본 연구의 목적은 다양한 지리통계학적 공간화 기법을 적용한 격자기후자료와 기상청에서 제공하는 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS) 격자기후자료를 비교 분석하여 남한 지역의 고해상도 격자기후지도 작성 방안을 모색하는 것이다. 2017년의 595개 기후관측자료 중, 80%의 지점자료를 이용하여 순간 온도와 1시간 누적강수량에 대한 격자기후자료를 생성하였고 나머지 117개의 지점자료를 검증에 이용하였다. ArcGIS10.3.1과 Python3.6.4을 이용하여 관측자료 및 DEM을 IDW, 공동크리깅, 크리깅에 적용한 후, 공간보간 결과를 3개 군집으로 나누어 검증하였으며 LDAPS 격자기후자료를 바탕으로 유역 별 패턴 비교를 수행하였다. 결과적으로 순간 온도의 공간화에는 고도를 부변수로 추가한 공동크리깅이, 1시간 누적강수량 공간화에는 IDW가 가장 적합하였다.
본 연구에서는 파쇄대의 공간적 분포 특성이 터널의 거동에 미치는 영향에 대한 내용을 다루었다. 이를 위해 발파굴착 공법이 적용되는 터널을 대상으로 다양한 파쇄대 조건을 도출하고 이에 대한 2차원 및 3차원 해석을 수행하여 파쇄대의 주향 및 경사, 터널과의 이격거리, 토피고, 측압계수 등에 대한 매개변수 연구를 실시하였다. 해석결과를 토대로 매개변수 조건에 대한 터널 변위 및 지보재 부재력의 변화경향을 고찰하였으며 그 결과 파쇄대의 경사각 및 주향에 따라 터널의 변위 및 지보재 부재력에서 큰 차이를 보였으며 전반적으로 터널의 심도가 깊어질수록 그리고 초기측압계수가 클수록 파쇄대의 공간적 분포 특성에 따른 터널 거동의 차이가 더 심화되는 것으로 나타나 대심도 터널의 경우가 저심도 터널에 비해 파쇄대의 영향이 가중될 수 있는 것으로 검토되었다.
철도는 전 세계적으로 매우 안전하고 중요한 운송 수단 중 하나이다. 그러나 철도시스템이 복잡도가 높아지고 주행거리 증가 등으로 인해 매년 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 특히, 고속열차와 화물열차의 경우, 차축베어링 비정상 과열로 인하여 차축베어링의 기능이 소실되면 차축의 불균등한 하중을 초래한다. 따라서, 차축베어링의 비정상 과열은 심각한 사고 또는 차량 탈선의 원인이 될 수 있다. 이에 따라서 현재 고속열차 운행 중 차축의 비정상적인 발열을 검지하기 위하여 차축온도검지장치(Hot Box Detector, HBD)가 설치되어 운영되고 있다. 본 연구에서는 비정상 차축 과열 발생시, 이를 빠르고 효율적으로 검지하기 위하여 지수가중이동평균(EWMA) 기법을 적용한 차축온도 모니터링 방법을 제안하였다. 또한 제안한 방법에 대하여 통계적으로 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 현재의 차축온도검지 모니터링 방법과 비교하여 비정상 과열의 발생에 대하여 더 좋은 성능으로 평가되었으며 그 수행도는 최대 170% 향상되었다.
본 연구에서는 다수의 키넥트 센서를 이용하여 효율적인 실시간 운동 자세 추정 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 정면과 측면에 키넥트 센서를 사용하여, 한 개로 추적이 어려웠던 사용자의 특정 자세 (예를 들어, 무릎컬 또는 런지)를 보다 정확하게 측정하고 인식하는 것을 목적으로 한다. 그리고 추후 다양한 자세를 지원할 수 있도록 확장 가능하고 모듈화 된 방법으로 설계되었다. 이 시스템은 여러 클라이언트와 유니티 3D 서버로 구성된다. 클라이언트는 키넥트 골격 데이터를 처리하여 서버로 전송한다. 서버는 다중 키넥트를 보정하고, 각도와 거리를 기반으로 한 특징 값 추출하며 여러 대의 키넥트로부터 계산된 특징 값의 가중 평균을 사용하여 자세 인식 모델을 기반으로 자세 추정 알고리즘을 적용한다. 본 논문은 다중 키넥트 센서를 이용한 인간 운동 자세 추정 시스템의 설계 및 구현 방법을 제시하고, 체험형 유니티 3D 운동 게임에 적용한 예시를 설명한다.
도로 교통 상황을 감시하고 교통 정보를 추출하는 현재의 기술은 고가이며 설치하기가 어려운 하드웨어에 의존하고 있다. 비디오 카메라와 컴퓨터 비죤 기술의 이용은 기존의 방법의 새로운 대안이 될 수 있다. 비디오 카메라를 이용한 교통 정보 추출은 최근의 교통 운영 시스템의 중요한 열쇠이다. 본 논문에서는 비디오 카메라를 이용한 영상처리 기술을 적용하여 교통 정보를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 주변 환경에서 여러 가지 잡음으로 인한 오 인식을 제거하기 위하여 적응적 배경영상 갱신 방법을 사용하였다. 또한 교통정보 추출 방법에서는 거리 값을 정의하여 검색구간을 통과하는 차량의 점유율을 통해 교통변수를 구하고, 이를 이용하여 8개의 교통상태를 정의하여 교통량을 측정하였다. 제안된 방법은 도심의 교통상황 데이터를 이용하여 실험하였다.
본 연구에서는 크리깅 기법을 이용하여 엇갈린 핀휜이 부착된 회전하는 내부냉각유로의 형상 최적화를 수행하였다. 냉각유로 형상의 여러 매개변수 중 핀의 지름과 높이의 비, 핀의 지름과 핀과 핀 사이의 거리의 비를 최적설계를 위한 설계변수로 선택하였다. 열전달 관련 목적함수와 마찰손실 관련 목적함수를 가중계수를 이용하여 선형적으로 결합한 목적함수를 정의하였다. 크리깅 모델을 구축하기 위해 라틴하이퍼큐브 샘플링기법에 의해 생성된 20개 실험점에서 목적함수가 SST난류모델을 사용한 삼차원 레이놀즈평균 나비어-스톡스(RANS) 유동해석법에 의해 계산되었다. 크리깅 기법을 통하여 예측된 목적함수값은 RANS해석을 이용해 계산된 값과 매우 작은 오차 범위 내에서 일치하였으며, 최적설계를 통해 목적함수가 11% 감소하는 결과를 얻었다.
선 스펙트럼 주파수를 양자화하기 위한 대부분의 방법들이 가중 유클리드 거리에 기반하고 있는 반면, 본 논문에서는 청각 마스킹 효과에 기반한 에러 척도를 사용하여 선 스펙트럼 주파수를 효과적으로 양자화하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 noise-to-mask ratio (NMR)를 선 스펙트럼 주파수의 양자화에 적합하도록 변형한 새로운 에러 척도를 유도하고, 이를 사용하여 선 스펙트럼 주파수를 양자화한다. 한편, 본 논문에서는 양자화하고자 하는 음성 프레임이 갖는 청각적인 특성을 고려하여 동적으로 비트를 할당하는 적응 양자화 알고리즘을 제안하였다. 성능 평가를 위해서 11948 프레임의 테스트 자료를 기존의 방법과 제안한 방법으로 각자 양자화하고 perceptually transparent frame의 비운 및 이때의 평균 비트율을 비교한 결과, 기존의 방법이 1800 bps의 비트율에서 89.9%의 perceptually transparent frame을 얻은 데 비해, 제안한 방법은 770 bps의 평균 비트율에서 95.5%의 perceptually transparent frame을 얻음으로써 제안한 방법이 효과적임을 보였다.
최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.
임베디드 센서는 낮은 전력량과 신호의 세기로 장애물이나 거리와 같은 공간 환경에 많은 영향을 받으며, 이러한 원인들로 인해 임베디드 센서에서는 노이즈 데이터가 빈번히 발생한다. 임베디드 센서에서 획득하는 정보는 시계열 데이터로 존재하기 때문에 지속적으로 발생하는 시계열 정보에 대한 오류 검출을 실시간적으로 수행하기는 어렵다. 본 논문에서는 임베디드 장치의 물리적 특성을 고려하여 실시간적으로 발생하는 임베디드 센서의 오류 신호를 검출하는 시계열 예측 기반 오류 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시계열 예측 기반 오류 검출 기법은 안정 구간 함수를이용하여 현재 발생하는 임베디드장치 신호의 오류를 판단한다. 안정 구간 함수는 임베디드장치 신호를 관측하여 오류 검출을 수행할 때 최근의 신호들에 오류 가중화를 적용함으로써 효과적으로 오류 신호를 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 Intel Lab 신호를 이용하여 실험하였으며, 실험에서 본 논문에서 제안한 기법은 중심이동평균 기법에 비해 26.25%의 정확도 향상을 나타내었다.
본 연구에서는 도로 네트워크에서 노드의 연계성 평가 모형을 제시하였다. 우선 두 노드 간의 경로 수, 경로의 굴곡도, 설계속도 및 용량을 고려하여 노드 간 연계성 지수를 정의하였다. 노드의 연계성은 그 노드와 타 대상 노드들 간의 연계성 지수의 가중 평균으로 산출되는데, 여기서 대상 노드들과의 연결 가중치는 통행수요와 거리에 의해 결정된다. 본 연구에서 개발한 연계성 평가 모형을 가상 가로망에 적용한 결과 모형이 적용 가능하고 적정한 결과를 산출하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 연계성 평가 모형은 통행 단위를 통일시키고 철도 링크의 용량 산정 문제를 해결하면 철도 네트워크를 포함하는 통합 교통 네트워크의 연계성 분석에도 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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