본 논문에서는 평면을 모델링하여 깊이 정보를 보정하고 부호화를 개선하는 방법을 제안한다. 먼저 보정하고자 하는 화소를 중심으로 수평, 수직 방향으로 최소 자승법을 이용하여 평면을 모델링한 후 예측 오차에 근거하여 예측된 평면이 적합한지 판단한다. 그 후 모델링된 평면상의 깊이 화소 값으로 보정한다. 제안된 방법을 통해 평면으로 이루어진 깊이 영상뿐만 아니라 다양한 깊이 정보를 가지는 깊이 영상에 대해서도 보정이 가능하다. 제안된 방법을 적용하여 부호화 성능을 나타내는 엔트로피 척도를 측정한 결과, 부호화 성능이 최대 80.2% 개선된 것을 확인하였다.
상해 천문대 Sheshan 관측소의 레이저 위성거리 측정기기를 이용하여 LAGEOS II위성에 대한 레이저 관측을 수행하여 총 1,838점을 얻었다. 관측된 거리 자료를 지상목표물 관측에 의한 관측기기 지연보정, 대기굴절 보정, 위성의 질량중심거리 보정, 일반 상대론적 보정과 지구 고형체 조석, 극 조석, 대양 조석을 포함한 조석보정을 통해 지연값을 결정하였는데 거리보정의 평균값은 19.12m이다. 결국 다항식 fitting 과 최소 자승법을 이용하여 계산한 관측값의 내부 정밀도 평균은 $\pm$7cm이다. 잡음을 제거하고 보정된 최종 관측점은 1,340점으로 관측점 총수에 대한 잡음비율은 27.1%이다.
교통량, 속도에 근거한 통행시간 추정은 국도교통관리체계(NHTMS)에서 운전자들에게 신속하고 정확한 교통상황에 대한 정보를 제공하기 위해 필요한 중요 작업이다. 이를 위해 기 구축된 교통시스템에서 수집된 교통량 데이터의 특징을 파악하고, 결측이 발생했을 때 원활한 교통정보 제공을 위한 실시간 보정 방법을 알아본다. 기존의 평균을 이용한 보정과 인근의 유사 검지기의 정상적인 데이터를 이용한 자기회귀 보정 등의 방법을 살펴보고 2000년도 국도 3호선에서 얻어진 실제 교통량 데이터에 적용하여 비교한다.
한전에서는 판매업무의 혁신을 기하기 위하여 지리정보시스템(GIS)을 운영기반으로 하는 신배전정보 시스템(NDIS : New Distribution Information System) 구축사업을 적극적으로 추진하여 현재 일부 지사 지점에서 시범운영중에 있으며, 향후 전국적인 운영확산이 예정되어 있다. NDIS에서는 국가기본도를 GIS의 기초도면으로 활용하고 있으나 DB구축시 기존 설비도면과의 상대위치오차가 발생되고, 설비가 누락 또는 오분류되어 있는 경우가 있어 이를 보정하는데 많은 노력이 드는 실정이다. 국가기본도 사용을 전제한 때 이러한 문제점은 피할 수 없는 현상이며, 한전에서는 이를 보다 효과적으로 해결하고자 배전설비에서 위치의 기준이 되는 전주를 중심으로 기초도면 변경에 따른 설비도면 보정기법연구와 시스템 개발을 수행하였다. 본고에서는 한전에서의 설비도 위치보정 적용환경과 함께 연구개발된 내용을 소개하고자 한다.
본 논문에서 제안하는 실내 위치기반서비스는 현행 송수신 통신에서의 움직이는 사용자를 대상으로 한다. 비콘의 주요 송출 신호인 RSSI 값을 이용하여 거리에 따른 비콘의 RSSI 값을 측정한다. 원거리에서 RSSI 값이 불안정하기 때문에 불안정한 신호를 보정하기 위해 RSSI 측정결과 필터링을 사용하여 원거리에 대한 값을 보정하는 알고리즘에 대해 설계 및 구현한다. 이를 위해 초기 단일파을 중심으로 실내측위가 이루어졌으며, 위치보정 및 오차범위에 대한 보정작업 역시 논의되었다.
One of the major limitations of productivity and quality in metal cutting is the machining accuracy of machine tools. The machining accuracy is affected by geometric errors, thermally-induced errors, and the deterioration of the machine tools. Geometric and thermal errors of machine tools should be measured and compensated to manufacture high quality products. In metal cutting, the machining accuracy is more affected by thermal errors than by geometric errors. In this study, the compensation device and temperature-based algorithm have been implemented on the machining center in order to compensate thermal error of machine tools under the real-time. The thermal errors are predicted using the neural network and multi-regression modeling methods. In order to compensate thermal characteristics under several operating conditions, experiments performed with five gap sensors and manufactured compensation device on the horizontal machining center.
한반도의 정밀관측을 목적으로 개발된 KOMPSAT-2위성의 영상을 활용하기 위해서는 촬영 시 발생하는 기하학적 왜곡의 보정이 필요하다. 본 연구에서는 지상기준점(Ground Control Point: GCP) 선택의 세 가지 특성을 각각 적용하여 기하보정을 하였다. 보정 영상의 정확도 검정을 위하여 수치지도(digital map)를 이용한 평균제곱근오차(Root Mean Square Error: RMSE)와 육안검사를 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상의 중앙은 선형 교차점을 선택한 방법이 가장 정확하였고, 가장자리는 건물의 모서리 또는 건물의 중심을 선택한 방법이 우수하였다.
센서 네트워크에서 발생하는 데이터를 저장하고, 효율적으로 질의를 처리하는 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로 데이터 중심 저장 기법이 있다. 데이터 중심 저장 기법의 경우 질의를 효과적으로 처리하기 위해 수집한 데이터 값에 따라 저장 될 센서 노드를 지정하고, 질의 처리를 위해 질의에 해당하는 데이터를 저장하는 노드에서만 데이터를 수집한다. 하지만 노드의 결함이 발생하면 결함 노드에 저장 되어 있는 전체 데이터가 소실 됨에 따라 질의 결과 정확도가 저하 되는 문제점이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 데이터 중심 저장 기법에서 노드 결함에 따른 데이터 소실이 발생하여도 높은 정확도를 보이는 인-네트워크 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소실 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였으며, 그 결과 평균 98% 이상의 질의 결과 정확도를 보였고, 질의 처리 시 기존 기법에 비교하여 약 80% 이상의 에너지 소모를 감소 시켰다.
동시 합성 보정 효과는 검출기의 효율이 향상할 때 그리고 선원과 검출기 사이의 거리가 가까울수록 크게 나타나는 것으로 알려져 있다. 점 선원($^{60}Co$)을 사용하여 검출기 중심축 방향 및 방사상 방향에서 거리에 따른 변화를 주어 P/T 비를 구하여 동시합성 보정을 하였다. 따라서 본 연구에서는 중심축 및 방사상 방향에서 동시합성 보정한 값들을 혼합부피선원(450 mL CRM source)에 적용하여 P/T에 따른 전체 피크효율 변화를 Geant4과 비교하였다. 또한 검출기와 시료가 아주 밀착된 상태에서 맵핑법에서 구한 효율을 환경시료 중에서 해양 시료인 미역에 적용하여 P/T 비의 적합성을 평가하고자 한다. 500 keV 이상의 효율의 영향을 받는 에너지 영역에 1,836 keV로 보정한 효율을 적용한 결과 측정값과 보정값의 상대오차는 3.2 % peak 효율이 보정되어 잘 일치하였다. 450 mL CRM source처럼 부피가 커질수록 P/T 비는 ${\pm}5%$까지 감소하였다. 이것은 검출기로부터 선원이 멀어짐에 따라 방출된 감마선의 산란이 많아지기 때문이며, 이처럼 P/T 변화는 동시합성 보정 피크 효율에 영향을 줌을 확인하였다.
교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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