본 연구는 2000~2013년까지 14년간 서울, 부산, 대구, 인천 4개 대도시에 대한 총 주행거리, 도로연장길이, 대중교통 이용객수, 지역내총생산, 지역인구, 석유류 소비량에 대한 횡단시계열자료를 활용하여 도로연장에 대한 반등효과가 우리나라에도 적용되는지를 실증분석하였다. 혼합효과모형으로 추정한 결과 도로연장은 총 주행거리와 동반상승관계에 있는 반면, 대중교통 이용량은 총 주행거리와 역관계에 있는 것으로 나타났다. 이는 도로연장을 중심으로 하는 공급관리형 교통정책이 도시 광역화로 자가운전의 편의성을 직접적으로 증진시키거나, "걷기 힘든" 환경조성을 통해 자가운전 외 교통수단 이용의 편의성을 절감시킴으로써 추가적인 도로이용을 유인함을 뜻한다. 즉, 교통혼잡 및 정체 개선을 위해서는 현재의 도로연장 중심의 정책보다는 대중교통의 편의성 증진을 골자로 하는 교통수요관리 정책에 맞추어야 함을 시사한다.
본 논문에서는 손에 든 비디오 카메라로 촬영한 영상을 결합하여 대형 고해상도 영상을 생성하는 모자익 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 대응점 검색 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 형태정보만 이용하는 방법을 사용 하는 것과는 달리 형태정보와 칼라정보를 모두 사용하여 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접하는 영상 간에 빠른 속도로 대응점을 추정하여 영상간의 초기 변환관계를 계산하는 보로노이 거리(Voronoi Distance)정합법을 이용하여 비슷한 형태를 가진 후보 영역들을 추출한 다음, 칼라 정보를 이용하여 최종 중첩영역을 찾는다. 이것은 영상내의 특징점을 기준으로 특징점 사이의 거리가 동일하도록 기준영상의 보로노이 평면(Voronoi Surface)을 생성하고 입력영상과 기준 영상간의 정합 부분에서 누적된 보로노이 거리를 최소화하는 대응점을 이항검색 기법으로 추출하는 방법이다. 추출된 계산된 초기 변환행렬은 Levenberg-Marquadt 방법을 통해 최적 변환행렬로 수정되고 이 변환행렬에 의해 영상이 합성되어진다.
현재 대부분의 초음파를 이용한 거리 측정 기술은 송신부로부터 수신기까지 초음파가 진행하는 시간 즉, TOF(: Time of Flight)를 측정하여 그 동안 음파가 진행한 거리를 산출하는 방법을 활용한다. 이 경우 거리 측정 정확도를 높이기 위해서는 정확한 TOF의 측정이 필요하다. 본 논문은 정확한 TOF를 산출하기 위해 초음파 송수신기의 수학적 모델을 이용하여 수신된 파형의 수학적 모델을 얻어내고 이를 바탕으로 TOF를 산출하는 방식을 제안한다. 이 방식은 트리거링 후부터 수신된 파형를 이미 얻어진 수학적 모델과 최소자승법을 이용하여 비교하여 초음파 신호가 수신기에 도달한 시점을 역으로 추정하는 방식이다. 제안된 방법을 사용할 경우 트리거링 시점의 변동에 의한 영향을 줄일 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
절삭속도 및 이송속도가 평엔드밀로 하향절삭 가공된 측벽 형상에 미치는 영향을 실험을 통하여 알아보고자 한다. 실험은 절삭속도 및 공구 직경, 절삭날 당 이송거리를 변수로 하여 수행하며, 실험 결과로서 배분력과 축방향 형상을 측정한다. 연구 결과, 이송속도를 절삭속도로 나눈 값에 비례하는 날 당 이송거리가 작을수록 축방향 형상정밀도가 높아지는 것이 확인되었다. 아울러, 축방향 형상은 서로 다른 기울기를 갖는 두 직선이 특이점에서 만나는 형태로 단순화 할 수 있다. 그러므로 운전 중 작업자에 의한 형상정밀도의 추정 및 날 당 이송거리 조정에 의한 개선이 용이할 것으로 판단된다.
본 논문은 소나 방정식내의 성능지수를 판단하는 지능형 접근방법을 제안한다. 알 수 없는 수중표적의 거리와 고정적이지 않은 신호초과량은 추적과정에 대해 불확실성을 증가시킨다. 탐지거리와 연관된 신호 초과량의 입력 데이터들을 이용하여, 퍼지집합의 규칙을 세우고, 소나의 수신기로부터 얻어지는 데이터를 퍼지화 된 데이터 집합으로 변화시킨다. 알 수 없는 데이터들에 의해 발생되는 오차값들을 감소시키기 위하여 퍼지 집합으로 변환된 새로운 데이터를 이용한다. 구간별 최소값, 최대값 그리고 평균값이 계산되어, 수중 표적의 거리를 추정하는데 사용된다. 데이터들의 증감에 대한 분석을 통해 표적의 위치와 기동특성을 예측할 수 있다. 제안된 기법의 성능과 효과를 보여주기 위하여 몇 가지 예를 보였다.
하천변에서의 대용량 강변여과수 개발은 방사형 집수정을 통하여 주로 이루어지는데, 초기 취수량의 산정을 위한 다양한 경험식이 개발되어 왔다. 안성천에 설치된 방사형 집수정을 대상으로 경험식을 활용한 초기 취수량을 추정한 결과, Babac, Kordas 및 Petrovic 방법은 실제 취수량 $6,124m^3/d$과 유사하나 Milojevic 방법은 상대적으로 차이가 큰 것으로 나타났다. 이는 각 방법별 적용 조건의 차이에 기인한 것으로 보인다. 각 방법의 입력 인자인 하천에서 집수정까지의 거리, 수평정의 개수, 대수층의 두께, 수평정의 길이, 수리전도도 등의 변화에 따른 추정식의 적용성을 분석한 결과, 각 방법별로 일정 조건하에서의 추정식 사용이 요구되며, 특히 수리전도도는 취수량 결정에 매우 중요하므로 정확한 산정이 필요함을 보여준다.
본 논문은 저 비용, 저 소비전력으로 실내외에서 수십 cm급의 정밀한 위치인식이 가능한 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) Radar 시스템에서 정확한 목표물을 추정하고자 Kalman 필터 및 RRWA 알고리즘을 사용하였다. 목표물에 의해 반사된 신호에는 목표물 신호이외에 불필요한 신호들이 존재한다. 불필요한 신호들을 제거하고 정확한 목표물 신호를 도출 및 성능 향상을 위해 노력하였다. 하나의 송신 안테나와 수신안테나로 목표물들의 위치를 실시간으로 추정한다. Kalman 필터를 사용하여 배경잡음을 제거하였고 RRWA 알고리즘을 사용하여 반사파 신호를 제거하여 기존의 목표물 신호를 추정했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서는 향후 진행 되어질 목표물 추정에 있어 정확한 거리 추정 및 추적을 하는 연구에 도움이 될 것이라 생각한다.
본 논문에서는 관성항법시스템의 전달정렬 기법인 속도정합에 대하여 지렛대 거리 오차와 속도 측정치의 시간 지연을 고려하였고, 시스템 레벨에서 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 확장형 칼만필터의 공정잡음과 측정잡음의 공분산 값에 따른 추정 성능을 분석하였다. 그리고 가관측성 분석을 통하여 방위각 자세 오차의 추정 성능을 향상시키기 위한 항체의 운항 조건을 제시하였고 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석하였다. 방위각 자세 오차를 추정하기 위한 항체의 운항 조건을 분석하였는데 항체가 순항을 하는 경우에는 방위각 자세 오차를 추정하지 못하며 북측 혹은 동측 가속도가 있어야만 추정이 됨을 알 수 있었다.
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.
객체 중심점에서 움직임을 추정하여 빠르게 이동하는 객체의 윤곽선을 추적 할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 방사상 표현(radial representation) 방식을 적용하여 객체 중심점에서만 블록정합 (block matching) 알고리듬으로 움직임을 추정하여 적은 계산량으로 객체 움직임을 추정함으로써 객체 윤곽선을 추적하였다. 객체의 움직임을 추정함으로써 프레임 간 객체의 움직임이 객체 중심에서 윤곽까지 거리 이상 빠르게 이동하는 객체도 추적할 수 있다. 에너지 수렴 과정에서 기울기 영상과 차영상(difference image)을 에너지 함수로 함께 사용함으로 복잡한 배경 등에도 강건하도록 하였다. 실험 결과 움직임이 빠른 객체와 복잡한 배경 속의 객체도 실시간으로 강건하게 추적함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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