본 논문에서는 지하철 정보를 제공하는 모바일 응용 프로그램을 제안하였다. 윈도우 모바일 6.0을 기반으로 한 이 응용프로그램은 지하철 역정보와 관련된 사용자의 편의성을 증대시키기 위하여 설계 및 구현되었다. 이 프로그램에서 지하철 노선도와 부가기능이 성공적으로 실행될 수 있도록 UI 인터페이스, 맵 모듈, 최단거리 모듈, 메모 모듈, 다익스트라 알고리즘 등을 설계하였다. 특히 다익스트라 알고리즘은 프로그램 내의 알람 기능과 역 정보에 적용되었고, 또한 역 정보와 같은 방대한 정보와 데이터를 인접 행렬을 이용하여 구축하였다. 이 응용프로그램은 보다 쉽게 조작하기 위해 6개의 메뉴들로 구성되어있다. 지하철의 종합 관제 센터로부터 신호를 받아 이 프로그램에 적용된다면, 많은 유저들이 보다 정확한 정보를 제공 받을 수 있다고 사료한다.
광역보정시스템은 기존의 NDGPS 방식과 달리 GPS 측정치 오차를 기준국을 기준으로 스칼라량으로 계산하지 않고, 전리층 지연 오차의 경우 전리층 분포 맵을 생성하고 위성관련오차의 경우 4차원(x, y, z, t) 보정정보를 생성하게 된다. 이러한 특성으로 인해 광역보정시스템은 기존의 NDGPS 방식보다 적은 수의 기준국으로 보다 넓은 지역을 커버할 수 있고 광역보정사용자는 기준국과의 거리와 관계 없이 균일하고 우수한 수준의 보정정보 및 무결성 정보를 제공받을 수 있게 된다. 본 논문에서는 광역보정시스템 구축에 필요한 핵심 기술 중 하나인 전리층 지연 오차 추정 알고리듬에 대해 설명하였다. 기준국 측정치를 이용해 전리층 분포 맵을 생성하기 위해 핵심적인 단계인 위성 및 기준국 수신기 IFB(Inter-Frequency Bias) 제거 방법에 대해서 설명하고 격자 알고리듬을 활용한 전리층 맵 생성방법에 대해서 설명하고 그 결과를 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 타일의 크기를 적응적으로 결정하는 모자이크 방법을 제안한다. 우리는 이미지에서 에지(Edge)를 추출한 뒤, 결과 영상이 이 에지 정보를 보존하고, 각 타일들이 이 에지를 따르도록 한다. 에지 정보를 보존 하기 위하여 무게중심 보로노이 다이어그램(CVD: Centroidal Voronoi Diagram)을 계산할때 에지 회피기법을 적용하며, 에지를 따르는 타일을 생성하기 위하여 에지를 따르는 방향과 맨해튼 거리(manhattan distance)가 적용된 무게중심 보로노이 다이어그램을 사용한다. 이때, 우리는 그래픽 처리 장치(GPU: Graphics Processing Unit)를 이용하여 방향맵이나 보로노이 다이어그램을 더욱 빠르게 구할 수 있다. 우리는 타일의 크기를 각 보로노이 영역의 넓이에 비례하게 정함으로써, 기존의 모자이크 방법들이 해결하고자 했던 타일의 겹침 문제와 타일간의 빈 공간 문제를 개선하였다.
본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)기반으로한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping : 동시적 위치 추적 지도 작성)기법으로 맵 정보를 습득하고, 저장하여 이를 기반으로 장애물과 건물의 실내 복도 안전하고 정확하게 순찰 할 수 있도록 하였다. 또한, 순찰 로봇(Robot)에 장착된 Raspberry카메라와 OpenCV 영상인식 기술을 이용하여 실시간 영상으로 실내 복도를 순찰하면서 사전에 설정된 특이사항이 있을 시 발견하고 기록하도록 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야의 기술을 마이크로 소프트 사의 키넥트에 적용하여 효과적인 체감형 학습을 위한 콘텐츠를 구성하고자 한다. 일반적으로 사람들이 많이 알고 있는 손 그림자 놀이를 응용하여 참여자들의 움직임을 통해 인터랙션을 발생시킬 수 있도록 하였고, 깊이정보맵으로부터 카메라에서 가장 가까운 거리에 있는 영역을 검출하기 위해 Meanshift segmentation(평균이동분할) 알고리즘을 적용 시켰다. 본 시스템의 체감형 콘텐츠는 문화 콘텐츠의 한 종류로서 이의 확장된 버전이 여러 분야에서 많은 활용이 될 것을 기대한다.
단안 영상에서의 깊이 추정은 주어진 시점에서 촬영된 2 차원 영상으로부터 객체까지의 3 차원 거리 정보를 추정하는 것이다. 최근 딥러닝 기반으로 단안 RGB 영상에서 깊이 정보 추정에 유용한 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 깊이를 추정하는 모델들이 기존 방법들의 성능을 넘어서면서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 Attention Model 과 같이 특정 특징 맵의 채널 혹은 공간을 강조하여 전체적인 네트워크의 성능을 개선하는 연구가 소개되었다. 본 논문에서는 깊이 정보 추정을 위해 사용되는 특징 맵을 강조하기 위해서 Attention Model 을 추가한 AutoEncoder 기반의 깊이 추정 네트워크를 제안하고 적용 부분에 따른 네트워크의 깊이 정보 추정 성능을 평가 및 분석한다.
본 논문에서는 플루터, 파이어베이스와 구글맵을 기반으로 라즈베리파이에 GPS 모듈을 장착하여 위치 정보를 실시간으로 받아 대형견, 소형견 위치를 파악하여 경고 알림을 송신하고 자신의 애완동물과 거리가 멀어지게 된다면 경고 알림을 송신하여 대형견에 의한 피해 사례를 감소시키고 유실 및 실종 동물 사례를 감소시킨다. 또한 게시판을 통해서 산책 친구와 산책 아르바이트를 구할 수 있는 기능을 추가하고 산책 시 유의 사항, 오픈웨더를 통해 날씨 등 산책에 필요한 정보들을 추가하여 산책 시 위험한 요소를 해결할 수 있고 필요한 요소를 통합한 애플리케이션을 개발한다.
컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 그림자 자체로서 뿐 아니라 장면 내 물체들 간의 거리감에 대한 단서를 제공함으로써 사실감 제고 측면의 매우 중요한 역할을 한다. 그림자를 표현하기 위한 전통적인 방법으로 그림자 매핑이나 그림자 볼륨 등의 기법들이 사용되지만 점광원(point light)을 가정하므로 결과가 자연스럽지 못하다. 반면, 면광원(area light)을 사용할 경우 부드러운 그림자를 생성하므로 좀 더 사실적인 그림자 표현이 가능하지만 광원면(light source surface) 전체에 대한 적분을 요구하기 때문에 계산비용이 매우 비싸다. 이러한 단점을 극복하기 위해 차폐물(occluder)의 광원으로의 역투사(back-projection)나 반영(penumbra)의 크기 계산을 통한 필터링 등 여러 방안들이 소개되었지만 낮은 수준(order)의 근사로 인한 누광(light bleeding)이나 물결현상(ringing effect), 그리고 성능저하 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 그림자 아틀라스(shadow atlas)를 이용하여 이러한 문제들을 개선하는 방법에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 라이다(LIDAR) 센서와 일반 카메라 (RGB 센서)가 획득한 영상들을 정합하고, 일반 카메라가 획득한 컬러 영상에 해당하는 깊이맵을 생성하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 Slamtec사의 RPLIDAR A3 와 일반 디지털 카메라를 활용하고, 두 종류의 센서가 획득 및 제공하는 정보의 특징 및 형태는 서로 다르다. 라이다 센서가 제공하는 정보는 라이다부터 객체 또는 주변 물체들까지의 거리이고, 디지털 카메라가 제공하는 정보는 2차원 영상의 Red, Green, Blue 값이다. 두 개의 서로 다른 종류의 센서를 활용하여 정보를 정합할 경우 객체 검출 및 추적에서 더 좋은 성능을 보일 수 있는 가능성이 있고, 자율주행 자동차, 로봇 등 시각정보처리 기술이 필요한 영역에서 활용도가 높은 것으로 기대한다. 두 종류의 센서가 제공하는 정보들을 정합하기 위해서는 각 센서가 획득한 정보를 가공하고, 정합에 적합하도록 처리하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 두 센서가 획득하는 정보들을 정합한 결과를 제공할 수 있는 전처리 방법을 실험 결과와 함께 제시한다.
본 논문에서는 박막의 삼차원 형상을 신속하게 획득하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 기존의 반사광 측정 장치에 기반한 박막 측정 장비들은 170포인트에 대한 두께를 측정하는데 약 30분 이상의 시간이 요구되므로 박막의 전체적인 형상 정보를 신속하게 파악하는데 적합하지 않다. 제안하는 방법은 Canny 경계검출기를 이용하여 간섭무늬 영상으로부터 등고선을 검출하는 영상 분석법을 기반으로 한다. 검출된 등고선에 대한 절대적인 두께를 측정하고 Borgefors 거리변환 알고리즘을 이용한 보간 처리를 통해 등고선으로부터 높이 맵 정보를 추출한다. 추출된 높이 맵은 DirectX를 사용하여 높이 맵 지형처리 기법으로 삼차원 형상화 된다. 제안된 방법은 적은 수를 가지는 등고선에 대한 높이 정보만을 실측하게 되므로 약 5분의 수행시간으로 박막의 전반적인 삼차원두께 패턴 정보를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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