최근 지구온난화로 인한 기후변화는 우리 삶에 다양하게 영향을 미치고 있다. 강수 또는 기온의 비정상성으로 대표되는 기후변화에 따라 수문순환의 변화 역시 자명하게 받아들여지고 있다. 기후변화에 따른 위험요소를 전망하기 위한 최우선 사항은 수문상황을 명확하게 진단하는 것이고 그 다음은 현재기후를 대비 미래의 변화를 전망하는 것이다. 그러나 우리나라는 수문관측의 역사가 짧고 관측 자료의 불확실성으로 인하여 수문상황의 진단을 위해 수문모형의 모의에 의존하는 경우가 많다. 일반적으로 수문모형은 입력 자료와 지형자료를 구축하고 주요 매개변수를 선택하여, 매개변수를 변화시켜가며 관측에 가장 가까운 결과를 가져오는 상태를 구성한다. 이와 같은 과정은 수문모형의 매개변수 보정이라 불리우며, 사용자의 직관에 따른 시행착오법에 따른 수동보정 방법이 사용될 수도 있고 특정 목적함수를 채택하여 수학적 알고리즘에 의해 매개변수를 보정하는 자동보정 방법이 사용될 수도 있다. 그러나 미래 수문변화 전망은 특정 유역을 대상으로 장기간의 수문자료를 모의하는 것이므로 수동보정보다는 자동보정이 보다 신뢰성 있는 결과를 도출하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 청미천 유역의 기후변화로 인한 미래 수문상황의 변화를 모의함에 있어 강우 유출모형 중 하나인 SWAT 모형을 이용하였으며, 신뢰도 있는 매개변수의 추정을 위하여 SWAT-CUP을 이용하여 매개변수를 객관적으로 최적화하였다.
두 카메라 혹은 다수의 카메라에서의 컬러 보정은 알고리즘의 성능 향상 및 양안식 3D 카메라에서 매우 중요한 기술이다. 최근 컬러 보정 방법들이 다수 제안되었지만 이 방법들의 결과에 대한 정확한 측정 방법이 많지 않으며 기존의 측정 방법은 두 영상이 카메라의 위치에 따른 서로 다른 장면을 가지고 있을 경우에 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 컬러 보정을 위한 컬러 간의 유사성 측정 기법을 제안한다. 이 기법은 대상이 되는 두 영상의 장면이 일치하지 않는 경우를 고려하여 대응점 검색을 통해 두 장면 간의 같은 컬러를 가져야 하는 대응점을 찾고 이 대응점 주위의 영역으로부터 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교한다. 이 경우 두 영상의 위치 변화에 따른 장면 변화와 대응점의 약간의 어긋남에 대해서 고려할 수 있다. 또한 대응점들이 영상의 모든 영역을 포함하지 않을 수 있기 때문에 전체 영상의 통계치를 계산하여 컬러의 유사성을 비교도 동시에 수행하여 결과적인 컬러의 유사성은 대응점 기반과 전체 영상 기반의 유사성의 가중치의 합으로 결정되며 이 가중치는 대응점 기반의 컬러 비교가 영상 내의 얼마만큼의 영역을 포함하는지에 따라서 결정된다.
옥내 위치 기반 서비스를 실현하려면 옥내 측위 문제가 해결되어야 한다. 경제적으로 구현이 용이한 옥내 측위 시스템은 비교적 오차가 크다. 본 논문은 지도 정보를 반영한 옥내 측위 시스템용 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 지도 정보를 이용하여 구한 적당한 인수 값을 사용하는 칼만 필터를 이용하여 이동 객체의 궤적을 구하고, 프레쉐 거리를 이용한 지도 정합을 수행한 다음, 실시간 보정 방법을 적용한다. 제안하는 방법의 효율성을 보이는 실험 결과로 제공한다.
본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물 순환 해석 모형인 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 이용하여 보령댐 유역 상류에 위치한 삼산저수지의 저류량을 분석하였다. 연구기간은 2012~2017년이며 2015년 발생한 가뭄 대책의 일환으로 2016년 이후 금강과 보령댐을 잇는 도수로를 설치하여 유역내로 외부유입량이 유입되었다. 이에 본 연구에서는 보다 정확한 저류량 산정을 위해 모의 기간을 2012~2015년 및 2016~2017년으로 나누어 연구를 수행하였다. 매개변수 보정에 앞서 CAT에서 제공하는 세 가지 침투해석방법인 Rainfall Excess, Green&Ampt, Horton 방법을 모두 적용하여 모의하였으며 그 결과 Rainfall Excess 침투방법을 적용했을 때의 모의 정확도가 비교적 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 Rainfall Excess 침투방법의 주요 토양 관련 매개변수인 토양수분율(${\theta}s$), 연직방향 투수계수(ks) 및 사면방향 투수계수(ksi)를 대상으로 전역최적화기법(SCEUA-P)을 이용한 보정을 수행하였으며 보정 전 후의 모의 저류량과 관측 저류량을 연도별로 비교 및 분석하였다.
이중추출(two-phase)접근방법 이용의 주목적은 관심변수와 보조변수사이의 관계를 이용해서 더 좋은 추정을 하고자 하는 것이다. 특히 이 방법은 층화, 무응답 문제에 적용하는 경우 상당히 효과적이다. 본 논문에서는 무시할 수 있는 무응답이 발생했을 때 이중추출기법을 이용해서 g-가중치와 응답확률을 각 단계별로 조정해줌으로써 무응답 보정추정량과 분산추정량을 구했다.
본 논문에서는 검사 및 측정용 비젼 시스템에서 카메라와 평면거울을 이용하여 영상을 촬영할 패 발생하는 왜곡의 보정 방법을 제안한다. 빛이 거울과 카메라 사이를 통과할 때 거울 위치의 틀어짐으로 인하여 직진성을 보장받기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 왜곡 영상에 대한 모델을 구하고 이를 해결하는 방법을 제시한다. 거울의 위치의 틀어짐은 영상 촬영시 일그러진 사각형 형태로 왜곡이 나타난다. 이 특성을 이용하여 사각형 형태의 실험 대상체를 생성하여 이를 촬영하고 왜곡의 정도를 측정하여 평면거울의 보상값을 구한다. 이 방법으로 평면거울의 자세를 보정하여 왜곡되지 않은 영상을 얻을 수 있다.
고해상도의 위성영상이 수집됨에 따라 이에서 지형지물을 자동 추출하려는 분야가 점차 중요해지고 있다. 지형지물을 수작업을 거치지 않고 추출하는 방법의 연구 중에서는 지형지물의 경계추출을 기반으로 하는 방법이 많이 이용된다. 그러나 일반적으로 추출된 지형지물 경계의 선형이 왜곡된 형태를 갖으며, 지형지물의 실제 경계의 형태와는 다소 차이가 있는 결과를 보인다. 이 연구에서는 선형이 굴곡이 있는 지형지물 중 건축물의 경계를 인접한 도로 정보를 이용하여 실제의 경계 형태에 가깝게 보정하는 방법을 검토하였다. context 정보로서 이것을 이용한다면 블록 내의 건축물의 경계를 보다 규칙적으로 정비할 수 있을 것이다. 이 연구에서는 이러한 전제를 가지고 도로로 분할된 블록 내 건축물 경계를 도로의 방향을 기반으로 보정하는 방법을 제안하였다.
현재 우리가 사용하고 있는 대부분의 시스템들은 대용량의 데이터를 송수신하고 있다. 대용량의 데이터를 전송하는 방법에는 여러방법이 있으나 한정되어 있는 대역폭을 사용하여 전송하기 위한 방법으로는 고속 전송을 사용한다. 많은 양의 데이터를 고속으로 전송을 하다 보면 여러가기 원인으로 인해 발생하는 지연에 대한 보정이 어려워 지게 된다. 이런 문제를 해결할 수 있는 방법중에 한가지가 바로 FDE(Fractional Delay Element)이다. FDE 는 1Clock 이하의 지연을 주는 소자로써 클럭 단위의 보정의 문제점을 해결한 것이다. 시스템 클럭을 고속으로 동작시키기에는 소자의 문제점이 있으나 FDE를 사용하면 시스템 클럭을 변화 없이 지연 보정을 할 수 있다. 본 논문에서는 VHDL 코딩과 FPGA 를 사용하여 FDE 를 구현 하였다. FDE 의 중요한 역할을 하는 FDF(Fractional Delay Filter)를 VHDL로 코딩을 하였다.
정보통신의 발전에 따라 컴퓨터 및 주변 장치간에 칼라를 정확히 재생할 수 있는 능력이 산업 경쟁력에 중요한 요소로 부상하고 있다. 본 논문에서는 모니터 상의 이미지를 프린터로 인쇄하기 위하여 사용되는 기존의 참조테이블(Look Up Table) 방식을 살펴보고 이 기능을 대체할 수 있는 신경회로망에 의한 칼라보정 매핑 방법을 제안하였다. 참조테이블 방식에서는 3차원으로 구성된 테이블을 구성하기가 쉽지 않고 구간 사이의 칼라값은 보간법을 써서 구해야 한다. 신경회로망에 의한 방법에서는 일단 학습을 완료하면 실시간으로 칼라를 보정해 주는 장점이 있다. 실험에서는 두 가지 방법에 의한 칼라 샘플의 모델을 통한 결과 값을 비교해 보고 상호간의 장단점과 성능 향상을 위한 방법을 토의하였다.
본 논문에서는 영상 시퀀스(image sequence)에서 얻은 특징점(feature point) 중 outlier를 제거 및 보정할 수 있는 방법을 제시한다. 영상 시퀀스가 주어졌을 때, 우리는 이 영상에서 특징점 추적(tracking)을 하여, 영상의 중요한 정보로 이용한다. 이러한 자동적으로 얻어낸 특징점 추적 데이터는 올바르지 못하게 추적 된 것이 있기 마련인데, 이렇게 올바르지 못한 데이터. 즉, outlier를 제거하기 위하여, 기존의 방법들은 trifocal tensor를 주로 사용하였다. 그러나 trifocal tensor 는 영상이 3장으로 제한되어 있다. 또한 outlier를 찾은 후에는 제 거 만 하게되어, 입력 데이터의 개수를 줄이게 되는 단점이 있다. 따라서, 우리는 triangulation방법을 이용하여, 3장 이상의 영상에서도, outlier의 제거와 보정이 동시에 가능한 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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