발파소음을 계측하여 예측방법의 타당성을 검토하였고, 환경규제 기준으로의 변환방식을 규명하였다. 환산거리에 따른 발파소음의 예측은 환산거리와 음압레벨의 상관성이 더 좋았으나, 상관계수가 낮아서 환산거리 설계 의한 발파소음의 조절은 어려움이 있었다. 발파시 동시에 측정된 음압레벨과 소음레벨의 상관식에 의한 변환과, 음압레벨의 우세주파수에 해당하는 청감보정회로의 보정치만큼 간이 보정하여 변환하는 방법과, 퓨리에 변환을 하여 청감보정한 후 소음레벨을 구하는 방법을 시도하였다. 세 가지 방법 모두 변환하는 데에는 많은 오차가 발생하였으나 우세주파수, FFT를 이용한 변환보다는 발파시 동시에 측정된 음압레벨과 소음레벨의 상관식에 의한 변환 방법이 가장 실용적인 방법이었다.
무선 센서 네트워크는 고정 인프라 없이 센서 노드만으로 정보를 수집하는 네트워크로서 센서들의 위치정보 식별은 매우 중요하다. 센서 노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival: ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크에 배치되어 있는 각 센서 노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 줄였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 ToA보다 실내(5m×7m)에서 평균 0.1cm, 실외(10m×10m) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
전력계통 내에는 수많은 측정장비가 사용되며, 그들로부터 측정된 데이터들은 중앙으로 전송되어 계통의 해석과 제어에 사용된다. EMS에서 사용하는 각종 응용 프로그램은 이와 같은 입력데이터의 정확도에 많은 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 상태추정 기법을 이용하여 EMS 데이터베이스에 사용하는 측정데이터를 보정(calibration)하는 방법을 소개한다. 보정에러는 정확하게 조정되지 않은 계기에 의해 측정데이터에 포함된 일정한 크기의 측정 바이어스로 가정하였다. 본 논문에서는 상태추정을 이용하여 측정데이터를 보정하는 방법을 사용함으로써 현장에서 많은 시간과 비용을 들여 측정장비를 조정하는 것보다 훨씬 효율적으로 데이터를 관리할 수 있다. 제주도의 실계통 데이터를 이용하여 사례연구를 수행함으로써 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
적응광학(Adaptive optics, AO)계에서 왜곡된 파면을 폐회로 보정하기 위해서는 파면측정 장치와 파면보정 장치인 변형거울의 상관관계를 찾고 보정신호를 제어해주는 알고리즘이 필요하다. 일반적으로 적응광학계를 제어하는 방법을 지역(Zonal)제어와 모드(Modal)제어로 나눌 수 있다. 지역제어는 파면을 영역별로 나누어 파면보정 장치의 각 구동소자 위치에 대응하는 신호를 발생하여 제어하는 방법이고, 모드제어는 파면의 정보를 Zernike 다항식과 같은 일정한 기저함수들의 선형 합으로 표현한 뒤 각 모드에 해당하는 제어신호를 발생하여 전체 파면을 제어하는 방법이다. (중략)
자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 먼저, 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 이후에 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하기 위해서 Sub-Pixel, 허프 변환 등의 여러 가지 방법이 있으며 현재 출시된 AVM 시스템에 직선이나 교점 및 코너 검출을 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 검출하는 프로그램을 설계한다. 제안하는 코너 검출 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 프레스 부품의 스프링 백을 보정하기 위한 새로운 방법론을 제안하였다. 먼저, CAD 데이터와 측정데이터 사이의 오차를 비교하였다. 새로운 방법은 스프링 백을 보정하기 위한 수동적인 모델링 공정 대체가 가능한 3차원 측정데이터 기반의 자동 모델링을 제안하였다. 본 연구를 통해 프레스 부품의 스프링 백 보정을 위한 새로운 방법론을 적용하면 실제 공정에 소요되는 시간 및 비용 절감이 가능할 것으로 기대된다.
강우자료는 수문 모델링 작업에서 가장 기초적인 수문학적 입력자료로 시간과 공간에 따른 변동성이 크므로 규명하기 복잡한 수문현상 중의 하나이다. 산악지역이 많은 우리나라의 지형학적 특성과 태풍, 장마 및 특히, 최근의 게릴라성 집중호우 등으로 인하여 이러한 변동성이 더욱 커지고 있는 실정이다. 장기간 실측된 수문기상 기초 자료가 부족한 우리나라의 실정상 홍수예보 및 수공구조물 설계를 위해 정확한 강우량 자료의 취득이 선행돼야 한다. 따라서 적절한 장소에 수문관측소 설치 및 관리를 통해 양호한 강우량 자료를 획득해야 하지만, 현장 여건상 등의 이유로 미계측 및 결측, 이상자료가 발생하고 있다. 따라서 이러한 미계측 혹은 결측지점의 우량을 추정할 수 있는 방법을 비교, 분석하여 적절한 보정과정을 수행할 필요가 있다. 그간의 연구에서는 미계측 지점 혹은 산악지역에서의 점 강우량 보정방법에 대한 연구가 진행되었지만, 본 연구에서는 '도시홍수재해관리기술연구사업단'에서 운영 중인 도시하천 유역 특히 소배수구역에서의 결측 자료에 대해 여러 추정 방법을 비교, 분석하여 적절한 방안을 찾고자 한다. 이를 위하여 중랑천 유역의 3개 소배수 구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에 설치된 3개 우량관측소와 건설교통부 관할 우량관측소 2개소의 우량자료를 사용하였다. 본 연구에서는 결측치 보간을 위하여 널리 이용되고 있는 산술평균법(Arithmetic Average method), 역거리법(Reciprocal Distance Squared method), 거리고도비율법(Ratio of Distance and Elevation method), 인근관측소와의 관계식 이용, 크리깅방법(Simple Kriging method)을 비교, 검토 적용하였다. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.
평행 빔 SPECT는 평행구멍 모양의 조준기와 검출기를 결합하여 프로젝션 데이터를 얻는다. 그러나, 평행 빔 SPECT의 프로젝션 데이터는 광자의 검출방향을 고정하는 조준기의 점선원 반응 함수의 부정확성 때문에 거리 의존적 흐트러짐의 영향을 받게 되어, 이를 해결하기 위한 효과적인 구경보정이 필요하다. 이 논문에서는 반복적 구경보정 방법의 시간적 제약과 주파수-거리 관계를 이용한 방법의 성능상의 제약을 극복하기 위한 방법으로 거리 의존적 역투사를 이용한 구경보정을 제안한다. 제안된 방법은 직접적 영상재구성에서 적용하는 거리 독립적 역투사를 거리 의존적 역투사로 대체하여 구경보정 효과와 함께 영상을 신속히 재구성 할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법과 비교하기 위해 여러 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법에 비해 공간분해능을 향상시키고 잡음에 강건함을 확인할 수 있었다.
목적 : 0.35 Teslas의 저자장 자기공명영상 시스템에서 인체 조직의 물 성분 또는 지방 성분의 영상을 얻는데 있어서 주자장의 불균일도를 two-point Dixon 방법을 기반으로 보정하는 새로운 방법을 모색하였다. 대상 및 방법 : Two-point Dixon 방법을 사용하여 물과 지방의 위상이 동상일 때와 역상일 때의 영상들을 얻은 후 그 영상들로부터 위상과 크기의 위상 크기 결합 밀도 함수를 계산하고, 이를 통해 물과 지방의 영역을 분리하여 3차원 볼륨의 물 영역에서의 주자장의 불균일도 패턴을 분석하고 이를 반복적으로 보정하여 주자장의 불균일도를 개선하였다. 결과 : 제안한 영상 기법으로 인체의 여러 부위에서 주자장의 불균일도를 보정한 물과 지방 영상을 얻을 수 있었다. 삼차원 보정을 통하여 멀티 슬라이스 전체 영상에서 균일하게 물 또는 지방만의 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 위상-크기 결합 밀도 함수를 통하여 물과 지방의 영역을 분리할 수 있었고, 이를 이용하여 자장의 불균일도를 분석하고 보정할 수 있었다. 제안한 방법을 통해 주자장의 불균일도가 월등히 개선된 물 또는 지방 영상을 얻을 수 있었다.
NDVI는 기후변화 모니터링과 식생 변화 탐지 모니터링을 위한 주요한 지표이다. NDVI를 산출하기 전에 cloud masking, 대기보정과 같은 전처리 과정을 거침에도 불구하고 강수, 적설이나 구름의 영향이 완전히 제거되지 않아 NDVI가 현저히 낮게 관측되는 noise가 불규칙적으로 발생한다. 이러한 noise를 보정하기 위해서 국내외로 활발한 연구가 진행되고 있다. 기존의 다중 다항 회귀식을 이용한 방법에서는 과대추정이나 low peak를 잘 탐지하지 못하는 등 문제점이 나타나고 있으므로 보다 정확하게 noise를 보정하는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 이동평균을 이용하여 noise를 보정하였고, 기존의 다중 다항 회귀식을 이용하여 산출한 NDVI 시계열과 비교를 해보았다. 그 결과 이동평균을 이용한 방법이 이전의 방법보다 NDVI noise를 잘 보정하는 것으로 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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