소프트웨어 개발 초기 단계에서 소프트웨어 개발비용을 정확하게 예측하는 것은 프로젝트의 성패를 결정짓는 중요한 요소이다. 정확한 예측을 위해서는 빠르게 변화하는 개발 환경 및 기술 변화에 따른 변경 요인을 비용 산정 과정 시 반영시켜야 하며 이를 위해서는 비용 산정 과정 시 적절한 보정계수 선정과 보정계수 값 적용이 중요시된다. 이에 본 논문에서는 어플리케이션 유형 보정계수 개선을 위하여 어플리케이션 유형을 새로 분류한 후 AHP 기법을 적용하여 보정계수를 유도하였다. 또한 개발언어 보정계수 유도에서는 프로그래밍 언어 레벨을 이용하여 프로그래밍 언어별 보정계수를 새롭게 유도하여 보았다. 향후 연구 과제로는 새롭게 제안된 어플리케이션 유형 분류 및 보정계수와 프로그래밍 언어 레벨을 적용한 개발 언어 보정계수를 실제 데이터에 적용하여 비용 예측의 정확도가 얼마나 향상되었는지 검증하고자 한다.
하천에 포함되는 각종 시설물을 설계하는데 있어 기준이 되는 하천설계기준에는 대부분 하천의 대표유속을 통해 시설물의 규모와 형태를 결정하는 공식이 제시되어 있다. 이러한 대표유속의 경우 대부분 평균유속을 사용하고 있으며 하천의 형태와 시설 등에 의한 영향으로 국부적으로 유속이 증가하는 경우 유속보정계수를 이용하여 평균유속을 보정하여 사용한다. 이러한 유속보정계수는 만곡, 세굴, 저수로 간섭, 근고공 및 수제공 등에 적용되며 본 연구에서는 하천의 곡률에 의한 유속보정계수를 수치모의를 통해 검증하고자 한다. 하도 중심의 곡률반경의 변화에 따른 평균 유속과 국부유속의 차이를 계산하고 기 제시된 보정계수 산정식과 비교하여 산정식의 활용성에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구를 통해 유속보정계수의 중요성과 활용성을 제고하고 하천시설물의 설계 시에 평균유속이 아닌 보정된 대표유속을 활용한다면 하천시설물에 대한 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.
최근엔 대부분의 PET-CT영상의 감쇠보정은 많은 강점을 가지고 있는 CT를 기반으로 사용하고 있다. 하지만 CT 검사때 metal artifact가 발생하게 된다면, PET 영상에서 영향을 주게 된다. 이에 본 논문에서는 감쇠보정 영상의 count와 비감쇠보정 영상의 count의 비를 통하여 보정계수($e^{-{\mu}x}$)을 구하였고 이를 통해 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법에 대하여 고찰해보았다. 실험장비로는 본원에서 사용하고 있는 Biograph mCT S(40)_SIMENS을 촬영 장비로 이용하였고, phantom은 micro phantom을 사용하였다. 팬텀 실험방법은 micro phantom에 metal artifact를 발생시켜 촬영한 뒤 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상으로 재구성하였다. 그리고 SIMENS 사의 Sygo.via VA11A 프로그램을 이용 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상의 count를 측정하고 이를 통해 보정계수를 구하여 Metal artifact 발생 부위와 Metal artifact 발생 직전 부위의 보정계수를 비교 분석해 보았다. 임상영상에서는 본원에 내원한 환자 10명($66{\pm}15$세)의 데이터를 이용하여 여러 장기의 평균 보정계수를 계산하였고, Metal artifact가 발생한 연부조직의 보정계수와 metal artifact가 발생하기 직전의 연부조직의 보정계수를 비교 분석하였다. 분석결과 phantom 실험에서는 밝은 artifact 부분에서의 보정 계수는 Metal artifact가 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 평균 12%증가 되게 나타났다. 어두운 artifact 부분에서의 보정계수는 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 6% 감소 되게 나타났다. 또한 phantom 실험결과 본 논문에서 사용한 식을 이용한 추정 SUV가 실제 SUV와 유의미한 차이가 없다는 것을 확인 할 수 있었다. 임상영상에서는 normal 장기의 보정계수를 계산 하였고, 이를 이용한 각 장기의 평균 보정계수를 계산하여 그래프를 작성하였다. 그리고 이 결과 값을 통해 CT number가 큰 조직 일수록 보정계수도 커지는 상호 비례 관계를 확인 할 수 있었다. 또한 metal artifact시 밝은 artifact 부분의 연부조직 보정계수는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직 보정계수에 비해 평균 20% 증가, 그리고 어두운 artifact 부분은 10% 감소된 것으로 나타났다. 그래프로 작성한 soft tissue 평균값과 비교 하였을 때는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직에 비해 밝은 artifact 부위는 평균 19% 증가 어두운 artifact 부위는 평균 9% 감소 된 것으로 나타났다. 즉 경우에 따라 각 개인의 보정계수를 계산 할 필요 없이 그래프로 작성한 평균값을 간편하게 활용 할 수 있을 것으로 사료된다. 이와 같이 실험결과로 보아 본 논문에서 제시하였던 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상에서의 count의 비를 통해 metal artifact가 발생하지 않는 부위의 보정계수와 발생한 부위의 보정계수를 구하고, 이를 활용하여 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법 역시 metal artifact 발생 부위의 더 정확한 정량분석 위하여 고려 해볼 수 있는 대안이 될 수 있을 것이라 사료 된다.
홍수기 유량측정시 안전성을 이유로 비접촉식인 전자파 표면유속계의 활용도가 증가하고 있다. 전자파 표면유속계는 기존의 수심에 따라 유속을 측정하는 방법과 달리 표면유속을 대표유속으로 측정하는 장비로 평균유속을 산정하기 위해서는 환산 보정계수를 산정하여 유속을 보정해야 한다. 국제표준화기구(ISO 748)에 따르면 표면유속 측정 시 보정계수는 0.84~0.90으로 권장하고 있으며 국내에서는 통상적으로 표면유속 측정시에는 0.85를 일괄 적용하고 있다. 이에 본 연구에서는 초음파 유속계인 ADCP(Acoustic Doppler Current Profile)로 측정된 평균유속 자료를 활용하여 전자파 표면유속계에서 측정된 표면유속 자료와 비교 검토하였고, 검토된 자료를 이용하여 대상지점의 수리특성을 반영한 보정계수를 산정하였다. 이러한 결과는 하천에서 전자파 표면유속계를 이용할 경우 평균유속 환산 보정계수를 산정하는데 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
Hwang(2022; J.KWRA, 55, 10)은 수심 적분 모형으로 불연속 지형을 경사로 완화하지 않고 직접 해석하는 Hwang(2015; J.KSCE, 35, 6)의 기법이 적용된 수치 모형의 정확도를 높이기 위해 지형 전면에 실제로 작용하는 정수압 분포와 차이를 해명하는 흐름률 보정 계수(flux correction coefficient)를 도입하였다. 직각 광정 위어 실험 중에서 널리 알려진 다섯 가지 월류 실험으로부터 218회의 시행을 추려 실험과 모의에서 월류량 값이 서로 잘 일치하는 흐름률 보정 계수를 각각 산정하였는데, 이때 광정 위어를 지나는 흐름을 모의하기 위해 계산 영역을 평면 2차원으로 두고 삼각형 계산 격자로 분할하였다(Hwang, 2022). 실험에 사용된 실험 수로들이 수로의 길이 방향으로 그 폭이 일정하므로 옆벽의 영향이 크지 않다면 수로의 단위 폭에 모형을 적용함으로써 계산 영역의 차원을 한 수준 낮출 수 있다. 실질적으로 1차원 모의가 되어 모의 시간을 획기적으로 줄일 수 있으므로 다양한 분석이 가능하겠으나, 2차원 모의로부터 결정된 흐름률 보정 계수를 수정없이 그대로 적용하는 것이 적절한지 검토할 필요가 있다. 이 연구에서는 Hwang(2022)이 검토한 218회의 직각 광정 위어 실험 시행에 수로의 단위 폭에 불연속 지형을 직접 해석할 수 있는 Hwang(2015)의 1차원 모형을 적용하고 모의와 실험에서 월류량의 차이가 최소가 되는 흐름률 보정 계수를 각각 산정하였다. 결정된 흐름률 보정 계수의 평균값을 별도로 선정된 두 가지 직각 광정 위어 실험에 적용하였으며, 보정에 따른 모형의 성능을 평가하기 위해 Willmott의 일치 지표(index of agreement)를 이용하였다. 흐름률 보정 계수를 적용하였을 때, 한 실험 경우에 대해 모형의 성능이 대폭 개선됨을 확인하였고 성능 개선이 미미한 나머지 실험 경우는 보정 전에 일치 지표가 이미 상당히 높은 편이었다. 2차원 문제에 이어 1차원 모형의 적용에서도 흐름률 보정 계수를 결정함으로써 계단이나 직립 보와 같은 불연속 지형을 넘나드는 천수 흐름의 월류량을 더 쉽고 정확하게 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
위성 카메라전자부의 화소간 불균일성 응답의 보정을 위한 4종류의 이득과 오프셋 보정계수에 대하여 다루었다. 이들에 대한 비교분석을 위해서 CCD를 광검출기로 하는 카메라전자부를 새롭게 제작하고, 이를 이용하여 얻은 영상 데이터에 대하여 이들 4종의 보정계수를 이용하여 보정을 실행한 후 각각의 보정 성능을 비교하였다. 일반적으로 보정성능은 기준 영상을 얻기 위하여 사용된 빛입력 레벨의 개수에 따라 달라지게 된다. 쉽게 예상될 수 있는 바와 같이, 2 레벨의 빛입력 기준영상만을 이용하여 얻은 보정계수의 경우 보정계수를 계산하기가 쉽다는 이점을 갖고 있지만, 보정성능은 상대적으로 떨어진다는 것을 확인할 수 있었다. 이에 비해 보정계수를 구하기 위하여 사용된 기준영상의 빛입력 레벨의 개수가 2보다 큰 값으로 늘어날 경우, 보정성능은 개선되었다. 하지만 각각의 보정계수들간의 보정성능 상에는 큰 차이가 없는 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 대축척 수치지도와 Quickbird 위성영상의 자동 보정을 영상공간에서 수행한다. 알고리즘은 보정변환식의 초기 계수값 결정과 정확한 변환계수 결정과정으로 나뉜다. 초기 계수값 결정은 보정변환식의 상수항을 결정하는 것으로 수치지형도의 지면개체와 영상에서 추출된 에지의 논리곱 연산을 적용하여 최적값을 추정하는 방식을 용한다. 보정 다항식의 정확한 변환계수를 결정하기 위하여 수치지형도의 지면 선형개체 점데이터와 영상의 에지개체 점데이터간 ICP 조정을 수행하였다. 제안된 방법의 정확도를 평가한 결과, 영상공간에서 1.72화소의 RMSE를 나타내었다.
성공적인 소프트웨어 프로젝트 수행을 결정짓는 중요한 작업 중의 하나는 프로젝트 개발 초기에 소프트웨어 개발 비용을 정확하게 산정하는 것이다. 정확한 산정을 위해서는 빠르게 변화하고 있는 개발 환경 및 기술 변화에 따른 변경 요인을 비용 산정 과정 시 반영시켜야 하며 이를 위해서는 적절한 보정계수 선정과 보정계수 값 적용이 중요시된다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어 개발비 대가기준을 위한 어플리케이션 유형 보정계수와 언어 보정계수 산정을 위해 AHP 기법을 적용하였다. 또한, 민감도 분석을 통하여 각 판단 기준이 보정계수에 미치는 영향을조사하였다. 결론적으로, 어플리케이션 유형 보정계수 값은 처리 복잡도에 비해 데이터관리 복잡도와 제어 복잡도에 민감하게 반응하며 또한, 언어 보정계수 값은 디버깅 시간에 비해 개발인력의 보편성과 개발코딩 시간에 더 민감하게 반응하였다. 향후, 연구과제로는 국내의 소프트웨어 개발 환경과 기술을 적절히 반영시킬 수 있는 추가적인 보정계수 결정과 적절한 보정계수 값 조정에 대하여 연구할 것이다. 또한, 언어 보정계수에서는 구체적인 프로그래밍 언어를 들어 좀더 세부적으로 구분한 후 보정계수를 산정하고자 한다.
풍력터빈 블레이드 풍동시험의 경우 사용가능한 시험설비의 크기제한으로 인해 축소모델 사용이 불가피하며, 이로 인해 풍동시험에서는 실물 블레이드에 비해 10% 미만의 낮은 Re수에서 시험이 수행된다. 축소모델 블레이드 풍동시험 결과를 활용하여 실물 블레이드의 성능(토크)를 추정하기 위한 축소효과 보정기법을 2008년 제시하였으며, NREL Phase VI 모델 시험결과에 적용하였다. 당시 제시된 보정기법은 단일익형을 전체 블레이드에 사용한 사례이며 축소효과 보정을 위해 Re수에 따른 익형의 양력계수 변화만을 적용하였다. 본 논문에서는 당시 제안된 축소효과 보정기법을 익형의 양력계수 및 항력계수를 포함한 형태로 수정하였으며, 블레이드에 다수의 익형이 사용되었을 경우에 대해 확장하였다. NREL Phase VI 12% 시험모델의 경우 익형의 양력계수 기울기에 의한 보정량은 약 15% 정도이며, 항력계수 변화에 의한 보정량은 약 5% 정도로 나타났다. 블레이드에 다수의 익형이 사용되었을 경우 설계 또는 전산해석을 통해 구한 반경별 토크 함수를 적용하여 블레이드 축소효과를 보정할 수 있다.
본 논문은 렌즈와 여러 요인에 의해 야기되는 왜곡 영상을 본래 영상에 가까운 영상으로 보정하기 위한 방법을 제안한다. 왜곡되지 않은 가정된 표준영상과 왜곡 영상간의 3차 변환 모델링을 통하여 보정 계수를 구한 후 왜곡 영상에 이 계수를 적용하여 원하는 영상을 얻는다. 보정계수는 카메라의 위치나 렌즈 변경등 촬영 환경이 변경될 때까지 유효하다. 본 연구는 보정계수를 구하기 위한 영상처리 과정과 왜곡 영상에 보정계수를 적용하여실 영상으로 간주되는 영상을 만들어내는 보정계수 적용 과정으로 되어 있다. 본 논문에서제안하는 방법은 특정 시스템 환경과 카메라 렌즈의 영향에 의해 부과된 변형된 영상으로부터 실제 영상을 관측하는 시스템에 적용하기 위한 것이며 실험은 원자로에 부착 될 CCD카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 대상으로 하였고 보정 정도가 기존 방법보다 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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