미사일 추력기 체계에 적용되는 하이드라진[$N_2H_4$]추진제는 MSDS-OHS 유해성 분류상 급성독성 물질로서 사용이 제한되고 있는 바, 다양한 대체물질이 개발 중이다. 최근 해외에서 안전성과 취급이 우수한 질산 히드록실암모늄[$NH_3OHNO_3$]과 암모늄 디나이트라마이드[$NH_4N(NO_2)_2$] 기반 단일계 액상추진제가 개발중이며, 이 물질들을 이용한 추력기 시스템 적용 시험이 진행되고 있다. 그러나 저온에서의 연로물질 산성화 반응으로 인한 디나이트라마이드[$N(NO_2)_2{^-}$] 물질의 분해는 나이트레이트[$NO_3{^-}$] 이온 생성을 촉진시키며, 부수적으로 발생하는 침전물은 촉매 및 노즐의 막힘 현상을 유발하므로 추력기 성능의 저해요인으로 작용한다. 그러므로 저온분해 방지를 위한 첨가제 조성 개발 및 열분해 특성 연구가 최근의 관심사이다. 본 연구는 합성/정제/추출한 암모늄 디나이트라마이드 산화제를 주요 조성물로 적용하였으며, 염기성 안정화제를 질량비율 4~5% 첨가하여 산성화 반응을 억제시킨 단일계 액상추진제(KMP) 형태로 제조하였다. 합성한 추진제는 시차주사열량계(DSC)를 이용하여 분해온도를 측정하여 열안정성을 평가해보았다.
본 연구는 IKONOS Geo레벨 스테레오 영상으로부터 DEM을 제작하기 위한 토지피복 특성별 정합영역 크기를 결정하고자 한다. 사용된 매칭기법은 상관계수를 이용한 영역기반정합 기법을 적용하였고, 탐색영역을 최소화하기 위해 외부표정요소를 구한 후, 이로부터 정합선을 수립하여 정합하였다. 실험은 산림, 논 밭, 수계, 도심지의 4가지 토지피복 특성별로 수행되어졌으며, 토지피복별 평균 상관계수, 칼럼 라인의 시차영상을 분석한 후, 실험 영상에서 최적의 정합영역 크기를 선정하였다. 실험결과, 산림지역은 $119{\times}119$화소, 논 밭 지역은 $51{\times}51$화소, 물 지역은 $81{\times}81$화소, 도심지는 $21{\times}21$화소가 DEM 제작을 위한 가장 적절한 정합영역 크기로 선정되었다.
본 논문에서는 가상 시점 영상을 생성하는 과정에서 발생하는 가려짐 영역(occlusion region)을 보상하는 기법을 제안한다. 기존에 제안되었던 가려짐 영역 보상 기법들이 가려짐 영역이 발생한 주변 화소를 그대로 이용하거나, 평균값 또는 중간값을 이용하여 보상하기 때문에 시차의 분포 특성을 고려하기 어렵고 따라서 보상된 영역에서 시차의 정확성이 보장되지 않는다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 에너지 편향치 또는 특징점 기반의 영상 크기 조절 방법인 심카빙(seam carving) 기법의 기본 원리를 응용하여 가려짐 영역을 보상하는 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 먼저 소벨 마스크(Sobel mask)를 사용해 영상의 에지 맵을 검출하고, 이진화 과정과 세선화 과정을 거친 후 심카빙 기법을 응용하여 원 영상과 세선화 된 에지 맵의 에너지 패턴을 구한다. 구한 에너지 패턴으로 가려짐 영역을 보상하게 된다. 다양한 영상에 적용하여 제안된 기법의 성능을 실험하였고, 그 결과 기존의 보상 방법에 비해 영상의 중요 정보를 손상시키지 않고 가려짐 영역을 비교적 정확하게 보상하는 것을 확인하였다.
본 논문은 현실감 여는 실시간 영상 기반 환경 탐색을 위해 영상 분할 기반 환경 모델링에 의한 시점 변경이 가능한 환경 탐색, 다중 환경 맵을 이용한 환경 모델의 통합 및 확장에 의한 환경 탐색 방법들을 제안한다. 영상 분할 환경 모델링 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 환경의 특성에 따른 깊이값 추출 방법으로 손쉽게 환경 모델링이 가능하다. 또한, 시점이 이동되고 시차를 갖는 환경의 표현이 가능하다. 그러나, 환경 맵의 단일 해상도에 의해 발생하는 영상의 흐림 현상과 가리움에 의해 환경 맵에서 없는 정보가 나타날시 발생하는 구성된 3차원 환경 모델의 늘어짐 현상이나 정보의 부족으로 인한 영상의 구멍이 발생한다. 이러한 문제를 제거하기 위해서는 다중 환경맵에 바탕을 둔 3차원 환경 모델의 재구성이 필요하다. 본 연구에서는 세밀한 환경 모델링을 통한 시차 표현과 주변 환경의 자유로운 확장을 위해 대응선 기반 환경 모델 통합 방법을 사용한다. 다중 환경맵에 의한 환경 모델링 방법은 최적의 해상도를 갖는 상세한 환경 모델을 생성할 수가 있어 시점이 자유로운 고화질의 탐색 영상 생성이 가능하다.
영상들 간의 2차원 변환을 표현하는 영상 몰핑(morphing)기술은 대상 물체의 위치나 카메라 시점 변화를 반영하지 않기 때문에 부자연스러운 왜곡현상이 발생한다. 또한 기존의 뷰(view) 몰핑 방법은 사후 워핑(postwarping)을 위한 제어점이 필요하고 영상 내 가려짐 등에 대한 제약이 존재한다. 본 논문에서는 비보정(un-calibrated)된 카메라로부터 취득된 두 영상을 이용하여 임의 중간(in-between) 시점에서의 영상을 자동으로 생성하는 새로운 몰핑 알고리즘이 제안된다. 제안된 방법은 두 영상의 기본행렬(fundamental matrix)을 구하여 영상을 교정(rectification)한 다음, 양방향 시차맵(disparity map)을 이용해 선형 보간(linear interpolation)한다. 그리고 대상 영상과 교정된 영상간의 변환행렬(homography)을 역투영(inverse projection)하여 중간영상들을 생성하였다. 제안된 방법은 카메라의 복잡한 보정(calibration)과정과 대상 장면에 대한 3차원 정보가 필요 없기 때문에 사진이나 그림 등에 효과적으로 적용될 수 있다. 다양한 영상에 대한 실험결과로부터 제안된 방법의 성능을 확인하였으며, 생성된 중간영상은 가상 시스템의 시뮬레이션 환경 및 영상통신 등의 분야에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 해상도가 서로 다른 고해상 위성영상 IKONOS-2와 SPOT-5 영상의 RPC(Rational Polynomial coefficients)와 위성보조정보 자료 등을 활용하여 해상도 조정 및 piecewise 방법을 적용하여 에피폴라(Epipolar) 영상을 제작하였다. 또한, 에피폴라 영상을 제작하기 위한 선행 작업으로 두 영상의 입체기하 분석과 RPC 블록모델링을 수행하였다. 제작된 에피폴라 영상의 정확도 평가를 위해 촬영 대상지역 중, 지형의 특성에 따라 산악지, 농경지, 도심지 및 주거지 등 육안 판독시 식별이 명확한 지점을 세분류하여 Y-시차를 분석하였으며, 이때 사용된 점을 대상으로 에피폴라 영상의 입체관측을 통해 획득한 3차원 좌표와 원영상의 블록모델링에 의해 계산된 3차원 좌표 차이의 RMSE를 계산하였다. 분석결과 Y 시차는 1 화소(pixel) 이내, RMSE 오차는 X, Y 및 Z에 대해 2m 이내임을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.11-19
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2015
기업에서는 매달 제품이 일정 수량만큼 수송되어 판매되고, 이들 중 일부는 반환 또는 클레임이 제기된다. 이전의 연구에서는 품질보증 반환 데이터의 반환율을 그래프상에 어떻게 타점할 것인지 먼저 살펴보았고, 이어서 이런 데이터를 좌측 및 우측 중도중단 데이터의 결합으로 생각하여 와이블 분포등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해보았다. 본 연구에서는 우선 수송된 제품이 곧 판매된 것으로 보고, 이들 제품의 품질보증 반환 데이터에 대해 비모수적인 방법을 적용하여 시간에 따른 신뢰도의 추이를 살펴보고 모수적 방법에 의한 결과와 비교해본다. 한편, 제품이 생산되어 판매지로 수송된 경우 소비자의 손에 들어가기까지에는 시차가 있기 마련인데, 이와 같이 수송된 제품이 시차를 두고 판매되는 경우 이런 제품의 품질보증 반환 데이터에 대해서는 어떻게 분석을 실시해야 하는지 살펴본다.
철광석의 가격은 여러 국가와 기업들의 수요와 공급에 따라서 높은 변동성이 지속되고 있다. 이러한 비즈니스 환경에서 철광석의 가격을 예측하는 것은 중요해졌다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 철광석이 거래되는 시점으로부터 한 달 전에 철광석 거래가격을 미리 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 예측 모형은 시계열 데이터를 활용한 예측 방법론으로 많이 활용되고 있는 시차분포 모형과 다층신경망 (Multi-layer perceptron), 순환신경망 (Recurrent neural network), 그리고 장단기 기억 네트워크 (Long short-term memory)와 같은 딥 러닝(Deep Learning) 모형을 사용하였다. 측정지표를 통해 개별 모형을 비교한 결과에 따르면, LSTM 모형이 예측 오차가 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 앙상블 기법을 적용한 모형들을 비교한 결과, 시차분포와 LSTM의 앙상블 모형이 예측오차가 가장 낮은 것으로 나타났다.
집적 영상 기술에서 재생되는 3차원 영상은 요소 영상의 해상도에 비례하기 때문에 고해상도의 3차원 영상을 얻기 위해서 요소 영상의 정보량이 급격히 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위해서 핀홀 모델 기반의 새로운 1차원 집적 영상 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 새로운 형태의 1차원 요소 영상을 제공하며, 이 요소 영상은 기존의 2차원 요소 영상에서 핀홀 모델을 적용하여 각각의 요소 영상에 대해서 수평 픽셀 라인을 선택하고 확대하여 만들고 지며, 이를 3차원 영상의 재생에 사용하였다. 제안하는 기법은 수직시차를 제거함으로써 요소영상의 정보량을 상당히 감소시킬 수 있다. 제안하는 방법 유용함을 보이기 위해서 광학적 실험을 수행하고, 그 결과를 보고한다.
본 연구는 건축물에서 발생하는 탄소배출량에 영향을 미치는 도시특성 요인을 분석하였다. 2021년 서울시 에너지정보 플랫폼에서 구득한 건축물에서 사용된 에너지와 탄소배출량을 이용하여 424개 행정동 단위의 분석을 실시하였다. 종로와 강남, 구로와 목동 등지에서 단위 건물면적당 탄소배출량이 큰 것으로 나타났다. 공간시차모형(SLM)을 이용하여 회귀분석을 실시한 결과, 건물의 탄소배출량에 영향을 미치는 변수는 건조환경요인의 상업, 교육, 업무, 공업시설 변수와 인구요인의 생활인구, 교통시설 요인의 통행량, 버스노선 수, 지하철역 수, 환경요인의 녹지면적과 하천면적으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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