전리층 지연은 보정위성항법시스템(DGPS), 위성항법시스템(GPS)을 이용한 시각동기화 및 광역보정위성항법시스템(WADGPS)의 주요한 오차원인이다. 이러한 전리층 지연은 위성 신호가 통과하는 전리층의 환경에 따라 달라지므로 일반적인 보정위성항법시스템의 기준국이 보정할 수 있는 사용자와의 거리는 약 100km로 제한된다. 따라서 광역보정위성항법의 경우 여러 기준국의 측정치를 이용하여 보정구간 전리층 전체를 모델링하여 보정정보를 단일 주파수 수신기 사용자들에게 보내주게 된다. 이를 위해 이미 기존의 격자 알고리즘이 구현되어 있으나 기존의 격자 알고리즘에서는 전리층에 자기폭풍현상이 일어났을 경우에 대한 대처와 정확도가 고려되지 않고 있다. 자기폭풍이 일어나면 수직전리층 값이 공간적으로 noisy한 분포를 나타내게 되기 때문에 격자 알고리즘으로의 경우 모델링의 정확도가 낮아지게 된다. 또한 정확도를 높이기 위한 다른 함수 기반 전리층 모델의 경우 자기 폭풍이 일어났을 때 보정정보 값의 연속성이 보장되지 않는다. 본 논문에서 제시하는 wavelet을 이용한 알고리즘은 보정정보의 개수가 같을 때 기존의 격자 알고리즘보다 더 높은 정확도를 보이며, 특히 자기폭풍이 왔을 때도 비교모델인 spherical harmonics 기반 알고리즘에 비해서도 정확도가 향상됨을 볼 수 있다. 또한 다른 함수기반 알고리즘의 경우 정확도는 높지만 전송해야하는 보정정보 값이 자기폭풍시에 불연속이 되는데 반해 본 알고리즘은 연속성이 보장된다. 따라서 본 알고리즘을 이용하면 자기폭풍시에도 적용가능함으로서 기존의 알고리즘들의 문제를 개선할 수 있다.
일반적으로 직진 경로를 주행하는 이동로봇의 오차 보정을 위해서는 PI 제어기의 계수 보정이 필요하다. 본 논문에서는 직진 경로를 주행하는 이동로봇의 양쪽 바퀴에서 얻어진 엔코더의 값으로 측정하고, 측정되어진 엔코더의 값을 이용하여 방향과 움직임의 오차를 보정해주는 알고리즘을 PI제어기와 유전알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 구할 수 있는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 컬러 보정차트를 이용한 디지털 영상의 컬러 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기준 컬러 값과 영상으로부터 취득된 컬러 값 사이의 컬러 변환 관계를 계산하기 위하여 별도의 컬러 보정 차트를 이용한다. 기존의 컬러 재현 알고리즘은 취득된 영상에 대한 컬러 스펙트럼 분석 및 디지털 영상의 형성 과정에 대한 모델링 등을 통한 방법을 이용하여 취득된 영상에 대한 컬러를 보정하는 방법을 주로 이용한다. 제안된 알고리즘은 차트로부터 제공되는 기준 영상과 취득된 영상의 컬러 사이의 변환 관계를 이용하여 컬러 보정 과정을 수행한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 수행된다. 컬러 보정의 첫 번째 단계에서는 컬러 차트의 영상을 취득한 다음, 내부의 기준 컬러 값과 차트 영상으로부터 취득된 컬러 값 사이의 변환 관계를 계산한다. 두 번째 단계에서는 계산된 변환 관계를 이용하여 차트 영상과 유사한 조건에서 촬영된 영상에 대한 컬러 보정을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 다양한 조건 하에서 실험을 수행하였으며, 이를 일반적인 상용프로그램들의 컬러 보정 성능과 비교 및 평가하였다.
진화계열 알고리즘은 무제약 최적화 알고리즘이다. 이러한 진화계열 알고리즘에 제약조건을 반영하기 위해서는 제약조건을 다룰 수 있는 추가적인 방법이 요구된다. 연구에서는 SWMM과 집합체 혼합진화 알고리즘을 연계한 자동 보정 모형에 제약조건을 반영하기 위해 벌칙 함수를 적용하였다. 적용된 벌칙 함수는 홍수 유출 해석 시 중요한 요소인 첨두유량과 관계된 제약사항이다. 벌칙 함수를 포함하여 구성된 자동 보정 모형은 밀양댐의 2009년 7월에 발생한 두 개의 호우사상에 대하여 적용되었다. 그 결과, 첨두유량에 관계된 벌칙 함수를 포함하지 않은 자동 보정의 경우, 첨두유량과 첨두유출 발생시간 모두 계산 결과가 관측자료에 부합하지 못하였다. 반면에 벌칙 함수를 적용할 경우, 계산 및 관측 자료의 첨두유량 오차는 확연히 줄었고, 첨두유량의 발생시간은 정확히 일치하였다. 그리고 계산된 수문곡선의 형상도 관측 수문곡선에 적합되었다. 즉, 벌칙 함수를 이용한 제약조건의 반영을 통해 자동 보정 모형의 기능을 향상 시킬 수 있었다.
ADCP는 하천 단면에서 매우 짧은 시간에 유속과 수심을 정밀하게 측정할 수 있어 재래식의 부자나 프라이스 유속계를 활용한 방식에 비해 유량 관측 정확도가 매우 높고 유체의 흐름장 분석 등 부가적인 정보를 제공하여 최근 국내외에서 매우 활발하게 이용되기 시작하였다. 또한 고정식 수위계나 유속계를 활용한 실시간 유량관측 시 요구되는 유량-수위관계곡선식 검보정에도 활용되고 있다. 하지만 ADCP는 난류나 하천 부유물, 낮은 수심 등으로 음향신호의 교란으로 인해 발생하는 관측 오차로 인해 유속이나 수심을 과다 혹은 과소 산정하여 유량 관측 정확도를 현저히 낮추는 경우가 종종 있어 왔다. 그리고 미세한 셀 단위의 유속 및 수심관측 자료와 측정되지 않은 수면, 바닥, 하안 부근의 영역을 고려한 ADCP 유량 관측 알고리즘의 복잡성으로 인해 일부 관측오차의 수정을 통한 유량 보정이 매우 까다로운 실정이다. 본 연구에서는 ADCP 제작사 별 유량 산정 알고리즘을 파악하여 유속 및 수심 자료의 보정을 통해 유량을 재계산할 수 있는 알고리즘을 계발하였다. 또한 ADCP의 에러속도를 기준으로 통계적인 방법을 통해 과다 혹은 과소 산정된 유속을 필터링하고 수심을 보정하는 알고리즘을 개발하여 원 관측값의 정확도를 높였고 보정된 관측값을 유량 산정에 반영시켜 유량 관측 정확도를 향상시키고자 하였다. 본 알고리즘은 국내외에 다양한 현장조건에서 관측된 ADCP 자료를 바탕으로 적용되어 그 효용성을 입증하였다.
본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.
본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용한 대상물체의 3차원 정보 추출 및 가시화를 위하여 우선적으로 실시해야 하는 카메라 대한 렌즈 왜곡 보정 및 3차원 자세 보정알고리즘의 적용에 대하여 살펴보았으며, 렌즈의 왜곡 보정 부분에서는 렌즈의 구면 수차로 인한 왜곡은 각 카메라에 대하여 패턴 영상을 획득한 후 렌즈왜곡보정계수를 산출하여 왜곡 보정 실시하였다. 더불어 보정을 통하여 보다 입체감 있는 영상의 출력이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 다양한 이기종 지문입력 센서의 호환을 위한 지문 특징점 보정 알고리즘 개발이다. 본 연구에서는 이기종 지문입력 센서간의 매칭을 위하여 영상 기반의 센서 평가 방법에 따라 Ink-Stamped방법과 인조패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 본 연구에서 제안한 보정 알고리즘은 영상 레벨과 템플릿 레벨 모두에서 보정 가능하며, 상대 센서의 사양에 맞도록 보정하는 상대적 해상도 보정 방법과 500, DPI 종횡비(Aspect Ratio)가 1인 사양에 맞도록 보정하는 공통해상도 보정 방법이다. 특히 템플릿 레벨에서의 보정은 특징점이 보정됨에 따라 방향 보정이 변하게 되는데 이를 보정하기 위하여 단위 벡터 방법을 제안한다. 따라서 제안한 보정 알고리즘을 이용한 결과 보정 전 보다 보정 후의 EER 에러가 전체적으로 64.8% 개선됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 이기종 지문 인식 시스템 통합 시 요구되어지는 비용을 최소화하고 최종 사용자의 편의성을 도모할 수 있으며, 나아가 국가 간 바이오 정보 공유 및 출입국 관리 시스템에 적용하기에도 유용할 것이다.
본 논문에서는 실감 콘텐츠 생성에 쓰이는 움직이는 다수 카메라 시스템을 위한 분해법 기반 자동 보정 알고리즘을 제안한다. 대부분의 기존 자동 보정 연구는 스테레오 카메라 혹은 고정된 다수 카메라 시스템에 한정되어왔다. 보다 넓은 영역의 3차원 복원이나, 다수 카메라를 사용하는 일반적인 응용으로의 확장을 위해서는 새로운 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 일반적인 다수 카메라 시스템 (동적인 시스템 포함) 구조에 대한 강건한 자동 보정 방법을 제안하고, 카메라 구조가 평면 구성을 갖는 다수 카메라 시스템 보정 알고리즘을 제안한다. 우선, 기하학적 제한 요소를 바탕으로 분해법을 사용하기 위한 수식을 유도하고, 유도된 정리를 바탕으로 실질적인 자동 보정 사용법을 설명한다. 특히, 평면을 이루는 카메라 시스템에서의 분해법 적용이 어파인 복원과 같다는 성질을 증명하고, 어파인 분해법을 활용한 자동 보정 알고리즘을 제시한다. 실험에서는 제안된 알고리즘을 시뮬레이션 데이터와 실제 영상에 적용한 실험 결과를 보인다. 제안된 알고리즘은 다수 카메라 시스템을 활용한 영상 기반 3차원 실감 콘텐츠 복원이나, 하드웨어의 지원과 함께 실시간 다수 카메라 증강 현실 시스템에 활용될 수 있다.
본 논문은 항법장치 위치보정을 위해 칼만필터를 적용한 GPS/INS융합의 다중보정방법을 제안한다. 연구에서는 관성항법장치를 구현하기 위해 9축 항법장치로 보정알고리즘을 적용하여 위치오차를 감소시킨 방법을 적용했다. 일반적으로 GPS/INS는 위치정보를 얻어낼 수 있지만 위치정보를 구하는 과정에서 오차 또한 더불어 커지게 되기에 이를 보정하기 위한 강인한 오차 보정 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 9축 관성센서(mpu-9150)의 외란에 대한 강인성 향상을 위해 가속도계 보정 알고리즘을 사용하여 tilt보정을 수행했으며, 제어 대상체의 정확한 방위를 파악할 수 있도록 Yaw각 재정의 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로 GPS/INS와 칼만 필터를 함께 결합한 통합시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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