본 논문에서는 multimodal 특성을 갖는 데이터에 대하여 패턴 분류 시 Bhattacharyya distance에 기반한 에러 예측 기법을 제안한다. 제안한 방법은 multimodal 데이터에 대하여 분류 에러와 Bhattacharyya distance를 각각 실험적으로 구하고 이 둘 사이의 관계를 유추하여 에러의 예측 가능성을 조사한다. 본 논문에서는 분류 에러 및 Bhattacharyya distance를 구하기 위하여 multimodal 데이터의 확률 밀도 함수를 정규 분포 특성을 갖는 부클래스들의 조합으로 추정한다. 원격 탐사 데이터를 이용하여 실험한 결과, multimodal 데이터의 분류 에러와 Bhattacharyya distance 사이에 밀접한 관련이 있음이 확인되었으며, Bhattacharyya distance를 이용한 에러 예측 가능성을 보여주었다.
본 연구는 지진 및 화재 등과 같은 천재지변이 발생되었을 때, 드론을 통하여 신속한 인명 구조를 판단하는데 목적이 있다. 재난현장에서의 모니터링을 위해 라이더, 온도, 유해가스 센서 및 무선카메라가 장착된 드론이 애플리케이션 서버에 등록되고, 구조 인원이 활동하기 이전에 현장의 상황을 파악하기 위하여 실시간으로 모니터링 기능을 수행 한다. 모니터링을 통해 인명구조를 위한 사람이 발견되었을 경우, 애플리케이션 서버는 효율적인 구조를 위해서 실시간 영상 정보를 제공 한다.
드론 및 ICT 융합 기술의 발전에 따라 기존 잠수사가 담당하고 있던 수중 현황 탐색, 수중 구조물 검사 등의 작업을 수중 드론으로 대체하고 낚시를 위한 수중 탐사 등의 레저용 수중 드론, 다리 교각 등 산업용 등의 수중 드론의 활용성이 증대되고 있다. 기존 모터 컨트롤러는 항공 드론에 적합하며 수중 드론 전용 BLDC 모터 컨트롤러의 개발을 통해 수중 드론의 완성도와 모터 컨트롤에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 수중 드론 전용 배터리 관리 시스템(BMS)의 개발을 통해 충전 상태 확인, 방전 상태 확인, 셀 밸런싱 조정, 고전압 보호 기능 구현으로 배터리 안정성을 확보하였다.
큐브위성은 저비용, 짧은 개발 기간, 임무 지향적 성능 고도화, 군집 및 편대 비행을 통한 다양한 임무 수행이 가능하여 지구관측, 우주탐사, 우주 과학기술 검증 등 다양한 분야에서 활용성이 높다. 최근 큐브위성의 활용성이 높아지고 응용 분야가 확대됨에 따라 대용량 데이터의 고속 전송에 대한 요구가 전례 없이 증가하고 있는 추세이다. 레이저 기반 자유공간 광통신 기술은 기존 전파통신 방식 대비 고속으로 대용량 데이터 전송이 가능하고, 비면허대역 스펙트럼 사용, 저비용, 저전력, 높은 보안 특성 및 소형 통신 플랫폼의 활용 가능성 등 다양한 장점이 있어 큐브위성 임무 지원을 위한 고성능 통신 수단으로 적합하다. 본 논문에서는 큐브위성 기반 우주 레이저 통신 핵심 구성요소 및 특징을 살펴보고, 최근 연구동향, 대표 기술개발 사례 그리고 실증 결과와 함께 향후 개발 계획 등에 대해 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 라만 분광법과 레이저 유도 플라즈마 분광법(LIPS)을 단일 유닛으로 결합한 새로운 형태의 이중 펄스 레이저 시스템을 제안하였다. 본 연구는 라만 분광법으로부터 분자 신호를 추출하면서, 동시에 레이저 유도 플라즈마 방출 신호를 향상시키고자 하였다. 달의 대기압과 같은 저압 조건에서는 플라즈마 신호 검출은 낮은 전자 밀도와 짧은 지속시간, 빠른 플라즈마 팽창 때문에 어려움을 마주치게 된다. 또한, 우주 탐사를 목표로 하는 검출 시스템의 통합에서, 레이저 시스템의 무게 최소화는 payload의 무게 측면에서 중요하다. 0.07 torr 미만의 저압 조건에서 높은 분해능의 스펙트럼 데이터를 제공하는 본 연구의 동시 분자 및 원자 검출방식은 8개의 암석을 이용하여 증명되었다. 이중 펄스 레이저로부터 생성된 연속된 플라즈마는 종래의 플라즈마 분광과 비교하여 방해석의 산소와 칼슘 신호를 2배 향상시킬 수 있었다.
전자 기술의 발달은 지도 제작에 있어서 엄청난 발전을 초래하고 없다. 컴퓨터의 활용과 원격탐사에 의한 영상 정보는 지도학과 그 관련 분야에 일대 혁신을 가져다 주었다. 사진 측량에 의존하던 각종 주제도의 제작은 인공위성에서 전송되는 자료에 의하여 그 기능이 대신하게 되었다. 이러한 변화는 기존의 지도 개념을 바꾸어 놓기에 충분하였다. 특히 컴퓨터 지도 분야는 대중성과 전문성을 동시에 가지고 있어서 다가오는 21세기에 그 수요가 폭증할 것으로 예상된다. 따라서 필자들은 지금까지 이 분야에 있어서 다양하게 개발되어온 결과들을 토대로 컴퓨터 지도에 관한 전방을 분석하였고 국내 컴퓨터 지도의 경우는 국내 GIS수준과 관련시켜 살펴보고 그 문제점과 개선책을 제시하여 보았다.
GPS(Global Positioning System)를 이용한 측위는 현재 가장 널리 쓰이는 측위 기법이다. 그러나 GPS 위치 측정시 일반 사용자는 전리층과 대류권의 영향으로 인해 항법이나 측위 등의 응용분야에서 만족할 만한 정확도를 얻을 수 없다. DGPS(Differential Global Positioning System)는 이러한 제약들을 해결할 수 있는 방법으로써, 이는 공통 오차를 제거하여 높은 정확도를 얻을 수 있다. 하지만 DGPS를 사용한 경우에도 정밀 측위에 있어서는 기준점으로부터의 거리 제한과 실시간 데이터 처리가 힘든 문제점을 내재하고 있다. 따라서 본 논문에서는 장기선 DGPS를 위한 실시간 보정신호 전송방법에 관하여 논한다. 이는 데이터 전송거리가 제한되는 종래의 무선 모뎀 방법에서의 문제를 해결하기 위하여 TCP와 UDP 또는 IP 프로토콜로 구성되는 TCP/IP 프로토콜 스택을 이용함으로써 어느 곳이나 RTK-GPS 위치 정보 데이터의 전송을 가능하게 한다.
DGPS(Differential Global Positioning System)와 RTK(Real time Kinematic)를 이용한 측위는 현재 가장 널리 쓰이는 측위 기법이다. 하지만 자체의 구조적 한계 때문에 정밀 측위에 있어서는 기준점으로부터의 거리 제한과 실시간으로 데이터 처리를 전산화하기 힘든 문제점을 내제하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 인터넷과 PSTN(Public Switched Telephony Network)망을 통한 DGPS 및 RTK 보정 데이터 서비스를 제안한다. 이를 위하여 모바일 사용자를 위한 DGPS 및 RTK 보정 데이터 실시간 장거리 전송 시스템을 구현하였다. 이는 데이터 전송거리가 제한되는 기존의 실시간 이동 측위 기법의 문제를 해결하기 위하여 인터넷과 PSTN 망을 사용함으로써 이동국 사용자에게 DGPS와 RTK 위치 정보 데이터의 전송을 가능하게 한다. 또한 제안한 방법대로 거리와 시간에 따른 인터넷망과 PSTN망을 통한 DGPS와 RTK의 성능을 비교 분석한다.
본 논문에서는 기름이 유출된 바다 표면의 레이더 산란에 대한 수치해석적 연구를 보여준다. 우선, 풍속에 따라서 불규칙적인 거칠기를 갖는 바다 표면을 생성한 다음에, 유전율이 높은 거친 바닷물 표면 위에 유전율이 낮은 기름층을 두어 기름이 유출된 바다 표면을 생성한다. 서로 다른 표면 거칠기, 기름층의 두께와 유전율, 주파수, 편파, 입사각의 조합으로 이루어진 다양한 형태의 기름 유출 바다에 대한 레이더 후방산란계수를 모멘트 법(Method of Moments)/ 몬테카를로(Monte-Carlo) 방법을 이용하여 계산한다. 이 수치해석적 방법은 이론적인 산란 모델로 계산 가능한 간단한 구조에 대해서 이론 모델 결과와 비교함으로써 그 정확성을 검증한다. 이 수치해석적 방법으로 기름이 유출된 바다 표면에서의 후방산란계수의 감소를 분석하며, 이 분석 결과는 결과적으로 SAR 영상에서의 기름층의 발견 및 식별에 도움을 줄 것이다.
위성에서 관측된 다 대역 위성영상 데이터를 이용목적에 따라 분류하기 위해서는 복잡한 처리과정과 많은 시간을 필요로 하며, 감독분류시 훈련 데이터의 선택과 고려되는 다양한 특징 값들은 분류 정확도를 좌우할 만큼 민감한 특성을 나타내고 있다. 따라서 본 논문에서는 훈련데이터의 선택과 다양한 특징 값들 중 실제 영상분류에 기여도가 높은 특징을 추출하기 위하여 퍼지 기반의 $\gamma$모델을 이용한 분류네트웍을 구성하였다. 훈련집합 선택시 분류하고자 하는 지역의 밝기 분포도, 텍스쳐 특징 그리고 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 분류에 사용될 특징으로 선택하였고, 분류네트웍 출력 값의 오류가 최소화 되도록 Gradient Desoent 방법을 이용하여 각 노드의 $\gamma$파라미터를 훈련시키는 과정을 채택하였다. 이러한 훈련을 통하여 얻어진 파라미터를 이용하면 각 노드의 연결특성을 알 수 있으며, 다양한 입력 노드의 특징들 중 영상분류에 기여도가 적은 특징들을 추출하여 제거할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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