동영상을 고효율로 압축할 수 있는 중요한 기술 중의 하나가 움직임 추정 기술이다. 움직임 추정 기술에서 가장 널리 사용되는 탐색 방식과 정합오차를 판단하는 기준은 각각 전역 탐색(FS: Full Search)알고리듬과 Sum of Absolute Differences(SAD)이다. 하지만, FS와 SAD를 사용한 움직임 추정기술은 인코더 전체 계산량의 50%이상을 차지하게 된다. 무선 통신 및 인터넷 환경에서 사용되는 응용프로그램에 대해서는 많은 계산량이 실시간 전송을 어렵게 만든다. 이러한 이유로, 동영상 압축 기술에서 계산량을 줄이는 방법이 중요하게 되었다. 그 결과로, SAD대신 다른 정합 오차 기준을 사용하여 움직임 추정기술의 계산량을 줄이는 알고리듬들이 제안되었다. 본 논문에서는 계산량을 줄이면서 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 (One-bit Transform, 1BT)알고리듬과 1비트 변환의 성능을 향상시킨 제한된 1비트 변환(Constrained one-bit transform, C-1BT)을 소개하고 C-1BT방법에 있어서 기존 방식의 빠른 인코딩속도를 유지하면서 PSNR을 증가시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서는 기존 C-1BT에서 고정해서 사용한 파라미터 D값을 대신에 현재블록과 동일한 위치에 있는 참조영역의 블록과 그 주변블록의 움직임벡터 정보를 이용해서 블록의 움직임 정도를 판단하고, 블록단위로 D값을 적응적으로 결정한다. 실험결과는 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬과 비교하여 평균 0.11dB PSNR 증가를 보여 준다.
현재 이륜차는 도시에서 주요 이동수단으로 활용되고 있다. 그러나 국내에서는 이륜차 온실가스 배출량 산정에 있어 활동도 자료가 부족하고, 국내 배출계수가 부족하여 그 배출량 산정의 불확도가 큰 실정이다. 본 연구에서는 최근 조사된 50cc 미만의 이륜차(모페드)까지 고려하여 이륜차의 배기량별 연료 소비량을 추정하였다. 또한 최근 조사된 일 주행거리를 활용하여 IPCC 산출 방법론에 따라 Tier 2와 Tier 3의 배출량을 산출하여 비교하였다. 그 결과, 2008년도 전국 이륜차 운행에 의한 온실가스 배출량은 Tier 2와 Tier 3 산출 방법에 의해 각각 2,758천 $ton-CO_2eq/yr$, 2,739천 $ton-CO_2eq/yr$으로 산출되었으며, 이는 국내 수송 부문 온실가스 배출량의 약 2.7%에 해당하는 양으로 추정되었다.
2014년 한국의 주소체계는 지번기반에서 도로명기반으로 변화하였다. 그러나 주소좌표는 지번주소체계의 주소좌표를 그대로 사용하고 있다. 지번주소 좌표는 필지의 중심에 위치하는 반면, 도로명 주소 좌표는 도로로부터 일정한 거리에 위치한다. 따라서 도로명주소와 지번주소의 차이는 작지만 미시적 모델링에서는 결정적일수 있다. 두 좌표 그룹의 차이를 살펴보기 위해, 본 연구는 도시지역에서 대기오염 배출량을 추정하는 사례연구를 수행하였다. 도시에서는 필지의 크기가 작기 때문에 두 그룹의 자표간 거리도 작다. 따라서 미시적 대기오염 확산 모델인 CALINE4가 각 좌표에서의 대기오염 추정량의 차이를 살펴보기 위해 선정되었다. 입력자료로 서울시 영등포구의 도로들에 인접한 252개의 건물들을 대상으로 두 그룹의 좌표들이 수집되었다. 각 건물에 대해 두 개의 서로 다른 주소 좌표에 대해 대기오염량이 추정되었고, t 검증과 F 검증을 사용하여 그 값들의 통계적 차이를 검증하였다. 통계적 검증 결과 각 건물의 두 주소에 대해 추정된 대기오염량이 통계적으로 유의한 차이가 있음을 보였다. 따라서 지번주소기반 좌표를 도로명주소의 좌표로 사용하면 미시적 분석에 있어서 상당한 오류를 야기할 수 있다.
본 연구는 이동 표적체에서 주파수가 서로 다른 신호가 서로 다른 위치에서 발생할 때 도플러 주파수 편이량을 추정하여 이들의 상대적인 신호 발생 위치를 추적하는 도플러 스캐닝 기법에 관한 연구이다. 예를 들어 선박의 발전기와 프로펠러 등과 같은 탑재 기계장치들의 진동에 의해 야기되는 기계적 소음의 각 특징 주파수들의 도플러 주파수 편이는 최단근접거리 (CPA: Closest Point of Approach)에 따라 유일한 시간 정보를 갖고 각 소음원들의 위치에 관련되는 함수이다. 따라서 도플러 스캐닝 기법을 적용하면 이동 선박의 각 기계적 소음원들간의 공간적인 상대 위치 추정이 가능하다. 그러나 일반적으로 기계류 소음의 주파수는 저주파수대역이므로 도플러 주파수 편이량을 추정하기 위해서는 주파수 분해능이 높아야 하고 아울러 탑재장치의 공간분해능을 높이기 위해서는 동시에 시간 분해능이 높아야 한다. 따라서 상호 역비례 관계에 있는 이들 분해능을 동시에 높이기 위해 확장 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 특징 신호들의 도플러 주파수 편이량을 추정하여 기계류의 상대적인 탑재 위치를 규명할 수 있음을 보인다. 먼저 수치모의 실험으로 그 가능성을 검증하고 자동차에 탑재된 스피커 음원을 사용한 실험 결과를 통해 그 성능을 확인하도록 한다.
C/A코드용 GPS 수신기를 단독으로 사용하여 위치를 구하는 경우 수신기에서 측정되는 위성-수신기간의 의사거리에 포함된 여러 오차요소플로 인하여 계산된 위치는 매우 큰 오차를 가진다는 것이 알려져 있다. 본 논문은 측정된 의사거리에 포함된 오차요소들의 정량적인 분석에 관한 것이며, 그 중에서 오차의 가장 큰 부분을 차지하면서 현재 발생과정이 공개되지 않고 있는 고의적인 오차인 SA(selective availability)의 특성을 쉽게 확인할 수 있는 방법이 제시되었다. 실험결과 측정된 도플러 편의량과 수신기시계 편의량의 변화로부터 SA의 효과를 확인할 수 있었으며, 전자에 대해서는 2차 다항식을 그리고 후자에 대해서는 선형식을 적용함으로써 측정값과 추정값간의 차를 보정하여 SA의 영향을 어느 정도 소거할 수 있음을 보였다. SA의 특성에 대한 분석은 주기성 자기상관함수를 적용하였으며, 그 결과 1차 Gauss-Markov프로세서의 인자들이 결정되었다.
국가 온실가스를 산정, 보고, 검정을 관장하는 온실가스종합정보센터가 2010년에 출범된 후, 주요 업무의 집합체인 국가 온실가스 인벤토리 보고서가 2012년부터 해마다 발간되었다. 보고서에는 부문별 온실가스 배출량 및 불확도가 보고되고 있지만, 대부분의 부문에서 불확도의 기입은 단순히 IPCC 가이드라인의 기본값으로 대체되고 있는 실정이다. IPCC 가이드라인은 부문별 온실가스 배출량을 산정함에 있어 Tier 수준에 따른 구체적인 산정식을 제시하고 있지만, 불확도의 경우 확률밀도함수 추정 또는 몬테카를로 방법 등을 적용한 국가고유 방법론의 개발을 권고하고 있다. 도로교통부문도 배출량이 Tier 1수준으로 산정되고 있지만 불확도는 보고되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 도로교통부문에서 일반자가용자동차대형을 대상으로 활동자료인 연간 주행거리, 연비 그리고 배출계수를 이용하여 연간 배출량을 산정하는데 국한하지 않고 불확도 산정에 적용되는 여러 통계적 기법 중에 한 가지인 붓스트랩 및 몬테카를로 방법을 소개하는데 있다.
본 논문은 B-스플라인 능동적 윤곽을 차 에지 영상에 적용하여 얼굴을 검출함에 있어, 검출 결과의 정확도를 제고하고 연산량을 감소시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저, 차이 영상의 첨도(kurtosis)를 이용하여 사용자의 움직임량을 추정한다. 이때, 첨도 값에 따라 사용자의 움직임량이 작다고 판단된 경우에는 윤곽선 적합을 실시하지 않으며, 움직임량이 크다고 판단된 경우에만 윤곽선 적합을 실시한다. 그 후, 윤곽선 적합을 위하여 이진화된 차이 영상의 거리변환(distance transform)된 결과와 현재 영상의 에지(edge)를 사용하여 움직임과 관련된 차 에지 영상을 추출하고, 마지막으로 이렇게 추출된 차 에지 영상에 윤곽선 적합을 실시하여 얼굴의 위치를 검출하게 된다. 첨도를 이용하여 사용자의 움직임량을 추정하는 방법은 윤곽선 적합 결과를 안정화시켜주는 동시에 연산량을 절약시켜주며, 현재 영상의 에지와 이진화된 차이 영상의 거리변환을 사용한 움직임 에지 추정 방법은 윤곽선 처짐과 불연속적인 에지 추출의 문제점을 개선시켜준다. 실험을 통해, 제안한 방법이 기존의 윤곽선 처짐이나 에지 끊어짐에 의한 오류를 줄여 주는 동시에, 약 39%의 영상에 대한 윤곽선 적합을 생략시켜주어 연산량을 줄여 줄 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 21개 영남권 도시들 간 네트워크 시간거리와 유동량자료를 이용하여 이들 간의 상보성을 추정하고자 하였다. 이를 위해 사람, 화물, 정보, 금융 등 네 가지 유형의 유동이 고려되었다. 이들 중 사람과 화물의 유동은 교통 네트워크상에서, 그리고 정보와 금융의 유동은 통신 네트워크상에서 이루어지는 것으로 구분되어 분석되었다. 연구의 목적을 위하여 먼저 도시들 간 유동의 기댓값이 중력모형에 기초한 회귀분석모형과 이중제약 엔트로피 극대화모형을 통해 추정되었다. 이를 통해 추정된 유동량은 사람 및 화물의 경우 실측 유동량으로부터 그리고 정보와 금융의 경우 추정유동량으로부터 차감하여 양의 결과값, 즉 상보성을 가지는 지를 확인하였다. 분석 결과는 이들 네 가지 유형의 상보성 유동이 공간패턴과 도시계층이라는 측면에서 각각 독특한 도시 네트워크를 형성하고 있음을 보여주고 있다. 이는 이 지역에서 네트워크 도시 모형을 추진하는 과정에서 네트워크 기반시설 공급과 관련된 이슈들을 적절한 방식으로 해결하기 위해서는 상보성의 각 유형별로 맞춤형의 전략이 바람직할 것임을 시사한다.
본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
배열센서를 사용한 표적의 위치 추정은 레이다 및 소나에서 잘 알려진 문제이다. 최근에 Lee 등은 1 차원 수평 선배열 센서만을 사용하여 다중경로를 통해 들어오는 신호로부터 표적의 3 차원 위치를 추정하였다. 그러나 이 알고리즘에서 수중에서의 음속은 수심에 관계없이 일정하다고 가정하였기 때문에 음속이 수심에 따라 다양하게 변화하는 실제 수중환경에서는 그 추정성능이 현저히 저하된다. 따라서 본 논문에서는 표적의 거리, 깊이, 방위각으로 구성되는 3 차원 위치 추정을 위해 비균일 음속환경에서의 음파전달모델(ray propagation model)을 이용한 ML 기법(maximum likelihood estimation)을 적용하였으며 일정한 음속을 가정한 Lee 기법의 추정치를 초기값으로 한 탐색을 통해 ML 기법의 연산량을 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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