기존의 영상 라벨러는 이중 스캔 연결 성분 라벨링 방식이 주로 사용되어 왔다. 그러나, 이중 스캔 연결 성분 라벨링 방식은 별도의 라벨 병합 구간 때문에 실시간 처리와 다채널 처리가 어렵다. 최근 단일 스캔 연결 성분 라벨링 방법들이 제안되었지만, 이들 역시 스캔 횟수는 줄일 수 있으나 별도의 라벨 병합 구간을 제거하지는 못하였다. 본 논문에서는 별도의 라벨 병합 구간을 갖지 않는 단일 스캔 연결 성분 라벨러 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 라인 스캔과 동시에 라벨 병합이 이루어지기 때문에 고속 동작하고, 예상 가능한 프레임 처리율을 가지며, 다채널 처리가 가능하다. 제안하는 라벨러 구조는 FPGA로 설계되었고 동작이 검증되었으며, 성능 실험을 통해 고속 동작과 다채널 영상 처리에 적합함을 확인하였다.
창의적 교육을 위한 모듈형 완구는 다양한 형태의 움직임을 만들어 주는 기능 블럭이 요구된다. 우선 동작을 만들 수 있는 능동 구동 모듈이 필요하고 이와 결합하여 동작을 표현해 낼 수 있기 위한 수동 연결 블록이 다수 필요하다. 본 논문에서는 다양한 창의적 동작을 만들어 낼 수 있는 모듈형 완구에 대한 구성 요소의 설계와 이를 연결하여 동작 시킬 수 있는 제어기 구조를 제안 하였다. 설계된 모듈간의 연결을 원활하게 하기 위한 기구적인 연결 방법을 제시 하였고 이에 적합한 기구구조를 제안하였다. 아울러 모듈형 동작 완구와 연계 되어 동작할 수 있는 다양한 형태의 센서 모듈에 대한 설계를 다루었다. 이런 완구를 이용하여 교육적으로 모방할 수 있는 전형적인 표준 응용 형태를 제안하고 설계된 모듈과 구성 요소를 이용하여 실제로 적용하여 모듈형 완구의 유용성을 보였다. 제안된 방식은 실제 교육용 완구에 적용하여 동작을 기록하고 반복 동작을 수행하여 효과적으로 동작됨을 보였다.
비선형자기철심을 사용한 inductance를 그 비선형영역까지 동작하게 할때와 직렬형가포화 reactor에 R-C부하를 직렬로 연결하여 동작시킬 때 어떠한 동작범위에서는 회로의 전류진폭이 불안정한 경우가 있다. 특히 직렬형가포화 reactor에 R-C부하를 연결한 경우는 J.T.Salihi씨 및 H.C.Bourne씨에 의하여 그 동작현상이 설명되었다. 그러나 안정조건은 충분한것이 아니라고 생각되며 이와같은 R-L-C 직렬회로는 정량적으로 해석하는데 수학적인 난점이 있어서 곤란하지만 정성적인 방법 즉 근사계산에 의하여 안정성문제와 그 회로동작상태 등을 고찰할 수 있다. 본 고는 이러한 안정조건을 계산하여 제시코져 한다.
본 논문에서는 처음 레이아웃을 접하는 학생들이 쉽게 레이아웃을 할 수 있도록 논리게이트의 입력 수에 따른 소스/드레인 접합면의 개수 및 출력 단자에 연결되는 드레인 접합면의 개수를 간단한 수식으로 설명하고자 한다. 일반적으로 디지털 회로에서는 직렬로 연결되는 트랜지스터의 경우 하나의 접합면으로 트랜지스터의 소스와 또 다른 트랜지스터의 드레인으로 동작하도록 레이아웃 된다. 그리고 출력 단자에 연결되는 드레인 접합면의 개수를 줄어야만 논리게이트의 동작속도를 향상시킬 수 있다. 그러므로 출력단자를 구성하는 드레인 접합의 개수를 수식으로 제시하고 설명함으로서 초보자도 쉽게 레이아웃을 할 수 있도록 하고자 한다.
본 논문에서는 음악 신호로부터 추출한 비트 정보를 사용하여 가상 캐릭터의 움직임을 제어하는 방법에 대해 논한다. 특히 주기를 가지는 반복적인 동작, 그 중에서도 춤동작에 대한 음악 신호와의 동기화 방법을 제안한다. 서버로 구현된 음악 비트 인식기는 입력 음악 신호에 대한 분석 정보를 규칙적으로 출력한다. 동작 클라이언트는 동작 캡쳐를 통해 얻은 동작 데이터를 여러 개의 기본 동작들로 나누고, 사용자가 선택한 새로운 순서대로 기본 동작들을 연결하여 부드럽게 재생한다. 또한 서버에 접속하여 전송 받은 음악의 템포에 맞게 동작데이터를 와핑(warping)하고 음악의 주요 비트 시각에 맞추어 기본 동작들의 재생시작 시간을 동기화한다. 음원에 의한, 즉 박자, 강약, 비트와 같은 기본적인 정보뿐만 아니라 분위기, 박자 변화와 같은 고급 정보에도 동적으로 반응하여 춤을 추는 가상 캐릭터를 개발하는 것이 본 연구의 궁극적인 목표이다.
본 논문은 입력단 전압과 출력단 부하전압의 상대적 크기에 따라 동작모드가 다르게 구성되며, 열전에너지 수확이 가능한 새로운 공진형 DC/DC 컨버터의 동작 특성을 해석한다. 공진형 DC/DC 컨버터는, 직류 입력전원에 연결 되는 LC 공진회로와, 공진회로의 캐패시터 전압이 최대일 때 부하측으로 에너지를 전달하는 펄스형 공진 컨버터로 구성되어있다. 입력단 LC 공진회로의 캐패시터는 전압의 최대값이 입력전압의 최대값의 2배가 되는 Voltage Doubler의 특성을 갖는다. 제안한 컨버터는 공진 캐패시터 전압의 최대값과 부하전압의 상대적 크기에 따라서 승압형 연결, 혼합형 연결, 직접연결의 3가지 동작특성을 가진다. 승압형 연결은 공진 캐패시터 전압의 최대값이 부하전압보다 작은 경우이다. 혼합형 연결은 공진 캐패시터 전압의 최대값이 부하전압보다 큰 경우이며, 스위칭 주기에 직접연결과 승압형 연결이 연속하여 나타난다. 직접연결은 입력단 전압의 크기가 부하전압보다 큰 경우이며, 입력단 에너지가 부하측으로 컨버터의 스위칭 동작 없이 직접 전달된다. 공진형 DC/DC 컨버터 회로의 동작원리를 설명하고, PSPICE 시뮬레이션 및 실험을 통하여 검증하였으며, 열전에너지 수확분야에 활용 가능성을 제시하였다.
3-Level Boost Converter(TLB)의 병렬 연결 시, 배터리 및 커패시터의 맥동 전류 저감을 위하여 인터리빙 동작이 요구된다. 그러나 기존의 TLB 병렬모듈은 인터리빙 운전이 불가능하다. 본 논문에서는 TLB 병렬모듈의 인터리빙 운전이 가능한 회로의 동작을 기술하고, 커패시터 중성점 연결 시 맥동 전류저감 효과를 분석한다.
본 논문은 부하전압의 크기에 따라 동작모드가 다르게 구성되는 공진형 DC/DC 컨버터의 동작 특성을 해석한다. 공진형 DC/DC 컨버터는 직류 입력전원에 연결되는 LC 공진회로, 공진회로의 캐패시터 전압이 최대일 때 부하측으로 에너지를 전달하는 공진형 컨버터로 구성되어있다. 공진형 컨버터는 공진 회로의 캐패시터 전압과 부하전압의 상대적인 크기에 따라서 2개의 동작 모드 특성을 가진다. 공진 캐패시터 전압의 최대값이 부하전압보다 작을 경우, 스위칭 회로는 부스트 인덕터를 이용하여 입력측 에너지를 부하측으로 전달한다. 반대로 큰 경우에는 스위칭 동작없이 공진 캐패시터가 부하측으로 직접 연결되어 입력측 에너지를 부하로 전달한 후, 공진 캐패시터의 잔여 에너지를 부스트 인덕터를 이용하여 부하측으로 전달한다. 공진형 DC/DC 컨버터 회로의 동작원리를 설명하고, PSPICE Simulation 및 실험을 통하여 검증하였다.
마리오네트는 끝단에 연결된 줄을 이용하여 사용자가 제어 할 수 있는 인형이다. 본 연구는 마리오네트 원리를 적용하여 인간의 동작을 통해 로봇을 직접 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 인간 손과 로봇 손의 사이에 가상의 줄(Virtual Elastic strip)이 연결되어 있는 모델을 사용한다. 실시간으로 측정되는 인간의 동작에 따라 가상 줄의 길이가 변하게 되고 가상 힘이 발생된다. 이 가상 힘을 고려하여 로봇 팔의 정동역학(Forward dynamics) 해를 구한 후, 제어를 위한 로봇의 각 관절값을 얻게 된다. 제안한 방법을 이용하여 인간 동작을 실시간으로 가상 로봇의 동작으로 변환하고 제어하는 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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