SMS 960(Seafloor Mapping System) Side Scan Sonar에 자기테이프기록계 (Kennedy 900)를 연결하여 해저면 탐사자료를 수치적으로 처리할 수 있는 시스템을 개발, 이를 제주도 성산포 근해에서 시험적으로 적용하여 그 결과를 검토 하였다. 처리시스템은 주로 VAX 11/780 (4MB)를 사용하여 FORTRAN-77로 작성 되었으며 자료의 변환, 보정, 수치분석 및 도면제작 (cartography)을 주요기능으로 가지고 있다. SMS960에 의해 얻어진 수치자료는 특수한 형태를 가지고 있으므로 독자적으로 제작한 자료선별 계수기(Data Selecting Counter와 개인용 컴퓨터 personar computer을 사용하여 주처리 전산시스템에서 처리할 수 있도록 그 형태를 변환시켰으며, 경사거리(slant range)의 보정과 자료의 질적 개선을 위한 전처리 과 정을 거친 다음, 색상표현 으로 해저면 영상도면을 제작하였다. 후방산란 (backscattering) 음파자료를 통계처리하여 4가지 색상으로 제작된 영상도면을, 해저 퇴적물의 물성분포도와 비교해 본 결과 주로 평균입도와 분급도에 잘 대비되었다. 따라서 Side Scan Sonar에 의한 해저면 후 방상란 음향특성을 적절히 분석하므로 써 해저퇴적물의 퇴적상분포연구에 상당한 응용 효과가 있을 것으로 판단된다.
Localized atmospheric conditions between multi-reference stations can bring the tropospheric delay irregularity that becomes an error terms affecting positioning accuracy in network RTK environment. Imbalanced network error can affect the network solutions and it can corrupt the entire network solution and degrade the correction accuracy. If an anomaly could be detected before the correction message was generated, it is possible to eliminate the anomalous satellite that can cause degradation of the network solution during the tropospheric delay anomaly. An atmospheric grid that consists of four meteorological stations was used to detect an inhomogeneous weather conditions and tropospheric anomaly applied AWSs (automatic weather stations) meteorological data. The threshold of anomaly detection algorithm was determined based on the statistical weather data of AWSs for 5 years in an atmospheric grid. From the analytic results of anomaly detection algorithm it showed that the proposed algorithm can detect an anomalous satellite with an anomaly flag generation caused tropospheric delay anomaly during localized atmospheric conditions between stations. It was shown that the different precipitation condition between stations is the main factor affecting tropospheric anomalies.
Acquiring precise coordinates of ground targets can be regarded as the key mission of the tactical-level military UAS(Unmanned Aerial System) operations. The coordinates deviations for the ground targets estimated from UAV (Unmanned Aerial Vehicle) images may depend on the sensor specifications and slant ranges between UAV and ground targets. It has an order of several tens to hundreds of meters for typical tactical UAV mission scenarios. In this paper, we propose a scheme that precisely acquires target coordinates from UAS by mapping image pixels to geographical coordinates based on GCP(Ground Control Points). This scheme was implemented and tested from ground control station for UAS. We took images of targets of which exact location is known and acquired the target coordinates using our proposed scheme. The experimental results showed that errors of the acquired coordinates remained within an order of several meters and the coordinates accuracy was significantly improved.
Extreme tropospheric anomalies such as typhoons or regional torrential rain can degrade positioning accuracy of the GPS signal. It becomes one of the main error terms affecting high-precision positioning solutions in network RTK. This paper proposed a detection algorithm to be used during atmospheric anomalies in order to detect the tropospheric irregularities that can degrade the quality of correction data due to network errors caused by inhomogeneous atmospheric conditions between multi-reference stations. It uses an atmospheric grid that consists of four meteorological stations and estimates the troposphere zenith total delay difference at a low performance point in an atmospheric grid. AWS (automatic weather station) meteorological data can be applied to the proposed tropospheric anomaly detection algorithm when there are different atmospheric conditions between the stations. The concept of probability density distribution of the delta troposphere slant delay was proposed for the threshold determination.
본 논문에서는 두꺼운 배관에 존재하는 축방향 경사관통균열의 탄성응력확대계수 및 탄성 균열열림변위 해를 제시하였다. 이를 위해 배관의 두께, 기준균열길이, 경사관통균열 길이비를 체계적으로 변화시키며 3차원 탄성 유한요소해석을 수행하였다. 하중조건으로는 균열 성장에 영향을 미치는 내압을 고려하였다. 유한요소해석 결과를 바탕으로 두꺼운 배관에 존재하는 이상적인 축방향 관통균열과 경사관통균열에 대한 탄성응력확대계수와 탄성 균열열림변위를 균열선단 및 두께를 따라 제시하였다. 특히 응력확대 계수의 경우에는 이상적인 축방향 관통균열 결과로부터 쉽게 경사관통균열의 응력확대계수를 구할 수 있는 경사관통균열 보정계수를 제시하였다.
본 연구에서는 지난 2020년 2월에 발사된 정지궤도환경위성탑재체(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer; GEMS)의 이산화황 산출 현업 알고리즘에서 오프셋 보정 계수 산정 방법이 이산화황 칼럼 농도 산출 결과에 미치는 영향을 확인하였다. GEMS의 현업 이산화황 산출 알고리즘은 차등흡수분광법(Differential Optical Absorption Spectroscopy; DOAS)과 주성분분석방법(Principal component analysis; PCA)이 융합된 하이브리드 알고리즘이다. 하이브리드 알고리즘에서는 차등흡수분광법을 이용하여 스펙트럴 피팅 후 나오는 이산화황 경사층적분농도 값에 나타나는 오존에 의한 흡수 영향을 보정하기 위하여 편차 보정 과정을 필수적으로 거치게 되며, 오프셋 보정 계수를 산정하는 조건에 따라 이산화황 칼럼농도 산출결과가 달라질 수 있기 때문에 적절한 오프셋 보정 계수 값의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 구름 화소가 많이 존재하는 날짜와 적게 존재하는 날짜에 대해 오존 보정 계수를 각각 계산하고, 각각의 오존 보정 계수를 GEMS 현업 이산화황 산출 알고리즘에 적용하여 산출한 이산화황 칼럼농도의 비교를 수행하였다. 구름 화소가 많이 존재하는 날의 GEMS 복사휘도 자료를 이용하여 계산된 오존 보정 계수를 사용한 경우, GEMS 관측 영역의 가장자리에 해당하는 인도 부근에서의 이산화황 칼럼농도의 표준편차가 1.27 DU, 한반도 부근에서 0.58 DU, 주변에 구름 화소가 많았던 홍콩 부근에서 0.77 DU로 나타났다. 한편, 구름 화소가 적은 날의 GEMS 자료를 이용하여 계산된 오존 보정 계수를 사용하였을 경우의 이산화황 칼럼농도의 표준편차는 인도주변에서 0.72 DU, 한반도 주변에서 0.38 DU, 홍콩 부근에서 0.44 DU로 다소 감소하였음을 확인하였으며, 구름 화소가 많은 날의 오존 보정 계수를 사용하여 이산화황을 산출한 경우 대비 비교적 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 이에 따라, GEMS 이산화황 산출 알고리즘의 불확실성 최소화 및 안정적인 산출을 위해서 적절한 조건에서의 오존 보정 계수 산정이 이루어져야 할 필요가 있다.
대부분의 문자 인식기들이 인식대상영상이 인식단위로 분할되어있다는 가정아래 개발되고 있으나, 실제 필기한글의 분할에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문은 Run-length code를 이용한 능동적인 한글 분할방법을 제시한다. 전처리와 인식단위 분할에 응용할 수 있는, 한글의 구조적 특성을 반영한, 기울기 보정 알고리즘을 제안하고, 필기자들이 일반적인 필기 습관과 한글이 갖는 2차원 구조의 특성을 반영하면서 문자의 접촉점을 적극적으로 찾아내기 위한 기초 함수들과 접촉점들의 분류 방법을 제시한다. 임의의 필기자로부터 수집한 필기 한글 주소열 데이터를 이용해 수행한 실험을 통해, 초과분할을 포함하여, 88.2%의 접촉 문자들을 분리할 수 있었다.
The models used for ionosphere error correction in positioning using Global Navigation Satellite System (GNSS) are representatively Klobuchar model and NeQuick model. Although these models can correct the ionosphere error in real time, the disadvantage is that the accuracy is only 50-60%. In this study, a method for polynomial modeling of Global Ionosphere Map (GIM) which provides Vertical Total Electron Content (VTEC) in grid type was studied. In consideration of Ionosphere Pierce Points (IPP) of satellites with a receivable elevation angle of 15 degrees or higher on the Korean Peninsula, the target area for model generation and provision was selected, and the VTEC at 88 GIM grid points was modeled as a polynomial. The developed VTEC polynomial model shows a data reduction rate of 72.7% compared to GIM regardless of the number of visible satellites, and a data reduction rate of more than 90% compared to the Slant Total Electron Content (STEC) polynomial model when there are more than 10 visible satellites. This VTEC polynomial model has a maximum absolute error of 2.4 Total Electron Content Unit (TECU) and a maximum relative error of 9.9% with the actual GIM. Therefore, it is expected that the amount of data can be drastically reduced by providing the predicted GIM or real-time grid type VTEC model as the parameters of the polynomial model.
GPS를 이용하여 이온층의 총전자수를 측정하는 방법은 기존의 다른 방법에 비하여 넓은 지역에 대한 이온층의 변화를 보다 정확하게 조사할 수 있다고 알려져 있다. 이 연구에서는 GPS위성으로부터 두 개의 L-band 주파수, L1(1574.42MHz)과 L2(1227.60MHz)에 실려 전송되는 P 코드의 이온층에 의한 전파 도달 시각차이를 이용하여 각각의 위성에 대한 시선방향의 충전자수를 측정하였다. 그리고 이온층이 균질하여 평균높이가 350km라고 가정했을 때, 시선방향이 평균 높이와 교차하는 지점에서의 수직방향 총전자수로 각각 변환하여 이를 평균하는 방법을 택하였다. 국내에서는 이중주파수용 P 코드 수신기가 없는 관계로 국제 공동 GPS 관측망의 핵심 관측소 중 하나인 Taiwan의 TAIW GPS 관측소(N25도, E121.5)에서 관측된 GPS 자료를 이용하였다. 측정된 총전자수의 1일 변화 양상을 NOAA의 SOLAR-DAILY 자료 및 GPS의 이온층 보정 모델 (Klobuchar 1987)과 비교한 결과, 거의 같은 양상이 나타났다. 즉, 총전자소의 값이 낮에슨 높아지고 밤에는 낮아지는 전형적인 1일 변화 곡선을 보였다. 그리고 이 연구방법에 의한 총전자수 측정 정밀도는 SOLAR-DAILY 자료와 비교한 결과, 약 2 TEC인 것으로 추정되었다.
최근 차량의 출입통제 및 주차관리 그리고 불법 차량의 단속 등 다양한 분야에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 그러나 기울어지거나 햇빛 또는 조명 등의 영향을 받은 차량 영상에서는 번호판의 고유한 정보가 변형될 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 불변한 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 먼저 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용해서 번호판의 문자 획이 잘 보전된 이진영상을 생성하였다. 그리고 왜곡에 불변한 연속된 큰 숫자들의 위치를 찾고 그 정보를 이용해서 번호판영역을 검출하였다. 기하학적 왜곡 보정과 영상 개선 작업을 수행한 다음 신경망을 이용해서 번호판을 인식하였다. 제안한 알고리즘을 상용 LPR(License Plate Recognition) 시스템으로부터 획득한 6,200장의 차량 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 98.4%의 번호판 영상 인식률과 0.05초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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