본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로 지도생성, 위치추정, 장애물 회피, 경로계획에 대해서 설명한다. 기하학적 지도는 위치추정과 경로계획에 이용된다. 위치 추정을 위해서 지도 정보를 이용하여 센서 데이터를 계산하고 이를 실제 센서 데이터와 비교한다. 위치 추정에는 몬테 카를로 위치 추정 방법을 사용한다. 인공 전위계를 사용하여 장애물로부터의 척력과 목표 위치로의 인력을 구하여 장물을 피한다. 경로계획을 위해 다익스트라 알고리즘을 이용하여 로봇의 출발 위치에서 목표 위치까지의 최단거리 경로를 구한다. 이러한 방법들이 통합하여 자율 주행 방법을 실제로 구현하여 실험하였다. 실제 실험을 통하여 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.
본 논문에서는 대역폭 효율의 향상을 위해 상관 부호에 따른 FM시스템올 설계한다. 상판 부호화된 신호는 연속 위상과 정진폭 특성으로 전력 효율이 높다. 하지만 이 신호는 최소 유콜리언 거리(${d^2}_{mm}$)가 작기 때분에 신호대 잡음비(SNR)의 손실과 수신 성능(BER)의 저하를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 수신 성능의 향상을 위하여 상관 부호화에 따른 수정된 최대 근사 추정을 작용한다. 최대 근사 추정은 사용된 채널에서 bit-by-bit 검파에 비하여 수산 오율을 향상시킨다. 결정 궤환을 적용하지 않은 경우, 최대 근사 추정은 bit by bit 겁파에 비해 약 2dB의 수신 성능이 향상되었다. 결정 궤환을 적용한 경우, 최대 근사 추정은 bit-by bit 검파에 비해 약 4dB의 수신 성능이 향상되었다. 특히 안정된 채널보다 채널이 열악할수록 최대 근사 추정과 결정 궤환의 성능이 우수하다.
본 논문에서는 다중 3차원 근거리표적의 위치를 효과적으로 추정하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 세 개의 부분 센서배열을 이용하여 기존의 3D MUSIC에서의 3차원 탐색을 3번의 1차원 탐색으로 대치함으로써 연산량을 감소시켰다. 각각의 부분센서배열에서 얻은 센서신호로부터 표적이 원거리에 있다고 가정하고 원거리 입체각을 추정하면 추정된 입체각은 실제 근거리 표적의 위치인 방위각, 고각, 거리의 함수로 주어진다. 그러므로 세 개의 부분센서배열로부터 얻은 세 개의 함수를 연립하여 풀면 실제 근거리표적의 위치를 추정할 수 있다. 또한 다중 표적의 경우, 추정치에 대하여 3차원 MUSIC 스펙트럼 값을 비교함으로써 연관 문제를 해결하였다.
본 논문은 국가별 추계인구와 미래 9개년 인구관련 설명변수들의 추정값을 통하여 적정인구 모형을 구형하고 한국의 적정인구를 추정하는데 목적이 있다. 후생을 고려한 생산함수 확장모형, 세계 176개국의 표본자료 그리고 다중회귀분석을 이용하여 $2000{\sim}2300$년 한국의 적정인구를 추정하고 그 추세곡선을 나타내는 것이다. 모형의 종속변수는 UN에 의한 세계각국의 추계인구이고, 설명변수는 9개 변수 즉 PPP GDP, 인접지역 경제통합율, 교육수준, 영어구사비율, 국토유효면적, 에너지량, 기온, 수자원량, 무역거리이다. 연구결과는 다음과 같다. $2000{\sim}2300$년 한국의 적정인구는 $4,350{\sim}4,950$만명으로 추정되며, 2000년${\sim}$2050년은 $4,700{\sim}5,010$만명, 2050년${\sim}2100$년은 $4,770{\sim}4,400$만명이 된다. 2125년 최저점 4,350만명을 통과한 후 점진적으로 2300년의 4,870만명으로 접근해 갈 것으로 추정된다. 연구결과의 시사점은 네 가지이다. 첫째 한국의 적정인구가 2125년을 기준으로 이전은 감소 이후는 증가 추세일 것이므로 정책결정시 적정한 목표인구를 설정해야 한다는 점이다. 둘째 현 추세로 진행되면 2050년 이후 적정인구가 추계인구보다 $500{\sim}600$만명 더 많아진다는 점이다. 셋째 2125년 이전의 적정인구는 좁게 $4,770{\sim}4,545$만명으로서, 출산율 향상을 통한 적정인구의 유지 노력이 필요하다는 점이다. 넷째 적정인구 추세의 기복은 출산기피로 인한 인구감소 때문으로 출산지원과 입양 및 이민 유입의 정책에 따라 변화될 수 있다는 점이다.
일반적으로 영상의 색은 RGB 카메라 시스템의 red, green, blue 채널들을 사용하여 재현된다. 하지만 세 채널들의 정보만으로 실제 장면의 분광 반사율을 추정하는데 한계가 있다. 이 때문에 RGB 카메라 시스템은 색을 정확하게 재현하지 못한다. 이 한계를 극복하고 정확한 색을 재현하기 위해 다채널 카메라 시스템을 사용하여 분광 반사율을 추정하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근 분광 유사도를 사용하여 카메라 응답에 따라 기존 모집단에서 유사 모집단을 적응적으로 구성하는 분광 반사율 추정법이 소개되었다. 하지만 이 방법에는 평균 거리와 최대 거리 기반의 분광 유사도가 적용되었기 때문에 유사 모집단의 정확도가 저하된다. 본 논문에서는 유사 모집단의 정확도를 향상시키기 위해 상관 계수 기반의 분광 유사도가 적용된 분광 반사율 추정법을 제안하였다. 먼저 기존 모집단과 위너(Wiener) 추정법을 통해 획득된 분광 반사율 간의 상관 계수를 계산한다. 다음으로 상관 계수에 따라 기존 모집단에서 유사 모집단을 구성한다. 마지막으로 유사 모집단이 적용된 위너 추정법을 수행하여 분광 반사율을 추정한다. 제안된 방법과 이전의 방법들의 성능을 평가하기 위해 실험 결과를 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 제일 우수한 성능을 나타내었다.
첨두홍수량 자료는 홍수예경보 및 치수계획수립 등 하천관리에 있어서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모 홍수가 발생 시 악천후가 동반된 기상상황이나, 현장 접근이 어려운 환경적 조건과 예산 및 인력 부족 등에 의한 불가피한 문제로 첨두홍수량을 측정하는데 어려움 있다. 따라서 일반적으로 수위-유량관계곡선식을 이용하여 첨두홍수량을 산정하지만 단순 고수위 외삽 추정을 통해 개발된 곡선식을 이용한 첨두홍수량 산정에 있어서는 주의가 필요하다. 이러한 경우 홍수가 지나간 후 현장조사를 통해 획득한 위치, 표고, 횡단면적 등 홍수흔적(flood marks)을 가지고 경사면적법(slope-area method)과 같은 간접적인 방법으로 첨두홍수량을 추정할 수 있다. 본 연구에서는 2018년 큰 호우사상이 발생한 내성천의 지류인 서천의 영주시(월호교) 지점과 남강의 산청군(하촌리) 지점에서 홍수흔적 조사를 통해 지점별 두 개의 단면을 선정하였다. 영주시(월호교) 지점의 두 단면 간 거리는 약 90m, 높이차는 약 0.21m로 조사되었고, 산청군(하촌리) 지점의 두 단면 간 거리는 약 330m, 높이차는 약 0.47m로 조사되었다. 경사면적법을 이용한 첨두 홍수량 추정에 적용된 조도계수는 '서천 하천기본계획(2014)', '남강 하천기본계획(2013)'에서 계획 홍수량 산정에 적용된 조도계수 0.029와 0.025를 적용하였다. 영주시(월호교) 지점은 2018년 9월 4일 발생한 호우사상의 첨두수위 5.59m에서 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정된 유량은 $1,127.8m^3/s$이고 경사면적법을 이용하여 추정된 유량은 $1,105.9m^3/s$로 약 -1.98%의 편차율이 발생하였다. 산청군(하촌리) 지점은 2018년 8월 26일 발생한 호우사상의 첨두수위 6.75m에서 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정된 유량은 $3,435.0m^3/s$이고 경사면적법을 이용하여 추정된 유량은 $3,233.3m^3/s$로 약 -6.24%의 편차율이 발생하였다. 경사면적법을 이용하여 추정된 첨두홍수량은 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정된 유량과 편차율이 지점별 ${\pm}10%$ 이내의 근사한 범위로 산정되었다. 따라서 경사면적법을 이용한 첨두홍수량 추정 방법의 적용에 있어서 적절한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 안개 발생시 휘도에 따른 도로전광표지에 사용되는 색상별 판독거리 모형을 실험을 통하여 개발하였다. 이를 위하여 모의환경을 구축하였고, 휘도를 단계별로 증가시키면서 적색, 녹색, 황색의 판독거리 값을 파악하였다. 실험 결과, 적색은 시정거리 10m에서 휘도 2,000cd/㎡와 20,000cd/㎡ 일 때의 판독거리가 각각 10.2m와 18.8m로 84% 향상되었다. 시정거리 20m에서는 34%, 시정거리 30m에서는 17% 판독거리가 향상되었다. 녹색은 시정거리 10m에서 69%, 20m에서는 63%, 30m에서는 19% 판독거리가 향상되었다. 그리고 황색은 시정거리 10m에서 100%, 20m에서는 47%, 30m에서는 36% 판독거리가 향상되었다. 판독거리 산출 모형은 각 색상별 휘도값과 시정거리를 독립 변수로 하여 개발하였다. 추정된 적색, 녹색, 황색 모형식의 수정 결정계수는 각각 0.982, 0.978, 0.915로 계산되어 모든 모형의 설명력이 매우 높게 나타났다.
본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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