레이더나 라이더 센서를 활용한 야구 경기 분석은 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 중계 비디오에서 피치 샷과 타구 샷을 검출하고, 카메라의 움직임 기반 타구 궤적 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 객체 검출과 옵티컬 플로우 기반 피치 샷과 타구 샷 검출 이후, 프레임 간 변환 관계를 통해 프레임 내 타구 위치와 타구 궤적을 계산한다. 제안 방법은 KBO 중계 영상 시퀀스 3개에 대해 성능을 평가하였고 피치 샷과 타구 샷 검출 정확도와 검출률은 89-95[%] 이내의 성능을 보였으며, 평균 타구 위치 거리차이는 13.6[m], 방향 차이 7.5°, 파울 분류 정확도 98.6%의 성능을 보였다.
본 연구는 지진 및 화재 등과 같은 천재지변이 발생되었을 때, 드론을 통하여 신속한 인명 구조를 판단하는데 목적이 있다. 재난현장에서의 모니터링을 위해 라이더, 온도, 유해가스 센서 및 무선카메라가 장착된 드론이 애플리케이션 서버에 등록되고, 구조 인원이 활동하기 이전에 현장의 상황을 파악하기 위하여 실시간으로 모니터링 기능을 수행 한다. 모니터링을 통해 인명구조를 위한 사람이 발견되었을 경우, 애플리케이션 서버는 효율적인 구조를 위해서 실시간 영상 정보를 제공 한다.
자율주행 차량에는 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서들이 융합되어 활용되고 있다. 특히 라이더 및 레이더는 고가의 장비로 자율주행 자동차의 대중화를 위해 해결해야 하는 부분으로 고가의 장비를 대체할 수 있는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비용면에서 저가이면서 손쉽게 장착할 수 있는 단일 카메라를 이용하여 주행 차량의 전방 측면 차량 바퀴와 인접 차선을 감지하고 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력 영상을 통해 프레임 추출 후 프레임 이미지에서 차선과 바퀴를 검출하고 거리를 측정하여 실제 도로 환경에서 실측 된 거리와 비교하였고, 오차범위 ±3cm 안에서 비교적 정확히 거리를 산출할 수 있었다. 이를 통해 자율주행 자동차의 비용 절감 또는 라이다, 레이더 센서의 고장으로 대체 가능한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 프로젝트에서는 다양한 지형에 구애받지 않고 전천후로 활동할 수 있는 로봇을 구현하기 위해 바퀴형 로봇 보다는 4족 보행 로봇을 채택하여 지형 극복에 더 유리하고 안정적인 자세 제어와 보행을 할 수 있는 동시에 LiDAR 센서와 카메라 모듈을 이용한 SLAM(동시적 위치 추정 및 지도작성)과 원격으로 사물과 사람들을 파악할 수 있는 원격조종 탐사로봇을 개발하고자 한다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
제조 현장의 센서나 기기들에서 생성된 대량의 데이터들이 서버나 클라이언트로 전송되면서 네트워크 처리시간 지연, 스토리지 자원 비용 증가의 문제가 발생한다. 이러한 문제 해결을 위해 실시간 대응성과 무중단 공정이 필수인 제조 현장을 고려하여 실시간 및 무손실 압축이 가능한 QRC(Quotient Remainder Compression)와 BL_beta 압축 알고리즘을 처음으로 실제 제조 현장 센서 데이터에 적용하여 실험 결과로 두 알고리즘 중 어떤 알고리즘이 성능이 좋은지 비교 분석하였다. 실험 결과는 BL_beta가 QRC보다 압축률이 높았다. QRC의 데이터 크기를 조금 조정하여 동일한 데이터로 실험을 진행한 실험결과는 데이터 크기를 조정한 QRC 알고리즘이 기존 QRC와 BL_beta 압축 알고리즘보다 압축률이 35.48%, 20.3% 더 높았다.
음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.
자율주행차량은 차량에 장착된 다양한 센서를 통해 주행환경을 인지하고 수집된 정보를 기반으로 판단 및 제어한다. 센서 기술 및 수집된 데이터를 처리하는 알고리즘의 발달로 자율주행기술의 수준은 향상되고 있으나 완벽한 자율주행기술의 구현에는 이르지 못하고 있는 한계점을 인프라를 중심으로 하는 자율협력주행을 통해 극복하려는 움직임을 보인다. 본 연구에서는 자율주행차량의 측위를 보정할 수 있는 인프라로서 기준을 제공하는 측위 보정 표지를 개발하였다. 우선 기존의 자율주행을 위한 측위 기술 현황에 대한 분석을 수행하였다. 다음으로 정사각형의 반사면 두 개로 구성된 1차 제작물과 각 반사면의 상하 길이를 늘인 2차 제작물에 대해 포인트 클라우드 개수를 측정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 1차 및 2차 제작물 모두 최소 15m 거리에서 시설물을 라이다 센서로 인식할 수 있었고, 상하 길이를 확장한 2차 제작물이 1차 제작물보다 포인트 클라우드 개수도 더 많으며 시설물의 형상을 구체적으로 표현하는 것을 확인할 수 있었다.
현재 시행되고 있는 하천정비와 하도정비는 하천 흐름의 특성을 간과한 채 일괄적으로 진행되어 왔으며 그 결과로 하천의 인공화는 지금까지 계속되고 있다. 이에 따라 하천 및 하도의 물리, 화학, 생물에 미치는 영향은 심각하며, 그 동안 인위적인 하천교란의 요인과 하천교란에 따른 영향, 즉 하상변동, 외래종 식생 침입, 생태서식처 변화 등의 정량적 평가 기술의 수립은 매우 미흡한 상태이다. 뿐만 아니라 하천 교란 극복을 위한 저감기술, 복원기술 및 적응관리 기술 또한 체계적으로 정리되지 못하여 하천과 댐 관리당국이 어려움을 겪고 있다. 이러한 상황을 극복하기 위해서는 하천 교란에 대항하는 회복관리 기술 개발을 위한 교란 평가 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 항공사진 및 GIS기법을 이용하여 국내 주요하천의 원인별 교란실태를 조사하고 분석함으로써 하천교란 조사기술 개발에 응용할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 분석을 위하여 댐 하류의 하천교란 및 적응현장 시범지역을 선정한 후 대상 지역의 항공사진을 GIS화하여 하천 교란 실태를 분석하는 데에 필요한 자료를 생성하였으며 생성된 자료를 바탕으로 하천의 평면 및 단면의 변화특성을 조사할 수 있었다. 또한 경년별 저수로 형태와 하천 중심선 비교 분석을 통하여 저수로의 이동 및 변화 양상을 규명해 낼 수 있었으며 그 결과 댐 하류지역에서 하도안정문제가 발생하였음을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 보다 효율적인 하도안정문제에 관한 대책수립이 가능하리라 보며, 이를 위해서는 하천 교란 조사기술 개발에 대한 연구가 뒤따라야 할 것이다.과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 본 기법으로 유휴시간에 프로세서를 저전력모드로 바꾸는 기존의 고전적인 전력 관리 기법보다 전체 시스템 전력 소모를 9% 더 절약할 수 있었다. 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.a var. sieboldii 3. Pinus densiflora, Q. aliena, Q. acutissima, P. thunbergii, Q. acuta 4. Carpinus laxiflora, Camellia japonicas. C. tschonoskii community의 5개 그룹으로 나타났다. 하류의 부착돌말류는 상대적으로 양호한 수질을 가지고 있는 정점 1에서 다양한 생물상을, 탄천의 영향을 받는 정점 2는 상대적으로 수질이 악화되어 호오염성 종들이 높은 분포를 나타내고 있었다. 또한 부착돌말류 중 Cymbella minuta는 다른 부착돌말류에 비해 강한 오염지표성을 나타내고 있었다.p=0.000, $4.76{\pm}3.31$
본 논문은 기존의 블록 암호 프로세서를 128-bit 구조에서 32-bit구조로 소형화시킨 저 전력 구조를 제안하였다. 본 논문의 목적은 암호 이론 연구가 아닌 실용화 연구로서 실용화 결과를 보이는 것이다. 제안된 구조는 하드웨어 크기를 줄이기 위해 데이터 패스와 확산 함수가 수정되었다. 저전력 암호회로의 예로서 ARIA 알고리즘을 고쳐서 4개의 S-box가 사용되었다. 제안된 32-bit ARIA는 13,893 게이트로 구성되어있으며 기존 128-bit 구조보다 68.25% 더 작다. 설계된 회로는 매그너칩스의 0.35um CMOS 공정을 기반으로 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성되었다. 트랜지스터 레벨에서 전력 시뮬레이션 결과 이 회로의 전력 소모는71MHz에서 기존의 128-bit ARIA구조의 9.7%인 61.46mW으로 나타났다. 이 저전력 블록 암호 회로는 전원이 없는 무선 센서 네트워크 또는 RFID 정보보호에 핵심요소가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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