KR102309680B1 - 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents
주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명에 따른 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법은, 독성 화학가스 스펙트럼 획득부로부터 측정된 m by n의 픽셀 데이터로 이루어진 측정 데이터로부터 공분산 행렬을 구성하는 제1단계; 주성분 분석 수행 전 각 픽셀 별로 잡음제거 및 기준선 보정 기능을 수행하는 제2단계; 상기 공분산 행렬의 주성분 분석을 위해 고유값 분해 기법을 활용하여 고유벡터와 고유값을 찾는 제3단계; 상기 제3단계에서 찾은 고유값 중에서 상위 고유값 6개에 해당하는 고유벡터들을 추출하는 제4단계; 상기 제4단계에서 추출된 상위 6개의 고유벡터들을 탐지하고자 하는 독성 화학가스 탐지 라이브러리와의 유사성을 계산하는 제5단계; 상기 6개 고유벡터와 탐지 라이브러리와의 유사도를 각각 연산한 후 가장 높은 유사성을 보인 고유벡터를 선택하는 제6단계; 상기 제6단계에서 선택된 고유벡터에 상응하는 계수값을 추출하는 제7단계; 및 상기 제7단계에서 추출된 계수값이 미리 정해둔 임계치 값보다 높을 경우 경보를 발생하는 제8단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것으로, 구체적으로는 주성분 분석 기법을 활용하여, FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 초분광 영상(Hyperspectral Imaging) 시스템에서 장파장(LWIR, Long wavelength infrared) 대역에 고유 분광 특성을 보이는 독성 화학가스를 실시간으로 탐지하는 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
신경 작용제 및 수포 작용제 등 테러의 목적으로 사용되는 독성 화학가스(CWA, Chemical warfare agent) 및 화학공단에서의 산업 유독성 가스(TIC, Toxic industrial chemical)는 무색무취로, 누출사고의 경우 짧은 시간에 대량의 인명 피해를 초래할 수 있다.
이에 대한 피해를 최소화하기 위해 독성 화학가스 조기 탐지 및 경보 시스템으로 FT-IR(Fourier-transform infrared spectroscopy) 기반의 적외선 분광 기술이 널리 사용되고 있다.
FT-IR 기반 원거리 탐지 기술은 다양한 자연 배경으로부터 수광된 적외선 스펙트럼(IR spectrum) 특성을 오염물질에 오염된 대기층의 스펙트럼 특성과 대조 결과에 따라 상기 대기층의 오염 유무를 판별할 수 있는 기술이다.
탐지 원리를 간단히 설명하면, FT-IR 적외선 분광 장치의 주요 구성품인 간섭계는 대기로부터 입사된 적외선 신호를 변조시켜 검출한다.
이렇게 감지된 아날로그 형태의 간섭무늬 신호를 증폭하고 필터링을 거쳐 디지털 신호로 변환한다.
그 후에 FFT(Fast-Fourier-Transform) 변환 과정을 수행하여 배경 및 오염운의 특성이 반영되는 복사 휘도 스펙트럼을 획득하고 분석하게 된다.
이처럼 대기층의 독성 화학가스 물질을 탐지 및 식별하기 위해서는 숲, 바다, 하늘, 건물 등 다양한 배경으로부터 반사되어 유독물질에 의해 오염된 대기층을 통과하여 수집된 다양한 스펙트럼에 대한 분석을 필요로 한다.
이러한 분석을 위하여 독성 화학가스 물질을 검출하기 위한 대조군 스펙트럼 특성들을 수집하기 위해 밀폐된 야외 가스분사 시설을 구축해야 하며, 해당 시설을 활용하여 실내외 다양한 배경에서 직접 독성 화학가스를 살포 및 적외선 스펙트럼 데이터를 수집함으로써 상기 대조군의 스펙트럼 특성 데이터베이스를 생성 및 분석 과정을 필요로 한다.
그러나, 대기층의 스펙트럼 특성은 해당 지역의 고도 또는 위도에 따른 기후적 특징이나 주변 생태계 등 다양한 환경적 영향으로 인해 지역마다 그 특성이 다르게 나타나는 문제가 있기 때문에 일반화의 어려움이 있으며, 이러한 다양한 배경 정보 획득 및 분석 실패로 인해 독성 화학 가스의 탐지 신뢰성이 크게 저하될 수 있다는 문제점이 있다.
본 발명은 전술한 바와 같은 종래의 여러 문제점들을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 주성분 분석 기법을 활용하여, FT-IR(Fourier-transform infrared) 기반 초분광 영상(Hyperspectral Imaging) 시스템에서 장파장(LWIR, Long wavelength infrared) 대역에 고유 분광 특성을 보이는 독성 화학가스를 실시간으로 탐지하는 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 제1관점에 따른 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치의 제1실시예는, 적어도 하나의 초분광 영상용 적외선 카메라 및 센서를 포함하여, 장파장 영역의 유독가스 누출 시 나타나는 적외선 특성 신호를 획득하는 독성 화학가스 스펙트럼 획득부; 실측정된 독성 화학가스 적외선 스펙트럼으로부터 주성분 분석을 통하여 실시간으로 가스 존재 여부를 판별 하는 가스 탐지부; 탐지하고자 하는 독성 화학가스 라이브러리를 입력 받는 입력부; 상기 입력 받은 적어도 하나의 독성 화학가스 정보를 바탕으로 가스 탐지를 하도록 장치를 제어하는 제어부; 및 초분광 영상 가스 탐지 결과 내용을 화면에 표출하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 가스 탐지부는 독성 화학가스 스펙트럼 획득부로부터 실시간으로 획득되는 독성 화학가스 적외선 초분광 스펙트럼을 주성분 분석 기법을 활용하여 필요 정보를 추출하고, 사용자로부터 입력 받은 적어도 하나의 탐지 라이브러리와의 유사성을 계산하여 실시간으로 탐지 유·무를 판단한다.
또한, 상기 가스 탐지부에서 판단된 가스 탐지 결과를 부착된 IR 영상 혹은 CCD 카메라 영상 정보를 배경으로 탐지 정보를 중첩(overlay) 시켜 시각화 정보를 상기 출력부에서 출력한다.
아울러, 탐지를 위한 기 생성된 독성 화학가스 별 탐지 라이브러리 및 다양한 환경설정 정보가 저장되고, 상기 탐지 장치의 동작을 위한 다양한 데이터 및 프로그램이 저장된 메모리를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 제1관점에 따른 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치의 제2실시예는, 적어도 하나의 초분광 영상 적외선 센서를 포함하여, 대상 영역의 배경 및 상기 배경에서 존재하는 가스 오염운의 적외선 초분광 신호를 획득하는 독성 화학가스 스펙트럼 획득부; 상기 획득된 초분광 영상 데이터로부터 잡음제거 및 기울기 보정의 신호 전처리 과정을 거친 후 획득한 적외선 스펙트럼 데이터의 고유벡터를 추출하고, 탐지 라이브러리와의 신호 유사도를 연산하여 독성 화학가스를 실시간으로 탐지하는 가스 탐지부; 탐지하고자 하는 적어도 하나의 유독물질 정보 및 환경설정 정보를 사용자로부터 입력 받는 입력부; 및제어부의 제어에 따라 상기 획득한 탐지 결과를 초분광 영상 이미지와 결합하여 영상 데이터를 생성하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 가스탐지부는 상기 획득된 초분광 영상 스펙트럼으로부터 공간적으로 구역을 지정하여, 주변 픽셀 데이터들을 활용하여 주성분을 추출하고, 해당 주성분과 탐지 라이브러리와의 신호유사도를 바탕으로 독성 화학가스 존재 유·무를 판단한다.
또한, 상기 가스탐지부는 상기 신호유사도를 기반으로 추출된 고유벡터에서 가장 높은 유사도를 획득한 고유벡터에 상응하는 고유값을 활용하여 최종적으로 독성 화학가스 존재 유·무를 판단한다.
아울러, 상기 출력부는 초분광 영상 이미지 결합 시 각 픽셀 결과에서 각 고유벡터에 대응하는 계수값을 근거하여 탐지하고자 하는 독성 화학가스와의 유사도 정보를 추출한 후 계수값에 따라 각 픽셀 별 색상값을 결정하여 상기 스펙트럼 이미지를 생성하고 이미지 결과를 시각 정보로 출력한다.
게다가, 탐지를 위한 기 생성된 독성 화학가스 별 탐지 라이브러리 및 다양한 환경설정 정보가 저장되고, 상기 탐지 장치의 동작을 위한 다양한 데이터 및 프로그램이 저장된 메모리를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 제1관점에 따른 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치의 제3실시예는, 장파장 영역에서의 초분광 영상 적외선 스펙트럼 신호를 실시간으로 획득할 수 있도록 적어도 하나의 초분광 영상 적외선 카메라를 포함하거나 별도의 분광 장비에 연결된 독성 화학가스 스펙트럼 획득부; 상기 독성 화학가스 스펙트럼 획득부에서 획득된 초분광 영상 스펙트럼을 대상으로 가스 탐지를 위해 주성분 분석 기법을 활용하여 데이터를 분석하고, 탐지 라이브러리와의 유사성을 연산하여 탐지 유·무를 판단하는 가스 탐지부; 탐지를 위한 기 생성된 독성 화학가스 별 탐지 라이브러리 및 다양한 환경설정 정보가 저장되고, 상기 탐지 장치의 동작을 위한 다양한 데이터 및 프로그램이 저장된 메모리; 사용자로부터 탐지하고자 하는 독성 화학가스 정보를 입력 받기 위한 것으로서, 기계식 입력 수단 및 터치식 입력 수단을 포함하는 입력부; 탐지 결과를 오염운 영상화 이미지로 출력하여 사용자가 가시적으로 식별하도록 화상 정보의 표시가 가능한 디스플레이부를 적어도 하나 이상 포함하는 출력부; 및 상기 독성 화학가스 스펙트럼 획득부, 가스 탐지부, 메모리, 입력부 및 출력부로 이루어진 구성요소들의 동작 및 동작 순서를 제어할 수 있으며, 상기 입력부를 통해 입력되는 정보에 근거하여 상기 각 구성요소를 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이러한 가스 탐지부에서 판단된 가스 탐지 결과를 부착된 IR 영상 혹은 CCD 카메라 영상 정보를 배경으로 탐지 정보를 중첩(overlay) 시켜 시각화 정보를 상기 출력부에서 출력한다.
또한, 상기 가스탐지부는 상기 획득된 초분광 영상 스펙트럼으로부터 공간적으로 구역을 지정하여, 주변 픽셀 데이터들을 활용하여 주성분을 추출하고, 해당 주성분과 탐지 라이브러리와의 신호유사도를 바탕으로 독성 화학가스 존재 유·무를 판단한다.
아울러, 상기 가스탐지부는 상기 신호유사도를 기반으로 추출된 고유벡터에서 가장 높은 유사도를 획득한 고유벡터에 상응하는 고유값을 활용하여 최종적으로 독성 화학가스 존재 유·무를 판단한다.
게다가, 상기 출력부는 초분광 영상 이미지 결합 시 각 픽셀 결과에서 각 고유벡터에 대응하는 계수값을 근거하여 탐지하고자 하는 독성 화학가스와의 유사도 정보를 추출한 후 계수값에 따라 각 픽셀 별 색상값을 결정하여 상기 스펙트럼 이미지를 생성하고 이미지 결과를 시각 정보로 출력한다.
한편, 본 발명의 제2관점에 따른 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법은, 독성 화학가스 스펙트럼 획득부로부터 측정된 m by n의 픽셀 데이터로 이루어진 측정 데이터로부터 공분산 행렬을 구성하는 제1단계; 주성분 분석 수행 전 각 픽셀 별로 잡음제거 및 기준선 보정 기능을 수행하는 제2단계; 상기 공분산 행렬의 주성분 분석을 위해 고유값 분해 기법을 활용하여 고유벡터와 고유값을 찾는 제3단계; 상기 제3단계에서 찾은 고유값 중에서 상위 고유값 6개에 해당하는 고유벡터들을 추출하는 제4단계; 상기 제4단계에서 추출된 상위 6개의 고유벡터들을 탐지하고자 하는 독성 화학가스 탐지 라이브러리와의 유사성을 계산하는 제5단계; 상기 6개 고유벡터와 탐지 라이브러리와의 유사도를 각각 연산한 후 가장 높은 유사성을 보인 고유벡터를 선택하는 제6단계; 상기 제6단계에서 선택된 고유벡터에 상응하는 계수값을 추출하는 제7단계; 및 상기 제7단계에서 추출된 계수값이 미리 정해둔 임계치 값보다 높을 경우 경보를 발생하는 제8단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 픽셀 데이터에서 각각의 픽셀은 적외선 스펙트럼 데이터를 저장하고 있는 것이 바람직하다.
또한, 상기 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법에 의해 탐지된 탐지결과 이미지는, 배경 이미지에서 유독 물질에 의해 오염된 영역은, 오염되지 않은 영역과 다르게 표시될 수 있으며, 동일한 유독 물질에 오염된 영역일지라도 계산된 결과값(연산된 계수값의 크기)에 따라 서로 다르게 표시될 수 있다.
한편, 본 발명의 제3관점에 따른 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 개시된다.
기타 실시예의 구체적인 사항은 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 및 첨부 "도면"에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 각종 실시예를 참조하면 명확해질 것이다.
그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 각 실시예의 구성만으로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로도 구현될 수도 있으며, 단지 본 명세서에서 개시한 각각의 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐임을 알아야 한다.
전술한 과제의 해결수단에 의하면 본 발명은 다음과 같은 효과를 가진다.
본 발명은 미리 알려진 배경 정보 없이 실시간으로 측정되는 초분광 영상 적외선 스펙트럼만을 분석하여 가스탐지 유·무를 판별하는 기법으로서, 이에 다양한 배경 정보 획득을 위한 시험 시설 구축을 하지 않아도 되기 때문에 예산이 절감되고 사전 배경 정보 데이터베이스를 구축하지 않아도 되므로 시간을 절약할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 주성분 분석 과정 중 단일 픽셀 데이터가 아닌 해당 픽셀 중으로 인근 픽셀 데이터들을 종합하여 고유 성분을 분석함으로써, 탐지율이 증가되는 효과가 있으며, 인공지능 등 패턴분석 기법과 달리 별도의 학습 과정이 필요하지 않다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1의 독성 화학가스 스펙트럼 획득부에서 데이터를 추출하는 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법을 순차적으로 나타낸 순서도이다.
도 4는 도 1의 출력부에서 생성한 출력결과를 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1의 독성 화학가스 스펙트럼 획득부에서 데이터를 추출하는 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법을 순차적으로 나타낸 순서도이다.
도 4는 도 1의 출력부에서 생성한 출력결과를 나타낸 도면이다.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명을 상세하게 설명하기 전에, 본 명세서에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 무조건 한정하여 해석되어서는 아니되며, 본 발명의 발명자가 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해서 각종 용어의 개념을 적절하게 정의하여 사용할 수 있고, 더 나아가 이들 용어나 단어는 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 함을 알아야 한다.
즉, 본 명세서에서 사용된 용어는 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하기 위해서 사용되는 것일 뿐이고, 본 발명의 내용을 구체적으로 한정하려는 의도로 사용된 것이 아니며, 이들 용어는 본 발명의 여러 가지 가능성을 고려하여 정의된 용어임을 알아야 한다.
또한, 본 명세서에 있어서, 단수의 표현은 문맥상 명확하게 다른 의미로 지시하지 않는 이상, 복수의 표현을 포함할 수 있으며, 유사하게 복수로 표현되어 있다고 하더라도 단수의 의미를 포함할 수 있음을 알아야 한다.
본 명세서의 전체에 걸쳐서 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소를 "포함"한다고 기재하는 경우에는, 특별히 반대되는 의미의 기재가 없는 한 임의의 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 임의의 다른 구성 요소를 더 포함할 수도 있다는 것을 의미할 수 있다.
더 나아가서, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소의 "내부에 존재하거나, 연결되어 설치된다"고 기재한 경우에는, 이 구성 요소가 다른 구성 요소와 직접적으로 연결되어 있거나 접촉하여 설치되어 있을 수 있고, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있을 수도 있으며, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있는 경우에 대해서는 해당 구성 요소를 다른 구성 요소에 고정 내지 연결시키기 위한 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재할 수 있으며, 이 제 3의 구성 요소 또는 수단에 대한 설명은 생략될 수도 있음을 알아야 한다.
반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결"되어 있다거나, 또는 "직접 접속"되어 있다고 기재되는 경우에는, 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재하지 않는 것으로 이해하여야 한다.
마찬가지로, 각 구성 요소 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 " ~ 사이에"와 "바로 ~ 사이에", 또는 " ~ 에 이웃하는"과 " ~ 에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지의 취지를 가지고 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에 있어서 "일면", "타면", "일측", "타측", "제 1", "제 2" 등의 용어는, 사용된다면, 하나의 구성 요소에 대해서 이 하나의 구성 요소가 다른 구성 요소로부터 명확하게 구별될 수 있도록 하기 위해서 사용되며, 이와 같은 용어에 의해서 해당 구성 요소의 의미가 제한적으로 사용되는 것은 아님을 알아야 한다.
또한, 본 명세서에서 "상", "하", "좌", "우" 등의 위치와 관련된 용어는, 사용된다면, 해당 구성 요소에 대해서 해당 도면에서의 상대적인 위치를 나타내고 있는 것으로 이해하여야 하며, 이들의 위치에 대해서 절대적인 위치를 특정하지 않는 이상은, 이들 위치 관련 용어가 절대적인 위치를 언급하고 있는 것으로 이해하여서는 아니된다.
더욱이, 본 발명의 명세서에서는, "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는, 사용된다면, 하나 이상의 기능이나 동작을 처리할 수 있는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있음을 알아야 한다.
또한, 본 명세서에서는 각 도면의 각 구성 요소에 대해서 그 도면 부호를 명기함에 있어서, 동일한 구성 요소에 대해서는 이 구성 요소가 비록 다른 도면에 표시되더라도 동일한 도면 부호를 가지고 있도록, 즉 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조 부호는 동일한 구성 요소를 지시하고 있다.
본 명세서에 첨부된 도면에서 본 발명을 구성하는 각 구성 요소의 크기, 위치, 결합 관계 등은 본 발명의 사상을 충분히 명확하게 전달할 수 있도록 하기 위해서 또는 설명의 편의를 위해서 일부 과장 또는 축소되거나 생략되어 기술되어 있을 수 있고, 따라서 그 비례나 축척은 엄밀하지 않을 수 있다.
또한, 이하에서, 본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 구성, 예를 들어, 종래 기술을 포함하는 공지 기술에 대한 상세한 설명은 생략될 수도 있다.
이하의 설명에서는 독성 화학가스의 특징이 나타나는 주요 영역인 장파장(LWIR, 7 내지 13 ㎛) 적외선 구간을 관심 영역으로 설정하고, 상기 관심 영역에서의 초분광 영상 스펙트럼을 측정 및 분석하여, 기체상의 독성 화학가스를 실시간으로 탐지하는 것을 예로 들어 설명하기로 한다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치 및 탐지 방법을 자세하게 설명하기로 한다.
먼저 도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 주성분 분석 기법을 활용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시예에 따른 주성분 분석 기법을 활용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치는 제어부(60)와, 상기 제어부(60)에 연결되는 독성 화학가스 스펙트럼 획득부(10), 가스 탐지부(20), 메모리(30), 입력부(40) 및 출력부(50)를 포함하여 구성될 수 있다.
먼저, 독성 화학가스 스펙트럼 획득부(10)는 장파장(LWIR, 7 내지 13 ㎛) 영역에서의 초분광 영상 적외선 스펙트럼 신호를 실시간으로 획득할 수 있다.
이를 위해 장파장(LWIR, 7 내지 13 ㎛) 영역에서 복사 휘도 스펙트럼 특성 신호를 획득하기 위해 적어도 하나의 초분광 영상 적외선 카메라를 포함하거나 상기 제어부(60)에 의해 제어될 수 있는 별도의 분광 장비에 연결될 수 있다.
그리고, 가스 탐지부(20)는 독성 화학가스 스펙트럼 획득부(10)에서 획득된 초분광 영상 스펙트럼을 대상으로 가스 탐지를 위해 주성분 분석 기법을 활용하여 데이터를 분석하고, 탐지 라이브러리와의 유사성을 연산하여 탐지 유·무를 판단하는 기능을 포함한다.
한편, 메모리(30)는 본 발명의 실시 예에 따른 주성분 분석 기법을 활용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치의 동작을 위한 다양한 데이터 및 프로그램이 저장될 수 있다.
또한, 메모리(30)는 탐지를 위한 기 생성된 독성 화학가스 별 탐지 라이브러리 및 다양한 환경설정 정보 등을 저장할 수 있다.
그리고, 입력부(40)는 사용자로부터 탐지하고자 하는 독성 화학가스 정보를 입력 받기 위한 것으로서, 기계식 입력 수단 및 터치식 입력 수단을 포함할 수 있다.
한편, 상기 탐지하고자 하는 가스, 즉 탐지하고자 하는 유독물질의 정보, 즉 유독물질의 종류, 농도 등은 상기 메모리에 저장된 정보일 수 있다.
이 경우 입력부(40)를 통한 사용자의 입력에 따라 적어도 하나의 유독물질이 선택 및 선택된 유독물질에 관련된 다양한 정보가 선택될 수 있다.
그리고, 출력부(50)는 제어부(60)의 제어에 따라 본 발명의 실시예에 따른 주성분 분석 기법을 활용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치의 다양한 데이터들을 출력할 수 있다.
일 예로 출력부(50)는 상기 탐지 결과를 오염운 영상화 이미지로 출력하여 사용자가 가시적으로 식별할 수 있다.
이를 위해 출력부(50)는 화상 정보의 표시가 가능한 디스플레이부를 적어도 하나 포함할 수 있다.
여기서 디스플레이는 CRT(Cathode Ray Tube), PDP(Plasma Display Panel), LCD(Liquid Crystal Display), LED(Light Emitting Diode), OLED(Organic Light Emitting Diode) 등으로 구현될 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
한편, 제어부(60)는 본 발명의 실시예에 따른 주성분 분석 기법을 활용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치의 전반적인 동작을 제어한다.
예를 들어, 제어부(60)는 연결된 각 구성요소의 동작 및 동작 순서를 제어할 수 있으며, 입력부(40)를 통해 입력되는 정보에 근거하여 상기 연결된 각 구성요소가 제어되도록 할 수 있다.
아울러, 제어부(60)는 상기 입력부(40)를 통해 탐지를 위해 유독물질 목록에서 적어도 하나를 사용자로부터 선택 받을 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 주성분 분석 기법을 활용한 독성 화학가스 탐지를 위해 상기 스펙트럼 획득부로부터 데이터를 추출 원리를 설명하기 위한 개념도이다.
일 예로, 적외선 초분광 영상 장치의 측정 데이터는 m by n의 픽셀 데이터(D)로 구성되어 있으며, 각각의 픽셀은 적외선 스펙트럼 데이터(D1)를 저장하고 있다.
본 발명은 상기 측정된 초분광 영상 이미지로부터 공간상 정방행렬 데이터(D2)를 추출하고(예시, 3 by 3), 이렇게 그룹화 된 데이터를 순차적으로 주성분 분석을 실시하여 탐지 결과를 도시한다.
도3에서는 상기에서 추출된 정방행렬로부터 주성분 분석 및 탐지 라이브러리와의 유사성을 계산하고 탐지 결과를 판단하는 순서도이다.
독성 화학가스 스펙트럼 획득부로부터 측정된 m by n의 픽셀 데이터로 이루어진 측정 데이터로부터 공분산 행렬을 구성(S1)하고 난 다음,
주성분 분석 수행 전 각 픽셀 별로 잡음제거 및 기준선 보정 기능을 수행한다(S2).
이는 초분광 영상 장치의 기계적 잡음 및 내부 열 잡음으로 인한 측정된 데이터의 신호 왜곡을 최소화시키기 위한 소프트웨어 기능으로 가우시안 필터 및 평균화 필터 등 일반적인 잡음제거 신호처리 기법이 적용 가능하다.
또한, 장파장 영역대의 경우 빛의 산란 현상으로 인하여 측정 된 스펙트럼의 기울어짐 현상이 발생되는데 이를 최소화 하기 위해 기저선 제거 기법 등 신호 전처리 기법이 사용 가능하다.
이렇게 신호 전처리 된 초분광 영상 데이터를 대상으로 주성분 분석을 실시한다.
여기서 주성분 분석(principal component analysis)이라 함은 측정된 데이터들을 가장 잘 표현할 수 있는 기저축(주성분)을 찾고, 데이터들을 기저축의 선형결합으로 분해하는 방법이다.
하나의 관측 대상에 대해 많은 관측 값(다변량(多變量))이 있는 경우 하나 하나의 변수별 또는 2개 변수의 상관관계별로 검토해도 전체 상을 파악할 수 없는 경우가 있다.
주성분 분석은 많은 변수의 분산방식(분산ㆍ공분산)의 패턴을 간결하게 표현하는 주성분을 원래 변수의 선형결합(무게에 대한 평균점)으로서 추출하는 통계기법이다.
즉, p개의 변수가 있는 경우 거기에서 얻은 정보를 p보다 상당히 작은 k개의 변수로 요약하는 것이다.
다른 설명으로는 p차원 공간의 축을 회전시켜 많은 변수의 분산을 가장 잘 반영한 소수의 새로운 축을 찾아내는 기술이라고도 할 수 있다.
수학적으로는 다변량의 분산ㆍ공분산(共分散) 행렬의 고유값ㆍ고유 벡터를 계산하면 되고, 고유 벡터가 주성분을 계산할 때에 원래의 변수에 가해진 무게 계수를 가한다.
상관계수 행렬로 계산하는 경우도 많지만 분산ㆍ공분산 행렬을 사용한 경우와 실질적인 결과가 다를 수 있다.
주의 해야 할 점은 주성분 분석은 그것 자체가 목적인 경우는 별로 없고 거기에서 얻어진 주성분을 이용하여 다른 분석을 하는 것에 의미가 있는 경우가 많다.
예를 들면, 주성분 득점을 선형회귀분석의 독립변수로서 투입하는 것을 예로 들 수 있을 것이다.
한편, 주성분 분석으로 추출된 주성분의 패턴에는 통계이론에 의한 뒷받침이 있는 것은 아니다.
그 의미에서 주성분 분석은 기술 통계적인 기술이다.
따라서, 추출된 주성분과 그 해석의 타당성은 통계학이 아닌 정치학의 실질적인 문제에 따라 검토되어야 한다.
한편, 본 발명은 상기 주성분 분석 기법을 적외선 초분광 영상 데이터에 적용하여, 대기 중에 독성 화학가스가 존재할 경우, 실시간으로 탐지를 하기 위한 방법을 기술한다.
주성분을 분석하기 위해 상기 스펙트럼 획득부로 추출 된 초분광 영상 스펙트럼 데이터는 다음과 같이 구성 된다.
여기서 데이터 행렬 
의 공분산 행렬은 아래와 같이 구할 수 있다.
행렬 구성 중 dot()은 두 벡터의 내적 연산을 의미한다.
여기서 i행 j열의 성분인 (XTX)ij는 d개의 feature 중 i번째 feature 와 i번째 feature가 얼마나 닮았는지를 모든 경우로부터 값을 얻어서 내적 연산을 취함으로써 확인시켜 준다.
여기서 XTX행렬이 가지는 문제는 데이터 샘플수가 커질수록 내적값이 계속 커진다는 것이다.
해당 문제를 피하기 위해 다음과 같이 전체 샘플 수(n-1 또는 n)로 나눠 준다.
정리하면 데이터 행렬 X에 대해 공분산 행렬 ∑는 다음과 같다.
여기서 m은 X행렬의 각 열 평균이다.
[수학식 1]
이렇게 획득한 초분광 영상 공분산 행렬을 고유값 분해(eigen decomposition)를 수행하여 고유값과 고유벡터를 계산한다.
공분산 행렬 ∑의 고유벡터는 선형변환 ∑에 의해 방향은 보존되고 스케일(scale)만 변화되는 방향 벡터를 나타내고 고유값은 그 고유벡터와 변화되는 스케일 정도를 나타내는 값이다.
또한, 이러한 고유값, 고유벡터는 정방행렬의 대각화와 밀접한 관련이 있다.
다시 표현하면 공분산 행렬 ∑의 고유벡터들을 열벡터로 하는 행렬을 P, 고유값들을 대각원소로 하는 대각행렬을 Λ라 하면 다음식이 성립된다.
[수학식 2]
이와 같이 행렬 ∑는 자신의 고유벡터들을 열벡터로 하는 행렬과 고유값을 대각원소로 하는 행렬의 곱으로 대각화 분해가 가능한데 이를 고유값 분해라고 한다.
즉, 공분산 행렬의 주성분 분석을 위해, 고유값 분해 기법을 활용하여 고유벡터와 고유값을 찾는 것이다.(S3)
상기 방식을 활용하여 측정된 초분광 스펙트럼 ｘ는 획득한 고유벡터(p)와 계수값(a)으로 다음과 같이 표현할 수 있다.
[수학식 3]
여기서 주성분 분석 기법을 활용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치는 다수의 고유벡터(p1~pn)으로부터 대응하는 고유값이 큰 상위 6개의 고유벡터들을 추출한다.(S4)
이는 장파장 영역대에서 적외선 스펙트럼 대상으로 분석한 결과, 대부분의 독성 화학가스 탐지 특성은 상위 6개의 고유벡터에서 대부분의 고유특성이 나타나기 때문이다.
이를 위해 각 고유벡터에 상응하는 고유값을 내림차순으로 정렬한 후, 상위 고유값 6개에 해당하는 고유벡터들을 추출한다.
상기 방식에 의해 추출된 상위 6개의 고유벡터들을 탐지하고자 하는 독성 화학가스 탐지 라이브러리와의 유사성을 계산한다.(S5)
스펙트럼간의 유사도를 구하는 여러 지표가 있지만 그 중 가장 간단한 지표는 상관계수(Correlation Coefficient)이다.
상관계수를 이용한 가스 탐지는 각 표적마다 가지고 있는 발광 대역이나 흡수 대역에 따라 주파수를 선택해 픽셀 스펙트럼과의 상관계수를 측정하는 방법이다.
임의의 두 벡터 t, s사이에는 다음과 같은 상관관계가 성립한다.
[수학식 4]
이 때 벡터 t, s를 평균이 0인 확률 변수로 가정하면, 두 확률 변수의 공분산 COV(t,s)는 tT·s이며, 각 확률 변수의 표준편차 
, 
는 
, 
이다.
상관계수는 두 벡터 t, s가 유사한 정도에 따라서 0(-1)과 1사이의 값을 가지게 된다.
즉, 추출한 고유벡터 t와 탐지 라이브러리 s가 일치하는 경우 상관계수는 0.9와 같이 1에 가까운 값을 가진다.
고유벡터 t와 탐지 라이브러리 s가 일치하지 않는 경우나 고유벡터 t에 가스의 특성이 존재하지 않을 경우에는 상관계수가 0에 가까운 값을 가진다.
화학가스 탐지 라이브러리는 가스의 발광 스펙트럼이기 때문에 흡수 스펙트럼과의 상관계수는 -1에 가까운 값을 가진다.
따라서 본 방식에서는 흡수 및 발광에 모두 대응하기 위해 상관계수의 절대값을 이용한다.
상기 방식을 활용하여 추출한 6개 고유벡터와 탐지 라이브러리와의 유사도를 각각 연산한 후 가장 높은 유사성을 보인 고유벡터를 선택한다.(S6)
다음으로 이렇게 선택 된 고유벡터에 상응하는 계수값을 고유벡터들의 독립성(
)을 활용하여 다음 식과 같이 계산한다.(S7)
[수학식 5]
상기 식을 활용하여 연산한 계수값(a)이 미리 정해둔 임계치(k) 값보다 높을 경우 경보를 발생한다.(S8)
이는 다음과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 6]
도 4는 주성분 분석 기법을 활용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 장치의 탐지 결과를 나타낸다.
한편 제어부는, 상기 탐지 과정에서 사용되는 탐지 라이브러리 정보 및 환경설정 정보를 특정할 수 있다.
예를 들어 제어부는 메모리에 라이브러리의 형태로 저장된 다수의 유독물질 정보 중 적어도 하나를 사용자로부터 입력부를 통해 선택 받을 수 있다.
한편, 상기 탐지 과정은 각각의 픽셀 별로 탐지 결과를 생성할 수 있다. 그러면 제어부는 출력부를 제어하여, 상기 생성된 각 픽셀 별 탐지결과를 종합하여 측정된 초분광 영상화 이미지 결합하여 출력 할 수 있다(도4에서 탐지결과 적색 부분 참조).
이 경우 탐지 결과 이미지는, 배경 이미지에서 유독 물질에 의해 오염된 영역은, 오염되지 않은 영역과 다르게 표시될 수 있으며, 동일한 유독 물질에 오염된 영역일지라도 계산된 결과값(연산 된 계수값의 크기)에 따라 서로 다르게 표시될 수 있다.
한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시할 수 있다.
예를 들어 본 발명은 하나의 유독물질이 아니라 다수의 유독물질, 예를 들어 다중 작용제를 포함하는 오염운에 대한 탐지 결과를 생성할 수도 있음은 물론이다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한, 상기 컴퓨터는 상기 제어부를 포함할 수도 있다.
이상, 일부 예를 들어서 본 발명의 바람직한 여러 가지 실시예에 대해서 설명하였지만, 본 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 항목에 기재된 여러 가지 다양한 실시예에 관한 설명은 예시적인 것에 불과한 것이며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이상의 설명으로부터 본 발명을 다양하게 변형하여 실시하거나 본 발명과 균등한 실시를 행할 수 있다는 점을 잘 이해하고 있을 것이다.
또한, 본 발명은 다른 다양한 형태로 구현될 수 있기 때문에 본 발명은 상술한 설명에 의해서 한정되는 것이 아니며, 이상의 설명은 본 발명의 개시 내용이 완전해지도록 하기 위한 것으로 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항에 의해서 정의될 뿐임을 알아야 한다.
10 : 독성 가스 스펙트럼 획득부
20 : 가스 탐지부
30 : 메모리
40 : 입력부
50 : 출력부
60 : 제어부
D : 픽셀 데이터
D1 : 적외선 스펙트럼 데이터
D2 : 공간상 정방행렬 데이터
20 : 가스 탐지부
30 : 메모리
40 : 입력부
50 : 출력부
60 : 제어부
D : 픽셀 데이터
D1 : 적외선 스펙트럼 데이터
D2 : 공간상 정방행렬 데이터
Claims (18)
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 독성 화학가스 스펙트럼 획득부로부터 측정된 m by n의 픽셀 데이터로 이루어진 측정 데이터로부터 공분산 행렬을 구성하는 제1단계;
주성분 분석 수행 전 각 픽셀 별로 잡음제거 및 기준선 보정 기능을 수행하는 제2단계;
상기 공분산 행렬의 주성분 분석을 위해 고유값 분해 기법을 활용하여 고유벡터와 고유값을 찾는 제3단계;
상기 제3단계에서 찾은 고유값 중에서 상위 고유값 6개에 해당하는 고유벡터들을 추출하는 제4단계;
상기 제4단계에서 추출된 상위 6개의 고유벡터들을 탐지하고자 하는 독성 화학가스 탐지 라이브러리와의 유사성을 계산하는 제5단계;
상기 6개 고유벡터와 탐지 라이브러리와의 유사도를 각각 연산한 후 가장 높은 유사성을 보인 고유벡터를 선택하는 제6단계;
상기 제6단계에서 선택된 고유벡터에 상응하는 계수값을 추출하는 제7단계; 및
상기 제7단계에서 추출된 계수값이 미리 정해둔 임계치 값보다 높을 경우 경보를 발생하는 제8단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는,
주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법.
- 청구항 15에 있어서,
상기 픽셀 데이터에서 각각의 픽셀은 적외선 스펙트럼 데이터를 저장하고 있는 것을 특징으로 하는,
주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법.
- 청구항 15에 있어서,
상기 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법에 의해 탐지된 탐지결과 이미지는, 배경 이미지에서 유독 물질에 의해 오염된 영역은, 오염되지 않은 영역과 다르게 표시될 수 있으며, 동일한 유독 물질에 오염된 영역일지라도 계산된 결과값(연산된 계수값의 크기)에 따라 서로 다르게 표시될 수 있는 것을 특징으로 하는,
주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법.
- 청구항 15 내지 청구항 17 중 어느 하나의 청구항에 따른 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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| KR1020210059877A KR102309680B1 (ko) | 2021-05-10 | 2021-05-10 | 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
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| KR1020210059877A KR102309680B1 (ko) | 2021-05-10 | 2021-05-10 | 주성분 분석 기법을 이용한 초분광 영상 실시간 독성 화학가스 탐지 방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
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ID=78115653
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|---|---|
| KR (1) | KR102309680B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102414410B1 (ko) * | 2021-10-12 | 2022-06-29 | 국방과학연구소 | 직교부분 공간투영 기법을 활용한 독성 화학 가스 탐지 장치, 탐지 방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008533448A (ja) * | 2005-02-09 | 2008-08-21 | ケムイメージ コーポレイション | 脅威物質を検出及び識別するシステム及び方法 |
| KR101594442B1 (ko) | 2014-07-09 | 2016-02-16 | 국방과학연구소 | 초분광 영상큐브의 밴드별 영상을 이용한 원거리 화학 가스 탐지 시스템 및 그 방법 |
| KR101768107B1 (ko) * | 2016-03-04 | 2017-08-30 | 국방과학연구소 | 복사전달 모델을 이용한 비선형 오염수준 정량화 방법 |
| KR20200088304A (ko) * | 2017-10-09 | 2020-07-22 | 씨에스아이알 | 가스 감지 시스템 및 방법 |
| JP2020528151A (ja) * | 2017-07-27 | 2020-09-17 | イエフペ エネルジ ヌヴェルＩｆｐ Ｅｎｅｒｇｉｅｓ Ｎｏｕｖｅｌｌｅｓ | 排気ガスの気体種の濃度を光学的に測定する方法及びシステム |
-
2021
- 2021-05-10 KR KR1020210059877A patent/KR102309680B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008533448A (ja) * | 2005-02-09 | 2008-08-21 | ケムイメージ コーポレイション | 脅威物質を検出及び識別するシステム及び方法 |
| KR101594442B1 (ko) | 2014-07-09 | 2016-02-16 | 국방과학연구소 | 초분광 영상큐브의 밴드별 영상을 이용한 원거리 화학 가스 탐지 시스템 및 그 방법 |
| KR101768107B1 (ko) * | 2016-03-04 | 2017-08-30 | 국방과학연구소 | 복사전달 모델을 이용한 비선형 오염수준 정량화 방법 |
| JP2020528151A (ja) * | 2017-07-27 | 2020-09-17 | イエフペ エネルジ ヌヴェルＩｆｐ Ｅｎｅｒｇｉｅｓ Ｎｏｕｖｅｌｌｅｓ | 排気ガスの気体種の濃度を光学的に測定する方法及びシステム |
| KR20200088304A (ko) * | 2017-10-09 | 2020-07-22 | 씨에스아이알 | 가스 감지 시스템 및 방법 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102414410B1 (ko) * | 2021-10-12 | 2022-06-29 | 국방과학연구소 | 직교부분 공간투영 기법을 활용한 독성 화학 가스 탐지 장치, 탐지 방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
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