하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
한 언어에서 사용된느 단어의 총 개수를 추정하는 것은 매우 어려운 작업이다. 최근 한 언어를 대표하는 것으로 생각되는 원문, 발화, 또는 기타 표본들의 뭉치인 말뭉치가 대규모로 구축됨으로 말뭉치를 기반으로 하여 한 언어의 총 단어 개수를 추정할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 한국어 말뭉치에 나타난 단얼르 기반으로한국어 단어의 총 개수를 추정하는 방법을 제시하고 한국어 단어의 총 개수를 추정한다. 이와 더불어 한국어에서 가장 많은 수의 고유명사를 차지하는 한국사람 이름의 총 개수도 함께 추정한다. 단어 개수와 이름 개수의 추정방법은 빈도를 이용한 일반화된 선형모형을 적용하였다. 1000만 어절의 말뭉치를 이용하여 한국어의 총 단어를 추정한 결과 1,062,392개로 추정되었으며 한국사람 이름의 개수는 1,493,003개로 추정되었다.
시스템의 신뢰도는 설계 단계에서부터 중요한 제약 조건이 됨과 동시에 그 사용 단계에서도 지속적인 관찰의 대상이 된다. 특히 원자력 발전소와 길이 안전성이 강조되는 시스템에서 는 한 번의고장으로 치명적인 문제를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 신뢰도가 높은 시스템을 구축하기 위한 방안과 함께 시스템의 신뢰도에 대한 수리적인 평가를 보다 합리적인 방법으로 할 수 있는 것에 관한 연구가 필요하다고 할 수 있다. 시스템의 신뢰도 평가는 고장를 분포 함수의 추정에서 출발한다. 시스템의 고장를 분포 함수 추정시, 고장 자료를 이용하여 분포 함수의 모수를 추정하지만 대상 시스템의 고장 자료가 없는 경우 다른 유사 시스템의 고장자료를 이용하여 고장률 분포 함수를 추정하게 된다. 기준의 연구들은 유사 시스템의 고장자료를 이용할 때 베이지안(Bayesian)분석 절차를 이용하였다. 하지만 기존 방법들은 추정 절차에 필요한 우도함수(likelihood function)를 유도시 계산상의 어려움이 많다. 본 연 구에서는 각각의 개발 자료에 대한 우도함수를 유도하여 전체적인 시스템의 우도함수를 유도함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 절차를 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 기존의 방법과의 비교함으로써 본 연구의 타당성을 검증하였다.
전리층의 총전자수는 이중주파수 GPS 관측정보에 의해 추정될 수 있다. 그러나 GPS 신호에 의해 추정된 총전자수 값은 'DCB(Differential Code Biases)'라 불리는 GPS 위성과 수신기의 하드웨어 바어어스에 의해 영향을 받는다. 이러한 하드웨어 바이어스는 전리층 총전자수 추정의 정확도에 심각한 영향을 줄 수 있기 때문에 반드시 고려해야만 한다. 수신기의 하드웨어 바이어스는 수십 나노초(nano-seconds)에 도달할 수 있고, 수신기의 타입 또는 주변 온도 그리고 수신기 모델마다 다를 수 있다. 이 연구에서는 한국천문연구연과 국토해양부에서 운영하는 GPS 기준국 관측정보를 활용하여 각각의 수신기 바이어스를 1시간 간격으로 추정하고, 변화 특성을 분석한다. 일부 GPS 수신기 바이어스는 IGS (International GNSS Service)에서 제공하는 수신기 바이어스와 그 결과를 비교하여 검증한다. 또한 한반도 상공의 전리층 총전자수 추정과 GPS 수신기 바이어스의 영향을 제시한다.
본 논문에서는 저전력 멀티미디어 통신을 위한 새로운 전력 의식 움직임 추정 기법을 제안한다. 동영상 압축 기법에서 가장 많은 전력을 소모하는 것은 움직임 추정 기법인데, 일반적으로 성능이 우수한 기법일수록 전력 소모도 높다. 제안하는 움직임 추정 기법에서는 서로 다른 전력 소모와 성능을 가지는 여러 개의 움직임 추정 기법 중에서 연산량과 전력 소모의 절충을 고려하여 최적의 움직임 추정 기법을 실행 중에 적응적으로 선택한다. 제안하는 움직임 추정 기법은 현재 사용되는 대부분의 움직임 추정 기법에 쉽게 적용될 수 있으며, 추가되는 연산량이나 하드웨어 부담도 거의 없다. 모의 실험 결과에 따르면 제안하는 움직임 추정 기법은 기존의 움직임 추정 기법에 비교하였을 때 동일한 성능에서 전력 소모를 1/15.7~1/5.6으로 줄일 수 있었다.
기존의 포장관리를 위한 장래 교통수요의 추정에는 객관적인 방법에 의한 장래 교통수요의 추정이라기보다는 과거 추세(trends)나 분석가의 주관적인 판단에 의해 이루어졌다고 할 수 있으며, 새로운 도로의 신설 및 우회도로의 계획 등 대상 지역의 장래 도로 및 지역개발 계획을 전혀 고려하지 못한 교통수요의 추정이 이루어졌다고 할 수 있다. 본 연구에서는 보다 객관적이며 정도 높은 국도의 유지관리를 위한 의사결정지원시스템(decision-making support system)의 구축을 위한 기초연구로써 장래 포장의 공용성에 큰 영향을 미치는 장기 교통수요 예측의 중요성을 살펴보고 기존 교통수요 추정 방식과의 비교를 위한 기준(baseline) 수요를 산정하기 위해 EMME(Equilibre multimodal, Multimodal Equilibrium)를 이용하여 4단계 교통수요 추정 방법에 따라 장래 교통수요를 예측하는 방안을 제시하였다. 사례연구를 위해 본 연구에서는 대전지방국토관리청 관할의 일부 지역을 대상으로 교통수요 추정방안별 비교를 수행하였으며, 기존의 수요추정 방법과 본 연구에서 제시한 장래 지역개발계획과 도로의 신설 및 확장계획 등을 고려한 교통수요 추정방법과는 교통량의 수요뿐만 아니라 관리자비용 및 이용자비용의 수준에도 큰 괴리가 있음을 확인하였다.
도시철도 수요를 일반적인 4단계 모형에 의해서 역별로 추정하는 경우에는 몇 가지 한계가 존재한다. 첫째 행정동 기반 사회경제지표를 토대로 하므로 행정동 단위의 도시철도 수요가 추정될 수밖에 없다. 그러나 각 행정동에 1개만이 아닌 2개 이상의 역이 위치할 경우 행정동 단위의 수요를 2개 이상의 역에 적절하게 할당하기가 쉽지 않다. 둘째 역별 도시철도 수요는 행정동보다 공간적 범위가 좁은 역세권 특성에 커다란 영향을 받게 된다. 그러므로 역세권보다 넓은 행정동 전체 특성을 기반으로 한 도시철도 수요 추정과 역별 할당에 의한 역별 수요 추정은 부정확할 수밖에 없다. 위와 같이 행정동을 기반으로 한 자료 사용의 한계로 도시철도 역별 수요를 제대로 추정하기 어려운 점이 존재하여, 본 연구에서는 크게 두 가지 방안을 검토하였다. 첫째는 행정동이 아닌 역세권을 기반으로 하는 사회경제지표 자료를 토대로 역별 수요를 추정하는 방안이다. 그러나 이 방안은 자료 수집과 분석에 너무 많은 시간과 노력이 소요되는 것에 비하여, 추정의 정확도는 크게 높아지지 않는 것으로 나타났다. 둘째는 일반적인 4단계모형을 적용하되 역세권 특성을 반영하기 위해 행정동 센트로이드 위치 및 도시철도 역과의 커넥터 거리를 각 역별로 조정하여 역세권을 반영하는 방안이다. 행정동 센트로이드 위치 및 커넥터 거리를 조정하는 두 번째 방법을 적용하여 역별 수요를 추정한 결과를 실제 집계된 서울시 지하철의 역별 수요를 비교한 결과, 각 역별로 매우 근사한 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 변이-움직임 벡터의 상관관계를 통한 동시 추정(joint disparity and motion estimation)을 이용하여 방대한 계산량과 데이터량을 요구하는 스테레오 영상 데이터의 효율적인 부호화를 위한 알고리즘을 제안한다. 스테레오 시퀀스에 대해서 두 변이 벡터(disparity vector)와 하나의 움직임 벡터(motion vector)의 상관관계를 이용하면 나머지 움직임 벡터는 직접적인 추정 과정 없이 얻을 수 있다. 하지만, 이렇게 얻어진 움직임 벡터는 직접 추정에 비해 정확도가 현저히 떨어져 이 벡터를 그대로 사용하여 영상을 복원하게 될 경우 심각한 오차의 누적이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 동시 추정을 위해 추정단에서 벡터 평활화(vector regularization)과정을 수행하고 불확실 벡터 영역 추출을 통한 선택적인 보정 과정을 수행한다. 또한, 불확실 벡터 영역의 벡터만을 가변장 부호화(variable length coding)한다. 실험결과, 직접 추정 과정을 거치지 않고 도 만족할 만한 화질의 영상을 얻을 수 있었으며, 부호화량도 상당히 감소시킬 수 있었다.
실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.
안정상태 시뮬레이션의 출력 분석에서 백분율의 추정은 시스템 설계와 성능분석에 매우 유용하다. 그러나 지금까지 지속적으로 발전된 대부분의 안정상태 시뮬레이션 연구는 그 대상이 주로 시스템의 평균값에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 시뮬레이션 출력 과정의 안정상태 백분율에 대하여 Bonferroni 동시 신뢰구간 추정 방법과 붓스트랩을 이용하는 신 뢰구간 추정 방법을 제시한다. 이 방법들은 전통적인 방법보다 적은 수의 관찰 값을 가지고 상대적으로 좁은 신뢰구간을 얻으며, 시뮬레이션 출력 분석에 있어 널리 사용되는 배치 평 균 방법을 응용하므로 적용하기도 쉽다. 새로운 두 가지 추정 방법의 타당성을 검증하기 위 하여 이들을 전통적인 배치 백분율 방법과 서로 비교, 평가한다. 대기 행렬 모델(MIMI)과 시계열 모델(AR(1))에 적용한 결과, 새로운 방법들은 전통적인 방법에 비하여 상당히 적은 수의 관찰 값만으로 신뢰성 있는 추정치를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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