삼각측량의 원리를 이용하 거리 탐색기를 사용하여 거리 영상을 취득하는 경우에 발생하는 측정오차를 직관적으로 이해할 수 있도록 기하학적 방법으로 분석하였다. 그 결과로 추정 오차는 카메라에서 물체까지의 거리에 비례하는 것을 보였다. 또한 카메라 초점과 물체를 지나는 직선이 광원과 물체를 연결하는 직선과 직각인 경우 측정값이 가장 정밀한 것을 보였다. 또한 이 결과가 해석학의 기법을 사용하여 분석한 결과와 일치함을 보였고 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 연구 결과는 동일한 카메라가 광원을 사용한 경우에도 카메라의 방향과 물체까지의 거리를 변화시켜서 측정 정밀도를 향상시킬 수 있다는 것을 보인다.
얼굴검출기술의 발전으로 인하여, 다양한 분야에 얼굴 검출을 활용한 기술이 이용되고 있다. 최근 Viola 와 Jones 의 얼굴검출 방법이 신뢰도 있는 검출률과 빠른 연산속도로 인하여 주로 이용되고 있다. 하지만 고해상도 이미지와 제한된 하드웨어를 사용하는 시스템의 경우, 실시간 처리가 어려워지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 거리 정보를 이용한 빠른 얼굴검출방법을 제안한다. 속도 개선을 위해 먼저 거리 정보를 이용하여 영상의 불필요한 부분을 제거하고, 피부색상정보를 이용하여 관심영역을 설정한다. 또 크기에 대응하기 위해 피라미드 이미지를 이용하는 방법 대신, 거리 정보를 이용하여 얼굴의 크기를 추정한다. 마지막으로 검색창 내의 거리 분산을 계산하여, 평평하거나 굴곡이 심한 영역을 제거함으로 얼굴 검출 속도를 개선하였다. 실험결과 기존 방법에 비해 더 빠른 검출속도와 유사한 검출성능을 확인할 수 있었다.
고차원 공간상의 벡터들 간의 유클리드 거리를 빠르게 계산하는 것은 멀티미디어 정보 검색을 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 고차원 공간상의 두 벡터들 간의 유클리드 거리를 효과적으로 근사하는 방법을 제안한다. 이러한 근사를 위하여 두 벡터들의 놈(norm)을 사용하는 방법이 기존에 제안된 바 있다. 그러나 기존의 방법은 두 벡터간의 각도 성분을 무시하므로 근사 오차가 매우 커지는 문제점을 가진다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기준 벡터라 부르는 별도의 벡터를 이용하여 추정된 두 벡터간의 각도 성분을 유클리드 거리 근사에 사용한다. 이 결과, 각도 성분을 무시하는 기존의 방법과 비교하여 근사 오차를 크게 줄일 수 있다. 또한, 제안된 방법에 의한 근사 값은 유클리드 거리 보다 항상 작다는 것을 이론적으로 증명하였다. 이는 제안된 방법으로 멀티미디어 정보 검색을 수행할 때 착오 기각이 발생하지 않음을 의미하는 것이다. 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.
본 논문에서는 한국어 의존 구문 분석을 위한 새로운 확률 모델을 제안한다. 한국어가 자유 어순 언어라 할지라도 지역적 어순은 존재하기 때문에 의존관계를 결정하기 위해 의존하는 두 어절인 의존소와 지배소 사이의 수식 거리가 유용하다는 것은 이미 많은 연구를 통해 밝혀졌다. 본 연구에서는 수식 거리의 정확한 수식 거리의 추정을 위해 지배가능경로 문맥을 이용한 수식 거리 확률 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 구문 분석 성능은 86.9%이며, 기존에 제안된 구문 분석 모델과 비교하여 높은 구문 분석 결과를 보이며, 특히 원거리 의존관계에 대하여 더욱 향상된 성능을 보인다.
본 논문에서는 레이더를 이용한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관해 소개한다. 레이더 수신신호를 통해 만들어지는 고해상도 거리측면도(HRRP: High Resolution Range Profile)은 표적의 1차원적인 산란 특성을 나타내며, HRRP에서의 피크(peak)는 전자기파를 강하게 산란시키는 산란점(scattering center)을 의미한다. 추출된 산란점을 이용하여 레이더 가시선 방향(RLOS: Radar Line of Sight)의 길이인 표적 종방향 거리(downrange) 길이를 추정하며, 표적과 레이더 가시선 방향이 이루는 각도를 통해 표적의 실제 길이를 추정한다. 길이 추정의 정확도를 향상시키기 위해, HRRP를 이용하는 방법보다 정확하게 산란점을 추출하기 위한 방법인 매개변수 추정방법(parametric estimation method)을 이용할 수 있다. 매개변수 추정방법은 산란점 개수가 결정된 후에 적용되며, 따라서 산란점 개수 추정의 정확도에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 레이더를 통한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위해, 정보 이론적 판단 기준에 바탕을 둔 신호원 수 추정방법인 AIC (Akaike Information Criteria), MDL (Minimum Descriptive Length), GLE (Gerschgorin Likelihood Estimators)방법들을 이용하여 산란점 개수를 추정하였다. 매개변수 추정방법으로 ESPRIT기법을 이용하여, 간단한 표적 캐드 모델에 대한 길이 추정 시뮬레이션을 수행하였으며, GLE방법이 산란점 개수 추정과 표적 길이 추정에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
해안선은 국가의 형상을 결정하는 기준이기 때문에 일관되게 추출되어야 한다. 최소 점간거리가 일관되지 않으면 일관된 해안선 길이를 산출할 수 없기 때문에 국가정책 결정을 위한 기초자료로서의 신뢰도를 확보하기 어렵다. 본 연구에서는 1m 이하에서 임의의 점간거리로 산출될 수 있는 해안선에 대하여 일관되게 산출하기 위한 최소 점간거리에 대한 방안을 제시하였다. 국립해양조사원에서 공표한 해안선 길이를 기준으로 점간거리에 따른 해안선 길이 변화를 비교분석하기 위해 연구대상지를 선정하고 해안선과 중첩되는 격자를 생성하였다. 비교결과를 토대로 일관된 해안선 길이를 고려한 최소 격자 크기를 추정하는 다항식을 유도함으로써 최소 격자 크기와 최소 점간거리를 결정할 수 있었다. 공표된 해안선 길이와 다양한 격자 크기로 일반화된 해안선 길이를 비교하고 점간거리에 따른 해안선의 특성을 분석함으로써 일관한 해안선 길이를 고려한 최소 점간거리를 추정할 수 있었다. 결정된 격자 크기에 대한 정량적 평가를 수행한 결과에 따르면 일관된 해안선 길이 결정에 최소 점간거리 방법론이 유용할 것으로 판단된다. 제시한 최소 점간거리 결정 방안은 일관된 해안선 길이를 산출하는데 도움이 되고 국가 기준인 해안선의 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 Box-Cox 전환을 이용한 헤도닉가격모형을 통해 수도권매립지로부터 유발되는 비효용(악취)이 주택가격에 미치는 영향(잠재가격)과 수도권매립지로부터의 거리 조건의 변화에 대한 지불의사액을 추정하였다. 본 논문은 수도권매립지에서의 이격거리를 환경변수로 활용하고, 이를 포함한 다양한 주택특성변수가 매립지에서 반경 5km 이내 아파트 매매 가격에 미치는 영향을 분석하였다. 특히 악취는 종류도 다양하고, 다양한 기상·환경적 영향에 따라 변동하며, 피해 정도나 표현방식도 개인별로 차이가 발생할 수 있는 이질성을 갖고 있기 때문에, 일반적인 진술선호법 대신 현시선호법 방법론 중 헤도닉가격모형을 선택하였으며, 발생지역별 이질성을 고려하여 Box-Cox 전환을 통해 다양한 함수형태를 검증하여 적용하였다. 추정결과 악취원으로부터 이격거리에 대한 한계가치(잠재가격)는 추정모형의 함수형태에 따라 0.227~0.533으로 나타났다. 또한 다른 주택특성요인이 동일할 때, 악취원에서부터 이격거리가 1km 떨어지는 것에 대한 추가 지불의사액은 함수형태에 따라 20,143천 원~ 62,092천 원으로 계산되었으며, 일반적 Box-Cox 모형을 기준으로 했을 때는 지불의사액은 연간 3,874천 원 정도로 추정되었다.
거리 추정기법은 노드간 글로벌 동기화의 유무에 따라 동기방식과 비동기방식으로 나뉜다. 일반적으로 비동기 측위 기법이 동기 측위 기법에 비해 글로벌 동기와 고가의 정밀한 오실레이터를 요구하지 않기 때문에 선호되고 있다. 그러나 기존의 비동기 추정기법은 대규모의 인프라로 구성되는 위치 인식시스템에서 각 노드마다 발생되는 패킷에 의해 각 기준 노드들은 위치 파악을 위한 상당한 패킷을 전송해야 하며, 이것은 노드의 수가 증가될수록 네트워크 내의 트래픽의 양이 상당히 증가하게 된다. 이러한 네트워크 트래픽의 증가는 전체 네트워크의 처리량의 감소로 이어지며, 이로 인해 상당한 에너지 손실이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 문제를 해결하기 위하여 다수의 노드들이 분산적으로 랜덤하게 선택한 가상 슬롯을 사용하여 전송함으로써 노드간의 동기를 맞추는데 필요한 오버헤드를 줄이고, 가상슬롯을 기반으로 비동기로 거리를 추정함으로써 네트워크 트래픽을 낮출 수 있는 기법을 제안하였다. 또한 성능 평가를 통해 매우 낮은 트래픽의 강도에도 불구하고 제안된 거리추정 기법은 TWR과 SDS-TWR보다 오차 범위에 대해 더 강력하다는 것을 입증하였다.
일반적으로 보행자의 위치를 파악하는데 사용하는 시스템을 개인 항법 장치 (PNS: Personal Navigation System)라고 한다. 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)은 PNS의 대표적인 사례이나, GPS 위성 신호 수신이 어려운 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. GPS 신호 음영지역에서의 위치정보를 획득하기 위한 방법으로서 보행자 관성 항법(PDR: Pedestrian Dead Reckoning)은 별도의 인프라 없이 관성측정장치(IMU: Inertial Measurement Unit)만을 이용하여 보행자의 위치를 추정하는 방식으로서 인프라 구축이 어려운 특수 분야에 적용이 적합한 방식이다. 본 논문에서는 전장환경과 같은 GPS가 제한되는 특수한 환경 하에서 보행자의 다양한 이동유형을 고려한 관성항법 기반의 보행자용 위치인식 기법을 제안한다. 걷기, 뛰기, 포복과 같은 다양한 이동 형태에 따른 보행 거리 추정을 위해 IMU에서 제공되는 센서의 정보를 활용하여 걸음 검출과 보폭 추정으로 구성되는 보행거리 추정 기법과 HDR 알고리즘과 EKF(Extended Kalman Filter) 기반의 보행방향 추정 기법을 제안한다. 또한 건물입구와 같은 GPS 신호가 수신이 되나 신뢰성이 떨어지는 구간에서의 GPS와 PDR간 위치정보 융합 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 자체 위치인식 모듈을 제작하여 국외제품과 비교 실험을 실시하였다. 실험결과, 제안 기법은 약 600m의 이동경로에서 평균 위치오차 거리는 5.64m, 이동거리 오차율 3.41%의 결과를 보였다.
본 논문에서는 음향 스펙트로그램을 이용하여 수중 이동표적의 위치를 추정하기 위한 방법을 연구하였다. 주파수와 시간의 2차원 평면으로 표현되는 스펙트로그램은 수중 운동체의 이동 정보를 제공한다. 음원과 수신 센서간의 거리가 충분히 멀 경우 스펙트로그램의 넓은 주파수에 걸쳐 발생하는 줄무늬들은 해수면 및 해저면에 의해 반사된 모드간의 간섭을 의미하고, 이때 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기는 음향 도파관 불변인자 ${\beta}$와 표적과 센서간의 거리에 의해 영향을 받는다. 2개 이상의 센서를 사용하여 이동하는 선박의 광대역 방사 소음을 측정한 경우 스펙트로그램에 나타나는 최대 음압이 발생하는 줄무늬의 기울기와 줄무늬가 주파수축에서 천이된 비율이 표적과 센서간의 거리에 따라 각각 다르게 나타난다. 두개의 센서를 두 정점으로 가정하여 표적에 이르는 거리의 비가 일정한 값을 가지면서 운동하는 점의 자취인 아폴로니오스의 원을 형성하고, 3개의 센서를 사용할 경우 두 개의 원이 서로 교점을 형성하는데, 이 교점의 좌표를 표적의 위치라 추정한다. 제안된 위치 추정 기법의 성능을 평가하기 위해 음파전달 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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