경계점좌표 등록지역에서 지적공부 세계측지계 변환의 정확도는 기준점 측량성과에 의해 결정된다. 하지만 현재 기준점 측량성과는 등록 당시 측량기술과 방식의 한계로 인해 불균질한 성과를 나타내고 있으며, 사업지구별 특성이나 형성 시기에 따라 다양한 오차를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 경계점좌표 등록지역 사례에 대해 사업지구 유형별 오차 원인을 규명하고, 세계측지계 변환과 검증측량을 통해 최적의 측지계 변환방법과 정확도의 향상 방안을 제시하였다.
하천 제방의 안정성을 평가하기 위해서는 홍수시 제방 주변의 흐름특성을 분석하는 것이 필요하다. 일반적으로 홍수시 유속은 측정된 홍수량을 이용한 단면평균유속을 이용하여 평가를 하고 있기 때문에 제방 주변의 흐름특성을 정확하게 분석하는데 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서는 홍수시 제방 주변의 유속을 측정하여야 하는데 접근이 어렵고 위험하기 때문에 봉부자 또는 유속계를 이용한 유속측정이 어려운 실정이다. 이와 같은 경우 제방 주변의 영상 분석을 이용한 표면영상유속계의 활용이 좋은 대안이 될 수 있다. 표면영상유속계의 경우 원거리에서도 줌을 이용하여 영상을 획득할 수 있고, 측정 시간이 짧기 때문에 제방 주변의 유속을 간편하게 측정 가능하다. 하지만 표면영상유속계(SIV)는 영상좌표와 물리좌표 사이의 좌표 변환을 필요로 한다. 종전까지는 일반적으로 8-변수 좌표 변환법이 널리 이용되었으나, 이 방법은 최소한 4점 이상의 참조점이 필요하기 때문에 수면위에 참조점을 설치해야 하는 어려움이 있다. 또한, 내삽을 하는 방법이기 때문에 참조점 내부의 점에 대해서는 비교적 정확한 변환이 가능하지만, 참조점 외부의 좌표들에 대해서는 부정확한 변환이 되는 단점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 카메라 모형을 이용하여, 새로운 좌표 변환식을 유도하였다. 이 영상좌표 변환식은 참조점을 이용하지 않으며, 수면과 카메라간의 연직 거리와 카메라의 기울어진 각도만을 이용하여 좌표 변환이 가능한 방법이다. 참조점을 필요로 하지 않기 때문에 측량의 번거로움이 없으며, 변환식내에서 내삽을 하지 않기 때문에 영상 전체에 대해 고른 좌표 변환이 가능한 장점을 지니고 있다.
일반적인 조정계산에서는 독립변수의 오차는 없다고 가정하고 종속변수의 오차만을 고려하는 최소제곱해를 구한다. 그러나 지상측량에 의해 결정한 3차원 공간좌표나 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 추정좌표는 성분별로 독립적으로 결정되지 않으므로 모든 성분에 오차가 있을 뿐만 아니라 공분산도 존재한다. 따라서 좌표쌍을 이용한 평면 추정이나 좌표계 변환에서는 모든 성분의 오차를 고려하는 전최소제곱을 적용해야 한다. 이를 위한 다양한 모델이 존재하며, 특별한 제약조건을 제외하면 동등한 해를 제공한다. 본 연구에서는 가우스-헬머트 모델(GHM: Gauss-Helmert Model) 기반 전최소제곱으로 VLBI 타겟이 형성하는 자취를 이용하여 평면의 법선벡터를 추정했으며, 지역좌표계를 세계측지계로 변환하는 계수 결정에도 적용했다. 평면방정식의 경우 기존 최소제곱 방법과 비교해서 법선벡터는 동일하지만 분산요소의 안정성과 타겟 위치에 따른 분산요소 특성을 명확히 확인할 수 있었다. 좌표계 변환계수는 가우스-헬머트 모델을 적용하면 변환 전후 두 좌표계에서 모두 잔차를 계산할 수 있으며, 기존 방식보다 잔차가 더 작아진다.
본 연구에서는 장기적 관점에서 지적좌표 세계측지계 변환성과를 도해 및 수치지역의 지적공부에 단계적으로 적용·활용하기 위한 방안을 제시하고자 하였다. 현재 추진되고 있는 지적좌표의 세계측지계 변환성과는 변환 전후 면적의 차이가 불규칙적으로 발생하고 있는 사례가 있었다. 또한 지적불부합 지역의 변환 오차의 누적 및 지적기준점에 대한 세계측지계 성과취득 기간이 부족한 것으로 나타났다. 연구에서는 이러한 문제의 해결을 위해, 2020년말까지 1차적으로 세계측지계 변환이 완료된 도면에 대해서는 연속지적도 등의 고도화를 통해 공간정보 및 관련 분야에 제공하는 방안을 제시하였다. 그리고 지적측량 목적으로 사용되는 도면은 도해지역과 수치지역의 특성에 부합하도록 장기적으로 수치형태로 지적공부에 적용하는 방향으로 개선방안을 제시하였다. 세계측지계 변환성과를 도해 및 수치지역을 구분해 적용 및 활용함으로써 보다 안정적인 지적공부의 반영이 기대된다.
난류응력은 순간속도성분을 시간평균성분과 편차성분의 합으로 보고 Navier-Stokes 방정식으로부터 Reynolds 방정식을 유도할 때 나타나게 된다. Reynolds 방정식으로부터 수심 적분된 천수방정식을 유도하는 과정에서 시간 평균된 유속성분을 수심 적분된 유속성분과 편차성분의 합으로 본다면, 분산응력 (dispersion stress)이라고 하는 추가적인 새로운 항이 잔류하게 된다. 점성응력, 난류응력, 그리고 분산응력을 통칭하여 유효응력 (effective stress)이라고 한다. 일반적으로 수심에 비해 수로 폭이 넓은 개수로에서는 유효응력이 흐름특성의 수치 근사해에 큰 영향을 미치지 못한다고 가정하여 2차원 수심적분 모형에서 유효응력을 생략하기도 한다. 또한 유효응력을 적용하더라도, 점성응력이 난류응력에 비해 무시할 만큼 작다고 가정하여 난류응력만을 적용하며, 분산응력은 무시된다. 하지만 만곡부에서는 원심력과 편수위로 인한 횡방향 압력의 불균형이 발생하기 때문에, 만곡부의 이차류가 발생되며, 유속의 연직방향 분포도 일정하지 않게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 만곡부의 이차류 특성을 수심적분 2차원 모형에 반영하기 위해 분산응력을 고려한 모형의 개발 및 검증이다. 불규칙한 모의영역을 원활히 나타낼 수 있도록 곡선좌표계를 사용하는 여타 모형들과 달리 유한유소법을 이용하여 수치해를 구하며, 따라서 x, y 좌표축을 사용하는 데카르트 좌표계를 사용하여 지배방정식을 나타낸다. 분산응력의 유 무에 따른 수치결과를 Rozovskii의 $180^{\circ}$ 만곡수로 실내실험 자료와 비교하여 개발 모형을 검증한다.
본 논문에서는 기존 평행좌표를 이용하는 얼굴영상 대신 극 좌표계 변환을 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴의 중심부분의 한 점을 극으로 삼아 이 점을 기준으로 360도의 각 방향으로 일정 길이만큼 얼굴 영상을 샘플링하여 새로운 얼굴 영상을 제작하고 이를 바탕으로 기존의 특징 추출 방법들을 이용하여 얼굴 인식의 성능을 높인다. 극 좌표계의 특성상 극에 가까운 부분은 세밀하게 묘사되고 극에서 멀리 떨어질수록 영상의 정확도가 떨어진다. 일반적으로 얼굴 영상은 얼굴의 중심부에 가까운 영역에 눈, 코, 입 등의 주요 부위가 밀집되어 있다. 따라서 이러한 극 좌표계를 얼굴영상에 적용한다면 같은 화소를 이용하는 기존 평행좌표를 사용할 때보다 눈, 코, 입 등 주요 부위를 보다 세밀하게 표현할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안된 방법을 Yale데이터와 FRGC데이터에 적용한 후 기존의 특징 추출 방법인 LDA와 NLDA를 이용하여 얼굴인식을 수행한 결과 평행좌표에 기반한 원 영상을 그대로 사용했을 때 보다 인식률이 향상됨을 확인할 수 있었다.
지형/지물 이미지, 특히 항공.위성사진의 경우 대부분 비슷한 색상과 질감을 갖는다. 따라서 지형/지물 이미지 데이터베이스에서 질의 이미지를 효율적으로 검색하기 위해 이미지의 형태 특징을 이용해야 한다. 본 논문은 지형/지물의 형태 특성을 고려한 형태 특징 추출 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 직각 좌표계를 이용한 투영 방법을 발전시킨 것으로 원형 좌표계를 이용하여 일정 간격의 방향에서 투영 연산을 수행한다. 이를 통해 본문에서 언급하는 세 가지 특징을 추출한다. 이 방법은 이미지의 방향/크기/위치에 관계없이 이미지의 형태 특징을 추출 할 수 있다. 기존의 형태 특징 추출 방법인 CSS 방법과 비교.실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 성능과 장점을 보인다.
본 논문에서는 한꺼번에 처리하기 힘든 대용량의 데이터 파일을 전처리 과정을 통해 처리시간을 단축시켜 레이다 영상으로 나타내고 그 안에서 움직이는 물체, 즉 배의 움직임을 추출하고자 한다. 레이더 영상은 일반 직교 좌표계가 아닌 평면상에서의 극좌표계를 사용하기 때문에 좌표계 변환시 생기는 레이다 영상에서의 잡영을 모폴로지 기법과 labeling을 이용하여 제거했다. 레이더 영상은 레이더 자체의 특성으로 인해 잡영이 다수 존재하고 데이터 변화로 인해 영상 전체가 약간의 흔들림이 있기 때문에 물체 추적에 널리 사용되는 차영상 기법을 레이다 영상에 적응시켰을 경우 원하는 물체를 효율적으로 추출해 내기가 어렵다. 따라서 기존의 차영상 추출 알고리즘을 보완하여 이미지 픽셀차가 적정수준 보다 큰 경우만을 선택하여 움직이는 배를 추출하고자 한다.
1967년 처음 보고된 메타 물질은 이론적 제안에 머물러 있던 그 독특한 특성이 2000년대에 들어서 실험적 검증을 거치면서 물리학과 공학 분야의 새로운 연구 분야로 크게 각광받고 있다. 특히 그 구현 기술의 획기적인 발전으로 음의 굴절률뿐만 아니라 자연계에서 얻을 수 없는 유전율과 투자율 구현이 가능해짐으로써 기존 기술의 단순한 대체 기술이 아닌 새로운 응용 분야를 열 수 있는 기술로 평가 받으며 전례 없는 응용 가능성을 보여주고 있다. 그 중에서도 메타 물질 기반의 전자기파 투명화 기술은 기존 스텔스 기술보다 훨씬 경제적 이라는 큰 장점과 함께 가시광선 대역에 응용되어 투명 망토를 구현할 수 있는 꿈의 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 전자기파가 휘어서 진행함으로써 마치 자유공간과 같은 효과를 나타내는 것을 기본 원리로 하는 좌표계 변환을 이용한 메타 물질 기반 전자기파 투명화 기술의 기본 이론과 현주소, 향후 과제에 대해서 다룬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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