GPS 측량으로부터 획득되는 성과는 WGS 84타원체에 기초하므로 이를 우리나라에 적용하기 위해서는 Bessel 타원체상의 경 위도 좌표와 정표고 성과로 변환하여야 한다. 이러한 좌표변환을 수행하기 위해서는 정확한 좌표변환계수의 결정이 먼저 이루어져야하며, 좌표변환계수 결정을 위한 두 타원체간의 변환관계는 각 타원체의 경 위도와 타원체고 상에서 이루어지기 때문에 우리나라의 실용성과중 평균해수면상의 정표고 성과를 Bessel 타원체에 근거한 학원체고로 변환하여야 한다. Bessel 타원체고를 획득하기 위해서는 지오이드면에서 Bessel 타원체면까지의 높이인 Bessel 지오이드고를 결정하여야 한다. 본 연구에서는 Bessel 지오이드고 산정기법들을 정리하고, Bessel 지오이드고 산정기법에 따른 좌표변환의 변환정확도를 비교하여 Bessel 지오이드고가 좌표변환에 끼치는 영향을 고찰하고자 한다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용한 효율적인 MR 영상의 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이산 웨이브릿 변환 계수의 절대값으로 유효 계수 트리를 구성하고 에너지가 높은 유효 계수의 정보를 이용하여 프랙탈 영상 압축을 수행한다. MR 영상의 경우 배경 부분을 비롯하여 대부분이 낮은 화소값을 가지므로 유효 계수의 수가 작게 나와 결과적으로 압축율이 높아진다. 또한 웨이브릿 변환 영역에서의 프랙탈을 이용하기 때문에 다른 압축 방법에 비해 블록화 현상이 생기지 않고 인간의 시각에 민감한 에지를 잘 복원하는 우수한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 제안한 방법을 MR 영상에 적용하여 성능을 평가한 결과 0.33 [bpp] 이하의 낮은 비트율에서 기존의 JPEG 압축방법보다 복원 화질이 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 필터함수의 감쇄극점(poles)과 반사손실(Return Loss)로부터 전송계수($S_{21}$)와 반사계수($S_{11}$)를 도출하고, 이 값들로부터 대역통과필터 설계를 위한 결합계수행렬 계산법을 제시하였다. 계산된 결합계수행렬에 유사변환을 적용하여서 결합계수행렬을 접힌 표준형 필터 구조의 커플링계수 행렬로 변환하였다. 그 결과를 이용하여 접힌 표준형 필터를 설계하였다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 응용분야와 분석하려고 하는 시계열 데이터의 특성에 따라 잡음의 영향을 줄이는 정도와 경향을 파악하는 주기가 달라지므로 이동평균 계수의 선택도 달라진다. 본 논문에서는 하나의 이동평균 계수에 대해서 생성한 인덱스만을 이용하여 인덱스가 생성되어 있지 않은 계수에 대해서도 탐색을 수행하는 방법을 제안한다. 이때, 제안된 탐색 기법이 질의 결과로 반환되어야 할 서브시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 실험 결과, 모든 이동평균 계수에 대해 인덱스가 생성되어 있는 경우와 비교하여 탐색 성능의 저하는 42%이내였으며, 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 초대 2.7배 우수하였다.
본 논문에서는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 통해 추출된 동작신호에 대해 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform : DWT)과 선형 판별분석(Linear Discriminant Analysis : LDA), Support Vector Machine(SVM)을 사용하는 동작 분류 시스템을 제안한다. EPIC 센서 신호에 대해 이산 웨이블릿 변환을 사용하여 웨이블릿 계수인 근사계수(approximation coefficients)와 상세계수(detail coefficients)를 구한 후, 각각의 웨이블릿 계수에 대해 특징 파라미터를 추출한다. 이 때, 특징 파라미터는 14개의 통계적 특징 추출 파라미터 중에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 통하여 선택한 우수한 특징 파라미터이다. 웨이블릿 계수들에서 추출한 특징 파라미터는 선형 판별분석을 적용하여 차원을 축소하고 SVM의 훈련 및 분류에 사용한다. 실험결과, 4가지 동작에 대한 EPIC 센서 신호분류에서 제안된 방법의 분류율이 99.75%로 원신호에 대한 HMM 분류율 97% 보다 높은 정확률을 보여주었다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환과 프랙탈 변환을 함께 적용하여 강인하고 효율적인 워터마킹 방법을 제안하였다. 종래의 방법과 같이 프랙탈 변환만을 이용할 경우 강인함에 비하여 속도가 느리다는 단점이 있다. 크기가 큰 원래 이미지를 프랙탈 변환하지 않고 상대적으로 크기가 적은 워터마크 이미지를 프랙탈 변환함으로서 변환에 걸리는 시간을 줄일 수 있다. 또한 웨이브릿 변환 영역에서 임계치에 의해 삽입에 이용할 계수를 선택적으로 사용함으로써 적절한 대역에 삽입하여 시각적인 왜곡을 최소화 할 수 있다.
두 개의 웨이브렛이 근사 힐버트 변환 쌍을 형성하도록 설계될 때, 동시에 사용된 웨이브렛 변환 쌍은 펄스와 같은 광대역 신호의 검출과 동일한 대역폭에서 비트 전송율을 증가시키는 분야 등에서 기존의 DWT(discrete wavelet transform)에 비해 우수한 성능을 나타낸다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 근사 힐버트 변환 쌍을 형성하는 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저를 설계하였으며, 설계과정에서 두 개의 필터가 힐버트 변환 관계를 형성하도록 절단된 계수 벡터를 갖는 플래트 딜레이 필터를 사용하였다.
초분광영상을 이용한 정량적인 분석이나 분광라이브러리를 이용한 목표물의 탐지를 위해서는 복사보정이 필수적이지만 사전 검보정 자료가 없는 센서의 경우 절대 복사 보정을 실시할 수 없다. 본 연구의 목표는 사전 검보정 자료가 없는 지상 초분광 카메라 (SOC700) 영상의 화소값을 spectroradiometer의 radiance로 변환하기 위한 상대 변환계수(gain, offset coefficient)를 산출하고 그 적합성을 판단하는 것이다. 초분광영상의 DN과 동시에 측정된 radiance의 밴드별 선형 회귀분석을 통하여 상대 radiance 변환계수를 산출하였다. 산출된 선형 회귀식의 적합도($R^2$)는 대부분이 0.9 이상으로 매우 양호하였으며 상대 radiance를 이용할 경우 상대 분광반사율 획득이 가능하며 이를 통해 보다 초분광영상에 적합한 정량적인 분석을 할 수 있다.
본 연구는 콘크리트 포장에 복륜 단축, 복륜 복축, 복륜 삼축 등 복륜 다축 차량 하중이 작용할 때 포장의 응력 분포와 최대 응력을 변환영역에서의 해석법을 이용하여 분석하였다. 우선 변환영역에서의 해석법을 이용한 결과와 유한요소법을 이용한 결과를 비교하여 해석법의 정확성을 파악하였다. 그리고 종방향과 횡방향을 따라 응력의 분포형태를 분석하고, 콘크리트 슬래브의 두께, 콘크리트 탄성계수, 지반 탄성계수 등이 응력 분포에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 하중 접지면적과 연관된 하중 접지압의 변화에 따른 콘크리트 포장의 응력 분포도 분석하였으며 콘크리트 포장에서 최대 응력이 어느 위치에서 발생하는지에 대한 연구도 수행하였다. 연구 결과 다축 하중에 의한 콘크리트 포장의 최대 응력은 콘크리트의 탄성계수가 증가할수록, 슬래브의 두께가 감소할수록, 그리고 지반 탄성계수가 감소할수록 증가하였다. 이러한 변수 등이 변할 때 축수에 따른 최대 응력 비율의 변화는 대체적으로 미소하지만 지반 탄성계수가 작을 때는 축수가 증가 할수록 최대 응력 비율이 급격히 증가한다. 횡방향의 최대 응력 발생 위치는 일반적으로는 접지압이 증가하면 바깥쪽에서 안쪽으로 이동하며 콘크리트 탄성계수나 슬래브 두께가 증가하거나 지반 탄성계수가 감소할 때도 최대 응력 발생 위치는 바깥쪽에서 안쪽으로 이동한다. 종방향 상의 최대 응력 위치는 하중 접지압에 영향을 받지 않으며 단축과 복축 하중일 경우는 축의 위치이며 삼축 하중일 경우에는 콘크리트 탄성계수나 슬래브 두께가 증가하던지 또는 지반 탄성계수가 감소하면 최대 응력이 생기는 종방향 위치가 양쪽 바깥축에서 중간축의 위치로 바뀌게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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