본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.
This study deals with the machining of sculptured surfaces on 5-axis CNC milling machine with end mill cutter. The study (I) has the following contents. In 5-axis CNC milling, CL-data consist of CC-data and cutter axis direction vector at the CC-point. Thus, in machining of the sculptured surface on 5-axis CNC milling machine, determination of the direction vector of the milling cutter is very important. The direction vector is obtained by the fact that bottom plane of the milling cutter must not interfere with the free-form surface being machined. The interference is checked by the z-map method which can be applied in all geometric types of the sculptured surfaces. After generating NC part programs from 5-axis post-processing algorithms, sculptured surfaces were machined with 5-axis CNC milling machine (CINCINNATI MILACRON, 20V-80). From these machining tests, it was shown that the machining of the free-form surfaces on 5-axis CNC milling machine with the end mill has smaller cusp heights and shorter cutting time than on 3-axis CNC milling machine with the ball-end mill. Thus, 5-axis CNC end milling was effective machining method for sculptured surfaces. The study (II) deals with the prediction of cusp height and the determination of tool path interval for the 5-axis machining of sculptured surfaces on the basis of study(I).
시간-주파수 영역에서의 이진 마스킹을 이용하여 잡음환경에서 잡음을 제거하여 음질을 향상하는 방법에 대해 논하고자 한다. 잡음이 섞여 있는 음성신호를 시간-주파수 영역으로 분해하여, 상대적으로 잡음이 많이 섞여 있는 시간-주파수 영역 (시간-주파수 유닛의 신호 대 잡음 비 (Signal-to-Noise Ratio: SNR)가 낮은 영역)의 신호에 마스크 "0"을 할당하여 제거함으로써 음성명료도를 향상시킬 수 있다. 이전의 연구에서는 가우시안 혼합 모델을 이용하여 마스크 "0"과 마스크 "1"을 분류하는 방법을 사용하였다. 각 주파수 밴드별로 수집된 데이터를 이용하여 가우시안 혼합 모델을 학습하고 테스트 데이터가 들어오면 현재의 시간-주파수 마스크가 "0"인지 "1"인지 판별하게 된다. 본 논문에서는 이러한 알고리즘에 주파수 영역에서의 종속성을 고려하여 추정된 마스크에 대해 후처리를 수행하는 알고리즘을 제안한다. 주파수 영역에서의 종속성에 관한 후처리는 비터비 (Viterbi) 알고리즘을 이용하며, 제안된 후처리 알고리즘을 적용하여 이진 마스크 추정 오차를 줄여 음성 명료도 향상을 기대할 수 있다.
High-resolution wind resources maps (maps, here after) with spatial and temporal resolutions of 100 m and 3-hours, respectively, over South Korea have been produced and evaluated for the period from July 2016 to June 2017 using Korea Meteorological Administration (KMA) Post Processing (KMAPP). Evaluation of the 10 m- and 80 m-level wind speed in the new maps (KMAPP-Wind) and the 1.5 km-resolution KMA NWP model, Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), shows that the new high-resolution maps improves of the LDAPS winds in estimating the 10m wind speed as the new data reduces the mean bias (MBE) and root-mean-square error (RMSE) by 33.3% and 14.3%, respectively. In particular, the result of evaluation of the wind at 80 m which is directly related with power turbine shows that the new maps has significantly smaller error compared to the LDAPS wind. Analyses of the new maps for the seasonal average, maximum wind speed, and the prevailing wind direction shows that the wind resources over South Korea are most abundant during winter, and that the prevailing wind direction is strongly affected by synoptic weather systems except over mountainous regions. Wind speed generally increases with altitude and the proximity to the coast. In conclusion, the evaluation results show that the new maps provides significantly more accurate wind speeds than the lower resolution NWP model output, especially over complex terrains, coastal areas, and the Jeju island where wind-energy resources are most abundant.
본 연구팀은 우리나라의 모바일 매핑 시스템 분야에 있어서의 기반 기술 확보 및 4S 분야로의 응용 분야의 근간이 되는 데이터 구축의 일환으로써 모바일 멀티 센서 시스템(Mobile Multi Sensor System)을 개발하고 있다. 즉, 도심 지역의 도로 및 도로 시설물 DB 구축을 위한 정보 수집은 물론, 도심 지역에 대한 DEM 구축의 보완자료로서 활용하기 위해 모바일 멀티 센서 시스템을 개발하였다. 현재 본 연구팀이 운용하고 있는 MMSS 시스템은 하드웨어 측면으로는 DGPS와 IMU로 구성된 항측 센서를 비롯하여 디지털 CCD 카메라(모바일 레이저 장비 장착 예정)로 구성이 되어 있으며, 소프트웨어 측면으로는 MMSS로부터 얻어지는 데이터를 이용하여 정밀한 3차원 좌표를 추출하기 위한 후처리 컴포넌트 및 클라이언트용 프로그램으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 현재 운용중인 MMSS 시스템 구성 및 운영 소프트웨어에 대한 개략적인 소개와 그에 따른 활용 방안을 논하고자 한다.
인공지능을 위한 병렬연산 능력이 향상됨에 따라 인공지능 적용 분야가 다양한 방향으로 확대되고 있다. 특히 방대한 데이터를 처리해야 하는 IoT센서의 데이터를 처리하기 위해 인공지능이 도입되고 있다. 하지만 시간에 따른 데이터의 중요도가 달라지는 IoT 시계열 데이터 특성상 기존의 인공지능 학습 기법을 그대로 적용하기에는 한계점이 있다. 본 과제에서는 IoT 센서 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 시간가중치기반 및 사용자 상태값 기반 인공지능 처리기법을 연구한다. 상기 기법을 통해 기존 인공지능 학습을 적용시키는 것 보다 높은 센서 정확도를 확보 할 수 있게 된다. 이에 더해, 해당 연구를 기반으로 다양한 분야에서 인공지능 학습을 적용하는 방안을 제시하고, 지속적인 연구를 통해 다양한 분야로의 확장을 기대할 수 있다.
Representative meteorological data of the rural water district, which is the spatial unit of the study, was produced using the grid-based national standard RCP scenario rainfall data provided by the Korea Meteorological Administration. The retrospective reproducibility of the climate model scenario data was analyzed, and the change in climate characteristics in the water district unit for the future period was presented. Finally the data characteristics and differences of each meteorological element according to various spatial resolution conversion and post-processing methods were examined. As a main result, overall, the distribution of average precipitation and R95p of the grid data, has reasonable reproducibility compared to the ASOS observation, but the maximum daily rainfall tends to be distributed low nationwide. The number of rainfall days tends to be higher than the station-based observation, and this is because the grid data is generally calculated using the area average concept of representative rainfall data for each grid. In addition, in the case of coastal regions, there is a problem that administrative districts of islands and rural water districts do not match. and In the case of water districts that include mountainous areas, such as Jeju, there was a large difference in the results depending on whether or not high rainfall in the mountainous areas was reflected. The results of this study are expected to be used as foundation for selecting data processing methods when constructing future meteorological data for rural water districts for future agricutural water management plans and climate change vulnerability assessments.
Soil moisture is a important factor in hydrologic analysis. So, if we have spatially distributed soil moisture data, it can help to study much research in a various field. Recently, there are a lot of satellite derived soil moisture data, and it can be served through web freely. Especially, NASA (National Aeronautics and Space Administration) launched the Soil Moisture Aperture Passive (SMAP) satellite for mapping global soil moisture on 31 January 2015. SMAP data have many advantages for study, for example, SMAP data has higher spatial resolution than other satellited derived data. However, becuase many satellited derived soil moisture data have a limitation to data accuracy, if we have ancillary materials for improving data accuracy, it can be used. So, in this study, after applying the alogorithm, which is data assimilation methods, applicability of satellite derived soil moisture data was analyzed. Among the various data assimilation methods, in this study, Model Output Statistics (MOS) technique was used for improving satellite derived soil moisture data. Model Output Statistics (MOS) is a type of statistical post-processing, a class of techniques used to improve numerical weather models' ability to forecast by relating model outputs to observational or additional model data.
Chirp SBP 탐사자료는 수 kHz의 고주파수대역의 자료로 다른 탄성파 탐사방법에 비해 고해상 자료이며 취득된 원자료를 기본적인 필터링 후 최종단면으로 이용할 수 있다. 그러나 고주파수 대역에서 발생할 수 있는 각종 잡음이 포함될 수 있고, 시간영역에서 기록된 단면은 복잡한 지형을 제대로 영상화하지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고, 향상된 영상을 얻을 수 있는 전산처리 흐름(workflow)을 구축하고, 국내대륙붕자료 처리에 적합한 변수를 분석하고자 하였다. 기본 전처리과정 후, 신호대잡음비 필터링을 통하여 고주파수 성분에 포함될 수 있는 각종 잡음을 제거하고, 경사스캔을 이용하여 반사이벤트의 연속성을 증가시키고, 중합후 심도구조보정을 수행하여 시간영역에서 기록된 지형의 왜곡을 진구조로 구조보정하는 과정을 포함시켰다. 이러한 과정을 국내에서 널리 이용되고 있는 탐사장비들을 이용하여 취득된 자료에 적용한 결과, 해상도가 향상된 심도영역 탄성파 단면을 제작할 수 있었다. 본 처리과정을 국내 대륙붕 탐사에 많이 취득되고 있는 Chirp SBP 전산처리에 적용할 시 해석이 용이한 탄성파 단면을 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
네트워크 및 컴퓨팅 기술의 발달로 실생활에서 일어나는 다양한 현상을 수치적으로 계산하고 분석할 수 있는 웹 시뮬레이션 서비스가 활발히 사용되고 있다. 이 논문에서는 웹 기반 열유체 시뮬레이션을 제공하는 e-AIRS(e-Science Aerospace Integrated Research System) 서비스의 개선 및 활용에 대해 기술한다. 2008년부터 서비스된 e-AIRS는 안정성에 일부 문제가 있어 사용자가 종종 원활한 시뮬레이션을 수행하기 어려움이 있었다. 이 문제를 해결하기 위하여 화면 갱신 방법 개선, 서비스 분산처리, 개인별 시뮬레이션 작업량 할당, 데이터 로딩 시간 감소, 등의 개선 작업을 수행하였다. 개선 후 사용자가 110명에서 606명으로 증가했음에도 안정성에 대한 요구사항은 감소하여 효과적으로 개선이 이루어졌음을 알 수 있다. 매 학기마다 분석되는 시뮬레이션 서비스 활용 내역 및 사용자 요구사항은 보다 나은 서비스를 제공하기 위해 사용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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