본 논문에서는 진폭-위상 복합비교 방향탐지 방식과 상관형 위상비교 방향탐지 방식의 방향탐지 정확도에 대해서 기술하였다. 복합비교 방식은 지향성 빔 특성을 갖는 스파이럴 안테나를 사용하고 상관형 방식은 블레이드 안테나를 사용하여 방위각 $360^{\circ}$를 동시에 탐지할 수 있는 균일원형배열(UCA: uniform circular array) 구조로 안테나를 배치하고 방위각의 방향탐지 정확도를 분석하였다. 3개의 안테나를 배치하는 경우 신호잡음비(SNR)가 20dB이고 파장에 대한 안테나 사이의 거리($D/{\lambda}$)가 0.5인 경우 복합비교 방식은 방향탐지 정확도가 $4.0^{\circ}$, 상관형 위상비교 방식은 방향탐지 정확도가 $1.8^{\circ}$로 나타나서 상관형 위상비교 방식이 정확도가 높은 것을 확인하였다.
토지피복의 분류는 토지표면의 물리적인 지표면의 상태를 나타내는 자료로 환경, 행정, 수자원, 재해 등 다방면으로 이용되고 있다. 특히 수자원과 관련하여 식생의 증산과 토양의 증발을 통칭하는 증발산과 유출, 토양수분 등과 연관되어 있다. 광범위한 토지피복의 산정에는 경제성 및 주기성 등의 장점으로 인하여 인공위성 영상을 이용하는 기법이 적합하다. 위성영상분류법은 훈련지역의 선정 여부에 따라 감독분류와 무감독 분류로 나누어지며 각각의 알고리즘의 특성에 따라 더욱 세분화된다. 본 연구에서는 Landsat-TM (Thematic Mapper) 영상을 이용하여 감독 분류와 무감독 분류를 각각 적용하여 한강유역의 토지피복을 수역, 시가, 나지 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지 부분으로 대분류로 산정하고 비교하였다. 두 경우의 정확도는 각각 91.6%, 90.9%의 비슷한 정확도를 나타내었으며, 세부적으로 우리나라의 대부분의 면적에 분포하는 산림, 농지, 시가, 수역의 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 항목별로 정확도를 비교하였을 때 감독분류가 무감독분류에 비해 다소 정확한 것을 확인할 수 있었다. 추후 외부자료를 도입하면 비교적 낮은 정확도를 나타낸 초지, 습지, 나지의 정확도를 보완할 수 있을 것이다.
본 논문은 표면실장기판을 위한 자동 광학 검사 시스템에서 사용되는 알고리즘을 종류 별로 비교 분석한다. 비교된 부품 검사 알고리즘은 공간영역에서의 템플릿 매칭 방법을 사용한다. 각 방법에는 장단점이 있으며 주된 비교항목은 검사 속도와 검사 정확도에 대한 비교 분석을 한다. 비교 및 분석을 통해 부품검사 알고리즘의 속도 및 정확도 향상의 방향을 제시한다. 실험 결과를 제시하여 비교된 알고리즘의 성능을 검증한다.
심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron)으로 실험되지만 본 실험은 Decision Tree를 사용하여 정확도 향상을 추구하였다. 그리고 정확도 비교 분석을 위해 SVM과 MLP 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해 보았다. Decision Tree를 다른 분류기와 타 논문의 결과와 비교해 보니 정확도 부분에서는 Decision Tree가 가장 우수하였다.
평균조도 계산법 중에서 국내에서 주로 사용되는 3배광법과 ZCM의 정확도를 비교하고, 그 적용한계를 파악하였다. 비교방법은 전반확산형 조명기구와 직접식 조명기구에 대하여 3배광법과 ZCM에 의한 조명률을 계산하고, 이 값들을 이용하여 여러 상황하에서의 평균조도를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션으로 동일상황에서의 조도값을 구하고, 이 값과 3배광법과 ZCM의 조도값을 각각 비교하였다. MCS법의 정확도는 Moon위 해석적인 방법과 비교하여 입증하였다. 연구결과는 다음과 같다. 1. 방의 크기에 따른 평균조도 비교에서 전반확 형 조명기구와 직접식 조명기구의 경우 3배광법 보다 ZCM이 평균조도 오차가 적었다. 2. 광원의 수 변화에 따른 평균조도 비교에서 직접식 조명기구의 경우 3배광법은 광원의 수가 증가할수록 평균조도 오차가 감소하다가 다시 증가하였고 ZCM 은 점차적으로 감소하였다. 3. 실내면 반사율 변화에 따른 비교에서 직접식 조명기구의 경우 오차 범의가 3배광법에서 크고 ZCM에서 적게 나타냈다. 4. 방의 형태 변화에 따른 평균조도 비교에서 직접식 조명기구의 경우 방의 폭이 좁고 길이가 긴 공간에서 3배광법과 ZCM모두 오차가 크게 낱났다. 또 정방형에서 가까울수록 오차는 작아지면서 3배광법 보다 ZCM의 오차가 적었다. 그러므로 우리나라에서 혼용되고 있는 3배광법과 ZCM중에서 정확도가 높은 ZCM선택이 바람직하다.
미서부(美西部)의 광대한 Snake강(江) 범람평원은 홍수로 인하여 수로(水路) 및 식생형(植生型)의 빈번한 변화 및 침해를 받아왔다. 1985년과 1988년 기간 동안의 습지대 식생형의 변화를 탐지하기 위하여, 원격탐사의 변화탐지 기법(技法) 중 구분후(區分后) 비교(比較) 및 영상대차법(映像對差法) 등을 Landsat-5호 TM 디지탈 데이타를 이용하여 비교 고찰 하였다. 대차(對差)된 적외선대(外線帶) 영상들이 가시대(可視帶) 영상을보다 나은 정확도 지표(指標)를 보였으며, 역기법(閾技法)을 적용하여, 영상대차법에 의하여 변형된 영상들로부터 변화(變化)와 무변화(無變化)를 구분하였다. 또한, 여러 정확도 지표들 즉, 카파 일치계수(一致係數), 총정확도, 생산자 정확도, 이용자 정확도 및 평균정확도(생산자 및 이용자 정확도 등에 근거한) 등을 이용하여 최적역영역(最適閾領域)을 결정함에 있어서의 문제점들을 고찰하였다.
본 연구에서는 2000년 LANDSAT ETM+ 수도권 영상을 이용하여 도시지역 10개소, 식생지역 10개소를 선정해서 각각에 대해 표준화 주성분 분석을 적용하여 두 지역간의 고유벡터 매트릭스를 비교ㆍ분석해보았다. 도시 지역과 식생 지역각각에 대해 총 6개의 주성분이 생성되었으며 PC-2와 고유벡터 부호가 변한 밴드(band2, band7)를 RGB로 조합하여 수원지역을 대상으로 분류(Classification)한 결과의 정확도를 분광서명 분별 분석(Signature Separability Analysis)통해 얻은 밴드조합(band1, band3, band5) 영상의 분류결과와 비교해 보았다. 수원지역 2000년 IKONOS 영상의 다중분광 밴드(4×4m)와 전정색 밴드(1x1m)를 융합한 영상이 분류 정확도를 판단하는 기준으로 사용되었다. 비교결과 분류 전체 정확도는 각각 87.7%, 77.29% Khat 지수는 0.83, 0.68로 나타나 PC-2, 밴드2, 밴드7을 이용했을 때 분류 정확도를 높일 수 있다는 결과를 얻었다.
댐 제방 붕괴파는 갑작스러운 유량의 증가가 발생하여 불연속적인 흐름특성을 가지는 충격파(shock wave)가 전파되며, 갈수기 저수기에는 중소하천의 상류, 여울과 소에서의 흐름 또는 낙차공이나 보, 댐 여수로 등의 수공구조물에서 부분적인 사류 흐름이 발생된다. 이 때 흐름은 한계수위를 통과하게 되므로 기존 수치해법의 적용에 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 실제하천에 적용될 수 있는 1차원 HLL, Roe Riemann 근사해법들을 간단히 소개하고, 시간공간적으로 2차의 고정확도 기법으로 확장하는 방법에 대하여 소개하였다. 각 기법을 정확해가 존재하는 댐붕괴 및 마른하도 전파의 경우에 적용하여 각 기법의 적용성 및 정확성을 비교하였다. 그리고 기존 Lax-Friedrichs 기법과 Lax-Wendroff 기법의 적용결과를 비교하였다. 적용결과 Lax-Friedrichs 기법을 제외한 모든 기법이 정확해와 잘 일치하였으며 특히 HLL 기법을 2차 정확도로 확장한 WAF 기법이 가장 높은 정확도로 계산되었다. 그러나 비선형 생성항이 존재하는 실제하천에 있어서 MUSCL 기법을 이용한 2차 정확도 기법이 합리적일 것으로 판단된다.
최적분류점에 대한 대부분의 정확도 측도들은 두 종류의 누적분포함수와 확률밀도함수를 기반으로 정의하거나 또는 ROC 곡선과 AUC를 기반으로 정의하는 방법으로 구분하는데, Unal (2017)은 두 가지 방법을 혼합하여 누적분포함수와 AUC를 모두 고려하는 정확도 측도 Index of Union (IU) 통계량을 제안하였다. 본 연구에서는 IU 통계량을 포함한 열 개의 정확도 측도들을 여섯 종류의 범주로 구분하여 각 범주에 속하는 측도들을 비교하면서 IU의 장점을 연구한다. 다양한 정규혼합분포를 설정하여 각각의 측도들에 대응하는 최적분류점들을 구하고 각 분류점에 대응하는 제1종과 제2종 오류 그리고 두 종류의 오류합을 구해서 오류들의 크기를 비교하면서 분류정확도 측도들의 판별력을 비교하면서 IU의 성격과 특징을 탐색한다. 두 종류 분포들의 평균 차이가 증가할수록 IU 통계량의 제1종 오류와 오류합의 크기가 최고의 분류정확도를 갖는 제2범주의 정확도 측도의 오류에 수렴하는 것을 발견하였다. 그러므로 IU는 모형의 판별력을 평가하는 정확도 측도로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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