• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 한국수정란이식학회:학술대회논문집
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• 한국수정란이식학회 2007년도 춘계학술세미나 및 워크숍
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• pp.39-50
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• 2007

본 연구에서는 소의 체외 수정란에 대해 Y 염색체 특이 DNA 표지를 이용하여 FISH 기법으로서 수정란의 성감별을 수행하고 이를 이식하여 산전 성감별 개체 생산을 시도하였다. 본 연구에 이용된 Y-염색체 특이 DNA probe는 bovine male specific DNA로 알려진 btDYZ-1의 385bp 단편으로 제작하였고, Dig-PCR 방법으로 labeling하였다. 수정란의 성감별은 IVF로서 생산된 $8\;cell{\sim}blastocyst$ 단계의 수정란을 공시하고 이들로부터 단일할구를 생검하여 분석하였다. 생검 방법은 투명대를 laser로 drilling하고 $1{\sim}2$개의 할구를 squeezing하여 분리하였으며 demi-embryo는 1일간 재 배양하여 배반포기 단계에서 이식하였다. 우선, 본 probe의 신뢰성을 검정하기 위하여 생검된 할구는 FISH 기법으로 Y 염색체 존재 여부를 판단하고, 이의 demi-embryo는 재 배양하여 중기상을 유도하여 핵형분석한 후 비교 검토한 바 97.6%의 일치율을 나타내었다. 한편, 수정란에서 성감별을 위한 FISH의 적용 여부를 검토하고자 총 3937개의 공시란 중 3657개(93%)가 분석이 가능하였고, 이들 중 45.8%가 Y 염색체 특이적 접합 발현 양상이 나타났다. 본 결과를 토대로 경남 진주 인근 지역 농장의 15두의 소를 대상으로 성 감별 수정란을 이식한 결과, 7두가 임신한 것으로 확인되었고 이들 중 5마리가 출산하였다. 뿐만 아니라 출산된 송아지들은 모두 예견된 성과 100% 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 적용한 FISH 기법은 수정란의 성감별에 효율성이 높고 매우 높은 정확성을 나타냄에 따라 실질적으로 성감별 수정란의 대량생산이 가능할 것으로 사료되며, 농가차원에서 산업적 실용화가 될 수 있을 것으로 기대한다.twork descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다 더욱

• 한국가금학회지
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• 제43권4호
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• pp.229-233
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• 2016

본 실험은 국내 외에서 시판 중인 계란검사장비 3종인 레이저형, 탕침형 그리고 초음파형의 성능을 평가하고자 실시하였다. 실험에 사용한 신선란은 단일 계군에서 산란한 특란을 선발하여 사용하였다. 실험 1에서는 동일한 계란을 순차적으로 3종의 장비를 이용하여 분석하였다. 실험 2에서는 동일한 계란을 순차적으로 2종의 장비를 이용하여 분석하였으며, 실험 3에서는 동일한 계군에서 산란한 계란 200씩을 각각의 할란검사장비를 이용하여 난질을 분석하였다. 분석항목으로는 난중, 농후난백높이, 호우유닛 그리고 난황색을 측정하였다. 실험 1과 2에서는 장비에 따른 난중의 차이는 발견되지 않았지만, 농후난백 높이와 호우유닛의 수치가 초음파형에서 가장 높았으며, 그 다음으로 탕침형, 레이저형순으로 조사되었다. 동일한 계군에서 산란한 계란을 각각 할란검사장비를 이용하여 분석한 결과, 난중에서는 차이가 없었지만, 초음파형에서 가장 높은 난백고와 호우유닛을 나타내었다. 하지만 난황색은 레이저형에서 가장 높은 결과를 나타내었다. 결론적으로 신선란을 대상으로 조사한 할란검사장비의 난질평가 결과는 장비에 따른 차이가 있는 것으로 조사되었다. 비록 장비간의 상관계수는 높게 계산되었지만, 동일 계란에 따른 호우유닛 결과는 장비에 따른 편의(bias)와 넓은 신뢰한계를 나타내었다. 이러한 결과는 호우유닛이 높은 신선란을 대상으로 품질을 평가한다면 어떤 장비를 사용하더라도 계란의 품질 등급에는 차이가 없겠지만, 일정기간 저장되어 호우유닛이 떨어진 계란을 대상으로 품질을 평가한다면 장비에 따라서 계란 등급에 차이가 날 수 있는 것을 의미한다. 하지만 본 연구에서는 동일한 계란을 할란 후 순차적으로 측정하여, 난황과 난백 시료 이동에 따른 기계적인 오차를 고려할 수 없기 때문에 향후 이러한 방법을 보완하여 할란검사장비의 성능을 평가할 수 있는 기법의 개발이 필요하겠다.

• 한국농림기상학회지
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• 제7권2호
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• pp.132-140
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• 2005

본 연구에서는 기존의 지위지수 추정식의 문제점을 보완하기 위해 수치 산림입지도에서 추출한 28개 입지환경 인자 중에서 몇 가지 인자만으로 구성된 최적의 조합에 의해 지역별 주요수종에 대한 지위지수 추정식을 개발하고자 하였다. 본 연구결과에서 도출된 지위지수 추정식에서 채택된 수종별 입지환경 인자는 $4\~5$개로 소수이지만 추정식의 설명력을 나타내는 결정계수가 0.90 이상으로 높은 추정능력을 보였다 이와 같이 개발된 지역별$\cdot$수종별 지위지수 추정식에 대하여 권역별로 수집한 수종별 독립자료를 사용하여 모형의 평균 편의, 정도, 표준오차 등의 3가지 평가통계량에 근거한 검증결과 본 연구에서 도출된 지위지수 추정식의 실용성을 입증할 수 있었다. 지위지수 추정식의 검증결과를 보면 전반적으로 본 연구에서 개발된 수종별 지위지수 추정식의 평가통계량은 낮은 것으로 판명되어 실제 적용하는데는 문제가 없는 것으로 평가되었다. 따라서 본 연구에서 개발한 지역별 주요 수종의 지위지수 추정식은 몇 가지의 입지환경 인자만으로도 지역별 특성을 고려한 수종별 지위지수를 추정할 수 있는 것으로 판명되어 앞으로 활용가치가 높을 것으로 평가된다 특히 본 연구에서 얻어진 결과는 수종별 적지판정과 이를 통한 산림의 경영 및 관리에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 개발된 지위지수 추정식과 산림입지도면의 데이터를 이용하면 지위지수 추정의 전산화가 가능할 것으로 판단되며, GIS 기법을 이용한 적지적수 선정 프로그램의 알고리즘에 수종별 적지분석을 위해 본 연구에서 조제한 지위지수 추정식을 적용하면 보다 정확한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다. 하지만 본 연구에서는 일부 수종에 대한 지위지수 추정식을 개발하였기 때문에 실제 적용에는 한계를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해서는 앞으로 충분한 입지환경 인자에 대한 자료를 확보하여 다양한 수종에 지위지수 추정식을 개발하는 작업이 이루어져야 하며, 이를 통해 입지조건에 따른 적지적수 선정 문제를 해결하기 위한 노력을 지속해야 할 것이라고 생각된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.99-120
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• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.111-120
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• 2017

본 논문에서는 해저 퇴적물 분류를 위한 특징 추출 기법을 제안하고 검증한다. 기존 연구에서는 주파수의 영향이 없는 반사계수를 이용하여 퇴적물을 분류해 왔다. 그러나 해저 퇴적물의 음향 감쇠계수는 주파수의 함수이며 퇴적 성분에 따라 서로 다른 특성을 나타낸다. 따라서 주파수에 따른 감쇠계수 변화량을 이용하여 특징벡터를 생성하였다. 감쇠계수 변화량은 Chirp 신호에 의해 생성된 두 번째 층 반사신호를 이용하여 추정한다. Chirp 신호의 다중대역 특징이 다차원 벡터를 형성하기 때문에 기존의 방법에 비해 우수한 특성을 갖는다. 반사계수에 의한 분류 성능과 비교하기 위해 선형 판별 분석법 (LDA, Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 차원을 축소하였다. Biot 모델을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고 Fisher score와 MLD(Maximum Likelihood Decision)를 기반의 분류 정확도를 이용해 제안된 특징을 평가하였다. 그 결과, 제안된 특징은 반사계수에 비해 높은 변별력을 보이며, 측정 및 깊이 추정오차에도 강인한 특성을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.62-73
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• 2010

조류는 복잡한 생태계의 상태를 평가하는 대표적인 생물 지표종으로써, 서식지 관리를 통한 효율적인 보전이 필요하다. 이에 본 연구는 창원시를 대상으로 산림성 조류의 서식지에 영향을 미치는 서식지 변수를 GIS기법으로 추출하여 서식지 예측 모형을 제시함으로써 향후 서식지 보존을 위한 유용한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구결과, 135지점에 출현한 산림성 조류는 총 5목 15과 26종 922개체로 나타났다. 또한 산림성 조류의 종다양도를 종속변수, 서식지 변수들을 독립변수로 하여 서식지 예측모형을 구축한 결과, '식생지수', '계곡으로부터의 거리', '혼효림으로부터의 거리', '밭 면적' 등 4개의 변수가 유의성을 가지는 것으로 분석되었으며, 이들의 설명력은 51.3%로 나타났다. 다음으로 모형의 정확도를 검증한 결과, 상관계수 0.735, 절대평균오차비율(MAPE) 20.7%로 비교적 합리적인 예측으로 판단되었으며, 구축된 모형을 활용하여 서식지 예측지도를 제작하였다. 이 지도는 현장조사를 근거로 조사되지 않은 지역의 종다양도를 예측 할 수 있어 향후 서식지 보존을 위한 전략수립에 유용한 기초자료로 활용 가능하리라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.996-1000
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• 2005

본 연구에서는 마포대교 확장 공사의 인해 일부 교각의 우물통 기초 주변 하상변화와 세굴 현상을 파악하기 위한 심도추정 방법으로 현재 다양하게 토목분야에서 적용되고 있는 치하투과레이더 탐사기법을 사용하였다. 교각 우물통 주변의 안정적인 GPR 탐사를 수행하기 위한 보조장비를 고안하여 마포대교 P6의 우물통 주변을 2004년 6월(1차)과 2004년 10월(2차)에 걸쳐 탐사를 실시하였으며, 탐사 기간 중 약 12,000 cms의 유출량이 발생하여 국부세굴과 하상 변화 가능성을 충분히 검토 할 수 있을 것으로 판단되었다. 수집된 자료를 통해 양질의 자료 획득을 위해서 자료의 보정 과정을 마친 후 각각의 구간에 대해서 1, 2차 탐사된 두 개의 자료를 비교 분석하였다. 전구간의 반사파를 이용하여 기존의 연구결과에서 얻어진 반사파의 양상(Beres and Haeni, 1991)과 비교한 결과 하상 표면은 미사 혹은 실트로 구성되어 있고 주요한 하상 하부 매질은 전석(boulder), 호박돌 등으로 이루어져 있었다. 그리고 1차 및 2차 탐사 자료와 DATAPCS의 세굴센서가 설치된 측점을 기준으로 심도 및 위치 보정을 한 결과 큰 오차는 발생하지 않았으며, 400 MHz 안테나를 활용하여 최대수심 약 10 m 이상 하상을 탐사할 수 있었다. 수심이 깊은 구간은 하상과 가까운 위치에서 탐사를 실시하여 양질의 하상 변화 양상을 파악할 수 있어 하상 재료의 정성적인 평가를 높일 수 있도록 하였다. 마포대교의 탐사 대상 교각 우물통 주변은 계획홍수량의 1/3 수준으로 비교적 적은 홍수량이 발생한 2004년의 호우사상으로 인해 일부구간이 약 $10\~20\;cm$ 정도의 퇴적과 세굴 영향이 나타난 것을 제외하고는 유의할 만한 세굴과 하상 변화가 발생하지 않고 매우 안정적인 상태를 보이고 있으며 되메움이나 두드러진 퇴적층의 양상 또한 확인할 수 없었다. 대상구간에 설치한 유속계 최대유속이 2.0 m/s 이상 발생하였지만 우물통 주변의 자갈 및 호박돌 등과 같은 평균입경이 큰 유사의 이동에 절대적인 한계유속을 초과하지 못한 것으로 판단된다. GPR 탐사의 적용 한계성을 극복한 본 연구는 홍수 전$\cdot$후의 하상변화 및 최대세굴심, 되메움 깊이 및 범위 등의 세굴현상을 현장탐사를 바탕으로 현재 다양하게 적용하고 있는 세굴 실험식과 비교 분석함으로써 우물통 주변의 효율적인 세굴 보호 대책을 강구하는 목적으로 그 활용성을 증대할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.153-163
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• 2003

본 논문에서는 기하학적인 3차원 모델을 사용하지 않고 정면이 얼굴 영상 및 2차원 메쉬만으로 얼굴의 포즈 변형을 수행하는 영상기반 렌더링(Image Based Rendering; IBR) 기법을 제안한다. 3차원 기하학적 모델을 대신하기 위해, 먼저 표준 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상에 대한 표준 메쉬를 작성한다. 합성하고자 하는 임의의 인물에 대해서는 주어진 정면 얼굴 영상의 메쉬만을 작성하고, 그 밖의 메쉬는 표준 메쉬 집합을 근거로 자동 생성된다. 그런 다음, 메쉬 제어점들의 중첩 및 역전을 허용하도록 개선한 역전가능 메쉬워프 알고리즘(invertible meshwarp algorithm)을 이용하여 얼굴의 입체적인 회전 변형을 수행한다. 또한, 눈이나 입의 개폐 변형도 동일한 워핑 알고리즘으로 구현한다. 얼굴 변형 성능을 평가하기 위해, 총 10명으로부터 머리를 수평으로 회전하면서 동영상을 취득한 후, 실제 영상과 변형 영상마다 양 눈의 중간 위치인 기준점에서 각 특징점까지의 거리를 계산하여 평균 차이를 구하였다. 그 결과, 기준점에서 입의 중간 위치까지의 거리에 비해 약 7.0%의 평균 위치 오차만이 발생하였다.