군남댐의 운영은 북한지역에 위치한 저수지와 하천 상황, 특히 황강댐 방류에 절대적으로 의존하는 특성이 있음에도 불구하고, 수위 상황 등 자료수집의 한계로 군남댐 운영에 어려움이 많다. 이러한 상황에서 위성원격탐사 영상자료는 미계측 북한 접경지역의 수문상황을 판단하는 데 유용한 자료가 될 수 있다. 위성을 통한 수위 추정 방법은 위성영상에서 탐지된 수표면을 DEM과 중첩하여 판독하는 방법인 imaging 기법과 레이더고도계로 불리는 altimeter로 위성에서 수표면까지의 거리를 직접 측정하여 산출하는 profiling 기법 등 크게 두 가지 방법이 있다. 본 연구에서는 위성영상으로 산출된 DEM과 ESA의 Sentinel-1 C-밴드 SAR 영상을 중첩하여 황강댐 수위를 추정해 보았다. 정확도 문제가 있겠지만, 황강댐 수위 변화의 경향성은 확인할 수 있었으므로, 향후 개선을 통해 황강댐 수위변동 추세 분석과 상황별 적절한 사전 대응에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
무선 센서 네트워크에 대한 연구에서 센서 노드 로부터 발생한 데이터는 데이터 그 자체의 의미도 중요하지만, 데이터의 발생 위치 역시 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존 연구로 센서 노드의 위치를 추정할 수 많은 방법들이 있지만, GPS 를 이용하거나 절대적인 위치를 알고 있는 앵커 노드 등을 이용하는 방법들은 추가적인 하드웨어 및 여러 번의 통신이 필요하게 되고 그에 따라 에너지 소비의 증가와 앵커 노드의 손실에 의한 오차의 확대 등 많은 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 센서 노드를 하드웨어적으로 단순화 할 수 있는 거리에 기반하지 않은(range-free) 방식을 사용하여 무선 센서 네트워크에서 싱크 노드로부터 센서 노드의 상대적인 위치를 추정하고 추정 데이터를 기반으로 싱크 노드에서 보정하는 방법으로 자원의 제약에서 비교적 자유로운 싱크 노드의 역할을 증대시킨 위치 추정 및 보정방법에 대해 설명한다.
본 논문에서는 최단 경로 탐색 및 거리 계산의 필요성을 가지고 근사 인덱싱 방법의 후처리 부분을 제안한다. 근사 인덱싱 방법이란 오프라인에서 네트워크 공간상의 객체들을 유클리드 공간 상의 절대 좌표로 사상하여 인덱싱한 후, k-최근접 이웃 질의를 처리하는 방법이다. 그러나 기존 연구는 질의 점으로부터 각 정적 객체까지의 경로를 탐색해주지 않을 뿐만 아니라 착오 기각이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 질의 점으로부터 k개의 정적 객체까지의 경로를 효과적으로 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 이 방법을 통하여 착오 기각 역시 완화시킬 수 있는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존 경로 탐색 기법들에 비해 노드 탐색 횟수 및 실행 성능이 크게 향상시킨 것으로 나타났다.
경로 탐색을 위해 RREQ 패킷을 절대적으로 플러딩하는 방식에 따라 높은 채널 경합 및 과도한 패킷 충돌이 발생하는 AODV 의 문제점을 해결하기 위해 제어 패킷을 감소시키려는 여러 방법들이 제안되었다. 이러한 기법들은 주 경로에 포함되는 노드 수를 제한함으로써 전반적인 제어 패킷의 발생을 감소시켰으나 경로가 유사한 경우 전송되는 중복된 제어 패킷에 의한 오버헤드 상승 문제는 고려하지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 목적지와의 거리에 따라 RREQ 의 전송 순서를 동적으로 조정하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가하였다.
전 세계적으로 무증상의 코로나바이러스 감염증-19 감염자가 자신이 감염된 것을 모르고 주변인들에게 전파할 수 있다는 가능성은 국민이 전염병 확산에 대한 불안과 두려움에서 벗어나지 못하고 있다는 점에서 여전히 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 K-평균 군집화 알고리즘 및 딥러닝 기반 군중 집계를 이용한 전염병 확진자 접촉 가능성 여부 판단 모니터링 시스템을 제안하였다. 모든 입력 학습 영상에 대해 300회 반복 학습한 결과, PSNR값은 21.51, 전체 데이터 셋에 대한 최종 MAE값은 67.984였다. 이는 확진자와 주변인과의 거리와 감염률 산출, 잠재적 환자 동선 주변 인원의 위험도 순 그룹 및 감염률 예측에 대한 영상 속 화질 정보, 관측치 간의 평균 절대 오차를 의미하며 각 CCTV 장면에서 군중의 수가 4,000명 이하일 때에는 평균 절대 오차 값이 0에 가까움을 증명하였다.
화성의 고도정보를 제공하는 MOLA 센서는 화성전역에 대한 데이터를 제공하지 못하므로, 수치표고모형을 만들기 위해서는 MOC-NA영상을 이용한 영상정합이 수행되어야만 한다. 그러나 특색(feature)이 적고 명암대비가 낮은 화성영상의 특성상, 자동 영상정합은 어려운 실정이다. 본 논문은 MOC-NA 영상에 대하여 영역기준 영상정합에 기반한 반 자동 영상정합의 알고리즘을 다룬다. 공액점을 나타내는 시드(seed)포인트 들이 수동으로 스테레오 영상에 추가되고 이를 바탕으로 특징점들이 자동으로 삽입된다. 각 영상의 특징점들은 서로의 초기 공액점으로 사용되며, 영역기준 영상정합으로 정제된다. 영상정합의 과정 중 정합에 실패한 점들은 초기 공액점의 위치를 정합에 성공한 주변의 여섯 점들을 이용하여 재 계산한 후 정제된다. 타깃영상과 검색영상의 역할을 바꾸어 수행한 영상정합의 질적 평가 결과, 97.3%의 점들이 한 화소 이하의 절대거리를 나타내었다.
국내 코로나19의 감염자 수가 백신과 사회적 거리 두기, 백신 등 여러 가지 노력 덕분에 차츰 줄어드는 듯 보였으나 2020년 2월 20일 특정한 사건 이후 감염자 수가 증가한 것처럼, 2020년 12월부터 또다시 급격히 감염자 수가 증가하는 추세이며 꾸준히 일일 500명가량의 감염자 수가 이어지고 있다. 따라서 Kaggle의 데이터셋을 이용해서 Prophet 알고리즘을 통해 미래 코로나19를 예측하고 사이킷런을 통해 결정계수, 평균 절대 오차, 평균 백분율 오차, 평균 제곱 차, 평균 제곱근 편차를 통해 이 예측에 대한 설명력을 더한다. 또한 코로나19가 급격히 특정한 사건이 없었을 경우 국내 감염자 수를 예측해 앞으로 우리가 미래의 질병에 대해서 방역과 방역 수칙 실천의 중요함을 강조한다.
본 연구에서는 지가 형성 요인에 대한 서울시 고등학생들의 인식 특성에 대해 분석하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 공시지가 산정과 관련 있는 지가 형성 요인이 공시지가 산정과 관련 없는 그 밖의 요인보다 지가에 영향을 미치는 정도가 더 크다고 인식하고 있다. 둘째, 학생들은 상대적 요인이 절대적 요인보다 지가에 영향을 미치는 정도가 크다고 인식하고 있다. 셋째, 5개의 평가 척도로 구분하여 살펴본 결과, 지가에 영향을 미치는 정도가 가장 큰 것은 주요 시설과의 거리이고, 가장 미약하게 영향을 미치는 것은 토지 이용 현황으로 인식하고 있다. 13개의 요인 중에서는 편의 시설과의 거리는 가장 크게, 토지의 모양이 가장 미약하게 지가에 영향을 미치는 것으로 인식하고 있다. 넷째, 최고가 또는 최저가 지점 선택에 대한 인식과 지가 형성 요인이 지가에 영향을 미치는 정도에 대한 인식 사이에는 차이를 보이고 있다. 마지막으로, 지가 형성 요인에 대한 인식 결과와 성제 지역의 지가의 분포와 지가에 영향을 미치는 정도에 대한 연구 결과를 비교해보면, 비슷한 결과를 보이기도 하지만, 다른 결과틀 보이기도 하였다.
본 연구의 목적은 고체물등가팬텀을 사용하여 절대흡수선량을 측정할 때 물등가깊이에 비례되는 측정값을 보정하기 위한 보정인자를 구하는데 있다. 10MV X-선 빔에 대하여 백색폴리스티렌팬텀과 물팬텀에서 측정의 조건들은 선원 대 전리조 중심까지의 거리를 SAD 100 cm로 고정하였고, 조사면 크기(field size)는 각각 $10{\times}10\;cm^2$, $20{\times}20\;cm^2$를 사용하였으며, 깊이는 각각 2.3 cm, 5 cm, 10 cm, 15 cm를 사용한 것이다. 두 개의 팬텀에 대하여 분당 400 MU의 출력을 갖는 선형가속기로부터 100 MU의 전달로 각각의 조사면 크기와 깊이들에서 3번 측정으로 취득된 전리의 평균값을 측정값으로 얻었다. 이 실험으로부터 보정인자와 TPR에서 퍼센트 편차는 각각 0.97%, 0.53% 이하를 얻었다. 따라서, 고체물등가팬텀을 사용한 절대흡수선량 측정 시에는 보정인자와 TPR에서 퍼센트 편차를 사용하여 보정을 행하면 높은 정확도를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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