초고속 영상 기법의 Echo Planar Imaging과 Spiral Scan Imaging 기법은 자기장의 inhomogeneity에 영향을 많이 받게 된다. 본 논문에서는 자기장의 inhomogeneity를 보정하는 기능인 shimming 기능을 자동으로 실행할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 자기장의 inhomogeneity를 보정하기 위해서 자기장에 생성될 수 있는 spherical harmonic function중 1차에 대해 보정을 시도하였고, 기존의 알고리즘보다 뛰어난 결과를 얻을 수 있었다.
범국가적으로 지리정보시스템(GIS : Geographic Information System) 구축작업이 활성화되고 있는가운데 정부에서는 국가정보화 기반조성 차원에서 전국에 걸친 국가기본도 수치지도화 사업을 추진하고 있다. 국가기본도는 설비관리용 GIS를 구축하려는 국내 각 수요기관에서 활용되어져 GIS DB구축작업이 용이해질 것으로 예상되지만, 국가기본도에서는 각 기관에서 관리하고자 하는 모든 설비정보가 포함되어 있는 것은 아니므로 세부적인 관리대상설비의 추가 입력작업이 필요하다. 설비정보 입력은 대체적으로 각 기관에서 자체 보유하고 있는 설비도면을 기준으로 수행되지만 국가기본도와 설비도 간에는 기초 도면에 다름에 따른 설비위치 상대오차가 발생된다. 국가기본도 사용을 전제할 때 이러한 문제점은 피할수 없는 현상이며, 상대위치를 보정시키면서 관리대상 설비를 입력하려면 많은 예산과 인력이 소요될것으로 예상된다. 배전설비관리 GIS를 구축하고자 하는 한전에서는 이를 효과적으로 해결하고자 기초도면 변경에 따른 설비위치 자동보정기법을 연구하여 이를 기반으로한 시스템 개발을 완료하였다. 개발된 시스템의 정확도 및 실용화 가능성을 확인하기 위해 설비위치의 기준이 되는 전력주를 대상으로 샘플지역을 선정하여 자동보정을 실시하였으며, 현장실사를 통한 검증을 실시한 결과 약 94.6%에 달하는 보정 결과 만족도를 얻을 수 있었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.3B
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pp.302-314
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2001
많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.05a
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pp.60-63
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2002
자동 변속기 차량은 여러 가지의 장점을 지니고 있으며, 쉬프트 맵의 특징이 수동 변속기 차량과는 달리 이미 규정된 패턴을 따른다 하지만 킥 다운, 킥 업, 리프트 풋 업 등의 현상이 어느 운전자에게나, 어떤 주행 상황에서나 일괄 적용되고 있기에 불만스러움을 느끼는 운전자가 있을 수 있다. 이에 본 논문에서는 지능형 자동 변속 시스템의 변속 결과에 따른 운전자의 불만 정도를 고려하고 다음 변속에 반영하도록 고안한 만족도 보정 기법을 제안하고자 한다 만족도 평가는 변속이후 운전자의 조작을 관찰하며, 불만족 정도에 따라 최종 쉬프트 선도의 조정을 결정하도록 고안하였으며, 변속 시스템의 변속 결정과 운전자의 스로틀 및 브레이크 조작을 입력으로 한 신경 회로망을 구성하여 학습하였다
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.3
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pp.41-48
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2012
Using multi-sensor or multi-temporal high resolution satellite images together is essential for efficient applications in remote sensing area. The purpose of this paper is to estimate geometric difference of translations between high-resolution optical and SAR images automatically. The geometric and radiometric pre-processing steps were fulfilled to calculate the similarity between optical and SAR images by using Mutual Information method. The coarsest-level pyramid images of each sensor constructed by gaussian pyramid method were generated to estimate the initial translation difference of the x, y directions for calculation efficiency. The precise geometric difference of translations was able to be estimated by applying this method from coarsest-level pyramid image to original image in order. Yet even when considered only translation between optical and SAR images, the proposed method showed RMSE lower than 5m in all study sites.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.21-23
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2000
공간 데이터베이스 시스템에서 객체간의 인접성을 유지해야하는 공간 객체의 갱신 연산 수행시, 이와 인접한 공간 객체들은 의미적 무결성을 상실하게 된다. 이러한 의미적 무결성을 만족하기 위해서는 수작업으로 무결성을 유지하는 수동적 무결성 유지 방법보다 사용자 편의성을 위해 자동 보정 연산의 지원이 필요하다. 본 논문에서는 공간 객체의 갱신 연산 수행시 인접한 공간 객체간의 의미적 무결성을 지원하기 위한 능동적인 공간 연산 트리거를 제안한다. 제안한 기법은 무결성 제약조건 검증 단계에서 인접한 공간 객체에 대한 자동 보정 연산을 수행하여 객체간의 의미적 무결성을 유지한다. 제안한 기법의 지원을 위해 무결성 제약조건은 레이어, 공간 객체의 순서로 기술하며, 무결성 검증 단계는 공간 객체, 레이어 순으로 제약조건 검사를 수행한다. 능동적 공간 연산 트리거는 레이어 제약조건 검증 단계에서 갱신연산에 대해 공간 위상 추출연산을 포함한 확장된 SQL을 사용하여 무결성을 유지하도록 한다. 능동적 공간 연산 트리거는 레이어 제약조건 검사와 공간 객체에 대한 자동 보정 연산의 수행을 통하여 인접성을 유지해야 하는 공간 객체들의 의미적 무결성과 사용자 편의성을 제공한다.
A laser docking system provides a centimeter-level accuracy distance from jetty mounted laser sensors in order to help a vessel to approach to a pier. It is very accurate & useful, whereas there are too many considerable problems. Laser sensors of the laser docking system need to be correctly positioned and installed on a jetty to allow for full range of vessels to be berthed and to consider loading condition and tidal variations. Above all, the laser docking system is expensive and its service coverage is limited. In order to solve these problems, CDGPS positioning method using GPS satellites has been proposed. This paper presents that, through RHDOP simulation, the previous CDGPS positioning method using only GPS satellites is not able to provide the continuous service with centimeter-level positioning accuracy. And this paper proposes a pseudolite-augmented positioning method for vessel docking in order to solve the problem of the continuous service on the previous CDGPS positioning method. In this paper, pseudolite is used to aid in CDGPS positioning. This paper shows that the proposed method can provides the continuous service through comparison analysis of RHDOP simulation results between the GPS satellite constellation and the pseudolite-augmented GPS satellite constellation. Furthermore, it is shown that the proposed positioning method satisfies the positioning performance required for vessel automatic docking at a test bed designed for performance evaluation.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1309-1311
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2013
본 연구에서는 의료 진단키트의 자동판독 시스템에서, 통제되지 않은 조명 환경에서도 정확한 색상 판별을 위한 ROI 영역 추출 기법과 조명 보정 기법을 고찰한다. 3단계로 세분된 ROI 추출 과정은 조명변화에 적응적인 배경영상 정보를 유지하고, 노이즈 제거와 에지 추출 과정을 포함한다. 진단 결과의 정량적 판별에 중요 지표가 되는 색상정보가 조명의 영향의 의해 왜곡되는 것을 보완하기 위하여 표본 추출된 학습데이터로부터 조명 보정 곡선을 생성한다. 20종류의 색상패턴을 대상으로 적용한 실험 결과를 통하여 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.
Ha, Ji-Hun;Kim, Yong-Hyuk;Im, Hyo-Hyuc;Choi, Deokwhan;Lee, Yong Hee
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.3
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pp.182-189
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2016
For high accuracy of forecast using numerical weather prediction models, we need to get weather observation data that are large and high dense. Korea Meteorological Administration (KMA) mantains Automatic Weather Stations (AWSs) to get weather observation data, but their installation and maintenance costs are high. Mini-AWS is a very compact automatic weather station that can measure and record temperature, humidity, and pressure. In contrast to AWS, costs of Mini-AWS's installation and maintenance are low. It also has a little space restraints for installing. So it is easier than AWS to install mini-AWS on places where we want to get weather observation data. But we cannot use the data observed from Mini-AWSs directly, because it can be affected by surrounding. In this paper, we suggest a correcting method for using pressure data observed from Mini-AWS as weather observation data. We carried out preconditioning process on pressure data from Mini-AWS. Then they were corrected by using machine learning methods with the aim of adjusting to pressure data of the AWS closest to them. Our experimental results showed that corrected pressure data are in regulation and our correcting method using SVR showed very good performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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