3D 카메라 기술 중에서 초점의 흐려짐을 이용한 깊이 추정은 카메라의 초점거리 평면의 물체는 선명한 상이 맺히지만 카메라의 초점거리 평면으로부터 멀어진 물체는 흐린 영상을 만들어낸다는 현상을 이용해 3D 깊이를 추정한다. 본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 흐림 정도를 분석하여 3D 깊이를 추정하는 알고리즘을 연구하였다. 단일 카메라의 1 개의 영상 또는 단일 카메라의 초점이 서로 다른 2 개의 영상을 사용하여 초점의 흐려짐을 이용한 3D 깊이를 추정하는 방법을 통해 최적화된 피사체 범위를 도출하였다. 1 개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라와 DSLR 카메라 모두 250 mm의 초점거리를 사용하는 것이 가장 좋은 성능을 보였다. 2개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라 영상은 150 mm와 250 mm로 그리고 DSLR 카메라 영상은 200 mm와 300 mm로 초점거리를 설정하였을 때 가장 좋은 3D 깊이 추정 유효 범위를 갖는 것으로 나타났다.
노면에 차량 검지센서를 설치하여 개별차량의 속도자료를 수집하는 경우, 일반적으로 일정거리가 이격되게 설치한 두 개 이상의 차량 검지센서간의 반응시간을 활용하여 차량의 속도를 산출하게 된다. 본 논문에서는 차로당 센서 1개만을 설치하여 개별차량의 속도 산출을 함에 있어, 기존 방법인 파형의 기울기를 이용하여 속도 추정하는 방법(Case 1)과 평균차량길이를 적용한 속도산출(Case2), 새로 고안한 방법인 단일 테이프스위치(Tape Switch) 센서를 수평형으로 설치하고 평균축거를 적용하여 속도 추정하는 방법(Case 3), 그리고 테이프스위치 센서를 사선형으로 설치하고 차량의 평균윤거(Mean of tread)를 적용하여 속도 추정하는 방법(Case 4)에 대한 속도 추정정확도를 평가하였다. 4가지 방식 각각에 대해 현장에서 센서를 설치하고 기준값과 속도추정 값을 비교 분석을 했으며, 평가지표로는 등가계수(Equality Coefficient), 절대오차백분율(MAPE)을 통하여 평가하였다. 평가결과는 Case1 > Case 4 > Case 2, 3 순으로 양호한 결과를 보이는 것으로 분석되었다.
본 논문은 제한된 영역 안의 다수 물고기를 추적하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라로 물고기가 있는 수조의 영상을 얻은 다음 실시간으로 얻는 매경영상을 통해 물고기의 이미지만을 얻는다. 이렇게 얻어진 이미지를 ART2 알고리즘을 통해 clustering을 하고 각각의 물고기라 추정되는 cluster와 이전까지 측정되어진 물고기 좌표와의 거리 계산을 통해 각각의 물고기의 개체 인식을 하게 된다. 본 논문에서는 기존의 물고기 이미지를 얻는 방법을 개선하여 다 개체 추적을 위한 깨끗한 개체 이미지를 얻는 방법과, 각 cluster들과 이진 물고기 위치와의 거리계산을 통한 개체 인식 방법에 대해 초점을 맞추었다.
현재 실용테라스 (Terrace) 축조비용의 추정은 단위 테라스장이나 이동토양의 단가에 근거하고 있다. 그런, 근래 l국의 옥수수 지대 (corn belt)에서 널리 이용되고 있는 평행형 테라스의 경우 각 지점마다 성토 및 절토양이 다르기 때문에 이들 방법은 적합하지 않다. 이들 테라스의 경우 테라스장을 따라 토양의 이동이 불가피하므로 차륜형 자적식 스크레이퍼(scraper)가 테라스 축조에 널리 사용되고 있다. 본연구의 목적은 테라스 축조기계의 운행거리에 근거하여 테라스 축조시의 토공비용을 추정하기 위한 새로운 방법을 개발하는데 있었다. 테라스 축조시 토공작업은 전적으로 스크레이퍼에 의해서 , 그리고 테라스 경호장의 마무리 작업은 모트그레이터 (motor grader )에 의하여 수행되는 것을 가정하였다. 이들 기계의 세부적인 수행동작은 테라스 각지점에서의 절토와 성토량 및 이들 토양의 처리를 디지털 컴퓨터(digital computer)를 이용하므로서 계산할 수 있었다. 또한 테라스 축조에 소요되는 토양은 전적으로 테라스 수로부문에서 절취하는 것으로 가정하였다. (즉, 테라스 전장의 총절토양 과 총성토양은 같음) 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 성토 및 절토양이 균형된 테라스에 있어서는 스크레이퍼의 운행거리에 근거하여 토공비용을 추정할 수 있는 방법의 개발이 가능하다. 2. 스크레이퍼의 수행구간, 회수 및 토공비용을 결정하기 위해서는 컴퓨터 방법을 이용하는 것이 필요하다. 3. 새로운 컴퓨터 모델은 예시의 테라스에 적용한 결과 테라스 토공비용을 추정하는 데 적합함을 보여주었다. 4. 이 방법은 테라스 축조에 있어서 효율적인 스크레이퍼의 적용에 지침이 될 수 있다.
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.
추정을 위한 방법으로는 K-NN과 회귀분석, 신경망 등의 다양한 방법을 적용할 수 있다. 그러나 K-NN의 경우 거리에 의해서만 결과를 추정하므로 각 속성에 대한 가중치가 속성 값들의 간격에 의해 결정되고, 회귀분석은 하나의 선으로 데이터의 경향을 표현하므로 속성의 가중치는 고려되지만, 데이터의 분포가 넓을 경우에는 많은 오차를 포함하게 되는 데이터에 의존적인 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 방법들을 혼합하여 데이터에 의존적인 문제를 보안할 수 있는 다중분석방법을 제안한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.745-751
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2009
생물학적 동등성 시험에서 피험자로부터 얻어진 생체 이용률 자료들 중 하나 혹은 일부가 다른 자료에 비해 크게 차이가 나는 자료를 이상치라 정의한다. 이러한 이상치의 존재는 소수의 피험자로 이루어지는 생물학적 동등성 시험의 결과에 큰 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 생물학적 생동성 시험에서 이상치를 판별하는 통계적 방법 중 우도거리 혹은 추정량거리를 비교하는 통계적 검정이 많이 활용되고 있는데 본 연구논문에서는 이러한 통계적 방법을 보다 일반화하여 이상치를 판단하는데 보다 효율적인 검정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 예제를 통해 자세하게 논의된다.
도시부 도로의 혼잡 및 지체가 매년 증가 추세를 보이고 있는 중 국내외에서 교통네트워크 성능평가에 대한 관심이 높아지고 있다. 교통네트워크 성능평가의 대표적인 항목은 차량주행거리를 들 수 있다. 차량주행거리는 해당 도로를 이용한 모든 차량들의 이동거리 합으로 다양한 교통정책분석의 기초자료로 활용되고 있다. 본 연구는 국내 6대 광역시를 대상으로 차량주행거리 산정방법론을 정립하고 이를 적용하여 차량주행거리를 산정하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 6대 광역시 대상 수집된 도로교통량과 회귀크리깅을 이용하여 추정한 교통량 미수집 구간의 교통량을 활용하여 차량주행거리를 산정하였다. 도시부 도로의 네트워크 형상과 교통량 미수집구간 위치에 따라 본 연구에서 제시한 교통량 추정방법을 향후 차량주행거리 산정에 있어 큰 효용이 있을 것으로 기대된다.
깊이 추정은 로봇 비전, 3차원 영상, 모션 제어를 위해 사용되는 매우 중요한 인자이다. 깊이 추정은 렌즈와 물체 사이의 거리를 변화시켜가면서 취득된 일련의 영상에서 계산된 초점 정보에 기반을 둔다. 본 논문에서는 다양한 초점정보를 이용한 패턴간의 상대적 깊이 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 거리별로 취득된 영상의 초점값 정보를 이용하여 구현하였으며, 깊이는 두 패턴의 상대적 거리를 고려함으로써 추정하였다. 다양한 영상정보를 이용하여 깊이 추정을 수행한 결과 효과적인 추정이 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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