원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭 하였다. 즉 항공기에 탑재한 LiDAR 의하여 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3-D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다. 이것은 지형도가 제공할 수 없는 지형도의 평균높이를 산출하여 3차원의 공간지형을 다양한 시점에서 투영시킬 수 있어 조감도 뿐 아니라 필요한 측정치를 산출할 수 있도록 하였다. 이번 연구에서는 항공사진의 지형의 표고 값을 레이져 데이터와의 중첩기법을 이용하여 원하는 계획노선에 대한 투시도 및 토공량 산정 등의 단면을 도형화하여 비교하여 국토 지형공간정보 수집 및 편집에서 다양한 활용이 가능하도록 하였다. 그 결과, 원격탐사 LiDAR 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치지도 벡터와의 통합 및 전환으로 U-city에서의 3차원 공간에서 지형모델의 생성과 다양한 활용을 제시하였다.
경량충격음레벨을 평가하기 위해서는 수음실의 잔향시간을 측정하여 규준화 바닥충격음레벨을 구하여야 한다. 본 논문에서는 규준화 바닥충격음레벨과 표준화 바닥충격음레벨을 구할 때 고려하는 보정레벨을 중심으로 등가 흡음력을 결정하는 잔향시간과 수음실의 체적을 변수요인으로 분석하였다. 그 결과 측정된 잔향 시간은 공간에 관계없이 기준보다 2배 이상 길게 나타났고, 등가 흡음력은 기준보다 침실의 경우 1/2 정도 작지만 거실의 경우 기준과 거의 유사하게 나타나 침실의 경우 두 보정레벨이 유사하지만 거실의 경우 전자가 후자보다 낮게 보정되는 것으로 나타났다.
3D 가상도시 구축에 있어 사용자로 하여금 공간 객체 중심으로 지형 지물을 인식할 수 있게 해 줄 수 있는 요소로서 Texture Image를 들 수 있다. 본 연구에서는 디지틀 카메라를 통하여 건물 측면 Texture Image를 획득하고 이렇게 획득한 이미지가 가지고 있는 왜곡을 2D Projective Transformation방법을 사용하여 보정하였다. 보정이 끝난 Texture Image는 OpenGL을 이용하여 3D 건물 모델에 Mapping을 실시하였다. 본 연구를 통해 개발한 응용 프로그램은 가상도시를 구축하는 과정상에 자동화된 방법을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 X-band GB-SAR 시스템을 이용하여 지상을 모니터링 하였으며, 대기 중의 습도와 거리의 영향을 받는 대기보정 상수를 산출하였다. 시스템에서 X-band 안테나는 중심주파수 9.65 GHz, 밴드 폭 600 MHz이며, 신호의 증폭과 다편파 측정 및 분석을 위해 각각 마이크로파 앰프와 마이크로파 스위치를 이용하였다. Azimuth step과 length는 5 cm와 5 m로 최대 관측 거리는 약 200 m 이다. phase 분석에 쓰인 산란체는 총 5개의 trihedral corner reflector로서, 시스템으로부터의 거리를 각각 다르게 설정하였다. 실험은 3일간 연속적으로 수행되었으며, 실험간 상대습도는 최소 50 %에서 최대 90 %까지로 약 40 %의 변화를 보였다. 고정된 상태의 reflector는 마치 이동한 것과 같은 현상을 보였는데 이는 마이크로화의 전파과정에서 발생하는 거리와 습도에 따른 지연효과라고 판단하였으며, 이를 배제하기 위하여 대기보정식을 산출하였다. 산출과정에서 temporal coherence가 0.98 이하인 reflector의 신호는 제외하였는데 이 경우 시스템 및 reflector의 안정성에 문제가 있다고 판단하였기 때문이다. 산출된 대기보정식은 C-band 안테나를 사용한 실험과 비교하여 보았다.
최근 기후변화로 인한 도시홍수 피해가 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 HadGEM3-RA의 한반도(12.5km) 기후변화 RCP 4.5 및 RCP 8.5시나리오에 대해 편의보정 및 시간상세화를 실시하여 기후변화를 고려한 수문분석을 하였다. 기후변화 시나리오의 편의보정은 Gamma분포를 이용한 모수적 분위사상법과 관측자료의 누가확률분포를 이용하는 비모수적 분위사상법으로 수행하였으며, 관측된 분 단위 강우자료를 기반으로 기후변화 시나리오 미래기간에 대해 시간상세화를 실시하였다. 또한, 도림천유역을 중심으로 기후변화 시나리오 미래기간의 확률강우량과 설계홍수량을 산정하였다. 본 연구에 결과는 수문분석을 위한 기후변화 시나리오 시간상세화 방안에 크게 기여 할 것으로 판단된다.
시선추적 인터페이스는 다른 감각기관에 비해 빠른 반응속도를 보이므로 효과적인 인터랙션 수단으로 활용가능하며, 이를 통해 사용자 경험을 향상시킬 수 있다. 따라서 시선추적 기술은 장애인 안구마우스, 운전자 시선정보 분석, 광고 효과 모니터링, 차세대 게임 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 시선추적 인터페이스의 정확도를 향상시키기 위한 기술을 소개한다. 실제 사용자를 대상으로 시선추적을 수행할 때 눈꺼풀로 인한 동공 가림 현상이 자주 발생하며, 각막반사광으로 인한 동공 경계 왜곡 현상이 발생하기도 한다. 이로 인해 동공 중심이 왜곡되어 시선위치에 오류가 발생한다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해 눈꺼풀 및 각막반사광으로 인한 왜곡 현상을 보정하여 동공 중심을 검출하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 GB-SAR의 간섭기법을 이용하여 물체의 변위 측정에 대한 정밀도를 조사하였으며, 또한 대기보정을 거친 후 정밀도의 변화에 대해서 확인하였다. GB-SAR 시스템에서 안테나는 중심주파수 5.3 GHz, 밴드 폭 600 MHz인 C밴드 안테나를 사용하였고, 신호의 증폭을 위해 마이크로파 앰프를, 다편파 측정 및 분석을 위하여 스위치를 장착하였다. 레일의 총 길이는 5 m, 이동간격은 5 cm, 최대 관측 거리는 약 200 m이다. 변위 측정에 사용된 이동산란체는 trihedral corner reflector로서, 시스템 전방 약 160 m에 위치하며 시스템 방향으로 1 mm에서 40 mm 전진시켰다. 이동산란체의 실제 변위와 GB-SAR 시스템의 위상변화로 관측된 변위의 상관계수는 편파에 따라 0.9995에서 0.9996으로 나타났다. 마이크로파의 전파과정에서 거리와 습도에 따른 지연 효과를 고려하기 위하여 대기보정식을 구하였으며, 이를 이동산란체의 위상에 적용한 결과 상관계수는 0.9997에서 0.9999의 값을 나타냈고 40 mm 이동시 오차가 1 mm 이내를 나타냄으로서 대기보정을 통한 결과가 더 높은 정밀도를 나타냄을 확인하였다.
한전에서는 판매업무의 혁신을 기하기 위하여 지리정보시스템(GIS)을 운영기반으로 하는 신배전정보시스템(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 전제할 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 논문에서는 RGB 영상에서 홍채 검출 방법에 관하여 기술하였다. 기존의 홍채 검출 방법은 대부분 적외선 영상을 대상으로 하고 있어, 다양한 응용을 위해서는 RGB 영상의 홍채 검출 기술이 요구된다. 제안된 홍채 검출 방법은 i) 입력 영상에서 원형 허프 변환을 사용한 홍채 후보 영역 검출, ii) 딥러닝 기반의 동공 중심점 검출, iii) 동공 중심점을 이용한 홍채 영역 선택, iv) 선택된 홍채 영역 보정 과정으로 구성된다. 홍채 후보 영역은 허프 공간을 생성한 후 중심점 후보의 교차 개수가 많은 순으로 검출하며, 후보 영역 중 홍채는 검출된 동공의 중심점을 기준으로 선택한다. 그리고, 홍채의 모양이 왜곡되어 오차가 발생하는 것을 보완하기 위해 검출된 홍채 중심을 기준으로 새로운 경계점을 찾아 보정하는 방법을 사용하였다. 또한, 실험을 통하여 제안된 방법이 기존 원형 허프 변환 방법 대비 약 27.4% 향상된 정확도를 갖는 것을 확인하였다.
안테나의 다양한 응용과 더불어 안테나 제작에 필요한 안테나 특성 측정에 관한 관심이 증대됨으로 안테나 측정 시스템의 정밀도가 더욱 필요하게 되었다. 안테나 측정시 사용자의 수동작을 기반으로 하는 기존의 시스템은 사용자의 위치 보정 작업에 기반을 함으로 오차를 유발한다. 따라서 안테나 특성의 자동 측정 시스템 도입이 필요하다. 본 논문에서는 안테나 자동 측정 시스템을 위한 안테나 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 안테나 측정 시스템에서 안테나에 대한 영상 정보 획득하고 획득된 영상 정보로부터 안테나 객체를 추출하여 안테나의 기울어짐과 위치 파라메터를 추출한다. 추출된 파라메터는 위치 및 기울어짐 각도를 보정하는데 사용되며 안테나의 자동 측정을 위해 사용된다. 제안한 알고리즘은 다양한 안테나 중 패치 안테나를 중심으로 적용되며 패치 안테나 객체가 효율적으로 추출되고 왜곡 보정을 위한 각도도 측정됨을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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