• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.714-724
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• 2021

포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경 및 물체를 3차원 위치정보를 갖는 점들과 그에 대응되는 색상 등을 획득하여 기록한 실감 콘텐츠이다. 위치와 색상 정보로 구성된 3차원 점으로 이루어진 포인트 클라우드 콘텐츠는 확대하여 렌더링 할 경우 점과 점 사이의 간격이 벌어지면서 빈 구멍이 발생하게 된다. 본 논문에서는 포인트 클라우드 확대 시 점들 간 간격이 벌어져 생기는 구멍을 찾고 구멍에 대해 깊이정보를 활용한 역 변환 기반 보간 방법을 통해 포인트 클라우드 콘텐츠 품질을 개선하는 방법을 제안한다. 영상의 확대나 카메라 근접 등으로 포인트들의 간격이 벌어지면 틈이 생기면서 구멍 사이에 뒷면의 포인트들이 렌더링 되어 보간 방법을 적용하는데 방해요소로 작용한다. 이를 해결하기 위해 포인트 클라우드의 뒷면에 해당하는 점들을 제거한다. 다음으로 빈 구멍이 발생한 시점의 깊이 맵(depth map)을 추출한다. 마지막으로 역 변환을 하여 원본의 데이터에서 픽셀을 추출한다. 제안하는 방법으로 콘텐츠를 렌더링한 결과, 기존의 크기를 늘려 빈 영역을 채우는 방법에 비해 렌더링 품질이 평균 PSNR 측면에서 1.2 dB 향상된 결과를 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1465-1475
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• 2016

안전한 급식을 위해서는 식중독사고와 연관성이 있는 미생물의 위해요소들이 실시간적으로 모니터링 되고 통제되어야 한다. 선진국에서는 실시간 위생 모니터링 도구로 ATP (adenosine triphosphate) Luminometer를 활용한 사례가 여러 건 보고되었다. ATP analyser는 ATP bioluminescence (생물발광성)의 원리를 이용하여 RLU (relatively light unit) 값으로 위생수준을 간접적으로 측정할 수 있게 해준다고 알려져 있다. 이에 국내 급식산업에서도 이를 활용할 수 있도록 조리도구들을 대상으로 일반세균수 (aerobic plate count; APC)와 RLU 간에 상관성이 존재하는지를 확인 할 필요성이 제기 되었다. 본 연구는 급식소의 조리도구 표면에 사전 처리없이 ATP (RLU)와 APC (CFU)를 측정하여 상관관계 존재 여부 파악 및 이들 관계의 최적인 모델을 찾아보고자 하였다. 이들에 대한 분석 결과를 조리도구별로 요약하면 다음과 같다. 도마, 칼, 국그릇 (스텐), 식판 (카보) 자료는 1차 변환의 로그변환이, 컵 자료는 2차 변환의 제곱근-역변환 (혹은 역-제곱근변환)이, 국그릇 (카보) 자료는 2차 변환의 제곱근-제곱근변환이 표준화 회귀계수 및 결정계수 $R^2$가 가장 좋게 나타났으나 식판 (스텐) 자료는 원자료, 1차 변환 및 2차 변환 모든 경우에서 정규성을 만족하지 못하여 이번 자료에서는 최적인 경우를 찾을 수가 없었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권5호
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• pp.337-347
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• 2019

본 연구에서는 미래 기후예측을 위하여 활용되는 전지구모형(general circulation model, GCM) 중 우리나라에 적합한 대표 GCM을 선정하는 방법을 제시하였다. 이에 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상 관측소로 지점 규모로 상세화를 하여 관측강수와 비교하였다. GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위하여 6가지 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였고, 성능 지표를 비교하여 대표 편이보정방법을 선정하였다. 편이보정된 GCM 모의 결과에 대한 성능을 계산하고 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법을 이용하여 가장 우수한 GCM을 선정하였다. 그 결과 편이보정방법을 NPT (Non-Parametric Transformation) 방법 중 EQ (Empirical Quantile) 방법이 선정되었고, TOPSIS 성능 평가 결과, GISS-E2-R이 가장 우수하였다. 그 다음으로 우수한 GCM을 순서대로 제시하면 MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, CCSM4 이었다. 향후 더 많은 GCM 자료를 이용한다면 보다 보편적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제28권2호
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• pp.123-130
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• 2015

본 논문에서는 전자기파에 대한 수치적 파동흡수 경계모델인 Perfectly-Matched-Layer(PML)를 개발하고 PML을 연동시킨 유한요소법에 의해 콘크리트 구조물을 통과하는 마이크로파의 전파거동을 해석하는 수치적 기법을 제시한다. 콘크리트 부재와 공기로 구성된 무한매질을 PML을 경계로 하는 유한영역으로 치환하고, 이 유한영역에서 평면 전자기파에 대한 시간 영역 맥스웰방정식의 수치 해를 혼합유한요소법에 의해 계산하였다. 공기로만 이루어진 균일매질의 경우와 콘크리트 구조물이 존재하는 비균일 매질의 경우에 대하여 단일주파수 및 복합주파수를 갖는 마이크로파의 전기장을 계산하였고, 오차분석을 위해 $L^2$-놈 형태로 표현되는 정해와 수치 해의 상대오차를 정의하여 수치 해의 정확도를 평가하였다. 이 연구는 마이크로파를 이용한 철근콘크리트 구조물의 건전도평가 및 손상평가에 적용될 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.123-131
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• 2012

오래 전부터 연료의 가격은 상승하고 있다. 제조업체는 보증을 통해 실용적인 대안을 찾고자 전기와 강력한 바이오 연료를 이용하여 차량의 성장가능을 연구하고 있다. 이제, 이러한 녹색 환경(emission) 관련된 보증은 보증기간이 확장되며, 이러한 보증을 "수퍼 보증" 이라 불린다. 본 논문의 주요 결과는 라돈 변환의 역행렬을 보증공간의 수치를 줄이기 위해 사용되며, 응용 프로그램 및 RBF 네트워크를 사용하여 대략적인 이변량의 보증 기능에 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 다음과 같은 단계로 구성되어 있다. 첫째, 라돈 변환을 이용하여, 이변량 보증 함수의 1차원 함수를 줄일 수 있다. 둘째, 1 차원 함수의 각 신경 서브 네트워크와 신경 네트워크 기법을 사용하여 근사할 수 있다. 셋째, 이러한 신경 sub-networks 형태로 최종 근사 신경망 함께 결합 된다. 넷째, 라 돈 변환의 역함수 값을 사용 하여 최종 근사 신경 네트워크에 우리가 주어진 함수 근사화를 얻을 수 있다. 또한, 우리는 자동차 회사의 일부 그린 보증 데이터를 가지고 위의 방법을 적용한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2843-2845
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• 2000

A lane detection based on a road model or feature all need correct acquirement of information on the lane in a image, It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of a image when being applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two searching range of detecting lane in a road, First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road, Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It is allow to extract accurately and efficiently the edge candidates points of a lane as not conducting an unnecessary searching. By means of removing the perspective effect of the edge candidate points which are acquired by using the inverse perspective transformation, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plane-view image in the World Coordinate System(WCS). We define linear approximation filter and remove the fault edge candidate points by using it This paper aims to approximate more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제49권4호
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• pp.350-358
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• 2012

This paper deals with accuracy of accumulated fatigue damage estimation using stochastic fatigue analysis method based on Rayleigh PDF. From full scale measurement data on an 8100TEU container vessel, zero-order spectral moments for wave- and vibration-induced energy spectral densities are determined on the probability level of 99%. 80 simulation cases in total are prepared according to the variation of ratio of zero-order spectral moments and center frequency of vibration ESD. By using inverse Fourier transformation and rainflow cycle counting for the combined ESD of wave and vibration, exact fatigue damages are derived. Fatigue damages in frequency domain based on Rayleigh PDF show large conservativeness compared to exact fatigue damages in times domain. The main cause of the excessive conservativeness is analyzed by two aspects: ratio of zero crossing and peak frequencies and ratio of initial zero order spectral moments and zero order spectral moments from rainflow stress range distributions. Finally, a guideline of applicability of Rayleigh PDF is proposed for wide band processes.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.306-306
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• 2019

전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.

• 원예과학기술지
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• 제28권3호
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• pp.442-448
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• 2010

본 연구는 gene tagging system(plasmid rescue와 inverse polymerase chain reaction)을 사용하여 얻은 배추($Brassica$ $rapa$ ssp. $pekinensis$) 형질전환체 계통을 분석하고 이들의 표현형을 관찰하고자 수행되었다. 배추의 기능유전체 연구를 위해 $Agrobacterium$의 전이 DNA(T-DNA)를 사용하여 삽입돌연변이체를 유기하였다. 형질전환체는 '서울' 배추 품종의 pRCV2 vector를 가진 $Agrobacterium$ $tumefaciens$을 접종하여 얻었다. 형질전환 $T_1$ 세대는 비형질전환체와 비교하여, 수술 수의 감소, 크거나 작은 꽃, 직립생장형, 잎에 털이 없는 것, 잎의 황백화 현상, 잎이 좁거나 결각이 깊은 것과 같은 다양한 표현형을 보였다. 형질전환 계통 중에서 발견된 13개의 돌연변이 계통의 표현형 변화는 체세포의 배수성 분석을 통하여 염색체 수의 변화에 기인하지 않은 것을 확인하였다. 배추 genomic DNA에서 T-DNA의 위치 확인을 위해 multiple copy와 single copy 형질전환체에 plasmid rescue와 inverse PCR 방법을 각각 적용하였다. 비형질전환체와 비교하여 뚜렷한 표현형적 차이를 보이고 Southern blot 분석 결과 1 copy의 T-DNA를 가지며 염색체 수가 20(2n)인 돌연변이체를 선발하여, flanking DNA 염기서열을 확인하고 배추 염색체내에서 각각의 유전자좌를 표시하였으며 이들 계통들에 대하여 데이터베이스를 작성 중에 있다.