In this paper, we present a method for estimating of position and velocity of a moving target by using the range and the bearing measurements from multiple sensors of aiming unit. In many cases, conventional low cost gyro sensor and a portable laser range finder(LRF) degrade the accuracy of estimation. To enhance these problems, we propose two methods. The first is background image tracking and the other is principal component analysis (PCA). The background tracking is used to assist the low cost gyro censor. And the PCA is used to cope with the problems of a portable LRF. In this paper, we prove that our method is robust with respect to low-frequency, biased and noisy inputs. We also present a comparison between our method and the extended Kalman filter(EKF).
실내에서 무용지물이 되는 GPS 의 한계로 다양한 실내 측위 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나 대부분 사설 무선 네트워크 기반의 실내 측위 방법들로 고가의 설치 및 유지보수 비용, 비실시간성, 그리고 낮은 정확도 때문에 상용화가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 기존에 증강현실에 사용되던 마크 인식 알고리즘을 최초로 차량용 실내 측위분야에 적용하였다. 지면에 플로어 마크를 설치하고 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩을 통해 마크 내부의 정보(절대 좌표)를 인식하고 기하학적 분석을 통해 차량이 마크로부터 떨어진 정밀한 위치와 접근 방향(상대 좌표)를 인지할 수 있도록 하였다. 실험 결과 5m 단위로 마크를 설치했을 때 약 30 cm 이내의 오차만 발생하였고, 20km/h 의 속도에서 초당 20 프레임의 이미지 중 43.2% 의 마크 인식률을 보여 충분히 상용화 가치가 있음을 확인하였다.
본 논문에서 우리는 3밴드 이미지로부터 광원의 분광 방사 에너지 분포를 추정 할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 광원은 표면 반사(Ο(λ))에 대응하는 최대 무채색 영역(L(λ))의 반사되는 분광 방사 에너지 분포에 의해 추정된다. 3밴드 이미지로부터 최대 무채색 영역의 분광 방사 에너지 분포를 획득하기 위하여 수정된 그레이월드가정 알고리즘을 채택했다. 그리고 최대 표면 반사는 무채색 모집단으로 주성분 분석 방법을 사용해서 추정을 하였다. 무채색 모집단은 먼셀 컬러 색표에서 문턱값 보다 낮은 크로마 벡터를 사용해서 만들었다. 분리된 무채색 모집단의 제1에서 제3차까지의 누적 기여율은 약 99.75%이다. 무채색 모집단에 의해 광원의 분광 방사 에너지 분포의 재구성 그리고 여러 가지 광원 하에서 획득된 3밴드 디지털 이미지는 원본과 재현된 광원의 분광 방사 에너지 분포를 RMSE에 의해 평가하고 실험하였다.
Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.
원격탐사 영상에서 압축을 위한 근최적의 PSNR 값을 찾는 방법을 연구하였다. 예상 웨이블릿쌍은 다양한 영상에서 최적의 결과로 나타났다. 영상처리를 위한 최고의 웨이블릿쌍을 찾는 규칙은 없다. 제시된 알고리즘에 따라 예상 웨이블릿쌍이 다양한 종류의 영상에서 최적의 결과를 나타냈다. 먼저 세 개의 웨이블릿 패밀리에서 PSNR 값의 변화를 분석하였다. 직교 웨이블릿 패밀리에서는 많은 경우에 웨이블릿 필터의 길이가 길수록 높은 PSNR 값을 나타내지만, 그 증가 비율이 점차로 작아졌다. 연산비용의 측면에서 중간 필터길이의 웨이블릿을 제안한다. 쌍직교 웨이블릿 패밀리에서는 필터의 길이와 PSNR값의 관계를 예측하기는 어려웠다. 다차원 웨이블릿 분석에서는 세 개의 웨이블릿 패밀리가 3단계까지 처리되었다. 쌍직교 웨이블릿 패밀리는 최대 PSNR 값에서 불규칙한 패턴을 보였지만, 직교 웨이블릿 패밀리는 규칙적 패턴을 나타냈다. 직교 웨이블릿 패밀리는 1단계 결과로부터 근최적의 웨이블릿쌍을 예상할 수 있었다.
CCSDS가 제시하는 표준 데이터 링크 계층 암호화는 HDLC 프레임을 입력받고 이를 AES 알고리즘을 사용하여 암호화하는 구조를 가진다. 하지만 CCSDS의 표준 방식은 불안정한 채널을 통해 노이즈 간섭이 발생하는 경우 수신측 스스로 재동기 요청할 수 없는 구조를 가지고 있다. SES Alarmed는 CCSDS의 링크 암호화와 유사한 동작 구조에 추가적으로 수신측에서 오류를 감지하고 재동기 요청을 수행할 수 있는 구조를 가지고 있다. SES Alarmed와 관련된 논문은 최적의 임계범위를 발견하는 것과 채널 노이즈에 따른 데이터 손상을 확인하는 것에 목적을 두었다. 본 논문에서는 SES Alarmed에서 암호 동기 코드를 제외한 HDLC 프레임을 연속으로 임의의 임계값을 초과할 경우 재동기 과정을 낮추는 것에 초점을 두었다. 이에 HDLC 프레임 순서를 변경하고 SES Alarmed를 사용한 결과를 제안 및 비교한다.
최근 스마트폰과 태블릿 PC 등의 스마트 기기들의 발전으로 인해 SNS(Social Network Service) 사용자가 증가함에 따라 SNS 정보를 이용한 사용자 감정 분류 방법에 대한 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 사용자 감정 분류는 SNS 게시글의 텍스트, 이미지 등을 이용하여 감정을 분류하는 것을 말한다. 본 논문에서는 텍스트에서 대표 형용사를 추출하고 이미지에서 Canny 알고리즘과 삼각함수를 이용해 대표 도형에 대한 값을 추출하여 사용자의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 추출한 대표 형용사는 텍스트에서 추출한 형용사 중에 빈도수가 가장 높은 형용사로 선정하였으며, 영어 감정어휘 사전인 SentiWordNet을 이용하여 긍정-부정의 수치를 측정했다. 이미지에서 추출되는 도형에서 삼각형, 사각형, 원중에 추출되는 도형을 대표 도형으로 선정했으며, 대표 도형의 종류와 기울기에 따라 쾌-불쾌 수치를 측정하여 사용자의 감정을 분류했다. 최종적으로 Plutchik의 감정 바퀴를 긍정-부정과 쾌-불쾌의 수치를 나타내는 x축과 y축을 갖는 좌표평면으로 재정의하고 대표 형용사와 대표 도형의 값을 재정의한 Plutchik의 감정 바퀴의 좌표 평면에 나타내어 사용자의 감정 분류를 수행한다.
복부대동맥류는 주로 65-75세의 중년이후 남성과 흡연자에서 주로 발생한다. 가장 중요한 증세는 대동맥 파열로서 생명에 치명적이며, 혈관벽이 헐고 약해지고 파열되어 많은 양의 혈액이 복강 내로 쏟아지는 것을 의미한다. 복부대동맥박리를 치료하기 위해서는 3차원 영상 정보가 필요하고, 수술시 임상의사에게 많은 도움이 된다. 3차원 정보는 MDCT로부터 계산되고 3차원 모델은 2차원 CT영상의 분할로 계산된 좌표로부터 재구성된다. 따라서 3차원 영상의 질은 2차원 영상의 분할알고리듬에 의존적이다. 본 연구에서는 목적장기만을 모델링하기 위해서 가변형 능동모델을 제안한다. 가변형 능동모델은 외부힘에 의해서 에너지가 최소화되는 수렴하는 모델이다. 외부힘은 GVF로 불리며, 그레이레벨 또는 영상으로 부터의 이 진경계지도의 구배가 확산되는 것을 계산한다. 실험결과 복부대동맥박리에 적용해서 3차원 표면재구성을 성공했으며, 분할알고리듬의 특성으로 시각적 및 정량적인 평가도 성공했다.
영상에 나타난 콘크리트 표면의 균열은 그 획득 과정에서 빛이나 외부환경에 의해 훼손되는 경우가 발생한다. 또한 콘크리트 표면이 고르지 않고 균열과 표면의 명암도 차이가 거의 없기 때문에 정확한 균열을 검출하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 표면 영상을 밝기에 따라 여러 영역으로 구분하기 위해 ART2 기반 양자화를 적용한다. 양자화된 영역에서 균열과 잡음의 분포를 조사하여 균열과 잡음이 같이 존재하는 영역에서는 잡음 제거 과정을 수행한 후, 균열 후보 영역을 추출하고 균열 후보 영역에서 형태학적인 정보를 이용하여 잡음을 제거하여 최종 균열 영역을 검출한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험 한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 콘크리트 표면의 밝은 영역에서 균열이 비교적 정확히 검출되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 원격탐사를 이용하여 수질 파라미터들을 평가하는데 기존의 다중 회귀나 밴드비 회귀 분석을 이용한 통계적인 방법과 신경망을 이용한 방법을 비교하였다. 사용된 영상은 1996년 3월 18일 대청호 유역의 Landsat TM 영상이며, 30개의 현장 실측치가 위성이 통과하는 시간대에 샘플링되었다. 적용된 신경망은 3개의 층으로 구성된 전향 신경망이며 훈련방법으로는 역전파를 사용하였다. 본 연구에서는 가용한 훈련 데이터 셀이 작으므로 cross-validation 방법이 적용되었다. 비록 기존의 회귀분석에 의한 결과도 어느 정도 유의하게 나왔지만, 신경망에 의한 결과가 훨씬 성공적인 수행을 보여주었다. 신경망을 이용한 수질평가는 신경망이 자료의 비선형적 속성을 잘 반영해주기 때문에 기존의 통계적 기법보다 훨씬 나은 결과를 제공한다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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