목적: 본 연구는 양안의 시지각 및 시기능 훈련의 도구로 활용이 가능한 양안 시지각 훈련 프로그램을 제안한다. 방법: 양안 시지각 훈련 시스템을 모듈별로 설계하였고, 입체시와 버전스 훈련이 가능한 입/출력 모듈을 구현하였다. 결과: 본 훈련 프로그램은 입력모듈의 경우, 주시시차의 계산을 통해 인지 거리를 추정할 수 있으며 오차는 5% 미만이었다. 출력모듈의 경우는 28명의 훈련자를 대상으로 입체감 및 깊이인지에 대한 평가를 수행하였고 완전한 입체감을 경험하는 것으로 나타났다. 결론: 따라서, 본 연구에서 제안하는 양안 시지각 훈련프로그램은 시기능 훈련의 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 이 방법은 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.
최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더 강수자료를 수문분석에 활용하는 목적은 레이더 강수량이 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 기상레이더는 광범위한 영역에 대하여 시공간적으로 연속적인 관측이 가능하므로 지상 강수자료에 비하여 고해상도의 강수자료를 확보하는데 이점이 있다. 본 연구에서는 고해상도의 레이더 강수자료의 공간분포 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 유지할 수 있는 조건부 합성기법을 개발하였다. 레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 널리 활용되고 있는 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였다. 추가적으로 미계측 지점으로 간주하여 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 조건부 합성기법 결과에 대하여 교차검증을 수행한 결과 조건부 합성기법을 통한 강수정보는 수문분석에 직접적으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구결과를 향후 초단기 레이더 강수예측기법과 연계하여 수문모형의 입력 자료로 활용한다면 보다 진보된 수문해석이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 홍수조절을 위한 댐의 역할과 홍수조절의 크기가 하류에 미치는 영향범위에 대해 조사하였다. 연구지역으로 낙동강을 중심으로 연구를 진행하였고 기존연구(남한강 유역)와의 비교를 통해 댐의 홍수조절 능력의 공간적 영향 범위에 대한 분석을 실시하였다. 낙동강 유역과 남한강 유역의 홍수사상은 각각 1997년부터 2010년까지의 31개의 홍수사상과 2000년부터 2010년까지의 18개의 홍수사상을 활용하였다. 남한강 유역은 횡성댐(2000년 완공)의 영향을 포함하여 분석하기 위해 2000년부터의 홍수사상을 선정하였다. 낙동강 유역은 안동댐과 임하댐의 영향을 남한강 유역은 충주댐과 횡성댐의 영향을 분석하였다. 홍수조절의 양을 분석하기 위해 홍수최대 유출치 (Peak Discharge)와 홍수유출량(Volume)을 분석하였다. 댐 자체의 홍수조절 능력을 보면 댐의 상시방류량을 넘어 조절하는 하는 경우는 남한강 댐의 경우는 종종 발생하나 낙동강내의 댐의 경우는 자주 발생하지 않는 것으로 파악됐다. 댐의 홍수조절 능력의 경우 댐의 크기와 유역의 크기를 비교분석하여 댐이 영향이 미치는 범위를 추정하였다. 댐의 영향(홍수저감율)이 10 %미만으로 조정되는 거리는 한강유역의 경우는 댐 상류의 면적의 7배에 해당하는 유역이었으나 낙동강 유역의 경우는 8.5배에 해당하는 유역면적에서 같은 영향을 나타냈다. 이는 자료의 양과 조건의 영향으로 파악된다.
This paper proposes a model and train method that can real-time detect objects and distances estimation based on a monocular camera by applying deep learning. It used YOLOv2 model which is applied to autonomous or robot due to the fast image processing speed. We have changed and learned the loss function so that the YOLOv2 model can detect objects and distances at the same time. The YOLOv2 loss function added a term for learning bounding box values x, y, w, h, and distance values z as 클래스ification losses. In addition, the learning was carried out by multiplying the distance term with parameters for the balance of learning. we trained the model location, recognition by camera and distance data measured by lidar so that we enable the model to estimate distance and objects from a monocular camera, even when the vehicle is going up or down hill. To evaluate the performance of object detection and distance estimation, MAP (Mean Average Precision) and Adjust R square were used and performance was compared with previous research papers. In addition, we compared the original YOLOv2 model FPS (Frame Per Second) for speed measurement with FPS of our model.
본 연구는 시각 동기 위상 측정 정보를 이용하여 전력계통에 나타나는 여러 가지 동요 현상을 검출하기 위한 기초 연구로써, 시계열 데이터 분석 분야로 분류된다. 제시한 방법은 비선형 동특성에 해석 기반으로 접근하여 전력계통에 나타날 수 있는 여러 동요 현상을 범용적으로 검출해 낼 수 있다. 비선형 동요 현상의 신호적 패턴을 수학적으로 기본 순시치 파형으로부터 피크치 샘플링을 통해 전개하여 계통 요소간 간섭으로 인한 원하지 않는 진동 모드를 검출하고자 한다. 계통의 변화로 진동 모드가 나타날 때, 2차원 평면에 실효치로 환산한 시계열 전압 데이터와 선형화된 플로퀘트 상수(Floquet multiplier)를 맵핑하여 도시하고, 정상상태 지점으로부터 거리를 계산하여 최대 리아프노프 지수 계산을 통해 계통이 불안정하게 되는 시간을 시계열 데이터 분석으로 추정하는 것이 본 방법의 핵심이다. 이러한 접근으로 제시한 비선형 동요 검출 알고리즘을 적용하여 디지털 필터 적용 또는 주파수 영역 해석과 같은 오프라인 Study와 달리 온라인으로 신속하게 계통의 현재 상태를 알 수 있게 된다.
원자력발전소와 석유화학의 노후화된 파이프 구조물을 검사를 위하여 파이프 등반 로봇에 많은 연구가 이루어졌다. 그러나 파이프 등반 로봇 연구에서는 대부분 파이프 등반 로봇의 구조 설계와 기본적인 동작 제어에 초점을 맞추고 제작되어, 작업자가 파이프 등반 로봇을 제어하기 위해서는 수동 조작으로 파이프를 등반 및 장애물 회피하기 위해 많은 어려움을 가진다. 본 논문에서는 파이프 등반 로봇의 카메라 영상을 이용하여 장애물을 인식하고 파이프 등반 로봇과 장애물 사이의 거리를 추정 및 파이프 등반 로봇이 파이프를 잡을 수 있는 위치를 결정하여 파이프 사이의 장애물을 회피 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
도심지역에서 GPS(Global Positioning System)/GNSS(Global Navigation Satellite System) 신호는 건물과 같은 구조물에 의해 차단되거나 왜곡되어 위치추정에 한계가 존재한다. 이 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 LTE 신호의 RSRP(Reference Signal Received Power) 정보를 사용한 Fingerprinting 기법으로 측위를 수행하고자 한다. Fingerprinting의 측위 단계에서 많이 사용되는 W-KNN(Weighted - K Nearest Neighbors) 기법은 Correlation 시 사용되는 유사도 거리 계산 방법과 가중치 적용 방법 등에 따라 다른 측위 성능의 결과를 생성한다. 본 논문에서는 Correlation 시 사용되는 기법들에 따른 Fingerprinting 측위 성능을 실 데이터 기반으로 비교 분석하고자 한다.
산림 벌목과 같은 통신이 안되는 고위험 작업장은 작업자의 상황을 실시간으로 모니터링하여 비상상태 발생시 작업자 위치에 따른 정보를 획득하는 장비 활용이 필요하다. 본 논문은 산림 벌목 작업자들이 안전한 작업환경을 유지하기 위한 스마트 안전모의 개발과 실증 실험을 분석한다. 개발된 스마트 안전모는 위치추정을 위해 UWB 신호를 기반으로 작업자의 위치를 파악하며, 작업자 간의 거리를 가깝게 하지 않게 유지하는 것이 필요하다. 이를 위해 통신 음영 지역에서도 통신할 수 있도록 UWB, Gyro, LoRa 방법을 사용한다. 산림작업 환경의 작업자 위험 및 위험 저감을 위한 개선된 건설 등 안전 작업환경 제공에 사용한다.
근래의 드론 산업은 다양한 분야에서 사용이 확대되고 있으나 규제 등 여러 가지 사회적 진입장벽으로 시장 진입에 애로사항이 도출되고 있다. 본 논문에서는 드론 산업의 여러 제약 중 배터리의 제한적인 용량으로 장시간 비행이 어려운 문제를 개선하고자 승강식 드론스테이션을 개발하였다. 승강식 드론스테이션은 드론의 비행 중 배터리가 방전될 시 충전 및 정비를 할 수 있고, 드론 간의 통신 중계기 역할을 수행한다. 본 논문에서는 스테이션에 드론이 접근 시 슬라이딩 도어를 개폐하기 위하여 초광대역 통신을 이용한 거리 측정과 위치 인식 시스템에 대한 내용을 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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