간 혈관 구조는 간에 대한 질병을 판단하거나 간 수술 계획을 세우는 데 중요한 요소이다. 특히 생체간이식에서 간 혈관 구조는 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 수술 전 환자의 간 상태를 파악하고 좌우엽의 체적을 계산하는 중요한 근거로 활용된다. 본 연구는 조영제를 투여한 복부 MDCT 영상에서 추출된 간 영상으로부터 간 혈관을 자동추출하기 위하여 노이즈에 강한 Canny edge detection을 활용할 수 있는 방안을 제안한다. 환자마다 달라질 수 있는 간 영상의 밝기와는 독립적으로 간 내부의 혈관을 추출하기 위하여 간 영상의 히스토그램과 평균 픽셀값을 이용하여 Canny 알고리즘에 사용되는 최적의 파라미터들을 정의한다. 간 영상의 밝기에 따라 파라미터를 수동으로 조절하는 경우보다 시간을 절약할 수 있다. 찾아진 혈관의 경계선에서픽셀의 밝기를 이용하여 후보 혈관을 추출한다. 최종적으로 수평과 수직방향으로 연결된 혈관이나 고립된 혈관을 검색하는 시스템을 이용하여 추출에 실패한 혈관을 추가하고 노이즈를 제거한다. 그 결과로써 환자마다 나타나는 다양한 혈관 모양을 정확하게 3차원으로 재구성한다.
본 연구는 잘못 형성된 입력에 대한 멜리쉬의 연구(1989)에 기반하고 있다. 이 글은 chart-based parser를 이용하여 구문론적 차원에서 잘못 형성된 입력 문자의 복구에 촛점을 둔다. 멜리쉬의 체계는 두가지 분석기, 즉 잘형성된 입력 분석기와 잘못 형성된 입력 분석기로 구성되는데, 필자의 연구는 그에 생각을 따르고 있다. 이글에서는 주로 chartparsing의 개념, 잘못형성된 입력에 대한 분석전략이 논의된다. 또한 필자가 제시하는 체계의 디자인과 구현, 필자의 체계를 멜리쉬의 체계와의 비교와 같은 사항들이 다루어질 것이다.
본 연구의 목적은 2011년 4월 22일부터 10월 22일까지 우리나라에서 강수가 있는 총 75일 동안 COMS 위성의 적외 채널 $10.8{\mu}m$ 휘도 온도(IR), 적외 채널 $10.8{\mu}m$와 수증기 채널 $6.7{\mu}m$의 휘도 온도차(IR-WV), 정규화 된 가시반사도(VIS)와 기상 레이더의 강우강도를 이용하여 2-D와 3-D 대류운의 강우강도 (CRR) 조견표를 향상시키는 것이다. 특별히 한국형 2-D와 3-D CRR 조견표를 검증하기 위해 2011년 강수가 있는 24일 동안의 기상 레이더 강우강도 자료가 사용된다. 2-D와 3-D CRR 조견표는 각 채널의 등급 범주별 강우 총수와 비강우 총수의 행렬을 이용하여 구한 강우 확률에 평균 누적강우강도와 최대 강우강도를 각각 곱함으로써 2-D (IR, IR-WV)와 3-D (IR, IR-WV, VIS) 조견표의 기본과 최대 행렬을 얻을 수 있다. 최종적으로 새로운 2-D와 3-D의 CRR 조견표는 경험적으로 기본과 최대 강우강도 행렬의 회귀 분석으로 얻어진다. 그 결과 새로운 CRR 조견표는 기존보다 낮은 IR 휘도 온도, 낮은 IR-WV 휘도 온도차일 때에도 비교적 많은 강우 현상을 나타내며, $10mm\;h^{-1}$ 이상의 강우강도 영역이 확대되어 나타난다. 정확도와 범주별 통계가 주어진 기간 동안 발생했던 CRR 자료에 대해 계산된다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표의 평균 오차, 평균절대 오차, 제곱근평균 오차가 기존 조견표보다 작게 나타나며, 예측 거짓경고비율은 감소하고, 탐지확률은 증가하며, 임계성공지수는 개선된다. 태풍과 뇌우와 같은 기상 이변에서의 강한 호우를 고려하기 위해서 습윤 보정 계수를 교정한다. 이 인자는 수치모델이나 COMS에서 복원한 지면에서 500 hPa까지 평균한 총가강수량과 상대습도의 곱 (PW RH)으로 정의된다. 이 연구에서는 PW RH에 근거하여 IR 운정 휘도 온도가 210 K 이하일 때, 상대습도가 40% 이상일 때 1에서 2사이를 경험적으로 정한다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표를 적용한 결과 평균 오차, 평균 절대 오차, 제곱근 평균 오차가 줄어든다.
황해연안 전라북도 군산시 지역의 15년 동안의 4개 시점을 선택하여 육상도시 변화탐지를 목적으로 지표온도와 NDVI를 비교 관찰하고 NDVI최저대-지표온도최고대 상관관계를 분석하였다. 위성영상은 장기간에 걸친 광역지역의 연속모니터링에 효과적이므로 군산시를 촬영한 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+인공위성 영상을 분석대상으로 하였으며 에러보정을 위한 승인된 "gain", "bias" 또는 "offset"의 임계치를 대입하여 TM과 ETM+영상간의 오차를 정량화하고 분류하여 비교 검정하였다. 본 연구는 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+인공위성 영상을 전북 군산시 도시변화탐지에 적용하고 지표온도, 토지피복, 식생 변수를 검증하여 지표온도와 NDVI식생지수와의 R=(+)0.9478의 강한 양의 상관관계를 검출함으로써 제안한 위성영상을 이용한 NDVI최저대-지표온도최고대 상관분석모델이 육상 도시변화탐지에 매우 효과적임을 입증할 수 있다.
The position of autonomous driving vehicle is basically acquired through the global positioning system (GPS). However, GPS signals cannot be received in tunnels. Due to this limitation, localization of autonomous driving vehicles can be made through sensors mounted on them. In particular, a 3D Light Detection and Ranging (LIDAR) system is used for longitudinal position error correction. Few feature points and structures that can be used for localization of vehicles are available in tunnels. Since lanes in the road are normally marked by solid line, it cannot be used to recognize a longitudinal position. In addition, only a small number of structures that are separated from the tunnel walls such as sign boards or jet fans are available. Thus, it is necessary to extract usable information from tunnels to recognize a longitudinal position. In this paper, fire hydrants and evacuation guide lights attached at both sides of tunnel walls were used to recognize a longitudinal position. These structures have highly distinctive reflectivity from the surrounding walls, which can be distinguished using LIDAR reflectivity data. Furthermore, reflectivity information of tunnel walls was fused with the road surface reflectivity map to generate a synthetic reflectivity map. When the synthetic reflectivity map was used, localization of vehicles was able through correlation matching with the local maps generated from the current LIDAR data. The experiments were conducted at an expressway including Maseong Tunnel (approximately 1.5 km long). The experiment results showed that the root mean square (RMS) position errors in lateral and longitudinal directions were 0.19 m and 0.35 m, respectively, exhibiting precise localization accuracy.
본 논문에서는 디지털 콘텐츠의 저작권을 보호하기 위하여 공모공격에 강인한 BIBD 기반의 불법공모방지코드를 설계하였다. 또한 핑거프린트 정보는 디지털 콘텐츠의 전송 중 외부 공격 및 잡음 등에 의해 손실이 발생할 수 있는데 이러한 점을 개선하기 위하여 홉필드 신경회로망을 이용하여 손실이 발생한 코드를 정정할 수 있는 핑거프린트 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 크게 선형 공모 공격에 강인성을 가지는 BIBD 기반의 불법공모방지코드 설계와 외부공격에 의해 발생한 에러비트를 정정하기 위한 피드백형 연상메모리방식의 홉필드 신경회로망으로 구성되어있다. 실험 결과 BIBD 기반의 불법공모방지코드는 평균화 선형 공모공격에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며 에러비트 정정을 위해 설계한 (n, k) 코드를 사용한 홉필드 신경회로망은 2비트 이내의 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 평균화 공모공격 및 공모코드에 에러비트가 발생되었을 때 공모자를 정확히 검출할 수 있음을 확인하였다.
디지털 통신 시스템에서 오류 정정 부호화 방식으로 사용되는 터보 부호의 성능은 부호기에 내재되어 부호의 자유 거리 결정에 큰 영향을 미치는 인터리버의 크기와 터보 복호기의 반복 복호 알고리듬에 의한 것이다. 하지만 우수한 성능을 얻기 위해서는 일정 횟수 이상의 반복 복호가 필요하고 이 과정에서 많은 시간 지연이 요구된다. 최근에 터보 부호의 성능을 감소시키지 않으면서 반복 복호 횟수를 감소시키는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 반복복호 감소방식(stopping criteria) 중에서 ME(mean estimate)방식과 SDR(sign difference ratio)방식을 연접시킨 새로운 방식을 제안하고 두 방식의 상호보상을 통해 약 1~2회 정도의 반복복호 횟수를 감소시켜 성능 향상을 가질 수 있음을 확인하였다. 또한 선형으로 연결된 두 개의 복호기 모두에 이 방식을 적용시켜 보다 빠른 복호가 가능하도록 하였다. 시스템 환경은 MAI(multiple access interference)가 극심한 W-CDMA의 순방향 링크로 가정하였다.
The UV radiometer payload was launched successfully from the west coastal area of Korea Peninsula aboard KSR-III on 28, Nov 2002. KSR-III was the Korean third generation sounding rocket and was developed as intermediate step to larger space launch vehicle with liquid propulsion engine system. UV radiometer onboard KSR-III consists of UV and visible band optical phototubes to measure the direct solar attenuation during rocket ascending phase. For UV detection, 4 channel of sensors were installed in electronics payload section and each channel has 255, 290, 310nm center wavelengths, respectively. 450nm channel was used as reference for correction of the rocket attitude during the flight. Transmission characteristics of all channels were calibrated precisely prior to the flight test at the Optical Lab. in KARI (Korea Aerospace Research Institute). During a total of 231s flight time, the onboard data telemetered to the ground station in real time. The ozone column density was calculated by this telemetry raw data. From the calculated column density, the vertical ozone profile over Korea Peninsula was obtained with sensor calibration data. Our results had reasonable agreements compared with various observations such as ground Umkhr measurement at Yonsei site, ozonesonde at Pohang site, and satellite measurements of HALOE and POAM. The sensitivity analysis of retrieval algorithm for parameters was performed and it was provided that significant error sources of the retrieval algorithm.
Digital Twin is a technology that creates a photocopy of real-world objects on a computer and analyzes the past and present operational status by fusing the structure, context, and operation of various physical systems with property information, and predicts the future society's countermeasures. In particular, 3D rendering technology (UAS, LiDAR, GNSS, etc.) is a core technology in digital twin. so, the research and application are actively performed in the industry in recent years. However, UAS (Unmanned Aerial System) and LiDAR (Light Detection And Ranging) have to be solved by compensating blind spot which is not reconstructed according to the object shape. In addition, the terrestrial LiDAR can acquire the point cloud of the object more precisely and quickly at a short distance, but a blind spot is generated at the upper part of the object, thereby imposing restrictions on the forward digital twin modeling. The UAS is capable of modeling a specific range of objects with high accuracy by using high resolution images at low altitudes, and has the advantage of generating a high density point group based on SfM (Structure-from-Motion) image analysis technology. However, It is relatively far from the target LiDAR than the terrestrial LiDAR, and it takes time to analyze the image. In particular, it is necessary to reduce the accuracy of the side part and compensate the blind spot. By re-optimizing it after fusion with UAS and Terrestrial LiDAR, the residual error of each modeling method was compensated and the mutual correction result was obtained. The accuracy of fusion-based 3D model is less than 1cm and it is expected to be useful for digital twin construction.
자율주행 4단계 이상에서는 차량 스스로가 목적지까지 주행하기 위해 차선 단위의 전역경로를 생성하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정밀도로지도 활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위해서는 정확한 링크 정보를 통해 도로 네트워크를 구축하는 것이 필수적인데, 현재 공개된 정밀도로지도는 이 부분의 구현을 어렵게 하는 다양한 오류를 포함하는 것을 볼 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위한 링크 오류 개선 및 도로 네트워크 구축에 관한 연구를 수행하였다. 전역경로 생성에 치명적일 수 있는 오류를 검출하고 링크를 포함한 정밀도로지도의 정보들을 활용하여 도로 네트워크를 구축하는 전처리 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 방법을 통하여 실제 정밀도로지도로부터 정확한 전역경로를 생성할 수 있는 것을 확인함으로써 본 연구의 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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