• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.208-208
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• 2018

본 연구에서는 비슬산 강우레이더 관측반경 내 표준유역별 정규화오차 정확도를 이용하여 강우량, 유역특성 등 강우레이더 관측의 수문학적 평가요소와의 상관 특성을 분석하였다. 이를 분석하면 강우레이더 관측 오차 또는 정확도가 수문학적 특성에 따라 얼마나, 어떻게 발생하는지를 추정할 수 있고, 이를 이용하여 홍수예보에 활용되는 입력 자료의 오차를 유역단위로 명확히 정량화 할 수 있어 보다 정확하고 신뢰도 높은 홍수예보에 도움이 될 것으로 기대된다. 강수량 크기와 강수추정 정확도 간의 상관 특성을 분석하기 위해 표준유역 평균 최대 강수량과 강수추정 정확도 간의 분포특성을 분석하였다. 단기간의 자료를 분석하여 오차특성을 정규화 하기는 매우 어렵기 때문에 본 연구에서는 비슬산 강우레이더로 관측된 2012년에서 2016년(5년)사이의 236개 강우사상에 대하여, 동기간의 기상청 AWS 지점 강우량을 기준으로 비슬산 강우레이더의 정규화오차 정확도(1-NE)를 산정한 후 이를 이용하여 850개 표준유역 별 유역평균 정규화오차 정확도를 재산정 하였다. 분석결과 표준유역 평균 최대강수량과 정규화오차 정확도 간에는 유의한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 표준유역 평균 최대강수량의 크기에 따라 정규화오차 정확도가 상대적으로 일정한 경향이 나타났고 후처리 단계에서의 편파변수 최적화 이후에는 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도가 표준유역 평균 최대강수량 크기에 상관없이 일정해 지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 일정한 레이더 강수추정의 정규화오차 정확도는, 편파변수 최적화에 의해 관측 가능한 최대 기대 정확도 수준 도달에 도달했다고 볼 수 있으며, 표준유역에서 강우레이더의 강수추정 기대 정확도 수준은 84%(정규화오차 16%에 해당) 정도로 추정되었다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.1
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• pp.32-40
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• 2019

Indoor location estimation studies are needed in various fields. The method of estimating the indoor position can be divided into a method using hardware and a method using no hardware. The use of hardware is more accurate, but has the disadvantage of hardware installation costs. Conversely, the non-hardware method is not costly, but it is less accurate. To estimate the location for AR game, you need to get the solution of the Perspective-N-Point (PnP). To obtain the PnP problem, we need three-dimensional coordinates of the space in which we want to estimate the position and images taken in that space. The position can be estimated through six pairs of two-dimensional coordinates matching the three-dimensional coordinates. To further increase the accuracy of the solution, we proposed the use of an additional non-coplanarity degree to determine which points would increase accuracy. As the non-coplanarity degree increases, the accuracy of the position estimation becomes higher. The advantage of the proposed method is that it can be applied to all existing location estimation methods and that it has higher accuracy than hardware estimation.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.6
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• pp.657-664
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• 2001

It is possible to extract a 3D models from its multiple views using the self-calibration. Though it is possible to construct 3D models of objects from their multiple views, accuracy of 3D models depends on the fundamental matrix estimated between two views. In this paper, we show the fundamental matrix accuracy can be improved by taking a non-linear minimization technique. Furthermore, the corresponding points which are completely mismatches or have greater discrepancy errors in their locations, reduce the fundamental matrix accuracy. Thus, applying the Monte Carlo technique and the non-linear minimization Levenberg-Marquardt method to remove the outliers, we can estimate the fundamental matrix with the higher accuracy.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.5
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• pp.1083-1094
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• 2012

Commercialized location estimation System with high accuracy is widely used for various services. However, if the systems aren't completely installed in an indoor, location estimation accuracy tend to be very poor. In this paper, indoor location estimation algorithm to improve the accuracy of object location, by correcting the location information obtained from a system that does not fully install, is proposed. In this paper, UWB-based Ubisense system that provides high position accuracy in an indoor environment was utilized. In conclusion, this paper was able to improve the positioning accuracy, by correcting that information about the location of the measured object in position estimation system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1898-1902
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• 2009

영상 분석에서는 적절한 탐색 범위를 결정하는 것이 측정의 정확도에 큰 영향을 미친다. 탐색 범위는 흐름장의 상태에 따라 달라진다. 탐색 범위를 작게 잡을 경우 분석 시간이 절약되고 정확도를 높일 수 있으나, 지나치게 작게 되는 경우는 오히려 유속 분포 추정에 큰 오류를 범할 가능성이 있다. 반면에 탐색 범위를 크게 잡을 경우에는 유속 분포 추정에 큰 오류를 범할 가능성은 줄어들지만, 분석 시간이 길게 되며 전반적인 정확도는 낮아지게 된다. 따라서, 적절한 탐색 범위의 설정은 영상 분석의 정확도 향상에서 큰 관건이 된다. 실험실 수로의 경우 유속 분포에 대해 사전에 알고 있는 경우가 많으며, 유속이나 수위가 크게 변하지 않으므로, 적절한 탐색 범위의 선정이 어렵지 않다. 그러나, 현장 적용을 위한 고정식 표면영상유속계의 경우, 수위와 유량이 급변하고 또한 수위에 따른 유속 분포의 변화가 매우 심하므로 적절한 탐색 범위의 선정이 용이하지 않다. 본 연구에서는 고정된 탐색 범위를 설정하여 일차적으로 유속 분포를 추정하고, 여기서 얻은 유속 분포에 기반하여 탐색 영역을 보다 정밀하게 설정하고 재탐색을 하는 방법을 적용하였다. 이러한 유속 분포에 기반한 탐색 영역의 설정을 통하여 유속 분포 추정의 정확성을 크게 향상시킬 수 있다. 괴산댐 하류에 위치한 수전교에서 2008년 7월 $23{\sim}24$일 동안의 영상 자료를 이용한 추정 결과, 추정 유량의 오차를 절반 정도 줄여서 측정의 정확도를 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.173-178
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• 2008

확률도시위치는 주로 도시적 해석을 통한 연최대홍수량 또는 연최대강우량의 초과확률의 추정치 산정에 사용되며 빈도해석을 통해 선정된 적정 확률분포형과 표본자료의 개략적인 적합도를 도시적으로 파악할 수 있도록 해주기 때문에 오래 전부터 널리 이용되어 왔다. 본 연구에서는 Gumbel 분포에 적합한 도시위치공식을 새롭게 추정하기 위해 Gumbel 분포의 order statistic과 확률가중모멘트를 이용하여 다양한 표본크기에 대한 도시위치공식의 기본식을 유도하였고, 최적화 기법 중 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 유도된 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 또한 본 연구에서 추정된 도시위치공식과 기존에 널리 사용되고 있는 도시 치공식의 정확도를 비교하기 위해 reduced variate 간의 오차를 계산하여 비교 검토하였다. 그 결과, 금회 추정된 도시위치공식은 높은 순위에서는 기존의 도시위치공식에 비해 더 정확도가 높은 것으로 나타났고, 표본크기에 대한 순위를 모두 고려할 경우에는 기존의 도시위치공식에 비해 정확도가 높은 것으로 나타나 Gumbel 분포에 대해서 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.28-28
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• 2015

본 연구는 KICT X밴드 이중편파 레이더 관측자료를 이용하여, 우리나라 기상조건에서 X밴드 이중편파 레이더 $K_{DP}$ 추정 기법에 따른 강우강도 추정의 차이를 비교 검토하였다. 이중편파 레이더로 $K_{DP}$ 기반의 정확도 높은 강우강도 분포 추정에 있어, $K_{DP}$ 추정의 방법에 따라서 추정된 $K_{DP}$의 공간 분포는 상당한 차이를 보이게 된다. 추정 기법만을 볼 때, 이는 주로 ${\Phi}_{DP}$로부터 기울기를 산정하는 방법과 기울기를 산정하는 윈도우의 크기에서 차이가 발생한다. 윈도우의 크기는 일반적으로 호우의 강도에 따라 달리 적용하는 것이 $R-K_{DP}$ 관계에서 보다 정확도가 높은 것으로 알려져 있다. $K_{DP}$ 산정 기법에 따른 차이 검토를 위해 기울기 산정 기법, 필터(FIR) 상수 및 ${\Phi}_{DP}$ 기울기 산정을 위한 윈도우 크기에 따른 강수 추정의 정확도를 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.562-566
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• 2005

본 연구에서는 레이더 자료의 수문학적 적용성에 대한 정확도를 개선하고자 기상현업에서 운영하고 있는 관악산 도플러 레이더 자료를 활용하여 POD(Probability of Detection) 분석을 통해 레이더 오자료를 제거하고, 편차 보정기법을 적용하여 레이더 추정강수의 정확도를 개선시켜 이들의 수문학적 적용성을 검토하였다. 이를 위해 다양한 관측 고도각 별로 POD 분석을 수행한 결과 낮은 확률의 POD($p_l$)와 높은 확률의 POD($p_h $)의 범위가 변화하고, 레이더로부터 약 150 km 이상 떨어진 지역에서는 $1.95^{\circ}$ 이상의 고도각에서 탐지한 레이더 에코가 강수 추정에 유용하지 않음을 알 수 있었다. 또한 소양강유역을 대상으로 관측 강우량보다 과소추정되는 Marshall-Palmer 관계식의 레이더 추정강수를 편차 보정기법으로 실시간으로 보정하여 그 정확도를 향상시켰다. 보정된 레이더 추정강수를 HEC-1에 적용하여 유량해석을 수행한 결과, 보정된 레이더 추정 강수를 이용한 모의치와 관측유량사이에 매우 높은 상관성을 보이고 있음을 알 수 있었다. 따라서 편차 보정기법을 통해 보정된 레이더 강수는 수문학적 분석을 위한 입력자료로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.23 no.2
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• pp.137-145
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• 2005

In this paper, we investigate the accuracy of various sensor models developed for linear pushbroom satellite images. We define the accuracy of a sensor model in two aspects: the accuracy of bundle adjustments and the accuracy of estimating exterior orientation parameters. The first accuracy has been analyzed and reported frequently whereas the second accuracy has somewhat been neglected. We argue that the second accuracy is as important as the first one. The second accuracy describes a model's ability to predict satellite orbit and attitude, which has many direct and indirect applications. Analysis was carried out on the traditional collinearity-based sensor models and orbit-based sensor models. Collinearity-based models were originally developed for aerial photos and modified for linear pushbroom-type satellite images. Orbit-based models have been used within satellite communities for satellite control and orbit determination. Models were tested with two Kompsat-1 EOC scenes and GPS-driven control points. Test results showed that orbit-based models produced better estimation of exterior orientation parameters while maintained comparable accuracy on bundle adjustments.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.198-200
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• 2019

배터리의 상태를 추정하기 위해 전압과 전류 데이터는 사용자가 센서를 통해 얻을 수 있는 정보이며, 이때 노이즈 성분이 포함된 전압 및 전류 데이터는 배터리의 상태 추정을 할 때 정확도를 크게 감소시킬 수 있다. 기존의 확장 칼만필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 사용하여 노이즈 성분이 포함된 데이터를 통해 배터리의 상태를 추정했을 때는 노이즈의 영향으로 인해 추정 정확도가 떨어진다. 본 논문은 적응형 칼만 필터(AKF, Adaptive Kalman Filter)를 사용하여 노이즈 분산값을 업데이트 해줌으로써 SOC추정 성능을 향상시켰다. 실험 및 배터리의 모델링은 21700 NMC 고용량 배터리를 사용하였으며, 배터리의 전압에 임의의 노이즈 성분을 추가하여 배터리의 SOC를 추정 정확도를 검증 하였다.