RGB-D 카메라 촬영 영상에 대한 카메라 포즈 추정을 통하여 복원한 3차원 전역 공간의 점 집합으로부터 삼각형 메쉬를 생성할 때, 일반적으로 메쉬의 크기가 커질수록 3차원 모델의 품질 또한 향상된다. 하지만 어떤 한계를 넘어서 삼각형 메쉬의 해상도를 높일 경우, 메모리 요구량의 과도한 증가나 실시간 렌더링 성능저하 문제뿐만 아니라 RGB-D 센서의 정밀도 한계로 인한 접 집합 데이터의 노이즈에 민감해지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간 응용에 적합한 3차원 모델 생성을 위하여 비교적 적은 크기의 삼각형 메쉬에 대하여 3차원 점 집합의 촬영 색상으로부터 고화질의 텍스쳐를 생성하는 기법을 제안한다. 특히 카메라 포즈 추정을 통하여 생성한 3차원 점 집합 공간과 2차원 텍스쳐 공간 간의 매핑 관계를 활용한 간단한 방법을 통하여 RGB-D 카메라 촬영 영상으로부터 복원한 3차원 모델에 대하여 효과적으로 텍스쳐를 생성할 수 있음을 보인다.
T-DMB는 유럽의 Eureka-147 DAB (Digital Audio Broadcasting) 표준을 바탕으로 멀티미디어 방송이 가능하도록 표준을 추가하여 만든 서비스로 이동 중에 동영상 시청, 고품질오디오 청취, 교통정보서비스(TPEG) 등의 서비스를 제공하고 있다. T-DMB 전송 프레임은 SC 채널, FIC 채널, MSC 채널로 구성된다. 비디오, 오디오, 데이터와 같은 서비스는 MSC 채널에서 서브채널 형태로 전송되며 FIC 채널은 각 서비스와 서브채널에 관련된 정보를 전달한다. 본 연구에서는 학부, 대학원 및 교육원들에서 교육되고 있는 지상파 DMB (T-DMB) 시스템과 관련하여 T-DMB 수신기에서 수신한 T-DMB 전송 프레임을 PC로 전달하여 PC 상에서 수신된 T-DMB 전송 프레임을 분석하고 비쥬얼하게 나타내어 줌으로 T-DMB 시스템의 이해를 돕고 학습동기를 유발할 수 있도록 T-DMB 전송 프레임 분석 시뮬레이터를 C++를 이용하여 개발하고 이를 실험하였다.
네트워크 카메라 영상을 저장하는 DVR(Digital Video Recorder) 디자인 개발 연구 사례이다. 지금까지의 영상저장장치(DVR)는 아날로그 영상을 디지털 방식으로 변환 압축하여 저장하는 방식이었지만 앞으로는 네트워크 카메라를 통해 디지털 영상을 그대로 저장하는 방식으로 발전해 가고 있다. 또한 영상압축방식도 기존방식에서 고화질영상압축효율, 데이터크기 최소화, 네트워크와의 호환성, 제품의 처리속도 등을 고려한 제품들이 개발추세에 있다. 이에 따라 2012년에는 전 세계 네트워크 카메라와 영상처리장치의 판매 비율이 기존의 아날로그 방식의 제품군들을 크게 추월할 것으로 예상되며 이러한 기술 환경과 시장의 요구 변화에 있어서 기능구현, 신뢰성확보 등과 같이 품질 중심의 제품개발과 DVR의 개발 컨셉은 대형화되고 선명한 화질과 압축 기술의 향상으로 인하여 현재와는 다른 새로운 디자인을 요구하고 있으며, 제조사들은 사용자 중심의 제품디자인에 새로운 컨셉 방향으로 연구 개발하는 추세에 있다.
EDM 기계는 1950년대 최초로 소개된 이후 전자 및 광학기술의 발전에 힘입어 소형화, 고정밀화 됨으로써 현재에는 측량뿐만 아니라 정밀 과학 계측 분야에서까지 널리 활용되고 있다. EDM 기계에 대한 원리의 이해 및 표준화된 관측 방법에 대한 이해와 더불어 정밀도에 대한 이해는 측정 결과의 신뢰성 향상 및 산업측량, 시공측량 등의 활용 분야에 있어서 2차적인 생산물의 품질 향상을 위해서 매우 중요하다 할 수 있다. 이러한 EDM 기계의 정밀도 유지를 위해서 규칙적이고 주기적인 점검이 이루어져야 하며, 단순하면서도 정밀한 점검 방법이 요구된다. 본 논문에서는 기선거리 관측 데이터로부터 최소자승법을 이용하여 간단하게 EDM 기계의 보정계수인 영점오차와 축척오차를 동시에 결정하는 방법을 제시하였고 산정된 보정계수를 이용하여 EDM 기계의 정밀도에 따른 검교정을 위한 검정 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11e MAC의 모니터링과 제어가 가능하도록 제작된 QWLAN(Quality Wireless LAN) 보드를 장착한 네트워크에서 적응적인 고선명 스케일러블 비디오(Scalable Video Coding: SVC) 스트리밍 시스템의 성능을 보여준다. 제작된 MAC 보드에서 실시간으로 측정된 MAC 파라미터들을 이용하여 예측한 가용 대역폭에 적응적으로 추출할 비디오 데이터를 결정한다. 이를 위하여, 기존 SVC 비디오 패킷 추출방식보다 R-D(Rate-Distortion) 곡선 관점에서 우수한 추출방식을 제안한다. 제안하는 방법을 적용한 실험을 통하여, 무선 채널 상황에 빠르게 적응하여 비디오 스트리밍의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
본 논문은 스마트 빌딩을 위한 가시광 통신 시스템 (VLC, Visible Light Communication)에서 통신의 안정성 및 데이터의 신뢰성을 향상시키는 다중 채널 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 가시광 통신 시스템은 LED (Light Emitting Diode)를 통해 방사되는 가시광을 이용한 차세대 통신 시스템으로 스마트 빌딩을 위한 유비쿼터스 네트워크 서비스 환경에서 에너지 절감 효과를 가져 올 수 있다. 또한 기존 인프라를 활용하여 고출력 전송이 가능하며 유지 보수비용을 절감할 수 있다. 실내에서 다수의 사용자가 통신을 할 경우, 채널 간섭으로 인해 성능의 열화가 발생하게 된다. 간섭 제거를 위해 먼저 MMSE (Minimum Mean Square Error) 기법을 통해 간섭을 제거한 후, 순차 연속 간섭 제거(SIC, Successive Interference Cancellation) 알고리즘을 이용하여 추가적으로 주변의 영향력이 큰 간섭원을 제거하여 성능을 향상시켰다. 채널 모델로서 실내 가시광 통신 모델을 적용 하였고, 비트 오류율 (BER, Bit Error Rate)을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 제안된 시스템의 성능을 검증하였고 기존의 시스템보다 향상된 결과가 나타냈다. 제안한 시스템 모델은 가시광 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.
소프트웨어는 비가시적 특성과 기존 개발자들의 나쁜 코딩 습관인 중복된 코드, 불필요한 코드 등이 많아 복잡도가 높아져 소프트웨어의 고품질화가 저해된다. 그러므로 개발자가 소스코드의 복잡도를 쉽게 자동 식별하는 코드 가시화가 필요하다. 이를 위해, 공개 소스 기반의 가시화 도구를 구축하였다. 특히 나쁜 코드 패턴들을 식별하기 위해, 다양한 파서를 plug-in하는 방법을 제안한다. 또한 객체지향 관점에 맞는 결합도와 응집도 재정의를 통해, 자유로운 패턴을 입력하여 개발자가 원하는 나쁜 패턴을 추출하고자 한다.
스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.
최근에 시판 되고 있는 냉동·냉장 가전제품은 사물인터넷(IoT) 기능이 추가된 제품이 출시되고 있으나, IoT 기능에 대한 시험은 거의 없는 실정이다. 특히 기존의 시험체제에서는 IoT 기반의 냉동·냉장 가전제품에 대해 IoT 시험항목이 마련되어 있지 않아 제품을 제조하는 업체의 경우에는 결함이 발생하더라도 원인을 쉽게 찾기가 어려우며, 시험기관의 경우에도 IoT와 관련한 시험항목 선정 및 방법의 부재로 올바른 성능시험 수행에 제약이 있다. 본 논문에서는 가전기기 분야의 제품 중 IoT 기능이 포함된 냉동·냉장 제품의 성능시험 프로세스에서 제품 결함을 찾아내고 그 원인을 식별할 수 있는 시험항목 프레임워크를 설계하고, 이를 이용한 시험방법 및 관리방안을 제안한다. 제안하는 연구를 통해 제조사 및 시험기관은 IoT 기반의 냉동·냉장 제품의 올바른 성능시험이 가능하여, 제품의 완성도를 높이고 신뢰성을 확보할 수 있다.
콩은 식량작물 중 단백질 함량이 매우 높고 식생활에서 여러가지 형태로 소비되기 때문에 매우 중요한 식량자원 중 하나이다. 콩은 일반적으로 노지에서 재배되기 때문에 콩의 생산량 및 품질은 갑작스런 기후 변화에 큰 영향을 받는다. 최근 폭염 및 폭우 등과 같은 이상기후로 인해 콩의 생산량이 불안정해짐에 따라 콩의 생육을 실시간으로 추정하여 품질저하를 예방할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 회전익무인기에 장착된 다중분광 센서를 이용하여 콩 생육을 추정하기 위해 수행되었다. 반사값을 이용하여 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI)와 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, 건물중, 엽면적지수)로 선형회귀분석을 실시하여 생육 추정 모델을 개발하였다. 그 결과, 정규화 식생지수인 NDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.587, RMSE=1.01 ㎡/㎡, RE=48.98%)보다 GNDVI를 이용한 엽면적 지수 추정 모델(R2=0.789, RMSE=0.73 ㎡/㎡, RE=34.91%)이 높은 정밀도가 나타났으며, 단순비 식생지수를 이용한 엽면적 지수 추정 모델 RRVI (R2=0.760, RMSE=0.78 ㎡/㎡, RE=37.26%) GRVI (R2=0.828, RMSE=0.66 ㎡/㎡, RE=31.59%)과 비교 했을 때, 단순비 식생지수에서 높은 정밀도가 나타났다. 기후변화에 대체하기 위해 재식밀도 및 변량 시비와 같은 재배관리법이 적용된다면, 고품질의 콩을 생산하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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