본 연구의 목적은 MODIS 다중시기영상과 선형분광혼합화소분석(Linear Spectral Mixture Analysis : LSMA)을 이용하여 한반도의 토지피복도를 작성하는 것이다. 다양한 공간해상도와 광역적인 촬영스케일의 MODIS 영상에 LSMA를 이용하여 토지피복분류기 정확도의 향상과 한반도 생물계절적인 특성을 분석하고자 하였다. LSMA는 하나의 화소를 단일의 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 물체의 화소값(Endmember)을 선택하여 자연환경요소들의 하나하나를 분리하는 기법이다. 본 연구에서 MODIS 다중시기 영상에 LSMA를 적용한 결과 남, 북한의 농경지 및 산림지역에 대한 서로 다른 생물계절적인 특성을 파악 할 수 있었으며, 이러한 결과 영상을 ISODATA 무감독분류기법을 통해서 대분류와 중분류하였다. 대분류에서는 79.94%의 전체 정확도를 보였으며, 농업지역은 85.45%, 산림지역은 88.12%로 다른 분류군들에 비해서 가장 높은 정확도를 보였다. 중분류에서는 산림지역과, 농업지역을 더욱 세분화하여 분류하였다. 전체정확도는 82.09%였으며, 활엽수림 86.96%, 논 85.38%로 분류군중 가장 높은 정확도를 나타냈다.
WBAN은 인체 내부 혹은 인체로부터 3미터 이내의 주변에서 일어나는 근거리 무선 통신을 목적으로 하는 네트워크이며 운전자의 생체 정보를 분석하여 보다 안전한 차량 운전이 가능하도록 하는 차량 산업에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 고속 WBAN 시스템의 요구 조건을 만족하기 위한 UWB 기술과 다중 안테나 기법에 대해 논하고 Noncoherent UWB 수신기를 이용한 수신 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 방식은 Noncoherent 수신기를 이용하여 BPPM 구간의 에너지 비율을 비교하여 수신 신호를 선택하는 기법으로 2~4개의 수신 안테나 환경에서의 성능을 비교 하였고, 시스템의 요구조건인 10-3 BER을 만족하는 경우에는 수신 신호의 에너지 크기를 비교하여 안테나를 선택하는 방식에 비해 4dB 이상의 성능 향상을 보였다.
이 연구의 목적은 비대칭 분포를 가지는 현장 조사 자료로부터 GIS 기반 주제도를 생성하기 위한 공간 내삽 방법으로 단변량 크리깅 기법을 비교하는데 있다. 기존 정규 크리깅과 비선형 자료 변환에 기반을 둔 로그 정규 크리깅, 다중 가우시안 크리깅과 지시자 크리깅을 지화학 원소 비소와 납에 대해 사례 연구를 통해 비교하였다. 예측 능력의 비교 분석을 위해 leave-one-out 기반 교차 검증을 통한 오차 분석을 수행하였으며, 샘플링 밀도의 차이에 따른 오차의 변화 양상도 분석하였다. 비교 분석 결과, 지시자 크리깅이 전반적으로 가장 높은 예측 능력을 나타내었으며, 작은 값과 높은 값의 예측 능력도 우수한 것으로 나타났다. 정규 크리깅에 비해 비선형 자료 변환 기반 크리깅 기법들이 우수한 예측 능력을 나타내었지만, 기존에 많이 적용된 로그 정규 크리깅은 샘플링 밀도와 상관없이 편향 정도가 가장 크게 나타내었다. 이 연구를 통해 얻어지는 정량적 검증 결과는 비대칭 분포를 가지는 현장 조사 자료의 내삽을 위한 크기깅 기법의 선정에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 기존의 훈련지역 선정과 같은 사용자 개입 없이, 영상의 다중분광 및 색상 불변 특정 정보를 통합한 영역기반 건물 추출 방법론을 개발하고, 이를 IKONOS와 QuickBird 영상에 적용하여 개발된 방법의 효용성을 평가하는데 목적이 있다. 이를 위해 우선 영상을 시드기반 영역확장기법인 MSRG기법을 이용하여 분할한 후, 건물 추출의 편의성을 높이기 위한 전처리 과정의 일환으로 분할된 영상에서 식생과 그림자 객체를 자동으로 탐지하여 제거하였다. 객체단위의 건물 추출을 위해 다중분광 및 색상 불변 특정 정보가 통합된 영역 병합 과정을 통해 식생과 그림자 객체가 제거된 분할영역에 대하여 영역 병합을 수행하였고, 최종적으로 병합된 분할영역의 형상 특징 정보를 이용하여 건물 영역을 추출하였다. 또한 보다 완전성 높은 건물 추출을 위해 일반화 기법을 이용하여 추출된 건물의 외곽선을 단순화하였다. 실험 결과, 대상지역 모두에서 80% 이상의 건물탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 방법은 고해상도 위성영상의 건물 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.
위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.
본 연구에서는 지점강우를 면적평균강우로 변환하는데 이용되는 DA(Depth-area)관계를 보다 효율적이고 정확하게 구축할 수 있는 자동 DAD분석기법을 국내의 유역에 적용하고 그 성능을 평가하는데 목적이 있다. 우선, 제안된 자동 DAD분석기법에는 격자기반의 공간강우분포를 호우중심으로부터 추적하는 방법으로 Box-tracking, Point-tracking, Advanced point-tracking으로 구분된다. 세 가지 방법을 용담댐 유역에서 발생한 호우 중 대표적인 10개의 호우사상에 대하여 적용한 결과, Advanced point-tracking을 적용하였을 경우가 다중호우중심을 가진 각 호우분포 형상을 정확히 고려하고, 보다 정확한 누적 시간별 누적 면적별 면적최대강우량(MAAR)을 산정할 수 있음을 확인하였다. 게다가, Advanced point-tracking이 선정된 여러 개의 호우중심으로부터 면적증가에 따른 각각의 MAAR을 동시에 산정하고 비교할 수 있어, 이에 따른 오차를 효과적으로 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 마지막으로, 용담댐 유역의 10개의 호우사상에 대한 DAD 분석을 토대로 해당 유역의 DAD곡선을 누적시간별로 추출하였다.
본 논문의 목적은 섬진다목적댐 유역의 하천을 대상으로 강우시에 단기 수질상태를 예측하기 위하여 병렬다중결선의 계층구조를 갖는 신경망이론을 이용하였다. 본 연구에 적용한 신경망이론의 학습알고리즘으로는 역전파알고리즘을 사용하였으며, 최적모형의 개발을 위해 모멘트법-적응학습율기법을 이용하였다. 하천 수질오염 부하량에 영향을 미치는 요소로서 상류로부터 유입되는 유입량과 수질인자인 BOD, COD, SS를 고려하였다. 섬진다목적댐 유역에 대해 단기 수질을 예측할 수 있는 다층신경망모형을 개발하기 위해 은닉층 노드수와 학습회수에 변화를 주어 각 수질인자별로 4가지씩 총 12개의 모형을 구성하여 학습을 실시하였다. 제안된 신경망모형의 검증을 위해 학습시키지 않은 수질자료를 예측한 결과 양호한 것으로 분석되었고, 하천수계의 단기 수질오염 예측에 활용할 수 있을 것으로 사료되었다.
Mid-Infrared (MIR) 영상은 화산 활동 및 산불로 인한 재난관측, 지표물질 관측, 해수 온도 측정과 같은 분야들에서 사용되고 있다. 그러나 MIR영역은 지표의 복사율과 대기의 영향으로 인한 변화가 매우 심하고, 낮 영상의 경우 태양 복사량에 의한 영향도 고려해야 하는 어려움이 있다. 따라서 단일밴드인 MIR영상을 이용하여 표면온도를 얻기 위해서는 영상이 취득된 시간과 장소에서 관측된 태양 복사량 및 여러 가지 대기 변수가 필요하다. 본 연구의 목적은 기존의 MIR 영상 연구가 다중밴드를 기반으로 한 것과 달리 단일 밴드의 영상을 이용하여 표면온도를 측정하는데 있다. 이를 위하여 MODIS MIR 영상을 대상으로 MODTRAN을 사용하여 MIR 영역의 대기보정 기법을 적용 한 뒤 복사전달 모델을 이용하여 지표의 복사량을 측정하였다. 획득된 지표온도 영상의 정밀도를 측정하기 위해서 기존의 온도 알고리즘인 split-window algorithm에 의해 얻어진 해수온도 영상과의 비교를 통하여 오차 원인에 대해 분석을 실시하였다. 그 결과 낮 영상의 경우 -4.19${\pm}$1.19$^{\circ}C$ 정도의 온도 차가 났으며, 밤 영상의 경우 0.5$^{\pm}C$0.39$^{\circ}C$ 정도로 비교적 좋은 결과를 보였다. 이는 낮 영상의 경우 지표의 복사율에 대한 온도의 민감도가 매우 높기 때문에 높은 오차가 발생하지만, 밤 영상의 경우 태양빛에 의한 영향이 없으므로 좋은 결과를 나타내기 때문이다. 따라서 단일밴드 MIR영상을 이용한 지표온도 추정 시 대기에 의한 영향보다 지표 복사율에 의한 영향이 높다고 추정할 수 있다.
본 논문에서는 짧은 지연시간을 요구하는 CDMA 시스템 환경에서 전송률 스케줄링과 전력량 할당 문제를 연구한다. 구체적으로, 본 논문은 각각의 단말이 짧은 구간 동안의 평균 전송률을 유지하는 동시에 에너지 효율적인 스케줄링 방안을 제안한다. 다중 코드를 적용한 CDMA 시스템을 고려하며, 각각의 코드는 가상의 사용자로 해석할 수 있다. 논문의 최종 목적은 전송률 과정에서 소모하는 에너지가 최소화되도록 각각의 시간슬럿에 가상의 사용자를 스케줄링하는 방안을 제안하는 것이다. 주목할만한 점은, 본 논문에서 고려하는 전송률 최적화 문제가 최단 경로 알고리즘으로 해결 가능하다는 점이다. 마지막으로, 본 논문이 제안하는 에너지 최적화 스케줄링 방안을 TDMA 형식의 스케줄링 방안과 성능 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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