뇌전위 측정에 의해 흥분 뉴런군의 위치를 추정하는 source localization problem은 Evoked Potential 해석법에 있어서 매우 중요한 의미를 갖는다. 이번 논문에서는 EEG실험에서의 전극 배치가 S/N(signal to noise ratio)과 추정 오차 사이에 어떤 영향을 미치는 가를 Monte Carlo 시뮬레이션으로 조사하였다. 머리 모델은 3중 구각 모델을 사용하였고 이론 이용하여 forward problem을 계산하였다. 쌍극자 파라미터를 minimization 하는 문제는 simplex method를 이용하여 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 특이한 점은 전극의 밀도와 입체각에 의해 쌍자 파라미터 오차가 변화했다는 사실이다. 이것은 곧바로 전극 배치와 연관이 된다. 실제 EEG 실험에서 전극 배치를 어떻게 했는가에 따라 그에 따른 오차가 변화한다. 이러한 오차의 원인을 제거하기 위해서 새로운 전극 배치를 모델링하여 기존의 전극 배치와 비교해 보았다. 그 결과 전극 밀도와 입체각에 대한 오차를 크게 줄일 수 있었다.
최대우도법 (maximum likelihood method)을 이용하여 정류상태의 지하수위 자료로 부터 불균질성과 비등방성을 가지는 대수층의 수리상수를 추정하는 반전모델을 개발하였다. 반전모델을 이용하여 추정된 수리상수의 추정오차를 분석하기 위하여 Fisher information matrix 분석법을 도입하고, 수리상수의 추정을 위한 Parameterization의 방법으로 소유동영역화 방법 (zonation method)을 사용하였다. 개발된 반전모델을 이용하여 세가지 경우에 대해서 대구지역의 투수량계수를 추정하였다. 또한, 대구지역의 지하 수함양률을 각 소유동영역의 값으로 추정하였다. 각 추정에서 수반되는 추정오차의 특성을 Fisher information matrix를 구하여 사펴보았다.
오늘날 다양한 나라에서 위성항법시스템을 운용, 개발하고 있다. 또한 GNSS의 성능향상을 위해 정지궤도위성을 이용하는 SBAS가 운용 중에 있다. 가장 대표적으로 사용되는 SBAS는 미국에서 개발한 GPS의 WAAS이다. SBAS에서는 사용자에게 정확성, 가용성, 연속성, 무결성을 보장하기 위해 다양한 알고리즘이 사용되고 있다. 이 중 위성에 대한 무결성을 보장하기 위한 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 위성오차를 추정하고 보정정보를 생성하여 사용자에게 제공한다. 여기서 위성궤도오차를 3차원으로 추정하게 된다. 이렇게 위성궤도오차를 3차원으로 추정하기 위해서는 기준국 배치가 중요하게 된다. 기준국의 배치가 넓을수록 시선각 벡터가 넓게 분포되어 추정 정확도가 향상될 수 있다. 여기서 대표적 SBAS 운영국인 미국과 한국의 지역적 특성으로 인한 분석을 수행하고자 한다. 한국은 미국에 비해 매우 협소한 지리적 특성을 가지고 있다. 따라서 3차원 위성궤도오차 추정 기법을 그대로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 협역지역에서 위성궤도오차를 3차원으로 추정하는 것이 아닌 스칼라로 값으로 사용하는 방식을 제안한다. 제안하는 기법은 기준국(Reference)과 위성간의 시선각 (LOS, Line-Of-Sight) 벡터에 궤도오차를 투영한 스칼라 값을 이용하는 것이다. 이 방식을 이용하여 정상상태, 고장상태의 한국과 미국지역에서 기저선 거리에 따른 오차 변화를 확인하도록 한다. 이 오차변화 차이를 비교하여 제안하는 기법의 사용 가능성을 제시한다.
시간 오차는 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 기술에 기반한 무선랜 (wireless local area network: WLAN) 시스템에서 주파수 옵셋 추정 시, 오류를 일으키는 원인들 중 하나이다. 시간 오차가 주파수 옵셋 추정 시에 미치는 영향을 줄이기 위하여 몇몇 연구가 진행되어 왔지만, 대부분의 주파수 옵셋 추정 기법들은 시간 오차 범위에 대한 사전 정보를 미리 알고 있다는 가정 하에 연구됨으로써, 실제 시스템에 적용되지 못하였다. 본 논문에서는 시간 오차에 대한 정보를 요구하지 않고 두 개의 연속적인 상관 값 표본 사이에 차동 결합 기법을 적용함으로서, 실제 시스템에 적용 가능한 새로운 정수 주파수 옵셋 추정 기법을 제안하였다. 모의실험 결과, 제안한 기법은 시간 오차 범위에 대한 정보를 요구하지 않기 때문에, 시간 오차 분산에 강인하며, 또한 시간 오차의 범위를 정확하게 모르는 경우, 평균적으로 기존의 기법보다 더 나은 성능을 보였다.
일반적으로 블록기반 움직임 추정에서 움직임 경계에 위치한 블록 내에서 서로 다른 움직임을 갖는 여러 움직임 영역이 공존한다. 이 때 블록 내의 움직임 보상오차는 각 움직임 영역에 따라 다르게 나타난다. 이는 기존의 평균절대오차와 같이 블록 전체에 대해 누적된 정합오차를 사용할 경우, 그릇된 움직임을 추정하고, 블록 전체의 움직임 보상에서 시각적으로 화질을 저하시키는 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시공간적으로 인접한 블록들의 움직임 정보를 이용하여 블록을 움직임에 따라 영역별로 나누고, 각 영역별 평균 움직임 보상오차를 구한 후, 영역간 보상오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 정의함으로써 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 모의실험을 실시하여 기존의 평균절대오차를 사용한 전역 탐색법(full search : FS)과 윤곽기반 블룩 정합(edge oriented block matching algorithm)에 대한 추정결과를 서로 비교하여 제안한 방법의 우수성을 보였으며, 특히 움직임 보상결과 움직임 경계에서의 화질향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 근거리 효과를 이용하여 음원의 위치를 추정하는 탐지 기법을 해양환경에 적용할 경우에 발생할 수 있는 위치추정 오차에 관하여 분석하였다. 삼각 (triangulation) 알고리듬과 파면곡률 (wavefront curvature) 알고리듬 등을 이용하는 근거리 탐지 기법은 음파가 2차원 평면 (방위, 거리)에서 전달된다고 가정한다. 그러나 해양환경은 2차원 평면이 아닌 3차원 공간 (방위, 거리, 수심)이므로 음파전달에 따른 오차가 발생할 수 있다. 3차원 공간을 가정한 경우에도 해양에서의 다중경로 음파전달을 고려하지 않았다면 역시 오차가 발생하게 될것이다. 근거리 탐지 기법의 위치추정 오차를 분석하기 위하여 다중경로 음파전달모델과 파면곡률을 이용한 초점 빔형성 (focused beamforming)기법을 이용하여 시뮬레이션하였다. 분석결과 수중음속구조, 해저면 수심, 해저면 경사와 음원의 거리 등에 따라 위치추정 오차가 달라짐을 볼 수 있었다.
이 연구의 목적은 다중 시기 원격탐사 자료로부터 추출한 수륙경계선을 이용하여 제작된 간석지 수치표고모델(DEM)에 포함된 오차의 공간 분포 분석 및 침수 취약성 추정에 있다. 오차의 전역적인 통계값만을 제시했던 기존 연구와 달리, 이 연구에서는 지구통계학적 시뮬레이션을 이용하여 확률론적 관점에서 오차의 공간 분포를 정량적으로 해석하였다. 바람아래 간석지를 대상으로 2010년대 다중 시기 Landsat 자료로부터 추출된 수륙경계선과 보정 조위값을 이용하여 초기 DEM을 생성하였다. 현장 고도 측정 자료와 비교하였을 때, 생성된 DEM은 대체로 실제 고도를 저추정하는 것으로 나타났으며, 지역적인 차이가 나타났다. 이후 오차의 공간 자기상관성 정보를 기반으로 순차적 가우시안 시뮬레이션을 적용하여 다량의 대안적 오차 공간 분포도를 작성하였다. 이 오차 공간 분포도를 이용하여 오차가 보정된 대안적 DEM을 생성한 후에, IPCC SERS 해수면 상승 시나리오에 따른 침수 취약성의 확률 분포도를 제작하였다. 지구통계학적 시뮬레이션 기반 오차분석 방법론은 오차 추정의 불확실성 및 오차 전파 문제를 확률론적으로 표현할 수 있다. 따라서 이 연구에서 적용한 오차 분석 방법론은 수륙경계선 기반 간석지 DEM의 오차 추정뿐만 아니라, 다양한 분야의 주제도에 포함된 오차의 확률론적 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Multi-functional Transport Satellite lR(MTSAT-lR)과 같은 정지궤도 기상위성의 지상 전처리 과정에는 영상위치보정(Image navigation and registration)이 포함된다. 영상위치보정은 위성 영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 과정이다. 랜드마크를 이용하는 영상위치보정 과정은 랜드마크 결정과 센서 모델 추정, 리샘플링(Resampling)의 세 가지 단계로 나눌 수 있다. MTSAT-1R의 High Resolution Image Data(HiRID)는 이미 영상위치보정이 수행되었지만, 기하학적인 오차가 남아있는 영상을 포함하기도 한다. 본 연구에서는 이런 기하학적인 오차를 제거하기 위해서 강인추정 기법에 기반한 기하보정을 수행하였다. 이태윤 등 (2005)은 강인추정 기법과 Direct Linear Transformation (DLT)에 기반한 오정합 판별 방법을 제안하였다. 이 판별 방법을 적용하여 추정된 DLT로 MTSAT-1R 영상의 기하보정을 수행한 결과에는 향상된 정확도로 기하보정 된 영상 뿐만 아니라 비교적 큰 오차를 포함하는 영상도 있었다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 강인추정 기법과 Affine 변환을 이용한 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 기준 해안선에서 추출한 1,407개의 랜드마크와 8개의 MTSAT-1R 영상을 이용하였으며,강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법과 Affine 변환을 적용한 방법으로 자동 기하보정을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 강인추정 기볍 중 RANSAC과 MSAC의 적용 결과를 비교하여 보았다. 그 결과,DLT로 기하보정 시,본 논문에서 제안된 방법이 강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법 보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
실내 복잡한 환경에서 이동 로봇의 정확한 이동 동작과 작업의 정확도를 높이기 위해서는 보다 정확한 위치 및 방향 추정이 요구된다. 본 논문에서는 실내 환경에서 이동 로봇이 실내 GPS(iGPS) 정보와 이동속도를 기반으로 위치 및 진행 방향을 강인하게 추정하는 기법을 제안하였다. 초음파를 사용한 iGPS를 기반으로 하는 실내 위치 추정 시스템은 외부 잡음과 초음파 자체의 오차를 가지고 있다. 외부 잡음과 자체 오차 한계를 가지는 환경에서 강인한 위치 및 방향 추정 시스템을 구현하기 위해 로봇의 이동 속도와 취득된 위치 정보의 불확실성을 고려한 소속 함수를 활용하여 강인한 추정 시스템을 제안하였다. 제안된 추정방법은 센서의 개수와 다양한 위치 오차를 고려한 모의실험을 통해 검증하였다.
전통적인 OD조사에 의한 OD추정의 여러 문제점들로 인해 링크관측교통량과 기존OD를 결합해 OD를 추정하고자 하는 연구들이 제시되고 있다. Yang(1995)은 일반화최소자승법을 풀기 위한 IEA와 SAB 알고리즘을 제시하였다. 그러나 두 알고리즘의 문제점은 첫째 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에 기존 OD를 중요한 추정기준으로 설정한다는 것으로, 이러한 추정의 종속성으로 인해, 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못한다. 두 번째 문제는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 것이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD나 관측교통량의 오차에 일관적인 해도출 기법이 필요하다. OD추정 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하여 전역해 탐색기법이 필요하기 때문에 전역최적화가 가능한 유전알고리즘을 이용한 OD추정모형(GAM)을 개발하였다. 사례네트워크 분석결과, GAM은 기존 OD의 오차에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는(기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다. 또한 기존 OD 추정모형은 비교적 용이하게 차종별로 관측할 수 있는 링크교통량을 차종구분 없이 단일차종으로 이용함으로써, 정보의 손실을 초래하여 결과적으로 모형의 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크관측교통량으로부터 다차종 OD 추정연구는 거의 없었으며, 그 결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구에서는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정모형을 다수단 OD 추정모형(GAMUC)으로 확대하였다. 사례 분석 결과 단일차종 OD추정기법은 심각한 추정오류를 범할 수 있으며, 그 적용성도 낮다는 것을 보였다. 다차종 OD 추정기법이 단일차종 OD 추정기법보다 양호한 추정력을 보였으며, 다차종 기법 중에서는 GAMUC가 IEAMUC보다 우수한 추정력을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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