본 논문에서는 MATLAB GUI 기반으로 개발된 다중 위성군 network RTK MAC 보정정보 생성 소프트웨어에 대해서 소개한다. 해당 소프트웨어는 GPS와 GLONASS, Galileo를 포함한 다중 위성군의 보정정보를 생성하는 알고리즘의 유효성을 평가하기 위해 시뮬레이션 데이터 기반 후처리 소프트웨어로 개발되었다. 소프트웨어 구동 결과 다중 위성군의 시스템별 network RTK 보정정보가 MATLAB 파일 형식으로 출력된다. 본 논문에서는 개발된 소프트웨어의 성능을 평가하기 위해 소프트웨어를 통해 생성된 보정정보를 사용자에게 적용한 후 잔여 오차를 분석하였다. 분석 결과 사용자 잔여 오차의 크기가 10 cm 이하를 유지하는 것을 확인함으로써, 유효한 network RTK 보정정보 생성이 가능함을 확인하였다.
연안에서 관측된 Acoustic Doppler Current Profiler(ADCP) 유속자료의 10-20%는 음향반사 측면효과로 인하여 일반적으로 사용하지 않는다. 본 연구는 ADCP의 사용되지 않았던 자료를 복구하여 영산강 하구에서 저조시 방류되는 담수의 경계면 이류속도를 구하고 이를 통해 담수 유량과 수층의 역학적 안정도를 보다 정확하게 계산하여 하구 내 혼합 환경을 잘 이해하고자 한다. 현장관측은 2011년 8월 영산강의 하구언 전면과 고하도 부근 두 정점에서 한달 동안 실시하였으며, 방류수의 이류속도는 유효 유속 판정에 상관도, 퍼센트굿, 그리고 유속 히스토그램의 엄격한 기준을 적용한 ADCP 후처리방법을 적용하여 복원하였다. 또한, 같은 수로에 위치한 두 정점에서 이류하는 퇴적물의 농도피크시간을 토대로 퇴적물의 이류속도(Sediment Advection Speed)를 계산하여 방류수 이류속도를 비교 검증하였다. 퇴적물의 이류속도를 방류시 ADCP의 표층유속과 비교하였을 때, 방류량이 $2.0{\times}10^7$톤 보다 크면 두 속도값이 유사하고, 그보다 적을 경우에는 퇴적물의 이류속도가 약간 크게 산정되는 것을 볼 수 있었다. 방류가 발생할때 담수이류속도(Freshwater Advection Speed)는 바닥으로부터 $0.8{\times}$수심의 유속보다 평균 0.8 m/s 정도 크기 때문에, 방류가 증가하는 시기에 새롭게 계산된 방류수의 속도를 포함한 순유출량(=수심 및 조석주기로 적분된 흐름)을 계산하면, 그 방향이 하구언으로 들어오는 방향에서 빠져나가는 방향으로 바뀌는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 표층 담수의 속도가 더해짐으로써 표층 속도쉬어와 리차드슨 수의 분포가 바뀜을 관찰할 수 있었기 때문에 표층 해수의 안정도를 해석함에 있어 실제 방류수 유속의 중요성을 알 수 있었다. 향후 유속과 함께 수온과 염분의 장기적인 관측이 수행된다면 담수 방류에 따른 성층의 생성과 소멸, 그리고 관련 부유퇴적물의 변동에 대해서도 보다 정확하게 파악할 수 있을 것으로 생각된다.
하천은 육지 표면에서 일정한 물길을 따라 흐르는 물줄기를 의미하며, 하천 매핑 작업은 하천유역의 지형 변화 연구 및 하천 유역의 홍수 모니터링 연구 등에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 하천의 수위변화로 인한 유역 내 지표면의 수위 및 유량의 불균일성 등으로 인하여, 기존의 지반조사 기술은 하천 매핑 작업에 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 각각의 다른 파라미터를 사용하여 영상분류 기법 중의 하나인 ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) 분류기법을 적용하여 RapidEye 영상으로부터 하천을 추출하는 방법을 제시하였다. 우선, RapidEye 영상으로부터 NIR(Near InfraRed) 밴드 영상과 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 영상을 생성한 뒤, 이를 각각의 파라미터로 설정한다. 생성된 각각의 영상에 ISODATA 기법을 적용한 뒤, 후처리 과정을 통하여 각각의 영상으로부터 하천을 추출하도록 한다. 각각의 영상에서 추출한 하천의 경계선 또한 Sobel 에지 추출 기법을 통하여 추출된다. 점검 점들을 이용하여 정확도 검증을 수행한 결과, NIR 밴드로부터 추출한 하천의 정확도가 NDVI 영상으로부터 추출한 하천의 정확도보다 더 높다는 것을 알 수 있다.
SOFM(Self-organizing Feature Map)은 고차원의 데이타를 군집화(clustering)하거나 시각화(visualization)하기 위해 많이 사용되고 있는 비교사 학습 신경망(unsupervised neural network)의 한 종류이며, 컴퓨터비전이나 패턴인식 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 SOFM이 실제 응용분야에 다양하게 활용되고 좋은 결과를 보이고 있지만, 학습된 SOFM의 뉴론(neuron)을 다시 군집화해야 하는 후처리가 필요하며, 대부분의 경우 수동으로 이루어지고 있다. 후처리를 자동으로 하기 위해 k-means와 같은 기존의 군집화 알고리즘을 많이 이용하지만, 이 방법은 특히 다양한 모양의 클래스를 가진 고차원의 데이타에서 만족스럽지 못한 결과를 보인다. 다양한 모양의 클래스에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 그래프 컷(graph cut)을 이용하여 학습된 SOFM을 자동으로 군집화하는 방법을 제안한다. 그래프 컷을 이용할 때 터미널(terminal)이라는 두 개의 추가적인 정점(vertex)이 필요하며, 터미널과 각 정점 사이의 가중치는 대부분 사용자에 의해 입력받은 사전정보를 기반으로 설정된다. 제안된 방법은 SOFM의 거리 매트릭스(distance matrix)를 기반으로 한 모드 탐색(mode-seeking)과 모드의 군집화를 통하여 자동으로 사전정보를 설정하며, 학습된 SOFM의 군집화를 자동으로 수행한다. 실험에서 효율성을 검증하기 위해 제안된 방법을 텍스처 분할(texture segmentation)에 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 군집화 알고리즘을 이용한 방법보다 높은 정확도를 보였으며, 이는 그래프기반의 군집화를 통해 다양한 모양의 클러스터를 처리할 수 있기 때문이다.
대류권의 건조가스 및 수증기에 의한 GPS 신호의 지연은 GPS 측위 정확도를 저하시키는 주요 원인으로 정밀 측위를 위해서 반드시 소거해야할 대상이다. 이 논문에서는 실시간으로 대류권 지연정보를 생성하여 GPS 측위에 적용하기 앞서, 대류권 지연정보 생성 알고리즘의 가용성을 파악하기 위해 후처리 기반으로 전국의 GPS 상시관측망을 이용하여 한반도 상공의 대류권 지연량 격자 지도를 생성하는 과정을 구현하였다. GPS 자료처리 소프트웨어는 GIPSY 5.0을 사용하였고, 건조지연량과 습윤지연량을 구분하여 산출하기 위해 전국의 AWS 관측망의 관측자료를 이용하였다. 대류권 지연정보에 대한 격자 지도를 생성한 후 격자 지도의 정확도를 검증한 결과, 격자 지도와 GPS 관측소 위치에서 산출된 대류권 지연량의 RMSE는 ZHD 0.7mm, ZWD 7.5mm, ZTD 8.7mm로 나타났다. 산출된 대류권 지연정보를 단일주파수 기반 상대 측위 알고리즘에 적용하여 대류권 지연정보 보정시 측위정확도 향상 정도를 분석하였다. 결과로 측위정확도는 기선거리가 약 297km인 수원(SUWN)과 목포(MKPO)의 상대처리 결과에서 최대 36%가 향상됨을 확인할 수 있었다.
2차원 카메라와 라인 레이저를 이용한 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템은 레일의 정확한 마모도 측정을 위하여 레일에 조사된 레이저 영역을 왜곡 없이 획득하고 이를 레일 단면과 정확하게 일치시켜야 한다. 그러나 일반적인 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템의 카메라는 레일의 측면에서 비스듬하게 레일을 촬영하여 사선방향(Oblique Viewpoint)의 원시영상을 획득하는 방식을 취하기 때문에 카메라 모델(Camera Model)과 투시 변환(Perspective Transform)을 이용하여 카메라로부터 획득한 원시영상이나 영상으로부터 추출된 레이저 영역의 좌표 데이터를 레일의 단면과 일치시키기 위한 영상 후처리 작업을 수행하게 된다. 이때 라인 레이저가 조사된 지점에서 획득한 레일 프로파일 데이터는 전체 측정 구간에 대하여 일정한 간격으로 측정된 불연속 데이터의 특성을 가지므로 측정된 각 레일 프로파일 데이터 사이의 영역에서는 정확한 레일의 마모도를 측정할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 레일의 양방향에서 획득한 영상에 대하여 3차원 레일 프로파일 생성을 위한 변형된 카메라 모델과 투시 변환을 적용함으로서 레일 마모도의 측정 정밀도를 향상하기 위한 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 제안하고자 한다. 제안된 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 통하여 전체 측정 구간내에 포함된 레일 마모도 측정 데이터의 불연속성을 효과적으로 제거하여 연속적인 측정면(Measurement Surface)을 생성함으로서 측정하고자 하는 전체 레일에 대한 향상된 측정 정밀도를 제공하고자 한다.
Purpose: To generate phase images with free of motion-induced artifact and susceptibility-induced distortion using 3D radial ultrashort TE (UTE) MRI. Materials and Methods: The field map was theoretically derived by solving Laplace's equation with appropriate boundary conditions, and used to simulate the image distortion in conventional spin-warp MRI. Manufacturer's 3D radial imaging sequence was modified to acquire maximum number of radial spokes in a given time, by removing the spoiler gradient and sampling during both rampup and rampdown gradient. Spoke direction randomly jumps so that a readout gradient acts as a spoiling gradient for the previous spoke. The custom raw data was reconstructed using a homemade image reconstruction software, which is programmed using Python language. The method was applied to a phantom and in-vivo human brain and abdomen. The performance of UTE was compared with 3D GRE for phase mapping. Local phase mapping was compared with T2* mapping using UTE. Results: The phase map using UTE mimics true field-map, which was theoretically calculated, while that using 3D GRE revealed both motion-induced artifact and geometric distortion. Motion-free imaging is particularly crucial for application of phase mapping for abdomen MRI, which typically requires multiple breathold acquisitions. The air pockets, which are caught within the digestive pathway, induce spatially varying and large background field. T2* map, that was calculated using UTE data, suffers from non-uniform T2* value due to this background field, while does not appear in the local phase map of UTE data. Conclusion: Phase map generated using UTE mimicked the true field map even when non-zero susceptibility objects were present. Phase map generated by 3D GRE did not accurately mimic the true field map when non-zero susceptibility objects were present due to the significant field distortion as theoretically calculated. Nonetheless, UTE allows for phase maps to be free of susceptibility-induced distortion without the use of any post-processing protocols.
본 연구는 경호전공 대학생의 학과만족이 직업기대의식에 미치는 영향을 규명하고, 이를 통해 대학생들이 적극적인 진로준비 행동을 행 할 수 있도록 합리적인 학과만족 향상을 위한 기초자료를 제시하는 것에 목적이 있다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 2013년 경기도 Y시에 위치한 Y대학교, 경상북도 G시의 K대학교, 충청남도 C시의 H대학교에 재학 중인 경호전공 대학생들 가운데 남 여를 대상으로 모집단을 설정한 후 무선표집법(random sampling)을 이용하여 총 352명을 대상으로 연구를 수행하였다. 조사도구는 설문지로서 국내 외 선행연구를 기초로 하여 재구성하여 사용하였으며, 자료처리는 SPSS WIN 18.0을 이용하여 빈도분석, 일원변량분석, Duncan사후비교분석, 신뢰도분석, 요인분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 결과와 논의를 토대로 결론을 내리면 다음과 같다. 첫째, 경호전공 대학생의 인구통계학적 특성에 따른 학과만족은 부분적으로 유의한 차이가 있었다. 둘째, 경호전공 대학생의 인구통계학적 특성에 따른 직업기대는 부분적으로 유의한 차이가 있었다. 셋째, 경호전공 대학생의 학과만족이 직업기대의식에 미치는 영향은 부분적으로 영향을 미친다.
정비 산업은 사후정비, 예방정비를 거쳐, 상태기반 정비를 중심으로 진행되고 있다. 상태기반 정비는 장비의 상태를 파악하여, 최적 시점에서의 정비를 수행한다. 최적의 정비 시점을 찾기 위해서는 장비의 상태, 즉 잔여 유효 수명을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 이에, 본 논문은 시뮬레이션 데이터(C-MAPSS)를 사용한 터보팬 엔진의 잔여 유효수명(RUL, Remaining Useful Life) 예측 모델을 제시한다. 모델링을 위해 C-MAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation) 데이터를 전처리, 변환, 예측하는 과정을 거쳤다. RUL 임계값 설정, 이동평균필터 및 표준화를 통해 데이터 전처리를 수행하였고, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 k-NN(k-Nearest Neighbor)을 활용하여 잔여 유효 수명을 예측하였다. 최적의 성능을 도출하기 위해, 5겹 교차검증기법을 통해 최적의 주성분 개수 및 k-NN의 근접 데이터 개수를 결정하였다. 또한, 사전 예측의 유용성, 사후 예측의 부적합성을 고려한 스코어링 함수(Scoring Function)를 통해 예측 결과를 분석하였다. 마지막으로, 현재까지 제시되어온 뉴럴 네트워크 기반의 알고리즘과 예측 성능 비교 및 분석을 통해 k-NN 활용 모델의 유용성을 검증하였다.
도시의 인구증가 및 고밀화에 따라 기존 지하구조물에 인접하여 대심도 굴착 공사 물량이 증가하는 추세인 것으로 분석되었다. 현재 지하구조물 및 궤도는 외부요인에 의해 지하구조물의 손상이 다수 발생되는 실정이며 터널 내의 계측결과로 원인을 분석하여 예방차원이 아닌 사후처리에 대해서 측정을 하고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 공용중인 도시철도 선로와 인접한 굴착공사에 따른 구조물의 변형에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 또한 외적 요인으로 인해 지하구조물 및 궤도 손상 및 파괴가 발생하기 전 구조물의 변위를 머신러닝 기법을 통해 구조물의 안전성을 평가하고자 한다. 분석결과, 분석한 데이터세트에서 구조물관리기준치에 도달하는 시간을 예측하기에 적합한 모델은 다항회귀 머신러닝 알고리즘인 것으로 분석되었다. 그러나 본 연구에서 적용한 자동화계측 데이터에 한정될 수 있으므로 추가적으로 구조물 조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 향후 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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