어종의 식별을 위한 수중음향학적 정보를 수집하는 데 사용하기 위한 광대역 초음파 변환기를 개발할 목적으로 저주파용 Tonpilz형 초음파 변환기를 설계, 제작하고, 이 변환기의 음향 방사면에 Al2O3와 epoxy 수지를 서로 혼합하여 생성한 복합재료층과 폴리우레탄 수지로서 제작한 음향 정합층을 각각 직렬 접착시킨 복합구조 초음파 변환기의 광대역 주파수 특성에 대하여 분석, 고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) Tonpilz형 transducer (head mass : 알류미늄 / 두께 22.0 mm, tail mass : 황동 / 두께 15.0 mm )의 음향 방사면에 두께 7.0 mm의 Al2O3와 epoxy 수지로서 생성한 복합재료층의 두께 18.0 mm의 폴리우레탄 수지로서 제작한 정합층을 직열접착한 복합 구조 초음파 변환기의 - 3 dB점에 대한 하한 및 상한 주파수 범위는 35.0~42.3 kHz (δf=7.3 kHz)이었고, 이 주파수 구간에 있어서의 송파전압감도의 최대치는 135.7 dB re 1 μPa/V 이었다. 2) Tonpilz형 transducer (head mass : 알류미늄 / 두께 23.0 mm, tail mass : 황동 / 두께 15.0 mm )의 음향 방사면에 두께 11.0 mm의 Al2O3와 epoxy 수지로서 제작한 복합재료층과 두께 15.8.0 mm의 폴리우레탄 수지로서 제작한 정합층을 직열접착한 복합 구조 초음파 변환기의 - 3 dB점에 대한 하한 및 상한 주파수 범위는 35.5~41.73 kHz (δf=6.2 kHz)이었고, 이 주파수 구간에 있어서의 송파전압감도의 최대치는 136.3 dB re 1 μPa/V 이었다. 3) 본 연구에서 시작한 복합구조 초음파 변환기에 chirp 신호(펄스 폭 4 ms, 중심주파수 40 kHz, 대역폭 40 kHz)를 인가하고, 수중방사음역에 있어서의 시간응답특성을 조사한 결과, 그 응답특성은 송신전압감도의 주파수특성과 매우 잘 일치하는 경향을 나타내었다. 이상의 결과로부터 본 연구에서 설계, 제작한 이중정합층을 갖는 복합구조 초음파 변환기는 단순구조의 Tonpilz형 초음파 변환기와 비교하여 비록 송파전압감도에 있어서는 약 5 dB 정도의 음향출력의 손실이 불가피하지만, 그 대신 주파수 대역폭을 약 5 재 정도 확대시킬 수 있는 장점이 있기 때문에 이 넓은 주파수 대역을 효과적으로 활용하면 어종식별을 위한 음향산란신호를 정량적으로 수집 및 평가하는 것이 가능하다고 판단된다.

어종식별을 위한 수중음향학적 정보를 수집하는 데 이용하기 위한 초음파 변환기를 설계하기 위한 시도의 하나로서, 본 연구에서는 우선 수중에서의 전기적인 자유 임피던스가 서로 같고, 이주파간의 주파수 차이를 최소화 시켜 이주파 겸용 및 광대역 송.수파기로서 활용이 가능한 복합구조 초음파 변환기를 설계, 제작하였는 데, 이 변환기의 이중공진 진동특성에 대하여 분석, 고찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 기본공진진동을 발생시키기 위해 설계한 Tonpilz형 초음파 변환기의 송파전압감도는 기본공진주파수 36.2 kHz에서 141.4 dB re 1 μPa/V이었고, - 3 dB점에 대한 주파수 대역폭은 1.1 kHz이었으며, 이 변환기의 수중에 대한 전압음향변환효율은 85.2%였다. 2. 복합구조 초음파 변환기의 수중에서의 제1공진점에 대한 공진 및 반공진 주파수는 각각 39.7 kHz, 41.2 kHz이었다. 또한, 제1 및 제2 공진 주파수에 대한 임피던스는 각각 3.7 KΩ 과 3.3 KΩ으로서 거의 유사한 값을 나타내었고, 자유 임피던스 진폭과 위상의 측정치를 양 공진점 부근에서 계산치와 약간의 차이를 나타내었다. 3. 복합구조 초음파 변환기의 송파전압감도는 제1 공진주파수인 34.3 kHz에서 136.5 dB re 1 μPa/V이었고, 제2 공진주파수인 40.4 kHz에서 136.8 dB re 1 μPa/V이었다. 또한, 제1 및 제2 공진 주파수에 대한 - 3 dB 점에서의 주파수 대역폭은 각각 1.2 kHz, 1.1 kHz이었다. 이상의 결과로 부터 본 연구에서 설계, 개발한 복합구조 초음파 변환기는 단순 구조의 Tonpilz형 변환기와 비교하여 비록 송파전압감도에 있어서는 4.9 dB의 손실이 불가피하지만, 그 대신 송파감도가 같은 두 개의 공진주파수를 동시에 이용할 수 있고, 또한 이들 제1일 제2의 공진점에 대한 주파수 간격이 좁으면서도 송파감도의 변동폭이 비교적 작어 어종의 식별정보를 수집하는 데 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 판단된다.

In meteorological data, various studies are being conducted to improve the prediction performance of rainfall with irregular patterns, unlike temperature and solar radiation with certain patterns. Especially in the case of the short-term forecast model for Dong-Nae Forecasts provided by the Korea Meteorological Administration (KMA), forecast data are provided at 6-hour intervals, and there is a limit to analyzing the impact of disasters. In this study, Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) information was generated by applying the machine learning method to Local ENsemble prediction system (LENS), Radar-AWS Rainrates (RAR), AWS and ASOS observation data and Dong-Nae Forecast provided by the KMA. Through the preprocessing process, the temporal and spatial resolutions of all the data were converted to the same resolution, and the predictor of machine learning was derived through the factor analysis of the predictor. Considering the processing speed and expandability, the XGBoost method of machine learning was applied, and the Probability Matching (PM) method was applied to improve the prediction accuracy of heavy rainfall. As a result of evaluating the HQPF performance produced for 14 heavy rainfall events that occurred in 2020, it was found that the predicted performance of HQPF was improved quantitatively and qualitatively.

In this paper, we introduce the methodology that utilizes deep learning-based front-end to enhance underwater feature matching. Both optical camera and sonar are widely applicable sensors in underwater research, however, each sensor has its own weaknesses, such as light condition and turbidity for the optic camera, and noise for sonar. To overcome the problems, we proposed the opti-acoustic transformation method. Since feature detection in sonar image is challenging, we converted the sonar image to an optic style image. Maintaining the main contents in the sonar image, CNN-based style transfer method changed the style of the image that facilitates feature detection. Finally, we verified our result using cosine similarity comparison and feature matching against the original optic image.

A Quantile-based Matching (QM) method has been widely used to correct the biases in global and regional climate model outputs. The basic idea of QM is to adjust the Cumulative Distribution Function (CDF) of model for the projection period on the basis of the difference between the model and observation CDFs for the training period. Therefore, the CDF of observation on training period plays an important role in quantile-based matching. Also, ensembles are highly correlated because ensemble forecasts generated from a combination of randomly perturbed initial conditions and different convective schemes in numerical weather model. We discuss the dependence of the bias correction results obtained from Qunatile-based Matching when there is correlation between ensembles and the variance of observation is larger than that of model. A simulation study is employed to understand the relation and distributional characteristics of observation and model when applying Quantile-based Matching method.

This work shows how to create an algorithm and implementation for motion and image matching between a vehicle simulator and Unity 3D based virtual object. The motion information of the virtual vehicle is transmitted to the real simulator via a RS232 communication protocol, and the motion is controlled based on the inverse kinematics solution of the platform adopting rotary-type six actuators driving system. Wash-out filters to implement the effective motion of the motion platform are adopted, and thereby reduce the dizziness and increase the realistic sense of motion. Furthermore, the simulator system is successfully designed aiming to reducing size and cost with adaptation of rotary-type six actuators, real driving environment via VR (Virtual Reality), and control schemes which employ a synchronization between 6 motors and 3rd order motion profiles. By providing relatively big sense of motion particularly in impact and straight motions mainly causing simulator sickness, dizziness is remarkably reduced, thereby enhancing the sense of realistic motion.

The current seismic design parameter demands less distortions and preservation of nonstationary characteristics and phase angle in design acceleration time histories. This research presents an improved iterative spectral matching method in the time domain for generating acceleration time series compatible with the target design spectrum with high frequency enrichment. A modified correction function in time domain referred as windowed adjustment functionto modify the selected initial input ground motion is proposed.

본 연구에서는 확률 대응법의 적용성을 평가하고, 이를 적용하여 실제 호우사상에 적합한 레이더 강우 추정관계식을 결정하였다. 먼저, 확률 대응법의 과정을 새로 정리하여 zT나 rT 등의 임계값을 결정하였다. 둘 째, 확률 대응법에 적용할 자료의 수가 매개변수 결정에 미치는 영향에 대하여 모의 자료를 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 셋 째, 확률을 나타낼 반사도와 강우강도 히스토그램의 구간 간격이 매개변수 결정에 미치는 영향에 대해 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과, 확률대응법으로 매개변수를 결정할 경우 확률대응법에 2시간 정도 누적된 반사도와 강우 쌍을 적용하는 것이 적합함을 확인하였다. 아울러 확률대응에는 반사도와 강우강도의 누가확률 차이보다 1차 모멘트 차이를 이용하는 것이 양호한 결과를 얻을 수 있고, 30~100% 구간을 대응하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 결과를 바탕으로 비슬산 레이더로 관측한 실제 호우사상에 대해 확률대응법으로 매개변수를 결정하였다. 또한, 매개변수를 이용하여 레이더 강우를 추정하였고, 이를 지상강우와 비교하였다. 전체적으로 레이더 강우가 지상강우보다 크게 산정되었지만, 레이더 강우와 지상 강우를 쉽게 대응하기 어려운 기존의 연구 결과를 고려하여 본 연구에서 평가한 확률대응법이 비교적 호우사상에 적합한 레이더 강우를 산정할 수 있다고 판단하였다.

최근, 기상레이더는 돌발적 기상재해들을 예방하고, 기상관측의 공익을 위해 널리 이용되고 있으며 이에 따라 사용자 관점의 레이더 표출 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 레이더 관측 자료들을 멀티미디어 콘텐츠로서 재생산하는 방법과 생성된 자료를 이용해 매쉬업 서비스에 적용하는 방법을 제안하였다. 이와 함께 주요 기상현상이 발생중인 지역의 정확한 위치를 추적하기 위한 정밀 GIS 정합기술을 제안하였다. 본 연구에서 제시하는 방법을 통해 기상 레이더로부터 관측된 다양한 레이더 변수들을 재가공함으로써 2차원의 영상 및 벡터 그래픽 자료, 또는 3차원 볼륨 자료 등을 생성할 수 있다. 생성된 멀티미디어 형태의 레이더 자료들은 다양한 래스터 또는 벡터정밀 GIS 맵과 정합된다. 다양한 강수 시나리오에 대한 실험 결과, 제안한 방법에 의한 표출 시스템은 사용자로 하여금 정확한 레이더 차폐영역 분석, 강수이동경로 파악, 강수량 추정에 따른 홍수위험도 분석 등을 쉽고 직관적으로 이해시킬 수 있음을 확인하였다. 제안하는 정밀한 GIS 정합을 통해 재난 관리자가 레이더 관측자료를 명확히 해석하고 이를 통해 보다 효과적인 기상재해 예보가 가능할 것으로 기대한다.

본 연구에서는 비슬산 레이더 반사도 자료와 지상강우 자료를 이용하여 확률대응법으로 레이더 강우 추정관계식(Z-R 관계식)의 매개변수를 결정하였다. 먼저, 확률대응법의 자료 수와 히스토그램의 구간 간격에 따른 민감도 분석을 수행하여 적합한 자료 수와 구간 간격을 정하였다. 민감도 분석 결과를 바탕으로 실제 자료에 확률대응법을 적용하여 매개변수를 결정하고 레이더 강우를 추정하여 그 특성을 지상강우와 비교하였다. 이를 통해 확률대응법의 적용 방법을 체계화하고 그 성능을 평가하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다.1. 자료 수에 따른 민감도 분석을 통하여 확률대응법에 2시간 정도 누적된 반사도와 강우 쌍을 적용하는 것이 적합함을 확인하였으며, 2. 히스토그램의 구간 간격에 따른 민감도 분석을 통하여구간을 100개로 분할하였을 때 해당하는 간격이 적절함을 파악하였으며, 3. 확률대응법으로 호우사상에 적합한 매개변수를 결정할 수 있지만 지상강우를 적절히 표현할 수 있는 레이더 강우를 산정하기에 어려움이 있는 것을 확인하였다.

본 연구에서는 윈도우즈 PC용 연속동작 감지 카메라, Xtion을 이용한 PC-윈도우 플랫폼 기반의 연속동작 녹화 및 매칭방법의 개발 내용을 소개한다. 해당 방법을 개발하기 위해 카메라를 통해 얻은 깊이 정보, RGB 화상 정보, 뼈대 정보를 가공하고 비교하는 API를 먼저 개발하였다. 유효관절만을 선택적으로 비교하는 pose 비교 방법이 개발되었으며, 연속동작 비교에서는 pose 사이에 다른 틀린 pose가 섞여도 인식할 수 있는 방법이 개발되었다. 특정 pose나 연속동작 검출을 위해 샘플 데이터를 기록하고 테스트할 수 있는 도구가 개발되었다. 6종류의 다른 pose 및 연속동작을 촬영하고 테스트한 결과, pose는 100%의 인식성공과 연속동작은 99%의 인식성공이 이루어져 개발된 방법의 유용성을 검증할 수 있었다.

This paper proposes how to improve the performance of CSS-based indoor localization system. CSS based localization utilizes signal flight time between anchors and tag to estimate distance. From the distances, the 3-dimensional position is calculated through trilateration. However the error in distance caused from multi-path effect transfers to the position error especially in indoor environment. This paper handles a problem of reducing error in raw distance information. And, we propose the new localization method by pattern matching instead of the conventional localization method based on trilateration that is affected heavily on multi-path error. The pattern matching method estimates the position by using the fact that the measured data of near positions possesses a high similarity. In order to gain better performance of localization, we use EKF(Extended Kalman Filter) to fuse the result of CSS based localization and robot model.

스마트 디바이스를 이용한 다양한 게임들이 증가하고 있는데, 음소인식은 스마트 디바이스를 사용한 효율적인 입력 방법은 음성이 될 수 있다. 게임에서 음성인식은 매우 빠르게 인식되면서 구동 되어야하는데, 본 연구에서는 게임 분야에서 유용하게 활용할 수 있는 최적화된 음소 인식 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 음소 인식 방법은 음성 파장을 FFT로 전환하고, 해당 값을 Z평면에 도시한 후, 영역 데이터를 추출한 후 데이터베이스에 저장한다. 그리고 해당 값을 가중치 있는 두 갈래 그래프 최대 흐름 정합을 사용하여 음소 인식을 한다. 제안된 방법은 게임 또는 로봇과 같은 분야에서 빠른 음소 인식을 하고자 할 때 매우 유용한 방법이다.

This paper presents a method of sonar grid map matching for topological place recognition. The proposed method provides an effective rotation invariant grid map matching method. A template grid map is firstly extracted for reliable grid map matching by filtering noisy data in local grid map. Using the template grid map, the rotation invariant grid map matching is performed by Ring Projection Transformation. The rotation invariant grid map matching selects candidate locations which are regarded as representative point for each node. Then, the topological place recognition is achieved by calculating matching probability based on the candidate location. The matching probability is acquired by using both rotation invariant grid map matching and the matching of distance and angle vectors. The proposed method can provide a successful matching even under rotation changes between grid maps. Moreover, the matching probability gives a reliable result for topological place recognition. The performance of the proposed method is verified by experimental results in a real home environment

스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.

크레인 시스템은 항만 터미널 등의 산업현장에서 무거운 물체를 이송하는데 사용되는 장비로서 그 정확성과 신속성을 동시에 만족시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 적응제어기의 일종인 모델매칭 기법을 이용하여 복잡한 3 자유도 비선형 크레인의 제어 시스템에 대한 연구를 제안한다. 피드백 선형화(feedback linearization)를 통해 비선형 크레인 모델을 선형화한 후 PD 제어기를 적용하여 선형 공칭 모텔을 구한다. 이 모델은 시스템 섭동을 갖는 실시간 시스템 모델과 함께, 리아푸노브(Lyapunov) 이론을 적용하여 실시간 섭동에 의해 발생되는 제어오차를 감소하기 위한 보조 제어규칙의 산출에 이용된다. 또한 리아푸노브 안정성이론을 적용하여 구성한 크레인 제어시스템의 안정성 해석을 실시한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하며 기존의 제어방식과 비교 분석하여 그 우수성을 입증한다.

1998년 여름철, 기상레이더와 레이더 주위의 고밀도 우량계 관측자료를 이용하여 관계식을 산출하기 위하여 관악산 레이더 자료와 강우강도 자료의 확률밀도함수를 구해 확률이 같은 지점을 매치시키는 Window Probability Matching Method(WPMM)라는 통계적 방법을 사용하였다. 레이더 반사도의 확률 분포는 약 15dBZ에서 가장 많은 빈도 분포를 보였고 강우강도의 확률분포는 대부분의 영역에서 시간당 10mm 이하의 비가 내리는 것으로