Through welding fabrication, user can feel an surficaial and capable unsatisfaction because of welded defects, Generally speaking, these are called weld defects. For checking these defects effectively without time loss effectively, weldability estimation system setup isan urgent thing for detecting whole specimen quality. In this study, by laser vision camera, catching a rawdata on welded specimen profiles, treating vision processing with these data, qualititative defects are estimated from getting these information at first. At the same time, for detecting quantitative defects, whole specimen weldability estimation is pursued by multifeature pattern recognition, which is a kind of fuzzy pattern recognition. For user friendly, by weldability estimation results are shown each profiles, final reports and visual graphics method, user can easily determined weldability. By applying these system to welding fabrication, these technologies are contribution to on-line weldability estimation.
The welded defects are usually called user's unsatisfaction for appearance and functional usage. For checking these defects effectively without time loss, setup of weldability estimation system is an important for detecting whole specimen quality. In this study, after catching a rawdata on welded specimen profiles and treating vision processing with these data, the qualitative defects are estimated from getting these information by laser vision camera at first. At the same time, the weldability estimation for whole specimen is produced. For user friendly, the weldability estimation results are shown each profiles, final reports and visual graphics method. So, user can easily determined weldability. By applying these system to welding fabrication, these technologies are contribution to on-line setup of weldability estimation system.
In this paper, we have described and simulated the effect analysis and correction of phase errors in the SAR rawdata induced by satellite attitude errors such as drift, jitter. This simulation is based on the FSA(Frequency Scaling Algorithm) for high resolution image formation of the Spotlight SAR. Phase errors produce the degradation of SAR image quality such as loss of resolution, geometric distortion, loss of contrast, spurious targets, and decrease in SNR. To resolve this problem, this paper presents method for correction of phase errors using the PGA(Phase Gradient Algorithm) in connection with the FSA. Several results of the phase errors correction are presented for Spotlight SAR rawdata.
용접구조물의 시공시 발견되는 외관상, 성능상 사용자에게 불만족을 발생시키는 결함들을 일반적으로 총칭하여 용접부의 결함이라 한다. 이들 결함들을 시간의 손실 없이 효과적으로 검출해내어 용접부 전체의 품질을 효과적으로 판정하기 위한 용접성 평가 시스템 구축이 어느 때보다 절실하다. 본 연구에서는 레이저 비전 카메라를 이용하여, 용접부의 형상에 대한 원 데이터를 채취하고 이를 화상처리하고, 여기서 얻은 정보로 1차적으로 정량적 결함을 판별하고, 동시에 분류된 결함을 정성적으로 판단하기 위해 퍼지 패턴인식의 한 단계인 다중 패턴 인식을 이용하여 용접 물 전체의 결함을 판정하였으며, 사용자의 편의를 위해 용접성의 결과가 화상별, 최종집계와 함께 이를 그래픽의 형태로 표시하여, 손쉽게 용접성 양부를 결정할 수 있게 하였으며, 이는 또한 생산라인에 적용하여 실시간 용접성 판별을 할 수 있는 기반 연구 성과를 제시하였다.
광역범위에 대한 적조의 효율적인 모니터링을 위하여 원격탐사의 필요성이 점차 증가하고 있다. 하지만 기존 연구에서는 다양한 센서 중 해색 센서만을 위한 적조 탐지 알고리즘 개발에만 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 위성 기반 적조 모니터링의 한계로 지적되고 있는 탁도가 높은 연안역의 적조 탐지와 원격탐사 자료의 부정확성을 개선하고자 다중센서의 활용을 제시하고자 한다. 국립수산과학원 적조속보 정보를 바탕으로 적조 발생해역을 선정하였고, 해색 센서인 GOCI 영상과 육상 센서인 Landsat OLI 영상을 이용하여 공간적인 융합과 분광기반 융합을 시도하였다. 두 영상의 공간 융합을 통하여, GOCI 영상에서 관측 불가능하였던 연안지역의 적조와 Landsat OLI 영상의 품질이 낮았던 외해역의 적조 모두 개선된 탐지결과 획득 가능하였다. Feature-level과 rawdata-level로 나누어 진행된 분광 융합 결과, 두 방법에서 도출된 적조 분포 양상은 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 feature-level 방법에서는 영상의 공간해상도가 낮을수록 적조 면적이 과대추정되는 경향이 나타났다. Linear spectral unmixing 방법으로 픽셀을 세분화한 결과, 적조 비율이 낮은 픽셀의 수가 많을수록 적조 면적의 차이는 심화되는 것으로 나타났다. Rawdata-level의 경우Gram-Schmidt가 PC spectral sharpening 기법보다 다소 넓은 면적이 추정되었지만, 큰 차이는 나타나지 않았다. 본 연구에서는 해색 센서와 육상 센서의 공간 융합을 통해 외해뿐만 아니라 탁도가 높은 연안의 적조 역시 탐지가 가능함을 보여주었고, 다양한 분광 융합 방법을 제시함으로써 더욱 정확한 적조 면적 추정 방법을 제시하였다. 이 결과는 한반도 주변의 적조를 더욱 정확하게 탐지하고, 적조를 효과적으로 제어하기 위한 대응대책 수립을 결정하는데 필요한 정확한 적조 면적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
WECPNL(Weighted Equivalent Continuous Perceived Noise Level) which designated currently in Domestic 'The Stanrd Method of Measuring Noise and Vibration' is composed of different factor with WECPNL that published in ICAO. Domestic WECPNL is concerned in application of $L_{MAX}$ measurement. On the other hand, ICAO's WECPNL is based on EPNL that includes factors of the pure tone correction and the duration time. NNI and NEF also are each based on PNL and EPNL. Because a military aircraft noise, especially, has the pure tone of high frequency and the irregular duration, it seems to be undesirable to estimate aircraft noise for using Domestic WECPNL. Therefore, this study was performed to detect a flaw of Korean WECPNL, through comparison of the trend of each other aircraft noise index by using equivalent rawdata.
본 연구에서는 조석 유입구에서의 단면통과 유량 및 조량 산정을 목적으로 목포해역 내 조석 유입구에서 ADCP를 이용한 단면 유속관측이 수행되었다. 우선, 원시 관측자료는 지배적인 유속성분 도출을 위하여 단면의 회전정도를 고려한 좌표회전이 수행되었으며, 정규화를 통하여 수평/수직방향 Sigma 좌표로 변환되었다. 또한, 관측이 이루어지지 않는 저면과 수면 근처의 Blank zone 데이터는 von-Karman 유속분포식을 이용하여 보간되었다. 보정된 자료를 이용하여 단면통과 유량이 정량적으로 산정되었는데, 조석에 따른 단면통과 유량의 변화양상 뿐만 아니라 목포해역의 낙조우세적 조석특성이 잘 나타나는 것으로 확인되었다. 또한, 과거 연구들에서 제시되는 조량 산정자료의 조석조건을 보완하여 현장 관측자료에 기반한 조량산정 방법의 조건이 재정립되었으며, 새로운 정의에 근거하여 조석 유입구에서의 단면 유속관측 자료를 이용한 조량의 정량적 산정이 국내 최초로 수행되었다. 조량 산정결과는 과거 연구들로부터 도출된 조량과 조석 유입구 흐름 단면적의 상관관계 결과와 비교 분석되었으며, 산정된 결과는 과거 연구결과들과 잘 일치하는 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.149-157
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2011
본 연구는 신용평가 과정에서 발생하는 미결정자를 결측자료 문제로 간주하여 MAR와 MNAR 가정 하에서 추론한다. MAR 가정에서 미결정자 추론은 결정자들에 대한 로지스틱 회귀모형의 회귀 계수벡터를 이용하여 미결정자의 부도 확률을 구한 후 결정자의 부도확률과 비교하여 미결정자의 미래 상태를 판단한다. 그리고 MNAR 가정에서의 미결정자 추론은 특성변수가 추가한 로지스틱 모형으로부터 미결정자의 부도확률을 구하고 미결정자를 예측하는 방법을 제안하였다. 두 종류의 실제 자료에 대하여 모의실험을 한 결과, MAR 가정에서 미결정자의 비율이 증가하더라도 원자료의 오분류율과 추론한 결과 차이가 없으며, MNAR 가정에서는 추가적인 변수를 고려하여 미결정자를 추정하였기 때문에 미결정자의 오분류율이 MAR 가정에서의 오분류율보다 감소하고 나아가 전체에서 미결정자가 차지하는 비율이 증가함에 따라 전체의 오분류율이 더욱 감소함을 발견하였다.
최근 높은 수직정확도를 갖는 항공레이저측량 기술이 개발됨에 따라 이를 이용한 DEM(digital elevation model) 생성, 건물추출, 홍수위험지도 제작, 3차원 도시모델 구축 등의 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 항공레이저측량으로부터 취득한 원시자료로부터 생성한 해상도별 DEM의 표준편차를 계산하기 위해 점비교법, 등고선비교법 그리고 1/5,000 수치지형도를 활용하였다. 비교결과 점비교법이 등고선비교법보다 낮은 DEM 표준오차를 나타냈으며, 이것은 등고선비교법이 점비교법에 비해 조밀한 격자 연산이 이루어지지 않은 것이 원인으로 파악되었다. 또한 1/5,000 수치지형도는 평균수평거리인 25.4m 이하에서는 점비교법과 등고선비교법에 비해 높은 오차를 보였으며, 25.4m 이상에서는 등고선비교법과 유사한 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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