• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.432-435
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• 2000

로봇의 지능적 작업을 위해서는 3차원 공간에 대한 감각기능이 필수적이며, 이러한 목적으로 시각장치가 사용되었을 경우 보정은 여타 절차에 선행하게 된다. 실제 보정 과정중 중요한 것은 제어점들과 그들의 영상점을 획득하는 일과 이를 이용한 광학적, 기하학적 카메라의 파라메터 결정에 있다. 본 논문에서는 빔프로젝터와 컴퓨터에 의해 제어되는 양안시 장치를 활용하여 많은 수의 3차원 제어점들과 이들의 영상좌표값들을 간편하게 획득하는 방법을 서술한다. 또, 위치가 고정된 카메라의 경우와 달리 능동 카메라 장치는 그 파라메터의 일부가 변수가 되는데, 이 경우에 유용한 선형의 보정 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.623-626
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• 2011

자동차를 위한 전방향(omnidirectional) 감시 시스템 같은 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비젼 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있어서 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 실시간으로 보정하기 위해서는 많은 연산량을 요구하므로 임베디드 환경에서는 왜곡 보정을 위해 별도의 시스템을 추가하거나 SOC 형태로 개발한 전용 H/W를 추가한다. 본 논문에서는 왜곡 보정 과정에 필요한 연산들을 분석하고, 연산량을 줄일 수 있는 개선된 왜곡 보정 방법을 제안한다. 또한, ARM11 기반 임베디드 환경에서 제안한 왜곡 보정 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 임베디드 환경에서 추가의 시스템이나 추가의 비용없이 왜곡 보정을 수행할 수 있음을 보인다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.535-544
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• 2006

분산 성분 모형 하에서 분산 성분들의 함수에 대한 통계적인 추론, 특히 소표본 하에서의 신뢰구간에 대한 방법들은 오랜 기간에 걸쳐서 여러 가지 방법들이 개발되어져 왔다. 그 대표적인 방법이 Graybill and Wang(1980)에 의해 제안된 수정 대표본 방법에 의거한 신뢰구간 추정법이며 현재까지 다양한 실험계획 방법 하에서 분산 성분들의 여러 가지 형태의 함수들에 대하여 확장과 개량이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 분산 성분 모형의 균형 실험 가정 하에서 분산 성분들의 선형 결합이 관심있는 모수일 때 분산 분석에 의해 얻어진 수정 대표본 신뢰구간의 실제 포함확률을 툴스트랩 보정을 이용하여 개선하는 방법에 대하여 논의한다. 붓스트랩 보정을 이용함으로서 신뢰구간의 포함 확률의 정도는 점근적 이차 차수까지 개선되며 특히 선형 결합의 계수들이 모두 양수이고 결합의 수가 증가할 경우 수정 대표본 신뢰구간의 포함확률이 주어진 신뢰계수보다 항상 커지게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다. 제안된 붓스트랩 보정 신뢰구간의 효율을 소표본의 경우에 모의실험을 통하여 평가한다.

• 센서학회지
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• 제7권6호
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• pp.418-425
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• 1998

로봇을 비롯한 자동화 기계의 3차원 작업에서 스테레오 카메라는 가장 널리 사용되는 센서 장치이다. 스테레오 카메라를 사용함으로써 3차원 실세계 공간내 임의 목표점의 위치를 측정할 수 있으며, 카메라의 보정은 이를 위한 중요한 선행작업이다. 기존의 카메라 보정법은 크게 선형과 비선형의 기법으로 나눌 수 있는데, 선형의 기법은 간단하나 정확도의 면에서 문제점을 지니고, 비선형 기법은 렌즈의 왜곡을 보상하기 위한 모델링 과정과 이의 비선형 해를 구하는 비교적 복잡한 과정을 필요로 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 한 해결방안으로 인공신경망을 적용하는 방법을 연구하고 그 결과를 제시한다. 특히 역전파 알고리즘에 의해 학습된 다층 신경망의 함수 근사화 능력을 활용하여 선형기법의 오차 패턴을 학습함으로써 간단하고 효과적으로 계측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.311-314
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• 2013

방사왜곡, 접선왜곡으로 인해 영상의 왜곡이 발생한다. 왜곡 영상은 시각적인 문제 외에도 영상분석을 통해 정확한 수치 계산을 통해 영상을 처리할 때, 문제가 되기 때문에 영상을 보정해 주어야한다. 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 왜곡보정에 대한 사용도가 증가 하고 있다. 그리고 한 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있기 때문에 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 왜곡된 영상을 올바르게 보정 해줄 캘리브레이션(Calibration)은 영상 좌표계의 한 점이 실세계 좌표계의 어느 위치에 대응하는지를 결정하기 위해 보정 변수들을 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 캘리브레이션(Calibration)을 수행할 때 패턴 개수, 이미지 파일 크기, 이미지 파일 개수가 영상 왜곡 보정에 어떤 영향을 미치는지 분석해 보았을 때 다른 어떤 경우보다 패턴 개수를 비교적 작게 했을 때의 경우가 뚜렷한 차이를 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1269-1273
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• 2010

이러한 강우자료의 결측값이나 오자료를 보정하는 것은 그 유역의 정확한 수문학적 특성 파악 및 안전한 수공구조물의 설계에 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근 이러한 강우자료를 비선형적 모델인 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 보정하는 연구가 활발히 진행되고 있다(오재우 등, 2008). 그러나 이러한 인공신경망을 적용하는 경우, 선택한 신경망 구조의 형태와 학습(training)을 위해 사용되는 자료가 전체 자료의 특성을 반영하고 있는 정도에 따라 정확도에 차이를 보인다(한광희 등, 2010). 따라서 자료보정을 위한 입력 자료의 선택은 인공신경망을 이용한 결측치 보정의 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이러한 입력 자료의 선택을 위한 여러 가지 기법 중 입력 변수간의 상호정보량 (Mutual Information)을 이용한 방법을 적용하여 대상 결측 지점을 보정할 강우지점을 선별한 후 선택된 지점만으로 인공신경망을 구성하여 강우자료를 보정하고 주변 자료를 모두 이용한 결과와 상관성분석으로 얻어진 결과와 비교하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제9권4호통권33호
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• pp.579-588
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• 1997

사장교의 시공 특성상 여러 가지 원인에 의하여 오차가 발생하고, 복잡한 시공 과정을 거치는 동안 오차가 누적되어 점점 확대된다. 따라서, 설계와는 상당히 달리 부재에 불리한 응력분포와 교량의 과도한 처짐 등이 발생할 수 있다. 부재의 응력분포와 교량의 기하형상을 바람직한 방향으로 수정하기 위해 사장교의 시공 중에 케이블의 장력보정이 불가피하다. 기존의 장력보정 방법은 오차 단위의 차이를(케이블 장력과 주형의 처짐 등) 고려하기 위하여 최적화 과정 중에 가중치 계수를 사용하여야 한다. 하지만 이 가중치 계수를 결정하는 것이 쉽지 않고, 한 차례의 보정을 실시한 후에도 오차가 설계허용범위를 벗어날 때는 새로운 가중치 계수를 도입하여 여러 번 반복 수행해야하므로 상당한 시간이 요구된다. 본 연구에서는 이와 같은 점을 고려하여 선형퍼지회귀분석기법을 케이블 장력보정에 적용하였다. 이 방법은 설계자의 의도와 시방 규정을 선형최적화 문제의 구속 조건의 형태로 정식화 과정에 포함시킬 수 있고, 기존의 방법보다 빠르게 현장에서의 장력보정을 수행할 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.213-218
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• 2008

동일 지점을 촬영한 위성영상은 위성의 센서나 영상의 취득 시기, 지형의 상태 등에 따라 그 지점에 나타나는 화소값이 일정하지 않다. 이러한 영상은 영상간 모자이크나 변화 탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정(또는 방사정규화)을 통해 화소값의 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 선형회귀식을 적용한 상대 방사정규화에 초점을 맞추고 있으며, 선형회귀식 구성에 필요한 PIF(Pseudo Invariant Feature)를 자동으로 추출하기 위해 Ordinal Rank 알고리즘을 적용하였다. 이 방법을 통해 각 밴드별 후보 PIF를 추출하고, 공통으로 해당되는 최종 PIF를 추출할 수 있었다. RMSE(Root Mean Square Error), Dynamic range, Coefficient of variation 등을 통해 방사보정 후의 결과를 평가해보았다. 영상회귀를 이용한 방사보정알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 갖는 장점을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.40-41
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• 2011

동해를 전파하는 지진해일은 세계적으로 다른 지역에서 발생하는 지진해일과 비교하였을 때 상대적으로 파장이 짧고, 이에 비해 먼 거리를 전파한다. 그러므로 동해에서 발생한 지진해일의 전파에 대한 해석을 수행할 때 물리적인 분산효과가 매우 중요하다. 따라서 지배방정식으로 분산 효과가 충분히 고려된 선형 Boussinesq 방정식을 사용한다. 기존의 연구에서는 leap-frog 기법을 사용하여 선형 천수방정식을 차분할 때 발생하는 수치분산항에 분산 보정계수를 이용하여 선형 Boussinesq 방정식의 물리적 분산항과 같은 형태로 나타나도록 유도하여 수치모의를 수행하였다. 그러나 기존에 사용한 지배방정식은 수심이 일정하다는 가정을 통하여 유도된 것으로, 수심에 변화가 있는 실제 지형을 통과하는 지진해일에 대한 수치모의를 수행한 결과의 정확도에 문제가 생길 수 있다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 발생할 수 있는 수심 변화에 따른 오류를 개선하기 위하여 바닥 지형이 1차원으로 변한다는 가정을 이용하여 지배방정식을 유도하였으며, 이로 인해 발생하는 수심 변화가 고려된 항을 기존의 분산보정기법에 추가하였다. 그리고 적용성을 높이기 위하여 수치모의 기법의 제한을 최소화하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안한 수정 기법이 수심이 변화하는 지형을 전파하는 지진해일 수치모의 과정에서 경사에 대한 분산효과가 충분히 고려되는지 확인하기 위하여 Gaussian hump를 이용한 가상 지진해일을 원형 천퇴 지형에 통과시켰다. 본 연구에서 사용한 지형을 통과하는 Gaussian hump에 대한 해석해를 구하는 방법이 존재하지 않으므로, Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 푸는 FUNWAVE를 사용하여 동일한 조건 하에서 수치모의를 수행하였다. 비교 결과를 통하여 본 연구에서 제안한 기법의 정확도 향상을 확인하게 되면, 실제 지형을 통과하는 지진해일의 수치모의에 대한 활용성을 높일 수 있을 것이다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.44-49
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• 2001

본 논문에서는 시스템 내부반사 신호와 목표물에서 반사되어 오는 신호를 동시에 포함하고 있는 차신호를 이용하여 VCO의 비선형성을 보정하는 기법을 제안하고자 한다. 단일 안테나를 이용하는 거리 측정용 시스템에서는 Circulator와 안테나에 의한 반사 성분이 실제 목표물의 반사 성분보다 매우 크다. 이러한 내부반사에 의한 차주파수 성분은 목표물에 의한 반사보다 매우 낮은 주파수 대역에 위치하고, 이 신호를 이용하여 VCO의 비선형성을 보정 할 수 있다. 이를 검증하기 위해 몇 가지 실내 실험을 하였고, 그 결과로부터 거리 단면과 거리 분해능의 향상을 확인할 수 있었다.