본 논문에서는 곱셈연산이 필요치 안은 변형 비적 적응필터(MMADF : Modified Multiplication-free adaptive Filter) 알고리즘을 제안하고 수렴특성을 해석하였다. 제안한 구조는 DPCM(Differential Pulse Code Modulation)과 Sign 알고리듬을 이용한 MADF 구조에서 1차 필터를 첨가한 구조이다. 해석방법은 계수 비정렬벡터와 그 자기상관행렬의 수렴을 유도하였다. 수렴특성을 평가하기 위하여 분할등기(FSE : Fractionally Spaced Equallizer)에 적용하였으며, Sign 알고리듬, MADF 알고리듬, MMADF 알고리듬을 사용하여 정상상태오차와 수렴속도로 특성을 비교평가 하였다. MMADF 알고리듬을 FSE에 적용한 결과 안정된 수렴특성을 나타내었으며, 동일한 정상상태오차를 갖는 조건에서 시뮬레이션한 결과 기존의 Sign 및 MADF 알고리듬에 비해 신호특성 및 수렴속도가 개선 되었다.
본 연구에서는 LiDAR 자료로부터의 지면정보 추출기법들에 대한 정확도를 평가하였다. 특히, 포인트 형태의 벡터자료인 LiDAR 원시자료를 직접 활용하는 기법과 정규격자형식의 DSM 형식으로 변형하여 활용하는 기법의 정확도를 비교하였다. 정규격자형식의 자료를 이용하는 방법으로는 경계추출 및 필터링 기법을 이용하는 방법, 평균필터링에 의하여 생성된 추세면을 이용하는 방법을 적용하였으며, 벡터구조의 원시LiDAR 자료를 직접 활용하는 기법으로써 Local Maxima 및 엔트로피를 이용하는 방법을 적용하였다. 또한, 수작업을 통하여 제작된 DEM 및 수치지도의 축척별 오차허용범위를 이용하여 정확도 평가를 수행하였으며, 경계검출 및 필터링, 추세면, Local Maxima, 엔트로피를 이용한 각 기법의 DEM의 평균 오차는 0.27m, 2.43m, 0.13m, 0.10m로써 엔트로피를 이용한 방법이 가장 높은 정확도를 나타내었다. 또한, 벡터형식의 LiDAR원시자료를 직접 이용하는 방법이 격자형식으로 변환하는 방법에 비하여 상대적으로 높은 정확도를 나타내었다.
본 논문에서는 AIS(Automatic Identification System)를 위한 새로운 시각 동기 방안을 제안한다. 제안방안은 TCXO(Temperature Compensated Crystal Oscillator)를 기준 클록으로 사용하고, 디지털 제어 발진기(DCO : Digitally Controlled Oscillator), 분주기, 위상 비교기, 그리고 레지스터블록으로 시각 동기를 유지하도록 구성되어 있다. 주 시각 동기원으로는 UTC(Universal Time Coordinated)와 동기된 GPS(Global Positioning System) 수신기의 IPPS(1 Pulse Per Second)를 사용하며 GPS 신호 수신이 불가능할 경우에는 수신 AIS 신호를 사용한다. 전송 클록과 GPS 수신기 IPPS 사이의 시각 오차를 측정하고, DCO를 조정해 측정한 시각 오차를 보상함으로써 전송 클록을 UTC(Universal Time Coordinated)에 동기시킨다. 동기된 전송 클록(960㎐)은 전송 슬롯 발생을 위해서 분주된다. 본 논문에서는 제안한 시각 동기 방안을 시험 제작한 자동 식별 장치와 상용 자동 식별 장치의 연동을 통하여 검증하였고, 실험 결과는 AIS 기술 표준(ITU-R M.1371-1)에서 제시한 시작 동기 사양을 만족함을 확인하였다.
본 논문에서는 저가, 저전력 및 소형의 IMU를 구성하기 위한 MEMS 관성 센서를 이용하여 자세 정보를 제공받는 ARHES에 위의 센서를 사용하기 위해 자이로 센서 및 가속도센서의 데이터 출력 특성을 검증하여 오차 및 정확도를 분석하였다. 센서 실험을 위하여 진자 실험 장치를 제작하였고, 진자 운동에 대한 센서 데이터를 수집하였다. 이론적인 수식을 유추하여 센서 데이터의 정확성 분석을 위한 기준 값으로 설정하였다. 센서값과 이론값을 비교하면 각속도에서 4.32~5.72%, 가속도에서 x-, z-축 방향에 대하여 각각 3.53~6.74% 및 3.91~4.16%의 오차율을 나타냈다. 진자실험 장치를 이용한 센서 검증에서 무인헬리콥터에 사용될 센서로서 적합한 것으로 평가되었으며 이는 짐벌장치 등을 이용한 자세추정 알고리즘을 구성하는데 기초가 되었다. 또한, 더욱 정밀한 실험을 위해서는 온도 등 주변 환경 요인에 대한 보정이 요구된다.
낙동강 유역의 저수유출 해석을 위해 IS(integrated snowband) 유역모형이 포함된 SSARR 모형을 적용하였다. IS유역모형은 증발산, 침투 및 장기회귀 지하수 추적기능이 추가된 최신 버전으로서 연물수지분석에 관한 정보가 출력되며 대화식 구동방식인 IA(interactive)방식도 내재되어 있다. 고수시와 저수시 민감한 매개변수를 민감도 분석결과 도출할 수 있었고, 이를 토대로 모형의 보정이 이루어졌다. 7개 제어지점에서 유량의 관측치와 계산치를 비교하여 고수시 상대오차와 저수시 절대오차를 통하여 모형의 검증을 수행하였다. IS 유역모형을 사용하여 월별 물수지 분석을 수행하였다.
전 지구적 기후변화는 대기-해양의 물리 특성을 변화시켜, 연안 및 하구의 수온상승과 염도 변화의 주요 원인이 되며, 생태 환경 및 다양한 경제 사회 문제를 야기 시킬 수 있다. 이러한 변화를 예측하고 영향을 최소화 하기위해서는 연안의 물리 특성을 세밀하고 정확하게 예측해야 한다. 그러나, 기후변화의 영향을 고려한 대기-해양 전 지구모델의 기후변화 시나리오는 우리나라와 같이 작고 복잡한 연안 지형을 가진 지역의 미래 환경 변화 예측에 적합하지 않다. 본 연구에서는 저해상도 정규격자 모형인 RIAMOM(RIAM Ocean Model)의 결과를 이용하여 비정규격자 모형인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)으로 울산만의 미래 물리 특성 변화를 상세 예측하였다. 기후변화로 인한 대기-해양의 물리 특성 변화를 고려하여 한국 주변해 및 연안을 대상으로 모의한 RIAMOM의 결과를, 본 연구의 대상 지역인 울산만 FVCOM 모델 경계에 초기 값과 시계열 자료로 사용하였다. FVCOM 모의 결과를 RIAMOM 자료와 비교 했을 때, 초기 표층 염분과 수온이 각각 0.4%, 2%의 오차를 보였다. 조위는 개방경계에서 01~0.4% 정도의 오차가 나타나, 다운스케일링(downscaling) 기법을 통한 수치 모의 결과가 초기 수온과 염분 및 조위 특성을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 2001년(현 상태), 2050년(미래), 해수면 상승의 영향을 고려한 2050년에 대하여 모의 한 결과. 정규격자 모형인 RIAMOM에서 나타나지 않았던 기후변화로 인한 표층 염분과 수온의 상세한 변화가 울산만의 태화강 하구에서 나타났고, 염수쐐기의 길이 또한 상류쪽으로 증가하는 결과를 나타내었다. 다운스케일링을 통한 대상 지역의 상세 모델을 통해 기존의 예측 모델에서도출할 수 없던 결과를 나타낸 바, 향후 연구를 통해 지역의 장기 상세 환경 변화 예측에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.
최근 도시가스 수요에 관한 연구는 광역별, 지역별로 각 지역 특성을 반영하여 미시적 관점에서 접근하는 경향이 확대되는 추세이다. 이때 인접지역이 가지는 사회구조의 유사성과 공급 인프라의 밀집성은 지역 간 미시적인 관계를 가지는 군집성과 공간적 상관성을 유도한다. 이에 민수용 도시가스 수요에 대해 34개 도시가스사의 관할지역을 기준으로 총 54개의 지역으로 구분한 후 공간 상관성을 분석한 결과 전역적, 국지적 관점에서 양의 공간적 상관성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2022년 12월까지 54개 지역에 대한 민수용 도시가스 수요를 패널데이터로 구성하여 공간패널회귀분석과 일반 패널회귀분석을 비교하였으며, 오차에 공간적 효과가 존재하는 공간오차모형(SEM)이 가장 적합한 모형임을 도출할 수 있었다. 이는 한 지역의 민수용 도시가스 수요가 인접지역과 유의한 관계가 있음을 확인함으로써 정책적, 실무적 시사점을 제시한다.
위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.
초고압 전산화단층촬영(megavoltage computed tomography, MVCT)이 단층치료(Tomotherapy) 환자의 치료 자세 교정 방법으로 사용되고 있다. MVCT는 부가적인 방사선 피폭뿐만 아니라 전체 치료 시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점 해결을 위해 비디오 영상기반 환자 치료 자세 교정 시스템(video image-guided setup system, VIGS)을 개발했다. 단층치료 장치내 갠트리에 직각으로 2대의 비디오 카메라를 장착하고 이로부터 얻은 영상을 이용하여 환자의 자세 오차를 측정하는 프로그램을 자체 개발했다. 개발된 시스템은 사용자에 의해 정의된 관심 영역에서의 에지 검출(edge detection) 결과를 기반으로 자동 정합을 통해 자세 오차를 찾도록 고안되었다. 두경부 환자를 묘사하기 위해 휴먼 팬톰을 이용하여 컴퓨터 단층 치료계획 영상을 획득한 후 전산화 치료계획을 수행했다. 실제 치료 상태를 재현하기 위해 고정 용구를 이용하여 팬톰을 고정했으며 전산화치료계획 결과로 부터 팬톰 자세 검증을 위한 기준 MVCT 영상을 획득했다. 팬톰을 치료 위치에 위치시킨 후 MVCT 영상을 얻고 이를 기준 MVCT영상과 비교하여 치료계획시와 동일환 자세가 되도록 위치를 교정했다. 교정된 자세에서 VGIS를 이용하여 기준 비디오 영상을 획득했다. 10회 걸쳐 MVCT 영상을 이용한 자세 교정과 VIGS를 이용한 비디오 영상기반 자세 교정을 각각 수행하여 두 방법간의 교정 값 차이(상관 분석)와 분석 시간을 비교했다. 팬톰 위치 교정 시간은 VIGS 시스템($41.7{\pm}11.2$ seconds)이 MVCT 방법($420{\pm}6$ seconds)에 비해 현저히 적게 조사됐다(p<0.05). 하지만 두 방법간의 위치 오차 분석 결과 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다(x=0.11 mm, y=0.27 mm, z=0.58 mm, p>0.05). VIGS시스템이 짧은 시간에 정확한 위치 오차 감지 능력을 보여 이의 개발이 단층치료의 절차를 효율적으로 개선하는데 효과적일 것으로 생각된다.
입체조형 동적회전조사 방사선치료(Dynamic Conformal Arc Radiotherapy, DCAR)에서 필름 선량계를 이용한 선량검증시 필름 회전중심점 이동 보정값을 최적화법으로 구하고 최적화 후 DCAR에 대한 선량 검증의 정량적 허용기준을 제시하고자 하였다. 정위방사선치료를 시행했던 7명의 전이성 뇌암 환자에서 DCAR 치료계획을 시행하고 필름 선량계로 선량을 측정하였다. 필름 선량계의 가장 큰 계통적 오차 요인인 회전중심점 이동 보정값을 최적화법으로 구하고 치료계획과 필름으로 측정된 선량분포를 비교하여 최적화 전후의 평균 선량오차와 점선량오차가 $5\%$ 이상인 지점의 비율을 얻었다. 모든 환자에서 필름 선량계의 회전중심점 이동 보정값은 1 mm 이내였다. 필름 회전중심점 이동 보정 최적화전, 후로 선량오차 결과를 산출하였다. 최적화 전, 후의 평균 선량오차의 평균은 각각 $1.70{\pm}0.36\%$, $1.34{\pm}0.20\%$이었고 점선량오차가 $5\%$ 이상인 지점 비율의 평균은 각각 $4.54{\pm}3.94\%$, $0.11{\pm}0.12\%$로서 최적화 후 선량오차가 현저히 감소하였다. 본 연구의 결과와 같이 최적화법을 이용한 필름의 회전중심점 이동값을 구하고 최적화 후의 평균 선량오차와 점선량오차가 $5\%$ 이상인 지점의 비율을 구하는 방법은 임상에서 DCAR에 대한 선량 검증 방법으로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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