최근 영상과 수치지도론 이용하여 빌딩의 고도 추출 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 단영상과 수치지도를 이용하여 건물의 고도값을 추출을 목표로 하였다. 이를 위하여 항공사진측량학적 방법론을 기본으로 하고 이에 monoplotting 방법을 활용하여 지상좌표와 영상좌표의 상관관계를 적용하여 단 영상에서의 건물 고도값을 추출할 수 있었으며 정착도를 비교하기 위하여 1:5000 항공사진을 이용하여 추출한 고도값을 기준으로 비교분석 하였다. 그 결과 IKONOS 단영상과 수치지도를 이용하여 건물의 고도값을 일정 범위내의 값으로 복원할 수 있음을 알 수 있었다.
최근 영상과 수치지도를 이용하여 빌딩의 고도 추출 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 단영상과 수치지도를 이용하여 건물의 고도 값을 추출을 목표로 하였다. 이를 위하여 항공사진측량학적 방법론을 기본으로 하고 이에 monoplotting 방법을 활용하여 지상좌표와 영상좌표의 상관관계를 적용하여 단 영상에서의 건물 고도 값을 추출할 수 있었으며 정확도를 비교하기 위하여 1:5000 항공사진을 이용하여 추출한 고도 값을 기준으로 비교 분석하였다. 그 결과 IKONOS 단영상과 수치지도를 이용하여 건물의 고도 값을 일정 범위내의 값으로 복원할 수 있음을 알 수 있었다.
Park, Jong Hoon;Sim, Dae Han;Jun, Young Pyo;Lee, Hongrae
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권6호
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pp.37-46
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2021
본 논문에서는 Azure Kinect를 사용하여 요가 자세의 정확도를 측정하고 판단하는 프로그램을 설계하고 구현하였다. 이 프로그램은 Azure Kinect Camera와 센서를 통해 사용자의 모든 관절 위치를 측정한다. 측정한 관절의 값은 두 가지 방법으로 정확도를 판단하는 데이터로 사용된다. 측정된 관절 데이터는 삼각법과 피타고라스의 정리를 통하여 관절의 각도를 구한다. 또한, 측정된 관절 값은 상대적인 위치 값으로 변경한다. 각각 계산하여 구한 값은 목표하고자 하는 자세의 관절 값 및 상대적 위치 값과 비교하여 정확도를 판단한다. Azure Kinect Camera를 통해 사용자가 본인의 자세를 확인할 수 있도록 화면을 구성하고 사용자의 자세 정확도를 피드백으로 전달해 사용자의 자세 향상을 유도한다.
단일 에이전트 환경에서는 Q-학습의 학습 시간을 줄이기 위해서 학습결과를 전파시키거나 일렬의 행동을 패턴으로 만들어 학습한다. 다중 에이전트 환경에서는 동적인 환경과 다수의 에이전트 상태를 고려해야하기 때문에 학습에 필요한 시간이 단일 에이전트 환경보다 길어지게 된다. 이 논문에서는 단일 에이전트 환경에서 시간 단축을 위해서 유한개의 행동으로 정책을 만들어 학습하는 매크로 행동을 다중 에이전트 환경에 적합한 내시 Q-학습에 적용함으로써 다중 에이전트 환경에서 Q-학습 시간을 줄이고 성능을 높이는 방법을 제안한다. 실험에서는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 이용한 에이전트와 기본 행동만 이용한 에이전트의 내시 Q-학습 성능을 비교했다. 이 실험에서 네 개의 매크로 행동을 이용한 에이전트가 목표를 수행할 성공률이 기본 행동만 이용한 에이전트 보다 9.46% 높은 결과를 얻을 수 있었다. 매크로 행동은 기본 행동만을 이용해서 적합한 이동 행동을 찾아도 매크로 행동을 이용한 더 낳은 방법을 찾기 때문에 더 많은 Q-값의 변화가 발생되었고 전체 Q-값 합이 2.6배 높은 수치를 보였다. 마지막으로 매크로 행동을 이용한 에이전트는 약 절반의 행동 선택으로도 시작위치에서 목표위치까지 이동함을 보였다. 결국 에이전트는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 사용함으로써 성능을 향상시키고 목표위치까지 이동하는 거리를 단축해서 학습 속도를 향상시킨다.
전기장은 수중에서의 주변 환경 인지, 물체 확인 과정에 사용 될 수 있다. 약한 전기장을 발생시키는 전기물고기는 전기장을 발생시켜 그 왜곡을 감지함으로써 주위 상황을 인지하고 먹이를 찾는 "능동 센싱"에 특화되어 있다. 이러한 "능동 센싱"과정은 전기물고기가 어두운 바다 속에서 시각적인 정보 없이도 먹이를 찾고 주변 환경을 탐지할 수 있게 해준다. 전기물고기는 몸 전체에 전기수용기를 가지고 있다. 수많은 전기수용기를 통해 읽어지는 센서 값은 '전기장 이미지', 즉 시각적인 이미지가 아닌 전기장의 변화를 반영하는 물리적 이미지로 표현된다. 많은 사람들이 전기물고기가 시각 정보 없이도 전기장 이미지를 통해 어떻게 상황을 인지할 수 있는지 연구해 왔다. 많은 연구를 통해 전기장 이미지의 최대값, 기울기, 넓이, 피크의 위치 등이 목표 물체를 찾기 위한 단서로 사용될 수 있다는 사실이 이미 알려져 있다. 이 논문에서는 전기물고기의 전기장 이미지를 바탕으로 목표 물체 이외에 배경으로 생각할 수 있는 다른 물체가 있는 좀 더 복잡한 환경에서, 전기장 센서를 통해 목표 물체를 배경으로부터 분리하고 인지할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 복잡한 상황에서의 물체 인지 과정은 수중로봇의 물체인식에 활용될 수 있다.
수중음향 시스템에서는 빔형성 (Beamforming) 기법을 이용하여 목표물로부터 신호를 수신하고 이에 대한 정보를 얻어 낼 수 있는데, 이러한 빔형성에 있어서는 주엽 (Mainlobe)의 빔폭 (Beamwidth)과 부엽 (Sidelobe)의 크기 (Level)를 설계자가 목표하는 값에 최적화 시킬 수 있는 방법을 찾는 것이 무엇보다도 중요하다. 최근 연구된 빔형성 기법의 대표적인 결과 중 하나로는 Philip의 가중함수 방법을 들 수 있다. 이러한 Philip의 방법은 목표 주엽폭과 부엽 준위를 정하고 이를 적응필터 설계방식과 유사하게 적응시켜 나가는 과정을 이용한다. 그러나 이 방법은 주엽폭과 부엽 준위 간의 상관관계로 인해서 원하는 부엽준위에 다다르지 못하거나 결과값을 얻는데 상당한 시간이 소요되는 경우가 자주 발생하게 되는데, 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 부엽 준위에 미치지 못하는 일부에 대하여 부분 최적화를 하여 비교적 쉽게 설계요건을 만족시키는 새로운 알고리듬을 제안하고자 한다 제안된 알고리듬은 설계자의 의도에 따라 주엽의 빔폭과 부엽의 크기를 쉽게 조절이 가능하며 기존의 방법에 비해 계산량이 감소됨을 실험을 통해 알수 있을것이다.
능동 스테레오 비젼 시스템은 목표물 판별을 위해서 간단한 연산만으로 작은 시차값을 가지는 특징들만을 통과시킴으로써 목표물 위치 측정을 가능케 한다. 그런데 이 간단한 방법은, 복잡한 배경이 포함되거나 시차가 영인 영역에 다른 물체들도 동시에 존재하면 적용이 어렵게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 시야 중심 영역의 해상도는 높이고 일반적으로 중요도가 낮은 주변의 해상도는 감소시키는 포비에이션 기법을 필터링 방법과 결합시켰다 포비에이트 영상 표현을 위하여 영상 피라미드 또는 로그폴라 변환을 사용하였다. 또한 추적이 수행되는 동안에 스테레오 시차가 작은 값이 유지되도록 투영을 이용하여 스테레오 시차를 추출하였다. 실험 결과는 로그폴라 변환이 복잡한 배경으로부터 목표물을 분리하는 제안된 방법이 영상 피라미드 또는 기존 방법보다 우수하며, 추적성능을 상당히 개선함을 보여주고 있다.
본 논문에서는 목표 비트량에 맞게 영상을 압축하는 모델 기반 매크로블록 레이어 비트율 제어 알고리즘을 제안한다. H.264 비디오 압축 표준은 다양한 압축 모드 및 최적화 방법을 사용하여 압축률을 향상 시키지만 복잡한 인코더 구조는 정확한 트래픽 제어를 어렵게 한다. 제안된 알고리즘에서는 매크로블록 단위에서 비트율과 양자화 파라미터의 관계 및 화면간 영상 변화량에 따른 MAD 값을 선형회귀분석을 통해 예측한다. 예측된 데이터를 바탕으로 각 매크로블록의 양자화 파라미터를 라그랑지 곱수 방법을 이용하여 결정한다. 이 값은 다시 한 프레임에 할당된 비트량과 발생한 비트량의 차이에 따라 수정하여 한 프레임을 압축했을 때 결과 비트량이 목표치에 근접할 수 있게 한다. 제안하는 알고리즘과 기존 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 목표 비트량과 일치하는 결과 비트량을 생성하는 것을 보여준다.
RAM 분석은 무기체계의 개발 목표를 제시함으로써 투입되어야 하는 재원의 범위를 결정짓는데, RAM 분석이 제대로 되지 않을 경우 사업비용의 막대한 증가를 초래할 수 있다. 개념연구 단계에서의 누적비용비율은 총 비용대비 1%미만이지만 총 수명주기비용의 65-70%가 결정되므로 탐색개발 전 단계까지 RAM 분석이 매우 중요하다. 새로운 기술에 기반한 신규 무기체계를 기존 방식의 OMS/MP로 작성하여 RAM 목표값을 산출하면, 미래 전장에서 적용될 신규 기능의 반영이 어렵다는 제한 사항이 있다. 따라서 본 논문은 무인전투차량의 사례를 중심으로 델파이기법과 베이지안 이론을 토대로 신규 기능을 반영한 인수를 도출하여 OMS/MP를 작성하는 방법을 제시한다.
본 연구의 터널 내화용 시멘트계 재료의 역학적 특성 및 내화성능을 평가하는 것이다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 연구의 과정은 세단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 과정은 서로 다른 종류의 재료를 이용하여 내화시험을 실시한 후 기본 배합비를 결정하는 것이다. 두 번째 과정으로 기본 배합비의 성능을 평가하기 위하여 내화특성 시험을 실시하였다. 세 번째 과정으로 내화용 시멘트계 재료의 성능을 목표성능 및 기존 상용제품과 비교하였다. 개발된 내화용 시멘트계 재료가 목표값을 만족하면 연구를 멈추었고, 만족하지 못한다면 첫 번째 과정으로 돌아가 반복 시험을 실시하였다. 연구결과 개발된 제품 및 상용제품 모두 화재에 의한 폭렬이 발생하지 않았다. 또한 개발된 내화용 시멘트계 재료는 밀도가 큰 골재를 사용하여 우수한 압축강도, 휨강도 및 부착강도를 보여주었으며, 충분한 화재에 대한 저항성을 확보할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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