현재 환경영향평가가 이루어지고 있는 전체사업 가운데 도로사업을 통한 환경영향평가의 비율은 60%이상으로 다른 영향평가에 비해 상당한 부분이며, 또한 대기 중에 배출되는 총 오염물질 중에서 도로상의 차량에서 배출되는 오염물질이 최대로 70%까지 차지한다. 위와 같이 도로상에서 배출되는 오염물질의 영향을 파악하기위해서는 도로 주변에서의 현지측정을 통한 정량적 평가가 필요하나 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 소요되어 현실적으로 불가능하다. 그러므로 이에 대한 대안으로 대기확산모델을 이용하여 도로상의 오염물질의 영향을 예측한다. (중략)
평가자간 평가 일치도(measure of agreement)를 나타내는 모수 $\kappa$와 양성 반응 비율 $\mu$를 지닌 베타-이항 분포 모형은 심리학 분야에서 많이 다루어지는 모형이다. 이 모형에서 $\kappa$에 대한 추정은 $\mu$가 0에 가까운 값을 가질 때 우도함수를 이용한 전통적 추론 방법의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 Gibbs sampler를 이용한 Bayesian 분석 방법을 적용시켜 주변 사후 밀도 함수를 추정하였으며 이를 이용하여 Bayesian 추정값도 구하였다.
카메라를 이용하여 영상을 인식할 때 이진화의 과정을 거쳐 배경과 원하는 물체사이의 분리를 해주어야 한다. 하지만, 입력되어진 컬러 영상에서 집중 조명 혹은 주변 환경에 의해 영상이 그라데이션 되어질 경우 픽셀의 정확한 컬러를 인식하기 곤란해지며 이진화의 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는 이러한 집중 조명과 그라데이션의 영향을 받지 않고 이진화 수행을 가능토록 하는 새로운 방법을 제안한다. 영상의 픽셀은 RGB 채널간의 고유한 비율을 유지하고 있다. 조명의 영향을 받게 될 경우 하나의 색을 가진 픽셀은 조명의 밝기에 의해 픽셀값이 증가 혹은 감소하게 된다. 따라서, 컬러의 픽셀을 분석하여 해당하는 컬러의 표준 RGB값으로 변화하여 줄 경우 영상내의 픽셀의 컬러 분포는 한정된 범위로 좁혀져 히스토그램을 단순하게 표현 할 수 있으며 집중조명과 그라데이션의 영향을 받은 컬러 영상도 효율적으로 이진화를 할 수 있게 된다.
컴퓨터 및 주변기기의 성능이 발전함에 따라 영상처리에 대한 관심이 높아지고, 영상으로부터 원하는 정보를 얻기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구에서 움직임 추적, 특정 사물 추출, 동영상 검색 등으로 정보를 추출하는 과정은 높은 시스템 자원을 요구하기 때문에 멀티태스킹이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 시스템 자원의 사용을 최소화하는 제스쳐 인식시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 동적테이블 마스킹을 이용하여 노이즈를 제거하고, 가이드라인 인식 방법을 적용하여 손동작 제스쳐를 인식한다, 또한 안면 비율 분할 방법과 음영 측정 방법을 이용하여 눈과 입술의 제스쳐를 인식한다.
최근 증가하고 있는 자연재해 중 지진의 피해는 전체의 재해에서 차지하는 비중은 상대적으로 적지만, 빈도와 강도가 증가하고 있으며, 대응하기 위한 예측 체계가 거의 없다는 것이 어려운 점이다. 일본의 후쿠오카 지진 이후 내진설계 기준이 강화되고 있으나 실제지진발생시 최대가속도의 크기와 전파속도에 대한 이론적인 연구는 있었지만 국가적 차원의 자료 구축은 거의 없었다. 2005년 이후 소방방재청에서 지진대책사업단이 구성된 이후, 각 기관에 산재된 GIS 자료를 수집하여, 지진반응에 맞는 자료로 가공하고 프로그램으로 구현하게 되었다. anyguide 라는 지리정보도시 시스템과 Java 어플리케이션으로 구성된 프로그램을 통하여 과거의 지진자료와 측정지점에 대한 정보를 구축하였으며, 실제 지진발생 시에 지자체에서 대응할 수 있는 경보시스템을 동시에 구축하였다. 2007년 2월에 발생한 평창 주변의 지진발생시 시스템이 작동하여 3초내에 실제 shake map과 20초 이내에 hazard map이 작성되었으며, 실제 인명과 가옥 파괴 비율을 검증할 수 있었다. 2007년 말부터 2차 피해예측 추이 부분이 추가되어 보다 종합적인 대응시스템이 될 것으로 예상된다.
DLC(diamond-like carbon) 필름은 경도가 높고 마찰계수가 낮다는 장점을 가지고 있기 때문에 내마모성 코팅이나 윤활성 코팅에 대한 많은 응용이 이루어지고 있다. 그러나 DLC 필름은 수 GPa 정도의 높은 필름 자체의 큰 잔류 응력을 가지며, 마찰 계수가 주변환경에 매우 큰 영향을 받는다는 단점이 있다. 이러한 단점은 DLC 필름의 응용에 대한 저해 요인이 되며, 이 점을 보완하기 위하여 DLC 필름에 Si를 첨가한 연구들이 진행되고 있다. 본 실험에서는 r.f-PACVD 법을 이용하여 Si이 첨가된 DLC 필름의 바이어스 전압에 따른 특성변화를 연구하였다. 사용한 반응 가스는 벤젠(C6H6)과 희석된 (SiH4:H2=10:90)이며, 희석된 실랜과 벤젠의 첨가비율은 6:4 고정시키고, 음전압은 -150V에서 -750V까지, -150V씩 증가하여 바이어스 전압의 변화에 따른 필름의 특성을 분석하였다. 바이어스 전압을 증가시킴에 따라 수소의 함량은 48.8 at.%에서 20.3 at.%로, Si의 함량은 1.5 at.%에서 2.4 at.%로 증가하였다. 그리고 잔류응력은 0.5GPa에서 2.1GPa로 증가하였고, 경도의 경우 5GPa에서 21.5GPa로 증가하는 경향을 보였다. 이러한 경향은 필름내부의 3차원 상호결합과 이온의 충돌에너지의 영향임을 알 수 있었다.
지표면 위 에너지 수지, 즉 순 복사에너지가 어떤 비율로 지열, 현열, 잠열로 분할되는지를 이해하는 것은 매우 중요한 문제이지만, 에너지 분할과 주변 환경 변수 사이의 인과관계를 역학적으로 설명하는 것은 난제로 남아있다. 이 연구에서는 지표면 에너지 분할에서 어떠한 조건에서라도 보편적으로 발견되는 특성을 찾아서 다양한 식생 조건에서 관측된 복사에너지 및 열 플럭스 관측소의 자료를 토대로 각 에너지 항의 시간 변동성을 분석했다. 시계열 분석을 위해 공분산 기법을 통해 관측한 현열 및 잠열 자료를 제공하는 Fluxnet 자료를 사용했으며, International Geosphere-Biosphere Programme (IGBP) 구분법에 따라 낙엽수림, 상록수림, 농지 및 사바나에 위치한 관측소의 자료를 비교 분석했다. 모든 관측소에서 에너지 수지에서 현열과 잠열의 합이 전체 순 복사에너지에서 차지하는 비중은 시간에 따라 큰 변화를 보이지 않는다는 특성을 발견했다. 하지만, 현열 또는 잠열이 차지하는 비중은 큰 계절성을 보여주고 있었다. 이를 종합하면 현열과 잠열이 상호보완적으로 발생한다는 것을 의미한다. 한편 시간에 따른 두 열 플럭스의 움직임은 해당 관측소 근처에서 서식하는 식생 특성과 깊게 관련됐음을 확인했다.
과학 기술과 의학 기술의 발달로 전 세계적인 고령화 인구 비율도 해마다 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 고령화 인구 증가 현상에 대한 대책 방안의 하나로 U-HealthCare 시스템에 구글맵(Google Map) 3D 기반의 실시간 위치 추적기법을 적용 시켜 노약자들이 이동하는 중간에 실시간 위치 추적을 실시하여 추후 발생 할 수 있는 위험 사태에 대비하고자 한다. 제안 방식은 구글 맵 3D 서비스 방식이기에 2D 서비스나 문자 서비스 방식보다 시각적으로 건물의 생김새나 주변의 건물에 대한 정확한 파악이 가능하여 노약자들의 위치 정보에 대한 신속한 대체가 가능하다.
유모차 사고는 추락/넘어짐/미끄러움으로 인해 발생하는 사고가 가장 큰 비율을 차지한다. 또한 보행이 불편한 고령자가 유모차 또는 보행기를 보조기구로 사용할 때에도 유모차와 유사한 사고 발생 확률이 높다. 기존의 유모차, 전동 휠체어, 보행기 등 출시 제품들은 넘어짐과 관련된 사고예방 기능은 구현되지 않았으므로 사고를 예방하기 힘들다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 기울기에 따라 보행 중 안전을 보조하고, 속도에 따른 넘어짐 관련 사고를 예측하여 보호자 및 주변 사람들에게 위험을 알리는 사고예방을 위한 보행보조시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템을 통해 유아 및 고령자가 이용하는 보행보조기를 더욱 안전하게 사용하여 2차 사고를 예방할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
효과적이고 정확한 물체인식은 컴퓨터 비전 연구 분야에 있어 매우 중요한 부분이다. 조명, 카메라 회전등의 외부환경의 변화에 의해 서로 다르게 획득되는 영상에 대해서도 강인하도록 동일한 특징점을 추출하고 매칭할 수 있는 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 매칭이 많이 사용되어 왔다. 그러나 기존의 SIFT기술자는 특징점 주변의 그레이만을 이용하여 기술하기 때문에 물체의 그레이정보가 유사하며 색상이 다르더라도 그레이정보만 유사할 경우에도 매칭되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 기본영역가 확장영역의 색상 히스토그램에 기반 한 기술자를 추가하여 오매칭에 대한 인식 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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