지표면에 대한 정보를 취득하는 기법 중 지금까지 주로 사용되어온 기법은 항공사진 및 위성영상과 같이 평면적인 정보 수집에 중점을 두고 있는 반면, 본 논문에서 다루는 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 레이저 측량기술을 이용하여 지표면에 대한 고해상도의 비정규분포 Point 형태의 3차원 정보의 획득이 가능하다. GPS(Global Positioning System) 수신기와 INS(Inertial Navigation System)의 결합을 통해 좌표 값을 제공하게 된다. 이러한 LiDAR의 3차원 Point 정보와 좌표 값을 활용하여 보다 정밀한 3차원 모델링 수행이 가능하다. 본 연구에서는 LiDAR의 반사강도와 기하/지형 자료를 이용하여 도시지역을 대상으로 정밀한 3차원 공간정보자료를 취득하고, 그 자료를 분석하여 도시지역을 높이와 밀도를 기반으로 하여 3차원으로 분류하였다. LiDAR를 통해 획득된 원시자료로부터 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수를 지면과 비지면 요소의 비율로 추정하여 지형과 공간적 특성을 파악하고 이에 따라 3차원 토지피복분류도를 작성하였다. 신호의 강약을 구분하는 기준은 통계적 방법(Jenk's Natural Break)을 통해 추정된 값을 사용하였으며, 지표면 반사비율에 따라 세부지역으로 구분하여 크게 고밀도 저밀도 식생지역과 비식생지역으로 구분하였다.
위성과 지상국 간의 데이터 전송속도는 전달해야 하는 데이터의 용량과 요구되는 전송시간에서 계산되는데, 이러한 전송속도는 가용한 대역폭에 의해 제약을 받게 된다. 따라서 디지털 영상 서비스와 같은 대용량의 데이터 통신이 필요한 분야에서는 대역폭 효율이 우수한 전송 방식에 대해 많은 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 정지궤도 복합위성 UHRIT 신호 전송의 개념 설계를 위하여 대역폭 효율이 우수한 통신 방식인 DVB-S2 표준을 적용한 결과를 설명한다. 최근에 결정된 UHRIT 전송속도에 31Mbps에 따라서, DVB-S2에서 지원되는 변조 방식 및 부호율에 대한 URIT 대역폭을 계산하였다. 또한 가능성 있는 주파수 대역의 조합에 대해 GK2A위성의 빔 커버리지 내에 위치하는 사용자 안테나 시스템의 수신 링크 마진을 분석하였다. 끝으로 천리안 위성에서 사용되는 L-Band HRIT의 대역폭인 5.2MHz을 대체 활용하여 UHRIT을 전송할 경우에 DVB-S2의 각 모드 별 최대 전송속도 및 사용자 안테나에서 요구되는 G/T를 산출하였다.
본 논문에서는 시료가 갖는 pH값의 2차원 분포를 효과적으로 측정하기 위하여, 회전 격자를 이용한 변조 광을 LAPS에 주사함으로써 PH이미지를 검출하는 방법을 제안하였다. 이는 회전 격자를 이용하여 각 픽셀별로 다른 주파수로 변조된 광을 조사하고 이에 따른 광 전류의 주파수 성분별 진폭을 계산함으로써 한 행의 신호 성분을 동시에 측정할 수 있다. 제안된 검출방법을 실험하기 위하여 LAPS의 특성을 고려한 회전격자를 설계 제작하고 제작된 회전 격자와 패턴 영상을 이용한 주파수성분 분석에 의해 이미지를 검출하였다. 실험 결과로부터 회전 격자를 이용한 제안된 검출 방식이 약22-24dB의 PSNR을 가지는 $30{\times}30$화소의 이미지를 기존의 방식보다 30배 빨리 측정할 수 있음을 확인하였다.
하천이나 해양의 수심에 관한 정보는 주로 수면에서 해저까지의 음파신호의 왕복시간을 관측하는 음향측심에 의해 취득되며 이외에도 사진측량, 수중측량, 레이저 측량 등이 있다. 이 방법은 주로 수심이 얕은 해안이나 하천 등의 항로도 작성에 이용된다. 한편 부유물질의 영향이 적고, 수질이 양호한 해역에서는 항공사진 또는 인공위성 영상을 활용할 수도 있다. 현재 우리 나라의 경우 전반적인 수심측량이 완료되었으나, 측량된 수심의 점밀도가 비교적 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 현재 가장 많이 이용되고 있는 음향측심기를 이용해 하천의 수심을 측정하고, GPS-RTK기법으로 평면위치를 측량하여 격자 수심도를 작성하여 그 정확도를 비교 분석하였으며, 그 결과 음향측심기에 의한 수심측량이 기존의 방법에 비해 상대적으로 정확하고 경제적인 수심측량이 가능하다고 판단되었다.
체동은 수면 분석에 있어서 중요한 변수중의 하나이다. 본 연구에서는 수면 중에 발생하는 체동을 비접촉 방식으로 검출하기 위하여 4채널의 써모파일 검출기를 구현하였으며, 써모파일 센서를 이용한 방식의 체통 검출 가능성을 확인하기 위해 열적외선 카메라를 통해 획득한 영상을 써모파일의 수학적 모델에 적용하였다 합성된 체동 신호는 Haar 웨이브렛을 이용하여 변환함으로써 체통이 발생한 시점과 움직임의 크기를 상체 및 하체로 나누어 순간 체동을 검출하였다. 또한 뉴로-퍼지 알고리즘인 ANFIS를 이용하여 발생한 체동이 상체만 움직인 것인지 또는 하체만 움직인 것인지 또는 몸 전체가 움직인 것인지에 대한 부위별 체동을 검출하였고, 총 3명의 피험자에 대해 60분간의 데이터를 획득하여 실험한 결과 순간 체동과 부위별 체통에 대해 각각 평균 96.3%와 39.2% 의 검출률을 나타냈다.
HRR(High Resolution Range) profile은 표적의 고유한 전자기학적 산란 특성을 1차원 레이더 영상으로 보여줄 뿐만 아니라, 잡음에 강인하면서 실시간으로 획득 가능하기 때문에 비행 표적을 식별하기 위한 레이더 신호로 많이 이용되고 있다. 하지만 HRR profile은 레이더와의 상대적인 각도에 대해 민감하게 변하기 때문에 하나의 표적에 대한 훈련 데이터베이스를 구축하려면 엄청난 양의 HRR profile이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 표적의 비행 기동 시나리오에 따른 훈련 데이터베이스 구축 방법을 기술한다. 이 방법을 사용하면 적은 양의 훈련 데이터베이스로도 높은 식별 성능을 얻을 수 있다.
본 연구는 영상검지기에서 수집되는 정보를 활용하여 딥러닝 기반으로 대기행렬길이를 예측하는 모형을 개발하였다. 그리고 통계적 기법인 다중회귀 모형을 추정하여 평균절대오차와 평균제곱근오차의 두 지표를 이용하여 비교·평가하였다. 다중회귀분석 결과, 시간, 요일, 점유율, 버스 교통량이 유효한 변수로 도출되었고, 이 중에서 독립변수들의 종속변수에 대한 영향력은 점유율이 가장 큰 것으로 나타났다. 딥러닝 최적 모형은 은닉층이 4겹, Look Back이 6으로 결정되었고, 평균절대오차와 평균제곱근오차가 6.34와 8.99로 나타났다. 그리고 두 모형을 평가한 결과, 다중회귀 모형과 딥러닝 모형의 평균절대오차는 각각 13.65와 6.44, 평균제곱근오차는 각각 19.10과 9.11로 계산되었다. 이는 딥러닝 모형이 다중회귀 모형과 비교하여 평균절대오차가 52.8%, 평균제곱근오차는 52.3% 감소된 결과이다.
첨단산업의 발전에 따라 영상처리 하드웨어의 연구는 필수적이고, 실제 칩 동작을 위해서는 게이트 수준의 타이밍 검증이 필요하다. 이를 위해 주로 FPGA 기반 검증이 이루어지는데 기존에는 DDR3 메모리 인터페이스를 적용했지만, 최근에는 FPGA 스펙이 향상되면서 DDR4 메모리가 사용된다. 이 때 기존에 사용하던 메모리 인터페이스를 적용하면 CPU와 메모리의 성능 차이에 의한 신호들의 타이밍 불일치가 발생하기 때문에 사용할 수 없다. 본 논문에서는 기존 인터페이스 시스템 FSM의 State 최적화를 통해 문제를 해결하고, 이 과정에서 AXI Data Width 수정을 통해 데이터 읽기 속도를 2배 증가시킨다. 실제 사례 분석을 위해 Xilinx 사의 SoC보드 중 DDR3 메모리를 사용하는 ZC706과 DDR4 메모리를 사용하는 ZCU106을 사용한다.
글로벌 CP들로 인해 인터넷의 트래픽이 급증하면서 망 투자비용을 분담하여야 한다는 주장이 업계에서 대두하였다. 이로 인해 망 중립성의 원칙이 접근성에서 비용 부담으로 논점이 크게 바뀌었다. 유료화된 트래픽의 우선처리가 각국에서 인정을 받았음에도 불구하고, 학계의 일부에서는 인터넷 공간에서 망 사용료 지불에 대한 부정적인 시각이 있었다. 그러나 업계에서는 사업자들 사이에 분쟁이 다수 발생하였고, 일부는 법정 다툼으로 비화되면서 법원의 판결에 관심이 쏠렸다. 법원이 망 중립성 하에서 유상성을 인정하기 시작하였고, 정부도 이에 대응하여 규제를 정비하는 등 우리나라는 빠르게 대처해 왔다. 그러나 여전히 서비스 안정에 초점을 맞추고 있으며, 직접적으로 망 이용대가의 지불을 규정한 규제는 아직 없다. 본 연구에서는 망 중립성에 대한 사업자간 분쟁 및 법원의 판결, 규제의 개선 사례를 분석하여 망 중립성의 변화를 고찰하였으며, 공유지의 비극 사례를 참고하여 수익자 부담의 원칙에 입각한 올바른 가격신호의 복원이 가장 중요한 해결책임을 제시하였다. CP의 망 사용료 지급도 그 방안의 하나이다.
본 논문에서는 전이학습을 이용하여 볼베어링의 진동진단을 수행하는 방법을 제안한다. 고장을 진단하기 위해 진동신호를 시간-주파수로 분석할 수 있는 STFT을 CNN의 입력으로 이용하였다. CNN 기반의 딥러닝 인공신경망을 빠르게 학습하고 진단 성능을 높이기 위해 전이학습 기반의 딥러닝 학습 기법을 제안하였다. 전이학습은 VGG 기반의 영상 분류 모델을 이용하여 특징 추출기와 분류기를 선택적으로 학습하였고, 학습에 사용한 데이터 세트는 Case Western Reserve University 대학에서 제공하는 공개된 볼베어링 진동 데이터를 사용하였으며, 성능평가는 기존의 CNN 모델과 비교하는 방법으로 수행하였다. 실험 결과 전이학습이 볼베어링 진동 데이터에서 상태 진단에 유용하다는 것을 증명할 수 있을 뿐만 아니라 이를 통해 다른 산업에서도 전이학습을 사용하여 상태 진단을 개선할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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