본 논문에서는 분석영역 내 압축지수 분포특성이 압밀침하량의 공간적 분포에 미치는 영향을 알아보기 위해, 압축지수의 분포특성을 고려한 압밀침하 추정방법을 제시하고 추정방법에 따른 압밀침하량 추정 결과를 비교해 보았다. 지반이 불균질한 경우에는 간극비를 이차변수로 이용한 정규공동크리깅이 신뢰할 수 있는 앙축지수 추정결과를 제공하는 것으로 관찰되었으며 이는 감소된 smoothing effect로 인한 것이다. 압축지수와 간극비의 공간적 분포를 고려하는 경우(Case-l)와 모든 지반물성치의 평균값을 쓰는 경우(Case-2) 두 방법은 압밀침하량의 공간적 분포를 상당히 다르게 평가하며, Case-1이 Case-2에 비해 거리에 따른 압밀침하량의 변화가 상대적으로 큰 것으로 나타났다. Case-1의 경우 압밀침하의 공간적 분포는 압밀층 두께뿐만 아니라 압축지수의 분포에도 영향을 받는 반면 Case-2의 경우 압밀층의 두께 분포에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.
위치추정량에서 로버스트한 추정기법 중의 하나로 알려진 데이터 뎁스(depth)를 회귀추정에 적용한 회귀뎁스(regression depth)는 Rousseeuw and Hubert(1999)에 의하여 제안되었다. 이 이외의 회귀뎁스 추정량으로는 심플리셜(simplicial) 뎁스와 사영(projection) 개념의 뎁스 회귀추정량들이 있다. 본 논문에서는 뎁스 기반 회귀추정량들의 성능에 대한 모의실험을 여러 오염 조건에서 행하여 비교하였으며 기존의 우수한 로버스트성을 지니는 추정량으로 최근에 제안된 HBR추정량(Chang et al., 1999)들과의 비교연구도 하였다. 2차원 공간에서의 실험은 전반적으로 사영뎁스기반 회귀추정량이 좋은 결과를 보여주었다.
고해상도 위성영상을 공간정보 분야에 효과적으로 활용하기 위해서는 다중센서와 다시기 영상 데이터를 공간분석에 함께 사용하여 이들 데이터의 장점을 최대한 활용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 고해상도의 다중센서자료를 동시에 활용하기 위해, 영상 간 존재하는 변위량을 자동으로 추정하여 다중센서 영상 간 기하보정을 수행하는 새로운 영상정합기법을 개발하였다. 영상의 취득 방식과 방사적 특성이 다른 광학영상과 SAR 영상 간의 유사도를 효과적으로 계산하기 위하여 기하적, 방사적 전처리 과정을 수행하였고, 두 영상 간 변위량 측정은 상호정보기법을 통해 계산하였다. 또한, 변위량 측정방식의 계산 효율과 정확도 향상을 위하여 영상 피라미드 방식을 적용하여 상위 피라미드 영상부터 차례로 x, y 방향에 대한 변위량을 최적화기법을 통해 추정하였다. 이러한 과정을 피라미드의 최하부인 원영상에까지 반복적으로 수행함으로써 두 영상 간 정밀한 변위량을 추정하였으며, 수동으로 추출된 검사점을 통해 제안기법에 대한 정확도 평가를 수행한 결과, 영상간 변위량에 대한 고려만으로도 약 5m 이내 (RMSE)의 기하보정 정확도를 도출할 수 있었다.
일반적으로 지역홍수빈도해석은 두가지 목적을 내포하고 있다. 첫 번째는 자료기간이 짧은 지점에 대하여 지역빈도해석을 통하여 보다 신뢰성있는 홍수빈도를 추정하기 위한 것이며, 두 번째는 지역화를 통한 미계측지점에서의 홍수빈도를 추정하기 위한 것이다. 자료샘플의 확충을 통한 신뢰성있는 홍수빈도를 추정하기 위한 연구는 국내에서도 활발히 연구가 진행되었으나. 미계측지점에서의 홍수빈도를 추정하기 위한 연구는 관측홍수량 자료 및 지점수의 부재로 미미한 실정이다. 또한, 지역화를 통한 미계측지점에서의 홍수빈도를 추정하기 위해 지역홍수빈도분석을 수행할 수 있는 관측홍수량 자료가 확보되었을 경우라 하더라도, 공간적으로 추가적인 지점의 자료가 확보될 경우, 지역화 결과의 민감도에 대한 연구는 전혀 이루어지지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 충주댐 상류유역의 22개 지점에 대한 모의홍수량 자료를 기반으로, 무작위로 분석지점을 선택하여 그에 따른 홍수빈도의 지역화 결과에 대한 변화를 고찰하고자 하였다. 이는 분석 유역의 지역홍수빈도분석을 수행하기에 적합한 홍수자료의 공간정보에 대한 의미를 정략적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다.
많은 소지역 추정량이 제안되었으며, 국내외에서 소지역 추정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 또한 소지역 추정량의 특성과 우수성을 비교하기위한 비교통계량도 연구되고 있다. 기존의 소지역 추정량은 MSE(Mean square error)를 최소화하여 얻어지며, 이에 따라 추정량의 우수성도 MSE를 기준으로 판단하고 있다. 본 논문에서는 최근 새롭게 재조명 되고 있는 MSPE(Mean square percentage error)를 최소화하는 추정량을 제안하였다. 신기일 등 (2007)에서 사용된 비교통계량과 MSE 그리고 MSPB를 이용하여 제안된 추정량과 기존의 소지역 추정량을 비교하였다.
영상 압축 분야에서 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 가장 많은 중복성을 가지고 있는 시간적 중복성은 이전 프레임의 데이터를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상을 수행하고 추정된 움직임 벡터에 의해서 보상된 영상과 원 영상과의 차 신호를 부호화하여 데이터를 압축한다. 움직임 추정과 움직임 보상 기법은 비디오 영상압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점의 위치 및 탐색 패턴을 결정할 수 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 높은 공간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점의 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임 벡터를 추정하는 새로운 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.
공간계층형 영상부호화에서 상위계층의 시공간방향 예측을 위한 움직임벡터 추정시에 계산량의 복잡도를 줄이기 위한 움직임벡터 추정 방법을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터가 상위계층의 움직임벡터 추정을 위한 초기값으로 이용되어 작은 탐색영역내에서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 두 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터와 공간 가중치가 연계된 시공간 가중 탐색에 의해서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법들이 기존의 방법에 비해서 부호화율 효율을 저하시키지 않으면서 계산량의 복잡도를 더욱더 감소시킴을 보인다.
센서 array 신호처리에서 DOA(direction of arrival)의 추정에 사용되고 있는 root-MUSIC, TLS-ESPRIT 등과 같은 고해상도 스펙트럼 추정 기법들은 과다한 연산량으로 인하여 실시간 구현이 어렵고, 신호들의 DOA가 근접한 경우에서는 추적 성능이 매우 불안정하게 된다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 여러 형태의 부공간 추적 개념을 사용하는 수치기법이 제안되어 왔다 [2], [4], [6]. 본 논문에서는 이들 부공간 추정 기법들을 LS-ESPRIT 기법에 접목하여 그 성능을 비교하고, 개선 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 원격 화상회의 시스템 등에서 Camera를 자동적으로 제어하기 위해 화자의 음성신호를 4개의 마이크로폰 배열(Microphone Array)로 수음하여 그 신호에 의해 화자의 위치를 추정한다. 마이크로폰으로 수음한 음성신호의 TDE(Time Delay Estimation)를 계산할 때 그 연산량을 감소시키기 위해 AMDF 알고리즘을 사용한다. 각 마이크로폰 출력신호에 대해 AMDF 알고리즘으로 시간지연을 구하고 DOA(Direction of Arrival)를 계산한다. 그리고 다시 공간 기하계산을 통해 공간내 화자의 위치를 추정한다. 시험 신호로써 음성신호 '아'음을 사용한 수치 시뮬레이션과 반사음이 존재하는 일반 강의실에서 아나운서가 발성하는 음을 사용하여 AMDF 알고리즘을 이용한 화자위치 추정의 정확도를 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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