눈동자 검출은 운전 부주의 검출, 졸음 검출, 시선 검출 등 다양한 상황 인지에 이용되고 있다. 이러한 상황 인지를 위해 본 논문에서는 원 허프 변환(Hough Circle Transform)을 이용한 눈동자 검출방법을 제안한다. 이것은 영상 내 원을 검출하는 방법으로 연산량이 많아 실시간 처리에 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 눈 검출 후 눈 영역의 크기를 일정한 눈 크기로 정규화 하고 눈의 양쪽 끝점간 거리에 따른 대략적인 눈동자의 반지름 값 범위를 추정한다. 그 추정된 반지름 값 범위 내에서 Hough Circle Transform을 수행하면 연산량의 축소가 가능하며 그 결과 초당 21frames 정도의 눈동자 검출이 가능하였다.
굴거리나무의 연륜생장과 기후와의 관계를 조사하기 위하여 굴거리나무의 분포상 북방한계선 지역인 내장산에서 연륜분석을 실시하였다. 연륜분석을 실시하기 위하여 연자봉 지역에 분포하고 있는 18그루의 굴거리나무에서 생장편을 각 2개씩 채취하였다. 굴거리나무의 연륜을 분석한 결과 마스터 연대기의 연대 구간은 1915년부터 생장편의 채취시기인 1998년으로 작성되었으며, 생장이 매우 저조했던 시기는 1920년, 1932년, 1934년, 1937년, 1942번, 1946년, 1964년, 1969년, 1985년으로 나타났다. 반응 함수를 이용하여 연륜 지수와 기후요소와의 관계를 분석한 결과, 8월 및 9월 강수량과 음의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 굴거리나무의 생장이 8월 및 9월 강수량과 음의 관계를 갖는 것은 이 시기에 강수량이 많아 상대적으로 일사량이 적어지고 적은 일사량은 광합성량을 감소시켜 굴거리나무의 생장에 부정적인 영향을 미쳤기 때문인 것으로 추정된다.
본 연구는 기존의 잣나무임분 거리독립 개체목 생장모델을 개선하기 위해 수행되었다. 직경생장함수 및 고사율함수의 매개변수들을 고정표본점의 정기평균생장량을 토대로 추정하고, 이 함수들의 특성을 기존의 총평균생장량을 토대로 추정한 모델과 비교하였다. 여기서 생장함수는 수관율함수, 잠재직경생장함수 및 임분을 구성하는 임목간 경쟁효과를 고려하기 위한 수정율함수를 의미한다. 고사율예측함수의 경우에는 고정표본점 자료의 한계로 인해 정기평균생장량 측정값을 구할 수 없어 대신 총평균생장량과의 관계식을 추정하여 대체하여 적용하였다. 연구결과 정기평균생장량을 토대로 하는 직경생장함수가 총평균생장량을 토대로 추정한 함수에 비해 개체목의 생장특성을 보다 현실적으로 반영하는 것을 보여주었다. 고사율함수의 경우, 총평균생장량을 적용하여 개발한 경우 고사율이 과대한 것으로 나타나는 문제가 있었으나 새로운 모델에서는 이 문제가 개선된 것으로 나타났다.
본 논문에서는 분석영역 내 압축지수 분포특성이 압밀침하량의 공간적 분포에 미치는 영향을 알아보기 위해, 압축지수의 분포특성을 고려한 압밀침하 추정방법을 제시하고 추정방법에 따른 압밀침하량 추정 결과를 비교해 보았다. 지반이 불균질한 경우에는 간극비를 이차변수로 이용한 정규공동크리깅이 신뢰할 수 있는 앙축지수 추정결과를 제공하는 것으로 관찰되었으며 이는 감소된 smoothing effect로 인한 것이다. 압축지수와 간극비의 공간적 분포를 고려하는 경우(Case-l)와 모든 지반물성치의 평균값을 쓰는 경우(Case-2) 두 방법은 압밀침하량의 공간적 분포를 상당히 다르게 평가하며, Case-1이 Case-2에 비해 거리에 따른 압밀침하량의 변화가 상대적으로 큰 것으로 나타났다. Case-1의 경우 압밀침하의 공간적 분포는 압밀층 두께뿐만 아니라 압축지수의 분포에도 영향을 받는 반면 Case-2의 경우 압밀층의 두께 분포에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.
매립지반의 지층분포는 터파기 공사 시 지층파악, 말뚝 지지층 심도 예측, 잔류 침하량 예측 등에 직접적으로 사용되는 중요한 정보이다. 이러한 지층분포는 기존의 지반조사자료를 이용하여 지구통계학적 방법인 크리깅과 이격거리에 따라 가중치를 부여하는 역거리가중치법 등을 사용하여 추정할 수 있다. 본 논문에서는 크리깅과 역거리가중치법의 추정결과의 신뢰성을 교차검증한 후 각각의 방법에서 사용되는 적정한 베리오그램 모델과 $\alpha$ 값을 제시하였다. 크리깅에서는 실험적 베리오그램에 가장 적합한 이론적 베리오그램 모델이 반드시 가장 신뢰성 높은 추정결과를 주지 않는다는 것을 알 수 있었다. 역거리가중치법에서는 지층의 형성과정에 따라 적정 $\alpha$ 값이 다르며, 풍화토가 매립층과 퇴적층보다 큰 $\alpha$ 값을 사용할 경우 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있었다. 크리깅의 추정결과가 역거리가중치법에 비하여 신뢰성이 높은 것으로 나타났으며, 크리깅은 베리오그램을 이용하여 지층분포의 구조를 파악할 수 있었다.
오차 신호의 확률분포 사이의 유클리드 거리 (Euclidean distance between error probability density functions, EDEP)는 충격성 잡음 환경의 적응 신호 처리를 위한 성능 지수로 사용되었다. 이 EDEP 알고리듬의 단점 중의 하나로 각 반복 시간마다 수행하는 이중적분에 의해 과다한 계산상의 복잡성이 있다. 이 논문에서는 EDEP 와 그 기울기 계산에서 계산상의 부담을 줄일 수 있는 반복적 추정 방법을 제안하였다. 데이터 블록 크기 N에 대하여, 기존의 추정 방식에 의한 EDEP와 그 기울기 계산량은 $O(N^2)$인 반면, 제안한 방식의 계산량은 O(N)이다. 성능 시험에서 제안한 방식의 EDEP와 그 기울기는 정상상태에서 기존의 블록 처리 방식과 동일한 추정결과를 나타냈다. 이러한 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 방식이 실제 적응신호처리 분야에서 효과적인 방식임을 알 수 있다.
본 연구는 도시규모 확장에 따른 최적인구규모를 추정하고 지역간 통행량 분포를 통해 도시규모의 변화를 1기 신도시 건설의 사례를 통해 검증하고자 한다. 이를 위해 수도권 지역의 소득 및 지출함수, 그리고 적정인구수준의 분석과 거리별 통행량 증감에 따른 도시규모 확장과 지역경제 활성화의 가능 여부를 계측하였다. 연구 결과로서 도시규모 확장과 지역경제 활성화는 기종점에 관계없이 통행목적의 기점과 통행량은 반비례 관계에 있음을 추정할 수 있다. 약 20~40km 지점을 전후로 한 지역을 중심으로 통행량이 증가하는 경향이 있는 것으로 도출되었다. 따라서 이 구역을 중심으로 신도시를 건설하는 것이 지리적, 기능적으로 효과적이라고 평가할 수 있다.
본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.
본 논문은 반복 부분을 이용하여 단지 유효한 부호어만을 검색함으로서 RA 부호의 최소 거리를 구하기 위한 계산량을 줄인다. LDPC 부호도 RA 부호와 같이 반복 부분을 가지므로 제안된 알고리즘은 LDPC 부호의 최소거리 계산에도 적응된다. 최소 거리는 높은 신호대 잡음비에서 부호의 성능을 결정한다. 따라서 오류 마루를 추정하는 것을 가능하게 한다. 제안된 알고리즘은 부호 구조에 어떠한 제한도 두지 않고 최소 거리를 구할 수 있다. 실제적 의미가 있는 큰 길이의 인터리버를 가진 LDPC 부호와 RA 부호의 최소 거리가 본 논문에서 구해지며 이에 따른 오류 마루를 구하며 또한 이 오류 마루는 반복 복호의 성능과 비교된다.
입체영상 획득시 입체영상 결상 위치는 입체감을 유발하는 중요한 요인이 된다. 평행방식과 교차방식 카메라는 주시각 제어가 불가능하고 획득 영상의 왜곡이 심한 단점에도 불구하고 구조가 간단하여 결상 위치 추정방법에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 수평이동방식 카메라는 왜곡이 적고 주시각 제어가 가능하여 평행방식과 교차방식보다 많은 장점을 가지고 있지만 구조의 복잡성 때문에 연구가 부족하다. 본 논문에서는 입체영상의 촬영과 디스플레이의 기하학적 모델을 이용하여 수평이동방식 입체카메라의 입체영상 결상 거리 추정 방법을 제안하였다. 기존의 추정방법을 이용한 입체영상 결상거리는 ${\alpha}_2$가 1과 0.75 일 때 587.64mm에서 791.16mmn, 639.53mm에서 809.50mm 사이의 분포를 가지고 있다. 수평이동전과 수평이동후의 결상 위치 차이는 1.08mm에서 0.11mm까지의 범위를 가지고 있고 거리에 따른 수평이동량과 같은 형태임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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