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  • 제402회 세미나: 분할 임계값 방법을 이용한 무인 항공기 영상 자동 해석을 통한 해변 쓰레기 모니터링

  • 21.03.31
    조회수 66
첨부파일

이종명
(사)동아시아바다공동체 오션 부설 한국해양쓰레기연구소장
jmlee@osean.net



중국 5개 해변의 드론 촬영 이미지에서 쓰레기를 식별하고 밀도를 계산



2021년 3월 9일 제402회 오션 세미나에서는 ‘분할 임계값방법을 이용한 무인 항공기 영상 자동 해석을 통한 해변 쓰레기 모니터링’라는 논문을 다뤘다.


원문
Zhongcong Bao., Jinming Sha, Xiaomei Li, Terefe Hanchiso, Eshetu Shifaw, 2018. Monitoring of beach litter by automatic interpretation of unmanned aerial vehicle images using the segmentation threshold method, Marine Pollution Bulletin, 137:388-398


요약문 번역
이번 연구는 중국 푸저우 연안의 무인항공기(UAV)를 이용한 해변 쓰레기 감시를 목적으로 했다. 데이터 분석에 따르면 UAV의 디지털 카메라가 획득한 광학 이미지는 원격 감지 및 GIS 기술을 사용하여 해변 쓰레기를 식별하고 모니터링하는 데 도움이 될 수 있다. 임계값 방법은 해변 영역에서 UAV 이미지를 효과적으로 분할할 수 있다. 관심 지역의 해변 쓰레기의 분포를 신속하게 모니터링하는데 유용하며, 따라서 해안가 쓰레기의 조사와 평가를 위한 효과적인 기술 지원을 제공하는 데 도움이 될 수 있다.


토의한 내용
1. 해변쓰레기 영상 분석에서 분할 임계값 방법의 유용성과 한계
본 연구에서는 영상 속에서 배경과 쓰레기를 구분하는 방법으로 분할 입계값을 활용하였다. RGB 신호의 특성을 통해서 해변의 신호와 쓰레기의 신호가 구분되는 임계값을 정하고 그것을 이용해서 컴퓨터 프로그램이 영상 속에서 쓰레기가 분포하는 영역을 식별하고 그 비율을 계산하게 했다. 분할 입계값을 활용할 수 있었던 것은 이 연구의 대상이 된 해변들이 대부분 모래 해변으로 배경색이 비교적 균질하였기 때문이다. 모래 색으로 가득 채워진 배경 속에서 특이한 색깔을 가진 쓰레기를 구분해 내는 것은 상대적으로 쉬운 일이다. 따라서 해변 촬영 영상에서 분할 임계값을 활용하여 쓰레기를 식별하는 것은 균질한 배경색을 가진 해변에 적용하는 것이 유리하다.


균질한 색깔이 아닌 해변에서 분할 임계값 방법을 활용하기는 쉽지 않을 것으로 보인다. 이 논문에서도 분할 입계값을 정하는데 ‘해석자의 선험적 지식’이 중요하다고 밝히고 있다. 균질한 배경이거나 혹은 다양한 색상의 기질을 가진 해변에서 드론 영상을 통한 해양쓰레기 식별을 수행할 때는 추가적인 보완책이 필요하다.


2. 해양쓰레기 밀도와 수산업 생산량의 상관관계
이 논문에서는 각 해변의 쓰레기 밀도가 해당 시군의 수산업 생산량과 높은 상관관계를 가지고 있음을 보였다. 해양쓰레기의 분포 특성을 발생원 등과 연관지어 해석하는 것은 모니터링의 결과 활용에서 아주 중요하다. 그런 측면에서 매우 의미있는 시도이고 많은 시사점을 주는 결과라고 할 수 있다. 물론, 해변 쓰레기의 밀도와 함께 해변의 길이와 넓이 등 다른 측면도 함께 고려해야 할 필요가 있다. 또, 이 논문에서 중국 해양쓰레기 모니터링 결과를 인용하면서 육상기인 쓰레기가 90% 이상이었다고 밝히고 있는데, 이 연구가 진행된 지역은 수산업과 양식업이 발달해서 해상기인 쓰레기가 많다고 한다. 육상기인과 해상기인 쓰레기의 상대적 비율에 대해서는 심도 깊은 검토가 필요하다.

3. 중국의 드론 및 영상 분석 연구 동향
이 연구의 사사에는 다양한 연구 기금에서 지원을 받았다고 밝히고 있다. 다양한 종류의 이미지 분석 연구(SAR, hyperspectral data 등), 지리정보시스템, 환경관리 등 연구가 국제 공동으로 진행되고 있음을 알 수 있다. 특히, 중국은 드론 산업에서 압도적인 시장 점유율을 이미 갖고 있으며, 인공지능 분야에서도 전세계적으로 앞서 나가고 있는 것으로 평가되고 있다. 



• 세미나 유튜브 영상 보기
https://https://youtu.be/1VgU3ZNrCYc 

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