본 연구는 지적도면의 효율적인 3차원 위치정보를 구축하기 위하여 수치지도로부터 표고자료를 추출한 후 Kriging, TIN, IDW 보간기법을 적용하여 보간기법별 수치표고모델을 제작하였다. 구축된 수치표고모델를 이용하여 각각의 수치정사영상을 생성하고 수치지적도면과의 중첩 기법을 적용하여 평면위치(x, y)는 연속지적도 상에서 획득하고 높이값(z)은 수치정사영상상에서 획득 지적도면의 3차원 좌표를 구축하였다. 수치지도 DEM을 활용한 지적도면의 3차원 위치정보 구축을 위한 효율적이고 경제적인 방안을 제시하였다.
디지털 카메라의 핵심 부품인 CCD(charge couple device) 소자의 해상도는 촬영된 영상의 화질에 결정적인 요인으로 작용하며 제품 제조 원가에서도 큰 비중을 차지한다. 낮은 해상도의 소자로부터 보다 높은 해상도의 화질을 얻기 위한 많은 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 에일리어싱 성분을 가우시안 저역 필터로 제거한 후, 최소 자승 스플라인보간과 경계 모델에 기반한 비선형 보간을 사용함으로써 확대된 저해상도 영상의 계단 현상, 블록화 현상등을 줄이는 동시에, 선형 보간시 나타나는 경계주변의 울림현상(ringing effect) 번짐현상(blur effect)을 최소화한다.
본 논문에서는 딥러닝을 활용한 비디오 보간법(video interpolation)에 대한 최근 모델들을 HD 급 비디오로 학습시키는 방법과 평가 성능을 비교 분석하는 것을 목표로 한다. 기존의 딥러닝을 활용한 비디오 보간법에 대해 제안된 모델들은 낮은 해상도의 비디오로 실험을 진행하였다. 반면 본 연구에서는 한정된 메모리를 가지고도 높은 해상도의 비디오를 학습시키기 위해서 패치 단위 데이터 셋을 구성하여 학습을 진행하였다. 평가 성능을 보이기 위해서 학습 데이터와 마찬가지로 패치 단위 평가와 전체 프레임 단위 평가 성능의 결과를 비교한다.
이 연구는 기 개발한 간이 선박조종 시뮬레이터의 조종성능 개선에 관한 것이다. 선박조종 시뮬레이터에서 모델선박의 조종성 지수는 임의로 정하는 것이 아니라 가능한 모델대상선박의 실제 움직임과 동등하거나 유사하게 설정되어야 한다. 선행연구에서는 이미 발표된 대학교 실습선(한바다호)의 선박조종 실선데이터를 기반으로 모델선박의 조종성 지수를 도출하였으나, 타각이 10°를 초과할 경우 네 종류의 실선시험 결과와 평균 17.9%의 상대오차가 발생하였다. 이에, 타각 10°, 20° 및 35°에서의 한바다호 조종성 지수에 대해 에르미트 보간을 이용하여 3차 다항식을 산출하고, 이를 모델선박에 적용하였다. 그 결과 타각 35° 이내의 전 구간에서 조종성능의 상대오차가 평균 13.7%에서 11.6%로 약 2.1% 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 원영상이 가지고 있는 고주파 성분을 효율적으로 복원할 수 있는 공간 적응적 영상보간(image interpolation) 알고리듬을 제안한다. 영상이 갖고 있는 선험적 정보(a priori knowledge)를 보간 과정에 적용하기 위해서는, 우선 저해상도의 영상 시스템을 나타내는 분리 가능한(separable) 2차원 열화모델(degradation model)을 결정한다. 이렇게 결정된 열화 모델에 따라 다섯 가지의 서로 다른 제약 조건들을 사용하여 정칙화에 기반을 둔 공간 적응적 영상보간 알고리듬을 제안한다. 또한, 제안된 알고리듬의 수렴성을 분석하고, 실험 결과를 토대로 비적응적인 방법과 제안된 알고리듬의 성능을 비교한다.
본 논문에서는 수치지형모델을 이용한 토공량 계산에서 격자간격지형의 보간방법, 토공양 산정방식 토공량의 정확도에 어떻게 영향을 주는 가를 연구하고자 하였으며, 이를 위하여 수치보험을 하였다. 우선 l0m간격의 정규격자로 구성된 지형의 수치모델에 대하여 이동평균법(Moving average)을 사용하여 2m, 5m, 10간격으로 보간 하였으며, 보간된 각 지형에 대해 양단면평균법, 중앙단면법, 각주공식, 심프슨 공식을 사용하여 토공량을 산정하였다. 이들 방법을 비교분석한 결과 이동평균법을 사용한 결과는 보간 방법에서는 1차식이, 토공량 계산방법에서는 양단면 평균법과 중앙단면법보다 각주공식과 심프슨 공식에서 정밀한 결과를 얻었다.
지형도를 입력하여 추출된 등고선으로부터 수치고도모델을 생성하는 과정에서 발생하는 문제를 다루고 있다. 흔히 사용되는 선형보간법의 문제점을 지적하고 닫혀진 단일 등고선 내부의 고도 보간방법을 제시한다 .단일 평면상에 제어점이 있어야한다는 제약점을 없애고 공간 상에서 제어점을 찾아낸후 3차곡선으로 보간하는 방법을 기술하고 있다. 인위적인 등고선과 실제의 등고선에 대해서 적용한 결과 자연스럽고 정확한 복원이 이루어졌다.
센서 데이터를 예측 또는 분석하여 시스템을 제어하거나 모니터링할 수 있다. 센서 데이터를 이용한 예측의 신뢰성을 확보하기 위해서는 데이터의 적절한 빈도수가 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Diffusion Model을 사용한 센서 데이터 주파수 보간을 통해 행동을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 주파수 보간은 반려동물 행동별 25hz 센서 데이터로 학습된 Diffusion Model을 사용한다. 학습된 Diffusion Model에 1hz 센서 데이터와 가우시안 노이즈를 결합한 데이터를 입력으로 사용해 센서데이터를 보간한다. 제안한 방법은 CNN-LSTM 모델 학습 후 예측 성능 비교를 통해 검증한다.
기상과 기후는 인간의 생활과 밀접하게 연관되어 있다. 특히 고해상도 기상 데이터를 활용하여 정밀한 연구나 실생활에 유용한 서비스가 가능하므로, 고해상도 기상·기후 데이터를 생산해야할 필요성이 증가하고 있다. 기존의 고해상도 기상 데이터는 적절한 보간법에 따라 데이터를 생산하지만, 본 논문에서는 SRCNN을 이용하여 기온 데이터를 초해상화 하는 방안을 제안한다. 기온 데이터 초해상화에 가장 적절한 SRCNN 모델을 구축하고, 기온 데이터를 초해상화 한다. 결과 데이터를 평가하기 위해 역거리 가중법을 이용하여 비 관측 지점에 대한 기온을 구하고, 제안한 방법을 적용한 기온 데이터와 보간법을 이용한 기온 데이터를 비교한다. 비교 결과, 기온 데이터를 초해상화하기 위한 적절한 SRCNN 모델을 구축하였고, 제안한 방법이 보간법을 이용한 방법보다 약 10.8% 더 높은 예측 성능을 보였다.
기존의 전통적인 회귀분석 기반 교정방법에 비해 높은 교정정밀도를 얻을 수 있는 5-hole pressure probe의 교정방안을 연구하였다. 이 새로운 교정기법은 교정시험으로부터 획득한 데이터와 곡선적합 결과간의 차이를 이용하여 산정한 단일 영역에 대한 오차보간 반응곡면을 사용한다. 끝단의 직경이 4.0 mm인 5-hole probe를 자체 제작하고, 레이놀즈수$4.11{\times}10^6$/m와 흐름각 ${\pm}48$에서 교정시험을 수행하였다. 최소자승 회귀분석모델과 단일영역 오차보간 모델을 적용하여 자료처리를 수행하고 이들 두 교정방안에 대한 비교평가와 분석을 수행하였으며, 아울러 교정 정밀도에 대한 평가도 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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