본 연구는 행렬인수분해 기반으로 3차원 형상의 복원을 위한 오차 보정에 관한 것입니다. 기존 행렬인수분해 기반 오차 보정 방법은 전역적인 최적화로 인해 보정에 한계가 있습니다. 따라서 본 논문에서는 전역적 접근 대신 3차원 복원 형상의 주요 오차 영향 인자를 찾아 보정하는 새로운 방법을 제시하였습니다. 우리는 오차 영향 인자를 2차원 재 투영 편차 공간에서 정의하고 그 오차 성분을 직접 보정합니다. 그리고 일련의 과정을 재귀적으로 반복 적용함으로서 오차 보정 성능을 개선시킬 수 있습니다. 이러한 접근 방법은 어떤 기하학적 정보에 의존하지 않고 영향도가 가장 큰 오차 성분 중심으로 제어하기 때문에 잡음에 장점을 가지고 있습니다. 제안한 알고리즘 성능 평가는 합성과 실제 영상 프레임으로 시뮬레이션하여 잡음에 강인한 특성을 증명했습니다.
최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며 이러한 강우 특성은 산지 지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 통상 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우 패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 초단기예보 모형은 돌발홍수 예경보시스템의 입력 값인 예측강우 자료를 생산한다. 시스템에 입력되는 예측강우 자료는 두 가지의 문제점을 가지게 된다. 첫 번째는 예측강우 자료 자체가 가지는 정확도의 문제이다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 G/R비 개념을 도입하여 예측강우의 품질을 개선하고 있다. 두 번째 문제는 호우사상의 크기에 대한 것이다. 현재 돌발홍수 예경보시스템의 예측강우 보정기법은 호우의 거동 특성을 고려하지 않으며, 이로 인해 예측강우의 편의보정계수인 G/R비가 적절하지 않게 결정되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 현재의 예측강우 보정기법과는 달리 호우의 이동경로를 고려하여 G/R비를 결정하고 이를 예측강우에 적용하는 방법을 제시하였다. 현재 호우가 위치하는 지역에 대해 G/R비를 산정하고 몇 시간 내에 대상지역에 도달하게 될 호우에 대한 예측 강우에 적용하였다. 본 연구에서는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 개선된 보정기법 방법론을 적용하였다. 그 결과 현재의 보정방법을 적용하는 경우 비정상적으로 과대하게 보정된 결과를 주는 데 반해, 호우의 이동경로를 고려한 보정방법을 적용한 경우에서는 실제 관측된 강우와 매우 유사한 합리적인 보정치를 제공해 주는 것으로 확인되었다.
세계 최초로 정지 상태로 해색을 관측하는 정지궤도해색탑재체(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager) 값의 보정을 위해서는 기존의 방법이 아닌 새로운 방법이 요구된다. 본 연구에서는 GOCI의 특별한 특성에 맞는 새로운 대기보정 방법과 양방향성 광반사 분포함수(BRDF, Bidirectional Reflectance Distribution Function) 보정 방법을 소개하고자 한다. GOCI의 대기보정을 위해서 스펙트럼 형태 조화기법(SSMM, Spectral Shape Matching Method)과 Sun Glint Correction Algorithm(SGCA)을 개발하였고, BRDF 보정을 위하여 해수의 고유광특성(IOP, Inherent Optical Property) 값을 이용하는 새로운 방법을 개발하였다. 각 방법은 한반도 주변 해역을 관측한 Sea Viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS) 위성영상을 이용하여 적용하였다. 클로로필 농도 분포 영상을 만들어 본 결과 기존의 방법으로 얻기 어려웠던 탁도높은 해역과 에어로졸의 영향을 많이 받는 지역에서 보다 정확한 자료를 얻을 수 있었다.
표본조사에서 무응답의 적절한 처리는 추정의 정확성을 향상한다. 결측 메카니즘이 MCAR (missing completely at random) 또는 MAR (missing at random)인 경우에서는 이를 적절히 처리할 수 있는 다양한 방법이 연구되었다. 무응답이 발생하였을 때 사용하는 평균 추정량으로 흔히 성향점수보정 추정량이 사용되며 MAR 또는 MCAR 무응답인 경우, 알려진 표본 가중치와 타당한 방법으로 추정된 응답확률을 사용할 수 있으므로 성향점수보정 추정량은 불편추정량이 된다. 그러나 관심변수 값에 영향을 받는 무응답인 MNAR (missing not at random) 무응답에서는 정확한 응답확률을 구하는 것이 어려워 성향점수보정 추정량에 편향이 발생할 수 있다. Chung과 Shin (2017, 2022)은 무정보적 표본설계에서 MNAR 무응답이 발생하였을 때 평균 추정의 정확성을 향상하는 방법으로 단일 사후층화 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 정보적 표본설계를 사용하고, MNAR 무응답이 발생한 경우에서 나이브 성향점수보정 추정량의 정확성 향상을 위한 이중 사후층화 방법을 제안하였다. 또한, 모의실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.76-80
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2000
본 논문은 입체 음상 정위 시스템에 있어서 청취자의 머리 크기와 음상 정위를 원하는 위치와의 거리에 따른 머리전달함수 (HRTF; Head Related Transfer Function)의 보정 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 먼저 표준 반경에서 표준 머리 크기의 더미 헤드를 이용해 측정된 표준 머리전달함수 데이터베이스로부터 실제의 왼쪽 또는 오른쪽 귀를 기준으로 한 방위각과 고도각을 산출한다. 이렇게 산출된 방위각과 고도각을 기준으로 머리전달함수 데이터베이스의 인덱스를 보정한다. 음상 정위하고자 하는 3차원 공간상의 위치를 입력받게 되면, 입력받은 위치로부터 청취자의 왼쪽 또는 오른쪽 귀를 기준으로 한 방위각과 고도각을 산출한 후에 보정된 머리전달함수 데이터베이스로부터 머리전달함수를 가져와서 입력 모노 신호를 보정된 머리전달함수와 콘볼루션하여 입체음향을 생성하게 된다.제안된 방법에 의해 청취자의 머리 크기 및 거리에 따라 보정된 머리전달함수를 사용함으로써 청취자에게 보다 실감나는 3차원 음상 정위 효과를 제공할 수 있다.
인터페로미터 방향탐지 시스템은 두 개 혹은 그 이상의 소자로 구성되는 안테나 시스템으로 수신되는 무선신호의 위상차를 사용하여 수신신호의 방향을 추정한다. 방탐정확도 향상을 위해, 방향탐지 시스템은 장치에서 발생하는 위상오차를 최소화하는 위상보정을 수행한다. 본 논문에서는 인터페로미터 방향탐지 시스템에서 수행되는 위상보정 방법에 대해 분류하였으며, 각 방법의 장단점에 대해 비교하였다.
저가형 디지털 카메라에 사용되는 광학계의 경우 상대적으로 많은 렌즈 왜곡을 보인다. 이러한 현상은 제조 가격 및 소형 구현시의 제한에 기인하는 것으로 렌즈 재설계를 통한 물리적 보정에는 비용 및 구현시 부피 등의 측면에서 바람직하지 못한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 이러한 렌즈 왜곡을 소프트웨어 측면에서 보정하는 경우에 카메라 캘리브레이션을 통한 렌즈 왜곡 변수를 계산하는 방법 및 계산된 렌즈 왜곡 변수를 이용하여 왜곡된 원영상을 이미지 워핑을 통해 보정하는 방법에 대해 알아본다. 아울러 이러한 방법의 적용 타당성을 살펴보기 위하여 카메라 캘리브레이션을 통해 scale factor ratio 및 이미지 센터와 같은 카메라 상수를 처리하는 방식에 대해 살펴보고자 한다.
이 논문에서는 지구관측용 가시광선 및 적외선 위성센서의 검보정 방법들을 소개하였다. 먼저 지구관측용으로 쓰이는 위성용 센서들에 대해 간단히 살펴보고, 이들의 검보정 방법들을 정리하였다. 위성센서 중 특히 가시광선 및 적외선 광학센서의 보정장치들을 예로 들어 이들 장치의 원리에 대해서 간략하게 설명함으로써 센서레벨에서 이루어지는 1차적인 보정원리에 중점을 두었다.
사면관측 원리에 의해 획득되는 레이더 영상은 레이더파의 입사각도와 지표면의 경사도 및 방위각에 따라 기하학적 왜곡이 발생하게 된다. 전 국토의 70% 이상이 산악지형인 국내 여건을 감안한다면 레이더 영상의 정량적 활용을 위해서는 정밀한 기하보정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 RADSARSAT-1 SAR 영상에 대하여 세 가지 기하보정 방법을 적용하였다. 먼저 GCP 만을 이용한 단순기하보정을 수행하였고, 두번째로 위성의 자세와 위치정보 등을 이용하여 센서모델을 통한 보정을 하였다. 마지막으로 다양한 영상자료에 적용할 수 있는 RFM(Rational Function Model)을 이용하여 기하보정을 하였다. 이 세 가지 방법으로 기하보정된 레이더 영상의 위치정확도를 모의 레이더 영상과 비교 분석하였다. 또한 RFM을 이용한 보정결과를 검증하기 위하여 SIR-C 영상을 추가로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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