흐르는 물을 저장하여 공업, 농업, 상수도, 수력발전 등의 다양한 이용과 관광자원으로도 활용할 수 있는 저수지는 중요한 사회기반시설중의 하나이다. 그러므로 저수지의 유지관리는 행정 및 기술적 방안들을 동원하여 관리주체별로 정기적으로 수행되며, 저수지의 유지관리를 위해서는 저수지 하상 파악이 우선적이다. 이를 위하여 본 연구에서는 비교적 신뢰가 높은 Echo sounder를 이용한 방류전의 저수지 수심 측량과 방류후의 저수지 지형 측량을 UAV에 의하여 실시하였다. 그리고 수심 측량 자료를 Inverse Distance Weighting 보간, Kriging 보간, Minimum curvature 보간, Radial basis function 보간 등의 공간 보간별로 저수지의 내용적을 산출하여 UAV에 의한 방류 후 내용적 및 단면적을 비교 분석함으로 다음과 같은 결과를 알 수 있었다. 첫째, UAV에 의한 지형 자료와 Echo sounder에 의한 수심 자료를 공간 보간 기법별 적용 결과 Kriging 보간이 약 97%의 저수지 내용적 정확도를 확인 할 수 있었다. 둘째, 저수지 하상의 형상 비교를 위하여 검토 단면 설정 후 지형 선형과 보간별 선형의 상이 면적차를 비교한 결과 Kriging 보간이 최소 단면적 차이를 보임으로 지형 선형과의 가장 유사 형상임을 알 수 있었다. 따라서 Echo sounder에 의해 취득된 수심 자료로 저수지 하상의 최적 모델링 구축시 저수지의 효율적 유지관리에 기초적 자료 제공이 가능하리라 판단된다.
인구통계와 같이 임의의 공간 단위로 집계되는 통계자료를 위성영상이나, 여타 다른 GIS 도형정보와 통합하여 활용하기 위해서는 상호간의 공간 단위를 일치시켜야 한다. 밀도구분도 매핑 기법은 집성된 통계자료를 분해하여 세밀한 공간 단위로 나누거나, 행정구역과 같은 객체 단위의 데이터를 연속된 표면 모델로 만드는데 적용 가능한 기법으로 제안되고 있다. 본 연구에서는 밀도구분도 매핑의 유효성을 평가하기 위해 1) 연구대상지역의 사업체 정보를 행정동 단위의 통계로 집계하고, 2) 행정동 통계에 밀도구분도 매핑 기법을 적용하여 사업체의 분포를 구하고, 3) 공간 내삽에 의해 구해진 사업체의 분포와 원 정보로부터 구해진 분포를 비교하여 알고리즘의 성능을 평가하였다.
The interpolation of the missing AIS dynamic data can be used for predicting the lost data of the ship's state which is able to product the valuable information for analyzing and investigating the maritime accidents. The previous research proposed some interpolating methods however there exists some problem, firstly, the interpolated parameters such as COG, SOG, HDG weren't described sufficiently and accurately as in AIS message, secondly, each method is only suitable to some kinds of given AIS data, finally at heavy wind and current area, the parameters of AIS dynamic change quickly in short time, therefore, the modelling of the variation of ship's dynamic based on the physical characteristic is very difficult, in these cases the time-series and numerical method are usually better. This research proposes the other method through numerical analysis which can be suitable for many different kinds of the lost data, parameters are interpolated sufficiently, beside that this model is appropriate to all variation in short time interval. All the given AIS dynamic are regarded as the functions to time, then curves are established for fitting all data. Experiments are carried out to evaluate the performance of this approach, the interpolation results show this approach can be applied well in practice.
본 논문에서는 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 보간하는 과정에서 각각의 픽셀에 대해 최적화된 매개변수를 적용하는 새로운 적응적 3차 회선 보간 기법을 제안한다. 기존의 3차 회선 보간 기법은 보간하려는 영상에 대해 동일한 매개변수를 적용하여 각 픽셀의 고유한 특성을 적응적으로 반영하지 못하였지만, 제안한 보간 기법은 픽셀의 정보에 따라 매개변수를 최적화하여 반영함으로써 주어진 영상을 고화질 영상으로 보간한다. 여러 가지 영상을 통해 본 논문에서 제안한 보간 기법과 기존에 알려진 보간 기법들을 비교하는 실험을 하였고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 우수함을 입증하였다.
디지털 정보화 시대에서 영상처리는 스마트폰, 카메라, TV 등의 여러 디지털 기기에서 필수적으로 이용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 분석, 인식, 처리하는 과정에서 열화가 발생하며, salt & pepper 잡음이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 salt & pepper 잡음 환경에서 보다 효과적인 보간법을 알아보기 위해, salt & pepper 잡음에 훼손된 영상에 선형 보간법, newton 보간법, lagrange 보간법, spline 보간법을 적용하여 처리하였으며, PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하여 각 방법을 서로 비교하였다.
본 논문에서는 DVB-RCS에 적용된 다중 주파수 TDMA 모뎀 개발에 있어 심볼 타이밍 복원을 위한 두가지 보간기를 제안한다. 디지털 수신기에서 샘플링 클럭은 비교적 정확하게 동기화되지 못하기 때문에 정확한 타이밍 추적을 위해 보간기가 이용된다. 기존의 sinc 보간 필터는 무한대의 제로 크로싱 구현이 불가능하므로 제한된 필터계수의 구현으로 인한 단점이 존재한다. 따라서 기존의 보간 필터에 비해 사이드 로브가 적은 카이저 윈도우를 이용하여 이를 해결하고자 두가지 보간 필터, 즉 카이저 윈도우 보간 필터와 카이저 윈도우를 이용한 sinc 보간 필터로 구성된 각각의 타이밍 복원 루프 구조를 제안한다. 결국 심볼 타이밍 에러를 최소화하는 것을 목적으로 구현된 두가지 보간기의 시뮬레이션 결과는 기존의 sinc 보간기의 성능보다 개선됨을 보여준다.
강우와 토양수분과 같은 자료는 지구통계자료로서, 필요로 하는 모든 지점의 값을 구하는 것이 중요하다. 이 과정에서는 일반적으로 공간보간이 수행되며, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어를 이용하는 경우가 많다. 하지만 상용 소프트웨어는 높은 전문성과 비용으로 인한 치명적 단점이 존재한다. 본 연구에서는 공간 보간을 수행하는데 있어서 처리환경에 따른 차이점을 비교하기 위해 상용 소프트웨어인 ArcGIS와 오픈소스기반 환경인 R을 활용하였다. 공간보간에 사용된 자료는 LAMP WRF에서 생산된 기상예측 자료를 기반으로 누적강우 시나리오에 따라 산출된 토양수분 자료를 사용하였다. 두 가지 환경에서 산출물의 결과값은 차이가 없었지만 사용자 인터페이스와 계산소요 시간 등에 차이가 있었다. 테스트 베드에서의 공간보간 작업 결과는 R의 경우 평균 소요시간이 5시간 1분으로 나타났고, ArcGIS의 경우 평균 소요시간이 4시간 40분으로 각각 나타나서, 7.5%의 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 연구자가 상용 소프트웨어 환경과 오픈소스 기반 환경에서 동일한 결과를 도출할 수 있으며, 연구자의 환경과 수준에 따라 선택해야 함을 실례를 들어 제시한 데 의의가 있다.
해양 탄성파 탐사 수행 시 송·수신 케이블의 구조적인 거리차에 의해서 필연적으로 발생하는 가까운 벌림(near offset)의 트레이스(trace)빠짐은 뒤따르는 탄성파 자료처리의 결과 및 영상화에 악영향을 끼치게 된다. 특히 가까운 벌림의 자료의 부재는 정확한 탄성파 영상화를 저해하는 다중반사파의 제거에 주요한 인자로 작용하므로 다중반사파의 영향력이 강해지는 천해 및 연안 탐사의 경우 빠짐을 효과적으로 해결해야 한다. 전통적으로 다양한 라돈 변환(Radon transform) 기반의 내삽 방법들이 가까운 벌림 빠짐의 해결책으로 제시되어왔으나 여러 한계점을 보여, 최근 이를 보완하기 위한 딥러닝(deep learning) 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 기존에 제시된 두 가지의 대표적인 딥러닝 기반의 접근법에 대해 면밀히 분석하여 앞으로 가까운 벌림 내삽 연구가 해결해야 하는 문제점들에 대해 깊이 있게 논의한다. 또한 기존의 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 기술을 가까운 벌림 상황에 적용할 때 나타나는 한계점을 현장자료 실험을 통해 명확히 분석하여 향후 가까운 벌림 자료 빠짐의 문제는 내삽이 아닌 외삽으로 접근해야 한다는 것을 보여준다.
비디오 압축 코덱으로 널리 이용되는 H.264 표준의 움직임 보상기는 디코더에서 가장 복잡하고 연산시간이 많이 소모되는 유닛이다. 이러한 움직임 보상기의 성능을 결정하는 연산기가 보간 연산기(interpolator)이다. 1/4 보간 연산을 위해 휘도 픽셀은 6 탭 FIR 필터 연산이, 색차 픽셀은 2 탭 FIR 필터 연산이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 연산을 효과적으로 수행하는 고성능 보간 연산기 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 이중 채널과 파이프라인 방식의 연산기로 구성되고 정수, 1/2, 1/4 보간 연산을 모두 수행할 수 있다. 연산기는 복잡도를 줄이기 위해 덧셈기와 쉬프터만으로 구성되면서도 반올림 오차가 전파되지 않도록 하여 연산결과의 정확도를 유지할 수 있다. 또한 보간 연산기의 구조는 연산기의 수를 조절하여 성능과 면적을 조절할 수 있다. 제안된 구조에 따라 휘도 및 색차 데이터를 위한 보간 연산기를 각각 Verilog-HDL을 이용하여 설계하여 동작과 성능을 검증하였다.
공간통계자료는 비록 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나, 실제 우리는 모든 지점에서 공간자료를 수집하지 못한다. 따라서 몇 개의 대표 지점에서 자료를 수집한 후 이를 미관측 지역까지 확장하여 사용하게 되는데, 이때 공간보간 기법이 적용된다. 본 논문에서는 다양한 분야에서 매우 중요하게 사용되는 강우자료에 대해 공간보간을 실시하고 그 정확성을 검증하였다. 기상청에서 운영하는 총 373 개의 강우관측소의 2004 년도 연 총강우량에 대해 공간보간을 실시하였으며, 그로부터 이론적 베리오그램으로 가우시안 함수를 사용한 일반 크리깅이 가장 높은 정확성을 보인 것으로 확인되었다. 다른 보간기법에 비해 크리깅 기법은 비교적 정확성이 높은 것으로 분석되었으며, 결과에 있어서는 예측값의 분포 범위가 좁은 일반화의 특성을 갖는 것으로 나타났다. 지역경향면 분석(local trend surface analysis), IDW, RBF의 경우 강우자료에 대한 예측값의 범위가 크리깅에 비해 매우 넓게 분포하는 것으로 나타났으며, 공간적으로는 인접한 지역의 예측값이 크리깅에 비해 급변하는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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