본 연구는 원격탐사의 수치화상분류에 적용된 바 없는 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)기법을 무감독분류한 위성화상데이터에 적용하여 토지피복분류하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발된 분류기법은 기존의 분류기법인 최대우도분류기법에 비해 분류기준용 표본데이터 선정이 용이함을 알 수 있었다. 즉, 정준상관분석에 의한 분류결과는 분류기준용 표본데이터의 선정위치에 거의 영향을 받지 않는다. 또한 무감독분류 후 정준상관분석에 의해 결정된 각 군집의 토지피복은 최대우도분류를 위한 사전정보로 활용정보로 활용가능하다. 동일한 분류기준용 표본데이터 사용시, 무감독분류 후 정준상관분석에 의한 분류가 최대우도분류보다 분류정확도가 우수하였다. 이상과 같은 결과로 판단해 볼 때 연구에서는 시도된 분류기법은 원격탐사의 분류기법 분야에서 실용화 될 수 있으며, 나아가서는 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역학을 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
인터넷상에서 화상전화를 구현하고자 할 때는 가변적인 네트웍 대역폭에 따라 전송률을 동적으로 조절하는 대역폭 제어기법이 요구된다. 그러나, 기존의 기법들은 종점간 할당된 대역폭을 미디어의 특성에 상관없이 동일하게 조절함으로써 각 미디어에 맞는 QoS 수준을 충분히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 미디어의 특성을 고려하여 각 미디어별로 차별적인 QoS를 제공할 수 있는 미디어간 대역폭 조절 기법과 전송 기법을 제안하고 이를 실험한다. 실험을 위해 PC상에서 화상전화의 프로토타입을 구현하였으며, 실험 결과, 비디오의 전송품질을 크게 영향을 미치지 않고, 오디오의 전송품질을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 영역별 대역간 예측과 벡터 양자화를 이용한 다중 분광 화상데이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 먼저 화상데이타에서 각 대역의 반사 특성을 이용하여 영역 분류를 행한 후, 공간적으로 가장 낮은 분산을 가지고 다른 밴드와 상관성이 가장 큰 기준 대역을 웨이브릿 영역에서 영역 분류 벡터 양자화를 행한다. 또한 나머지 각 밴드는 웨이브릿 영역에서 기준 대역으로부터 영역별 예측을 통하여 대역간 중복성을 제거하였다. 그리고 원 화상의 웨이브릿 계수와 예측 영상의 웨이브릿 계수의 차이를 줄이기 위해 오차 벡터 양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 Landsat-5 TM 데이터를 사용하여, 경상남도 남해군 일대를 대상으로 솔껍질깍지벌레 피해지역과 경년변화를 효율적으로 추출할 수 있는 기법을 연구 제시하였다. 또한 피해상황을 파악하여 피해지역의 지형적 상관관계를 규명하고, 피해확산방향을 예측하여, 인공위성 화상데이터가 산림의 병충해 감시에 유용함을 입증함과 아울러, 효과적인 방제를 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구결과 수치표고화상을 이용한 BRCT (Backwards Radiance Correction Transformation) 기법을 통하여 지형영향으로 인한 그림자지역을 효과적으로 제거함으로서, 피해지역 추출시 그 유효성을 높일 수 있었다 피해지역과 경년변화 화상을 작성, 분석하여 피해 초기에는 남서사면, 경사도 $7-18^\circ$,산지 최고 표고의 50~70%의 위치에서 집중적으로 발생하여 주로 바람방향(북동방향) 피해가 확대됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 가변 블럭 벡터 양자화를 이용한 효율적인 다중 분광 화상 데이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 먼저 공간적으로 가장 낮은 분산을 가지고 다른 대역과 상관성이 가장 큰 기준 대역을 웨이브릿 영역에서 가변 블럭 벡터 양자화를 행하였다. 그리고 나머지 각 대역은 웨이브릿 영역에서 기준 대역으로부터 영역별 예측을 통하여 대역간 중복성을 제거하였다. 그리고 원 화상의 웨이브릿 계수와 예측 영상의 웨이브릿 계수의 차이를 줄이기 위해 오차 가변 블럭 벡터 양자화를 행한다. 실제 원격 센싱된 인공위성화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
균열폭은 콘크리트 구조물의 사용성을 평가하는 측면에서는 매우 중요하다. 균열폭을 일정값 이하로 유지할 수 있다면 낮은 투수성을 유지할 수 있으므로 콘크리트의 피복만으로도 염소이온에 의한 부식을 방지할 수 있다. 따라서 내구적인 구조물을 설계하기 위해서는 인장 균열에 대한 충분한 정보가 필요하다. 그러나 균열폭을 정확하게 계측하는 데는 몇 가지 어려움이 있다. 먼저, 균열의 생성 위치를 미리 알기 어렵다. 또한 변형률 게이지 등 탄성영역에서 사용되는 게이지는 사용할 수 없다. 이러한 문제를 극복하기 위해서 화상상관기법 및 고해상도 CCD를 이용한 균열 및 변위계측 시스템을 개발하였다. 이를 통해서 임의의 위치에 생성되는 인장균열폭을 측정하는 방법을 제시하였다. 변위계측 정밀도 검증을 실시한 결과 평균오차는 0.069 픽셀, 표준편차는 0.050 픽셀이었다. UHPC를 이용하여 직접인장 실험을 수행하였다. 노치 구역과 비노치 구역에서 각각 균열을 측정하는 방법을 제시하고, 하중단계에 따라서 클립인 게이지의 결과와 비교하여 설명하였다. 시편의 전면에서 변위벡터를 구성하고, 등변위도 및 변형률도를 작성하였다. 다양한 실험에 적용할 수 있는 범용의 기법이기 때문에 임의의 균열폭 혹은 전면변위 측정 분야에서 많이 활용될 수 있을 것이다.
예혼합 분무화염의 상세한 연구기구를 관찰하기 위하여 예혼합 분무화염 중의 분무단면상의 확대촬영과 또한 연소시의 순간적 이차원 유동장을 얻기 위해 미소시간차를 가진 2연속 분무단면 화상에 대해 상호 상관 PIV를 적용하였다. PIV에 통상 사용되어지는 펄스 레이저가 아닌 연속발진 레이저를 PIV에 적용하는 기법 등을 나타내었다. 또한 통계적 PIV 해석법을 이용하여 얻은 상호상관 PIV의 결과를 PDA에 의해 측정된 결과와 비교하여, 상호상관 PIV는 PDA의 계측에 의한 결과와 잘 일치한다는 결론에 이르렀다. 연속발진 레이저를 이용한 상호상관 PIV를 예혼합 분무화염에 적용하여 본 연구에서 적용한 기법이 분무화염의 구조를 관찰하는데 매우 유용함을 검증하였다.
본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
디젤기관의 경우는 종래부터 직분식이 주류를 이루었고, 근래에는 분사압력의 고압화가 진행중이다. 분사압력의 고압화에 의해 연소효율의 향상 및 배출가스중의 입자상물질(PM:Particulate Matter)의 저감을 유도하고 있으나, 연소가스의 고온화로 인해 질소산화물(NOx:Nitrogen Oxides)은 증가한다. 따라서, 분사기간의 지연(Retard)이나 파일럿분사(Pilot injection)등의 혼합기제어에 의해 질소산화물의 저감을 꾀하고 있다. 이와 같이 디젤기관에 있어서도 혼합기 형성의 최적화에 의한 연소제어를 시도하는 수법이 중시되고 있고, 이를 위해서는 디젤분무 구조에 기초한 혼합기의 형성기구에 대한 규명이 매우 중요하다. 그러므로 본 연구에서는 보다 고도의 혼합기형성 제어를 위한 기초연구로서 고온 고압장에서의 증발디젤자유분무구조를 해석하였으며, 계측영역은 연료와 주위기체와의 혼합이 활발히 진행되는 분무의 하류영역으로 설정하고, 입자화상속도측정법(particle Image Velocimetry:PIV)을 이용한 분무의 유동해석을 기초로 증발 디젤분무의 구조 해석을 행하였다. 실험조건으로서 분사압력을 72MPa, 112MPa로 각각 변화시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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