SAR SLC 영상을 취득하기 위해 원시 자료로부터 BPA 기반 영상복원을 수행할 때 정확한 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보를 획득하는 것은 중요하다. BPA 기반 영상복원을 수행한 연구에서 기기 오차 보정을 위해 Kalman Filter를 적용하였으나, 대부분 1회 적용하여 효과적으로 오차를 제거하였는지 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 GNSS-INS 센서의 위치 및 속도 정보에 Kalman Filter를 복수회 적용한 뒤 BPA를 이용하여 영상복원을 수행하여 기기 오차 보정에 효과적인 필터링 횟수를 평가하고자 하였다. 이를 위해 2회의 항공기 실험을 진행하여 SAR 원시 자료를 취득하였고, 이들에 해당하는 GNSS-INS 센서 정보에 대해 실질적이고 연속적으로 Kalman Filter를 적용하였다. 본 연구를 통해 상이한 이동 경로를 가지는 GNSS-INS 정보가 상응하는 FMCW-SAR 영상의 BPA 기반 최적 영상복원에 필요한 Kalman Filter 적용 횟수에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인하였다.
전력 그리드 시스템이 ICT 기술의 발달로 지능화됨에 따라 그리드에 연결된 사용자의 전력 사용량 정보를 획득하고 분석할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 스마트 그리드에서 경제적 손실을 일으키는 주된 원인인 에너지 절도 문제를 특징 선택과 서포트 벡터 머신을 이용해서 해결한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 데이터 전처리 과정은 다섯 단계다. 전처리 단계에서 필터링 기반 특징 선택 방법인 분산 분석 기반 방식과 상호의존정보 기반 방식을 활용해 특징을 선택한다. 시뮬레이션 결과 입력 데이터의 특징을 그대로 이용하는 것보다 상호의존정보 기반 특징 선택을 이용하면 적은 입력 특징을 이용해 서포트 벡터 머신 기반 분류기로부터 더 높은 분류 성능을 얻어 낼 수 있다.
Agricultural reservoirs are important facilities for storing or managing water for the purpose of securing agricultural water, creating and expanding agricultural production bases, and using them to increase agricultural production. In particular, the Korea Rural Community Corporation (KRC) manages agricultural reservoirs scattered across the country, and officially recognizes and distributes hydrological data to increase their public utilization and aims to improve the value of water resources. Data on the water level of agricultural reservoirs are important. However, errors such as missing values and outliners limit utilization of the data in various fields of research and industry. Therefore, water quality data measures should be devised to increase reliability. this study categorized different error types and looked at automatic correction methods to enhance the reliability of the vast hydrological data. In addition, the water level data corrected from errors were compared to the reference hydrologic data through expert judgment in accordance with the quality control procedure, and the most appropriate measures were verified. As KRC manages more agricultural reservoirs than any other institution, the proposed method of efficient and automatic water level data correction in this study is expected to increase the availability and reliability of the hydrological data.
본 논문에서는 항공기가 편대 비행 중에 발생되는 수신잡음에 대한 개선 방안을 연구하였다. 항공기의 통신 장비는 내/외부통신의 기능을 담당하기에 비행 임무 수행과 안전에 있어서 매우 중요하기 때문에 잡음이 없고 깨끗한 통신 품질과 송/수신 기능이 구현이 요구된다. 따라서 수신잡음 현상에 대해서 FTA 분석 및 고장탐구를 수행하였고, 수신잡음에 영향을 주는 인터컴의 내부 잡음 및 송신 끊김 현상이 식별되었다. 인터컴의 다중 접지를 단일 접지로 변경하고 DC Offset 전압을 필터링하는 개선된 방안을 적용하였다. 이를 통해 편대 비행 시 수신잡음 저감을 통하여 항공기 통신 시스템의 품질을 향상시켰으며, 지상 및 비행 시험의 결과로도 확인하였다.
일반적인 카메라와 다르게 초당 매우 많은 개수의 프레임을 캡처할 수 있는 기능을 가진 고속의 카메라는 그동안 제한적이었던 일부의 영상 처리 기술들의 고도화를 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 초고속의 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 우선 입력되는 초고속의 영상 안에 포함된 잡음 화소들을 양방향의 필터를 적용하여 효과적으로 제거한다. 그런 다음, 레티나 얼굴 모델을 사용하여 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 개인 정보를 대표적으로 나타내는 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시한 알고리즘이 입력되는 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 생성된 모델을 사용하여 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 모델 기반의 얼굴 영역검출 방법은 실내외 건물의 모니터링, 출입문 개폐 관리, 그리고 모바일 생체 인증과 같은 영상처리 및 패턴 인식과 관련된 실제적인 많은 응용 분야의 기초 기술로 사용될 것으로 예상된다.
보안관제는 여러 정보를 수집하고 그 정보를 분석하는 과정에서 유효한 결과 값을 도출함으로써 사이버 침해로부터 IT시스템을 지켜내는 것이다. 현재 보안관제는 단편적인 정보만을 가지고 사이버 위협 정보를 분석하는 것에서 벗어나, 많은 데이터를 바탕으로 체계적이고 종합적인 관점의 분석을 가능케 하는 SIEM(Security Information Event Management) 장비 사용으로 매우 효과적으로 수행하고 있다. 하지만, 이런 보안관제도 보안 인력의 수작업으로 사이버 공격을 분석하여 대응하고 있다. 따라서 뛰어난 보안장비가 있더라도, 사용자에 따라 결과가 달라질 수 있게 된다. 본 연구는 정보제공을 포함하면서도 특성 있는 웹 서비스를 운영하는 사이트인 경우, 특성 정보 분석을 통해 보안 관제의 기준점을 제시하고, 이를 바탕으로 단계적인 분석과 효과적인 필터링이 가능한 유형 발굴 및 적용을 통해 집중 보안관제할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델을 사용한다면 효과적으로 공격을 탐지하고, 분석 및 차단 방안을 마련할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 전방 관측 특히, 곡선운동을 하는 차량용 전방 관측 역산란 합성 영상 형성에 대해 다룬다. 영상 형성을 위해 시간 영역 상관관계(time domain correlation: TDC) 기법이 사용되었으며, 차량의 전방 지면의 2D 영상을 얻는다. TDC는 공간변화 시스템에 대한 정합 필터링을 구현한 기법이므로 가우시안 잡음에 강건하다. 또한, 직선운동을 할 때의 영상과 곡선운동을 할 때의 영상에 대한 비교, 분석을 통해 곡선운동을 했을 때 영상의 엔트로피가 증가하는 대신 영상의 분해능이 향상되었음을 보인다.
LFM(Linear Frequency Modulated) 펄스 열의 믹서 출력 신호를 이용하면 높은 샘플링 주파수의 ADC 없이 높은 거리해상도를 얻을 수 있으므로 합성개구레이다(synthetic aperture radar: SAR)에 사용되어 높은 해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만 펄스 폭이 길거나 비행체와 표적 간의 상대속도가 빠를 때는 stop-and-go 근사화에 따른 오차가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 근사화 없이 표적의 위치마다 다른 필터를 적용하는 기법인 시간 영역 상관관계(time domain correlation: TDC)를 사용한 직하 방향 영상형성을 제안한다. 특히, 영상에서 고스트 영상(ghost image)이 나타나는 것을 막기 위해 회전하는 안테나 구조를 제안하고, 모의실험 결과에서 회전하지 않는 안테나 구조를 사용했을 때 획득한 영상과 비교, 분석한다.
웹상에서의 기하급수적으로 증가하는 정보의 양으로 인해, 중요하고 가치 있는 데이터를 변별 해 내는 작업은 그 어느 때보다도 중요하다고 하겠다. 추천 시스템은 이러한 정보의 과 공급 문제를 해결하기 위한 가장 효과적인 방법 중 하나임에도 불구하고, 그 성능은 기존 방식들에서 크게 진전을 이루지 못하고 있는 것이 사실이다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 진전시키기 위해, 협업태그를 활용한 새로운 사용자 프로파일링 기법을 제안하고 사용자의 평가 및 태깅패턴을 분석, 그 활용 또한 모색한다. 본 논문에서 제안하는 기법의 검증을 위해, 해당 프로파일링 기법을 활용 한 혼합 영화 추천 시스템을 구현하고 실제 데이터를 사용하여 기존의 추천 방식 대비 그 경쟁력을 검증하였다. 그와 더불어, 민감도 분석을 통해 사용자의 태깅패턴과 평가패턴에 기반한 차별적인 추천 방식의 잠재적 가능성 또한 제안, 검증한다.
본 연구의 목적은 인지기능 훈련 콘텐츠들을 사용하는 동안 사용자들의 흥미와 몰입도를 높이기 위하여 인지 능력 수준에 맞춘 훈련 방법을 제시하는 것이다. 사용자의 인지 능력 수준은 K-means 알고리즘을 적용한 협업 필터링을 사용하여 사용자들의 정보와 한국형 아동 간이 정신 상태 검사 점수를 기반으로 군집화한 결과를 바탕으로 이루어졌다. 이 결과를 구현된 인지기능 훈련 통합 시스템에 적용하여 사용자의 인지 능력 수준에 알맞은 인지기능 훈련 영역 별 콘텐츠 순서와 난이도를 추천하였다. 특히 콘텐츠 난이도 조절은 사용자들이 긴장감과 편안함을 반복적으로 느낄 수 있도록 제안한 '몰입이론' 방법을 적용하여 높은 몰입감을 주고자 하였다. 결론적으로 본 논문에서 제안한 사용자 맞춤형 인지기능 훈련 방법은 기존의 치료사가 콘텐츠 순서와 난이도를 주관적으로 설정하는 것보다 더욱 효과적이고 재활 결과를 기대할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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