KR101328139B1 - 해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법은 캡처된 전자해도 이미지에서 특정한 컬러영역을 추출해내어 이진화된 이미지를 얻어내는 컬러 분할 단계와; 상기 이진화된 이미지에서 수심 정보가 있는 문자열 영역을 구분하는 문자 영역 추출 단계와; 상기 추출된 문자 영역에서 각각의 문자 영역에 대한 정확한 경계를 구하여 분리해내는 문자열 분리 단계와; 상기 문자열 분리 단계에서 얻어진 개별문자 이미지에 문자인식 과정을 수행하여 실제 데이터 값을 구하고, 문자열 집합의 중심좌표를 구하여 해저지형을 추정하는 단계;를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

Description

해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법{extraction method for depth of water from ECDIS to estimate topography of seafloor}

본 발명은 해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법에 관한 것으로, 좀 더 상세하게는 선박의 충돌 회피 시스템에서 충돌 회피를 위한 의사결정 요소 중 하나인 수심 정보를 전자해도 이미지로부터 추출 해내고, 추출된 수심 정보와 좌표를 저장하여 해저의 지형을 유추해 내는 전자해도의 수심 정보 추출 방법에 관한 것이다.

현재 국내에서 일어나고 있는 해난 사고의 약 80%가 인적과실에 의해 발생하고 있으며, 어선을 제외한 경우에는 전체 사고의 70%가 충돌 및 좌초로 인한 사고이다. 따라서, 선박의 해난사고 방지, 항해의 안전성 강화를 위하여 선박의 항만 입출항 및 접안시, 또는 새로운 항만이나 항로를 항해할 때 시뮬레이션 기능을 제공하여 선박의 항로를 예측할 뿐만 아니라 좌초나 충돌과 같은 사고를 예방할 수 있는 프로그램 개발이 절실히 필요하다.

최근에는 선박 성능을 개선하기 위하여 다양한 시뮬레이션이 개발되고 있다. 그러나, 임의의 항로를 시뮬레이션할 수 있는 기능, 오토파일럿(Autopilot) 시스템 과 연계하여 시험할 수 있는 기능, 실제 항해시 데이터를 수신하여 실제 항해 상황을 시뮬레이션할 수 있는 기능과 같이 필수 기능을 제공하는 프로그램은 개발되지 못하고 있는 실정이다.

상기 기능을 모두 충족시키는 프로그램을 개발하기 위해서는 필수 데이터들이 필요하며 그 중 하나가 해저 지형 파악을 위한 수심 데이터 즉, 수심 정보이다.

그러나, 종래에는 측심 장비를 이용하여 현재의 수심을 읽을 수는 있었지만 주변 해역의 수심 정보는 오로지 운항자가 종이 해도를 해석하는 방법에 의해서만 얻을 수 있었다.

따라서, 상기 주변 해역의 수심 정보를 얻어내지 못함에 따라 상기 기능들을 갖춘 프로그램을 개발할 수가 없었으며, 아울러 주변 해저 지형을 파악할 수가 없어 그로 인한 해난사고가 더 많이 발생하는 문제점이 있었다.

본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하고, 요망 사항에 부응하기 위하여 안출된 것으로,

본 발명의 목적은 전자해도 이미지에서 수심을 나타내는 문자들을 빠르고 정확하게 판별하여 수심 정보를 추출해내고, 추출된 수심 정보와 좌표를 저장하여 해저의 지형을 유추해내어 선박의 충돌 회피 시스템의 신뢰성을 향상시키는 해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법을 제공하는 데 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법은 캡처된 전자해도 이미지에서 특정한 컬러영역을 추출해내어 이진화된 이미지를 얻어내는 컬러 분할 단계와; 상기 이진화된 이미지에서 수심 정보가 있는 문자열 영역을 구분하는 문자 영역 추출 단계와; 상기 추출된 문자 영역에서 각각의 문자 영역에 대한 정확한 경계를 구하여 분리해내는 문자열 분리 단계와; 상기 문자열 분리 단계에서 얻어진 개별문자 이미지에 문자인식 과정을 수행하여 실제 데이터 값을 구하고, 문자열 집합의 중심좌표를 구하여 해저지형을 추정하는 단계;를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

상기 컬러 분할단계는 전자해도 이미지의 RGB 컬러공간을 HSI 컬러공간으로변환한 후 휴(Hue)채널 이미지를 얻어내고, 상기 얻어진 휴(Hue)채널 이미지를 색상을 기준으로 라벨링하여 동일한 라벨을 가진 픽셀들을 집합으로 나누어 이진화시 키는 것을 특징으로 한다.

상기 문자 영역 추출단계는 직사각형의 구조 요소를 이용하여 침식작업과 팽창작업을 순서대로 적용한 열림 연산의 결과이미지에서 각각의 마스킹 된 영역의 사이즈를 기준으로 필터링하여 수심 정보를 나타내는 문자열 집합의 위치를 찾아내 추출해내는 것을 특징으로 한다.

상기 문자열 분리단계는 추출된 문자영역의 수직, 수평 프로파일을 구하여 상하, 좌우 정돈 이후에 수직, 수평 프로파일에서 화이트 픽셀이 검출되지 않은 위치를 기준좌표로 설정한 후 문자의 폭을 고려하여 개별 문자를 분리해 내는 것을 특징으로 한다.

상기 해저 지형을 추정하는 단계에서 분리된 문자 이미지의 실제 값을 구하는 방법은 개별 분리된 문자 이미지를 벡터로 만들어 특징 벡터를 생성한 후 0~9로 이루어진 샘플 벡터와의 최소거리를 찾아내어 해당되는 실제 값을 찾아내는 것을 특징으로 한다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 해저 지형 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법에 따르면, 전자해도 상에 표현되는 여러 가지 요소들 중에서 수심에 해당되는 정보를 빠르고 정확하게 판별하여 추출해내고, 상기 수심 정보를 이용하여 전자해도 이미지로부터 해저 지형 정보를 추출해냄으로써, 임의의 항로를 시뮬레이션할 수 있는 기능, 오토파일럿(Autopilot) 시스템과 연계하여 시험할 수 있는 기능, 실제 항해시 데이터를 수신하여 실제 항해 상황을 시뮬레이션할 수 있 는 기능과 같은 필수 기능을 제공하는 프로그램들을 개발하는데 필요한 필수 데이터를 제공하게 되는 효과가 있다.

또한, 항로 결정에 있어서 추가적인 데이터로 활용할 수 있어 선박의 충돌 회피 시스템의 신뢰성을 향상시키는 효과가 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법의 바람직한 실시예를 상세히 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명에 따른 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 단계를 도시한 순서도이고, 도 2는 본 발명에 따른 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법에서 전자해도의 이미지를 도시한 도면이며, 도 3은 도 2의 전자해도의 이미지에서 특정한 컬러영역을 추출해내어 컬러를 세분화시키는 컬러분할 과정을 도시한 도면이고, 도 4는 도 3의 컬러 분활 결과 수심 정보를 포함하고 있는 이진화 이미지를 추출한 도면이며, 도 5는 도 4의 이미지에서 문자열 영역을 추출해내는 과정을 도시한 도면이고, 도 6은 추출된 문자열 영역을 개별 문자로 분리해내는 과정을 도시한 도면이며, 도 7은 수심 정보의 인식 결과를 도시한 도면을 각각 나타내고 있다.

도시한 바와 같이 전자해도 이미지로부터 해저 지형 정보를 추출하기 위해서는 먼저 수심 정보를 추출해 내어야 한다.

여기에서 상기 수심 정보 추출은 국제수로기구(IHO)의 S-52,"Color & Symbol Specification For ECDIS"에 설명되어 있는 전자해도 표현에 관한 표준 형식에 근 거한다.

도 1에 도시한 바와 같이 상기 수심 정보 추출은 크게 컬러 분할 단계(S100)와, 문자 영역 추출 단계(S200)와, 문자열 분리 단계(S300)와, 문자열 분리 단계(S300)에서 얻어진 개별문자 이미지에 문자인식 알고리즘을 적용하여 문자인식 과정을 수행함으로써 실제 데이터 값을 구하고 문자열 집합의 중심좌표를 구하여 해저 지형을 추정하는 단계(S400)로 이루어진다.

상기 컬러 분할 단계(S100)는 도 2의 전자해도 이미지상에 나타나 있는 수심데이터를 표현한 컬러에 대하여 RGB 컬러공간을 HSI 컬러공간으로 변환한 후 휴(Hue)채널 이미지를 얻어낸 다음, 상기 얻어진 휴(Hue)채널 이미지를 색상을 기준으로 라벨링(Labeling)하여 동일한 라벨을 가진 픽셀들을 집합으로 나누어 이진화시킨다. 따라서, 도 3에 도시한 바와 같이 세가지 라벨에 대하여 얻어진 결과를 확인할 수 있으며, 도 4에 도시한 바와 같이 사용된 전자해도(ECDIS)에서의 경위도 선과 수심 정보 외에 일반적인 문자의 컬러가 동일하므로 컬러 분할 이후 라인을 제거해주는 알고리즘을 적용하여 분할 결과에 최종적으로 수심 정보를 포함하고 있는 이진화 이미지를 얻게 된다.

상기 문자 영역 추출 단계(S200)는 도 5에 도시한 바와 같이 상기 이진화 이미지를 얻어낸 이후 정확한 수심 정보 문자열 집합을 얻어내기 위하여 모폴로지 연산을 이용하여 문자열 영역을 마스킹(masking)한 후 사이즈 필터링(size filtering)을 하는 과정을 거친다. 구체적으로 설명하면, 5 by 5 직사각형의 구조요소(structural element)를 이용하여 침식작업(erode operation)과 팽창작 업(dilation operation)을 순서대로 적용하는 열림 연산의 결과이미지에서 각각의 마스킹(masking)된 영역의 사이즈를 기준으로 필터링하여 문자열 집합의 여부를 구별한다. 즉, 마스킹된 영역의 최대 높이, 최대 폭, 넓이 등의 정보를 구하여 수심 정보 문자열에 해당하는 경계값을 기준으로 필터링하면 최종적으로 수심 정보를 나타내는 문자열 집합의 위치를 찾아내 추출해 낼 수 있다.

상기 문자열 분리단계(S300)는 도 6에 도시한 바와 같이 상기 추출된 문자 영역을 바탕으로 한 문자씩 인식하기 위하여 단위 문자 별로 분리해내는 단계이다. 즉, 상기 선택된 문자열 영역의 수직, 수평 프로파일을 구하여 상하 좌우 정돈한 다음 수직, 수평 프로파일에서 화이트 픽셀(white pixel)이 검출되지 않은 위치를 기준 좌표로 설정한 후 문자의 폭을 고려하여 개별 문자를 분리해 내는 것이다.

상기의 각 단계는 전자해도 이미지에서 개별 문자 인식이 가능하도록 문자를 이미지로부터 효율적으로 분리해 내기 위한 일련의 과정으로서 디지털 이미지 처리 관련 알고리즘들이 사용되었다. 상기의 과정을 통해 얻어진 수심 정보를 이용하면 전자해도 이미지로부터 해저 지형 정보를 추출해 낼 수 있다. 또한 항로 결정에 있어서 추가적인 데이터로 활용할 수 있어 선박의 충돌 회피 시스템의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

그리고 해저 지형을 추정하는 단계(S400)는 상기 문자열 분리 단계(S300)에서 분리된 개별 문자들의 실제 값을 구해 이미지상에서 인식한 후, 문자열 집합의 중심좌표를 구하여 인식된 수심 정보와 함께 저장하여 해저 지형을 유추해 낸다.

상기 해저 지형을 추정하는 단계(S400)에서 분리된 문자 이미지의 실제 값을 구하는 방법은 개별 분리된 문자 이미지를 벡터로 만들어 특징 벡터(feature vector)를 생성한 후 0~9로 이루어진 샘플 벡터(sample vector)들과의 최소 거리를 찾아내어 해당되는 실제 값을 찾아낸다. 즉, 수심 데이터의 문자를 5 by 7 행렬로 만들고 이를 다시 35차원의 특징 벡터로 변환한 다음 상기 얻어진 특징 벡터와 샘플 벡터의 차의 제곱을 합하여 최소값을 가지는 샘플 벡터를 선택한다.

따라서, 도 7에 도시한 바와 같이 상기 수심 정보를 이미지상에서 인식한 후, 문자열 집합의 중심 좌표를 구하여 인식된 수심 정보와 함께 저장하면 해저 지형을 추정하는 근원점(seed point)이 된다. 이러한 근원점을 바탕으로 하여 각 근원점 사이의 영역을 보간하여 추정함으로써 해저 지형을 유추해 낼 수 있다.

이와 같이 본 발명은 사용자가 수심 정보를 얻어낼 수 없는 환경의 전자해도 시스템에서 빠르고 효율적인 이미지 처리과정을 통해 수심 정보를 추출해내고, 상기 추출된 수심 정보의 인식과정을 통하여 해저 지형을 추정할 수 있음에 따라 임의의 항로를 시뮬레이션할 수 있는 기능, 오토파일럿(Autopilot) 시스템과 연계하여 시험할 수 있는 기능, 실제 항해시 데이터를 수신하여 실제 항해 상황을 시뮬레이션할 수 있는 기능과 같은 필수 기능을 제공하는 프로그램들을 개발하는데 필요한 필수 데이터를 얻게 되는 것이다.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형 가능함은 물론이다.

따라서 본 발명의 권리 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위 뿐만 아니라, 상기 청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

도 1은 본 발명에 따른 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 단계를 도시한 순서도.

도 2는 본 발명에 따른 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법에서 전자해도의 이미지를 도시한 도면.

도 3은 도 2의 전자해도의 이미지에서 특정한 컬러영역을 추출해내어 컬러를 세분화시키는 컬러 분할 과정을 도시한 도면.

도 4는 도 3의 컬러 분활 결과 수심 정보를 포함하고 있는 이진화 이미지를 추출한 도면.

도 5는 도 4의 이미지에서 문자열 영역을 추출해내는 과정을 도시한 도면.

도 6은 추출된 문자열 영역을 개별 문자로 분리해내는 과정을 도시한 도면.

도 7은 수심 정보의 인식 결과를 도시한 도면.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *

S100: 컬러 분할 단계

S200: 문자 영역 추출 단계

S300: 문자열 분리 단계

S400: 해저 지형을 추정하는 단계

Claims (5)

1. 캡처된 전자해도 이미지에서 수심데이터를 나타내는 컬러영역을 추출해내어 이진화된 이미지를 얻어내는 컬러 분할 단계와;

   이진화된 상기 이미지에서 수심 정보가 있는 문자열 영역을 구분하는 문자 영역 추출 단계와;

   추출된 상기 문자 영역에서 각 개별 문자별 영역의 경계를 구하여 분리해내는 문자열 분리 단계와;

   상기 문자열 분리 단계에서 얻어진 개별 문자 이미지에 문자인식 과정을 수행하여 개별 문자들의 데이터값을 구하고, 문자열 집합의 중심좌표를 구하여 해저지형을 추정하는 단계;를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 컬러 분할단계는 전자해도 이미지의 RGB 컬러공간을 HSI 컬러공간으로변환한 후 휴(Hue)채널 이미지를 얻어낸 다음, 상기 얻어진 휴(Hue)채널 이미지를 색상을 기준으로 라벨링하여 동일한 라벨을 가진 픽셀들을 집합으로 나누어 이진화시키는 것을 특징으로 하는 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법.
3. 제 1항에 있어서,

   상기 문자 영역 추출단계는 직사각형의 구성요소를 이용하여 침식작업과 팽창작업을 순서대로 적용한 열림 연산의 결과이미지에서 각각의 마스킹된 영역의 사이즈를 기준으로 필터링하여 수심 정보를 나타내는 문자열 집합의 위치를 찾아내 추출해내는 것을 특징으로 하는 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법.
4. 제 1항에 있어서,

   상기 문자열 분리단계는 추출된 문자영역의 수직, 수평 프로파일을 구하여 상하, 좌우 정돈 이후에 수직, 수평 프로파일에서 화이트 픽셀이 검출되지 않은 위치를 기준좌표로 설정한 후 문자의 폭을 고려하여 개별 문자를 분리해 내는 것을 특징으로 하는 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법.
5. 제 1항에 있어서,

   분리된 상기 개별 문자들의 데이터값을 구하는 방법은 개별 분리된 문자 이미지를 벡터로 만들어 특징 벡터를 생성한 후 0~9로 이루어진 샘플 벡터와의 최소거리를 찾아내어 해당되는 데이터값을 찾아내는 것을 특징으로 하는 해저 지형을 유추를 위한 전자해도의 수심 정보 추출 방법.

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