GNSS는 다양한 오차요소에 의해 좌표 정확도가 저하되는데, 그중 고정밀 측위에서 간과하기 쉬운 것이 안테나의 위상중심변동이다. 이를 보정하기 위해 IGS에서는 위상중심변동 보정정보를 기록한 ANTEX 파일을 제공하고 있다. 하지만 수신기 안테나의 경우 방위각과 고도각마다 $5^{\circ}$ 간격으로, 위성 안테나의 경우 천저각에 대해 $1^{\circ}$ 간격으로 PCV 보정정보가 제공되기 때문에 사용자 입장에서는 충분하지 않다. 따라서 어떠한 각도에서도 PCV 보정정보를 정확하게 보간하기 위한 연구를 수행하였다. 이 연구에서는 방위각과 고도각을 모두 변수로 사용할 수 있는 구면조화함수를 수신기 안테나 PCV 보정정보를 보간하는데 사용해 최적차수를 구하였다. 그 결과 정확도를 우선적으로 고려한다면 구면조화함수 8차가 최적차수가 되며, 구동시간을 우선적으로 고려한다면 허용되는 오차 내에서 구면조화함수 1차와 5차를 제외한 가장 낮은 차수가 최적차수가 된다.
최근 들어 국내에서는 홍수에 의한 재산과 인명피해를 최소화하기 위해 지역특성에 알맞은 홍수지도를 제작 중에 있으며, 주로 LiDAR를 이용하여 홍수지도 제작을 위한 지형자료를 구축하고 있다. 그러나 LiDAR를 이용한 구축에 많은 시간과 높은 비용이 소요되기 때문에 이미 전국적으로 NGIS(국가GIS구축사업)사업을 통하여 구축된 수치지형도를 이용한 홍수지도의 구축 가능성과 타당성에 대한 검증 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 NGIS 수치지형도를 이용하여 홍수범람모의용 지형자료를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위하여 물의 흐름에 중요한 역할을 하는 breakline을 처리하고, 동시에 하상주변의 실제지형을 나타내는 유일한 자료인 하천종횡단자료를 연계하여 홍수범람모의용 DEM을 제작하였다. 경기도 구리시를 대상으로 1:1,000과 1:5,000의 NGIS 수치지형도를 활용하여 breakline을 처리하고 하천종횡단자료를 수치지형도와 연계하여 보간법을 기반으로 DEM을 구축하였다. 구축된 DEM은 1:1,000지형도가 전체 대상지역에 존재하지 않아 일부 지역에 대하여 1:5,000 지형도를 활용함으로써 상대적으로 위치 정확도는 떨어졌으나 홍수지도의 구축에는 적합한 정확도와 데이터의 정밀도를 제시하였다. 아울러 비용경제적 측면에서 매우 높은 효율성을 제시하였다. 반면 향후 NGIS 지형도의 보다 원만한 활용을 위하여 1:1,000 지형도의 갱신이 주기적으로 이루어져야 하며, 보간법의 적용에 있어서 고려사항과 breakline 구축을 위한 기술적 고려 사항 등이 정리되어야 하는 필요성을 제기하였다.
방사선 의료영상의 잡음은 화질을 떨어트리며, 진단의 정확성을 낮추는 원인이 된다. 특별히 환자보호를 목적으로 방사선 피폭량을 줄인 저선량 의료영상은 잡음 수준이 높아 잡음 제거 기술이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 다양한 해상도에서 경계선 특징을 보존하며 잡음을 효과적으로 제거하는 잡음제거 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 여러 개의 해상도의 피라미드 영상으로 분해하고, 각각의 분해된 영상으로 부터 퍼지 규칙기반 경계선 검출기를 통하여 안정된 경계 신뢰도 맵을 얻는다. 이들 다해상도 영상의 경계 신뢰도 맵은 유도 필터의 파라메터를 적응적으로 결정하며, 이를 이용하여 해당 영상의 경계를 보전하며 잡음을 제거한다. 이렇게 잡음이 제거된 다해상도 영상은 보간법을 통하여 확장되고 합성되어 결과영상을 얻는다. 제안된 방법은 미디언 필터, 양방향 필터, 유도 필터 등과 비교하여 경계선을 잘 보존하며, 잡음제거 능력이 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
신경 외과적 수술의 한분야인 정위적 방사선 수술은 두 개강 내의 병변의 위치 계산 후, 고선량의 방사선을 조사하여 병변을 치료하는 방법이기 때문에, 효과적인 수술을 위해서는 병변의 정확한 위치 정보가 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 DSA(Digital Subtraction Angiography) 영상이 내재적으로 이미지 왜곡이라는 문제점을 가지고 있기 때문에, 이것의 보정을 통하여 더욱 정확한 target 위치를 계산하였다 이미지 왜곡을 보정하기 위하여 grid 팬텀을 제작하였고, localization 알고리즘의 정확도를 평가하기 위하여, target 팬텀을 제작하였다. Image Intensifier의 앞쪽에 grid 팬텀을 부착하고, target 팬텀을 Leksell Frame에 고정시킨 후, DSA 영상을 얻었다. 본 실험을 위하여 개발된 프로그램을 이용하여, Anterior and Posterior, Left and Right 영상에서 bilinear transform을 적용하여 왜곡을 보정한 후, target 위치를 계산하였다. 그리고, 이와 같은 방법을 통하여 계산된 target 위치 좌표와 target 팬텀의 절대 좌표의 비교를 통하여 localization 오차가 계산되었다. 이번 실험의 결과는 왜곡을 보정하지 않은 경우, localization 오차는 $\pm$0.41mm, 왜곡 보정을 한 경우는 $\pm$0.34mm이었다. 따라서 본 연구에서 개발된 알고리즘 정밀도가 인정되며, 환자의 치료에 적합한 것으로 사료된다.
자연 및 기술재해에 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 그 재해지역 내에 있는 인구수를 정확히 추정할 필요가 있다. 그러나 센서스 구역과 재해지역의 공간적 불일치 문제 때문에, 재해지역 내에 있는 인구수를 정확하게 추정할 때에는 구역단위 인구자료를 공간적으로 세분화할 필요가 있다. 본 논문은 센서스 블럭그룹 내의 인구를 개개의 화소로 세분화하기 위한 밀도 구분적 표면모델을 구현하고, 그 표면기반 공간적 세분화 모델의 성능을 통계적 및 가시적으로 평가한다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 밀도 구분적 내삽법과 위성영상으르부터 추출된 토지이용 및 피복자료를 사용하며 지리정보시스템에서 구현되었다. 토지이용 및 피복자료는 밀도 구분적 내삽법에서 인구의 지리적 분포에 관한 추가정보를 제공했고, 토지이용 및 피복자료의 퍼센트에 기반을 둔 경험적 표본추출법과 지역가중법은 각 화소에 대한 밀도 구분적 가중치를 객관적으로 결정하기 위해서 사용되었다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 애틀란타 대도시권의 밀도 구분적 인구표면을 만드는데 적용되었다. 그 밀도 구분적 인구표변의 정확도는 센서스 수치와의 비교를 통해서 RMSE와 수정 RMSE를 사용하면서 검증되었다. 또한, 각 센서스 트랙과 블럭그룹별 오차들은 퍼센트 오차지도들에 의해서 가시화 되었다. 분석결과에 따르면, 밀도 구분적 인구표면은 인구수의 정확한 추정치를 제시할 뿐만 아니라, 센서스 블록그룹 내의 인구의 상세한 공간분포를 보여 준다. 또한, 인구표면은 대개 교외 및 산림지역 그리고 도심지역에서 인구를 과소평가하거나 과대평가하는 경향이 있다는 것을 밝혀냈다.
구조물의 변형 형상은 구조해석을 위한 중요한 정보이다. 구조물 모니터링 시스템에서도 충분한 변위 계측점이 확보되어 명확하고 합리적인 구조물의 변형 형상이 도출된다면 이를 이용한 구조해석이 가능 할 것이다. 하지만 실제 구조물에서는 한정된 비용으로 인해 충분한 변위 계측점이 확보되지 못하기 때문에 합리적인 구조물 변형 형상의 도출이 어렵다. 본 연구에서는 경제적이고 합리적인 구조물 변형 형상 추정을 위해 최소의 변위 계측 데이터를 이용한 효과적인 구조물의 거동 형상 추정기법인 SFSM-LS알고리즘을 개발하였다. 본 기법은 구조물의 변형 형상을 추정하기 위해 계측 대상 구조물의 사전 유한요소해석을 통해 여러 구조 거동 형상을 기본 구조형상함수로 정의하고, 이들 함수를 추정 변위의 오차를 최소화 시키는 각 함수의 가중치로써 중첩한다. 2경간 연속교 모델의 수치해석을 통해 개발된 알고리즘을 검증하고 매개변수 연구를 수행하였다. 개발된 알고리즘의 매개 변수인 구조형상함수, 변위 계측 위치, 변위 계측 개소에 대한 형상 추정 결과의 특성을 분석하고 Polynomial, Lagrange, Spline 보간법과 형상 추정 정밀도를 비교하여 개발된 기법의 적용성을 검증하였다. 이를 통해 적은 개소의 변위 데이터로 정밀한 형상을 추정하는 결과를 도출하여 제안된 기법의 우월성을 입증하였다.
홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적인 홍채 인식 시스템에서 취득된 홍채 영상에는 홍채 패턴 정보를 가리는 눈꺼풀이 포함된다. 이러한 눈꺼풀은 홍채 인식의 성능을 저하시키는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 홍채인식의 정확성을 향상시키기 위해 눈꺼풀 검출 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 세 가지 차별성과 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 눈꺼풀 검출에 문제가 되는 속눈썹과 조명 반사광(specular reflection)을 기존의 방법에 의해 검출한 후에, 선형 보간법(interpolation)을 이용하여 제거하는 방법을 제안함으로써 눈꺼풀 추출의 정확도를 향상하였다. 두 번째, 기존의 알고리즘은 눈꺼풀 후보점을 추출하기 위해 홍채의 넓은 부분을 탐색하므로 영상잡음이나 홍채 패턴 등에 의해 눈꺼풀을 잘못 추출하는 경우가 많았다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 검출된 홍채의 외곽경계 정보에 의해 초기 눈꺼풀 탐색 영역을 결정하고, 마스크 기법을 이용하여 눈꺼풀 후보점들을 추출함으로써 눈꺼풀 추출 에러를 감소시켰다. 세 번째, 기존의 알고리즘들은 포물선 방정식에 의해 눈꺼풀 영역을 검출하지만, 사용자의 눈의 회전을 고려하지 않았기 때문에 많은 에러가 발생되었다. 따라서 제안하는 알고리즘은 눈의 회전을 고려한 회전된 포물선 방정식을 이용한 허프 변환(Hough transform)을 통해 눈꺼풀을 검출함으로써 이러한 에러 발생을 감소시켰다. CASIA 데이터베이스의 홍채 영상을 사용하여 제안하는 눈꺼풀 검출 알고리즘을 실험한 결과, 위 눈꺼풀의 검출 정확도는 90.82%, 아래 눈꺼풀의 검출 정확도는 96.47%였다.
능동위상배열안테나는 정밀한 빔의 형성과 성능 확인을 위해 근접전계 수신시험이 요구된다. 그에 따른 근접전계 수신시험을 통해 모노펄스 기능을 활용하기 위한 보상값을 획득하게 된다. 하지만, 많은 주파수 채널을 사용하는 레이다의 경우 많은 시간과 노력이 요구된다. 효율적인 레이다 개발과 생산을 위해서는 선택적으로 주파수 채널을 선정하고, 그 측정값을 기준으로 측정하지 않은 주파수 채널의 보상값을 보간법을 통해 예측하여 획득할 수 있다. 이와 같은 방법으로 보상값의 위상각 정보를 획득할 경우, 합, 차 채널간의 위상변화량을 확인할 필요성이 있다. 위상의 측정은 랩핑으로 인하여 비선형 현상이 나타날 수 있기 때문이다. 일반적인 레이다의 경우, 합, 차 채널의 전기적 길이가 유사하게 설계되지만, 특정 목적으로 전기적 길이 차이가 발생할 경우, 랩핑 현상으로 인해 보간법의 오류를 발생할 수 있다. 본 논문에서는 전기적 길이 차이에 의해 발생되는 보간법의 오류를 확인하고, 하나의 주파수 선택 방안을 제시한다.
수치표고모델은 실제지형모델의 참값과 비교하여 충분하고 높은 정확도를 지녀야 하며, 미리 주어져 있는 지형데이타와 보간법을 사용하여 임의의 평면위치(X, Y)에 대응하는 표고 h를 구하고 경사를 구할 수 있는 모텔을 만들어 놓아야 한다. 보간의 정확도는 지형의 기복 상태와 자료의 밀도에 우선적으로 영향을 받게 되므로, 지형을 객관적인 방법으로 분류할 필요가 있다. 평균경사도와 면적비는 지형이 경사상태에 따라 비슷한 분류 결과를 가져오는 변수이지만, 지형의 국소적인 변화크기를 동시에 표시하는 변수는 면적비이다. 그러므로 본 연구는 지형의 분류를 좀 더 객관화하기 위하여 비고에 의해서가 아니라 경사도에 의해 분류하고, 경사와 곡률경중율의 영향을 분석하여 그 경사도에 합당한 매개변수를 도입하므로써 보다 현실에 가까운 모델을 재현하는데 연구의 목적이 있다. 연구의 결과는 첫째, 경사에 의한 지형의 분류는 평지는 pl6과 p24 준경사지 pl6과 S, 급경사지는 S 와 p24가 적합하고 곡률에 의한 분류는 평지와 준경사지에서 모두 p24와 S가 적합하며, 급경사지에서는 pl6이 적합하였다. 경사와 기복 변화량을 조합한 경우는 평지는 pl6, 준경사지는 p24, 급경사지는 S가 각각 적합하였다. 둘째, 유형화율은 경사 50%, 곡률경중율 0.0015에서 50∼80%로 가장 컸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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