 오차율 분석 97
〈그림 4-35〉 이포 지점 수위표 오염 사진 97
〈그림 4-36〉 이포 지점 수위표 오염시 RIVER EYE 측정 결과 98
〈그림 4-37〉 안개 발생 및 소멸 과정에서의 RIVER EYE 측정 결과 99
〈그림 4-38〉 수면/빛 반사에 의한 수위표 상황 99
〈그림 4-39〉 반사 조건에서 RIVER EYE 수위값 비교 100
〈그림 4-40〉 수면인식 알고리즘 비교 프로그램 102
〈그림 4-41〉 수면인식 비교 프로그램 적용 사례(좌:이포대교, 우:실험) 102
〈그림 4-42〉 가상수위표를 이용한 수위측정 방식의 작업 흐름도 104
〈그림 4-43〉 스케일 계산법과 수위계산 방식 105
〈그림 4-44〉 원영상과 가상 목자판의 합성방법 105
〈그림 4-45〉 기존 영상수위계 시스템... 106
〈그림 4-46〉 가상수위표 기반의... 106
〈그림 5-1〉 영상자료 취득을 위한 실험장치 109
〈그림 5-2〉 실험 영상 109
〈그림 5-3〉 현장 영상(일반 목자판 지점) 111
〈그림 5-4〉 현장 영상(영상수위계 목자판 지점) 112
〈그림 5-5〉 이포대교와 RIVER EYE H/W 113
〈그림 5-6〉 이포대교 지점의 주간 및 야간의 근역/전고 영상 114
〈그림 5-7〉 이포대교 RIVER EYE 어플리케이션 화면 114
〈그림 5-8〉 수전교 지점 전경 115
〈그림 5-9〉 수전교 RIVER EYE 어플리케이션 화면 115
〈그림 5-10〉 매포 지점 전경과 RIVER EYE H/W 116
〈그림 5-11〉 유촌교 지점 전경과 RIVER EYE H/W 117
〈그림 5-12〉 삼수교 지점 전경과 RIVER EYE H/W 117