• Title/Summary/Keyword: 보정 방법

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Development of Auto-calibration tool for Runoff and Sediment evaluation Model (필지단위 유출 및 유사 산정 모델 자동 검보정 툴 개발)

  • Kum, Dong-Hyuk;Choi, Jae-Wan;Shin, Dong-Suk;Cheon, Se-Uk;Lim, Kyoung-Jae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.72-72
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    • 2012
  • 고랭지 지역 등에서 매년 집중강우로 인하여 많은 양의 토양유실이 발생되고, 이로 인한 탁수 사태가 장기화되면서 많은 환경 및 사회적 문제가 발생되고 있다. 환경부에서는 2007년 고탁수 발생지역을 비점오염원 특별 관리지역으로 지정하고 전 방위적인 비점오염 저감 노력을 수행하고 있다. 최근 환경부와 농림부에서는 농업지역의 비점오염원 저감을 위해 필지단위 BMP를 적용하고, 저감효과를 모니터링하고 있으며, 2011년도에는 BMP 적용에 따른 삭감효과를 평가할 수 있는 모델이 개발되었다. 하지만 모델을 이용하여 정확한 BMP 적용에 따른 삭감효과를 산정하기 위해서는 필지에서 발생되는 유출량 및 유사량에 대한 검보정이 수행되어야한다. 그러나 기 개발된 삭감효과 산정모델은 사용자가 유출량 및 유사량에 대한 검보정을 수동으로 실시하기 때문에 검보정 과정 중 사용자의 주관적인 경향이 모델 변수 선정에 영향을 미칠 수 있어 비효율적이다. 정확성 및 객관성을 확보한 검보정 수행을 위해서는 반드시 자동 검보정 툴 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 Parasol 방법을 이용하여 삭감효과 산정모델의 자동 검보정 툴을 개발하고 적용성을 평가하였다. Parasol 방법은 최적화 및 불확실성 분석방법으로, 원격 토지 표면 모델링 토양 침식, 지하 수문학과 같은 유역 모델 보정 및 수문학의 다른 분야에서 많이 사용되고 있는 SEC-UA 알고리즘을 사용하여 매개변수들을 자동 변환하고, 목적함수로 SSQ를 이용하여 최적매개변수를 찾아낸다.

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Milestone State Generation Methods for Failure Handling of Autonomous Robots (자율 로봇의 오류 보정을 위한 이정표 상태 생성 방법)

  • Han, Hyun-Goo
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.12 no.6
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    • pp.2760-2769
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    • 2011
  • An intelligent autonomous robot generates a plan to achieve a goal. A plan is a sequence of robot actions that accomplish a given mission by being successfully executed. However, in the complex and dynamic real world, a robot may encounter unexpected situations and may not execute its planned actions any more. Therefore, an intelligent autonomous robot must prepare an efficient handling process to cope with these situations to successfully complete a given mission. Plan repair with milestone states is an efficient method to cope with the situation. It retains the advantages of other plan repair procedures. This paper proposes a regressive method of formulating milestone states and a method of assigning weighting values on conditions that compose a milestone state. The task to repair a plan may employ the weighting values as its job priority. The regressive method formulates less complex milestone states and leads to the conditions of a milestone state to take pertinent weighting values for an efficient handling procedure to repair a plan with milestone states.

Bootstrap Calibrated Confidence Bound for Variance Components Model (분산 성분 모형에 대한 붓스트랩 보정 신뢰구간)

  • Lee, Yong-Hee
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.19 no.3
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    • pp.535-544
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    • 2006
  • We consider use of Bootstrap calibration in the problem of setting a confidence interval for a linear combination of variance components. Based on the the modified large sample(MLS) method by Graybill and Wang(1980), Bootstrap Calibration is applied to improve the coverage probability of the MLS confidence bound when the experiment is balanced and coefficients of a linear combination are positive. Performance of the proposed confidence bound in small sample is investigated by simulation studies.

Key-word Error Correction System using Syllable Restoration Algorithm (음절 복원 알고리즘을 이용한 핵심어 오류 보정 시스템)

  • Ahn, Chan-Shik;Oh, Sang-Yeob
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.15 no.10
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    • pp.165-172
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    • 2010
  • There are two method of error correction in vocabulary recognition system. one error pattern matting base on method other vocabulary mean pattern base on method. They are a failure while semantic of key-word problem for error correction. In improving, in this paper is propose system of key-word error correction using algorithm of syllable restoration. System of key-word error correction by processing of semantic parse through recognized phoneme meaning. It's performed restore by algorithm of syllable restoration phoneme apply fluctuation before word. It's definitely parse of key-word and reduced of unrecognized. Find out error correction rate using phoneme likelihood and confidence for system parse. When vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. system performance comparison as a result of recognition improve represent 2.3% by method using error pattern learning and error pattern matting, vocabulary mean pattern base on method.

A Study on the balancing of stereo image pairs (스테레오 영상간의 휘도 불균형 보정에 관한 연구)

  • 최명환;오세범;임정은;김용태;손광훈
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2000.11b
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    • pp.131-134
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    • 2000
  • 본 논문에서는 스테레오 좌.우 영상간의 휘도 불균형 보정에 관한 연구를 수행하였다. 좌영상과 우영상의 관계를 선형관계 $(I_L = aI_R +b)$로서 가정하고 휘도 불균형을 보정한 기존 알고리듬(global balancing)의 문제점을 분석하였다. 또한 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 두 가지 방법을 제안하는데 히스토그램 균일화를 통한 방법과 영상의 국부적 특징을 이용하여 선형변환을 적용하는 방법(local balancing)이 보다 정확한 변이벡터를 찾는 전처리 과정임을 모의실험을 통해 검증하였다.

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Improved Preprocessing of Fingerprint Recognition using Edge and Sweat Gland Restoration (에지와 땀샘 보정을 통한 지문영상 인식의 개선된 전처리)

  • Kim, Sung-Dae;Jung, Soon-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.695-698
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    • 2004
  • 본 논문에서는 지문 입력기로부터 입력된 지문영상에 대한 전처리 과정에서 기존의 단계들인 모폴로지와 이진화 과정 대신에 새로운 에지(Edge) 보정과 땀샘(sweat gland) 보정 방법을 적용하여 여러 잡음들을 빠르면서 효율적으로 제거하는 방법을 제안하고 이에 대한 실험 결과에서 이 제안된 방법이 기존의 방법들보다 빠르고 선명한 세선화 결과를 획득하게 됨을 보여준다.

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A Study on the Correction of Shadow Effects in High Resolution Satellite Images: Approach on the using Samples (고해상도 위성영상의 그림자 효과 보정에 관한 연구 - 표본을 통한 접근 -)

  • 윤아영
    • Proceedings of the KGS Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.104-104
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    • 2004
  • 본 연구는 고해상도 위성영상에서 나타나는 그림자 효과를 보정하여 공간정보 획득을 향상하는데 목적이 있다. 이를 위한 방법으로 그림자 효과를 받은 화소와 그렇지 않은 화소의 군집을 표본으로. 사용하여 그림자 효과를 보정하는 방법을 제시한다. 표본은 그림자 효과를 받은 화소와 그렇지 않은 화소를 대상으로 각기 생성된다. (중략)

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Feature based Pre-processing Method to compensate color mismatching for Multi-view Video (다시점 비디오의 색상 성분 보정을 위한 특징점 기반의 전처리 방법)

  • Park, Sung-Hee;Yoo, Ji-Sang
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.15 no.12
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    • pp.2527-2533
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    • 2011
  • In this paper we propose a new pre-processing algorithm applied to multi-view video coding using color compensation algorithm based on image features. Multi-view images have a difference between neighboring frames according to illumination and different camera characteristics. To compensate this color difference, first we model the characteristics of cameras based on frame's feature from each camera and then correct the color difference. To extract corresponding features from each frame, we use Harris corner detection algorithm and characteristic coefficients used in the model is estimated by using Gauss-Newton algorithm. In this algorithm, we compensate RGB components of target images, separately from the reference image. The experimental results with many test images show that the proposed algorithm peformed better than the histogram based algorithm as much as 14 % of bit reduction and 0.5 dB ~ 0.8dB of PSNR enhancement.

Element Correction Method of Thermoluminescent Dosimeters (개인 피폭선량계 소자 보정법)

  • 송명재
    • Progress in Medical Physics
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    • v.2 no.1
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    • pp.17-28
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    • 1991
  • Generally, it is an accurate radiation measurement technique for processors fo thermoluminescent dosimenters(TLDs) to characterize each element they use by producing element correction factors(FCFs). TLDs are classified into three groups such as reference. control, and field TLDs. Reference TLDs are used only for the production of ECFs for the control and field TLDs. They are kept locked in a safe place except when it is necessary to use a subset of them to produce ECFs for the control and field TLDs. The ECF of a given element is a measure of the response of the element relative to the mean response of an arbitrarily selected group of reference elements. As TLDs are used in the field, their relative responses to radiation might be decreased due to muliple readings and physical abuse. Therefore, the producditon of ECFs are performed initially and periodically during the field use. This element correction method provides an excellent tool to examine new TLDs and to monitor the reliability of old TLDs. This paper discuss the 10 step procedures developed to produce and examine ECFs.

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Pedestrian-Based Variational Bayesian Self-Calibration of Surveillance Cameras (보행자 기반의 변분 베이지안 감시 카메라 자가 보정)

  • Yim, Jong-Bin
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.23 no.9
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    • pp.1060-1069
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    • 2019
  • Pedestrian-based camera self-calibration methods are suitable for video surveillance systems since they do not require complex calibration devices or procedures. However, using arbitrary pedestrians as calibration targets may result in poor calibration accuracy due to the unknown height of each pedestrian. To solve this problem in the real surveillance environments, this paper proposes a novel Bayesian approach. By assuming known statistics on the height of pedestrians, we construct a probabilistic model that takes into account uncertainties in both the foot/head locations and the pedestrian heights, using foot-head homology. Since solving the model directly is infeasible, we use variational Bayesian inference, an approximate inference algorithm. Accordingly, this makes it possible to estimate the height of pedestrians and to obtain accurate camera parameters simultaneously. Experimental results show that the proposed algorithm is robust to noise and provides accurate confidence in the calibration.