본 연구에서는 입력 얼굴 영상에서 눈의 윤곽선과 눈동자 영역을 추출하여 시선을 추정하는 시스템을 설계 및 구현한다. 눈 윤곽선과 눈동자 영역을 효율적으로 추출하기 위하여 먼저 입력 영상으로부터 얼굴 영역을 추출한다. 얼굴 영역 추출을 위하여 아시아인 얼굴 영상 셋을 확보하여 아시아인 피부색에 대한 YCbCr 범위를 사전에 정의하였고, 정의된 피부색 범위값에 따라 피부영역을 검출한다. 최대크기 피부 영역을 얼굴후보 영역으로 지정하고 검출된 얼굴 후보영역에 대한 상위 50%의 관심 영역 내에서 눈윤곽선과 색상 특성 분석을 이용한 눈 영역 검출 알고리즘을 수행하여 기존의 Haar-like feature 특성기반 눈 영역 검출방법에 비해 타이트한 눈 영역을 검출한다. 눈의 윤곽선을 포함하는 관심영역 전체를 기준으로 눈 영역을 3등분하고, 추출된 눈동자의 위치가 3등분된 영역에서 어느 영역에 중점적으로 위치하고 있는지를 분석하여 좌, 우, 정면 시선 방향을 추정한다. 본 연구에서는 20명의 실험자에 대한 5,616 장의 테스트 영상을 이용한 시선방향 추정 실험에서 약 91%의 정확도를 획득한다.
움직임 추정은 비디오신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문은 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 움직임 벡터의 시간적, 공간적 유사성을 이용하였다. 벡터를 검색하기 이전에 움직임 벡터의 검색 범위를 크게 9개의 영역으로 나눈 후, 이전 프레임에서 동일한 위치, 현재 프레임의 현재 매크로블록의 상위, 상우와 좌측의 매크로블록에서의 움직임 벡터까지 총 4개의 움직임 벡터를 이용하여 9개의 영역 중 한 영역을 제 1 후보, 그를 둘러싼 영역을 제 2 후보라 정하고 극소점들(Local Minima)을 피하였다. 모의실험을 통한 결과 NDS(New Diamond Search) 알고리즘에 비하여 매크로블록 당 평균 탐색 포인트 수가 5.79 포인트 감소하고, MSE는 최대 104.23 감소한 것을 확인할 수 있었다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.201-204
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2001
디지털 카메라를 이용하여 인체의 영상을 촬영하여 3D 인체를 계측하는 영상 계측 방법을 제안한다. 영상 계측을 위해 인체 촬영 환경을 설정하고, 정면, 측면, 후면의 인체 2D 영상을 촬영하여 사영투영을 고려하여 3D 인체를 추정하는 알고리즘을 개발한다. 인체 계측의 항목 중 40항목에 대해 직접 계측, 영상 계측, 3D 계측을 3인이 교대로 시행한 결과를 비교하고 있다. 계측자별, 계측 방법별로 비교할 때, 영상 계측은 최대오차 0.44cm로 3D 계측(허용오차 0.5cm)와 유사하여, 직접 계측에 비해 우수한 성능을 나타내고 있다. 이것은 영상 계측에서 사영투영을 이용하여 인체의 3D위치를 추정하여 계측 결과를 보정하고 있기 때문이다. 또한, 계측치 이외에 계측 장비, 비용, 기동성, 인력 부담등 여러 가지면 에서도 영상 계측은 장점을 고루 갖춘 방법으로 인체 계측에 사용할 수 있는 새로운 방법으로 기대된다.
Internet of Things (IoT)의 성능 발전 및 보급으로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있으며, 요구되는 서비스의 목적에 맞게 다양한 거리 추정 기법들이 연구되고 있다. 기존 거리 추정 기법은 태그와 앵커가 직접 신호를 교환하여 거리를 추정하기 때문에 대규모 IoT 환경에서 통신 자원을 효율적으로 사용하지 못하다는 한계점을 갖는다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 능동적-수동적 거리 추정 기법들이 제안되었으나, 클록 드리프트 오차에 대한 이론적인 수렴성 보장과 거리 추정 기법의 특징에 대한 분석이 부족하여 정밀한 측위 결과를 도출하기 어려울 수 있다. 본 논문에서는 대규모 IoT 환경에서 정밀 측위를 위해 클록 드리프트 오차를 반영한 개선된 능동적-수동적 거리 추정 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 개선된 능동적-수동적 거리 추정 기법은 기존 능동적-수동적 거리 추정 기법 대비 최대 94.4%, 14.4% 거리 추정 성능을 개선할 수 있음을 확인했다.
출산기술연구소 대관령지소에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 한우 암소의 개체별 성장곡선 모수를 추정하고 개체별로 추정된 모수를 이용하여 한우 암소의 정확한 성장형태를 추정하기 위해 실시하였다. Gompertz 모형으로 추정한 개체별 성장 곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 383.42${\pm}$97.29kg, 2.374${\pm}$0.340 및 0.0037${\pm}$0.0012였으며, 개체별 변곡점의 평균은 255.63${\pm}$109.09일, 변곡점에서 체중의 평균은 141.05${\pm}$35.79kg, 변곡점에서의 일당증체량의 평균은 0.500${\pm}$0.123 kg이었고, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 25.3, 14.3 및 32.4%이었다. von Bertalanffy 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 410.47${\pm}$117.98kg, 0.575${\pm}$0.057 및 0.003${\pm}$0.001이었고, 개체별 변곡점의 평균은 211.02${\pm}$105.53일, 변곡점에서 체중의 평균은 121.62${\pm}$34.94kg, 최대 증체율의 평균은 0.504${\pm}$0.124kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 28.7, 9.9 및 33.3%로 추정되었다. Logistic 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 347.64${\pm}$97.29kg, 6.73${\pm}$0.34 및 0.006${\pm}$0.0018이었고, 개체별 변곡점의 평균은 324.47${\pm}$3.87일, 변곡점에서 체중의 평균은 173.82${\pm}$1.13kg, 최대 증체율의 평균은 0.508${\pm}$0.003kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 27.9, 5.0 및 30.0%이었다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 추정된 생시체중의 평균치들은 각각 36.40${\pm}$0.33, 31.59${\pm}$0.34 및 49.09${\pm}$0.88kg으로 추정되어 실제체중 23.73${\pm}$0.10kg 보다 컸으며 36개월 체중의 경우 세 모형이 각각 349.73${\pm}$2.01, 356.41${\pm}$2.07 및 336.18${\pm}$1.91kg으로 실제체중 363.67${\pm}$2.08kg보다 작았다. 그러나 세 모형으로 추정된 변곡점이 한우 암소의 실질적인 변곡점인지에 대해서는 좀더 검토가 필요한 부분인데, 최(2001)는 한우 암소의 경우 3개월령에서 4개월령 사이의 일당증체량이 0.590으로서 이 시기에 최대의 성장이 이루어지며 3개월령 체중과 4개월령 체중은 각각 79.31 및 98.91kg이라고 보고하고 있으며, 본 연구에서 Table 4에 제시된 결과를 봐도 3개월령과 6개월령 사이 90일 동안에 50.89kg의 증체가 이루어져 일당증체량으로 환산하면 약 0.56kg이 되어 다른 어느 시기보다도 가장 증체속도가 빠른 시기인 것으로 나타났다. 변곡점이 일당증체량이 최대인 시점으로 해석한다면 각 모형에서 고정되어 있는 변곡점의 위치들인 성숙체중의 38.6%(Gompertz 모형), 29.6% (von Bertalanffy 모형) 및 50%(Logistic 모형)는 한우 암소의 실질적인 변곡점보다 늦는 것으로 판단할 수 있는데, 실제로 세 모형 중 변곡점의 위치가 제일 빠른 von Bertalanffy 모형의 적합도가 제일 좋은 것도 이러한 이유 때문일 수 있다. 따라서 한우 암소의 정확한 성장특성을 파악하기 위해서는 변곡점의 위치가 고정되어 있지 않은 기존의 모형들을 이용하는 방안과 아울러 본 연구에 이용된 모형들을 변형시켜 활용하는 방안에 대한 연구가 필요한 것으로 판단된다.
2019년 10월 2일 ~ 3일 한반도에 상륙한 태풍 미탁으로 인해 사망 12명, 실종 3명, 부상 11명의 인명피해가 발생하였으며, 피해의 주된 원인은 토석류를 동반한 산사태로 나타났다. 특히 10월 10일 1차 특별재난지역으로 선포된 삼척시 원덕읍 갈남리 일대에는 산사태 발생 추정시간(10.2일 23:00)의 최대 시우량 110.5mm, 피해발생 양일 누적강우량(10.2.~10.3.) 417mm를 기록하였고 태풍과 집중호우에 따른 토석류가 갈남리 일대 유역에서 동시다발적으로 발생하여 하류부에 위치한 인근 지역에 관내 639세대, 1,167명의 이재민과 1,896백만원의 피해액이 발생하였다. 본 연구에서는 피해가 발생한 삼척시 갈남리 일대를 중심으로 경계조건 및 지형자료를 구축하기 위해 현장조사를 통하여 토석류의 시작지점, 계류의 폭 등 피해 발생 지점에 대한 조사를 실시하였다. 그리고 RAMMS 모델링을 이용하여 토석류의 유동특성인 유동심 및 유속을 분석하여 비교적 높은 유동심·유속이 확인되는 위치에 토석류 저감시설을 구축하였다. 이를 바탕으로 저감시설의 설치 위치에 변화를 주어 토석류의 확산면적, 이동거리 등 저감 된 유출량을 평가함으로 저감시설의 최적 위치 선정을 제시한다.
연최대수문량의 도시적 분석에 주로 이용되어 온 확률도시위치는 표본자료와 적정 확률분포형의 적합도를 표시하여 초과확률을 산정할 수 있도록 하며, 일부 적합도 검정에도 사용되기도 한다. 확률도시위치를 결정하는 도시위치공식은 오래 전부터 꾸준히 연구되어 왔는데, 특히 빈도해석에 널리 사용되는 GEV 분포에 대한 연구는 다른 분포형보다 더욱 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 GEV 분포에 적합한 도시위치공식을 추정하고자 GEV 분포의 순서통계량의 평균 개념을 이용하여 이론적 축소변량을 유도하였다. 또한 다양한 표본크기와 형상 매개변수와 연관이 있는 왜곡도 계수를 고려한 다양한 형태의 도시위치공식을 적용하고, 유전자 알고리즘을 적용하여 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 유도된 도시위치공식의 정확성을 알아보기 위해 이론적 축소변량과 금회 유도된 도시위치공식을 포함한 다양한 도시위치공식에 의해 계산되는 축소변량 사이의 오차를 비교하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 도시위치공식은 GEV 분포의 형상 매개변수가 -0.25~0.10의 범위를 가질 때 이론적 축소변량과 가장 작은 오차를 보이는 것으로 나타났다.
작물 모형의 품종모수를 추정하기 위한 기상자료는 일반적으로 생육 관측 자료가 수집된 시험지의 인근에 위치한 종관기상 관측자료가 사용되어왔으나, 지형적인 원인이나 시험지와 기상관측소 사이의 거리로 인해 실제 시험지의 기상과 차이가 발생할 수 있다. 반면, 비교적 높은 밀도로 분포하는 방재기상 관측자료를 활용할 경우 이러한 문제점을 보완할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 종관기상 관측자료와 방재기상 관측자료를 각각 사용하여 출수기에 영향을 미치는 DSSAT 모형의 모수들을 추정하고, 추정된 모수들의 신뢰도를 비교하고자 하였다. 모수 추정을 위해 사용한 재배관리 및 생육 관측값은 지역장려품종 선발시험과 작황시험으로부터 수집하였다. 모수 추정은 Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) 방법을 사용하였으며, 불확실성을 고려하여 100번의 반복 추정을 통해 100개의 모수 집합을 생성하였다. 모수 추정에 소요되는 시간을 단축하기 위해 도커 컨테이너를 기반으로 병렬적으로 GLUE를 구동하였다. 추정된 모수들을 사용하여 모의된 출수기의 평균은, 방재기상자료를 사용하였을 때 최대 4일로, 종관기상자료를 사용하였을 때 최대 오차가 7일이었던 것에 비하여 크게 개선되었다. 그러나, 방재기상자료의 원활한 활용을 위해서는 해당 자료에 대한 접근성이 향상되어야 할 것으로 예상되었다.
우리나라의 지점들은 강우자료 관측기간이 다른 나라에 비해 상대적으로 짧고 50년이 넘는 지점이 적기 때문에 지점빈도해석에 의한 확률강우량 추정시 불확실성을 내포하는 문제점을 갖고 있다. 또한, 긴 재현기간에 대한 확률강우량 추정시 더 큰 불확실성이 내포되는데 이러한 이유로 짧은 강우 관측기간의 문제를 보완하고자 지역빈도해석 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 전국의 838개소 지점자료로부터 지속기간별 연 최대 강우자료를 추출하였으며, FORGEX 기법의 절차에 따라 확률강우량을 추정하고자 하는 대상지점을 중심으로 네트워크를 구성하였다. 강우자료에 대하여 자료 이상치 보정 후 지속시간별 연 최대강우량 자료를 추출하여 신뢰성 있는 자료를 구축하였다. 구축된 자료를 토대로 중앙값(median)을 이용하여 표준화하였으며 자료 보존기간이 상대적으로 긴 대상지점들을 중심으로 네트워크를 형성하였다. 네트워크별로 pooled points 자료와 netmax 자료를 매년마다 추출하여 구축하였고 이 자료를 이용하여 성장곡선을 유도한 뒤 긴 재현기간에 대한 확률강우량을 구하였다. 또한, 우리나라 강우자료의 지역빈도해석에 적합한 모집단 성장곡선으로부터 netmax 자료의 분포 위치를 조사하기 위하여 강우지점자료를 토대로 기존의 영국에서 사용된 $lnN_e$식이 아닌 새로운 $lnN_e$식을 산정하여 FORGEX기법을 적용하였다. $lnN_e$식은 GEV분포를 토대로 기상청 산하 545개소 지점자료를 이용하여 산정하였다. 지점빈도해석과 FORGEX 그리고 새로운 $lnN_e$식이 도입된 FORGEX기법을 적용하였고, 긴 재현기간에 대한 확률강우량 값을 비교 분석하였다.
순수 정제한 스쿠알렌 색소(DSSQ(4-distearylamino phenyl-4'-dimethylaminophenylsquaraine) 를 Langmuir Blodgett 방법으로 $SnO_2$ 전극위에 단분자막으로 도포하였다. DSSQ 용액의 최대 흡수 파장은 630 nm 이었으나, $SnO_2$ 전극에 도포한 상태는 최대흡광파장 위치가 530 nm로 이동되어 스쿠알렌 집합체를 나타내었다. 이 집합체를 열처리하였더니 최대흡광 위치는 620~680 nm 로 이동되었다. 스쿠알렌 집합체에서의 에너지 이동 관계를 알기 위하여 광전류를 측정하였다. 광전류의 action spectrum은 흡수스펙트럼과 거의 같은 경향을 보였으며, 열처리한 시료의 광전류 action 스펙트럼도 처리전과 같은 결과를 나타내었다. 이때의 양자수율은 약 0.3%이었다. 용액내의 빛의 tunneling 효과를 보기 위하여 $SnO_2$전극과 DSSQ 색소사이에 스테아린산을 2~8층으로 각각 도포하고 광전류를 측정하였더니, 광전류가 현저히 감소하였다. 2층을 더 도포한 시료에서는 광전류가 전혀 나타나지 않았다. 또한 전해질 용액에 질소를 통하였을 경우에는 광기전력이 현저히 감소하고, 산소를 통하였을 때는 같은 정도로 증가하는 것으로 보아 전해질의 용존 산소가 전자 주게 역할을 하고 있음을 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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