오늘날 다양한 나라에서 위성항법시스템을 운용, 개발하고 있다. 또한 GNSS의 성능향상을 위해 정지궤도위성을 이용하는 SBAS가 운용 중에 있다. 가장 대표적으로 사용되는 SBAS는 미국에서 개발한 GPS의 WAAS이다. SBAS에서는 사용자에게 정확성, 가용성, 연속성, 무결성을 보장하기 위해 다양한 알고리즘이 사용되고 있다. 이 중 위성에 대한 무결성을 보장하기 위한 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 위성오차를 추정하고 보정정보를 생성하여 사용자에게 제공한다. 여기서 위성궤도오차를 3차원으로 추정하게 된다. 이렇게 위성궤도오차를 3차원으로 추정하기 위해서는 기준국 배치가 중요하게 된다. 기준국의 배치가 넓을수록 시선각 벡터가 넓게 분포되어 추정 정확도가 향상될 수 있다. 여기서 대표적 SBAS 운영국인 미국과 한국의 지역적 특성으로 인한 분석을 수행하고자 한다. 한국은 미국에 비해 매우 협소한 지리적 특성을 가지고 있다. 따라서 3차원 위성궤도오차 추정 기법을 그대로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 협역지역에서 위성궤도오차를 3차원으로 추정하는 것이 아닌 스칼라로 값으로 사용하는 방식을 제안한다. 제안하는 기법은 기준국(Reference)과 위성간의 시선각 (LOS, Line-Of-Sight) 벡터에 궤도오차를 투영한 스칼라 값을 이용하는 것이다. 이 방식을 이용하여 정상상태, 고장상태의 한국과 미국지역에서 기저선 거리에 따른 오차 변화를 확인하도록 한다. 이 오차변화 차이를 비교하여 제안하는 기법의 사용 가능성을 제시한다.
The purpose of this study is to develope a CAD-based tool for rasterization of polygonal vector map in AutoCAD. To identity the layer property of polygonal entity with user-defined coordinates as topology, algorithm in processing entity data of selection set that intersected with scan line was used, and the layers were extracted sequentially by sorted intersecting points in data-list. In addition to the functions for querying and modifying topology, two options for mapping were set up to construct plan projection type and to change meshes' properties in existing DTM data. In case of plan projection type, user-defined cell size of 3DFACE mesh is available for more detailed edge, and topological draping on landform can be executed in case of referring DTM data as an AutoCAD's drawing. The concept of algorithm was simple and clear, but some unexpectable errors were found in detecting intersected coordinates that were AutoCAD's error, not the utility's. Also, the routines to check these errors were included in algorithmic processing. Developed utility named MESHMAP was written in entity data control functions of AutoLISP language and dialog control language(DCL) for the purpose of user-oriented interactive usage. MESHMAP was proved to be more effective in data handling and time comparing with GRIDMAP module in LANDCADD which has similar function.
최근 대부분의 보급형 CCD/CMOS 영상 센서는 크기와 비용을 줄이기 위해 한 가지 색상만 선택적으로 통과시키는 CFA(Color Filter Array)를 사용한다. 따라서 원래의 컬러 영상을 복원하기 위하여 패턴인식이나, 정규화 등을 이용한 많은 알고리즘이 제안되었으나, 지엽적인 색상오류, zipper 효과 등의 오류를 충분히 제거하지 못하고 있다. 본 논문에서는 전체 영상의 PSNR 뿐 아니라 주관적인 화질에 영향을 주는 에지 부분에서의 오류를 줄이기 위하여, 기존에 제시되었던 방법인 POCS(Projection Onto Convex Sets) 알고리즘을 기반으로 에지 가중치를 적응적으로 적용하였다. 그 결과 강한 에지 부분에서 보다 효율적인 컬러복원을 할 수 있었다.
CAD drawings contain drawing errors similar to manually produced drawings. This paper is concerned with a computer-aided drawing check system for the drawing errors. The problem treated in this paper is the checking of dimension errors, deficiency and redundancy of dimension lines in the mechanical drawings made by a CAD system. Graph theory is used for the checking of the deficient and redundant dimensions. The feasibility of this system is confirmed for the checking items.
Mostof existing CAD systems do not provide the advanced function for systematic checking of design and drafting errors in mechanical drawings. We have reported a computer aided drawing check system to single plane projection drawings made by a CAD system. This paper describes a checking method of dimensioning errors in mechanical drawings. The checking items are deficiency and redundancy of dimensions, input-errors in dimension figures and symbols, etc. Checking for deficiency and redundancy of global dimensions has been performed applying Graph Theory. This system has been applied to several examples and we have confirmed the feasibility of this checking method.
In this paper, the adaptive nodal generation procedure based on the estimated local and global error in the element-free Galerkin (EFG) method is proposed. To investigate the possibility of h-type adaptivity of EFG method, a simple nodal refinement scheme is used. By adding new node along the background cell that is used in numerical integration, both of the local and global errors can be controlled adaptively. These errors are estimated by calculating the difference between the values of the projected stresses and original EFG stresses. The ultimate goal of this study is to develop the reliable nodal generator based on the local and global errors that is estimated posteriori. To evaluate the performance of proposed adaptive procedure, the convergence behavior is investigated for several examples.
This paper proposes a system for measuring the 3D human bodies using the multiple 2D images. The system establishes the multiple image input circumstance from the digital camera for image measurement. The algorithm considering perspective projection leads us to estimate the 3D human bodies from the multiple 2D images such as frontal. side and rear views. The results of the image measurement is compared those of the direct measurement and the 3D scanner for the total 40 items (12 heights, 15 widths and 13 depths). Three persons measure the 40 items using the three measurement methods. In comparison of the results obtained among the measurement methods and the persons, the results between the image measurement and the 3D scanner are very similar. However, the errors for the direct measurement are relatively larger than those between the image measurement and the 3D scanner. For example, the maximum errors between the image measurement and the 3D scanner are 0.41cm in height, 0.39cm in width and 0.95cm in depth. The errors are acceptable in body measurement. Performance of the image measurement is superior to the direct. because the algorithm estimates the 3D positions using the perspective projection. In above comparison, the image measurement is expected as a new method for measuring the 3D body, since it has the various advantages of the direct measurement and 3D scanner in performance for measurement as well as in the devices, cost, Portability and man power.
대상 물체의 3차원 모델을 구축하기 위해서는 여러 시점에서 측정된 거리정보 데이타들을 하나의 좌표계로 통합하는 정합(registration) 과정이 필수적이다. 3차원 데이타의 정합을 위해 가장 널리 사용되는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘은 거리정보 데이타 간에 겹치는 영역 또는 일치점 등에 대한 사전 정보가 필요하다. 본 논문에서는 임의의 시점에서 측정된 데이타를 반복적인 방법에 의해 자동으로 정합하는 개선된 ICP 방법이 제안된다. 3차원 데이타가 거리정보 영상으로 맺히는 관계를 나타내는 센서 사영조건(projection constraint), 데이타의 공분산(covariance) 행렬, 교차(cross) 사영 등을 이용하여 정합과정을 자동화하였으며, 유저의 개입이나 3차원 기계 보조 장치 등을 사용하는 별도의 초기값 측정 없이 3차원 모델을 정확하게 구성할 수 있다. 다양한 거리정보 데이타에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 우수한 성능을 확인하였다.
The author came to analize and get the following problems after researched radiographic quality in order to find out the necessary factors to improve in radiographs of frontal projection of the chest selected at random of the adult patients (1545 male, 1520 female) who had been examined in 4 departments of radiology of the general hospitals in Seoul and Kyungki area. 1. Problems of x-ray film or of radiographic cassette appeared in 2.97% radiographs on account of selection of the film size (except costophrenic sinus) (1.79%), poor screen-film contact (0.85%), light leakage of cassette (0,33%). 2. Problems of patients' positioning or breathing appeared in 16.57% radiographs of all because of overlapping of lung apex and clavicle (6.98%), overlapping of scapula and lung field (5.87%), asymmetrical projection of clavicles (1.76%), errors in positioning and breathing of the patient (1.96%). 3. Problems of x-ray exposure factors or film processing appeared in 22.25% radiographs because of over-density (2.64%), under-density (3.95%), fog (0.59%), demonstration density under clavicles or lung marking unsharply (3.82%), not clear of lung marking from breast region (0.94%), not clear the lung marking from the part overlapped of heart and lungs (3.92%), not clear the lung marking from the part overlapped of liver and lung (6.49%).
With the large amount of complex network data that is increasingly available on the Web, link prediction has become a popular data-mining research field. The focus of this paper is on a link-prediction task that can be formulated as a binary classification problem in complex networks. To solve this link-prediction problem, a sparse-classification algorithm called "Truncated Kernel Projection Machine" that is based on empirical-feature selection is proposed. The proposed algorithm is a novel way to achieve a realization of sparse empirical-feature-based learning that is different from those of the regularized kernel-projection machines. The algorithm is more appealing than those of the previous outstanding learning machines since it can be computed efficiently, and it is also implemented easily and stably during the link-prediction task. The algorithm is applied here for link-prediction tasks in different complex networks, and an investigation of several classification algorithms was performed for comparison. The experimental results show that the proposed algorithm outperformed the compared algorithms in several key indices with a smaller number of test errors and greater stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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