• 제목/요약/키워드: 행렬표식 분석

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도시정비사건 소송의 본안전항변사유와 본안쟁점사항에 관한 분석 - 인용률 및 행렬표식 분석기법을 활용한 - (Analysis by Defensive Process Prerequisite and Offensive Cause of Action on the Merits of Lawsuit Cases in Urban and Housing Redevelopment - Based on Affirm-Rate and Staircase Matrix Tables -)

  • 김요한;정보선;이상엽
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제20권5호
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    • pp.104-114
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    • 2019
  • 본 연구는 부동산건설 관련된 대표적 소송인 도시정비사업의 시행주체인 조합설립과 관련된 소송의 승소요인에 대한 분석을 진행하였다. 이를 위해 조합설립인가 쟁송에 대한 전국의 제1심 행정법원 판결 441건을 분석대상으로 본안전항변사유와 본안전쟁점사항을 구분하여 계량법학적으로 승소확률표에 의한 빈도분석 및 계단식 예측방법에 의한 행렬표식 분석을 실행하였다. 인용률을 활용한 분석결과로 본안전항변사유와 관련하여 과거법률관계 항변, 인가고유하자아님 항변, 조합원지위 또는 소유권 없음 항변, 제소시간 도과 항변, 법률상이익 없음 항변 등, 본안쟁점사항과 관련하여 동의율하자산정, 동의서관련하자, 구역지정전승인, 총회관련하자, 구역지정하자 등의 순서로 빈도가 높은 것으로 파악되었다. 계단식 예측방식에 의한 행렬표식 분석을 통해 핵심예측변수인 '과거법률관계'와 '조합원지위 또는 소유권 없음'을 이용하여 본안승소판결에 미치는 영향을 분석하여 승패소구분을 위한 기준을 도출하였다. 이를 통해 도시정비사업에서 참여자별 소송결과의 예측가능성에 대한 이해도를 높이고 분쟁해결의 빈도를 낮춰 과다한 사회적 비용을 방지하는데 시사점을 제공하고자 한다.

소나 영상 기반의 수중 물체 인식과 추종을 위한 구조 : Part 1. 소나 영상의 특성을 고려한 인공 표식물 설계 및 인식 (A Framework of Recognition and Tracking for Underwater Objects based on Sonar Images : Part 1. Design and Recognition of Artificial Landmark considering Characteristics of Sonar Images)

  • 이영준;이지홍;최현택
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권2호
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    • pp.182-189
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    • 2014
  • 본 논문은 탁도의 영향으로 사용이 제한적인 수중 광학 카메라의 대안으로 수중 영상 소나(imaging sonar)를 사용하여 수중 물체를 인식하여 추종하는 구조를 제안한다. Part 1에서, 영상 소나의 현실적인 성능을 고려한 2차원 인공 표식의 설계 방법과 인식 방법을 제안한다. 특히 영상 소나와 초음파의 특성을 분석하여 피인식성을 극대화 할 수 있는 재료를 선택하였으며, 물체의 모델링이 쉬운 무지향성이며 단순한 외형을 채택하고, 표식으로 사용이 가능한 영역 기반 특징 요소를 포함한 내부 형태를 제안하였다. 또한 제안한 인공 표식을 실시간으로 인식할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 외곽선 추출, 허프-원-검출기에 의한 유사도 및 위치 추정, 형상 행렬의 비교에 의한 표식의 분류하는 알고리즘을 포함하고 있다. 제안한 인공 표식과 인식 알고리즘의 유용함을 DIDSON (영상 소나)를 사용한 수조 실험으로 검증하였다.

소나 영상 기반의 수중 물체 인식과 추종을 위한 구조 : Part 2. 확률적 후보 선택을 통한 실시간 프레임워크의 설계 및 구현 (A Framework of Recognition and Tracking for Underwater Objects based on Sonar Images : Part 2. Design and Implementation of Realtime Framework using Probabilistic Candidate Selection)

  • 이영준;김태균;이지홍;최현택
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권3호
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    • pp.164-173
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    • 2014
  • 수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.