oxide 층의 위치와 두께 조절을 통하여 oxide-VCSEL이 단일모드로 동작하는 활성영역의 반경을 확장하는 방법을 Self-consistent effective-index 방법을 이용하여 제시하였다. 이렇게 활성영역이 넓어지면 고속, 고신뢰도, 고출력 동작에 유리한 단일모드 VCSEL을 만들 수 있게 된다. 고출력을 위하여 단일모드로 동작하는 활성영역을 확대하는 방법을 하면 다음과 같다. 첫째 oxide 층은 활성층에서 멀리 떨어진 곳에 위치시켜야 한다 둘째, oxide 층은 얇게 만들어야 한다. 셋째, oxide층을 node에 위치시켜야 한다. 그리고 고출력을 위하여 p-DBR 쌍의 수를 줄이는 것은 단일모드 동작조건을 변화시키지 않는다. 이 방법을 사용하면 단일모드로 동작하는 oxide-aperture 크기를 3m% 이상 키울 수 있다.
본 연구에서는 각종 산업 현장의 라인에 긴급 정지 장치로 병설되는 풀 코드 스위치의 동작위치를 판별하는 시스템에 대하여 다룬다. 본 논문에서는 스위치에 일정한 ohmic 저항을 삽입하고 스위치의 연결 상태에 따라 저항값이 변하는 것을 검출하여 어느 스위치가 동작했는지 판별하는 방안을 제시한다. 또, 본 연구에서는 인식률을 제고하기 위한 회로구성을 제안하고 전형적인 특성을 보이며, 동작된 스위치의 위치를 PLC에서 인식할 수 있는 장치를 개발하는 것이 목적이다.
본 논문에서는 동작 비디오를 분석하고 이를 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하는 방법을 제시한다. 비디오에서의 사람의 동작 인식에서는 OpenPose를 사용하여 사람의 몸 keypoints를 추적해 2차원 위치 좌표로 얻는다. 3차원 캐릭터 애니메이션으로 생성하기 위해 Deep-Learning을 사용하여 2차원 위치 좌표를 3차원 위치 좌표로 변경한다. 캐릭터 스켈레톤에 적용하기 위해 3차원 위치 좌표를 회전값으로 변환하고 그 회전값을 캐릭터 스켈레톤 좌표에 맞게 변환한다. 비디오의 사람의 동작과 유사한 3차원 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법을 제안하고 적용 결과를 제시한다.
이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 화각이 170인 RGB 컬러 모델의 어안 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 동적으로 배경 영상을 갱신한다. 입력 영상의 평균 밝기를 구하고 평균 밝기가 급격하게 변화하지 않도록 영상 픽셀을 보정한 뒤, 입력 영상과 배경 영상과 차이가 큰 픽셀을 찾음으로써 움직이는 객체를 추출하였다. 그리고 연결되어 있는 전경 픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑하고 움직이는 객체 영역의 형태를 단순화하였다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도 정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단하도록 하였다. 본 논문에서는 실험자로 하여금 기절동작, 걷기 동작, 앉기 동작 등 여러 동작을 취하게 하고 기절 동작 인식을 실험하였다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
본 연구에서는 E-textile 기반 신축성 센서의 모양과 부착 위치가 동작 센싱 성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 인체 동작 센싱에 가장 적합한 의복 구조 요건을 규명하고자 하였다. 실험 대상 아동에게 센서의 모양과 부착 위치에 따라 조작된 실험복을 착의시킨 후 60 deg/sec의 속도로, $60^{\circ}$, $90^{\circ}$, $120^{\circ}$의 동작 각도별로 팔과 다리의 굽힘, 폄 동작 의한 직물 센서의 신장과 수축에 따른 전압의 변화량을 측정하였으며, 가속도 센서를 함께 부착하여 동작의 일치도를 검증하였다. 또한 아동의 모형 팔과 다리를 제작하여 이를 대상으로 동일한 실험을 수행함으로써 인체의 팔, 다리의 동작 실험 결과와 비교하였다. 분석 결과 센서의 모양에서는 모형 대상 실험과 아동 대상 실험 모두에서 보트형의 센서 보다 장방형의 센서가 더 균일하고 안정적인 경향을 보여 재현성과 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 센서의 부착 위치는 모형 대상 실험에서는 팔꿈치와 무릎의 관절부로부터 4 cm 아래 지점에 부착된 경우, 아동 대상 실험에서는 팔꿈치와 무릎의 관절부에 위치했을 때 재현성과 신뢰성이 더 높았다. 본 연구에서는 아동의 사지 동작 측정에 적합한 센서를 개발하고 동작 센싱에 적합한 센서의 모양과 부착 위치의 조건을 분석하였으며, 의복에 통합된 유연한 직물 센서를 활용하여 인체 부위별 동작 센싱이 가능하다는 것을 규명하였다.
본 논문에서는 응급상황에 직면한 사람의 위치를 빠르고 정확하게 추적 하기 위하여 광역의 위치추적 기술과 새롭게 제안하는 근거리 위치추적 기술인 능동형 위치추적기법이 융합된 신 개념의 긴급 sos 시스템을 제시하였으며 응급한 상황에 직면한 사람이 소지하는 초소형, 저전력 응급신호 발생장치(Beacon)의 동작 특성을 분석하였다. 그리고 Beacon의 동작 특성 분석을 기반으로 통신 칩의 전력 소모를 최소화 하기 위한 기술을 제안 하였다.
최근 위치 기반 서비스를 사용하는 안드로이드 앱이 널리 사용되고 있다. 안드로이드 플랫폼에서 지원되는 여러 위치 제공자 중 GPS (Global Positioning System) 위치 제공자의 동작에 대한 이해는 관련 안드로이드 개발자에게 중요한 과제이다. 본 고는 안드로이드 플랫폼의 GPS 서브시스템 소스를 분석하여, GPS 위치 제공자의 동작을, 주요 쓰레드를 중심으로 그리고 초기화 단계부터 최종 위치 보고 단계까지 단계별로 일목요연하게 제시하고자 한다.
본 논문에서는 빠른 수행 속도를 가지고 여러 대의 차량을 동시에 추적할 수 있는 다중 차량 추적 알고리즘을 제안한다. 이러한 작업은 연속 영상으로부터 움직이는 물체의 동작 정보를 구하는 동작 분할(motion segmentation)단계와 칼만 필터(Kalman filter)를 이용해서 물체의 위치를 예측하는 동작 예측(motion estimation)단계로 나누어진다. 제안된 알고리즘은 아핀 동작 모델(Affine motion model)을 적용하여 동작 정보를 근사화함으로써 두 개의 선형 칼만 필터를 사용하고, 칼만 필터에서 예측된 위치 정보를 동작 분할 과정에 사용하여 빠른 추적이 이루어지도록 하였다. 또한, 다중 물체 추적 시 중요한 데이터 연결 문제(data association problem)를 해결하기 위해서 패턴 인식 방법을 도입하였다. 제안된 알고리즘을 고속 도로 영상에 대해 적용했을 때, 빠르고 정확한 다중 차량 추적이 이루어짐을 실험 결과를 통해 보였다.
본 논문에서는 실시간으로 사람의 움직임을 캡쳐한 영상으로부터 추출된 end-effector의 3차원 위치정보를 이용하여 중간관절의 위치를 생성하는 방법에 대해 기술한다. 이 시스템은 동작자의 좌, 우 전방에 위치한 동기화된 2대의 컬러 CCD 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 분석하여 신체의 중심이 되는 루트와 머리, 손, 발과 같은 end-effector의 특징점을 추출하여 3차원 위치정보를 생성한다. 생성된 루트와 end-effector의 위치정보를 역운동학 알고리듬에 적용하고, 인체 관절의 해부학적인 제약조건을 고려하여 중간관절의 위치를 정밀하게 계산한다. 중간관절의 위치를 생성하므로서 동작자의 모든 관절의 움직임 정보를 실시간으로 획득이 가능하며, 모션데이터로 생성할 수 있으므로 게임이나 애니메이션등 다양한 멀티미디어 분야에서 이용할 수 있다.
본 논문은 사람의 움직임에 따라 다양한 형태의 몸동작이 발생하고 이러한 몸동작을 이용해 헬스케어정보로 사용될 수 있도록 몸동작 인식 시스템을 제안하였다. 몸동작 인식 시스템은 입력된 영상으로부터 몸동작의 특징 정보를 추출하여 학습에 필요한 데이터로 사용된다. 학습과정을 거처 다양한 몸동작 데이터베이스를 만들고 이를 이용해 몸동작 인식을 수행한다. 본 논문에서 사용된 스테레오 영상 정보는 두 대의 카메라로부터 입력된 영상에서 배경과 객체를 분리하고 분리된 객체에 대해 사각형 영역을 생성한다. 각각의 사각형 정보를 이용해 켈리브레이션 과정을 거쳐 3차원 특징값을 얻을 수 있다. 학습과 인식에 필요한 알고리즘으로 HMM이 사용 되었고 HTK를 이용해 구현 하였다. 실험에 사용된 특징 정보는 몸동작에 따른 사각형의 너비와 높이의 변화량, 사각형 중심점 위치의 변화량 등 2가지 특징값을 이용해 각각 실험 하였다. 실험 결과 사각형의 너비와 높이의 특징값을 이용하는 것보다 중심점의 3차원 위치 변화량을 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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