다수의 2차원 객체 영상으로부터 3차원 형상을 복원하는 방법은 컴퓨터 비젼 분야에서 널리 연구되고 있다. 복원된 3차원 형상의 정확도 개선을 위해서는 잡음 영향을 줄이거나 영상 프레임 수를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 그렇지만 특징점 추정 시 잡음은 잠재적으로 내포되고, 관측행렬을 구성하는 영상 프레임 수는 특징점 추적 실패, 장애요소 또는 낮은 해상력 등에 의해 일반적으로 감소하게 된다. 그래서 잠음 환경 하에 손실된 특징점을 보다 정확히 보정하여 사용 가능한 영상 프레임 수를 확보하는 것이 필수적이다. 따라서 우리는 잡음 분포 하에서 기하학적 특성을 이용해 손실 특징점의 오차 거리와 방향을 직접 제어할 수 있는 분석적 접근방법을 제안한다. 제안한 방법의 우수성은 합성과 실제 객체에 대한 실험 결과를 통해서 검증한다.
Wi-Fi 기반의 차량과 기지국간 (vehicle-to-infrastructure, V2I) 통신은 차량과 승객의 안전과 편의 및 교통 효율성을 향상시킬 수 있는 방법으로 관심을 받고 있다. 그러나 노변에 위치한 엑세스 포인터 (access point, AP)는 이동차량에게 비용적인 측면에서 효과적인 인터넷 연결을 지원할 수 있지만, 차량의 빠른 이동과 AP의 제한된 전송거리는 빈번한 핸드오프를 유발한다. 그러한 문제점은 모바일 AP (mobile AP, MAP) 플랫폼을 사용하여 해결할 수 있다. MAP는 노변에 위치한 AP보다 적은 양의 대역폭을 제공하지만, 차량과 함께 이동함에 따라 더 오랜 시간 서비스를 제공할 수 있다. 이 논문은 이동차량이 노변의 고정된 AP 혹은 MAP 중에서 효과적으로 AP를 선택할 수 있는 하나의 새로운 AP 선택 기법을 제안한다. AP 선택기준을 위하여 AP의 접속 가용시간과 제공 가능 대역폭을 함께 고려하고, 그러한 기준을 바탕으로 AP 선택 기법을 제안한다. 실제 버스 트레이스 기반의 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 기존의 방법보다 좋은 성능을 제공하는 것을 보여준다.
터널이나 사면과 같은 암반 구조물의 거동은 불연속면에 의해 지배적인 영향을 받는다. 따라서 암반내 존재하는 불연속면 자료의 조사 및 분석은 암반구조물 설계 및 시공에 있어서 상당히 큰 중요성을 가진다. 이러한 불연속면의 조사 및 분석 작업 중에서 반드시 거처야 할 작업 중 하나가 절리군을 분별하는 것이다. 기존의 절리군 분석 작업은 대부분 시각적인 방법으로 행해지고 있다. 이 경우 분석자의 주관에 따라 차이를 보일 수 있으며 절리의 방향 정보 외의 다른 추가적인 정보들은 사용하기 힘든 단점이 있다. 본 연구에서는 절리군 분석을 돕기 위하여 퍼지 클러스터링 기법을 이용한 프로그램을 개발하였으며 이를 두 가지 형태의 절리 자료에 대한 절리군 분석에 적용하였다. 적용 결과 퍼지 클러스터링 기법이 다수의 절리 자료에 대한 절리군 분석, 평균방향 및 밀집도 추정에 효과적이며 타당한 방법임을 확인하였다.
네트워크 경쟁력은 항공산업 본연의 경쟁력으로, 잠재수요를 확보한 목적지에 신규노선을 개설하는 것은 네트워크 경쟁력을 강화하기 위한 대표적인 방법이다. 최근 들어 공항당국을 중심으로 신규항공사를 유치하고 노선을 증설하며 운항을 증편하는 활동이 활발해지고 있는 추세이며, 이에 따라 유발수요를 추정하는 방법에 대한 필요성이 증대하고 있다. 따라서 본 연구는 신규노선을 개설하는 경우 수요 예측에 대한 모델을 제안한다. 선행 연구 검토를 통해 유발 수요를 네 가지 유형, 즉 직항, 이원, 배후 및 브리지 수요로 구분하였으며, 수요 유형별로 통계적으로 유의한 설명변수를 선정하였다. 거리, 주변 공항 대비 상대적 용량 및 우회도가 주요 독립변수로 검토되었고, 인천공항의 사례를 중심으로 이 독립변수들과 통계적으로 유의한 계수값을 도출하여 신규 노선 개설 시 유발 수요를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 본 연구가 항공관련 기관들이 신규 항공 노선을 개발관련 연구를 촉진시키는 계기가 되기를 기대해 본다.
잡음환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법에 있어, 기존의 스펙트럼 차감법은 잡음과 음성을 정확히 구별하기 힘들고 정확한 잡음의 특성을 추정할 수 없는 단점이 있다. 또한 웨이브렛 변환영역에서의 잡음제거 방법은 임계값 적용시 저주파 영역보다는 고주파영역에 상대적으로 더 큰 영향을 미쳐 고주파영역에서 신호의 손실이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법의 단점을 개선하기 위하여 연속 웨이브렛 변환 영역에서 웨이브렛 계수의 스케일별 표준편차로 묵음구간과 음성 구간을 판별하여 끝점을 검출 후, 잡음이 섞인 음성신호를 이산 웨이브렛 변화에 의해 3개의 대역으로 분리하여 각각의 대역 내에서 스펙트럼 차감법을 적용시키는 방법을 제안한다. 끝점을 검출하고 대역을 나눔으로써 스펙트럼 차감을 적응할 잡음 신호의 특성을 정확히 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 신호대 잡음비 및 Itakura-Saito거리 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.
위치가 고정된 다수의 수신기를 이용하여 전파 송신기의 위치를 추정하는 기법으로 TOA, TDOA, AOA 기법이 있다. 이 중 TOA 기법은 송신기와 수신기의 시각이 동기 되었을 경우에만 적용할 수 있고, TDOA 기법은 광대역 신호에만 적용할 수 있으므로 재머의 위치를 추적하기 위해서는 AOA 기법을 적용하는 것이 적합하다. 따라서 본 논문에서는 AOA 측정치의 특성을 분석하고, 시스템 설계 파라미터에 따른 측위성능 민감도를 분석하였다. 분석한 결과를 토대로 하여 목표 성능을 만족시킬 수 있는 재머 위치추적시스템을 설계하였고, 모의실험을 통하여 10km거리의 재머에 대한 위치추적 오차가 38m보다 작게 나타나는 것을 확인하였다.
H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 상하좌우 인접한 블록의 픽셀을 사용하여 거리의 가중치 평균값으로 손실된 블록을 복원한다. H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 주변블록 픽셀의 간단한 평균값을 이용하여 복원하므로 심각한 블러링 현상이 발생하고 화질 저하의 문제를 야기한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 주변블록의 픽셀 정보를 이용하여 손실된 블록의 주된 에지 방향을 추정하고, 통계값을 이용한 방해함수의 결과 값으로 에지 방향 기반의 보간법과 가중치 평균 보간법을 적응적으로 선택하여 복원하는 방법을 제안한다. 에지방향 기반의 보간법에서는 선택된 주된 에지방향과 상하좌우 각각의 주변블록의 에지방향들 간의 상호관계를 고려함으로써 최종적으로 최적 에지 방향을 선택하여 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상에 따라 H.264 에러복원기법보다 객관적인 화질이 $0.5{\sim}2.0dB$ 정도의 PSNR 향상을 보였다.
Recently it has reported that the motorcycle is a major source of air pollution in urban area by many studies. But the air pollution emission from motorcycle has been high uncertainty due investigation of a lack of activity data and emission factors in Korea. So in this study, the population of moped and VKT (Vehicle kilometers travelled) of motorcycle are investigated for calculation of the emission from this source categories. As the results, the population of moped is estimated as about 400, 000 and corresponded as 23% of registrated motorcycle which is larger than 50 cc in engine displacement. And it is found that the VKT of moped and motorcycle are investigated as 19.1 km/day and 32.3 km/day. Annual air pollution emission from motorcycle and moped are estimated by investigated VKT and updated emission factors. The nationwide emissions of PM_{10}, CO, $NO_x$, VOC are calculated as 910 ton/yr, 208, 198 ton/yr, 3, 032 ton/yr and 25, 575 ton/yr in 2008. The contribution ratio of CO, VOC emission from these sources are estimated as 29%, 24% in on-road transport sector and it is confirmed that motorcycle and moped are major air pollution sources in urban area.
본 논문에서는 아마추어 무선 HR(HAM Radio)을 기반으로 구축되는 새로운 무선 재난통신망인 이동단말용 위성 통신 무선패키지 시스템과 이 재난통신망에 접속하려는 D2D 단말의 채널 환경에 대해 소개한다. 이러한 재난통신망과 D2D 단말이 서로 재난통신할 때 재난정보를 멀티미디어 데이터급 수준으로 원활하게 전송 및 통신하기 위해서는 D2D 단말이 처한 다양한 재난상황에 적응적으로 채널 값을 추정하는 채널 모델링 연구가 요구된다. 따라서 본 논문에서 LOS component ratio 기반의 적응적 채널 모델링 기법을 제안하고, 제안한 기법의 성능을 Okumura-Hata model의 Open area 및 Urban area model과 비교하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 거리 대비 BER 성능 및 SNR 대비 BER 성능에서 이득이 있음을 확인하였다.
얼굴 인식 분야는 오래전부터 꾸준히 연구되어 왔지만, 아직도 실용적인 얼굴 인식은 이루어지지 않고 있다. 이는 실제 얼굴 인식 시스템의 입력 영상의 경우, 실험실에서 획득된 얼굴 영상과는 달리 안경이나 스카프, 헤어스타일 등에 의해서 가려진 얼굴 영상인 경우에 인식 성능이 매우 저하되는 것에 기인한다. 이러한 비 얼굴 요소를 처리하기 위해, 최근 수년간 다양한 방식의 비 얼굴 요소처리 방법이 있었으나, 만족할만한 성능을 보이지 못했다. 본 논문에서는, 최근 관련 방법 중에서 특징 공간에서 최소거리의 볼을 찾아 근사값을 추정하는 방식인 SVDD를 이용하는 비 얼굴 요소 복원 방법을 제안하고, 실험을 통해 성능을 평가한다. 제안 방법의 실효성을 검증하기 위해, 비얼굴 요소 부분을 점진적으로 증가시켜 복원하는 실험 등 을 통해 실험한 결과, 제안 방법은 상당한 수준의 실효성을지니고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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