본 논문에서는 국내 중심항만인 부산항, 광양항, 인천항을 중심으로 각 항만간의 물동량 영향 관계를 분석한다. 그리고 이를 바탕으로 현재의 국내항만간의 무분별한 투자와 경쟁으로 인한 비효율적 항만개발 및 운영에 대한 정부차원의 정책적 시사점을 제공하고자 한다. 각 항만 물동량간의 관계를 파악하기 위하여 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 인과관계를 분석하였다. 그리고 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 분석함으로써 항만간의 동태적 관계도 분석하였다. 분석결과 부산항 물동량은 상대 항만인 광양항 물동량과 인천항 물동량의 변화 충격에 대하여 상대적으로 효과가 적고 효과의 지속성도 크지 않다. 광양항 물동량은 상대적으로 부산항물동량 충격에 의한 효과가 인천항 물동량 충격 효과 보다 더 심하고 오래 지속되었다. 인천항 물동량은 광양항 물동량 충격에 의한 효과가 크다. 예측오차의 분산분해 결과 부산항물동량은 부산항 자신의 오차항에 의해서 설명되는 부분이 상대적으로 크며 초기에는 광양항 물동량에 의하여 설명되는 부분이 상대적으로 크지만 점차 인천항 물동량에 의하여 설명되는 부분이 크다. 광양향 물동량은 부산항 물동량에 의해서 설명되는 부분이 인천항 물동량에 의해서 설명되는 부분 보다는 크다. 하지만 시간의 경과와 함께 인천항 물동량에 의한 기여도가 점차 증가했다. 인천항 물동량은 다른 항만 물동량에 의해서 설명되는 부분이 세 항만 중 가장 크다. 특히 광양항 물동량이 부산항 물동량이 기여하는 부분보다 더 큰 것으로 나타났다. 이상의 분석 결과를 바탕으로 다음과 같은 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 정부는 국내 다른 항만의 물동량의 변화에 크게 영향을 받지 않은 부산항에 대해서는 해외 경쟁 항만과의 경쟁에서 경쟁력을 가질 수 있도록 항만정책을 집중해야 한다. 그리고 광양항과 인천항에 대해서는 독자적인 항만물동량 창출이 가능한 모형을 구축하도록 정책적으로 유도해야 할 것이다.
현재 많은 칼라 장치는 다양한 방법으로 영상을 재현한다. 그러나 장치마다 재현된 색은 장치 사이의 색역차로 인해 원래의 색과 많은 차이로 보인다. 본 논문에서는 서로 다른 장치에서 동일한 색을 재현할 때 발생하는 색의 오차를 줄이기 위해 영상 의존 색역 사상 방벙을 제안하였다. 이 방법은 색역 사상시 휘도값 변화에 의해 일어나는 휘도값 변화를 보상하면서 채도값을 클리핑한다. 색역 사상시 중심점인 앵커점을 기존의 방법보다 낮게 설정함으로써 원 영상과 재현된 영상 사이에서의 색 오차를 줄였다. 또, 사상된 영상을 색대비를 높이기 위해 프린터 색역을 밝은 영역과 어두운 영역으로 나누어 다른 사상 방법을 사용하였다. 결과적으로 모니터에 나타난 영상의 색과 비슷하고 대비가 높은 영상을 프린터로 재현할 수 있었다.
본 연구의 목적은 드론을 활용하여 철근콘크리트 말뚝기초의 시공 오차를 분석하는 모델을 제시하는 것이다. 이에 따라 먼저, 드론을 활용하여 건설 현장에 대한 항공이미지를 획득하고 이를 기반으로 정사모자이크 이미지를 생성하고 다음으로 허프 변환 원형 검출 방법을 활용하여 정사모자이크 이미지에서 원형 형태의 말뚝기초를 자동으로 인식하도록 하였다. 마지막으로, 중첩된 정사 모자이크 이미지와 구조 도면 상의 철근콘크리트 말뚝기초의 중심점을 기준으로 연단거리를 계산하고, 수평 위치변동 15cm를 기준으로 철근콘크리트 말뚝기초의 시공 오차를 분석한다. 또한, 제시된 모델의 활요성을 검증하기 위하여 토공 및 지정공사가 진행 중인 교육시설물 1개소를 선정하여 적용한 결과, 시공된 말뚝기초 전부를 자동으로 인식하였고 오차범위를 초과한 말뚝기초의 개수를 도출하였다.
본 연구에서는 광주에 위치한 삼각점을 중심으로 전라남도 4점과 전라북도 5점을 연결하는 평균 기선길이 75km로 GPS관측망을 구성하고 각 측점에서 관측한 데이터를 방송궤도력과 정밀궤도력으로 각각 기선 해석을 실시하여 기선거리별 동계학적 해석 결과인 분산비, 기준분산, 평균제곱근 오차 등을 산정 한 후 진라 남,북도에 이르는 GPS관측망의 각 기선에 대해 신뢰도를 상호 비교 분석한 결과 정밀궤도력에 의한 기선해석이 방송궤도력에 의한 기선해석 보다 전반적으로 신뢰도가 양호하게 나타났고, 특히 정밀궤도력을 이용한 기선해석은 기준 공분산 값이 모두 1 미만으로 나타나, 측점간의 거리가 길어지고, 지역적 변환계수와 지구중심절대좌표를 선정함에 있어 정밀궤도력을 이용할 때가 기선해석의 신뢰도가 향상됨을 알 수 있었다.
한반도의 정밀관측을 목적으로 개발된 KOMPSAT-2위성의 영상을 활용하기 위해서는 촬영 시 발생하는 기하학적 왜곡의 보정이 필요하다. 본 연구에서는 지상기준점(Ground Control Point: GCP) 선택의 세 가지 특성을 각각 적용하여 기하보정을 하였다. 보정 영상의 정확도 검정을 위하여 수치지도(digital map)를 이용한 평균제곱근오차(Root Mean Square Error: RMSE)와 육안검사를 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상의 중앙은 선형 교차점을 선택한 방법이 가장 정확하였고, 가장자리는 건물의 모서리 또는 건물의 중심을 선택한 방법이 우수하였다.
기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 기동하는 표적을 추적하기 위한 표적의 운동 모델링 방법에 대해서 다룬다. 실제 표적의 운동은 진행방향으로의 가속과 이와는 독립적인 방향 전환으로 이루어진다는 점에 착안하여 표적의 진행방향에 따라 동작 잡음의 분산 행렬이 변화하는 표적 중심 모델을 제안하고, 이를 IMMPDAF(Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association Filter)에 적용하였다. 모의실험을 통해 기존의 모델을 사용한 IMMPDAF와 비교하였으며, 그 결과 기동 구간의 오차가 30% 정도 줄어들며 추적 실패율도 낮아짐을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 두 타원체 사이의 중심 간 방향으로의 최단 근접 거리를 구하는 실용적인 방법을 제안한다. 이는 타원체로 근사한 강체 및 변형체의 물리기반 동적 시뮬레이션에서 타원체 사이의 충돌을 처리 하는 핵심 기술이다. 본 논문에서는 외부에서 접하는 두 타원체의 중심 간 거리와 접촉점 및 접촉방향에 관한 조건식을 세우고 고정점 반복법 및 Aitken의 델타 자승 절차를 이용하여 최단 근접 거리를 구하는 방법을 개발한다. 또한 실제 오차에 따른 종료 조건을 도입함으로써 게임 등의 실시간 응용에서 최단 근접 거리를 더욱 빠르게 구할 수 있게 한다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법의 효율성 및 실용성을 보인다.
이 연구는 별 관측을 통해 점 퍼짐 함수(PSF)를 측정하고 나이퀴스트 주파수에서 변조 전달 함수(MTF)을 계산하여 주파수 영역에서 저궤도 광학 위성의 영상품질 평가방법을 도출하였다. 가상 별 영상을 생성하고 IRAF로 2차원의 점 퍼짐 함수를 얻었고 MATLAB으로 점 퍼짐 함수를 2차원 푸리에 변환하여 변조 전달함수를 계산하였다. 공간 영역에서는 점 퍼짐 함수의 모양을 통해서도 영상품질을 검증할 수 있다. Along/Across-Track의 모양이 일치하고 중심에서 좌우대칭이며 델타함수에 가까울수록 좋은 품질의 영상을 의미한다. Along/Across-Track의 점 퍼짐 함수 모양차이는 Line Rate나 Time Delay and Integration(TDI)의 오차에서 기인한다. 별을 점광원으로 본다면 점 퍼짐 함수를 정의하기 쉽고 Along/Across 방향을 동시에 측정 가능하다는 장점이 있다. 궤도상에서 별을 관측하는 것은 지상을 관측하는 것보다 대기 환경의 효과가 크지 않기 때문에 영상 품질 평가에 유리하다. Yaw Steering이나 Nadir Pointing과 같은 자세제어의 효과를 배제할 수 있으므로 자세제어의 효과가 상당 부분 제거된 영상품질을 분석할 수 있다. 지상관측시간이나 배터리 충전시간이 아닌 지구 본영에서 별을 관측하므로 임무에 방해받지 않는다. 지상관측과 같은 효과를 내고 TDI를 사용하는 환경을 구현하기위해 Line Rate를 고려한 자세 기동 방법에 대해 연구하였다. 큰 각도의 자세 기동이 예상되어 쿼터니안을 이용하여 Inertial Pointing하도록 자세 제어하였고, 자세 Slew Rate 구속조건 하에서 제어가 필요하다.
스테레오 비전 시스템을 이용하여 이동 물체의 거리와 속도를 측정하기 위한 방법을 제안하였다. 이동 물체의 거리와 속도 측정에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나는 물체 추적의 정확성이다. 따라서 빠르게 움직이는 물체 추적을 위해 배경 영상 기법을 이용하였고, 물체의 그림자와 잡음을 제거하기 위해 지역 Opening 연산을 이용하였다. 적응형 임계치를 적용하여 자기 변화에 상관없이 이동 물체의 추출 효율을 높이도록 하였다. 좌, 우 중심점 위치를 보정하여 더 정확한 물체의 속도와 거리를 측정할 수 있도록 하였다. 배경 영상 기법과 지역 Opening 연산을 사용하여 계산 과정을 줄임으로써 이동 물체의 거리와 속도의 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험 결과, 배경 영상 기법은 다른 알고리즘과는 달리 빠르게 움직이는 물체를 추적할 수 있음을 보여준다. 적응형 임계치를 적용하여 후보 영역을 줄임으로써 목표물 추출 효율이 개선되었다. 양안 시차를 이용하여 목표물의 중심점을 보정함으로써 거리와 속도 측정 오차가 감소하였다. 스테레오 카메라에서부터 이동 물체까지의 거리 측정 오차율은 2.68%, 이동 물체의 속도 측정 오차율은 3.32%로 본 시스템의 향상된 효율성을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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