• 한국지리정보학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.39-51
• /
• 2004

본 연구는 선형사상 일반화에서 사상들 간의 공간적 충돌, 벡터변위에 따른 위치변동 등의 문제를 개선하기 위해 새로운 Simoo 알고리즘을 제안하고자 하였다. Simoo 알고리즘의 원리는 단순화와 완만화를 채택하였다. Simoo 알고리즘에서 사용된 임계치는 수선길이, 편각, 평균 vertex 길이이다. Simoo 알고리즘은 축척별 적용 가능, 지도학적 세련미, 자료점의 위치 변동에 따른 논리적 오류 발생의 감소, 공간현상특징 유지 등의 특징을 갖는다. Simoo 알고리즘의 적용 결과는 Douglas-Peucker 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 두 알고리즘에서 해안선과 하계망 길이는 97% 이상 유지되었으며, 자료점 제거율은 Simoo보다 Douglas-Pecuker 알고리즘이 효과적이었고, 사상들간의 충돌은 Simoo에서 최소화되었다. 선의 곡률과 완만화는 Simoo 적용시 축척에 따라 감소하였다. 결과적으로 Douglas-Peucker보다는 Simoo 알고리즘이 지도학적 일반화에 적합하다고 볼 수 있다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.559-564
• /
• 2004

최근들어 광범위한 지역의 삼차원 국토정보 취득을 위한 고해상도 위성영상의 센서모형화 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. IKONOS나 SPOT 5호와 같은 고해상도 위성영상의 모형화에 앞서 본 연구에서는 각종 응용분야에서 광범위하게 활용되고 있는 SPOT 3호 위성영상을 대상으로 지상기준점을 이용하여 경사촬영(off-nadir viewing)각을 추정하는 기법을 개발하였다. 추정된 경사촬영각은 영상좌표를 보정하는데 사용되었으며 2차원 부등각사상변환을 이용하여 기존의 모형화 방법 보다 간결하고 정확도가 향상된 모형화 기법을 제안하였다. 또한, 기존의 엄밀 센서 모형화 방법을 대체하고 있는 위성영상의 센서모형화를 위한 다양한 방법들이 제안되고 있기 때문에, 2차원 부등각사상변환, 직접선형변환(DLT), 자체검정-DLT(SDLT)등의 추상화된 모형화 방법을 SPOT 위성영상에 대해 기준점 수의 변화에 따라 검사점을 이용하여 수평성분, 수직성분으로 나누어 정확도를 비교 분석하였다.

• 산업기술연구
• /
• 제18권
• /
• pp.69-76
• /
• 1998

이 논문에서는 Dirichlet 경계 조건을 갖는 비선형 빔방정식 $u_{tt}+u_{xxxx}+g(u)=f(x,t)$의 해의 존재에 대한 연구를 하였다. 이 때 $g(u)=bu^+-au^-$으로 나타나고 우변의 외력항이 고유함수 $\{{\phi}_{00},{\phi}_{41}\}$로 확장된 함수로 나타날 때 $c_1{\phi}_{00}+c_2{\phi}_{41}$가 포함될 수 있는 원뿔형 공간을 만들고 사상을 정의하였고 이 사상의 역(逆)사상의 해의 존재여부에 따라서 빔방정식의 존재하는 해의 개수를 찾는데 이용하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
• /
• pp.344-346
• /
• 2016

본 논문에서는 양방향 필터와 (bilateral filter) 선형 사상 함수를 (linear mapping function) 이용한 역 톤매핑 (inverse tone mapping, iTMO) 알고리즘을 제안한다. 상용 HDR (high dynamic range) 디스플레이가 (display device) 보급됨에 따라 이미 존재하는 수 많은 LDR (low dynamic range) 영상을 활용하여 HDR 디스플레이에서 시청할 수 있도록 동적 범위를 (dynamic range) 확장하는 (expand) 역 톤 매핑 방법이 개발 되어야 한다. 여러 논문을 통해 다양한 역 톤 매핑 방법이 제안되어 왔는데, 대부분의 방법이 HDR 디스플레이의 동적 범위에 맞춰 LDR 영상의 동적 범위를 확장하는 것에 그쳤다. 확장하는 방법은 다양하지만, 동적 범위의 한계로 인해 LDR 영상에서 사라진 세부 사항을 (detail) 복원하는 것에는 전혀 효과적이지 않았다. 이에 본 논문에서는 LDR 영상의 동적 범위를 확장하는 것뿐만 아니라 LDR 영상에서 표현되지 못한 디테일을 복원하는 방법을 제안한다. 이를 위해 입력 영상에 양방향 필터를 적용하여 영상을 기본 계층과 (base layer) 세부 계층으로 (detail layer) 분해한 후 기본 계층에 대해서는 동적 범위에 맞게 확장하고, 세부 계층에 대해서는 디테일을 복원하기 위해 선형 사상 함수를 적용하였다. 실험을 통해서 다른 iTMO 방법에 비해 세부 사항을 효과적으로 복원할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.196-204
• /
• 2008

이 논문에서는 정면 얼굴 영상을 대상으로 사상체질 판정에 사용되는 얼굴 인상을 효과적으로 판정하는 방법을 제안하였다. 판정을 위하여 눈, 턱 형 태 등에 대한 특징을 정의하고 사용하였다. 주성분 분석법을 이용하여 주어진 특징 데이터의 차원을 축소하여 표현하고, 특징 벡터 사이의 클래스 분리를 최대로 하는 선형 변환인 선형 판별 분석법을 수행한 후 SVM을 이용하여 8가지 종류의 인상을 판정하였다. 여러 얼굴 영상에 대해 실험한 결과, 전문가인 한의사가 판정한 결과를 기준으로 약 85.3% 정확도를 가지는 판정결과를 얻었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1996-2000
• /
• 2006

현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(storage function model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 실제 홍수사상에 저류함수모형을 적용하기 위해서는 적절한 매개변수의 적용이 필요하다. 현재까지 저류함수모형의 매개변수를 보정하기 위한 연구가 많이 되었지만, 실질적으로 보정된 매개변수를 실제 홍수사상에 적용함에 있어서는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 저류함수 모형 중 유역유출 매개변수를 첨두유량에 대한 상대민감도분석을 통하여 매개변수의 경계조건을 설정하고, 이 경계조건을 바탕으로 최적화기법(optimization technique)을 사용하여 과거 홍수사상에 대하여 보정을 수행하였다. 그리고 보정된 매개변수를 모의 홍수사상에 적용하기 위한 최적매개변수(optimal parameter) 결정을 위한 방법들을 제시 및 적용하여 비교 분석하였다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
• /
• 대한지리학회 2001년도 추계학술대회 요약집
• /
• pp.138-141
• /
• 2001

• 대한지리학회:학술대회논문집
• /
• 대한지리학회 2005년도 춘계학술대회
• /
• pp.37-39
• /
• 2005

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.1448-1452
• /
• 2010

최근 기상변동성 증가 및 기후변화 영향으로 수문순환과정이 과거와는 다른 양상으로 전개되고 있으며 전반적으로 극치사상의 빈도 및 강도의 증가현상이 지배적이다. 이러한 영향을 정량적으로 검토하기 위해서 경향성분석 방법 등이 도입되어 극치수문사상의 변동경향을 평가하는데 이용되고 있다. 대표적인 방법으로 선형회귀분석, Mann-Kendall 경향성 분석 등이 있으나 기본적인 가정(assumption)의 제약으로 극치수문자료 계열의 특성을 효과적으로 분석하는데 무리가 있다. 대표적이고 일반적으로 적용되는 선형회귀분석의 경우 자료가 정규분포(normal distribution)의 특성을 가질 때 유효한 방법으로서 극치수문자료와 같이 Heavy Tail를 가지는 분포특성을 표현하는 데는 무리가 따른다. 이밖에도 기존 선형회귀분석을 극치수문자료에 적용할 경우 추정된 결과를 수자원설계의 관심사항인 빈도해석 등에 직접적으로 연계시켜 해석할 수 없는 단점이 있다. 이는 자료계열의 분포특성을 정규분포로 가정하기 때문에 발생하는 문제로서 극치수문자료계열의 분포 특성을 반영할 수 있는 방법론의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 점을 개선하기 위해서 극치분포(extreme distribution)를 선형회귀분석에 적용하는 비정상성빈도해석(nonstationary frequency analysis) 방법론의 개념을 제시하고자 한다. 비정상성빈도해석을 위해서 Bayesian 기법이 도입되며 Bayesian 기법의 특성상 관련변수들이 사후분포(posterior distribution)로 귀결되기 때문에 경향성에 대한 정량적이고 확률적인 분석이 가능한 장점이 있다. 본 연구를 통해 개발된 방법론은 국내외 주요 강수지점에 대해서 적용되며 경향성, 분포특성, 빈도별 강수량에 대한 체계적인 분석이 이루어진다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.263-266
• /
• 2000

본 논문에서는 복잡한 카오스 신호를 발생시키는 HVPM(hyperchaotic volume preserving maps) 모델과 HVPM 모델의 구현회로를 제안한다. 랜덤한 카오스 신호를 발생시키기 위하여 3차원 이산시간(discrete-time) 연산과 비선형 사상(maps)으로 모듈러(modulus) 함수를 이용하여 하이퍼카오스 신호를 발생시킨다. 그리고 HVPM 모델은 여러 가지 시스템 파라미터들을 변화시키면 다양한 카오스 신호를 발생시킬 수 있으며, 출력되는 카오스 신호는 비주기성을 갖게 된다. 이러한 특징을 갖는 HVPM 모델의 회로 구현을 위하여 2단 N형의 함수를 CMOS와 선형 연산증폭기 및 비교기를 이용하여 보드상에서 구현하여, 다양한 하이퍼카오스 신호를 확인할 수 있었다.