본 논문에서는 다양한 운동 모션에서 3차원 사람 자세 추정 모델의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 사람의 자세를 추정할 때 좌표 오차를 유발하는 흔들림, 반전, 교환, 오검출 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제는 사람 자세 추정 모델의 정확한 자세 추정을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반 이상치 검출 및 보정 방법을 제안한다. 딥러닝 기반의 이상치 검출 방법은 여러 모션에서 좌표의 이상치를 효과적으로 검출하고, 모션의 특징을 활용한 규칙 기반 보정 방법을 통해 이상치를 보정한다. 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션과 다양한 운동 모션에서도 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있고, 3차원 좌표 데이터에서도 확장 가능함을 보인다.
레이더 간섭도는 대기오차, 위성 궤도 오차, 처리 오차 등 다양한 오차를 포함하고 있다. 특히 이온층에 의한 위상 지연오차는 파장과 비례 관계에 있기 때문에 장파장을 사용하는 레이더 영상의 경우 이에 대한 오차 보정이 필수적으로 요구된다. 그에 관한 연구로 최근 멀티간섭기법(Multiple Aperture SAR Interferometry, MAI)에 기반된 레이더 간섭도 위상 오차 보정 기법이 개발되었다. 본 연구에서는 이 기법에 대한 소개와 간섭도 생성이 불가능한 지역에 대해서 방향 필터를 이용한 활용 방법을 제시했다. 또한 제시된 방법을 서해 연안 지역을 포함하는 ALOS PALSAR 간섭쌍에 대해 적용하였다. 우선, 기법 비교를 위해 일반적으로 궤도 오차 보정에 많이 사용되는 2차원 다항식 보정 기법을 이용하여 레이더 간섭도의 위상 오차 보정을 수행했다. 그 결과 비행방향을 따라 초기 레이더 간섭도와 같이 저주파 싸인 곡선 형태의 위상 패턴이 그대로 남아 있으며 이는 이온층에 의한 오차 보정이 제대로 수행되지 않았음을 의미한다. 이에 반해, 제시된 방법을 적용한 결과 간섭도 전체에서 특정 패턴이 없어졌으며 비행방향을 따라 ${\pm}1rad$ 내의 안정된 위상 값을 유지하며 이온층에 의한 레이더 간섭도의 위상 왜곡 보정 적용이 잘 되었다. 제안된 방법은 효과적으로 이온층에 의한 위상 오차를 보정함으로써 L- 혹은 P-밴드 시스템의 레이더 간섭도 정확성과 활용성을 높일 수 있는 중요 기술이 될 것이다.
본 연구에서는 현재 건설교통부에서 설치 및 운영 중에 있는 소형강우레이더의 최적화를 위해서 지상의 강우관측소 자료와 레이더 측정 자료의 실시간 보정방법을 이용하여 강우강도를 추정하였다. 본 연구에서 이용된 실시간 Z-R 관계식 적용으로 인한 강우강도 개선 정도를 파악하기 위해서 통상 일률적으로 적용되고 있는 $Z=200R^{1.6}$에 의한 강우강도 결과와 비교.분석하였으며, 지상의 강우관측소 실측 강우량과 비교함으로써 적용성을 보였다. 본 연구에서 이용된 보정방법은 강우보정에 소요되는 시간이 짧아 실시간 적용이 가능하며, 레이더 강우량의 정확한 추정으로 유역에서의 향상된 면적강우량 산출이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 역해석의 한 형태인 시험데이터 보정기법을 제시하였다. 이 방법을 적용하여 계측이 용이한 온도/압력 데이터로부터 상대적으로 계측이 어려운 유량, 열 전달율 등의 데이터를 도출할 수 있었다. 본 논문에서는 시험데이터 보정기법을 활용하여 발사체 가압시스템으로 널리 활용되는 극저온/고압 헬륨 토출시스템의 예비시험을 통하여 획득된 온도/압력 데이터로부터 유량, 열 전달율을 도출하는 방법 및 결과를 제시한다.
지상사진측량 방법에 의한 도면 작성은 다소의 번거로운 입체영상의 획득 과정과 고가의 해석기기를 바탕으로 한 도화 과정을 필요로 한다. 이에, 본 연구에서는 이러한 영상 해석 과정을 탈피하여 보다 용이한 방법으로 영상을 획득하고 처리하여 대상물에 대한 도면을 작성하고자 하였다. 이를 위해, 단-사진 정사투영 영상을 생성하기 위한 기하보정 시스템을 구축하고 건축물을 대상으로 다양한 워핑 기법을 적용하여 보정 영상들의 성과를 비교·분석하였다. 이로서, 단-사진 기하보정의 수행성을 평가할 수 있었으며 다양한 비-지형 측정 분야에 이의 활용을 기대한다.
본 논문에서는 유한요소 해석을 통한 리액턴스 보정 방법을 제안한다. 동기 리액턴스는 대상 전동기의 유한요소 해석을 통하여 자계 분포를 계산하여 구할 수 있고 엔드 누설 리액턴스는 3차원 유한요소 해석의 결과로부터 계산하여 보정한다. 제안된 보정 과정을 추가한 자기 등가회로법으로 교류 서보 전동기를 해석한 결과와 실험치를 비교하여 본 논문의 해석 방법의 타당성을 확인한다. 이러한 연구를 통해서 교류 서보 전동기 뿐 아니라 일반 전동기를 해석함에 있어서 리액턴스를 보다 정확히 고려할 수 있고 고정밀의 전동기를 설계하는 데에도 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 고정된 카메라 환경에서 카메라의 흔들림에 강인한 배경 영상을 생성할 수 있는 배경 모델링 방법을 제안한다. 흔들리지 않은 영상을 기준 영상으로 설정하고 기준 영상에서 해리스 코너 검출기를 이용하여 특징점들을 검출한다. 이후 입력 영상에 대해 동일한 방식으로 특징점을 추출한 뒤 탬플릿 매칭과 거리 비교를 이용하여 공통적으로 나타나는 배경 영역들에 대한 특징점만을 선별한다. 기준 영상에서의 특징점과 목표 영상에서의 대응되는 특징점 쌍을 이용하여 보정을 위한 호모그래피 행렬을 계산한다. 이렇게 계산된 보정 행렬을 이용하여 흔들린 목표 영상을 보정하게 된다. 흔들린 영상들을 보정한 후 보정된 영상들로 배경 모델을 생성하게 되면 정확한 배경 모델을 생성할 수 있다.
한반도의 정밀관측을 목적으로 개발된 KOMPSAT-2위성의 영상을 활용하기 위해서는 촬영 시 발생하는 기하학적 왜곡의 보정이 필요하다. 본 연구에서는 지상기준점(Ground Control Point: GCP) 선택의 세 가지 특성을 각각 적용하여 기하보정을 하였다. 보정 영상의 정확도 검정을 위하여 수치지도(digital map)를 이용한 평균제곱근오차(Root Mean Square Error: RMSE)와 육안검사를 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상의 중앙은 선형 교차점을 선택한 방법이 가장 정확하였고, 가장자리는 건물의 모서리 또는 건물의 중심을 선택한 방법이 우수하였다.
본 논문에서는 고차 신경망 (High-order Neural Network) 을 이용한 LCD 모니터의 색 보정 방법에 관해 제안하였다. 스캐너를 통해 입력받는 영상과 LCD 모니터상에 보여지는 영상의 색을 고차 신경회로망을 통해 보정하였다. 측색기를 이용하여 색표의 값을 측정하고 이를 신경회로망의 출력으로, LCD 모니터에 나타나는 값을 입력으로 하여 학습하였다 입력은 측정값들의 상관항으로 구성되는 집합을 구성하여 고차 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 최적의 실험결과를 얻기 위해 은닉층의 수와 노드 수를 변경하며 실험하였다. 실험을 통해 고차 선경회로망을 이용한 방법으로 원색에 가깝게 보정 됨을 확인하였다.
터치스크린 구동을 위해서는 터치된 위치의 아날로그 신호를 디지털 값으로 변환해 주는 ADC의 모드와 인터럽트 요청 발생을 위한 ADC의 채널에 연결된 스위치의 활성화 여부를 설정해야 한다. 본 논문은 터치스크린 LCD 모듈인 LP35가 부착된 LN2440SBC 임베디드 보드의 터치스크린 구동을 위한 초기화 방법과 터치스크린의 위치 좌표를 LCD의 픽셀 좌표로 변환해주는 좌표 보정 방법을 설명한다. 터치스크린의 구동은 크게 인터럽트 요청 대기/처리 상태로 구분된다. ADC 모드와 채널 스위치의 활성화 여부를, 인터럽트 요청 대기 상태에서는 인터럽트의 요청을 대기하며, 인터럽트 발생시 터치된 위치에 대한 아날로그 신호를 자동으로 디지털 값으로 변환하도록 설정하고, 인터럽트 요청 처리 상태에서는 인터럽트 요청을 처리하는 동안 새로운 인터럽트 요청을 마스킹(masking)하도록 설정한다. 좌표 보정은 터치된 위치 좌표 2개와 이에 대응되는 2개의 픽셀 좌표를 구하고, 이 좌표 값들을 이용하여 좌표 보정 일차 함수를 구함으로써 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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