본 논문은 영상 속 객체와 배경의 컬러 특징을 이용한 주요 객체의 자동 추출 방법에 관한 연구이다. 인간이 객체를 판단할 때에는 배경과 객체의 색상 차이를 이용하는데 이러한 요소를 객체 추출 방법에 적용시키기 위해서는 배경과 객체의 색차를 강조하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 원 RGB 영상을 인간의 시각 시스템과 유사한 HSV 색 공간으로 변환하고 각기 다른 분포도의 메디안 필터를 적용한 두 개의 영상을 생성한 뒤 두 개의 메디안 필터가 적용된 영상들을 합산하였고 데이터 군집화 방법인 Mean Shift 알고리즘을 적용하여 색상 특징을 그룹화 하였다. 마지막으로 이진화 작업을 위하여 영상의 채널 수를 3 채널에서 1 채널로 정규화 한 뒤 영상 내 픽셀들의 평균값을 임계값으로 이용하는 이진화 방법으로 객체 지도 영상을 생성하였고 주요 객체를 추출하였다.
본 연구에서는 세가지 통계적 기법을 적용하여 고산에서 측정한 TSP (Total Suspended Particle) 농도 특성을 해석하였다. 우선 황사와 비황사시의 평균농도를 비교하는 t-검정의 기본가정을 점검하였다. 모집단을 정규분포화 하기 위해 당량농도를 Log 변환하였고 이로써 1992~1999년 봄철 황사시 평균농도가 비황사시 평균농도보다 높은 이온 성분은 NH$_4$$^{+}$ 뿐임을 확인하였다. 통계적 검정을 수행함에 있어서 기본 가정을 확인하는 것은 중요한 과정이다. 또한 봄철에 집중되어 있는 TSP측정기간이 평균값에 미치게 될 영향을 제거하기 위해 측정일수를 유사하게 맞추었다. 측정일수를 맞추어 산정한 평균값과 측정일수가 다른대로 산정한 평균값을 비교해본 결과, 기간별 측정일수가 다름은 평균값에 영향을 미치나 큰 변화는 보이지 않았다. 마지막으로 비모수 통계기법을 이용해 nss-SO$_4$$^{2-}$ NO$_3$$^{-}$ 과 S/N 비의 경향성을 분석해본 결과, nss-SO$_4$$^{2-}$ 의 경우 통계적으로 그 경향성은 나타나지 않고 NO$_3$$^{-}$만이 증가경향을 나타내었으며, 따라서 증가하는 경향성을 보인 S/N 비는 NO$_3$$^{-}$ 에 의한 감소의 경향을 나타냄을 통계 적으로 확인하였다.
물의 유동(流動)에 관한 계산상 효율성(效率性)을 갖는 자유수면(自由水面)을 고려한 3차원(次元) 유한차분(有限差分) 수직모형(數値模型)을 개발하였다. 수직모형(數値模型)은 연직방향(鉛直方向)에 대해 정규화(正規化)한 좌표(座標)(${\sigma}$-coordinate)를 사용하며, 시간(時間) 적분방법(積分方法)으로는 반음해법(半陰解法)(semi-implicit)을 사용하여 계산시간(計算時間)의 효율성(效率性)을 도모하였다. 모드분리(mode-splitting)개념을 도입하여 내부모드(internal mode)에 대해서는 양해법(陽解法)을 사용하였으며, 외부모드(external mode)는 수평방향(水平方向) 운동량방정식(運動量方程式)들과 연속방정식(連續方程式)의 차분식(差分式)으로부터 구한 타원형(楕圓型) 차분방정식(差分方程式)을 SOR방법에 의하여 해석하였다. 이와 같은 방법은 계산(計算) 시간간격(詩間間隔)이 표면(表面) 중력파(重力波)에 대한 CFL(Courant-Fredrich-Lewy)조건에 의해 제약을 받지 않아 계산시간(計算時間)의 효율성을 도모할 수 있다. 개발된 모형은 1차원(次元) 수로(水路)에서 취송유(吹送流)의 연직분포(鉛直分布)에 대한 해석해(解析解)와 비교(比較) 및 연직(鉛直) 가변격자(可變格子)의 도입에 따른 오차분석(誤差分析) 정사각형(正四角形) 호수(湖水)에서 취송유(吹送流) 계산(計算) 및 차분화(差分化) 상수(常數)들의 민감도(敏感度) 분석(分析)을 수행하였다.
많은 적용과 응용을 하더라도 얼굴 검출의 이미지 분석은 상당히 어렵다. 본 논문으로 불규칙한 조명의 영향으로 미검출되는 얼굴에 조명이 고루 분포되도록 얼굴영역을 검출하였으며, 기존의 정면 얼굴만을 검출하던 결과를 보완하였다. LAB 컬러조명보정으로 기존의 아다부스트 얼굴 검출에 비해 32% 향상된 얼굴검출 결과를 보였다. 입력된 두 영상의 차를 구해 Glassfire 라벨링을 실시했다. Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이 되면 제안한 LCFD시스템 알고리즘인 RGB평활화와 LAB영상보정을 하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴영역 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하였다. 본 논문으로 기울어진 얼굴영역과 멀리 떨어져 있는 얼굴영역, Multi-view 얼굴영역 검출까지 가능하였다. 또한 조명의 방향에 관계없이 높은 검출률을 보였으며, 사용자 인증 분야 등에 일반 PC만으로 적용 가능함이 입증되었다.
본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 기법을 개발하기 위해 256개의 국가지하수관측망 관측 자료를 이용하여 관측소별, 월별 수위분포를 핵밀도함수로 추정하였다. 추정된 누적분포함수를 이용하여 월별 지하수위의 분위수를 구하고, 분위수를 정규화 하여 표준지하수지수(SGI)를 산정하였다. 관측소별로 산정된 SGI는 티센망을 이용하여 167개 시군별 SGI로 변환하였다. SGI의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 시군별 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 통해 계측이 이루어지지 않는 미급수지역의 지하수가뭄상황을 국가지하수관측망을 활용해 간접적으로 판단할 수 있도록 하였다.
최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 설계변수의 불확실성을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고, 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차의 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계 과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성 해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성 해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고, 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.
본(本) 연구는 구획경계선(區劃境界線)이 토괴(土壞)의 화학성(化學性)의 공간변이(空間變異)에 미치는 영향을 알기 위하여 10년전 구획정리로 논을 회전환(回轉換)한 맥류연구소 시험원지(試驗園地)중 화동(華東) 미사질 식양토(Fine clayey, mixed, mesic family of Aquic Hapludalfs)를 공시토양으로 하여 필지경계선(筆地境界線)을 횡단(橫斷)하여 토양화학성건(土壤化學性健)을 조사하고 각 측정자료를 고전통계적방법(古典統計的方法)과 지질통계적(地質統計的) 방법(方法)으로 각 측정치의 변이성과 공간변이성(空間變異性)을 해석하였다. 토양화학성은 $10m{\times}10m$ 등거리 정방형 gird의 225개 교차지점에서 토심 0-10cm, 25-35cm 및 50-60cm으로부터 토양시료를 채위하여 분석조사하였다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 토양(土壤)의 화학성(化學性)의 변이계수(變異係數)는 5.4%에서 72.7%의 범위이었다. 변이계수(變異係數)의 크기로 보아 pH는 C.V가 10% 이하인 저변이군(低變異群)에 속하였으나 기타 화학성(化學性)은 C.V.가 10-100%인 중변이군(中變異群)으로 분류(分類)되었다. 2. 측정된 평균치(平均値)로부터 신뢰수준(信賴水準) 5%의 유의수준에서 허용오차(許容誤差) 10% 이내의 정확성(正確性)을 나타낼 수 있는 시료수는 화학성중 pH는 2개로서 가장 적었으나 CEC는 10개, 치환성 Ca는 15개 전질진함량(全窒秦含量)은 32개, 치환성 Mg, K 및 Na는 각각 39, 40, 61개였으며 유가물함량은 82개로서 중간정도의 범위를 보였고 유효소산(有效燒酸)은 212개로 가장 많은 시료수가 요구되었다. 3. 도수분포곡선(度數分布曲線)과 fractile diagram의 분석결과(分析結果) 유효련산함량(有效憐酸含量)은 대수변환시(對數變換時) 정규분포성(定規分布性)으로 기타, 다른 화학성(化學性)은 정규분포성(定規分布性)으로 분류하는 것이 좋을 것으로 생각 되었다. 도수 분포곡선상에서 평균치(平均値), 중앙치(中央値) 및 최빈치(最頻値)가 차이를 나타내고 Fractile diagram상의 직선회귀식(直線回歸式)에서 실측치보다 대수변환치에서 적중률이 더 높은 화학성은 각 특성의 산술평균치가 오차를 유발할 가능성이 높았다. 4. 계렬상관(系列相關) 분석(分析)에 의하면 토양의 화학성위(化學性位)은 측정지점문(測定地點問)에 모두 유의성 있는 종응성(從膺性)이 인정되었다. 자기상관(自己相關) 분석(分析) 결과(結果) 화학성위(化學性位)은 모두 정상성(定常性)을 나타내 20-50m의 영향단(影響團)을 보여 동서방향(東西方向)보다 남북방향(南北方向)에서 비슷한 특성(特性)을 나타내는 거리 즉 영향권(影響圈)이 큰 것으로 나타나 필지(筆地)의 구획크기가 관련성성(關聯性性)이 있었다.
현행(現行) 재래식(在來式) 철근(鐵筋)콘크리트 표준시방서(標準示方書)의 강도설계규준(强度設計規準)을 대치(代置)할 수 있는 AFOSM 신뢰성(信賴性) 이론(理論)에 의한 LRFD 신뢰성(信賴性) 설계규준(計規準)을 제안(提案)하는 것이 본(本) 연구(硏究) 주요내용(主要內容)이다. 우리의 현실(現實)을 고려한 각(各) R.C. 구조요소별(構造要素別) 저항(抵抗) 및 하중효과(荷重効果)의 불확실량(不確實量)을 사용하여 현행(現行) R.C. 표준시방서(標準示方書)의 신뢰성(信賴性) 수준(水準)을 검정(檢定)하므로서 우리 실정(實情)에 맞는 합리적(合理的)인 목표신뢰성지수(目標信賴性指數)를 선택한 다음, 확률변수(確率變數)의 비정규분포(非正規分布)를 등가(等價)의 정규분포(正規分布)로 변환(變換)시킨 Rackwitz-Fiessler의 실용적(實用的) 알고리즘을 이용한 AFOSM 법(法)에 의해 계산(計算)된 하중조합별(荷重組合別) 하중(荷重) 및 저항계수(抵抗係數)로부터 합리적(合理的)인 공통(共通) 하중계수(荷重係數)를 선정하고 이에 대응(對應)하는 각(各) 요소별(要素別) 저항계수(抵抗係數)를 산정(算定)하므로서 LRFD 설계규준(設計規準)을 제안(提案)하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 제안(提案)하는 R.C. 구조(構造)의 LRFD 신뢰성(信賴性) 설계규준(設計規準)을 현행(現行) R.C. 표준시방서(標準示方書)의 강도설계규준(强度設計規準)에 대응(對應)하는 설계규준(設計規準)으로 도입(導入)함이 바람직하다는 사실(事實)을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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