본 연구는 지진으로 인하여 발생한 건물의 피해액을 보다 객관적으로 예측 평가할 수 있는 ACM(Advanced Component Method) 개발 방법에 관한 것이다. ACM은 지금까지의 재래식 손실 평가방법에 사용된 구조 기술자들의 주관적인 관점과 전문가적 견해에서 탈피하여, 지진의 크기에 따른 구조형식이 각기 다른 건물들의 내진 성글 평가 기술에 바탕을 둔 지진 손실 평가 방법이다. 그 과정을 살펴보면 먼저 선별된 전형적인 건축 구조물에 대하여 비선형 정적 내진 해석인 pushover 해석을 실행하여 그들의 건물 능력도와 각 부재의 비선형 응답을 계산한다. 지진하중은 ADRS(Acceleration-Displacement Response Spectrum)의 응답 가속도와 응답 변위의 형태로 표현하여 이를 건물 능력도와 함께 능력 스펙트럼법(Capacity Spectrum Method) 기법을 이용하여 건물의 내진 성능점을 찾는다. 또한 전체 건물을 주요 구조체인 기둥, 보, 슬래브 등과 비구조체인 비내력 벽판, 외벽 장식용 요소 등을 각각 분리하여 건물 각 부재들의 지진 응답 변위에 따른 피해율을 산출한다. 이들 각 부재들의 피해는 그 부재들의 특성에 따른 적절한 보수보강기법과 그에 따른 비용산정 모델을 이용하여 각 부재의 금전적인 피해액으로 전환한다. 마지막으로 Monte Carlo기법을 이용하여 지금까지 얻은 건물의 응답과 각 부재들의 지진에 따른 피해율, 그리고 그 부재들의 비용산정 모델을 종합하여 전체 건물의 최종의 피해율을 얻는다. 특히, 현존하는 건물에 사용된 재료와 설계 가정 하중의 가변성에 따른 건물 거동에 대한 불확실성 등을 고려하기 위하여 Latin Hypercube 추출 기법을 사용하며, 마지막으로 본 연구의 사례평가를 위하여 과거 일어났던 지진 피해정보와 손실 자료들을 바탕으로 ACM방법과 재래식 방법을 이용한 건물 손실 평가 방법을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 일반 단일 시점의 축구 비디오를 스테레오스코픽 영상으로 변환하는 방법을 제안한다. 축구 비디오 분석 과정을 통하여 축구 비디오를 일정한 종류의 샷으로 분류하고, 분류된 샷 종류에 따른 깊이지도 생성 방법을 제안한다. 원거리 샷의 경우에는 운동장 영역 추출을 통하여 운동장 영역에 깊이기도 (Depth Map)을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 비 원거리 샷의 경우, 운동장 영역 블록 수와, 간단한 피부색 발견 알고리즘을 통해 생성한 스킨 블록의 수에 따라 다시 3가지로 샷을 분류하고, 각 종류의 샷에 따른 깊이지도 생성 방식 1) 오브젝트 영역 추출을 통한 깊이지도 생성, 2) 스킨 블록을 이용한 전경 영역 추출과 가우시안 함수를 이용한 깊이기도 생성, 그리고 3) 스킨블록이 없는 상황에서의 깊이기도 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여, 스테레오스코픽 영상을 생성하는 방법을 소개하고, 생성한 실험영상을 결과로 제공한다. 그리고 주관적 깊이감 품질 평가를 통해서, 제안된 방법을 통해 생성된 영상이 원본 영상에 비해 깊이감이 향상됨을 증명한다.
본 논문은 거래빈도가 낮아 지금껏 적극적으로 시도되지 못한 상업용 토지의 가격을 정확히 추정하고자 하였다. 서울시 상업용 토지 실거래가 자료를 대상으로 선형 결합 형태의 평균 구조(전역적 경향), 지수 형태의 공분산함수 그리고 순수 오차항을 구성요소로 하는 모형을 구축 및 적용하였다. 상권별로 가격수준이 차별적으로 형성되는 상업용 토지 가격의 특성을 감안하여 대표적 공간보간기법인 크리깅 방법을 적용함으로써 지가의 공간적 상관성을 명시적으로 고려하였다. 더 나아가 희소한 자료의 한계를 극복하기 위해 전문가 지식을 사전 확률분포의 형태로 모형에 반영할 수 있는 베이지안 크리깅 방법을 활용하였다. 적용한 모형의 성능은 적합 과정에 사용되지 않은 검증 자료를 대상으로 검토하였으며, 전문가 지식의 반영과 공간적 상관성의 명시적 고려를 통해 가격 추정의 정확성이 높아진 사실을 확인하였다. 본 논문은 베이지안 크리깅 기법을 토지 가격 추정에 적용하되, 전문가의 주관적 지식을 명시적으로 모형에 반영하였다는 점 등에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 본 논문의 결과는 거래 자료가 희소한 상황에서도 신뢰성 있게 부동산 가격을 추정해야하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 네트워크 전송 중에 패킷손실에 의해 열화되는 IPTV 셋탑박스(STB: Set-Top Box) 재생영상의 화질을 모니터링하는 방법인 VR-VQMS(Visual Rhythm based Video Quality Monitoring Scheme)를 제안한다. 제안된 방법은 인코딩된 영상의 비쥬얼리듬(VR) 정보와 STB 재생영상의 비쥬얼리듬 정보를 특징정보로 사용하는 감소기준법 기반의 영상품질 측정 방법이며, 특히 영상품질관리 측면에서 패킷손실에 의한 화질열화를 정량화한 것이다. 화면열화 정도를 측정하기 위해 기존의 PSNR(peak-to-peak signal-to-noise ratio)을 수정한 NPSNR(Networked PSNR)이라는 새로운 품질척도를 정의하고 이를 기반으로 객관적 및 주관적 열화 척도를 정의하였으며, 온라인 VR-VQMS와 오프라인 VR-VQMS 두 가지의 화질열화 모니터링 방식을 제안하였다. 제안된 방법을 사용하면 화질열화가 발생된 시간과 지속시간, 발생횟수, 평균열화량 등에 대한 통계정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 시청자의 주관적 체감화질까지 측정할 수 있으며, VR 정보를 사용하기 때문에 눈으로도 직접 이들을 확인할 수 있다는 장점이 있다. 모의실험 결과를 통하여 VR 정보로 추정한 NPSNR 을 이용하여 계산한 화질열화 척도값이 2D 재생영상에 대해 계산한 화질열화 척도값을 매우 근사적으로 추정하고, 시청자의 주관적 화질까지도 상당히 정확하게 추정함을 확인할 수 있었다. 제안된 방법은 IPTV 사업에서 개별 고객들의 시청품질을 평가하는 품질관리 솔루션의 일부로 적용가능하며, 복잡한 연산은 품질관리서버가 수행하고, STB는 작고 가벼운 에이전트 프로그램만 탑재하면 되기 때문에 실용성이 뛰어난 장점이 있다.
본 연구는 인물사진의 평가 요소들과 감상자들의 일반적인 선호도와의 관계를 통하여, 감상자 중심의 제품 개발 및 설계를 위한 이미지 측정 프로그램 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 사전 연구에서 개발된 프로그램을 분석하여 개선을 필요로 하는 항목과 이미지 평가 시에 필수적으로 포함해야하는 사항을 신규 항목으로 추가하였다. 본 연구에서는 첫 번째 단계로 얼굴의 초점을 확인하였고, 객관적, 주관적 화질 평가 항목으로 나누어 인물사진을 평가하였다. 객관적 평가 항목에는 RSC 콘트라스트, 다이내믹 레인지를 선정하였고, 통계학적 분석방법으로 각 이미지의 수치를 평가할 수 있었다. 주관적 평가 항목에는 얼굴의 노출, 구도, 위치, 비율 그리고 아웃포커스를 선정하였다. 또한 새로운 얼굴 인식 알고리즘을 통하여 사람의 감정을 판단할 수 있어, 이미지 관련 제조사가 사람의 감정 콘텐츠로 인물사진을 분석할 수 있는 정보를 제시하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 인물사진을 평가할 때 고려해야하는 평가 항목들을 정량적, 정성적으로 규합하였다. 이를 통하여, 일반인 사용자들의 필요에 보다 부합할 수 있는 제품을 만들기 위한 평가 모형을 개발하는데 필수적인 데이터로 활용가능하다.
정량적인 토지피복도의 확보는 유역에 분포하는 비점오염원의 규명에 있어서 매우 중요한 과제로 인식되고 있다. 본 연구는 위성영상을 이용한 토지피복분류 과정에 있어서, 훈련지역의 취득방법 및 규모가 분류정확도에 미치는 영향을 JERS-1 OPS 위성영상을 기반으로 평가하였다. 전체 연구대상지역 중에서 0.3%, 0.5%, 1.0%를 훈련지역으로 추출함에 있어서 두 가지 기법을 제안하였다. 첫번째 기법은 해당지역에 대한 사전 지식을 갖춘 연구자가 훈련지역을 추출하였으며, 두번째 기법은 기하학적 보정을 행한 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하였다. 영상의 토지피복 분류는 최대우도분류법을 이용하였다. 연구결과 사용자에 의한 훈련지역 취득기법보다 항공사진과 수치지도를 이용하여 훈련지역을 추출하여 최대우도분류법을 적용할 경우 전체정확도가 최대 18% 정도 향상하였다. 우리나라와 같이 복잡하고 다양한 토지이용을 가진 지형에서 JERS-1 영상을 이용하여 95%의 신뢰도를 얻기 위해서는 적어도 훈련지역을 전체지역의 약 1% 이상 추출하여야 만족할 만한 토지피복분류를 수행할 수 있었다.
본 연구는 미세먼지($PM_{10}$) 노출로 인한 건강위험을 줄이기 위한 소비재인 마스크 착용과 내구재인 공기청정기 사용에 따른 회피비용지출이 개인들의 주관적 위험인지 혹은 객관적 미세먼지 농도에 영향을 받는지 실증분석을 수행하고 미세먼지 위험감소에 대한 지불의사를 측정하였다. 회피비용함수 추정에 있어서 위험인지의 내생변수 가능성을 고려하여 도구변수접근법을 이용하여 2단계 추정방법과 결합추정방법을 시도하였다. 2017년 10월 후반에 실시된 웹설문조사에 참여한 1,224명의 분석표본을 대상으로 실증분석 결과, 마스크 착용 비용함수의 경우 위험인지변수의 외생성 가정을 기각할 수 없는 반면에, 공기청정기 사용 비용함수의 경우 내생성 편의를 고려할 경우 위험인지변수의 계수추정치가 6~7배 높은 것으로 나타났다. 주관적 위험인지 수준이 높을수록 마스크 착용이나 공기청정기 사용 비용지출도 높은 것으로 나타났으나 미세먼지 농도는 주관적 위험인지를 통해서 간접적으로 회피비용지출에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 위험인지 평균에서 1단위 감소에 대한 한계지불의사는 마스크 착용의 경우 월평균 1,000원 그리고 공기청정기 사용의 경우 월평균 6,000원 정도로 측정되었다.
본 연구의 목적은 운전상황에서 운전자의 스트레스가 유발되었을 시, 다감각 자극이 운전자의 스트레스 저감 효과에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 운전상황의 운전자의 스트레스를 저감을 목적으로 조명과 사운드 및 향의 조합을 통한 다감각 자극을 제시함으로써, 스트레스 저감에 대한 효과를 확인하고자 하였다. 운전 시 스트레스 상황을 정의하고, 두 종류의 스트레스 유발 시나리오를 구성하였다. 실험은 신체 건강한 20-50대 남녀 30명을 대상으로, 10분간의 운전 상황을 연출하였다. 스트레스 저감에 효과적인 자극조합을 확인하기 위해 시각, 청각, 후각의 자극을 이용하였으며, 시각 자극의 경우 LED 조명을 이용하여 블루, 그린, 옐로우 색상을 제시하였으며, 청각 자극은 화이트, 핑크, 브라운노이즈 사운드를, 후각 자극의 경우는 로즈마리, 라벤더, 레몬향을 각각 사용하였다. 또한, 스트레스 저감에 대한 효과를 살펴보기 위해, 다감각 자극 제시 전후로 주관평가 및 심박변이도를 측정하였다. 심장 반응의 결과, 그린(조명), 핑크노이즈(사운드), 로즈마리(향)의 자극 조합에서 HF(%) 증가 및 LF(%), LF/HF(%)의 감소를 확인할 수 있었으며, 이는 부교감반응의 활성화가 이루어짐을 알 수 있었다. 주관평가 또한 다감각 자극에 노출되었을 때, 다감각 자극이 없는 경우보다 스트레스 저감 효과가 있는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 다감각 자극에 노출되기 전보다 다감각자극을 경험할 때 운전시 스트레스 저감에 효과를 보이는 것으로 사료된다. 향후 연령별이나 성별에 대한 차이나 개인이 선호하는 자극에 대한 연구를 통해 맞춤형 스트레스 저감 자극에 대한 효과를 확인하는 것이 필요하다.
지중유효열전도율 측정에서는 선형열원 모델이 열응답 시험의 자료 해석에 주로 이용되고 있는 실정이다. 이 선형열원 모델의 응용에서는 해의 신뢰도를 높이기 위하여 일정시간의 초기자료를 폐기하여야 하며 이 일정시간을 본 연구에서는 초기제외시간으로 명명한다. 그런데 이 초기제외시간의 산정에 관하여 뚜렷한 기준이 마련되어 있지 않아 선형열원 모델을 이용한 자료해석에서는 초기제외시간 선정이 다소 주관적이 되는 경향이 있으며 따라서 이 모델의 응용에는 충분한 경험이 필요하다. 무차원 시간 $\tau=5$가 초기제외시간 선정에 한 기준으로 제시되기도 하였으나 이 역시 완전한 선형열원 모델에서 도출되는 매우 이론적인 결과이며 실제 시스템은 이 이론적인 선형열원과 다른 점이 많다. 본 연구에서는 초기제외시간을 선정하는 새로운 방법을 제시한다. 이 방법에서는 먼저 오차해석을 수행하고 그 결과를 토대로 초기제외시간을 결정하게 된다. 본 연구에서는 이 방법을 2개의 현지 시험결과에 적용하여 보았으며 위에 언급한 $\tau=5$에 의한 방법보다 훨씬 더 신뢰성 높은 결과를 도출할 수 있었다(Table 2 참조).
본 논문에서는 잡음환경에서 음성 향상 (speech enhancement)을 위한 새로운 잡음전력 추정 방법을 제안한다. 음성 향상 알고리즘에 널리 적용되고 있는 IMCRA (improved minima controlled recursive averaging) 기법은 오염된 음성신호로부터 추정된 최소 전력 스펙트럼에 기반하여 잡음전력을 추정하는 기존의 방법을 개선하기 위해 간단한 음성 검출 알고리즘을 이용하여 대략적으로 음성 성분이 제거된 전력 스펙트럼에서 최소값을 추정함으로써 음성구간에서 발생할 수 있는 음성왜곡 문제점을 개선하였다. 하지만 비정상 잡음이나 신호 대 잡음 비 (SNR signal-to-noise ratio)가 낮은 환경에서는 음성 검출 성능이 저하되어 음성구간에서 음성왜곡이 발생되는 기존의 문제점이 여전히 발생된다. 따라서 제안된 방법에서는 향상된 잡음전력 추정을 위하여 기존의 IMCRA에서 추정된 최소 전력 스펙트럼에 대하여 스펙트럼 최소값 추적 (SMT, spectral minima tracking) 기법을 적용하고 IMCRA에 의한 최소값과 SMT에 의해 추정된 최소값을 서브밴드 (subband)에 따라 가중치를 적용하여 결합한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 주관적 및 객관적 음질평가 테스트를 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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