최근 강우의 공간분포와 이동 및 발달상황을 파악할 수 있는 레이더강우 자료의 활용이 수문학분야에서 주목받고 있지만, 레이더 강우자료는 지상강우자료와 비교하여 자료의 신뢰성 확보가 되지 않아 실제 자료의 운용 및 적용에 어려움이 있다. 따라서 수문해석 분야에서는 레이더 강우를 활용하기 위해 레이더강우를 지상강우와 합성하여 보정하고 있다. 본 연구에서는 MFB(Mean-Field Bias)보정기법과 SOA(Statistical Objective Analysis)보정기법을 이용해 2010년 8월의 강우사상에 대하여 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 격자형 레이더 강우시계열자료를 생성하였다. 또한, 기존의 집중형 수문모형보다 유역내의 공간적인 유량변동을 보다 상세하게 고려할 수 있는 격자기반의 분포형모형(Vflo)을 국내 유역(낙동강권역 : 감천유역($1005km^2$))에 적용하여, 모의유출량과 관측유출량의 비교를 통해 레이더강우자료의 활용성 및 보정방법의 정확도를 평가하고자 하였다. 각 보정방법에 의한 첨두유량 오차는 20% 내외, 모델효율은 60~80% 수준으로 나타났으며, 특히 SOA방법을 통해 보정된 격자형 레이더 강우자료는 유출모형의 입력 자료로서 수문학적 활용성이 있음을 확인할 수 있었다.
안면 비대칭은 다양한 원인에 의해 발병되기 때문에 원인 분석이 중요하고, 평가하는데 있어서 정량적인 지표가 필요하다. 본 연구에서는 웹켐을 이용하여 얻은 영상을 영상처리 및 연산부를 거쳐 마커를 추적하고 마커 간의 거리를 계산하여 안면 마비를 평가하는데 정량적인 지표로 사용하던 Nottingham Grading System을 안면 비대칭을 평가하는데 적용해 보았다. 기존 Nottingham Grading System은 표정 변화에 따른 안면부의 특징점 들간의 거리변화를 합산하여 좌, 우를 비교하기 때문에 특정 케이스의 경우 측정 오류를 불러일으키는 문제점이 있었다. 기존 Nottingham Grading System과 문제점을 보완하여 개선시킨 평가지표를 이용하여 안면비대칭인 피실험자와 정상의 피실험자를 비교하였다. 기존 Nottingham Grading System에서는 안면 비대칭의 경우 99.0%, 정상의 경우 95.0%로 둘 다 정상 범위 속에 포함되었다. 하지만 개선시킨 Nottingham Grading System에서는 안면 비대칭의 경우 74.0%, 정상의 경우 93.2%의 결과가 나왔다. 본 연구의 결과로 인해, 개선시킨 Nottingham Grading System은 각 부위별 상세한 평가 및 진단이 가능하고, 기존 Nottingham Grading System의 '문제점을 보완하였음을 보여주었다.
본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서의 시간 동기 알고리즘은 위치 추적, 데이터 암호화, 중복 이벤트 감지 인식, 정밀한 TDMA 스케줄링 등의 다양한 응용을 위해서 필수적이다. 본 논문에서는 두 노드 사이에서 시간 보정을 위한 클럭 표류율과 기준 신호를 이용한 시간 동기 알고리즘인 CDRS을 제안한다. CDRS는 시간 동기를 위해 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 LTS를 이용하여 시간 보정 값인 노드간의 시간 차이와 클럭 표류율을 구한다. 이 단계가 끝나면 두 노드는 시간이 맞추어진 상태가 되고 클럭 표류율로 시간 차이를 보정할 수 있게 된다. 두 번째 단계에서는 동기 노드는 주기적으로 기준 신호를 전송한다. 비동기 노드는 수신된 신호를 사용하여 두 노드간 시간 차이를 측정하고, 시간 차이가 최대 허용 오차 범위를 초과하면 다시 첫 번째 단계를 수행한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과, CDRS는 LTS 대비 시간 정확도가 향상된다. 또한 메시지 발생량이 LTS 대비 50% 감소하고, 기준 신호는 타임스탬프를 사용하지 않기 때문에 CDRS는 LTS에 비하여 시간 동기에 사용되는 에너지가 2.5배 정도 적게 사용된다.
본 논문은 파라미터 변화나 외란이 존재하는 환경에서 컨테이너 크레인의 트롤리 위치와 컨테이너의 흔들림을 효과적으로 제어할 수 있는 모델기반 퍼지제어기를 제안한다. 이를 위해 우선 파라미터 변화에 대응할 수 있는 모델링 기법인 T-S 퍼지모델을 구현하고, 소속함수의 파라미터를 실수코딩 유전알고리즘(RCGA)으로 조정하는 문제를 다룬다. 다음으로 퍼지모델의 각 서브시스템에 대해 LQ 제어기 법을 사용하여 서브제어기를 설계하고, 이렇게 설계된 서브제어기를 ROGA로 조정된 퍼지모델의 소속함수로 퍼지결합하여 제안하는 모델기반 퍼지제어기를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 RCGA로 조정된 소속함수를 사용하는 퍼지모델은 컨테이너 크레인의 비선형 모델의 출력에 잘 추종하였고, 모델기반 퍼지제어기도 파라미터 변화와 외란이 존재하는 환경에서 강인한 제어를 수행하고 있음을 확인하였다.
산업 비파괴 분야에서 사용되는 방사선원은 장비의 노후화 및 작업자의 부주의로 인해 선원이 노출되는 사고가 발생되어 왔다. 이에 선원의 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 안전관리 시스템의 필요성이 부곽되고 있다. 이에 본 연구에서는 방사선원의 위치 추적을 위한 line-array 선량계를 구성하는 unit-cell 선량계 단위의 각도의존성을 분석하기 위해 Monte Carlo Simulation을 수행하였다. 그 결과 각 기울기에서 상위 10% 수치에 대한 오차율은 $0^{\circ}$에서 5.90%, $30^{\circ}$에서 8.08%, $60^{\circ}$에서 20.90%의 오차율을 보였다. 총 흡수선량의 비율은 $0^{\circ}$(100%)를 기준으로 $30^{\circ}$에서 83.77%, $60^{\circ}$에서 53.36%로 나타났으며 기울기가 증가함에 따라 낮아지는 경향성을 보였다. 모든 기울기에서 최대 수치는 $30^{\circ}$의 No. 9에서 나타났으며, No. 10에서는 7.24% 낮아지는 경향성을 보였다. 본 연구 결과 각도의존성은 크게 발생되는 것으로 나타났으며, 이를 낮추기 위해서는 선원과 line-array 선량계의 적정거리는 1 cm 이상의 거리에서 유지해야 하는 것으로 사료된다.
본 논문은 nonconstant modulus 특성의 높은 스펙트럼 효율을 갖는 16-QAM 신호 전송 시 채널에 의한 부호간 간섭을 줄이기 위한 CCA (Compact Constellation Algorithm)와 RMMA (Region-based MMA) 블라인드 적응 등화 알고리즘의 성능 비교에 관한 것이다. CCA는 결정 장치의 출력인 sliced symbol과 16개의 모든 신호점들을 compact화한 통계적 심볼을 이용하여 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호의 분산을 줄여 초기 수렴과 misadjustment를 개선하지만 연산량이 증대되며, RMMA는 신호점이 속하는 영역을 기준으로 4개의 constant modulus 신호로 변환한 후 오차 신호를 얻으므로 빠른 수렴속도와 misadjustment 및 채널 추적 능력이 연산량 증가없이 개선되는 효과를 얻을 수 있다. 논문에서는 동일한 채널에서 이들 알고리즘을 구현한 후 블라인드 적응 등화 성능을 등화기 출력 신호의 성상도, 잔류 isi양, MSE 및 SER을 적용하여 비교하였다. 시뮬레이션의 결과 출력 신호 성상도, 잔류 isi 및 MSE에서는 RMMA가 CCA보다 우월하였지만 수렴 속도는 약1.3배 정도 늦어짐을 알 수 있었다. 또한 잡음에 대한 robustness를 나타내는 SER 성능에서는 SNR이 적을때는 CCA가 우월하지만 6dB 이상에서는 RMMA가 우월하였다.
자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.
목적 : 골밀도검사의 중요한 부분을 차지하고 있는 검사장비 및 검사자의 정밀도와 정확도는 환경에 따라 차이가 있기 때문에 질 관리가 체계적으로 이루어져야 한다. 골밀도 검사장비의 노화 및 잦은 고장에 의하여 장비의 교체 및 추가 구입으로 인하여, 추적검사를 하는 환자들의 호환성에 문제가 있다. 따라서 장비 교체 및 증설 후 동일한 장비처럼 호환하여 시용해도 환자의 임상적인 골밀도 변화를 정확하고 정밀하게 반영할수 있는지 알아보고자 한다. 재료 및 방법 : 장비 정밀도는 GE Lunar Prodigy Advance 2 대의 장비 (P1, P2)와 HOLOGIC Spine Phantom(HSP)을 이용하여 각 장비에서 20 번씩 스캔하여 팬텀을 이용한 정밀도 데이터를 획득하였고 (Group 1), 여성 120명 (평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)을 대상으로 각 장비에서 15명씩, 같은 환자가 두 번 촬영을 하여 각 검사자의 정밀도를 측정했다(Group 2), 또한 검사자의 정밀도는 팬텀(ASP)을 이용하여 매일 아침마다 질 관리 시행후 얻은은 데이터를 기준으로, 각각의 장비에서 HSP를 이용하여 각 장비에서 20번씩 스캔 후 데�歷� 획득하여 검사자정밀도 및교차 보정 데이터를 산출하였고(Group 3), 여성 120명(평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)의 동일 환자를 대상으로 한 장비에서 한 번씩 교차로 측정하여 검사자 정밀도 및 교차보정 데이터를 산추라였다(Group 4). 결과 : Daily Q.C Data는 $0.996\;g/cm^2$, 변동계수(%CV) 0.08로 안정된 장비로서 Group 1에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 ALP(P1: $1.064{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.190\;g/cm^2$, P2: $1.061{\pm}0.003\;g/cm^2$, %CV=0.192). Group 2에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 P1: $1.187{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.164\;g/cm^2$, P2: $1.198{\pm}0.002\;g/cm^2$, %CV=0.163, Group 3에서의 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는 P1 - (spine: $0.001{\pm}0.03\;g/cm^2$, %CV=0.94, Femur: $0.001{\pm}0.019\;g/cm^2$, %CV=0.96), P2 - (spine: $0.002{\pm}0.018\;g/cm^2$, %CV=0.55, Femur: $0.001{\pm}0.013\;g/cm^2$, %CV=0.48), Group 4에서 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는, r값은 spine: $0.006{\pm}0.024\;g/cm^2$, %CV=0.86, r=0.995, Femur: $0{\pm}0.014\;g/cm^2$, %CV=0.54, r=0.998이였다. 결론 : HOLOGIC Spine Phantom과 LUNAR ASP %CV는 ISCD에서 규정한 정상오차 범위인 ${\pm}2%$안에 모두 포함되었고 BMD가 비교적 일정한 값을 유지하면 측정되어 뛰어난 재현성을 보였다. 하지만 Phantom은 환자의 체중이나 체지방 조성의 변화 등 임상적인 부분을 반영하는 데는 한계성을 갖고 있어 mis-calibration을 check하는데 유용할 것으로 판단된다. Group 3과 Group 4의 결과에서 환자를 하나의 장비로 두 번 측정한 값을 보았을 때와 두 대의 장비를 교차하여 측정한 값 모두 2SD값 이내에 포함되었고 선형회귀분석(Regression Analysis) r값이 0.99 이상으로 높은 정밀도와 상관도를 나타냄으로써 두 장비를 호환하여 추적검사를 시행하여도 영향이 없었다. 신뢰있는 BMD 산출을 위해서는 정기적으로 장비 및 검사자의 기능테스트와 이에 대한 적절한 교정행위가 이루어져야 할 것이다.
WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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