수자원이 우리 생활의 전반적으로 중요한 역할을 차지하면서 댐의 효율적인 운영과 안정적인 용수공급에 대한 연구는 지속적으로 수행되어지고 있다. 1990년대 이후 비선형적인 특성을 잘 모의하는 장점을 가진 인공신경망(ANN)을 이용하여 유입량 예측에 대한 많은 연구가 수행되었다. 하지만 ANN 모형을 포함한 회귀모형은 월 강우 및 유입량의 예측에 대해 간편하게 사용을 할 수 있지만, 예측의 정확성에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 ANN 모형과 회귀모형의 예측오차를 후처리 과정을 통하여 오차를 줄임으로써 예측모형의 성과를 향상시키는 방법을 제안하였다. 연구지역은 금강수계의 대청댐 유역으로, 1982년 9월부터 2005년 12월에 해당하는 유역 내 11개 지점의 강우관측소에서 관측한 월 강우와 댐 유입량을 수집하여 모형을 구축하였다. 강우량과 유입량 자료에 대해 자기상관함수와 교차상관함수를 이용하여 입력변수를 결정하였고, 정규화를 통한 전처리 과정을 거쳐 ANN 모형과 회귀모형을 이용한 예측모형을 구축하였으며, 예측성과의 향상을 위하여 군집 분석을 이용하여 오차를 재조정하였다. 이러한 오차 후처리 과정을 포함한 모형은 RMSE와 상관계수를 이용하여 비교 평가한 결과, 예측성과를 약 40% 정도 향상시켰다.
본 연구의 목적은 원예작물을 대상으로 밭에서 바이오차 시용에 따른 토마토 재배 시 바이오차의 적정 시용비율을 구명하고, 탄소 격리량을 산정하는 것이다. 바이오차는 0.01%, 0.03%, 0.05% 및 0.07%(w/w, 토양/바이오차)로 구분하여 처리하였으며, 비료는 N-P-K, 20.4-10.3-12.2kg $10a^{-1}$를 기비와 추비로 나누어 시용하였고, 돈분퇴비는 $440kg\;10a^{-1}$를 기준으로 전량 기비로 투입하였다. 토양 이화학성의 결과를 보면 토양중의 $NO_3-N$함량은 바이오차 처리 9일 후 가장 높게 나타났지만 처리간 유의성은 없었지만(p>0.05) NH4-N 함량은 바이오차 처리 후 14일 후 바이오차 처리구에서 낮게 나타났다. 토양중의 $P_2O_5$ 함량은 바이오차 처리 후 19일 후 0.01%를 제외한 바이오차 처리구에서 낮게 나타났다. 토양 중 $K_2O$ 함량은 바이오차 처리 후 6일 때 대조구와 비교하였을 때 0.01%와 0.03%가 높게 났다. 하지만 다른 처리구와 비교 하였을 때 유의차가 인정되지 않았다. 질소 효율성을 보면 0.05%에서 가장 높았으며, 또한 토마토 생육도 바이오차 처리량에 관계없이 좋았다. 바이오차 0.05% 시용구에서 질소 효율성 및 토마토 생육과 수량이 가장 높게 나타났다. 바이오차 투입량 변화에 따른 탄소 격리량 산정에서는 0.03% 처리에서 $2.83mg\;kg^{-1}$으로 가장 높게 나타났지만, 토마토 수량 측면에서 바이오차 적정 시용비율은 0.05%라고 판단된다.
본 논문에서는 GPS 편차 정보를 이용하여 도로 네트워크 지도 제작시 불가피하게 발생하는 오차를 탐지하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수십에서 수백 킬로미터 범위에 위치한 노드들이 공통적인 GPS오차를 겪는다는 점에 착안하고 있으며 각 도로 네트워크의 차량들이 동시간에 보고하는 위치 좌표를 이용하여 맵 매칭을 수행한 후 해당 시간스탬프의 오차를 계산한다. 이 오차를 이용하여 각 위치 좌표들를 보정한 후 다시 맵 매칭을 수행하여 맵 매칭의 오류가 한계치 이하라면 보고된 위치에 해당하는 도로들은 정확하게 플롯되어 있음을 알 수 있다. 이와 같은 통계들이 오랜 시간동안 쌓인다면 별도의 장비나 통신채널을 사용하지 않고 소프트웨어만으로 도로망 지도의 정확성을 검증할 수 있다.
본 논문에서는 원영상의 주파수특성 성형에 의한 오차확산 영상이진화 기법을 제안하였다. 오차확산에 의한 영상이진화 처리에서 이진화영상에 내재하고 있는 에지정보의 열화를 감쇄하기 위한 방법으로 원영상의 주파수특성을 활용하는 기법을 도입하였다. 주파수특성은 원영상에서 수평방향과 수직방향으로 얻고, 이들 각각에 가중치를 부여하였다. 수평과 수직의 주파수특성을 성형한후, 영상이진화 기법에서 양자화처리 수행시 이를 활용하였다. 주파수특성 성형을 위한 필터는 2종을 제안하여 적용하였다. 제안한 필터를 적용한 오차확산 영상이진화 처리를 수행한 후, 실험결과를 고찰시 이진화영상의 평탄영역은 기본특성을 유지하면서 에지정보의 특성이 부각되는 주관적인 화질특성이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
나로우주센터의 발사통제시스템은 우주발사체의 비행궤적과 상태정보를 감시하기 위하여 지상추적시스템(추적레이더 2대, 원격자료수신장비 4대, 광학추적장비 1대)으로부터 정보를 받아 처리한다. 각 추적장치는 주로 다중경로나 클러터, 전파굴절에 의해 자체 오차를 나타내고 있어 전송된 정보들 중 하나만을 이용해서는 우주발사체의 실제 궤적을 판별할 수 없다. 본 논문에서는 취득된 추적자료의 후처리를 통해 우주발사체 비행궤적을 생성해내는 방법을 제시한다. 본 후처리 알고리즘은 크게 대기의 전파굴절에 따른 오차를 보정하는 부분과 다중센서 정보를 융합하는 부분으로 나뉘며, 효과적인 센서 융합을 위해 등가속 운동모델에 기반한 분산식 칼만필터를 구성하였다. 실측 자료의 후처리 적용 결과, 어떤 단일 센서에 의한 것 보다 오차가 최소화된 발사궤적을 얻을 수 있었다.
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 굴절력 측정 알고리즘을 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터, 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행하여 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔준 후 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통해 신호를 강조함으로써 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이게 된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
본 논문에서는 이동 통신용 단말기에 주로 사용되는 RF-chip inductor의 자동 외관검사를 위한 시스템 개발에 필요한 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상취득 후 처리과정에서 동적 이진화 방법, 가산투영 등 영상처리에 관련된 방법을 이용해 코일 부분과 코어부분을 분리한 후 세선화 방법, 라벨링 방법 등을 적용하여 분리된 코일부분에 대해 코일의 감긴 회수와 피치간격의 불균일 검사를 수행하고 기준값 이상의 오차를 갖는 소자를 불량으로 처리하는 보다 개선된 처리방법을 제안하였으며 모의실험을 통해 성능을 검증하였다.
The objective of this study is to estimate and to compensate far the volumetric error of a workpiece influenced by the geometric error of a machine tool. In this paper, the volumetric error is defined and the error synthesis model is presented. Then, the volumetric error of workpiece is calculated and compared through the simulation, and a new tool-path is generated to compensate for the error in the post-processor of CAM system using the error synthesis model. By this method, the error is compensated without modification or replacement of a machine tool being in use.
본 연구는 토양 칼럼에 벼를 재배하면서 바이오차 팰렛처리에 따른 침출 수 및 토양 중의 작물 양분 이동 동태를 구명하기 위해 수행하였다. 칼럼 실험을 위한 시험구 처리는 돈분퇴비처리구를 대조구, 100% 돈분퇴비 팰렛구, 바이오차 팰렛 그리고 완효성비료 처리구로 구성되어있다. 연구 결과로서, 침출수 중의 $NH_4-N$의 농도는 이양후 35일을 정점으로 점차적으로 감소하였으며, $NO_3-N$의 농도는 이양 후 63-98일 사이에 가장 높게 관측 되었다. 침출수 중의 돈분 팰렛 및 바이오차 팰렛 처리구에서 $PO_4-P$의 농도가 가장 낮게 나타났다. 침출수 중의 K의 함량이 대조구에서 가장 높게 보인 반면, 완효성비료 처리구에서 가장 낮게 나타났다. 토양의 깊이별 $NH_4-N$의 농도는 40-60cm사이가 가장 높게 났으며, 돈분 팰렛 처리구를 제외하고 처리구 간에 유의차가 없었다. 또한 토양 깊이가 깊을수록 $NH_4-N$의 농도가 높게 관측 되었다. 반면에 $PO_4-P$의 농도는 완효성비료 처리구를 제외하고 토양깊이가 깊을수록 낮게 나타났다. 대조구에서 $PO_4-P$의 농도가 가장 높았다. 토양중의 가리의 이동 패턴은 대조구와 돈분 퇴비 팰렛구, 그리고 바이오차 팰렛구와 완효성처리구가 비슷한 것으로 나타났다. 그러므로 벼 재배 시 바이오차 팰렛을 시용함으로쎄 식물 양분 이동에 의한 손실을 줄일 수 있는 것으로 사료 되다.
항공기 탑재형 SAR에서 요동보상 후 남아있는 잔여 오차 및 공간 가변적 오차 등으로 인해 품질이 저하된 SAR 영상을 보상하기 위한 분할처리 기반 자동초점 기법을 제시한다. Spotlight SAR는 공간 분할하고, Stripmap SAR는 시간 분할한 뒤, 분할된 데이터에 대해 영상을 생성한 후, 추정된 오차의 적합성 분석과정이 포함된 구역 자동초점 기법(Autofocus)를 수행한다. 또한 분할된 영상에서 위상오차 추정이 되지 않아 보상이 되지 않는 경우에는 인접한 분할 영상의 위상오차에 가중치를 부여하여 보상하는 과정을 통해 전체 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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