본 논문에서는 연속적인 인간의 제스처 영상을 저차원 제스처 특징 공간과 HMM 이용하여 인식할 수 있는 방법에 대해 소개한다. 일반적으로 제스처 공간에서 모델 패턴들과 매칭하기 위해서는 모든 모델 영상과 연속적인 입력영상들간의 거리평가로 인식을 수행하게 된다. 여기서 제안한 방법은 연속성을 가진 모델영상들을 HMM로 포즈들의 시공간적 특성을 매칭에 이용하였다. 이 방법은 동작의 구분뿐만 인식결과를 학습에 이용할 수 있는 장점이 있다.
국지강수로 발생하는 홍수사상을 예측하기 위해서 국내외적으로 레이더 강수량을 활용하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 레이더 강수량을 이용하는 주된 목적은 레이더 강수량이 제공하는 강수량의 공간 분포를 최대한 활용하여 단기홍수를 효과적으로 예측하자는데 있다. 레이더 강수량이 강수의 시공간적 특성을 잘 묘사할 수 있는 반면에 강우량에 대한 신뢰성은 의문에 여지가 있다. 이를 위해 다양한 방법을 통해 강우량을 보정하고자 하는 연구가 진행되고 있으나 시공간적 정보를 손실시키지 않고 동시에 강우량의 편차를 보정하는 기술의 발전은 그다지 만족스럽지 않다. 일반적으로 사용되는 지상강수와 지상강수지점의 해당하는 레이더 강수량의 비율을 일괄적으로 모든 격자에 적용하는 GR 공식이 주로 이용되고 있다. 이런 경우 레이더 자료의 공간적 정보의 손실되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하기 위해서 조건부합성 방법이라는 기법을 이용하여 레이더강수의 공간적 특성을 그대로 유지하면서 지점강수량 수준의 분산을 회복하도록 모형을 구성하여 이용하고 있다. 조건부합성 방법에서는 일반적으로 크리깅 방법을 통해 레이더강수와 지점강수량을 공간 분포시켜 사용하게 되는데 이런 경우 Variogram을 추정하는 데 있어서 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 보완하고자 지점강수량 및 레이더강수량에 대해서 공간분포를 실시할 수 있는 Harmonic Spline기법, Nearest Neighbor기법 등 다양한 Interpolation 기법을 활용한 새로운 조건부합성 기법을 개발하였다. 이를 국내 레이더 강수자료에 적용하여 모형에 대한 신뢰성 및 적합성을 평가하였다.
기존 토사유출실험 연구는 대체로 유출구에서 유사의 총량을 일정한 시간 간격으로 측정했다. 이 같은 방식으로는 총 토사유출량의 시간적 변화는 알 수 있으나, 토사유출의 공간적 분포 변화는 알 수 없기 때문에 토사유출의 취약지점을 파악하고 이를 제시할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자 입체사진측량 기법을 도입하여 토사유출의 공간분포를 측정하고 각 지점이 총 토사유출량에 기여하는 정도를 파악하였다. 토조($2m{\times}1m{\times}0.3m$)로부터 약 1.5 m 높이에서 고해상도 디지털 카메라를 이용하여 토조 내 표면을 촬영하였고, 입체사진측량 기법을 이용해 토조 내 수치표고모형(Digital Elevation Models)을 추출하였다. 수치표고모형 추출 과정에서는 고도값의 오차 범위를 확인하였고 격자 해상도를 다양하게 설정하면서 최적의 격자 해상도를 평가해보았다. 최종적으로 구한 일련의 수치표고모형으로부터 토사유출의 시공간적 변화를 파악할 수 있었으며, 이는 토조 내 토사유출 과정에 대한 보다 세밀한 이해를 가져올 것으로 기대된다.
시공간 부호(space-time coding)는 무선통신 시스템의 성능 개선을 위한 효율적인 송신 다이버시티를 위해 설계된 부호화 방식이다. 이러한 시공간 부호를 이용한 송신 다이버시티의 경우 수신기에서는 각 송신 안테나에 대응되는 채널을 추정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 시공간 부호를 이용하는 OFDM 시스템에서 삼각다항식에 기반한 채널 추정 기법을 제안한다. 제안한 채널 추정 방법은 주어진 채널의 지연확산에 대해 기존의 방법 보다 계산의 복잡도 면에서 효율적이다 즉, QAM 변조방식의 경우 FFT 크기가 128일 때, 기존의 방법은 significant tap caching으로 J=7을 고려하면 TU, HT, BV 채널 각각에 대해 요구되는 복소곱의 수는 9852로 동일한 반면에 제안한 방법은 TU, HT, BU 채널 각각에 대해 2560, 7680, 3584의 복소곱을 요구한다. 제안한 방법은 최대 지연 확산이 작을수록 BER 성능과 계산의 복잡도의 개선을 동시에 가져온다. 부가적으로 채널의 지연 확산을 정확히 알지 못하는 경우에 대해 최대 지연 확산 추정을 위한 방법의 성능을 분석한다. 채널 추정 기법의 성능은 다양한 무선 채널에 대해 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 BER을 통해 분석한다.
본 논문에서는 수중음향 통신환경에서 다중경로에 의한 심볼간 간섭을 제거하기 위한 방법으로 STBC 전송구조를 결합한 FDE 기법을 제시하고, 그 성능을 평가하였다. 이를 위해 수중통신환경을 고려한 수중음향채널을 모델링하였고, 이 채널에 대한 수중통신 모의시험 결과를 제시하였다. 주파수영역 등화의 경우, 전송블록 양쪽에 훈련신호가 추가되는 구조적 특성상 OFDM 기법에 비해 약 4% 정도의 전송률 저하를 보이나 OFDM에 비해 4.4%에서 16.8%(SNR 9dB기준) 향상된 SER 특성을 보였다.
기후변화는 댐유입량의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 따라서 기후변화에 따른 댐 유입량의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 댐 운영 방안이 필요하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 댐 유입량 전망 시 발생하는 불확실성을 평가 단계별로 분해할 수 있는 기법을 이용하여 계절별 댐 유입량 전망 결과의 불확실성을 평가하였다. 이를 위해 현재 국내에서 가용한 CORDEX East Asia에서 제공하고 있는 5개 RCM 결과를 이용하였으며, 5가지 통계적 후처리기법, 2가지 수문모형을 이용하였다. 대상지역은 충주댐 유역으로 선정하였으며, 계절 댐 유입량에 대한 과거기간 대비 미래기간의 전망 결과에 대해 분석하였다. 평가결과, 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM이 29.3~68.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으며, 겨울철은 수문모형이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 홍수기의 댐 유입량은 강수량에 직접적인 영향을 받으나 이수기에는 강수량 이외에 그 당시의 토양상태, 기후환경 등의 영향에 따른 수문순환 전반적인 영향이 물가용성에 영향을 미친다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이러한 분석을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성에 미치는 영향을 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷과 통신 기술의 발달로 사이버학습, 원격교육 등 많은 서비스가 제공되고 있다. 그러나, 이러한 매체 발전에 비해 원격 교육으로 인한 학습자의 학습 효과에 대한 연구는 미약하다. 원격 교육의 경우 매체의 특성상 학습자의 편리, 시공간적인 제약의 극복 등 많은 긍정적 효과들을 바탕으로 자기주도 학습을 가능하게 하지만, 모니터링 기능의 부재로 학습자의 자기조절학습이 어려워 학습 효과를 높일 수 있는 방안이 요구되어 진다. 원격교육에서 학습자의 성실한 학습태도는 학습효과를 높이는 중요한 요소이다. 원격 학습자가 학습 컨텐츠를 수강하기 시작하여 마치기까지 모니터링 함으로써 학습자의 집중도와 성취도를 평가하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 원격 교육에서 학습자의 학습 태도를 실시간으로 평가하고 분석하는 모니터링 기능을 가진 학습 평가 시스템을 구현하여, 학습 효과를 높일 수 있었다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(Moving Object's Trajectory)을 효과적으로 모델링할 수 있는 시공간 표현 기법(Spatio-Temporal Representation Scheme)과 궤적을 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위한 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시공간 표현 기법은 궤적을 기반으로 하는 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)과 궤적에서 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색(Concept-based Retrieval)을 지원한다. 아울러, 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들은 탐색하여 필터링을 수행한 후, 검색된 후보 시그니쳐들에 대해서만 디스크를 접근하기 때문에 순차 탐색에 비해 많은 수의 디스크 접근 횟수를 감소시킴으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 검색 효과(Retrieval Effectiveness) 및 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 기존의 방법인 Li나 Shan의 방법에 비해 우수함을 보인다.
한국의 경제성장과 함께 인구와 차량의 대규모 도시 집중에 따라 심각한 도시교통 문제가 초래되고 있다. 혼잡통행료의 징수는 교통수요를 관리하기 위한 가장 효과적인 정책으로 평가받고 있지만 대부분 혼잡이 발생하는 지점이나 교통축을 중심으로 적용되어 그 효과가 제한적이다. 본 연구는 동적 혼잡통행료 징수 체계를 제안하기 위해 부산광역시 206개 교통 분석 존의 평균 통행속도를 이용하여 시공간 큐브 분석(Space-Time Cube Analysis)과 시공간 패턴 마이닝(Emerging Hot Spot Analysis) 기법으로 면적인 개념의 동적 혼잡구역을 도출하였다. 분석 결과, 비 첨두시간인 0시~7시에는 핫스팟이 형성되지 않고, 7시~24시에는 동적 핫스팟이 형성되는 것으로 나타났다. 특히, 특정 시간대(18시~20시)와 특정 지역(서면, 광복동)에 교통 혼잡이 집중하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 동적 혼잡통행료의 징수를 위한 시공간의 분석을 통해 도심에서의 교통수요 관리의 효과가 극대화될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 동아시아 가뭄에 대한 발생원인과 예측가능성을 진단하기 위하여 대기순환패턴과의 상관성 분석을 실시하였으며, 원격상관 패턴에 의한 동아시아 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석하였다. 또한 통계적 기법인 EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition) 분석을 적용하여 원격상관패턴과 동아시아 가뭄의 예측가능성을 검토하였다. 본 연구는 동아시아 가뭄특성을 진단하고 가뭄예측기법의 개발을 통하여 현실적인 적응전략 수립에 유용하게 활용 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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