본 연구에서는 각 사거리에 맞는 최적의 현시를 찾는 모델을 만들었다. 사거리에서 각 방향의 교통량, 교통용량, 차선의 폭이 주어져 있을 때, 모든 현시의 교통 효율을 평가하는 평가함수를 만들어 최적의 현시를 탐색하였다. 평가함수는 한 방향에서의 평균 대기시간, 평균 지체시간, 지체시간의 표준편차, 그리고 각 방향 평균 지체시간의 표준편차의 값을 반영한다. 현시를 최적으로 하는 시간 배분은 경사하강법을 사용하여 얻어낼 수 있다. 이를 통해 신호에서 대기 시간을 줄이고, 도시의 전체적인 교통상황을 개선할 수 있을 것으로 예상한다.
본 논문에서는 광 위상 공액기 (OPC ; optical phase conjugator)를 중심으로 광 전력과 색 분산량을 대칭화 하는 방법을 대체할 수 있는 OPC의 최적 위치 편차와 그에 따른 광섬유 구간의 최적 분산 계수 편차를 WDM 시스템의 채널수에 따라 살펴보았다. 본 논문에서 고려한 WDM 시스템의 채널수는 8, 12, 16, 20, 24로 가정하였고, 각 채널의 비트율은 40 Gbps로 가정하였다. 모든 WDM 채널의 보상을 위한 최적 OPC 위치 편차와 광섬유 구간의 최적 분산 계수 편차는 채널수가 증가할수록 커져야 한다는 것을 확인하였다. 그러나 최적 OPC 위치 편차와 광섬유 구간의 최적 분산 계수 편차가 동시에 증가하기 때문에 OPC 위치 이동 1 km 당 최적 분산 계수 값은 WDM 채널수에 크게 의존하지 않는다는 것을 알 수 있었다. 그리고 이들 최적 파라미터 값들은 WDM 채널수가 적은 시스템에서보다 채널수가 많은 시스템에 더욱 효과적이라는 것을 알 수 있었다.
항공우주비행체 정적구조시험을 위한 과하중 방지를 위해 사용되는 하중제한밸브(LLV)의 파일럿 스테이지의 주요 구성품들에 대한 자유물체도 분석을 수행하였다. 이 분석을 통하여 유압작동기의 동일한 힘에서 일관성있게 포펫 개방되도록 하기 위해서는 파일럿스테이지에 있는 두 포펫의 직경비($(D_2)^{ten}/D_2)^{comp}$)가 작동기의 피스톤 면적비($A_{comp}/A_{ten}$)와 동일해야만 한다는 것을 보였다. 실험실에서 외산으로 수입하여 사용하고 있는 4개의 서로 다른 하중제한밸브의 포펫들 형상을 측정하고 대응되는 4개의 다른 용량을 갖는 유압작동기들의 피스톤 면적비들로부터 위의 분석결과가 타당함을 확인하였다. 두 개의 다른 파일럿스테이지로 수행한 "조절자 분해능시험들"의 결과들로부터 조절자 각 회전에서 얻은 Fi(포펫개방 순간의 작동기 힘)의 최대 표준편차는 각 평균값으로부터 0.3KN이고 표준편차를 각 평균값으로 나눈 무차원값으로 분석하면 최대편차는 3.7%이다. 이 결과로 부터 동일 포펫 직경비를 갖는 두 개의 파일럿스테이지들의 포펫은 각 조절자 회전에 대해 Fi/(평균 Fi) 값이 +/- 3.7% 범위에서 일관성 있게 개방되고 있음을 확인하였다. 위의 편차는 포펫 O-링의 마찰력으로부터 유발되는 것임을 보였다. 부가적으로 파일럿스테이지의 다른 주요부품인 포펫 스프링과 조절자의 주요설계인자들도 식별하였고 이들의 결정과정도 본 연구에서 보였다.
웨이블릿 변환 영역에서 계수 축소 방법의 잡음제거는 알고리즘의 단순함과 잡음제거 효과의 우수함으로 많이 사용되는 방법이다. 계수 축소 방법 중 VisuShrink는 데이터의 수와 잡음편차에 비례하는 universal 경계값을 사용하여 잡음을 제거하는 방법이다. 일반적으로 잡음편차가 알려져 있지 않으므로 universal 경계값 결정을 위해 잡음편차 추정이 필요하다. 그러나 잡음편차 추정 방법은 고주파 대역에서는 알려져 있으나 저주파 대역에 대해서는 알려져 있지 않으므로 기존의 VisuShrink 방법은 저주파 대역의 잡음을 제거할 수 없다. 본 논문에서는 단조변환에 의한 각 대역의 잡음편차를 추정하고, 추정된 편차에 가중값을 곱한 가중편차를 universal 경계값에 적용하여 최저주파 대역을 제외한 모든 대역의 잡음을 Soft-Threshold 기법으로 제거하였다. 그리고 잡음제거 특성을 비교하기 위해 기존의 VisuShrink방법 및 SureShrink방법과의 잡음제거 특성을 비교하였다. 비교 결과 본 논문에서 제시된 잡음제거 방법은 가우시안 잡음과 고압축 양자화 잡음에서 좋은 잡음 제거효과를 보였다.
층화표본추출(stratified sampling)은 모집단을 구성하는 층에 대한 정보를 표본설계에 반영함으로써 추정량의 분산을 낮추기 위한 표본추출 방법으로, 표본배분 방안의 선택이 층화표본의 효과를 결정하는데 매우 중요한 요소이다. 전통적인 표본배분 방법으로는 비례배분법(proportional allocation)과 네이만배분법(Neyman alloction)이 주로 사용되는데, 이는 층별 추정량의 분산에 영향을 미치는 요인들을 표본 배분에 반영함으로써 전체 추정량의 분산을 최적화하기 위한 것이다. 이론적으로는 층크기(size of strata)만을 반영하는 비례배분법보다 층별 표준편차(standard deviation)를 함께 고려하는 네이만배분법이 추정량의 분산을 낮추는데 더 효과적임이 알려져 있다. 그러나 층별 표준편차에 대한 사전 정보가 모집단을 잘 반영하지 못하면 네이만배분법의 효과를 기대할 수 없으며, 특히 복수의 관심변수를 조사하는 다목적조사(multi-purpose survey)에서는 각 관심변수들의 층별 표준편차가 서로 다른 양상을 나타내기 때문에 네이만배분법이 적합하지 않다는 주장이 제기되기도 한다. 한편 표본조사에서는 조사단계에서 발생하는 무응답으로 인한 추정량의 편향을 제거하기 위해 응답률 보정 방법이 사용되는데, 이 또한 추정량의 분산에 영향을 미치는 주요한 요인 중에 하나이다. 그러나 전통적인 표본배분 방법은 응답률(response rate)을 감안하지 않기 때문에 층별 응답율에 차이가 크게 나타날 경우 층화표본에 의한 효과가 저하될 수 있다. 이에 본 연구는 층화표본추출에서 층간 응답률의 차이가 추정량의 분산에 미치는 영향을 살펴보고, 층별 응답률 정보를 표본설계에 반영하는 새로운 표본배분 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 확인한 결과 네이만배분법은 당초 표본배분 시에 적용한 층별 표준편차의 구조가 각 층의 응답률 보정과정에서 증가하는 분산을 반영하지 못하기 때문에 층간 응답률의 편차가 커질수록 효율이 저하되는 것으로 나타났다. 반면 층 크기와 층별 응답률을 함께 반영한 배분방법은 비례배분법에 비해 효율이 개선되며, 층간 응답률의 편차가 클수록 그 효과는 커진다. 특히 층별 응답률의 변동계수(coefficient of variance)가 층별 표준편차의 변동계수를 상회하는 경우는 네이만배분법 보다도 효율적인 추정량을 제공함을 확인하였다. 아울러 응답률을 반영한 배분방법은 기존 배분방법에 비해 각 층별 추정량을 보다 안정적으로 추정할 수 있기 때문에 층별 추정을 목적으로 하는 층화표본조사에서는 여타 추정방법보다 더 효과적이다. 층별 응답률에 대한 정보는 관심변수가 다르더라도 추출틀이 유사한 기존 조사의 결과를 활용할 수 있다는 점에서 표준편차에 비해 비교적 정보 수집이 용이한 장점이 있고, 다목적조사에서도 관심변수의 척도(scale)나 개수와 관계없이 적용 가능하기 때문에 활용도가 높을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 비디오의 자동분류를 지원하기 위한 기반기술로서. 변형된 $x^{2}$-테스트와 자동 임계치 결정 알고리즘을 이용한 장면전환 검출 방법을 제안하였다. 변형된 $x^{2}$-테스트는 기존의 컬러 히스토그램과 각 채널 공간(RGB)에 NTSC표준에 따른 명암도 등급을 따로 계산하여 채널의 차이 값을 보다 세분화 할 수 있으며, 두 프레임사이의 상대적인 컬러 값 차이를 강조하는 기존의 $x^{2}$-테스트를 결합하여 보다 강건한 장면전환을 검출할 수 있다. 자동 임계치 결정 알고리즘은 연속된 프레임들로부터 변형된 $x^{2}$-테스트를 이용하여 추출된 차이 값을 이용한다. 먼저, 주어진 전체 차이 값들로부터 평균과 표준편차를 구하며, 이 평균값을 만족하는 차이 값들로부터 다시 평균과 표준편차를 계산하며, 이러한 연속적인 평균값 및 표준편차의 계산으로부터 표준편차가 가장 큰 시점에서의 평균값을 기준으로 임계치를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 다양한 비디오 데이터에서 실험되었으며, 실험결과 제안된 방법은 자동 임계치 결정에 효율적이며, 신뢰할만한 장면들을 검출하였다.
영상분할에 사용되는 문턱치 처리 방법들 중 Otsu 방법은 클래스 내 분산(within-class variance)을 이용하여 최적의 문턱치를 자동으로 추정한다. 이때, Otsu 방법은 각 클래스(class)의 통계적 분포를 표현함에 있어 분산을 사용하며, 이러한 분산은 평균으로부터 해당 자료까지의 거리 제곱으로 표현된다. 그 결과, Otsu 방법의 최적 문턱치는 분산의 크기에 큰 영향을 받으며, 분산들 중 크기가 큰 쪽으로 편향되는 문제점을 보인다. 이에 본 논문은 분산을 표준편차로 변경함으로써 이러한 현상을 감소시켰으며, 보다 정확한 문턱치를 추정할 수 있었다. 본 논문은 기존의 클래스 분산(class variance)을 클래스 표준편차(class standard deviation)로 대체하였으며, 문턱치 선택 기준으로서 클래스 내 표준편차(within-class standard deviation)을 제안하였다. 타당성을 검증하기 위해 두 개의 정규분포 히스토그램(histogram) 및 음영이 있는 영상들에 대해 모의실험을 수행하였으며, 제안된 방법을 Otsu 방법 및 기존의 방법들과 비교하였다. 또한, 객관적 성능평가(Misclassification Error)를 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 전파의 도달시간을 이용한 이동통신 측위 시스템에서 사용되는 직접해, 최소 자승, 테일러 시리즈 그리고 찬 알고리즘의 성능을 분석하고, 각 알고리즘을 사용하여 계산된 결과를 궤환시켜 이동국의 위치를 재계산함으로써 보다 향상된 측위를 할 수 있는 결정 궤환 방법을 제안한다. 제안된 방법은 규칙 7셀 좌표와 불규칙 셀 좌표를 이용하여 이동국을 위치시킨 후, 전파의 지연시간에 따른 측위오차와 표준편차 그리고 각 알고리즘별 발산횟수를 조사하였으며, 실험결과 결정 궤환 방법을 사용하였을 경우 기존의 방법보다 향상된 성능을 보였다.
회전 편광자 영의 Spectroscople Ellipsometer를 제작하였다. 각 부품의 미소결함에 의한 오차를 추정하고 이들 각 부품의 미소결함이 Ellipsometric 상수들에 미치는 영향을 보정하여 정확도를 향상시키는 관련표현들을 유도하였다. Straight through operation에 대한 성능 평가 결과 파장 대역 400nm-600nm 내에서 tan$\psi$ 와 cos$\Delta$ 의 편차는 0.2% 내외로 만족할 만한 것으로 판단되었다. 광학 박막을 중심으로 Spectroscopic Ellipsomter를 사용한 연구에 대하여 실험예를 중심으로 논의하였다.
이 논문에서는 시추공을 이용한 탐사나 자료 해석 시에 중요한 시추공 궤적 정보 획득 방법에 대한 이해를 공유하고자, 깊이에 따른 시추공의 좌표를 구하는 시추공 공곡 측정 문제를 좌표계 변환 공식에 기초하여 수학적으로 정리하였다. 먼저, 철재 케이싱이 설치되어 있지 않은 시추공에 적용 가능한 방법으로서 3성분 가속도계와 3성분 자력계를 함께 이용하여 시추공의 방위각, 편차각 그리고 센서회전각을 구하는 원리를 정리하였다. 다음으로, 철재 케이싱이 설치되어 있을 경우에 자이로스코프에서 3성분 각속도가 측정되었을 때, 좌표계 변환 행렬의 시간 미분 관계식에 기초해 각속도의 시간에 따른 적분을 통해 요-피치-롤 각을 구하는 수학적 이론을 정리하고 지구 자전의 영향을 제거함으로써 측정자료의 시간 적분에 의해 시추공의 궤적을 구하는 방법을 설명하였다. 오차가 포함된 측정 자료로부터 시추공 공곡 결정의 정확도를 높이는 중요한 방법으로 센서 또는 측정 자료를 융합하는 원리도 예를 들어 설명하였다. 시추공 공곡 측정원리는 GPS 수신이 불가능한 터널내에서의 궤적 추적 또는 무인비행체를 이용한 공중 탐사나 항공 탐사 시 센서의 자세 측정에도 활용될 수 있다. 또한, 센서의 융합에서 필수적으로 접목되어야 할 최적화 필터에 대해서도 중요 문헌 및 사례를 소개함으로써, 앞으로의 연구에 도움을 주고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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