본 논문에서는 인공위성의 궤도예측을 위해 사용되는 미국 합동우주관제센터(JSpOC, Joint Space Operation Center)의 TLE(Two Line Element) 정보에 대한 SGP4(Simplified General Perturbations 4) 모델의 장기 궤도예측 오차를 줄이기 위해 과거의 TLE 정보들을 이용한 보상기법을 적용하여 새로운 TLE 정보를 생성하는 방법에 대해 기술하고 있다. 이를 위해 과거 특정 시점에서의 TLE 정보를 바탕으로 현재까지 궤도전파를 한 데이터와 동일기간 동안 미국 합동우주관제센터에서 공개된 모든 TLE를 이용해서 궤도전파를 수행한 데이터를 비교하여 계산한 궤도잔차를 이용하였다. 이러한 궤도잔차 성분은 SGP4 궤도전파 모델에 의한 궤도오차 증가 경향을 보여주고 있기 때문에 궤도오차 보정을 위해 해당 궤도잔차 성분들을 적절한 함수로 표현하였다. 이후, 현재 시점에서 공개된 TLE 정보를 이용한 SGP4 궤도전파 데이터에 해당 잔차함수를 적용함으로써 장기 궤도전파에 따른 SGP4 모델의 궤도오차를 줄일 수 있었으며, 이를 바탕으로 새로운 TLE 정보를 생성하였다. 본 논문에서 일주일의 궤도전파에 대한 시뮬레이션을 통해 기존의 TLE를 이용한 궤도전파 오차가 4km 정도인 반면 새로운 TLE 생성기법에 의한 궤도전파 오차가 약 2km 수준으로 줄어드는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.
모바일 기술의 발전으로 오프라인 컨텐츠가 아닌 온라인 매체로 다양한 영상 컨텐츠를 제공받는 수요층이 늘어나고 있다. 그러나 모바일 단말기의 작은 화면에 맞게 수작업으로 편집/수정하기 위해서는 비용과 노력이 많이 드는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 컨텐츠 가운데 가장 다양한 형태를 지닌 인쇄 만화를 모바일 단말기 환경에 맞게 자동 변환하는 Automatic Comics Conversion(ACC) 시스템을 제안한다. 모바일 단말기 화면에 적합한 형태로 기존 오프라인 만화책 각 한 면의 프레임으로 분할하기 위해 다층신경망(MLP: Multi-Layer Perceptorn)을 이용하였으며, 각 프레임은 영상의 의미 구조 (Semantic Structure)의 손실을 최소화하여 적합한 크기로 분할된 영상들을 자동 변환하여 제공한다. 또한 동적인 만화 영상을 애니메이션으로 제공하기 위하여 텍스처 분석 연구를 더 했다. 이에 본 연구는 만화뿐만 아니라 프레임 단위로 되어있는 사진, 웹사이트, 다양한 영상 등을 언제 어디서나 제공받을 수 있도록 모바일 단말기에 제공함으로써 효율성을 검증한다. 또한 오프라인의 정지 영상을 분할된 영상 프레임 정보를 통해 움직이는 영상으로 제공할 수도 있다.
항공라이다 데이터를 이용한 건물 추출 연구가 많이 진행되어 오고 있으나 대부분의 연구는 건물경계를 직선으로 가정하기 때문에 곡선경계가 포함된 건물의 경계를 올바르게 모델링하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 곡선경계를 포함하는 건물을 항공라이다 데이터로부터 직선과 곡선이 혼합된 경계로 모델링하는 것을 목적으로 한다. 건물점들에 대하여 적응적 컨벡스헐 알고리즘과 큰 반경의 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 적용하여 두 세트의 경계점을 추출한다. 경계점들의 평균 점 간격 및 수직이등분선의 교차 비율에 의하여 곡선 세그먼트를 판별한 후, 직선과 곡선 세그먼트에 대하여 각각 다른 정규화 방법을 적용하여 건물경계를 모델링한다. 실험결과, 곡선 세그먼트의 추출 완전성과 정확성이 각각 69%, 100%로서 본 연구의 방법을 통해 대부분의 곡선경계를 올바르게 추출 및 모델링 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 수치지도 제작기준을 만족하는 건물경계를 자동으로 생성하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
국토 방위를 위해 국가들은 자국 상공을 지나가는 위성 감시 시스템을 구축하고 있으며 이 시스템들 중 하나는 광학계를 이용한 위성 감시 시스템이다. 광학계를 이용할 경우, 획득한 영상 내에 존재하는 위성 광원을 제한된 시간 내에 검출하여 그 위치를 추적 시스템에 전달하여야 한다. 제안하는 방법은 광학계를 이용한 위성 감시 시스템을 이용해 획득한 고해상도 상공 촬영 영상을 고속으로 영상 처리하여 위성 광원을 검출한다. 이를 위해 고해상도 영상 처리에 앞서 영상을 축소하여 저해상도 영상을 생성하여 위성의 궤적을 추정하고 고해상도 원본 영상에서는 궤적 근방 영역에서만 영상 처리 방법들이 적용되도록 하였다. 제안하는 방법은 기존에 위성 검출을 위해 사용되는 방법과 유사한 위성 검출 정확도를 보이면서 검출을 더 빠르게 수행하였다.
본 논문에서는 디지털 카메라를 통하여 입력된 차량 영상으로부터 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 최근 몇 년간 차량 번호판 영상을 인식하는 기술은 많은 발전을 이루어 왔다. 정확한 인식을 위한 핵심 기술은 차량 번호판 영역의 정확한 추출이다. 에지 정보나 칼라 정보로 번호판 영역을 추출할 경우, 번호판을 보는 시각에 따른 기울어진 번호판의 정확한 영역 추출이 어렵기 때문에 기존의 번호판 인식은 차량의 정면에서 촬영된 영상을 사용하였고 번호판 영역에 경사나 기울기를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 입력 영상의 경사나 기울어진 입력 영상에 대한 인식이 가능한 형태로 변환하는 데 중점을 둔다. 그에 따라 영상에서 번호판의 위치 및 기울어짐 혹은 높낮이가 정면에서 벗어나더라도 번호판 영역 추출을 가능토록 칼라 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한 후 선형 회귀 방정식을 사용하여 보다 정확하게 차량 번호판 영역을 추출하였다. 실험 결과 92%의 번호판 검출율을 보였으며, 50$^{\circ}$ 정도 기울어진 번호판에서도 문자의 인식이 가능함을 확인하였다.
복잡한 thin film transistor-liquid crystal display (TFT-LCD) array 회로의 전기적 특성을 분석하기 위해서는 PSPICE나 AIM-SPICE와 같은 회로 시뮬레이터를 사용하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 SPICE 시뮬레이션을 위한 다결정 실리콘 (poly-Si) TFT 소자의 입력 변수 추출을 체계화하는 방법을 도입한다. 이 방법을 excimer laser annealing 및 silicide mediated crystallization 방법으로 각각 제작된 다결정 실리콘 TFT 소자에 적용하여 실험 결과와 잘 일치하는 결과를 얻었다. SPICE 시뮬레이터 중에서 PSPICE는 graphic user interface(GUI) 방식의 편의성을 제공하므로 손쉽게 복잡한 회로를 구성할 수가 있다는 장점이 있으나, poly-Si TFT 소자 모델을 가지고 있지 않다. 이 연구에서는 PSPICE에 다결정 실리콘 TFT 소자 모델을 이식하고, TFT가 이식된 PSPICE를 사용하여 poly-Si TFT-LCD 단위 화소 및 라인 RC 지연을 고려한 화소에 대한 전기적 특성을 분석하였다. 이러한 결과는 TFT-LCD 어레이 특성 분석을 위한 시뮬레이션을 효율적으로 수행하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 튜브-열차 시스템의 기본적인 유동장의 특성을 파악하고, 튜브열차의 공기저항을 계산할 수 있는 보다 효율적인 수치 해법을 제시하고 계산 결과에 대한 타당성을 논하였다. 최소한의 계산 영역 내에선 정상상태의 해를 찾기 위하여 비정상 해석의 결과를 기준으로 하여 경계조건의 부여 방법을 변화시킨 정상 해석의 결과를 비교한 결과, 열차속도가 300 km/h일 경우에는 공기저항의 값이 정상해석 결과와 비정상해석 결과가 잘 일치하였으며, 동일 속도 대역에서의 고속열차 현장시험 결과와 비교한 결과 열차/터널 단면적비에 따라 공기저항의 비가 동일한 추세를 나타나는 것으로 나타났다.
이 논문에서, 제시된 감마$({\gamma})$ 라인 시스템은 해당 공식에 의해 만들어진 비선형 감마 곡선과 하드웨어로 구현된 결과 사이의 오차를 최소화하기 위해 만들어졌다. 제시된 알고리즘과 시스템은 특정 감마값이 2.2, 즉 {0,1}$^{2.2}$에 의해 생성되는 공식과 입, 출력 데이터 크기가 10bit를 기반으로 한다. 오차를 최소화하기 위해, 시스템은 데이터 점들 사이를 지나 적합한 다항식을 만드는 수치해석 방법, 최소 자승 다항식을 사용하였다. 제한된 감마 라인은, 정밀도를 높이기 위해, 서로 각각의 중첩된 범위를 가지는 2차 다항식 9개로 구성되어 있다. $MATLAB^{TM}$ 7.0으로 검증된 알고리즘을 바탕으로, 제한된 시스템은 Verilog-HDL으로 구현되었다. 시스템은 2클럭 지연을 가지며 1 클럭마다 결과가 생성된다. 오차 범위(LSB)는 -4에서 +3이다. 표준편차는 1.287956238을 가진다. 시스템의 전체 게이트 값은 2,083이며, 최대 타이밍은 15.56[ns] 이다.
Purpose - During the last two years, convenient stores (CS) are emerging as one of the most fast-growing retail trades in Korea. The goal of this work is to forecast and to analyze sales at CS using ARIMA-Intervention model (IM) and exponential smoothing method (ESM), together with sales at supermarkets in South Korea. Considering that two retail trades above are homogeneous and comparable in size and purchasing items on off-line distribution channel, individual behavior and characteristic can be detected and also relative superiority of future growth can be forecasted. In particular, the rapid growth of sales at CS is regarded as an everlasting external event, or step intervention, so that IM with season variation can be examined. At the same time, Winters ESM can be investigated as an alternative to seasonal ARIMA-IM, on the assumption that the underlying series shows exponentially decreasing weights over time. In case of sales at supermarkets, the marked intervention could not be found over the underlying periods, so that only Winters ESM is considered. Research Design, Data, and Methodology - The dataset of this research is obtained from Korean Statistical Information Service (1/2010~7/2016) and Survey of Service Trend of Korea Statistics Administration. This work is exploited time series analyses such as IM, ESM and model-fitting statistics by using TSPLOT, TSMODEL, EXSMOOTH, ARIMA and MODELFIT procedures in SPSS 23.0. Results - By applying seasonal ARIMA-Intervention model to sales at CS, the steep and persisting increase can be expected over the next one year. On the other hand, we expect the rate of sales growth of supermarkets to be lagging and tied up constantly in the next 2016 year. Conclusions - Based on 2017 one-year sales forecasts for CS and supermarkets, we can yield the useful information for the development of CS and also for all retail trades. Future study is needed to analyze sales of popular items individually such as tobacco, banana milk, soju and so on and to get segmented results. Furthermore, we can expand sales forecasts to other retail trades such as department stores, hypermarkets, non-store retailing, so that comprehensive diagnostics can be delivered in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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