제한수역에서 측벽부근을 대형선박이 항행할 경우, 측벽으로 인하여 발생하는 유체력이 대형선박의 조종운동에 상당히 크게 영향을 미친다는 것은 잘 알려져 있다. 이 논문에서는 방파제형상을 하고 있는 측벽 부근을 대형선박이 항행하는 경우, 선박과 방파제 형상간의 간섭력 추정을 위해 세장체 이론을 토대로 한 계산 방법을 적용하였으며, 선박에 미치는 측벽의 영향을 파악하기 위하여 방파제길이, 방파제와 선박간의 거리 및 수심을 변수로 하여 선박과 측벽과의 간섭력을 수치 계산하였다.
에지는 영상에서 화소 간의 명암 차이가 큰 경우에 나타나며, 대상의 크기, 위치, 방향 등의 정보를 포함한다. 에지검출 방법에는 Sobel, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있으며, 이러한 방법들은 AWGN(additive white Gaussian noise)이 첨가된 영상에서 그 특성이 미흡하다. 따라서 이러한 특성을 개선하기 위하여 본 논문에서는 거리에 따른 가중치와 주변 화소의 평균에 의한 추정 마스크를 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 평가 척도는 처리 영상 및 PFOM(Pratt's figure of merit)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
네트워크 데이터 분석에 있어서 추정모델이 얼마나 모집단을 대표하느냐는 반드시 연구되어야 한다. 본 논문에서는 네트워크 데이터의 각 추출 가능한 표준 정보를 이용하여 현재 공개되어 사용하고 있는 MIT Lincoln Lab의 네트워크 데이터와 모델링 된 KDD CUP 99 데이터를 비교 분석한다. 비교, 분석에 있어서 두 데이터에 공통으로 포함되고 표준 정보인 프로토콜 정보를 이용하여 분석한다. 분석은 통계적 분석 방법인 대응 분석 방법을 이용하여 분석하고, SVD를 이용해 2차원 공간에 표현하며, 가중 유클리드 거리를 이용해 네트워크 데이터를 수량화하였다.
This paper proposes a method for estimating the distance betweeen vehicles in a moving situation using the image ratio of the distance between the tail lamps of a front vehicle. The actual distance between the tail lamps of a front vehicle was transmitted by LED tail lamps using visible light communication. As the distance between the front vehicle and the rear vehicle changes, it calculates the ratio of the pixel width between the tail lamps of the front vehicle projected on the image. The calculated values are used to derive a distance-mapping function through non-linear regression technique. Then, the distance between vehicles in the moving situation is estimated based on this function.
Unmanned ground vehicle for facility protection mostly uses model of territory for autonomous navigation. However, modeling of territory using several sensors is highly time consuming and sometimes inefficient for road application. Therefore, an estimation of drivable path based on features of road is required for high speed autonomous navigation on road. In this paper, an estimation method of drivable path using camera and 2D laser rangefinder is proposed. First, a vanishing point is estimated based on image data from CCD camera. Second, a road width is estimated based on range data from 2D laser rangefinder. Finally, the drivable path is estimated by fusing the vanishing point and the road width. The proposed method is tested on both well-structured road and unpaved road like cross-country situation.
본 논문에서는 신호 모델링 기법을 이용하여 소총화기에서 발생하는 탄환충격파(SW, Shock Wave) 음향신호와 총성(MB, Muzzle Blast) 음향신호를 효과적으로 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전장에서 저격수의 위치를 탐지하기 위해서는 저격수의 소총화기에서 발생하는 탄환충격파와 총성 신호를 정확하게 검출하여 적 저격수의 방향각과 거리를 추정하는 것이 중요하다. 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 국내 군 사격장에서 실제 소총화기 발사 실험을 진행하였고, 실험결과 제안 알고리즘은 탄환충격파 신호 검출에 있어 기존 알고리즘에 비해 최대 20% 가까운 성능향상을, 총성 신호 검출에 있어서는 약 5% 정도의 성능향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.
본 연구는 한국어 의존 구조를 결정하는 단계적 의존 구조 분석기를 제안한다. 각 단계에서는 주어진 문법관계의 후보열에서 올바른 문법관계를 결정하는데, 대상문법관계의 종류에 따라 독립적으로 수행된다. 문법관계의 후보열은 미리 학습된 지지벡터기계를 이용하여 주어, 목적어, 보어, 부사어 등 7가지의 문법관계로 추정한다. 각 단계에서는 지지벡터기계 분류기와 어절 간의 거리, 교차 구조 금지, 격 제한의 원칙 등의 한국어 언어 특성을 이용하여 대상문법관계를 결정하며, 모든 단계를 거쳐 최종적으로 전체 의존 구조와 문법관계가 결정된다. 트리 및 문법관계 부착 말뭉치를 이용하여 제안된 시스템을 구현 및 실험하였으며 약 85.7%의 정확률을 얻었다.
본 논문의 목적은 필기 숫자 인식에서 특징의 부류 분별력을 분석하고, 이를 특징 선택에 활용하는 것이다. 부류 분별력을 측정하기 위하여 Parzen 윈도우를 이용하여 부류 분포를 추정하였고, 서로 다른 부류의 부류 분포간의 거리를 부류 분별로 정의하였다. 이렇게 계산된 부류 분별을 이용하여, 특징 벡터에서 쓸모 없거나 중복성을 갖는 특징을 제거하여 특징 벡터의 차원을 줄인다. 실험은 CENPARMI 필기 숫자에 대해 수행하였으며 10개 부류 전체 뿐 아니라 2개 부류에 대해서도 수행하였다. 실험 결과 10-부류 필기 숫자 인식에서 256-차원 원래 특징 벡터를 인식률 손실 없이 22% 줄일 수 있어, 부류 분별이 특징 선택을 위한 유용한 도구임을 보였다.
교통사고예측 및 예방을 위해서는 실제적으로 도로설계과정에서 제어가 가능한 도로 기하구조요소에 대한 사고관계를 파악함이 타당하다. 즉, 도로의 설계자는 도로건설에 앞서 기하구조요소와 사고와의 관계를 현장자료를 통해 정확히 밝혀 도로설계에 반영해야 한다. 이를 위해, 교통사고의 빈도분포를 박히는 것은 가장 기본이 되는 일이며, 교통사고 예측모형개발에 선행되어야 한다. 일반적으로 교통사고건수의 경우 분산이 평균보다 큰 과분산(overdispersion)의 특징을 가지고 있어 음이항 분포를 따른다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 사고모형의 개발에 앞서, 사고발생지점에 대한 도로설계요소와 기타 잠재적인 사고발생 관련요인이 비교적 잘 파악되어있는 호남고속도로를 중심으로 평면 선형상 곡선부에 대하여 교통사고의 분포를 적합도 검정을 통해 알아보고자 하였다. 사고자료는 한국도로송사의 호남고속도로 5년(1996∼2000)간 자료를 분석에 맞게 정리하였으며, 강민욱과 송봉수(2002)에서 제시한 평면선형에 있어서의 구간분할법을 이용하여 배향곡선구간과 단일곡선구간에 대한 사고분석을 하였다. 적합도 분석결과, 예상대로 음이항분포가 사고건수를 설명하기에 가장 적합한 확률분포로 제시되었으며, 이를 통해 최우추정법을 이용한 음이항회귀모형을 개발하였다. 구간분할법을 적용한 음이항회귀모형의 경우, 기존의 확률회귀토형에 비하여 높은 결정계수를 갖았으며, 모형에서 적용된 기하구조요소로는 차량 노출계수, 곡선반경, 단위거리 당 편경사변화값 등이다.
직선운동하는 하전입자의 진행방향에 수직한 평면상에 서로 직교하는 전기장과 자기장을 걸어주면, 하전입자에는 전기장에 의한 힘 FE와 자기장과 속도 v에 의한 로렌츠력 $F_B=q(v{\times}B)$가 동시에 작용하게 된다. 이때 Wien 조건 FB=-FE를 만족하는 질량 mA과, 에너지 EA를 가지는 하전입자 A는 휘지 않고 직선운동을 계속하나, 하전입자 A와 다른 에너지 $E_B\;(=E_A+{\delta}E)$나 질량 $m_B\;(=m_A+{\delta}m)$을 가지는 하전입자는 휘게 되며, 그 휘는 정도는 ${\delta}E$나 ${\delta}m$에 비례하게 된다. 이 현상을 이용하여 다양한 종류의 에너지 또는 질량 분석기가 독일, 미국, 일본 등의 분석기기 선진국에서 개발되어 왔고, 전자현미경의 이미지 필터로도 활용되고 있으며, 통상 EXB 필터 또는 발명자의 이름을 딴 Wien 필터로 불리어지고 있다. $E{\times}B$ 필터는 일반적인 하전입자빔 렌즈와 다른 광학특성을 가지며, 지난 발표에서는 $E{\times}B$ 필터의 기본 궤도 방정식 및 다양한 2차 기하 수차 방정식의 유도과정 및 결과를 보여주었다. 본 발표에서는 EXB 필터의 전후에 배치시켜, 초점거리 등의 조정을 수행할 4극자와, $E{\times}B$ 필터에서 발생하는 2차 수차의 보정을 수행할 6극자의 광학특성의 계산 결과를 보여준다. 4극자-6극자-EXB필터-6극자-4극자 조합의 기본 광학궤도 계산 결과는 빔 다이어그램으로 보여준다. 6극자에 의해 수차를 줄여서 향상되는 에너지 분해능 값은 수치적으로 추정한다. 실제 제작이 된 각 부품의 외형 및 사진을 보여주어 에너지 필터의 제작 진행 상황을 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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