• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.234-240
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• 2003

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.286-292
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• 2008

RTLS 시스템은 이동 객체에 RTLS 태그를 부착한 후 태그에서 발산되는 신호를 이용하여 실시간으로 위치를 파악하는 시스템으로 최근 항만 물류 및 자산 관리 분야에서 객체의 실시간 위치를 파악하기 위해 활용되고 있다. RTLS 시스템은 태그의 위치를 측정하기 위해 삼각 측량 법이나, Proximity matching법을 사용한다. 삼각 측량법은 3개 이상의 리더에서 수신된 신호 세기나 신호의 도달 시간을 이용하여 삼각측량 방식으로 위치를 결정하는 알고리즘으로, 전파의 난반사나 장애물등에 민감하며, Proximity matching법은 위치 샘플링 값에 대한 근접성을 이용한 통계 정보를 바탕으로 하여 위치를 결정하는 알고리즘으로 위치 정확도를 높일 수 있으나, 샘플링 데이터 개수에 따라 정확도가 크게 변화하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 위치 정보의 오차를 줄이기 위하여, Fingerprint 방식의 확률 모델에 TDOA 방식에서 사용되는 요소들을 혼합하여 확률에 의한 불확실성을 줄이고 더 높은 정확도의 위치 정보를 전달하는 위치 보정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 위치 보정 기법은 먼저, Fingerprint 데이터 셋으로부터 현재 측정된 위치의 신호정보를 이용한 확률 모델을 적용하여 단 하나의 후보자를 결정한다. 둘째, 측정된 정보와 후보자 위치 정보를 기반으로 TDOA에서 사용하는 기하학적 위치 결정 방법을 변형한 알고리즘을 이용해 측정된 위치를 보정함으로써, TDOA 방식이나, Fingerprint 방식 둘 중 하나만 사용하는 것보다 향상된 위치의 정확도를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 위치 보정 기법을 위한 위치 보정 모듈을 설계하였으며, RTLS 미들웨어에 이를 반영하여 구현하였다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.17 no.5
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• pp.651-662
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• 2023

In this study, we designed and fabricated an ultra-compact CT that automatically calibrates the detector's center axis and verified its performance. The three-dimensional reconstruction performance was evaluated using 3D CAD data and X-ray data acquired by manually calibrating the center axis of the CT detector. The results showed that tilting the center axis by more than 0.25° causes circle break phenomenon, which rapidly degrades the quality of the 3D reconstructed image. By applying the automatic calibration device of a detector center axis, the 3D reconstruction performance was enhanced by calibrating the detector center axis to match the specimen rotation axis.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.10 no.1 s.20
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• pp.1-7
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• 2004

RADARSAT is one of many possible data sources that can play an important role in marine surveillance including ship detection because radar sensors have the two primary advantages: all-weather and day or night imaging. However, atmospheric effects on SAR imaging can not be bypassed and any remote sensing image has various geometric distortions, In this study, radiometric and geometric calibrations for RADARSAT/SAT data are tried using SGX products georeferenced as level 1. Even comparison of the near vs. far range sections of the same images requires such calibration Radiometric calibration is performed by compensating for effects of local illuminated area and incidence angle on the local backscatter, Conversion method of the pixel DNs to beta nought and sigma nought is also investigated. Finally, automatic geometric calibration based on the 4 pixels from the header file is compared to a marine chart. The errors for latitude and longitude directions are 300m and 260m, respectively. It can be concluded that the error extent is acceptable for an application to open sea and can be calibrated using a ground control point.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.91-91
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• 2023

General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.209-212
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• 2007

소프트웨어 개발 초기 단계에서 소프트웨어 개발비용을 정확하게 예측하는 것은 프로젝트의 성패를 결정짓는 중요한 요소이다. 정확한 예측을 위해서는 빠르게 변화하는 개발 환경 및 기술 변화에 따른 변경 요인을 비용 산정 과정 시 반영시켜야 하며 이를 위해서는 비용 산정 과정 시 적절한 보정계수 선정과 보정계수 값 적용이 중요시된다. 이에 본 논문에서는 어플리케이션 유형 보정계수 개선을 위하여 어플리케이션 유형을 새로 분류한 후 AHP 기법을 적용하여 보정계수를 유도하였다. 또한 개발언어 보정계수 유도에서는 프로그래밍 언어 레벨을 이용하여 프로그래밍 언어별 보정계수를 새롭게 유도하여 보았다. 향후 연구 과제로는 새롭게 제안된 어플리케이션 유형 분류 및 보정계수와 프로그래밍 언어 레벨을 적용한 개발 언어 보정계수를 실제 데이터에 적용하여 비용 예측의 정확도가 얼마나 향상되었는지 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.100-103
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• 2011

GFINS(gyro-free inertial navigation system)는 가속도 센서에서 계측된 데이터를 2차 적분하여 yaw를 계산한다. 하지만 가속도 센서는 외란과 적분 오차에 의한 누적오차가 지속적으로 커지는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템(FIS: fuzzy inference system)을 이용해 가속도 센서의 데이터를 보정함으로써 누적오차를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해, 직접 설계한 전방향 AGV를 이용하여 직선과 측면, 대각에 대해 반복 실험하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 가속도 센서의 데이터를 효과적으로 보정하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.706-708
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• 2004

본 논문에서는 영상 시퀀스(image sequence)에서 얻은 특징점(feature point) 중 outlier를 제거 및 보정할 수 있는 방법을 제시한다. 영상 시퀀스가 주어졌을 때, 우리는 이 영상에서 특징점 추적(tracking)을 하여, 영상의 중요한 정보로 이용한다. 이러한 자동적으로 얻어낸 특징점 추적 데이터는 올바르지 못하게 추적 된 것이 있기 마련인데, 이렇게 올바르지 못한 데이터. 즉, outlier를 제거하기 위하여, 기존의 방법들은 trifocal tensor를 주로 사용하였다. 그러나 trifocal tensor 는 영상이 3장으로 제한되어 있다. 또한 outlier를 찾은 후에는 제 거 만 하게되어, 입력 데이터의 개수를 줄이게 되는 단점이 있다. 따라서, 우리는 triangulation방법을 이용하여, 3장 이상의 영상에서도, outlier의 제거와 보정이 동시에 가능한 방법을 제시한다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.15 no.1
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• pp.147-154
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• 2011

In this Paper, we suggest the effective pre-correction algorithm on sensor values and the classification algorithm for gesture recognition that use values for each axis of the accelerometer to send data(a number or specific input data) to device. we know that creation of reliable preprocessed data in experimental results through the error rate of X-Axis and Y-Axis for pre-correction and post-correction. we can show high recognition rate through recognizer using the normalization and classification algorithm for the preprocessed data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.386-389
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• 2011

현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.