도시의 변화에 대하여 보다 체계적으로 계획하고 관리하기 위해서는 도시지역에 대한 정확한 지리 정보의 획득이 필요하며 이와 더불어 정보의 신속한 갱신이 필요하다. 도시 변화를 판단하기 위한 지리정보는 여러 가지 정책과 연구에 사용될 수 있을 뿐만 아니라 그 자체만으로도 도시의 성장을 기록하는 중요한 자료로 이용될 수 있다. 지리 정보의 획득 방법 중 하나인 영상분류 방법은 여러 가지가 있으나, 그 중 건물, 도로, 수목, 논, 밭 등 지상의 물체들의 분광특성을 이용한 방법이 가장 효율적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 도심지의 토지피복분류 현황을 기존의 방법보다 더욱 정확히 분석하기 위해서 IKONOS 영상을 이용하여 분석방법에 따른 정확도를 비교 분석하고 GIS를 이용하여 토지피목 현황을 분류기법별로 나타내며, 대상지역의 분류 정확도와 정보를 제시하였다. 연구 결과 도심지에서는 최대우도법을 이용한 감독 분류의 정확도가 가장 높은 정확도를 나타내었으며, 주관성을 배제한 분류 방법에는 신경망을 이용한 분류 방법이 높은 정확도를 나타내었다. 또한 분류 기법 별로 분류된 토지피복도를 이용하여 분류 정확도와 분류항목에 대한 속성 자료를 GIS데이터베이스로 구축하여 사용자가 요구하는 정확도에 따라 분류 방법별 토지피복도를 제공함으로써 보다 신뢰성 있고 다양한 정보를 제공할 수 있었다.
1999년이래 순차적으로 수행되어지고 있는 항공사진 DB구축사업은 일반적으로 정확도가 검증되어진 항공사진전용독취기를 사용하여 항공사진영상 DB를 구축하고있으나, 일부기관에서는 시중에서 사용되는 일반자동독취기를 이용하여 항공사진영상 DB를 구축하기도 한다. 이에 본 연구에서는 항공사진전용독취기와 일반자동독취기를 정확도를 비교분석함으로서 항공영상 DB구축시 문제점과 타당성을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 일반자동독취기의 활용 타당성을 분석하기 위하여 표정해석과 2차제품 제작을 통한 정확도를 항공사진전용독취기와 비교분석하였고, 자동독취기 검증 시스템을 개발하여 연구에 이용된 자동독취기를 검증함으로써 항공영상 DB구축에 있어서 필수적인 장비인 자동독취기의 정확도를 검증하였다.
본 논문은 지상에 배치된 의사위성의 배치에 따른 측위 정확도 분석에 대한 연구결과이다. 의사위성의 배치 간격에 따라 수신기에서의 측위 정확도(DOP, Dilution of Precision)가 결정된다. 본 논문에서는 다양한 배치에 따른 측위 정확도를 이론적인 연구결과를 이용하여 분석한 결과를 제시하였다. 특히 의사위성의 배치 시 디지털 지형 지도를 이용하여 정확한 위치에서 계산 될 수 있도록 하였고 측위정확도를 계산하기 위한 프로그램을 구현하였다.
최근 CNN 기반 객체인식 시스템은 고정밀도 모델을 기반으로 정확도를 높이고 있다. 하지만 고정밀도 모델일수록 모델의 크기가 늘어나고 더 많은 하드웨어 자원을 필요로 한다. 따라서 모델 경량화 기술이 많이 연구되고 있으며, 그 중에 대표적인 경량화 기술이 양자화 기술이다. 양자화 기술은 파라미터의 크기와 연산 오버헤드를 줄이지만, 정확도 역시 줄어들게 된다. 영자화와 정확도의 상관관계를 분석하기 위해서 본 논문에서는 INT8 과 FP32 을 이용한 Mixed precision CNN 을 실행시키기 위한 프레임워크를 구성하고, 임베디드 시스템 환경에서의 INT8 연산에 기반하여 맞추어 각 layer 별 Mixed Precision 연산을 수행하여 보고, 모델의 정확도를 측정하여 분석하여 보았다.
본 연구는 무감독영상해석(Unsupervised Classification)에서 주성분 분석법(Principal Component Analysis)의 응용성을 연구하기 위하여, 주성분 분석법을 K-means, ISODATA 두가지 무감독분류법에 적용하였다. 적용대상지역은 제주도이다. 본 연구에서 주성분 분석 방법중에서 비정규형 주성분 분석방법 (Unstandardized PCA)과 정규형 주성분 분석방법(Standardized PCA) 두가지 경우로 나누어서 각각 연구하였다. 이를 위하여 제주도의 Landsat TM영상과 국토연구원에서 조사한 제주도 식생분류 조사자료와 현장조사 자료 그리고 1/25,000 수치지도를 이용하였다. 그리고 분석된 자료의 정확도를 평가하기 위하여 오차행렬(Error Matrix)을 도입하여 계산하였다. 우선 비정규형 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상과 Landsat TM 원래 영상을 오차행렬을 이용하여 제주도의 식생 분류에 각각 적용하였다. 그 결과, K-means 무감독분류법에서는 Landsat TM 자료를 직접 이용한 경우에는 바다와 육상의 분류가 잘 되지 않았으며, 또한 전반적인 영상분류결과가 관측치와 많은 차이를 보였다. 그러나, 주성분 분석법으로 계산된 주성분 영상으로 K-means방법으로 분류 한 결과는 관측치와 잘 일치를 하였다. ISODATA의 경우, Landsat TM 원래영상을 계산하면, K-means으로 분류한 결과보다는 좋은 값을 나타냈으나, 주성분 분석법으로 구한 영상의 계산결과와 비교하면, 주성분 영상으로 구한 분류결과의 정확도가 약 15%정도 높게 나타났다. 정규형 주성분 분석법의 경우를 보면 K-means에서는 Landsat TM원래 자료보다 우수한 결과를 보여주었으나, 비정규형 주성분 분석법으로 계산된 결과보다는 정확도가 다소 떨어지는 단점이 있었고, ISODATA의 경우도 Landsat TM원래 자료보다 약 7%정도의 높은 정확도를 보였으나, 비정규형 영상보다는 약8%정도 낮은 정확도를 보였다. 본 연구에서 주성분 분석법으로 계산된 결과에서 주목되는 것은, 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상은 분류방법(K-means, ISODATA, artificial neural networks)에 따라 분류된 결과값이 비슷하게 나타난 반면, Landsat TM원래 자료는 분류방법에 따라 결과값이 많은 차이를 보여 주었다. 그리고 주성분 분석 방법 중에서도 비정규형 주성분 분석법(Unstandardized PCA)이 정규형 주성분 분석법(Standardized PCA)보다 영상분석에서 더 좋은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.
본 논문은 전투기 레이다의 표적 추적정확도(추적오차)를 분석하는 방법에 대한 연구이다. 레이다 측정 시 발생하는 측정오차, 탐지실패, radar cross section(RCS) 요동은 측정 품질을 열화시키며, 이는 추적정확도에 영향을 미치는 요인이 될 수 있다. 따라서 정확한 추적성능분석을 위해 이러한 레이다 측정 특성을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 측정오차, 탐지확률, RCS 요동과 같은 레이다 특성을 복합적으로 활용하여 추적정확도를 분석하는 방법에 대해서 제안한다. 제안한 분석 방법을 활용한 실험을 통해 탐지확률과 RCS 요동에 의한 추적정확도 열화를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 벤치마크용이 아닌 실제 자바스크립트 프로그램을 효과적으로 분석하기 위해서 정확도와 확장성을 조절하는 정적 분석 프레임워크를 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 전분석과 본분석의 두 단계로 구성된다. 전분석은 분석 대상을 조절해서 분석의 정확도를 결정하기 위한 분석 대상의 윤곽을 계산한다. 본분석은 주어진 분석 대상의 윤곽 안에서 실행 의미를 빠뜨리지 않고 안전하게 분석한다. 두 단계 분석 기법을 소개한 후, 전분석에서 분석 대상의 윤곽을 조절하여 본분석의 정확도와 확장성을 조절할 수 있음을 보이고 그 방식의 올바름을 증명한다.
본 논문은 지상에 배치된 전파항법신호원의 배치에 따른 거리측정 정확도 분석에 대한 연구이다. 전파항법신호원의 배치 형태에 따른 수신기에서의 수평 측위 정확도(HDOP, Horizontal Dilution of Precision)를 제시하였다. 본 논문에서는 다양한 배치에 따른 측위 정확도를 이론적인 연구결과를 이용하여 분석한 결과를 제시하였다. 또한 전파항법신호원의 배치를 위한 시뮬레이터를 구현하였다.
선박의 안정성에서 복원성은 매우 밀접한 관계를 가진다. 선박의 복원성을 알기위해서는 GM을 알아야 한다. GM을 구하는 방법은 출항 후 횡요주기로 구하는 방법, 경사시험에 의한 방법, 배수량 등곡선도를 이용하여 계산하여 구할 수 있다. 본 연구에서는 GM을 구하는 방법들 중 출항 후 횡요주기로 구하는 방법과 경사시험에 의한 방법 간의 오차범위를 확인하며 설계된 데이터와 비교하여 정확도를 분석하고자 한다. 시험에 사용되는 모형선박은 KVLCC2이며, 모형선박의 무게, 무게중심과 관성모멘트를 변경하면서 정확도를 분석하였다.
현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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