• Title/Summary/Keyword: 자동보정 방법

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Moving Object Detection using HSV on Auto Correction Camera (자동보정 카메라에서 HSV를 이용한 이동객체 검출)

  • Lee SeungCheol;Lee GueeSang;Choi Deokjai;Kim SooHyung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.910-912
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    • 2005
  • 영상감시기술은 공공장소의 사랑 행동패턴 분석을 통한 범죄 예측, 실내 환경에서의 사람의 출입여부 확인, 다중 카메라에서의 특정 이동객체 추적 등 다양하게 이용되고 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서 영상센서로 사용 될 수 있다. 영상감시기술에서는 입력된 영상을 여러 과정을 통하여 분석 하게 된다. 여러 과정 중 이동 객체의 정확한 분석을 위해서는 효과적인 이동객체 검출 방법이 필요하게 된다. 어떤 감시카메라는 객체가 감지되었을 때 감지된 영상을 자동으로 보정한다. 이와 같이 자동보정 카메라에 입력된 영상을 분석할 경우 보정된 정도에 따른 영상처리가 필요하게 된다. 이동객체 검출 단계는 배경영상 모델링, 이동객체 검출, 그림자 제거 단계로 나눌 수 있다. 이 같은 과정 중에 감지된 영상의 자동보정 정도를 측정하고 영상 분석시 측정값을 적용하게 된다. 보정 정도를 적용한 방법과 하지 않은 방법 중에 적용한 방법이 더욱 정확한 검출 정도를 나타냈으며, 검출된 이진 이미지의 개선을 위한 과정 중 Reconstruction의 형태학적 영상처리 방법을 적용하여 기존의 검출 방법보다 향상된 결과 영상을 획득할 수 있었다. 이렇게 검출된 이동객체의 분석을 통해 보다 향상된 분석을 할 수 있게 되며, 차후 유비쿼터스 환경에서의 영상 센서로 사용 될 수 있다.

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패턴 인식기법을 이용한 유출모형의 매개변수 최적화

  • 정창삼;허준행
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2002.05b
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    • pp.1316-1321
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    • 2002
  • 일반적으로 강우-유출모형은 lumped model과 distributed model로 크게 구분될 수 있으며, 우리나라에서는 이중 비교적 부족한 자료를 이용하여도 개략적 모의가 가능한 전자를 널리 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 모형들의 매개변수를 보정하는 방법에 관해 연구하였다. 일반적으로 모형의 보정 방법에는 크게 시행오차에 의한 수동보정(manual calibration) 방법과 최적화 기법에 의한 자동보정(automatic calibration) 방법으로 나눌 수 있다. 수동보정 방법은 모형 수행결과를 수문곡선의 시각적 비교에 의해 관측치와 비교하여 모형 운영자의 주관적인 판단하에 조정하는 기법이며, 자동보정 방법은 최적화 기법을 이용8하여 특정한 산정기준(estimation criteria)을 최대 또는 최소화시켜 모형의 매개변수를 결정하는 방법이다. 이러한 최적화기법은 일반적으로 직접탐색법과 경사법으로 구분할 수 있다. 경사법은 수렴속도가 빠르지만 편미분에 의해 방향을 찾아가는 방법으로 편도함수가 필요하므로 수문모형에는 적용하기가 힘들므로 적합하지 않다. 그러나, 보다 많은 컴퓨터 수행시간을 필요로 하는 직접탐색법의 경우 수렴속도는 느리지만, 편도함수를 필요치 않으므로 수문모형의 최적화 기법으로 적합하다고 할 수 있다. 직접탐색법에는 simplex-search 법, 패턴인식(pattern-search)법, rotating-direction 법, brent 법 등이 있으며, 본 연구에서는 직접탐색법의 일종인 패턴인식(pattern -search)법을 이용하여 매개변수 최적화 과정을 모의하였다. 이러한 매개변수 보정모형을 구성한 후 이를 가장 보편적으로 사용되고 있는 유출모형인 각종 단위도법들을 결합하는 모형을 구성하였다. 또한 구성된 모형을 시범유역에 적용하여 나온 결과를 HEC-1에서 적용되고 있는 단일변량 증감법과 같은 최적화 기법을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다. 본 모형을 활용하여 강우-유출 모형의 매개변수를 지속적으로 산정하고 일반화할 경우 임의의 유역의 수문기상학적 특성에 부합한 매개변수를 정량화 시킬 수 있었다.

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Automatic Calibration of the Storage-Function Rainfall-Runoff Model Using an Optimization Technique (최적화 기법에 의한 저류함수 유출 모델의 자동 보정)

  • Yun, Jae-Heung;Go, Seok-Gu;Kim, Yang-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 1991.07a
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    • pp.88-101
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    • 1991
  • 충주댐 및 소양강댐 유역에 대해 현재 한국수자원공사에서 개발 사용되고 있는 저류함수 유출모형에 최적화 기법을 적용하여 모형을 효율적으로 자동보정 하기위함이 본 연구의 목적이다. 최적화 기법으로는 다양한 조건하에서도 해의 안정성이 Gradient-Based 방법보다 우수한 직접 탐색법(Direct Search Method)의 하나인 Pattern-Search법으로 선정하였으며 목적함수로는 산정된 유출과 관측치의 편차의 제곱에 대한 누계치로 정의하였다. 합성유입량(Synthetic Inflow)을 이용한 민감도 분석에 의해 매개변수 5개(유역 저류상수 및 지체시간, 포화우량, 하도의 지체시간)를 결정변수로 선정하였다. 또한 실시간 모형의 보정을 위하여 최적화 모형의 수렴조건을 분석한 결과 P-S 법의 증분 감소횟수 2회가 합리적으로 나타났다. 본 모형을 충주댐 및 소양강댐의 과거 홍수사상에 대해 적용하였으며 댐지점에서 전체유역을 일괄 보정하는 방법과 댐 상류 수위국을 기준으로 나눈 중유역별로 일괄 보정하는 방법을 채택하여 분석하였다. 실시간 보정된 모형의 예측기능을 시험한 결과 상당한 오차발생의 여지가 충분하며 중유역별 매개변수의 보정은 대유역 일괄보정에 비해 예측에 따른 오차를 줄일 수 있는 방법의 하나이다. 또한 최적화 기법에 의한 매개변수의 자동 보정은 시행착오에 의한 수동보정의 경우보다 시간 및 노력면에서 효율적이며 보다 신뢰성 있는 보정을 실시 할 수 있다.

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Automatic Calibration of SWAT Model Using LH-OAT Sensitivity Analysis and SCE-UA Optimization Method (LH-OAT 민감도 분석과 SCE-UA 최적화 방법을 이용한 SWAT 모형의 자동보정)

  • Lee Do-Hun
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.39 no.8 s.169
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    • pp.677-690
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    • 2006
  • The LH-OAT (Latin Hypercube One factor At a Time) method for sensitivity analysis and SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) optimization method were applied for the automatic calibration of SWAT model in Bocheong-cheon watershed. The LH-OAT method which combines the advantages of global and local sensitivity analysis effectively identified the sensitivity ranking for the parameters of SWAT model over feasible parameter space. Use of this information allows us to select the calibrated parameters for the automatic calibration process. The performance of the automatic calibration of SWAT model using SCE-UA method depends on the length of calibration period, the number of calibrated parameters, and the selection of statistical error criteria. The performance of SWAT model in terms of RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), and NMSE (Normalized Mean Square Error) becomes better as the calibration period and the number of parameters defined in the automatic calibration process increase. However, NAE (Normalized Average Error) and SDR (Standard Deviation Ratio) were not improved although the calibration period and the number of calibrated parameters are increased. The result suggests that there are complex interactions among the calibration data, the calibrated parameters, and the model error criteria and a need for further study to understand these complex interactions at various representative watersheds.

Auto fitting Parameter Extraction for Digital Hearing Aids (디지털 보청기의 자동 보정 파라미터 추출)

  • 석수영;정호열;정현열
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.3 no.5
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    • pp.495-505
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    • 2000
  • In this paper, we propose an efficient auto-fitting system for digital hearing-aids which automatically adjusts the fitting parameters according to the auditory characteristics of hearing handicapped person. The fitting parameters are extracted from audiogram of hearing handicapped and are applied to digital hearing-aid purposed GM3036 chip. The characteristics of each parameter are compared with those from theoretical 2cc graph. The purposed system has applied to 50 patients and their satisfaction ratios show to the very high. As results, it shows effectiveness of proposed system.

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Development of Auto-calibration tool for Runoff and Sediment evaluation Model (필지단위 유출 및 유사 산정 모델 자동 검보정 툴 개발)

  • Kum, Dong-Hyuk;Choi, Jae-Wan;Shin, Dong-Suk;Cheon, Se-Uk;Lim, Kyoung-Jae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.72-72
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    • 2012
  • 고랭지 지역 등에서 매년 집중강우로 인하여 많은 양의 토양유실이 발생되고, 이로 인한 탁수 사태가 장기화되면서 많은 환경 및 사회적 문제가 발생되고 있다. 환경부에서는 2007년 고탁수 발생지역을 비점오염원 특별 관리지역으로 지정하고 전 방위적인 비점오염 저감 노력을 수행하고 있다. 최근 환경부와 농림부에서는 농업지역의 비점오염원 저감을 위해 필지단위 BMP를 적용하고, 저감효과를 모니터링하고 있으며, 2011년도에는 BMP 적용에 따른 삭감효과를 평가할 수 있는 모델이 개발되었다. 하지만 모델을 이용하여 정확한 BMP 적용에 따른 삭감효과를 산정하기 위해서는 필지에서 발생되는 유출량 및 유사량에 대한 검보정이 수행되어야한다. 그러나 기 개발된 삭감효과 산정모델은 사용자가 유출량 및 유사량에 대한 검보정을 수동으로 실시하기 때문에 검보정 과정 중 사용자의 주관적인 경향이 모델 변수 선정에 영향을 미칠 수 있어 비효율적이다. 정확성 및 객관성을 확보한 검보정 수행을 위해서는 반드시 자동 검보정 툴 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 Parasol 방법을 이용하여 삭감효과 산정모델의 자동 검보정 툴을 개발하고 적용성을 평가하였다. Parasol 방법은 최적화 및 불확실성 분석방법으로, 원격 토지 표면 모델링 토양 침식, 지하 수문학과 같은 유역 모델 보정 및 수문학의 다른 분야에서 많이 사용되고 있는 SEC-UA 알고리즘을 사용하여 매개변수들을 자동 변환하고, 목적함수로 SSQ를 이용하여 최적매개변수를 찾아낸다.

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On-line Automatic Geometric Correction System of Landsat Imagery (Landsat 영상의 온라인 자동 기하보정 시스템)

  • Yun, YoungBo;Hwang, TaeHyun;Cho, Seong-Ik;Park, Jong-Hyun
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.7 no.4
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    • pp.15-23
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    • 2004
  • In order to utilize remote sensed images effectively, it is necessary to correct geometric distortion. Geometric correction is a critical step to remove geometric distortions in satellite images. For geometric correction, Ground Control Points (GCPs) have to be chosen carefully to guarantee the quality of geocoded satellite images, digital maps, GPS surveying or other data. Traditional approach to geometric correction used GCPs requires substantial human operations. Also that is necessary much time and manpower. In this paper, we presented an on-line automatic geometric correction by constructing GCP Chip database. The Proposed on-line automatic geometric correction system is consists of four part. Input image, control the GCP Chip, revision of selected GCP, and output setting part. In conclusion, developed system reduced the processing time and energy for tedious manual geometric correction and promoted usage of Landsat imagery.

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A Calibration Coefficient Auto Extracting Method for Compound Distorted Image (복합 왜곡 영상을 보정계수 자동추출 방법)

  • 한기태;김회율
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.3B
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    • pp.302-314
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    • 2001
  • 많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.

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Evaluation on Applicability of On/Off-line Parameter Calibration Techniques in Rainfall-Runoff Modeling (온·오프라인 매개변수 보정기법에 따른 강우-유출해석 적용성 평가)

  • Lee, Dae Eop;Kim, Yeon Su;Yu, Wan Sik;Lee, Gi Ha
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.34-34
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    • 2017
  • 유역에 대한 유출해석은 지속가능한 수자원 관리 및 수재해 예방을 위한 가장 기본적이지만 중요한 과제이며, 우리나라와 같이 홍수와 가뭄의 재해에 의해 많은 영향을 받는 지역에서는 더욱 중요한 문제로 이러한 유출현상을 물리적으로 표현하기 위해 다양한 모형들을 활용하여 강우-유출해석을 수행하게 된다. 모형을 통한 유출해석에 있어 매개변수 추정은 유출해석 결과에 지대한 영향을 주기에 최적 매개변수를 추정하는 것은 예측결과의 성능 향상에 매우 중요한 사항이며 보다 효율적인 매개변수의 추정을 위해 추정방법간의 비교 및 검토를 통해 적용성을 판단하는 과정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 개념적 집중형 수문모형의 매개변수 보정을 위해 오프라인과 온라인의 매개변수 자동보정기법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며, 기법별로 추정된 매개변수를 이용한 수문해석 결과의 비교 검토를 통해 각 기법의 장 단점 분석 및 적용성 평가를 수행하였다. 연구대상지역으로 용담댐 상류 천천 유역을 선정하고, 강우유출 모의를 위해 저류함수모형을 선정하였으며, 매개변수 보정을 위한 자동보정기법으로 오프라인 방법으로는 SCE-UA, 온라인 방법으로는 PF 기법을 선정하여 적용하였으며, 총 9개의 강우사상에 대해 강우-유출 모의를 수행하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출해석을 위한 사용자의 목적에 맞는 매개변수 자동보정기법의 선정에 있어 유용할 것으로 판단되며, 시간단계 또는 사상별 최적화된 매개변수를 유역에 대한 최적 매개변수로 변환 또는 전이하기 위한 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.

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Application of a Penalty Function to Improve Performance of an Automatic Calibration Model (벌칙 함수를 이용한 자동 보정 모형의 기능 향상에 관한 연구)

  • Kang, Tae-Uk;Lee, Sang-Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.853-857
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    • 2012
  • 진화계열 알고리즘은 무제약 최적화 알고리즘이다. 이러한 진화계열 알고리즘에 제약조건을 반영하기 위해서는 제약조건을 다룰 수 있는 추가적인 방법이 요구된다. 연구에서는 SWMM과 집합체 혼합진화 알고리즘을 연계한 자동 보정 모형에 제약조건을 반영하기 위해 벌칙 함수를 적용하였다. 적용된 벌칙 함수는 홍수 유출 해석 시 중요한 요소인 첨두유량과 관계된 제약사항이다. 벌칙 함수를 포함하여 구성된 자동 보정 모형은 밀양댐의 2009년 7월에 발생한 두 개의 호우사상에 대하여 적용되었다. 그 결과, 첨두유량에 관계된 벌칙 함수를 포함하지 않은 자동 보정의 경우, 첨두유량과 첨두유출 발생시간 모두 계산 결과가 관측자료에 부합하지 못하였다. 반면에 벌칙 함수를 적용할 경우, 계산 및 관측 자료의 첨두유량 오차는 확연히 줄었고, 첨두유량의 발생시간은 정확히 일치하였다. 그리고 계산된 수문곡선의 형상도 관측 수문곡선에 적합되었다. 즉, 벌칙 함수를 이용한 제약조건의 반영을 통해 자동 보정 모형의 기능을 향상 시킬 수 있었다.

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