• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1851-1861
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• 2014

본 연구는 단속류에서 수집된 프로브 자료의 특성을 고려하여 신뢰성 있는 구간 통행속도를 산출하는 것을 목표로 하고 있다. 먼저, 프로브 자료의 특성을 분석하기 위하여 각 프로브 차량의 구간 통행시간 분포를 살펴보았고, 단거리전용통신(DSRC)을 통해 수집된 프로브 차량별 구간 통행속도 차이를 비교하였다. 그 결과, 구간 통행시간의 분포는 이상치를 제거하여야 하는 것으로 나타났다. 하지만, DSRC 프로브 차량의 구간 통행속도는 뚜렷한 차이가 없는 것으로 나타났다. 끝으로, 프로브 차량의 구간 통행속도 분포 특성과 수집 주기 동안에 집계된 대표값을 토대로 본 연구에서는 최적의 이상치 제거 절차를 도출하였고, 추정 오차를 평가하였다. 평가 결과, DSRC 구간 통행속도는 실 주행차량의 관측값과 유사한 값으로 나타났다. 반면에, 시내버스 구간 통행속도의 경우는 DSRC 구간 통행속도보다 덜 정확한 것으로 분석되었다. 향후 BIS 프로세스 개선과 실시간으로 수집되는 시내버스의 운행정보를 이용하여 도로소통정보로도 활용할 수 있는 다양한 방안을 모색할 필요가 있다.

• 대한화학회지
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• 제31권6호
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• pp.555-566
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• 1987

조선조에 주조된 古錢 시료 50개를 입수하여 그 속에 함유된 9종의 원소(Sn, Fe, As, Ag, Co, Sb, Ir, Ru, Ni)는 중성자방사화분석에 의하고 3종 원소(Cu, Pb,Zn)는 원자흡수분광분석법에 의해 각각 정량하였다. 초기 청동화는 주성분인 Cu, Pb,Zn의 비가 90:4:3였고 말기 청동화는 7:2:0이었다. 황동화는 17세기에 비롯되었으며 그 주성분인 Cu, Pb,Zn의 조성은 7:1:1이었다. 이들 12종 원소의 분석데이타를 사용하여 원소 상호간의 상관관계를 상관메트릭스법으로 검토하였다. 그리고 주성분 분석법으로 각 시료의 농도 분포를 평면에 나타내었으며, 제조연대 및 제조관청이 같은 시료가 모이면 이들 시료를 SIMCA를 위한 참조 시료로 삼았다. SIMCA에 의해 8개군으로 분류되었으며 참조시료 및 시험시료가 어떤 군에 속하는지 또는 열외인지 연구 검토하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.223-235
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• 2020

본 연구에서는 무인항공기 영상 기반의 정밀농업(precision agricultural) 구현에 있어 핵심 데이터 중 하나인 수치표고모델의 표고를 보정하기 위한 수치표고모델 표고 보정 방법론을 제시한다. 먼저 정사영상에 방사보정을 수행한 다음 ExG (Excess Green)를 생성한다. ExG에 Otsu 기법을 적용하여 산출된 임계값을 기준으로 비식생지역을 추출한다. 이어서, 비식생지역의 위치에 대응되는 수치표고모델의 표고를 표고 보정을 위한 데이터인 EIFs(Elevation Invariant Features)로 추출한다. 추출된 EIFs 간 차이값을 기반으로 정규화된 Z-score를 산출하여 포함된 특이치를 제거한다. 그리고 선형회귀식을 구성하여 수치표고모델의 표고를 보정함으로써 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작한다. 총 10장의 수치표고모델을 활용하여 제안기법을 검증하기 위해 표고 보정 전과 후의 최대/최소값, 평균/표준편차를 비교분석하였다. 또한, 검사점을 선정하여 RMSE (Root Mean Square Error)를 산출한 결과, 정확도는 평균 RMSE 0.35m로 도출되었다. 이를 통해 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작할 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.919-927
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• 2019

본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권1호
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• pp.9-18
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• 2018

최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권5호
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• pp.633-640
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• 2006

공간 데이터마이닝 분야에서 객체간의 거리, 연결성, 상대적인 밀도를 기반으로 비슷한 객체들을 하나의 그룹으로 묶는 공간 클러스터링은 중요한 컴포넌트이다. 공간 클러스터링 알고리즘은 밀도 기반 클러스터링과 격자 기반 클러스터링 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 밀도 기반 클러스터링 알고리즘은 다양한 모양과 크기의 클러스터를 구분할 수 있으며, 잡음을 제거할 수 있는 장점을 가지고 있는 반면에, 격자 기반 클러스터링 처리속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 대량의 공간 데이터 집합을 클러스터링 하는 것은 데이터 처리 비용이 급격하게 증가하기 때문에 클러스터링 처리 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문은 대용량의 공간 데이터베이스에서 공간 객체간의 고밀도 영역을 식별하여 잡음을 제거하기 위한 수치데이터 값과 기본 격자간격 개수를 정의하는 확장된 밀도-격자 기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 고밀도 영역 식별을 위하여 threashold(DT)를 정의하였으며, 격자 및 밀도 기반 기법의 장점을 이용하여 임의의 객체 클러스터링을 식별할 수 있는 성능을 향상시켰다. 성능평가에서 기존의 클러스터링 알고리즘과의 다양한 비교 평가 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 빠르고 정확한 데이터 클러스터링 결과를 나타냄을 보인다.

• 한국산업보건학회지
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• 제6권2호
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• pp.313-321
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• 1996

Our laboratoy has been participated in Proficiency Analytical Testing (PAT) program which is operated by the Americal Industrial Hygiene Association in cooperation with the National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH). The program is designed to assist a laboratory improve its analytical performance by providing samples on a quarterly basis, evaluating the results, and providing reports on how well the laboratory performed. Evaluation of the results reported here covers five rounds of the PAT program (round 121~round 125). The way a laboratory is evaluated by PAT program is as follows: 1) There is no overall proficiency rating given to a laboratory. 2) A proficiency rating is given for each type of analyze (i.e., metals, silica, asbestos, solvents) that a laboratory analyzed. 3) Proficiency is rated acceptable ("A") if Z score lies between -3 and +3, and unacceptable if Z score is either higher than +3 ("H") or lower than -3 ("Lo"). Z score = (reported data - reference value) / standard deviation 4) For a laboratory to be rated proficient it must either have had no outliers over the most recent two rounds or of the samples actually analyzed over the past year (past four rounds), 75 % or more of the analyze sample results must be acceptable. According to the above rating criteria of PAT program, performance of metals including cadmium, lead, chromium and zinc, and asbestos sample analyses were rated acceptable ("A"). For silica analyses, all samples except one out of four samples in round 122 was rated high("H") were acceptable showing 95 % of ing 95 % of acceptance rate (19/20) throughout the rounds. Analyses of organic solvents were done on 52 samples in 9 types including methanol(MOH), 1,1,1-trichloroethane(MCM), tetrachloroethylene(PCE), trichloroethylene(TCE), benzene(BNZ), o-xylene(OXY), toluene(TOL), chloroform(CFM), 1,2-dichloroethane(DCE). All samples analyzed were rated acceptable except 2 samples that were rated high; one out of each four MCM and TCE samples in round 121, and one that was low out of four o-xylene analyses in round 122 indicating 94 % of acceptance rate(49/52) throughout the rounds. According to the laboratory rating criteria, our laboratory is rated proficient so far for all types of contaminants.

• 전자공학회논문지
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• 제52권11호
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• pp.105-114
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• 2015

본 논문은 흉부 엑스레이 영상에서 배경 제거 및 관심 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 일반적으로 화질 개선 기법을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 선명도와 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 이러한 기법을 엑스레이 영상 전체에 적용하는 경우 배경과 같은 영상의 불필요한 정보 때문에 좋은 성능을 얻기 어렵다. 그래서 본 논문은 사용자가 원하는 영역에만 화질 개선 기법을 적용할 수 있도록 배경 제거 및 관심 영역 (ROI)을 분할하는 방법을 제안한다. 배경 제거를 위해 먼저 원본 영상의 히스토그램 분포를 분석하고 문턱치 처리로 몸체와 배경을 일차적으로 분리한다. 다음으로 유도 필터 (guided filter)를 이용하여 몸체 경계 혹은 배경 경계를 보정한다. 관심 영역 분할을 위해서는 먼저 폐의 위치 정보를 이용하여 폐의 주 밝기 값을 찾는다. 이를 이용하여 문턱치 처리를 한 후 번호 매김과 상기 배경 정보를 이용하여 분류 이외의 것을 제거한다. 마지막으로 폐만 검출된 이진영상을 통해 경계 상자 영역을 생성한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권4호
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• pp.297-309
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• 2007

2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.

• 한국자원식물학회지
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• 제28권2호
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• pp.279-289
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• 2015

소나무의 유전다양성과 유전구조를 추정하기 위해 9개의 ESTP 표지를 13개 소나무 집단에 적용하였다. 소나무 집단의 유전다양성은 관찰된 대립유전자 수(A)가 2.2개, 유효 대립유전자 수(A_e)가 1.8개, 다형적 유전자좌 비율(P)이 98.8%, 이형접합도 관찰치(H_o)가 0.391, 이형접합도 기대치(H_e)가 0.402로 나타났다. 안강과 강릉 집단을 제외한 11개 집단이 하디-바인베르그 평형을 만족하였다. 집단간 유전분화도(F_ST)는 0.057으로, 동위효소나 nSSR 표지분석 결과보다 강하게 나타났다. 군집분석에서 집단의 유전적 거리와 지리적 분포간에 뚜렷한 연관성은 확인할 수 없었으며, 집단의 유전분화와 지리적 인접성도 상관이 없는 것으로 나타났다(Mantel 검증, r = 0.017, P = 0.344). 유전자좌에 대한 F_ST-outlier 분석을 실시한 결과, 빈도주의 방법에서는 F_ST 값이 신뢰하한 이하인 3개 유전자좌와 신뢰상한 이상인 3개 유전자좌가 특이값으로 추정되었고, 베이즈 방법에서는 3개 유전자좌들만 특이값으로 확인되었다. 두 방법에서 공히 특이값으로 판정된 3개 유전자좌(sams2+AluⅠ, sams2+RsaⅠ, PtNCS_p14A9+HaeⅢ)중 sams2 표지에서 유래된 2개 유전자좌는 balancing selection의 영향을 받는 것으로 추정되었다.