평면 대 평면 간 기하 변환에 기반을 두는 기존 영상처리 기술들은 구면 파노라마 영상에서의 픽셀 좌표에는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 평면 영상을 전제로 개발된 표본 기반 영상 인페인팅 기술을 구면 파노라마 영상에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 구면 영상에서 위도에 따라 다른 표본을 추출하는 방법을 이용하여 평면 영상에서의 표본 기반 인페인팅을 구면 파노라마 영상에서도 동일하게 사용할 수 있도록 하는 것이 본 논문에서 제안하는 방법의 목적이다. 기존의 표본 기반 영상 인페인팅은 정사각형 표본을 그대로 사용하기 때문에 좌표계가 다른 구면 파노라마 영상에서는 사용할 수 없다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상의 위도에 따른 각기 다른 모양의 표본을 취득한 후 이를 정사각형으로 균일화하는 방법을 사용한다. 이후 균일화된 표본을 이용하여 표본 기반 영상 인페인팅을 수행하는 방법으로 영상을 복원한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법은 구면 파노라마 영상에서 표본 기반 영상 인페인팅을 성공적으로 수행함을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 대역통과 표본화 이론에 기반하여 1.9GHz IS-95신호와 2.2GHz IMT-2000 신호를 하나의 ADC(analog to digital converter)를 사용하여 동시에 표본화하고 디지털 처리를 수행하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다. 일반적인 방법으로는 본 논문에서 고려하는 두 신호를 동시에 표본화하기 위해서는 표본화 주파수가 최소한 1GHz 이상의 고속의 ADC를 사용해야 한다. 그러나 현재 ADC의 기술은 광대역의 신호를 직접 더지털화하기에는 아직 미흡하다. 반면에 대역통과 표본화 이론은 기존의 상용 ADC와 기콘의 RF 시스템을 이용하여 다른 대역에 위치한 두 신호를 통합처리 할 수 있는 기반을 제공하고 있다. 본 논문에서는 이러한 대역통과 표본화 이론에 기반을 두고 상용 ADC를 사용하여 표본화 시스템을 구현하여 IS-95신호와 IMT-2000 신호를 표본화하고 이를 컴퓨터에서 디지털 필터를 이용하여 두 신호를 분리하는 실험을 통하여 다중 대역통과 표본화의 적용 가능성을 검증하였다.
추출된 표본을 바탕으로 관심 모집단의 특성을 파악하는 조사연구에 있어서는 실제로 표본이 추출되는 표본추출틀의 모집단 대표성이 매우 중요하다. 표본추출틀이 관심 모집단을 적절한 수준으로 포함하지 못하는 경우 심각한 표본추출틀 편향이 발생하게 되고 이로 인하여 효율적인 추출법에 의하여 추출된 표본의 통계적 신뢰도 역시 손상된다. 그러나 대규모 조사를 위한 표본추출틀의 구축은 시간과 비용의 측면에서 비효율적이고 따라서 국가에서 제공하는 전수 조사 기반의 표본추출틀이 흔히 사용된다. 대표적으로 국내의 가구조사를 위한 표본추출틀로는 매 5년마다 시행되는 인구주택총조사 기반의 자료가 사용된다. 그러나 인구주택총조사 기반 표본추출틀의 경우 인구주택총조사 시점과 실제 조사 시점과의 시간적 차이로 인한 표본추출틀의 모집단 대표성에 문제가 발생하게 된다. 특별히 인구 유동성이 심한 서울과 같은 대도시의 경우 시간의 경과에 따른 모집단 분포의 변화가 심하게 나타나리라 예측할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2008 서울서베이 가구 조사를 위해 새롭게 표본추출틀을 구축한 것과 새 표본추출틀을 기초로 하여 표본을 추출한 사례를 다룬다. 기존 인구주택총조사 기반 표본추출틀이 시간이 지남에 따라 대표성을 상실하는 문제점을 지적하고 주민등록 DB와 과세대장 DB를 기반으로 한 새로운 표본추출틀을 2008년 서울서베이 가구조사를 위한 표본추출틀로 제시하였다. 새롭게 작성된 표본추출틀로부터의 가구표본추출과정과 가중치 및 모평균 추정량 또한 제시되었다.
국소적으로 선형적인 특성을 보이는 음성신호와 같은 신호의 데이터율을 감소시키기 위하여 변곡점 검출에 기반한 비균등 표본화 방법을 제안한다. 국소적인 최대값과 최소값 검출에 기반하여 비균등 표본화를 수행하는 기존의 방법에 비하여 변곡점에 기반한 비균등 표본화는 신호의 기하학적인 특징을 충실히 활용한다. 결과로서, 변곡점 검출에 기반하여 비균등 표본화된 데이터를 보간법으로 처리하면 기존의 방법보다 원시신호를 정밀하게 복원할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 기존의 최대값/최소값 검출 방법에 비교해서 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 표본화가 약 9~23dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있음을 확인하였다. 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 부호화의 유용성을 보이기 위하여 음성신호의 부호화에 적용하였으며, Continuously variable slope delta modulation (CVSD)방법과 성능을 비교하였다. 변곡점 표본은 1로 설정된 플래그와 함께 이진수로 전송되며, 비 변곡점은 플래그만 0으로 설정된다. 음성신호에 따라 약 0.3 ~ 9dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있으며, 주관적인 성능지표인 Mean Opinion Score (MOS)는 약 0.5 ~ 1.3 개선되었다.
본 논문은 복합표본조사 분석에서 회귀모형 접근법으로 사용되는 모형 기반 접근법, 설계 기반 접근법과 일반화 추정 방정식 접근법을 설명하고, 이들을 실증적으로 비교한 것이다. 또한 설계 기반 접근법과 일반화 추정 방정식 접근법에 대해서 설계효과와 가중치 효과 분석을 통해서 표본 설계가 모수 추정에 미치는 영향을 살펴보았다.
지난 20여년간 화물수송 분야에는 큰 변화가 있었다. 수송 공급 측면에서는 보다 다양하고 기술적으로 앞선 수송수단들이 등장했으며, 수송 수요 측면에서는 로지스틱스 개념의 도입으로 화주들의 보다 높은 수송 서비스가 요구 되었다. 수송수단의 수송 분담에 있어서도 특히 철도에서 공로로의 두드러진 화물이동 현상이 나타났다. 이러한 변화는 수송 현안 해결에 대한 관심을 높이고 화물수송수요 예측기법의 이론적, 개념적인 발달을 가져왔다. 그 중 두드러진 발달은 화주의 행태를 반영하는 행태모형의 개발과 새로운 자료수집 방법 및 자료형태이다. 전통적으로 화물수송 및 교통 연구에 널리 사용된 행태모형은 확률표본을 사용하여 왔으나, 80년대 부터 비확률 표본 사용에 관심이 높아졌다. 그 대표적인 것으로 기반근거 데이터를 들 수 있다. 이 데이터는 제한된 정보를 제공한다는 자료자체의 한계를 지니고 있으나, 자료수집이 용이하고 비용이 저렴하다는 장점을 가지고 있다. 화물수송 분야에서 선택기반 데이터를 이용한 연구는 현재까지 두 편이 발표 되어 있다. 따라서 볼 연구는 선택기반 데이터를 이용한 개별선택모형의 잠재력을 검증하는 것을 그 목적으로 하고, 네 종류의 제조품 그룹을 대상으로 기반근거 데이터를 수집하여 로짓모형을 추정하였으며, 추정결과를 이전 연구들의 결과와 비교하여 그 타당성을 검토 하였다. 추정된 결과는 통계적으로 유의하며 직관적으로 타당한 것으로 나타난다. 또한 그 결과는 문헌의 결과와도 일치하였다. 수송계획에 있어서 자료수집비용 절감의 필요성을 생각할 때 이것은 중요한 의미를 지닌다.
통계청에서 매월 실시하는 주요 가구부문 경상조사에는 경제활동인구조사와 가계조사가 있다. 이 두 조사의 표본은 인구주택총조사 자료를 표본틀로 하여 5년마다 개편되고 있다. 이 논문에서는 2000년 인구주택총조사를 바탕으로 2002년에 실행한 표본개편에 관한 내용을 수록하였다. 이번 표본개편의 주요 개선사항으로는 연동표본(Rotation Sampling)의 도입, 도시가계조사를 전국가계조사로의 확대, 고용통계의 소지역통계 생산을 위한 기반마련이다. 또한 조사구 내의 표본가구수를 24가구에서 20가구로 축소하고, 표본 조사구수를 증가시킴으로써 정도 높은 자료를 생산할 수 있는 기반을 마련하였다. 대표성 있는 표본조사구 추출을 위한 분류지표 선정 과정에서는 지역별로 대표성이 높은 분류지표를 선정하여 대표성 있는 표본을 추출하는 데 기여하였다.
본 논문에서는 표본 기반 영상 인페인팅을 이용하여 틀린그림찾기 게임의 컨텐츠를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 틀린그림찾기 게임은 원본 영상에서 특정 물체를 제거하거나 색상을 변경, 혹은 다른 물체로 대치시켜서 새로운 영상을 만든 후 두 영상의 차이점을 찾아내는 게임이다. 표본 기반 영상 인페인팅 기술은 정지 영상에서 의미가 없거나 관심 밖의 피사체를 영상에서 제거하는 역할을 한다. 본 논문에서는 표본 기반 영상 인페인팅을 이용해 물체 제거 문제를 자동화시키는 방법을 제안한다. 실제 구현 및 실험을 통해 틀린그림찾기 영상을 생성한 결과 제안하는 방법이 틀린그림찾기 컨텐츠를 자동 생성하는데 효과적임을 확인하였다.
본 연구는 Representative Volume Element(RVE) 모델을 사용하여 초기 공극 결함이 있는 단방향 섬유강화 복합재의 횡방향 인장 강도 변화에 대해 정량적 평가 및 조사되었다. 초기 공극 결함을 표본오차와 신뢰 수준을 기준으로 적정 표본의 수가 계산된 후, 총 5000개의 초기 공극 결함이 있는 RVE 모델이 표본 집단으로 생성되었다. 표본 집단은 차원 축소법과 밀도 기반 군집 분석을 통해 유사도 분석이 진행되었으며 편향되지 않은 표본 집단임이 확인 및 검증되었다. 검증된 표본 분석 결과는 복합재 구조의 신뢰성 해석에 적용될 수 있게 Weibull 분포로 표현되었다.
본 논문은 과학관의 자연사 콘텐츠를 응용하여 게슈탈트 이론을 접목하여 나비표본상자의 나비배열 구조와 표본상자에 필요한 나비 표본정보를 AR(Augmented Reality)로 개발하고 표본정보에 필요한 채집날짜, 채집자, 채집장소, 나비정보, 그래프등을 접목하여 기존 아날로그 표본정보를 디지털정보로 표현하여 디지털 디오라마 전시효과를 극대화하였다. 디지털 자연사 정보를 증감시키고 실물표본과 최적화된 환경을 구성하고, 자연사 콘텐츠 배열은 게슈탈트 시지각 원리를 활용하여 집단성, 폐쇄성, 단순성, 연속성등의 원리로 배열하여 주목성을 높히고 나비 채집정보를 AR의 활용방안으로 응용하였다. 나비의 생태계환경을 연출하고 디지털 디오라마와 나비의 배열구조, 나비 정보를 응용하여 자연사 표본상자의 활용방안에 대한 가능성을 제시하였다. 실물 나비표본과 유니티, MAYA, 안드로이드 기반 환경에서 프로그램을 개발하고 여러각도에서 Camera Tracking을 셋팅하여 다각도뷰에서 나비와 나비표본정보를 안드로이드기반 AR정보로 관찰할수 있도록 응용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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