본 논문은 딥 러닝(deep learning)을 이용하여 입력 영상의 기울어진 정도를 측정하고 수평에 맞게 바로 세우는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 영상 내에서 선분, 평면 등 하위 레벨의 특징들을 추출한 후 이를 이용해 영상의 기울어진 정도를 측정한다. 이러한 방법들은 영상 내에 선이나 평면이 존재하지 않는 경우에는 제대로 동작하지 않는다. 본 논문에서는 대규모 데이터 셋을 통해 영상의 다양한 특징들에 대해 학습 가능한 Convolutional Neural Network (CNN)를 이용하여 인물이나 복잡한 배경으로 구성된 기울어진 영상에 대해서도 강인하게 동작하는 프레임워크를 제시한다. 또한, 네트워크에 가변 공간적 (adaptive spatial) pooling 레이어를 추가하여 영상의 다중 스케일 특징을 동시에 고려할 수 있게 하여 영상의 기울어진 정도를 측정하는 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 다양한 콘텐츠를 포함한 영상의 기울어짐을 높은 정확도로 바로 세울 수 있음을 확인할 수 있다.
In this paper, an efficient short-time Fourier analysis method for the quasi-periodic signals is proposed via an optimal fixed-lag finite impulse response (FIR) smoother approach using a receding horizon scheme. In order to deal with time-varying Fourier coefficients (FCs) of quasi-periodic signals, a state space model including FCs as state variables is augmented with the variants of FCs. Through an optimal fixed-lag FIR smoother, FCs and their increments are estimated simultaneously and combined to produce final estimates. A lag size of the optimal fixed-lag FIR smoother is chosen to minimize the estimation error. Since the proposed estimation scheme carries out the correction process with the estimated variants of FCs, it is highly probable that the smaller estimation error is achieved compared with existing approaches not making use of such a process. It is shown through numerical simulation that the proposed scheme has better tracking ability for estimating time-varying FCs compared with existing ones.
The radiance observed from the ocean depends on the illumination and viewing geometry along with the water properties, and this variation is called the bidirectional effect which is important to be considered in ocean color remote sensing. In the present study, as a preliminary step, the spectral-angular radiances in coastal water were investigated with experiments for a range of viewing geometric conditions $(0-70^{\circ})$. Over a phytoplankton-dominated water surface the upward radiance for visible and near-infrared wavelengths (example, SeaWiFS and GOCI) increased at nadir and decreased toward the near-horizon, becoming dependent of viewing angles (with higher radiance at nadir view angle and lower radiance at near-horizon viewing angle). This variations were better expressed by the Q-factor, which relates upwelling radiance to the upwelling irradiance (i.e., $Q=E_u/L_u$, also dependent on Sun's position). The Q-factor for this case was more non-uniform with the considered wavelengths and was dependent on viewing geometric conditions. These experimental results confirm the previous similar findings in other coastal waters.
KRS which is subsystem of Korea Augmentation Satellite System (KASS) performs a role of collecting and monitoring GPS signals. In order to generate the accurate correction message, the site which meets the requirements should be selected and verification to meet each requirement should be accompanied. When the sites are selected, the environmental considerations are EMI, clear horizon (CH) and multipath. Of these, EMI and CH can be checked for satisfaction by instrumentation, but multipath error is difficult to predict. Therefore, multipath error analysis for the installation position of actual antenna at each KRS site should be preceded, and multipath scenario should be generated for each location to analyze the effects of the resulting system performance. In this paper, based on satellite signals collected from each KRS sites, the method for analyzing multipath error in each KRS sites is described, and the multipath error is analyzed. Also to perform an analysis of the effects on system performance due to multipath error, multipath error modeling is performed for the generation of simulation scenarios.
이 연구는 1989년 이후 30년간 국내 학술지에 발표된 과학 관련 정의적 영역 검사 도구 활용 현황과 이와 관련한 검사 도구의 수정 사례와 내용을 분석했다. 이로써 향후 검사 도구 개발과 개선 과정에 대한 실질적 정보를 제공하고, 타당한 검사 도구 개발을 위한 근거를 마련했다. 연구는 두 단계로 진행되었다. 정의적 영역 검사 도구를 중심으로 한 국내 과학 교육 연구 88편의 현황과 이들이 참고한 국내 외 원도구 57건의 현황을 분석했다. 그 후 원도구가 개정되었던 사례 5건의 특징과 구체적 문항 수정 사례를 비교했다. 연구 결과 국내 연구 현황에서는 지속적으로 나타난 주제와 최근에 출현하기 시작한 주제, 연구 목적과 평가 방법에 따른 연구 상황, 원도구 활용 현황 등이 분석되었다. 분석 대상 연구의 원도구 중 개정 과정이 공개된 5건의 검사 도구인 TOSRA, SAI, PISA 문항, STEBI-A/B, SMQ 등에 대해 개정 배경과 주요 사항을 분석했다. 개정 전후의 문항이 공개된 4개의 검사 문항을 비교해서 문항의 변천 과정을 분석했다. 분석 결과 문항 개선은 하위 구인의 변화에 따른 신설과 삭제, 가독성 향상, 의미를 명료화하는 방향으로 진행되고 있었다. 본 연구 결과의 시사점으로 여러 구인이 혼재된 검사 도구에서 얻은 결과 해석상 유의점, 연구의 지평을 넓혀주는 검사 도구의 가능성, 주관적 자기 보고에서 나타나는 오차 인식, 타학문에서 유래한 검사 도구를 과학과에 적용시킬 때 유의할 점 등을 제안했다.
본 연구에서는 영국의 파운드화, 일본의 엔화 등 선진 통화선물시장과 한국의 원화, 멕시코의 페소화, 브라질의 리알화 등 신흥 통화선물시장의 효율성을 측정 및 비교하고자 하였다. 본 연구의 분석에 이용된 자료는 시카고상업거래소(CME)에 상장되어 있는 영국 파운드화, 일본 엔화, 멕시코 페소화, 브라질 리알화 통화선물가격과 한국증권선물거래소(KRX)에 상장되어 있는 한국 원화 통화선물가격과 이에 대응되는 각 국가의 현물환율 자료이며, 각 국가의 선물가격과 현물환율은 미국달러를 기준통화로 하는 유럽식 표기법으로 표시하였다. 선물가격은 잔차항의 자기상관 문제를 야기할 수 있는 중복된 기간을 피하기 위하여 표본기간동안 동일한 간격인 만기 14일전과 만기 28일전의 선물가격으로 구성하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 신흥통화 선물시장의 한국 원화 선물 가격은 선진통화 선물시장의 일본 엔화 선물가격과 함께 예측기간에 관계없이 만기일 실현 현물 환율의 불편추정치로서, 위험프리미엄이 없이 만기일 실현 현물환율을 예측하고 있다. 둘째, 한국 원화 선물가격은 브라질 리알화와 멕시코 페소화 등 다른 신흥통화 선물시장의 선물가격과 달리 위험프리미엄이 없이 만기일 실현 현물환율을 예측하고 있다. 셋째, 통화선물의 종류, 예측기간, 검증방법에 따라 불편기대가설의 검증 결과는 달라질 수 있음을 보여주고 있다. 넷째, 일본 엔화와 영국 파운드화 등 선진통화 선물시장간의 상대적 효율성을 비교하면, 일본 엔화 선물시장의 효율성 측정치는 27.06%로 영국 파운드화 선물시장의 효율성 측정치 26.87% 보다 높게 나타나고 있어 일본 엔화 선물시장이 영국 파운드화 선물시장보다 효율적임을 보여주고 있다. 다섯째, 한국 원화, 브라질 리알화와 멕시코 페소화 등 신흥통화 선물시장간의 상대적 효율성을 비교하면, 한국 원화 선물시장의 효율성은 20.77%로 측정되어, 멕시코 페소화 선물시장의 효율성 측정치 11.55%, 브라질 리알화 선물시장의 효율성 측정치 4.45% 보다 높게 나타나고 있어 한국 원화 선물시장이 다른 멕시코 페소화 및 브라질 리알화 등 다른 신흥통화 선물시장보다 효율적임을 보여주고 있다. 끝으로 통화선물시장의 상대적 효율성 측정치는 예측기간에 따라 영향을 받으며, 예측기간이 짧을수록 효율성 측정치가 개선되고 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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