인공위성영상(ETM+)을 이용하여 산불피해지역을 분석하기 위해 KT(Kauth-Thomas)변환기법과 IHS(Intensity-Hue-Saturation)변환기법을 적용하여 비교해 보고 산불피해등급지도를 작성하였다. 이 연구는 두 부분으로 나누어 수행되었는데, 그 첫 번째는 기하보정만 수행한 영상의 7, 4, 1밴드를 이용하여 IHS변환을 적용하여 단순 슬라이싱 기법으로 산불피해지역을 피해 정도별로 등급화 하는 것이 가능한가를 분석하였다. 그 결과 각 컴포넌트에서 클래스의 분광 특성이 서로 겹쳐서 단순 슬라이싱 기법으로는 적절한 분류가 이루어지지 않았다. 두 번째는 방사 및 지형보정을 한 영상을 각각 IHS와 KT변환기법으로 변환시킨 후 최대우도법을 이용해 분류하였다. 현장데이타가 부족하여 cross-validation을 수행하였으며, 일관되게 KT변환기법에 의한 분류가 IHS기법에 의한 분류보다 더 좋은 결과를 보여주었다. 또한 KT feature space와 IHS 컴포넌트의 분광분포를 그래프 상에서 분석해 보았다. 이 연구에서는 KT변환기법이 IHS변환기법보다 산불피해지역을 추출함에 있어 더 높은 정확도를 나타내고, 산불과 관련된 지표의 물리적 특성을 더 잘 반영함을 볼 수 있었다.
With disseminationof Distributed Control Systems(DCS), the huge amounts of process operation data could have been available and led to figure out process behaviors better on the statistical basis. Until now, the statistical modeling technology has been susally applied to process monitoring and fault diagnosis. however, it has been also thought that these process information, extracted from statistical analysis, might serve a great opportunity for process operation improvements and process improvements. This paper proposed a general methodolgy for process operation improvements including data analysis, backing up the result of analysis based on the methodology, and the mapping physical physical phenomena to the Principal Components(PC) which is the most distinguished feature in the methodology form traditional statistical analyses. The application of the proposed methodology to the Balst Furnace(BF) process has been presented for details. The BF process is one of the complicated processes, due to the highly nonlinear and correlated behaviors, and so the analysis for the process based on the mathematical modeling has been very difficult. So the statisitical analysis has come forward as a alternative way for the useful analysis. Using the proposed methodology, we could interpret the complicated process, the BF, better than any other mathematical methods and find the direction for process operation improvement. The direction of process operationimprovement, in the BF case, is to increase the fludization and the permeability, while decreasing the effect of tapping operation. These guide directions, with those physical meanings, could save fuel cost and process operator's pressure for proper actions, the better set point changes, in addition to the assistance with the better knowledge of the process. Open to set point change, the BF has a variety of steady state modes. In usual almost chemical processes are under the same situation with the BF in the point of multimode steady states. The proposed methodology focused on the application to the multimode steady state process such as the BF, consequently can be applied to any chemical processes set point changing whether operator intervened or not.
본 논문은 머신비전시스템에서 정확한 이미지 획득을 위한 방법을 제안한다. 각종 렌즈에서 요구되는 가장 중요한 기능으로는 실물과 동일한 고품질의 결상을 구현하는 광학적 역할이다. 그러나 머신비전시스템의 입력부에서는 렌즈의 수차로 인하여 왜곡현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실세계 좌표계와 영상 좌표계 간의 변환 관계를 정의해주는 매핑 기능으로, 행렬연산을 통하여 두 좌표간의 거리를 계산하여 정확한 위치를 지정하게 된다. 레이저 정밀 가공작업에서도 Galvanometer를 사용하면 비구면 초점 렌즈에 의하여 발생되고 있는 렌즈 수차를 보정하여야 가공 오차를 개선 할 수 있다. 비구면 렌즈의 수차는 2차원 곡선의 형태를 가지고 있으나, 기존의 렌즈 보정 방법인 선형방법은 매우 많은 점들을 검사하여 보정시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다. 가공장비에서 렌즈의 수차로 인하여 발생하는 가공오차를 감소시키기 위하여 Bilinear interpolation 기법을 적용하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 기존 선형방법과 비교하여 위치 오차의 평균값과 표준편차가 향상되었음 실험을 통하여 입증하였으며 실제 레이저 응용업무에 적용하고 있다.
도로의 상태를 관측하는 많은 방법의 하나로 무인항공기 영상이 사용된다. 무인항공기 영상 파일이 너무 크고, 불필요한 정보가 많을 때, 특징적 정보를 압축한 텍스처 추출 기법이 사용된다. 특히 무인항공기 영상을 이용한 3차원 시뮬레이션에서 많은 양의 데이터가 입력되기 때문에 텍스처 추출이 중요하다. 본 논문에서는 교량의 고해상 영상을 얻기 위하여 무인항공기 영상으로부터 텍스처 추출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 3단계로 이루어진다. 첫째, 브이월드 데이터베이스에서 3차원 교량 모델을 취득한다. 둘째, 기하보정 정보를 가진 무인항공기 영상에서 텍스처를 추출한다. 셋째, 개별 영상에서 추출된 텍스처를 융합한다. 본 연구 결과는 브이월드 텍스처를 고해상 영상으로 갱신하는 데 사용될 수 있다.
지금까지 지도제작 등 공간정보의 구축을 위해 가장 빈번하게 사용되고 있는 기술 분야 중 하나인 항공사진측량은 작업방법이나 정확도 등의 검증이 완료된 상태이므로 신뢰성 높은 정확한 3차원 공간정보의 추출이 가능하다. 항공사진측량은 중첩된 지역을 촬영한 2장 이상의 항공사진과 최소한의 지상 기준점을 이용하여 3차원 입체모델을 구성함으로써 촬영당시의 지표면을 그대로 재현한다. 구성된 항공사진 입체모델을 통하여 해석 도화기나 수치사진측량시스템 등의 전문 장비를 이용하여 도화작업을 수행함으로써 정확한 3차원 정보를 추출할 수 있으며, 수치사진측량시스템을 이용하는 경우 제한적인 범위 내에서 자동화 작업의 수행이 가능하다. 특히 현재는 디지털 카메라를 이용한 방법이 개발됨으로써 그 효용성이 더욱 증가하고 있다 본 연구에서는 수치사진측량시스템을 이용하여 3차원 공간데이터를 구축하는 방법을 제시하고자 한다.
일반적으로 위성 영상의 분류에 있어서 널리 사용되고 있는 기법은 특징 공간에서 화소 값들의 거리 유사성을 이용하여 인접한 화소들을 동일 클래스로 결정하는 분류기법을 적용하고 있다. 하지만 이러한 기법을 고해상도 위성 영상에 적용시킬 경우 다양한 분광 반사 값을 가지는 영상의 특성상 정확한 결과를 얻기 힘들다. 특히 도시 지역의 경우 분광 정보만을 이용할 경우 높은 이질성과 복잡성으로 영상이 가지는 다양한 정보를 제대로 반영하지 못한다. 본 연구에선 이러한 복잡한 토시지역에 대한 분류를 수행하기 위해 위성 영상과 LiDAR의 높이값 및 반사강도 정보를 이용하여 데이터 융합을 통해 단계적인 방법으로 분류를 수행하였다. 그에 앞서 영상 정보만을 이용하였을 경우와 LiDAR 자료를 보조적으로 활용하였을 경우의 MLC 및 ISODATA 분류를 수행하였고, 단계적 방법의 결과와 시각적 비교를 수행하였다. 전체 분류 결과에 있어서 단계적 방법이 가장 향상된 결과를 보였으며, MLC, ISODATA 분류에 있어서도 LiDAR 자료를 활용할 경우 더 향상된 분류 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 H.323과 SIP사이의 IWF(Inter-Working Function)을 위한 개선된 상호 연동방식을 제안하고, 개선된 특성을 해석한다. 인터넷을 통해 음성 서비스를 가능하게 해주는 VoIP(Voice over Internet Protocol)기술은 기존의 전화망에 비해 저렴한 가격에 장거리 전화를 이용할 수 있으며, 기존의 인터넷에서 사용 가능한 다양한 멀티미디어 서비스를 쉽게 수용할 수 있다. 이전의 VoIP 접속관리 방식은 H.323 프로토콜을 사용하였으나, 연결 설정의 복잡함으로 인해 최근에는 SIP-Working Group에서 제안한 SIP(Session Initiation Protocol) 프로토콜이 사용되고 있다. 따라서 H.323가 SIP의 서로 다른 프로토콜을 사용한 제품군 사이의 연동을 위한 방법론이 필요하게 되었다. 이에 본 연구에서는 H.323과 SIP 프로토콜간의 상호 연동의 불필요한 패킷 지연의 호 설정과 메시지 변환의 개선된 특성을 해석한다.
스티칭 기술은 고화질의 360 VR 영상을 제작하는 과정에서 가장 중요한 요소 기술들 중의 하나이다. 스티칭 기술의 성능을 저하시키는 원인들에는 특징점 추출 과정의 오류, seam finding 과정에서 사용되는 마스크의 왜곡으로 발생하는 오류, 각 영상들의 밝기 보상 오류 등 다양한 원인들이 존재한다. 본 논문에서는 합성되는 각 영상들 간의 시차(View Disparity)가 존재함으로써 스티칭 성능이 저하되는 현상을 분석하고, 이 문제를 해결하기 위해 이음부 탐색(seam finding)의 전처리 과정에서 사용되는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기술을 통해 기존 방법보다 개선된 마스크들을 제작하여 효율적인 이음부 탐색(seam finding)이 수행되도록 하고, 그 결과 개선된 화질을 갖는 360 VR 영상을 얻을 수 있음을 설명한다. 본 논문에서 실시된 다양한 실험들을 통해, 제안된 기술이 시차 왜곡이 존재하는 영상 신호들을 합성하는 과정에 효율적이면서 동작 복잡도도 높지 않음을 보이고 있다.
본 연구는 초등학교에서 교사를 도와 수업을 진행하는 교사보조로봇의 디자인에 관한 것으로, 단순히 아동이 좋아하는 로봇 디자인을 제안하는 것이 아닌 교사보조로봇이라는 역할에 부합되는 이미지를 찾는 것에 주안점을 두고 있다. 그렇게 하기 위해 교사보조로봇의 역할에 부합되는 교사상에는 어떤 것들이 있는지 문헌조사를 하고, 이를 통해 얻어진 교사상들을 교사와 교생을 대상으로 설문조사를 하여 그룹을 짓고 우선순위를 정해 교사보조로봇의 역할 이미지를 정립하였다. 이 역할 이미지와 기본적 형용사를 기준으로 아동에게 기존의 로봇들을 이미지를 매핑 하도록 하여, 아동이 각 로봇의 외형 특징에 대해 어떻게 느끼는가, 역할 이미지를 발현하려면 어떤 외형을 가져야 하는가를 알아내고자 하였다. 또한 워크샵을 통해 아동이 직접 자신이 생각하는 교사보조로봇을 표현할 수 있도록 하고, 아동이 생각하는 교사보조로봇의 키와 위치도 조사하였다. 이러한 조사들을 바탕으로 3가지의 교사보조로봇 디자인 가이드라인을 추출하였다.
다차원 척도법(multidimensional scaling)은 고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터 간의 유사성을 표현하는 방법이다. 이는 주로 자질 선정 및 데이터를 시각화하는 데 이용된다. 그러한 다차원 척도법 중, 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)은 긴 수행 시간과 큰 공간을 필요로 하기 때문에 객체의 수가 많은 경우에 대해 적용하기 어렵다. 이는 유클리드 거리(Euclidean distance)에 기반한 $n{\times}n$ 상이도 행렬(dissimilarity matrix)에 대해 고유쌍 문제(eigenpair problem)를 풀어야 하기 때문이다(단, n은 객체의 개수). 따라서, n이 커질수록 수행 시간이 길어지며, 메모리 사용량 증가로 인해 적용할 수 있는 데이터 크기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 GPGPU 기술 중 하나인 CUDA와 분할-정복(divide-and-conquer)기법을 활용한 효율적인 다차원 척도법을 제안하며, 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 객체의 개수가 많은 경우에 매우 효율적일 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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