• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.125-132
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• 2017

IKONOS, QuickBird, Kompsat-2 등 서로 다른 고해상도 광학 센서로 취득된 다중시기 영상은, 취득 당시의 센서 자세나 환경의 차이에 의해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 여전히 지역적인 지형 불일치가 존재한다. 등록오차(registration noise)라고도 불리는 이러한 지형 불일치는 고해상도 다중시기 영상을 이용하여 공간정보를 추출하는 다양한 활용분야의 정확도를 떨어뜨리는 방해 요인으로 작용한다. 반대로, 등록오차를 추출하여 이를 효과적으로 제거한다면 결과적으로는 다중시기 고해상도 영상을 이용하여 추출되는 공간정보의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 지배적인 등록오차는 주로 영상 내 객체의 경계를 따라서 존재한다는 가정 하에, 경계강도 영상을 이용하여 등록오차를 추출한다. 추출된 등록오차의 지역적 분포특성을 고려하여 고해상도 영상 간 지형 불일치를 최소화하는 정밀 등록 기법을 제안한다. 제안 기법을 평가하기 위해, 고해상도 다중시기 광학위성 영상을 이용하여 실험지역을 구성한다. 등록오차 기반의 정밀 등록 기법 적용 결과와 수동으로 수행한 등록 결과와의 정량적/정성적 비교평가를 통해 제안 기법의 우수성을 판단하고자 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권10호
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• pp.785-791
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• 2011

본 논문에서는 소형 선박용 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU) 개발에 적합한 MEMS(Micro-Electro Mechanical System) 기반의 관성 센서 평가와 선정에 관하여 기술했다. 먼저, 오일러 공식에 기초한 관성 센서의 오차 모델과 잡음 모델을 정의하고, 앨런 분산(Allan Variance) 기법과 몬테카르로(Monte Carlo) 시뮬레이션 기법을 도입하여 관성 센서를 평가하였다. ADIS16405, SAR10Z, SAR100Grade100, LIS344ALH, ADXL103 등 다섯 가지 관성 센서에 대한 평가결과, ADIS16405의 자이로와 가속도계를 조합한 경우 오차가 가장 작게 나타났는데, 600 초 경과시 속도 오차의 표준편차가 약 160 m/s, 위치 오차의 표준편차가 약 35 km로 나타났다. 평가를 통해 ADIS16405 관성 센서가 IMU 구축에 최적임을 알았고, 이러한 오차 감소 방법에 대해서 참고문헌을 조사하여 검토하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제5권1호
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• pp.71-80
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• 1997

본 연구에서는 통계적 오차분석 이론 연구와 미국 지도 정확도 기준분석을 통하여 우리나라의 지형조건에 적합한 지도위치 정확도 기준을 축척 1:50,000 지형도에 대해 제시하였다. 선형오차확률(LEP)이론과 원형오차확률(CEP)이론을 지도 정확도 평가기법에 적용하고, 위치오차에 대한 신뢰구간을 90%로 설정하여 추정한 오차를 정확도 평가기준이 되도록 하였다. 제안한 평가기준과 평가방법의 타당성을 확인하기 위하여 도로의 교차점, 식생의 경계점, 산의 정상, 독립건물 등 관측점(60점)의 위치를 선점하였다. 각 관측점에 대하여 GPS로 측량하여 기준좌표자료를 획득하고, 항공사진으로부터 제작된 수치지형도와 위성사진으로부터 제작된 수치지형도 및 기존의 축척 1:50,000 지도의 위치정확도를 시험평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.104-104
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• 2016

소규모 하천에서의 평수기 유량 측정은 일반적으로 지점식 초음파 유속계, 프로펠러 유속계 등을 활용해 도섭법으로 측정된 유속 측정성과를 기반하여 유속-면적법으로 산정된다. 유속-면적법으로 측정된 유량 측정 성과는 횡방향 측선의 수, 수심방향 측점의 수, 측정 시간, 수심 등 제반 측정 인자에 의해 영향을 받고 유량 불확도는 각 인자 별 오차에 영향을 받는다. ISO 748 (2007)과 ISO 1088 (2007)은 유속-면적법 적용방법, 현장 측정 가이드라인, 불확도 인자 별 적용 요건에 따른 오차, 최종 유량 불확도 산정 기법을 제시하였다. 따라서, 국내외 유량조사 기관에서는 유속면적법을 적용할 경우, ISO에서 제시된 인자 별 오차 및 유량 불확도 산정 기법을 기반으로 유량 불확도를 산정해왔다. ISO 748과 1088은 다양한 규모의 실제 하천에서 관측된 자료를 기반으로 횡방향 측선 수, 수심방향 측점 수 (2점법, 3점법 등), 측정 시간 등과 관련된 인자 별 오차를 표로 상세하게 제시하였고 실무에서는 별도 추가 검증없이 사용해 왔다. 그러나, ISO에서 유속-면적법 유량 측정 불확도를 평가하기 위해 사용된 측정자료는 유량을 제어하기 힘들고 유속 측정 상황이 유출 조건 별로 상이한 현장 자료를 기반으로 하였고, 상대적으로 정확도가 낮은 프로펠러유속계를 기반으로 1960년대에 관측된 자료들을 주로 활용하여 도출되었다. 따라서, 본 연구에서는 기존 ISO에서 제시한 유속-면적법에 필요한 인자들의 오차를 정밀 실규모 실험을 통해 재산정하여 기존 ISO 748과 1088에서 제시한 인자별 오차의 적정성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 흐름을 안정적으로 통제할 수 있는 건설기술연구원 안동 하천실험센터의 완경사수로(A2)에서 정상상태의 폭 7m, 수심 1m, 유속 약 1m/s의 흐름을 유지한 후, 유속 측정 정확도가 우수한 micro-ADV를 활용하여 공간적으로 매우 정밀하게 유속을 측정하고, 수심은 Total Station을 기반으로 흐름 발생 전에 정밀 측정하였다. 오차 분석 결과, ISO 규정에서 제시한 오차와 본 실험의 결과로 도출된 인자들의 오차는 상당한 차이를 보였다. 따라서, 본 연구 결과로 도출된 유속-면적법의 인자 별 오차는 실험이 수행된 소하천 규모의 하천에서 도섭법으로 산정된 유량의 불확도를 평가할 경우에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.507-510
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• 2004

본 논문에서는 다채널 음향 시스템에서 라우드 스피커 이외의 위치에 가상음상을 정위시킬 때 발생되는 음상정위 오차 및 음색왜곡을 최소화 시키는 패닝기법을 제안한다. 기존 패닝기법의 음상정위 성능을 평가하기 위해 방향심리인자를 도입하고[1], 음색왜곡을 평가하기 위해 머리전달함수를 이용하여 실제 음원과 가상 음원과의 주파수특성 차이를 분석하였다. 이러한 객관적 성능분석을 통해 음상정위 오차 및 음색왜곡을 줄일 수 있는 새로운 패닝기법을 제안한다. 향상된 다채널패닝기법은 스테레오 및 서라운드 믹싱콘솔, 음향 편집 프로그램, 음장 재생기, 가상 서라운드 디코더 등 녹음 및 재생 전 분야에 걸쳐 사용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.99-99
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• 2018

기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.185-194
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• 2023

군 무기체계에 널리 적용되는 4축 스트레인 게이지는 열악한 온도와 진동조건에서 운용되기 때문에 오차가 커지게 되고, 오동작을 일으킬 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 군 무기체계에 적용되는 4축 스트레인 게이지의 오차에 대한 신호처리 소프트웨어 기법을 제안한다. 첫째, 주위 온도에 따른 스트레인-게이지의 오차와 신호처리회로의 오차를 평가하고 분석하였고, 둘째, 스트레인-게이지의 오차를 개선할 수 있는 불감대 영역과 오프셋 영역의 처리에 대한 소프트웨어 기법을 제안한다. 소프트웨어 기법을 적용한 실험결과는 온도시험과 운용시험에서 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다. 따라서, 제안한 소프트웨어 기법은 타당하므로, 스트레인-게이지를 사용하여 시스템을 설계할 때 주위 온도와 진동에 따른 오차 개선에 유용한 정보로 사용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.33-34
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• 2012

무선 센서 네트워크의 다양한 응용에 있어 센서 노드의 지리학적 위치 측정은 매우 중요하다. 이를 위해 비-거리(Range-Free) 기반 위치 측정 기법에 대한 연구가 활발하게 진행 중이며, 비 균일 네트워크 환경에서 위치 정확도를 향상하기 위한 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법이 제안되었다. 밀집 확률 기반의 위치 측정 기법에서 추정 거리 산출 시 노드 통신 반경 내 1-홉 거리는 모두 동일한 값을 갖는데 이는 반경 내 가까운 이웃 노드와 먼 이웃 노드가 있어도 모두 같은 거리로 추정하기 때문에 위치 측정 시 오차가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 각 노드마다 거리 추정 후 센싱 반경을 조절하여 2차 지역 거리 평가를 통해 센서의 위치를 측정하는 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 측위 정확도가 크게 향상되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1536-1540
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• 2010

자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.197-198
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• 2008

본 논문에서는 신경망의 가중치와 정보이론을 이용한 속성선택 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 정보이론의 상호정보량을 이용하여 각 속성들의 중요도를 평가한 후 중요도가 높은 속성들만을 선택하여 신경망의 입력으로 사용한다. 신경망의 입력으로 선택된 속성의 가중치에 대한 평가를 통하여 오차에 큰 영향을 미치는 속성들을 순차적으로 제거하여 가장 우수한 속성들을 구한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 패턴 분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.