본 논문은 PCM(Possibilistic C-Means) 알고리즘과 베이시안 분류 알고리즘을 통합한 고해상도 위성영상의 효과적인 분류방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 학습데이터를 참고로 하여 PCM 알고리즘을 반복적인 과정 없이 수행한다. 각 분류항목별로 분류된 데이터에서 평균내부거리 내부에 해당되는 데이터들을 선정하여 각 항목별 비율을 구한 후 베이시안 분류기법의 사전확률로 적용하여 분류를 수행한다 PCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터와의 거리에 소속도를 부여하는 퍼지 C-Means 알고리즘과 달리 소속도를 각 데이터와 클러스터 중심간의 절대거리에 의존하는 방법으로 퍼지 C-Means 알고리즘이 가지는 상대성 문제를 해결하였다. 제안된 분류 기법을 고해상도 다중분광 데이터인 IKONOS 위성영상에 적용하여 분류를 수행한 후 최대우도 분류기법과 비교한다.
신호원 거리 부정합시 linearly constrained minimum variance (LCMV) 빔형성기는 원하는 신호를 제거해 버리는 성능 저하를 나타내게 된다. 어레이 공분산 행렬의 eigenstructure 성질을 이용하여 이 문제에 대한 원인 조사를 행한다. 이 원인 규명으로부터 신호원 거리 부정합에 로버스트한 빔형성기를 제안한다. 제안한 빔형성기는 최대 출력 신호 대 답음비를 나타낸다. 신호원이 far field에 있을 시 빔형성기의 weight vector는 bias되지 않는다.
반짝이는 특성의 물체에 대해 이미지를 기반으로 색을 추출하는 경우 반짝이는 특성을 포함하면서 내재되어 있는 색 특성을 표현하기 위해 색 곡선(color line)을 이용한다. 이 경우 추출하려는 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지를 선정하는 방법이 필요하다. 이를 위해서 실감모델링을 위해 색 곡선을 기반으로 색을 추출하는 방법을 제시하고 제시된 방법을 위해 색을 추출하기 가장 적합한 이미지를 선정하는 기준을 색포화율(color saturation ratio)을 통해 제안한다. 색포화율이란 색을 구성하는 요소 중에서 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들을 최대 색거리를 가진 픽셀들로 간주하여 계산된 색거리의 총합에 대해 최소한 하나 이상의 색이 포화된 픽셀들의 색거리 총합의 비율를 의미한다. 이상적으로 이 비율이 최소가 되면 하이라이트를 제외한 어떤 픽셀도 포화되지 않기 때문에 반짝이는 특성을 가진 물체의 색을 추출하기 위해 촬영된 이미지는 하이라이트를 제외한 모든 색이 왜곡되지 않은 가장 적합한 이미지가 생성된다. 또한, 이렇게 선정된 이미지에서 추출된 색의 효율성을 보이기 위해 색 공간과 이미지 상에서 다양한 형태의 응용 결과를 제시하였다.
현재까지의 고교배정은 지망배정과 무작위배정 방식을 이용한 배정방식으로 원거리 통학자가 다수 발생하는 등의 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GIS의 네트워크 분석기능에 의해 계산된 학교와 학생간의 도로중심의 거리를 이용하여 원거리억제지향의 배정방식을 도입하였다. 본 논문에서 구현한 시스템을 울산지역에 적용한 결과, 근거리 배정 방식에 의해 배정된 학생(5318명)중 82.39%(4799)가 6Km미만의 근거리, 17.36%(1011명)가 6Km~18Km의 중거리, 0.25%(15명)가 18Km이상의 원거리로 배정되었다. 상기의 시스템은 학생 및 학교의 주소에 대한 자동주소맵핑기능, 학생과 각 학교에 대한 최단 거리의 자동생성, 학교의 정원초과에 의해 불가피하게 발생하는 원거리 학생을 최대한 억제하기 위한 방법 등을 고려하여 설계되었다.
본 논문에서는 기관위치설정 문제 중에서, 이차원 평면에 주어진 n개의 점들로 구성된 집합 P에 대한 이산 2-중심 문제를 다룬다. P의 있는 서로 다른 두 점을 중심으로 선택하는 데, P의 다른 점들은 두 중심 중에서 가까운 중심가지의 거리의 최대값과 두 중심 사이의 거리의 합이 최소가 되도록 선택하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 Ο(n$^2$logn) 시간에 이산 2-중심을 구하는 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 비닐 캡타이어 전선(600 V, VCTFK, $2C{\times}1.25mm^2$)을 모델로 하여 과전류 시 전류크기 및 이격 거리에 따른 전선 상호간의 힘을 유한요소법(FEM)을 통하여 계산하며, 또한 직접 제작한 대전류 공급 장치(형명: EHT_EFAD, Korea 사용하여 과전류시 전류크기와 공급시간에 따른 전선 상호간의 최대 이격거리에 대하여 실험함으로써 과전류로 인한 전기화재 감식 시 기초 자료로 활용하고자 한다.
현대 사회에서 유비쿼터스 센서 네트워크 환경을 제공하기 위해 활발한 활동이 이루어지고 있다. LR-WPAN 기술인 IEEE802.15.4가 표준화 되면서 유비쿼터스 센서 네트워크의 중심 기술로 자리 매김하게 되었다. IEEE802.15 표준은 WPAN(Wireless Personal Area Network) 즉, 비교적 짧은 거리에서 휴대하여 이동할 수 있는 장치들이 근처의 다른 장치들과 통신이 가능하도록 만든 무선 네트워크 통신 표준이다. 이러한 IEEE802.15 표준들은 PHY와 MAC에 대해서만 표준을 정의 하고 있다. 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈중의 하나는 제한된 자원 즉, 센서 노드에 주어진 에너지를 활용하여 네트워크의 수명을 최대로 연장 하는 것이다. 본 논문에서는 NS-2 시뮬레이션을 통해 WPAN에서 노드의 전송거리에 따른 에너지 효율을 분석한다.
단일 채널 해양 탄성파탐사 자료의 2차원 탄성파 단면도에 수평거리 보정을 적용하여 탄성파 단면도의 수평축을 거리 단위로 표현하였다. 수평축을 거리 단위로 표시함으로써 탐사선의 운항 속력이 변할 경우 나타나는 수평 거리 왜곡 현상을 상당히 해소할 수 있었다. 수평거리 보정을 위하여 탄성파 자료의 각 트레이스에 저장된 GPS 위치 정보와 자료 취합 윈도우를 이용하였다. 자료 취합 윈도우의 최소 길이는 탐사선의 속력과 발파 간격에 의해 결정하였으며, 최대 길이는 1차 프레넬대 반경을 이용하여 결정하였다. 자료 취합 윈도우의 길이를 결정함에 있어 수평 해상도와 중합의 효과를 동시에 고려하였다. 수평거리 보정 과정을 적용하여 실제 지층구조와 유사하다고 생각되는 2차원 탄성파 단면도를 작성할 수 있었다.
본 논문에서는 거리계산 보정 알고리즘을 이용하여 거리 인식 측정을 LED 디밍제어를 통해 구현하였다. 원거리에서 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 RSSI 평균 필터링과 Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용시켰다. 평균 필터링을 통한 RSSI 값과 Feedback, 필터링의 계수 값을 0.5로 설정하여 측정한 RSSI 값이 일반적인 측정에 비해 최대 -61dBm에서 최소 -52.5dBm으로 약 -2dBm에서 -6dBm 정도로 불규칙하고 높은 값이 다소 감소하는 것을 확인하였다. 정확도 향상을 위한 거리계산 보정 알고리즘을 응용하였으며 이를 통하여 거리가 증가함에 따라 오차의 범위가 감소하는 것을 확인하였다. 최종적으로 RSSI 측정결과 필터링을 이용해 불안정한 신호를 보정하였으며, 오차 범위를 줄이기 위해 거리계산 보정 알고리즘을 적용 시행하였다. 또한 거리판별과 신호의 안정도를 표시하기 위해 LED로 RGB 색상을 구현하였다.
본 논문에서는 대역폭 효율의 향상을 위해 상관 부호에 따른 FM시스템올 설계한다. 상판 부호화된 신호는 연속 위상과 정진폭 특성으로 전력 효율이 높다. 하지만 이 신호는 최소 유콜리언 거리(${d^2}_{mm}$)가 작기 때분에 신호대 잡음비(SNR)의 손실과 수신 성능(BER)의 저하를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 수신 성능의 향상을 위하여 상관 부호화에 따른 수정된 최대 근사 추정을 작용한다. 최대 근사 추정은 사용된 채널에서 bit-by-bit 검파에 비하여 수산 오율을 향상시킨다. 결정 궤환을 적용하지 않은 경우, 최대 근사 추정은 bit by bit 겁파에 비해 약 2dB의 수신 성능이 향상되었다. 결정 궤환을 적용한 경우, 최대 근사 추정은 bit-by bit 검파에 비해 약 4dB의 수신 성능이 향상되었다. 특히 안정된 채널보다 채널이 열악할수록 최대 근사 추정과 결정 궤환의 성능이 우수하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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