현장에서 수집되는 교통원시자료는 수집장비의 결함 및 주변환경 등에 의해 다양한 이상치가 발생한다. 원시자료의 품질은 추가 가공을 통해 생성되는 교통정보의 신뢰도에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인이다. 실시간으로 수집되는 교통원시자료를 1차 가공하는데 있어서 핵심은 이상치(Outlier)를 검지하고 보정하는 것이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 GPS장비를 이용해 얻은 개별차량의 주행속도에서 발생하는 이상치를 제거하고 보정하는 기법을 제안하였다. GPS는 광범위한 교통네트워크상의 차량추적에 용이하게 사용될 수 있는 장점이 있다. 수집된 개별차량의 주행속도에서 이상치를 검지하고 보정하기 위해 국소가중다항회귀분석(LWR: Locally Weighted Regression)을 적용하였다. 또한 국소가중다항회귀분석을 수행하기 위한 파라미터 결정 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 필터링 기법의 성능 평가를 위해 Synthetic Outlier를 생성 및 주입하여 개발된 필터링 기법을 통해 보정시키고 원시자료와 비교 분석 하였고, LWR을 이용한 기법의 상대적 성능 평가를 위해 지수평활화를 이용한 기법과 비교하였다. 평가 결과 LWR기법이 지수평활화를 이용한 기법보다 낮은 오차율을 보여 상대적으로 우수함을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 교통정보공학 분야의 자료처리 및 정보가공을 위한 도구로서 활용도가 클 것으로 기대된다.
물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.
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 저장되어 있는 전체 데이터가 소설 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 병합 질의 처리 기법을 제안한다. 데이터 소실이 발생 하였을 경우 선형 회귀 분석 기법을 이용하여 소설 된 영역에 해당하는 보정 모델을 생성하고, 이를 통해 가상의 데이터를 포함한 질의 결과를 반환한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 소설 데이터 보정 기법을 적용한 KDDCS(E-KDDCS) 기법과 기존의 데이터 중심 저장 기법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 결과 정확도가 향상되었고, 질의 처리 시 에너지 소모를 감소시켰다.
회전 편광자 영의 Spectroscople Ellipsometer를 제작하였다. 각 부품의 미소결함에 의한 오차를 추정하고 이들 각 부품의 미소결함이 Ellipsometric 상수들에 미치는 영향을 보정하여 정확도를 향상시키는 관련표현들을 유도하였다. Straight through operation에 대한 성능 평가 결과 파장 대역 400nm-600nm 내에서 tan$\psi$ 와 cos$\Delta$ 의 편차는 0.2% 내외로 만족할 만한 것으로 판단되었다. 광학 박막을 중심으로 Spectroscopic Ellipsomter를 사용한 연구에 대하여 실험예를 중심으로 논의하였다.
TRS-398 프로토콜에서 중심전극에 대한 최근의 연구 결과들을 적용하여 선질인자($k_{Q,Q_0}$)를 평가하였다. 대상 전리함은 PTW-31010과 IBA-CC13이었다. 광자선 및 전자선 선질의 함수로서 선질인자를 계산하였으며 현재 TRS-398 프로토콜의 값들과 비교하였다. PTW-31010 전리함과 같이 알루미늄 전극으로 구성된 전리함에 대하여 새로운 보정을 취하는 경우에 선질인자가 광자선에서 최대 0.4% 그리고 전자선에서 최대 0.9% 증가하는 것으로 나타났다. 또한 IBA-CC13과 같이 C-552 전극을 사용하는 전리함의 경우에 기존의 보정체계를 그대로 적용할 수 있음을 확인하였다.
MRI 스캔 중 촬상 대상물체의 화상평면내에서의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일한 표본화를 일으킨다. MRI 신호의 위상오차와 불균일 표본화에 대한 문제의 모델은 화상평면 내 임의 중심과 원점에 관한 회전운동에 의해서 열화된 MRI 신호들 사이에 위상 차가 존재함을 나타냈다. 따라서, 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질을 개선하기 위하여 다음과 같은 방법들을 제안한다. 우선, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로, 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이때, 미지 운동파라메타를 예측하기 위해 촬상 대상물의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고 촬상대상물의 회전이 존재할 때 측정된 에너지가 증가한다는 성질을 이용한다. 이러한 성질을 이용해서 각 위상부호화 단계에서 미지의 회전각 크기를 추정하기 위한 평가 함수가 정의된다. 최종적으로 phantom 화상을 사용한 시뮬레이션 및 실제화상의 평행이동과 회전운동에 적용한 결과 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 변형된 모젯 변환을 이용하여 의료영상에서 회전된 물체의 회전각을 추출하고 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 모젯 변환은 이산 형태의 라돈 변환으로서 변환 영역은 입력 영상에 대한 투영값으로 구성된다. 최근 영상 정보의 압축을 위해 주로 연구되던 모젯 변환을 회전 물체의 보정에 적용하기 위해 본 논문에서는 다음과 같이 모젯 변환을 변형하여 사용한다. 먼저 회전 영상에서 정확한 회전각을 추출하기 위해, 투영선 상의 화소 뿐만 아니라 투영선에 인접한 화소들도 투영값 계산에 반영한다. 그리고 모젯 변환에서의 계산량 감소를 위해 각 투영 방향에 대해 영상의 중심 화소를 통과하는 하나씩의 투영만을 실행한다. 또한 대상 영상이 회전 영상임을 고려하여 영상의 회전 시 삭제되거나 추가되지 않는 관심 영역을 설정하여 이 영역에 대해서만 투영값을 계산한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 다양한 의료 영상의 회전각 추출 및 보정에 매우 효율적임을 알 수 있었다.
효율적인 검층검색을 위한 기초연구의 일환으로 검층에서의 심도 오차의 원인과 범위를 추적하고 심도보정을 실시하였다. 이를 위하여 강원도 혼천군 서석면 일대를 중심으로한 소규모 퇴적분지의 하나인 풍암분지 내의한 시험시추공을 대상으로 물리검층 예비시험과 물리검층, 코어검층, 그리고 코어물성측정을 실시하고 그 결과를 종합적으로 분석하였다. 연구결과는 물리검층 자체에서 나타나는 심도오차의 크기는 무시할 수 있는 수준임을 밝혔으며 이로부터 물리검층에서의 심도를 시추공 조사의 심도기준으로 정할 수 있었다. 아울러 코어물성측정 결과는 코어시료의 심도 보정에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.
SWASH형 시험선의 제어 시스템에 입력 값으로 사용되는 심도 값은 초음파 센서를 통해 측정한다. 선수부에 부착한 초음파 센서를 통해 수면과의 거리를 측정하여 시험선의 무게중심까지의 거리를 단순히 계산 할 수 있지만, 시험선의 자세와 초음파 센서로 측정한 값에 대한 기하학적 관계를 함께 적용해야만 시험선의 정확한 심도를 예측 할 수 있다. 본 연구에서는 초음파 센서와 시험선의 자세 값을 이용한 SWASH형 시험선의 심도를 보정해주는 방법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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