본 논문에서는 방송용 증강현실 시스템을 위한 실시간 카메라 추적 알고리듬을 제안한다. SURF(speeded up robust features) 알고리듬을 이용하여 추적을 초기화하며, 안정적인 실시간 카메라 추적을 위해 다층(multi-scale) 구조를 사용한다. 미리 알려져 있지 않고 시간에 따라 변하는 조명 환경에서의 특징 추적을 위해 정규상호상관도(normalized cross correlation, NCC)를 사용한다. 방송제작에는 줌 렌즈를 장착한 카메라가 사용되기 때문에 카메라의 초점거리를 온라인으로 추정할 필요가 있다. 카메라의 회전과 이동으로 이루어진 외부 포즈(pose) 변수와 함께 내부 변수인 초점거리를 목적함수에 포함시켜 함께 최적화한다. 실험결과는 제안한 온라인 카메라 보정 기법에 의해 카메라의 초점거리가 정확히 구해지는 것을 보여준다.
이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로 거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다.
본 논문에서는 Synthetic Aperture Radar 시스템 요동보상기법을 통해 영상을 형성하는 방법을 컴퓨터 시뮬레이션으로 실현하였다. 거리압축과정, 보상과정, 방위압축과정 및 잡음제거과정 등 요동보상 기법을 단계별로 실행하여 영상데이터를 형성하였다. 거리압축과정은 SAR 생데이터를 주파수영역으로 변환하고 변환된 데이터와 주파수영역의 거리참조함수를 상관시킨 후 결과를 시간영역으로 역변환 시키는 과정이다. 보상과정은 SAR를 탑재한 비행체의 요동을 보상하는 과정과 영상형성 방법상의 화질 저하요인을 제거하는 과정으로 분류하여 수행하였다. 비행체의 요동을 보상하는 과정은 렌지 게이트의 개폐시각을 기준으로 위상각을 보정하는 단계 및 빔내의 각 렌지 게이트에 대한 도플러 주파수를 계산하여 수신 데이터의 지상좌표를 결정하는 단계로 분류하여 수행하였다. 영상형성 방법상의 화질저하 요인을 보상하는 과정은 거리이동 효과 및 몽롱화 현상의 보상기준에 따라 보상의 정도 및 보상 유무가 결정되고 필요한 경우에만 보상과정이 수행된다. 방위압축과정은 보상과정이 완료된 데이터를 다시 주파수영역으로 변환하여 방위참조함수와 상관시킨 후 결과를 시간영역으로 역변환 시키는 과정으로 SAR의 영상데이터를 형성한다. 이렇게 형성된 영상데이터는 잡음과 신호가 혼용된 상태이므로 임계값을 적용하여 잡음과 신호를 분리한다.
차량 경로 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)는 여러 고객의 시간 제약과 요구량을 만족시키면서 최소 이동 비용을 가지는 경로를 구성하는 문제이다. 이 문제는 NP-Hard 문제이기 때문에 해를 산출하는데 시간이 오래 걸린다. 본 연구는 VRSPTW를 빠른 시간 내에 최근사해를 구하기 위한 멀티 비용 함수(Multi Cost Function)를 갖는 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization)을 이용한 휴리스틱을 제안하였다. 멀티 비용 함수는 각 개미가 다음 고객 노드로 이동하기 위해 비용을 평가할 때 거리, 요구량, 각도, 시간제약에 대해 서로 다른 가중치를 반영하여 우수한 초기 경로를 구할 수 있도록 한다. 본 연구의 실험결과에서 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱과 기회시간이 반영된 하이브리드 휴리스틱보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.
자연하천에서 오염물질의 혼합 거동은 비균일한 지형학적 요인으로 인해 매우 복잡한 특성을 나타낸다. 일반적으로 오염물질 거동 모델링에서는 수체에서의 혼합을 Fick의 법칙에 따라 유속에 의한 이송과 난류에 의한 확산으로 계산하고, 국부적인 정체현상 등에 의한 non-Fickian 혼합을 야기하는 하천의 특성을 기하학적 지형 형상으로 구현하여 실제 현상에 근접한 혼합 거동을 재현한다. 하지만 계산의 효율성을 위하여 모델링의 차원을 낮추는 경우, 하천의 지형을 경계조건으로 고려할 수 없게 된다. 특히, 1차원 모델링의 경우 하천의 비균일성을 무시하고 1개의 유선으로 간주하며, 이 경우 non-Fickian 물질이동 해석을 위한 추가적인 현상학적 해석이 필요하다. 지난 50년간, non-Fickian 물질이동 해석을 위한 다양한 현상학적 모형이 제시되어 왔다. 하천을 흐름영역과 정체영역으로 구분하고 두 개의 영역 사이의 물질교환 속도를 모델링하거나, Random walk 개념으로 물질이 이동하는 경우와 이동하지 않는 경우를 확률론적으로 모델링하거나, 물질이 정체되었을 때 다시 빠져나오는 시간을 모델링하는 경우가 그 예이다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시한 음함수 형태의 현상학적 모형을 기반으로, 수치적 반복계산 없이 상류 경계에서 임의의 형태의 농도곡선(shape-free breakthrough curve)을 갖는 오염물질운(cloud)이 일정 거리를 유하하며 발생하는 변화를 예측할 수 있는 해를 제시한다. 본 연구의 방법론은 추적법(routing procedure)을 활용한 Fickian 혼합 해석, 전달함수(transfer function) 형태의 정체시간분포 해석, 그리고 라플라스 도메인에서의 해석해 유도를 포함한다. 본 연구에서 제시된 해는 2020년 경상북도 김천시에 위치한 감천의 4.5 km 구간에서 수행한 추적자 실험의 현장 자료를 통해 정확도를 검증하여 타당성을 입증하였다.
3D 디스플레이 산업에 있어서 홀로그램의 상용화는 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. Computer Generated Hologram(CGH)은 홀로그램 분야 중에서도 3D 물체를 생성하는데 여러 가지 강점을 가지고 있지만 큰 해상도를 가진 CGH를 생성하는데 많은 연산시간이 걸려 상업화에 걸림돌이 되고 있다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위하여 오목 렌즈 함수를 이용한 초 고해상도 CGH를 생성하는 알고리즘을 이용하여 초 고해상도 홀로그램을 생성하는 방법을 제안하였다. 초 고해상도 CGH를 생성하기 위하여 필요한 일반적인 방법으로 실제로 계산해야 될 CGH의 크기는 4 메가픽셀(2k X 2k) 수준의 저해상도로서, 저사양의 컴퓨터로서도 충분히 빠르고 부담 없이 계산해낼 수 있는 사이즈이다. 생성된 CGH로 Array를 형성한 후, 해당 위치에 알맞은 임의의 오목 렌즈 함수를 곱해줌으로서 임의의 크기 및 복원 거리를 가지는 초고해상도 CGH를 생성할 수 있음을 확인하였다.
외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리 비용이 주어졌을 매, 처음 출발도시에서부터 정확히 한 도시는 한 번씩만 방문하여 다시 출발도시로 돌아오면서 방문한 도시들을 연결하는 최소의 비용이 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal value)를 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다[2,4,5, 8]. 따라서 이들의 수행시간을 줄이고자 하는 연구가 많이 진행된다. 본 논문에서는 외판원 문제의 최적의 해를 구하는데. 휴리스틱 알고리즘인 최근접 휴리스틱을 이용한다. 물론 수행 시간을 줄이고자 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)으로 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용하고, 근거리 통신망(Local Area Network)에 기반한 분산 처리 환경에서 여러 프로세서에 분산시켜 병렬성을 살린다.
본 논문에서는 mGA를 이용해 축구로봇의 속도를 제어하는 새로운 기법을 제안하였다 축구 로봇의 목표를 최소 시간 내에 도착하기 위해 속도제어에 크게 영향을 미치는 거리 오차와 각도 오차 등의 비율을 나타내는 각종 파라미터가 포함되어 있는 제어 함수를 제안하였다. 이들 파라미터들을 mGA을 이용하여 최적의 값들을 탐색함으로써 변화되는 환경 속에서도 로봇의 목적지에 최소 시간 내에 이동하도록 속도제어 전략을 제안한다.
본 논문에서는 근접장 (near field) 실내측위환경에 적합한 도움정보가 필요 없는 도달각 기반 위치추정기법을 제안한다. 기존 도달각 기반 실내 위치추정기법은 청취자와 마이크 사이의 거리정보를 청취자와 마이크사이의 수신신호세기로 추정하고 이와 측정된 신호의 도달시간차를 이용해 위치를 추정한다. 하지만 수신선호세기는 실내구조 및 가구배치나 신호의 특성에 따라 많은 영향을 받으며, 이는 도달각 추정에 큰 오차를 야기한다. 본 논문에서는 청취자 거리정보 없이 위치를 알고 있는 3개 이상의 마이크에서 수신한 신호의 도달지연시간차이에 기반한 도달각 기반 위치추정기법을 제안하고, 그 성능을 근평균제곱오차의 누적분포함수로 보인다.
위험물차량사고는 일반차량의 교통사고시 발생하는 인명피해, 재산피해, 교통지체 외에 부가적으로 환경적 영향에 의한 엄청난 인명 및 재산손실을 유발시킬 수 있다. 따라서 이러한 위험물차량사고를 예방하고 피해를 최소로 줄이기 위해서는 위험물수송경로의 신중하고 체계적인 결정이 필수적이라 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 위험물차량의 수송경로를 결정할 때 고려해야 할 여러 가지의 기준 및 목표에 따라 위험물수송경로를 설정하는 모형을 제시함으로써 위험물수송에 수반되는 위험을 최소화하면서 위험물차량의 통행시간, 거리, 비용 등을 최적화하여 위험물수송의 안전 및 운영효율성을 향상시키고자 한다. 먼저, 위험물 수송경로의 기준지표로 사용될 위험도를 나타내기 위해 사고율과 피해가능규모를 구하도록 사 고건수, 링크 주변노출인구, 링크상의 노출인구, 밀도 등을 변수로 하는 모형식을 제안하고, 두 번째로 위험물 수송을 위한 최적경로를 산출하기 위해 위험도와 통행시간을 목적함수로 하는 다목적계획모형을 제안하였고 기존의 최적경로 알고리즘을 적용하여 최적경로를 산출하였다. 마지막으로 실제 수도권지역을 대상으로 본 연구에서 제안한 모형을 적용하고 현재 일반적으로 사용되는 최단경로와 비교.분석하였다. 모형적용결과, 링크주변인구만을 고려하는 기존 모형에 비해 링크상의 인구를 함께 고려함으로써 좀더 실제적으로 교통상황을 충분히 반영한 피해규모를 산정하였다. 또한, 본 연구에서 제안한 위험도와 통행시간에 0.5의 비중을 주는 다목적모형이 기존의 위험도모형에 비해 충분한 안전성을 확보하면서 최소 4%, 최대 12%의 통행시간 개선의 효과가 있음을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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