최근 가상 현실(Virtual Reality), 파노라마(Panorama) 영상 등에 관한 관심과 수요가 증가함에 따라 고해상도 영상을 얻기 위한 영상 스티칭(Image Stitching)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 영상 스티칭은 다수의 영상을 하나의 영상으로 합성해 카메라의 좁은 시야각 문제를 해결함으로써 사용자에게 몰입감과 현장감을 제공할 수 있는 기술이다. 영상 스티칭에 있어 특징점 추출 및 매칭 과정의 정확도는 스티칭 영상의 품질을 결정짓는 핵심적인 요소이지만, 기존의 특징점 추출 및 매칭 방법은 밝기가 어둡고 선명도가 낮은 영상의 스티칭에서 정확도가 저하될 수 있고 생성된 스티칭 영상의 품질 또한 저하될 수 있다는 제한 사항이 있다. 이에 본 논문에서는 앞선 제한적 영상에 대하여 특징점 추출 및 매칭의 정확도를 높여 스티칭 영상의 품질을 높이기 위하여 SuperPoint와 SuperGLUE를 활용한 입력 영상의 밝기 적응형 영상 스티칭 방법을 제안하고자 한다.
부신피질기능항진증(HAC)과 갑상선기능저하증은 개에 있어 가장 일반적인 호르몬 질환이라고 할수있다. 정확한 진단을하고 가장 알맞은 검사 방법을 선택하기 위해서는 각 진단방법과 그에 대한 한계점을 명확히 알아야 할 것이다. 다음은 임상 증상에 따라 단계적으로 적용할수있는 호르몬 진단법에 대한 소개로써 복잡한 호르몬 질환에 대한 이해에 도움이 될 것으로 생각된다.
신호원으로부터 발생하는 전파를 이격된 다중센서에서 수신하여 신호원의 위치를 추정하는 시스템에서는 신호원의 위치와 센서들의 위치에 따라 위치추정 정확도가 저하되는 현상이 나타난다. 이러한 현상을 GDOP 효과라 하며, 이러한 효과를 최소화하여 위치탐지정확도 성능을 향상시키기 위한 방법에 대해 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이격 배치된 센서들의 방위(AOA; Angle of Arrival) 정보를 이용하여 GDOP 효과의 발생 가능성을 추정하고, 위치 추정에서 오차 요인이 되는 센서를 제거하여 GDOP 효과로 인한 성능 저하를 최소화하는 방법에 관한 연구 결과를 서술하겠다.
신경 회로망에서 연상 메모리(Associative Memory)는 주어진 자료에 대해 정보를 저장하고 복원하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 학습된 영상의 정확한 분류와 왜곡된 영상의 복원 및 분류를 위해 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하였다. 기존의 퍼지 연상 메모리는 학습 데이터와 학습 원본과 같은 입력에 대해 우수한 복원 성능을 보이나 학습 데이터의 수가 증가할수록 그리고 왜곡된 입력에 대해 정확히 출력할 수 없고 복원 성능도 저하된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하여 왜곡된 입력에 대해서도 원본 학습 데이터를 정확히 출력하고 복원하는 개선된 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 제안하였다.
일반적으로 도심지역의 지형공간정보 취득은 대축척 항공사진영상을 이용하여 수치사진측량방법에 의해 수치 표고모형(DEM) 및 정사투영영상을 제작함으로써 수행되어지고 있다. 그러나 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 지형공간정보를 취득할 때 가장 큰 문제점으로는 자동으로 추출되는 DEM의 정확도가 크게 저하되어 정사투영영상 및 수치지도의 정확도 역시 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 수치사진측량방법을 이용하여 도심지역의 DEM 정확도 향상방안에 대하여 연구함으로써 보다 정확한 도심지역의 지형공간정보 추출에 기여하는데 목적이 있다. 본 논문의 수행결과, 지형분류를 통하여 DEM을 각 지형별로 제작함으로써 일반적으로 사용하는 자동추출된 DEM에 비하여 DEM의 정확도를 크게 향상시켰으며 또한, 경계선추출방법을 적용함으로써 3차원 수치지도의 제작 가능성을 확인할 수 있었다.
기존의 태화강 유역 홍수예보는 수문학적 홍수예측모형을 이용하여 수행되어왔다. 본 연구에서는 보와 같은 하천 횡단구조물과 지류 및 하류단 조위의 배수영향을 고려하지 못하는 등 기존 수문모형의 단점을 보완하고자 태화강 유역에 대한 1차원 수리학적 홍수예측모형을 신규 구축하였다. 대상 지역인 태화강 유역은 울산광역시 울주군 언양읍 언양천 합류지점부터 울산광역시 삼호교까지의 지방하천 구간과 삼호교부터 태화강 하구까지의 국가하천 구간으로 구분하여 관리되다가, 최근 지방하천의 정비가 미흡하고 기후변화에 따른 침수피해가 증가되어 국가재정 투자로 정비를 시행하고자 2020년부터 전구간이 국가하천으로 승격되었다. 수리학적 홍수예측모형 구축 대상구간은 울산시(사연교) 수위관측소부터 태화강 하구까지 20.913km 구간에 105개 단면으로 구성하였다. 그리고 구축된 모형을 2012년 태풍 산바, 2019년 태풍 미탁 사상으로 보정 후 2020년 장마 사상으로 검증을 실시하였다. 신규 구축한 태화강 수리학적 홍수예측모형을 통해 모의한 결과 2009년 지방하천 구간, 2013년 국가하천 구간의 하천기본계획 횡단면 자료를 이용함으로써 2012년 사상은 실제 수위를 정확히 모의했지만, 최근 사상은 정확도가 저하되는 것으로 나타났다. 정확도 저하의 원인을 파악하기 위해 하천기본계획, 수문조사 연보 등을 통해 관측소의 이설 및 수위-유량관계곡선의 변동사항 등을 조사하였고, 하상퇴적으로 인한 지형변화가 발생한 것으로 추측하였다. 본 연구에서는 현재 재수립중인 하천기본계획의 측량자료가 생산되기 전에 기수립된 계획의 단면 자료를 이용하여 홍수예보 업무가 가능하도록 하고자 지형변화를 조도계수를 통해 간접적으로 반영하였다. 본 연구의 성과를 이용하여 태화강 유역의 홍수예보 정확도 향상과 태화강 국가정원과 같은 이용객이 많은 친수지구에 대한 홍수정보를 제공할 수 있을 것이다.
인공위성 반작용휠의 속도측정은 크게 펄스 개수 측정 방법과 펄스 간 시간 측정 방법으로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 반작용휠의 타코 펄스에 불균일성이 존재할 때 두 가지 방법들에 대한 오차 분석이 이루어졌다. 펄스 간 시간 측정 방법은 고속에서는 시간 측정에 사용되는 고주파 클럭에, 저속에서는 시간 측정에 사용되는 펄스 개수에 크게 영향을 받지만 이 값들을 잘 선택함으로써 분해능 및 정밀도가 펄스개수 측정 방법보다 항상 더 좋도록 설계할 수 있다. 그러나 반작용휠의 타코 펄스 간격에 불균일성이 존재할 때에는 측정 정확도가 저하된다. 본 연구에서 저하되는 측정 정확도를 정량적으로 분석하였으며 그 결과 시간 측정에 사용되는 펄스 개수를 늘림으로써 저하 되는 성능을 향상시킬 수 있음을 해석적으로 검증하였다.
다성 음악 신호의 주요 멜로디 검출 기술은 프레임 단위로 다중 피치를 검색하고 멜로디 피치를 선택하여 최종 멜로디를 검출한다. 그러나 다중 피치 검색의 한계와 피치 검색에서의 더블링(doubling)과 하빙(halving) 등으로 인하여 멜로디 피치 검출의 정확도가 저하되는 문제점을 가진다. 따라서 다성 음악의 주요 멜로디 검출 과정은 프레임 사이의 멜로디 피치를 분석하여 추가적으로 멜로디 피치를 보정하는 과정이 필요하다. 본 고에서는 다성 음악 신호에서 프레임 단위로 검출된 멜로디 피치를 보정하여 주요 멜로디 검출의 정확도를 추가로 향상시키는 기술들을 소개한다. 다양한 기술들을 접근 방식에 따라 분류하여 설명하고, 대표적인 기술의 검출 정확도 향상 성능을 간단히 정리한다.
한국어 정보검색에서 복합명사와 명사구로 발생하는 색인어와 질의어간의 구문적 용어 불일치는 많은 문제를 일으켜왔다. 본 논문에서는 복합명사 분해와 명사구 정규화를 함께 수행하여 유사도 측정값을 적당히 유지함으로써 재현율을 저하시키지 않고서 정확률을 향상시킬 수 있는 구문적 용어불일치 완화방안을 제시하고자 한다 색인모듈에서는 통계정보를 이용하여 복합명사를 분해하고, 의존관계를 이용하여 명사구를 정규화한다. 분해되고 정규화된 키워드에 경계정보 '/'가 할당되고, 가중치가 계산된다. 검색모듈에서는 경계정보를 이용하여 부분일치를 고려하는 유사도 계산을 수행한다. KTSET 2.0으로 실험한 결과, 제안한 방법은 구문적 용어불일치를 완화할 수 있으며, 재현율을 저하시키지 않고서 정확률을 향상시킬 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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