• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.41-47
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• 2017

본 논문은 Kinect와 같은 저가형 동작 포착 기기로부터 획득한 부정확한 동작데이터를 보정하여 올바른 동작을 생성하는 기술을 제안한다. 미리 정의된 동기화된 동작 데이터베이스를 활용하여 보정하는 것을 핵심아이디어로, 동기화된 데이터베이스란 Kinect와 함께 전문동작 포착 장비로 다양한 동작을 동시에 포착하여 시간축 상에서 동기화시켜 구성한 것을 의미한다. 구축된 동기화된 데이터베이스와 함께 오류가 있는 Kinect 동작 포착 데이터를 입력으로 받으면, 데이터베이스 검색을 통해 비슷한 자세군을 얻고 이로부터 올바른 자세를 통계학적으로 예측하는 지연학습방식의 보정방법을 제안한다. 본 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 동작들에 대해 자세 보정을 실시하여 보정이 이뤄지는 것을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.121-126
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• 2004

본 논문에서는 calibration된 scatterometer를 이용하여 SAR 데이터를 보정하는 연구 결과를 선보인다. 도체구를 이용하여 안테나 주빔에서의 polarimetric한 안테나 패턴(크기와 위상)을 측정하고, 이 데이터를 이용하여 차량 탑재형 네트워크 분석기형 scatterometer 시스템을 polarimetric하게 정확하게 보정하였다. 이 scatterometer를 이용하면 잔디밭, 논, 맨땅 등의 지표면에 대한 정확한 Mueller 행렬을 얻을 수 있으므로, 레이더 산란계수뿐만 아니라 위상변수들도 정확하게 측정하게 된다. 또한, 대부분의 SAR 시스템에는 위상변수 측정에 에러가 있게되고, polarimetric하게 보정된 scatterometer로 SAR가 측정하는 지역을 동시에 측정하여 SAR 데이터를 교정할 수 있다. 이러한 polarimetric한 보정 방법을 이용하면, 산란계수의 보정효과는 크지 않으나, hh-편파와 vv-편파간의 위상변수인 degree of correlation $\alpha$의 보정효과는 매우 큼을 알 수 있었다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2004년도 제29회 추계학술대회 발표논문집
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• pp.96-99
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• 2004

본 연구는 전신 GSO PET 스캐너를 사용하여 Cs-137 투과 선원을 이용한 감쇠보정기법들을 평가하는 것이다. 이를 위하여, 4개의 모양이 다른 팬텀들을 사용하여 감쇠보정기법들을 검사하였다. 뇌영상을 위하여 256 mm의 시야가 사용되었고, 약 110MBq의 F-18 선원이 팬텀실험을 위해 사용되었다. 감쇠를 보정하기위해서, 방출선원이 팬텀에 주입된 후, Cs-137점선원의 투과 스캔 데이터가 획득되었다. 방출선원 데이터는 산란보정을 하였고, 4가지 종류의 감쇠보정기법을 이용하여 감쇠보정을 하였다. 재구성된 팬텀 영상들이 비교평가되었고, 임상 뇌영상은 핵의학 의사들이 평가를 하였다. 결과적으로 균일성 평가를 위한 원형팬텀의 영상에서, 측정감쇠보정기법을 이용시 가운데 부분이 떨어져 보였으나, 나머지 감쇠보정 기법들에서는 균일하게 보였다. 임상 뇌 데이터의 경우, 두개골에 대한 감쇠 효과를 볼 수 있었고, 두개골에 대한 감쇠보정이 적용되지 않은 영상에서는 인공산물이 발생하는 것을 보여주었다. 결론적으로, 정량적 뇌영상에 대한 정확도를 높이기 위해서, 두개골에 대한 감쇠보정이 적용된 개선된 감쇠보정 방법이 요구되어진다. 본 연구는 앞으로 Cs-137 점선원을 이용한 감쇠보정기법이 포함된 뇌 PET 영상 장치를 개선하는데 유용할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.109-112
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• 2007

본 논문에서는 대축척 수치지도와 Quickbird 위성영상의 자동 보정을 영상공간에서 수행한다. 알고리즘은 보정변환식의 초기 계수값 결정과 정확한 변환계수 결정과정으로 나뉜다. 초기 계수값 결정은 보정변환식의 상수항을 결정하는 것으로 수치지형도의 지면개체와 영상에서 추출된 에지의 논리곱 연산을 적용하여 최적값을 추정하는 방식을 용한다. 보정 다항식의 정확한 변환계수를 결정하기 위하여 수치지형도의 지면 선형개체 점데이터와 영상의 에지개체 점데이터간 ICP 조정을 수행하였다. 제안된 방법의 정확도를 평가한 결과， 영상공간에서 1.72화소의 RMSE를 나타내었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.279-280
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• 2007

수위계 표준시험장치 초기 구축시 수직 20 m를 오르내리는 리프트에 있어서 수직 상승시 리프트가 상시 수평을 유지하는 기능이 없었기 때문에 보정값이 커지는 요인으로 작용하였다. 따라서 장치의 개선을 통하여 수평을 유지할수 있도록 스테핑모터를 이용하여 시스템을 보완하였으며, 기존의 수평제어를 하지 않았던 데이터와 스테핑모터를 이용하여 제어된 데이터를 비교하여 상호간의 성능 분석 및 수평 데이터가 보정값에 미치는 영향을 분석하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.189-196
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• 2003

본 논문에서는 정보은닉을 이용하여 동영상 데이터의 전송오류를 보정하는 방법을 제안하고 있다. 수신단에서 전송오류가 발생한 위치를 구하기 위해 송신단에서는 동영상 데이터의 부호화 과정 동안 마크로 블록 별로 한 비트씩의 데이터를 은닉하여 전송한다. 수신단에서는 복호화 과정 동안 은닉된 정보를 검출하며, 이 정보와 원래 데이터와의 비교에 의해 오류가 발생된 위치를 구하고 이를 보정함으로써 복원된 영상의 화질을 개선하도록 한다. 또한, 은닉된 정보는 동영상 데이터에 대한 저작권 정보로도 활용될 수 있다. 각각 150 프레임씩으로 구성되는 3개의 QCIF 크기의 동영상 데이터에 대한 실험 결과 은닉된 정보가 부호화된 스트림에 미치는 화질의 저하는 미세하며, 수신단에서의 오류를 교정한 결과 잡음이 많은 채널에서는 복원된 영상의 화질을 5dB 가까이 개선할 수 있음을 확인하였다. 또한, 영상의 복원 과정에서 동영상에 대한 저작권 정보도 효과적으로 구할 수 있었다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.86-98
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• 2018

장소추천시스템은 시간과 장소가 주어졌을 때, 사용자에게 가장 흥미로운 장소를 추천해주는 시스템을 말한다. 스마트폰과 사물인터넷(IoT), 장소기반 소셜네트워크(LBSN)의 발달에 힘입어 사용자들의 방대한 양의 장소 방문 데이터를 축적하게 되었고, 이를 통해 특정한 시점에 사용자들이 원하는 장소를 적절히 추천해줄 수 있는 장소추천시스템의 중요성이 부각되었다. 장소추천시스템은 사용자의 방문(Check-in) 횟수라는 암시적 피드백(Implicit feedback) 데이터에서 사용자의 시퀀스 선호(Sequential preference)를 이끌어내어 높은 성능을 내기 위한 연구들이 제안되었다. 하지만 시퀀스 선호 정보를 활용하여 모델을 구성하는 경우, 데이터의 밀도가 더욱 희박해지고 이에 따라 적은 수의 데이터에 기반하여 구축되는 모델의 성능이 왜곡될 가능성이 존재한다. 본 연구에서는 신뢰도(Confidence)에 기반하여 방문 주기를 보정하는 방법론을 제안한다. 사용자의 시퀀스 선호 정보로부터 도출된 장소 간 방문 시간전이간격(temporal transition interval)을 활용하여 추천시스템을 구성할 때, 해당 방법론을 통하여 데이터의 왜곡을 보정함으로써 추천시스템의 성능을 향상하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위하여, Foursquare와 Gowalla의 데이터셋을 이용한 비교실험을 통해 제안하는 방법론의 우수성을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-13
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• 2021

본 연구에서는 도로교통분야의 계획, 설계, 유지관리, 연구 등 다양한 목적으로 활용되고 있는 교통량 데이터의 정확도 확보를 위해 시계열 분석 기법을 적용하여 교통량 데이터의 보정 및 예측을 수행하였다. 기존 알고리즘의 경우 주기성 및 계절성이 강하거나 불규칙한 데이터에 한계를 보이고 있어 교통량 데이터와 같은 자료에 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하고 보완하기 위해 ARIMA 모형에 자기상관 모형인 SAR(Seasonal Auto Regressive)과 계절 이동평균 모형인 SMA(Seasonal Moving Average)가 결합된 분석 기법인 SARIMA 모형을 적용하였다. 분석결과 최적 파라미터 조합인 SARIMA(4,1,3)(4,0,3) 12 모형을 활용한 교통량 예측 결과 평균 85% 정도의 우수한 성능을 보였다. 본 연구를 통해서 교통량 데이터의 결측 발생 시 교통량 보정 및 예측의 정확도를 높일 수 있으며, 교통량 데이터 외에도 계절성에 영향을 받는 시계열 데이터에 적용이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.383-383
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• 2023

오늘날 수문학 분야에서는 유역에 대한 강우-유출 시뮬레이션을 머신 러닝(ML: Machine Learning)을 활용하여 다양한 연구를 실행하고 있다. 본 연구에서는 시간별 강우-유출 예측 모델인 GR4H(Génie Rural à 4 paramètres Horaires)를 사용하여 충주댐 유역을 대상으로 연구를 수행하였다. 유역의 속성에 따라서 모델의 성능이 어떻게 달라지는지 비교하여 특성에 맞는 모델을 알아내고. 또한 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 보정 길이를 가지고 어느 정도의 데이터 기간이 모델에서 좋은 성능을 보이는지 파악하였다. 뿐만 아니라 모델에 필요한 선행기간의 데이터가 있는 경우와 없는 경우를 비교하여 어떠한 차이를 보이는지, 그리고 선행기간은 얼마나 필요한지 연구를 통하여 알아냈다. 본 연구를 통하여 충주댐 유역에 대한 모델의 적용성 및 성능을 파악하고 수문 모형 구축에 제한이 있는 유역에 대해서도 사용이 가능한지 판단한다. 실험 유역의 관측 값을 모델에 입력한 후 각 모델에 해당하는 매개변수의 최적값을 찾아내는 과정을 거쳐 시뮬레이션을실 행했다. 본 연구에서 사용한 강우-유출 모델인 GR4H는 프랑스의 INRAE-Antony(Institut National de la recherche agronomique-Antony)에서 만들어진 airGR의 일종으로, 시간별 강우-유출 예측을 위해 개발된 공정 기반(process-based)의 집중적, 개념적 수문학 모델이다. 4개의 매개변수(parameter)가 있으며 이는 유역의 특정 속성을 나타낸다. GR4H를 시뮬레이션 하는 과정에서 매개변수의 최적화를 위해 적절한 보정 길이를 파악하여야 한다. 이러한 과정은 4년, 5년, 6년 등 1년씩 데이터의 양을 늘려가며 매개변수를 최적화한다. 이 과정에서 기상 및 유출 데이터의 적절한 보정 길이를 찾아낸다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터를 관측 값과 비교하여 모델의 성능을 평가하고 다른 관측 값을 통해 시뮬레이션을 실행하여 검증을 거친다.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.71-79
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• 1992

지진에 관한 지반가속도 기록이나 동적실험에서 계측된 가속도 기록에는, 가속도계의 응답특성, A/D변환기의 성능 및 수치화 과정, 그리고 기록계의 특성 등으로 여러 가지 오차가 포함된다. 이들 오차들은 데이터 해석이나 동적해석시 왜곡된 결과를 유발시킨다. 본 연구에서는 가속도 기록에 포함된 오차를 효율적으로 보정하는 방법을 제안하였다. 제안된 오차보정방법은 다음과 같이 4단계로 나뉘어 진행된다; 1) 보간법을 이용하여 보정에 적절한 데이터를 만든다, 2) 저주파와 고주파 성분이 주를 이루는 수치화 오차를 band-pass필터를 이용하여 제거한다, 3) 가속도계의 특성으로 인한 오차들을 보정한다, 4) 보정된 기록을 적분하여 속도와 변위를 얻는다. 현재 band-pass 필터로는 FIR필터나 IIR필터가 주로 이용되고 있는 데 초기데이터의 왜곡, 위상의 변화, 계산량의 과다와 같은 문제점들을 가지고 있다. 제안된 오차보정방법은 이들 필터의 여러 문제점을 개선하였으며, Fourier 변환의 특성을 이용하여 미분과 적분을 수행함으로써 가속도계의 특성으로 인한 오차의 보정과 속도 및 변위 계산의 정확성을 높였다.