사람의 출입이 없는 폐쇄된 돈사에서 돼지에 대한 자동 감시 시스템에 관한 연구는 돼지의 움직임을 탐지 및 추적함으로써 돼지의 상태를 실시간으로 분석하기 위해 진행되고 있다. 그러나 돈사 내 감시 카메라를 통한 돼지의 움직임 탐지 및 추적은 여러 환경적/구조적인 제약으로 인하여 문제점이 발생한다. 특히, 돈사 내 사료통 등과 같은 고정 구조물에 의하여 돼지를 정확히 탐지할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 고정 구조물에 가려진 돼지 영역을 탐지하기 위하여 먼저 구조물의 영역을 설정 후 제거하고, 돼지의 가려진 영역을 가려지지 않은 영역 정보를 이용하여 보정하는 픽셀 보간 기법을 제안한다. 실험 결과, 구조물에 의하여 가려진 돼지의 영역이 적절히 보간되었고, 실시간으로 처리(평균 보간 수행 시간은 2~3 msec)됨을 확인하였다.
고정 카메라 환경에서 전경과 배경 간 픽셀값의 차를 이용하여 전경을 추출하기 위해서는 정확한 배경 영상이 필요하다. 또한, 프레임마다 변화하는 실제 배경과 맞추기 위해 배경 영상을 지속해서 갱신할 필요가 있다. 본 논문에서는 정확한 배경 영상을 생성하기 위해 실시간 처리가 가능한 딥러닝 기반 객체 탐지기의 결과를 입력받아 영상 처리에 활용함으로써 배경을 생성 및 지속적으로 갱신하고, 획득한 배경 정보를 이용해 전경을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 고정 카메라에서 획득되는 비디오 데이터에 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 지속적으로 입력받아 픽셀 단위의 배경 영상을 갱신하고 개선된 배경 영상을 도출한다. 이후, 획득한 배경 영상을 이용하여 더 정확한 전경 영상을 획득한다. 또한, 본 논문에서는 시설물에 가려진 객체를 더 정확히 탐지하기 위해서 전경 영상을 이용하여 시설물 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 실제 돈사에 설치된 카메라로 부터 획득된 12시간 분량의 비디오를 이용하여 실험한 결과, 제안 방법을 이용한 전경과 시설물 추출이 효과적임을 확인하였다.
GPS 상시관측소의 활용과 중요성은 GPS측량에서 폭넓은 사용과 비교적 높은 정확도를 충족시키는 방안으로 점점 가치를 더 하고 있다. 현재 RINEX 포맷 형태로 인터넷 서비스를 하고 있는 GPS 상시관측소의 자료를 이용하여 기준점으로써의 가치를 평가하고 또한 시간과 경비를 줄일 수 있는 방법인 VRS-GPS기법을 연구하고자 한다. 본 연구에서는 임의의 기준국을 설치하여, 기존 삼각점과 GPS 상시관측소를 이용해 관측망을 형성, 그 결과를 비교 고찰하였으며 이 기준국을 RTK-GPS의 고정국으로 하여 실시간 측위를 하였다. 고정국은 전자 가상 기준국인 VRS-RTK 개념으로 가정하고 비교, 검증하였다.
본 연구에서는 시계열 자료처리를 통해 예측정확도를 개선시키는 방안에 대해 연구하였다. 단일 예측 모형의 단점을 개선하기 위해 유사한 시계열 자료를 선정하여 이들로부터 모델을 유도하였다. 이 모델로부터 유효 규칙을 생성해내 향후 자료의 변화를 예측하였다. 실험을 통해 예측정확도에 있어 유의한 수준의 개선효과가 있었음을 확인하였다. 예측모델 구성을 위해 고정구간과 가변구간을 두고 모델링하여 고정구간, 창이동, 누적구간 방식으로 구분하여 예측정확도를 측정하였다. 이중 누적구간 방식이 가장 정확도가 높게 나왔다.
Accelerometer mounting fixtures were prepared with the different materials(Ti and SUS). The dynamic characteristics of the mounting fixture were analyzed by finite element method(FEM), and the mode shape of each order and the displacement response for modelling the mounting fixture were analyzed by ANSYS, then resonant frequencies of the mounting fixtures with Ti and SUS were 22.700 and 23.390 kHz, respectively. The dynamic characteristics of the mounting fixture with the different positions were obtained by using laser interferometer. The response of the accelerometer was nearly a constant from 40 Hz to 500 Hz, but the change of the acceleration was increased with an increase of the frequency above 500 Hz.
A bio-encapsuled media was developed to apply on reducing odors produced from organic waste treatment process. The microorganism, candida tropicalis, was encapsulated in sponge media consisted of polyurethane material. Sodium alginate as a natural polymer which does not affect to hydrophilic microbes and PEGDA(poly ethylene glycol diacrylate) as a artificial polymer were used for the encapsuled media. The media was evaluated with TMEDA (N,N,N',N'-tetramethylethylenediamine, 0.02~0.1%) as a catalyst at different temperature 25 and $35^{\circ}C$. The best performance was achieved with 0.02% of TMEDA at $25^{\circ}C$. The microbes' activity in the media was examined by Live/Dead cell method.
본 논문에서 다루는 SGML 문서편집기는 파서를 내포하는 구조로서, 문서편집을 위하여 DTD 가 입력되고, 입력된 DTD 는 DTD 파서에 의해 적합성을 점검하게 된다. DTD 파서는 표준규칙에 따라 DTD를 파싱하고, 결과를 편집처리에 적합한 BNF-스타일 형태로 변환된 문법 테이블을 생성한다. SGML 문서 편집은 문법테이블 정보에 따라 처리된다. 문법 테이블의 크기는 엘리먼트 선언내용 중 컨텐트 모델의 표현에 따라 결정된다. 그 중 and(&) 접속자는 엘리먼트 개수에 따라 문법수가 기하급수적으로 증가하므로 DTD 파서에 의해 처리된다면 속도나 비용면에서 비효율적이다. 이에 본 논문에서는 고정된 문법테이블을 이용하는 SGML 편집기에 and 접속자로 표현된 엘리먼트 문법을 동적으로 확정 처리할 수 있는 기능이 추가 향상된 구문지향적 SGML 문서편집기를 제시한다. 그러므로 향상된 구문지향 SGML 문서편집기는 고정된 문법을 이용한 문서편집 뿐 아니라 편집처리에 따른 변환에 능동적으로 처리할 수 있다는 특징을 갖게된다.
ATM 환경의 다양한 QOS를 갖는 트래픽의 우선순위제어를 위해, ATM 스위치의 출력 버퍼에 저장되는 셀의 큐메카니즘을 제안하였다. 제안한 큐 방식은 가변큐공유(VQS4 : Variable Queue Sharing with 4 queue)방식으로서 기존의 고정 큐 방식의 문제점인 버스트 트래픽으로 인한 큐 오버플로우의 문제점을 개선하기 위해 CBR 큐, VBR-rt큐, VBR_nrt 큐, ABR 큐의 영역을 가변적으로 공유하여 큐 자원의 이용율을 최대화시킴으로써 순간 버스트 트래픽 유입으로 인한 셀손실율을 최소화시킬 수 있는 특성을 제공한다. VQS4 방식의 성능을 평가하기 위해 버스트 특성이 강한 트래픽 패턴을 이용하여 고정 큐를 이용한 HOL과 제안 방식인 VQS4의 셀손실률 및 평균 지연률을 비교하였으며 시뮬레이터는 Visual Slam 2.0(AweSim)을 이용하여 작성했다.
기술과 과학이 끊임없이 발달되고 있는 가운데 생산기술과 생산공업도 비약적으로 발달되고 있다. 공작기계에 대한 요구사항은 일반적으로 고정도화, 고속도화 그리고 고능률화 나아가서는 자동화이다. 다시 말해서 더욱 좋은 품질(고정도화)과 저렴한 가격(고능률화)의 제품을 빨리 사용자에게 공급(고속화)할 수 있고, 다양한 제품을 만들 수 있는 공작기계가 요구되는 것이다. 고능률화 또는 고속화를 위해서는 고속절삭가공을 실현해야하며 그러기 위해서는 Spindle(주축)의 회전수를 높이고 각 축의 이송 속도가 빨라야 되며 절삭 이송을 고속화하여야 한다. 그리고, 머시닝센터에서는 공구를 자동으로 교환하는(ATC)을 신속히 해야 한다. 이와 같은 고속 공작기계에 대한 요구는 점점 많아지고 있으며 공작기계전시회가 열릴때마다 고속도화는 점점 진전되고 있다. 최근에는 주축의 회전수가 10,000$min^{-1}$은 보통이고 최고 40,000$min^{-1}$이상에 도달하고 있다.
고정 카메라 환경에서 움직이는 객체만을 탐지하는 것은 비디오 모니터링의 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 대략적으로 구분하고, 추가적인 영상 처리 기법과 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 활용하여 움직인 돼지의 외곽선을 보정한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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