재해, 재난 발생 시에 구조대가 건물 내부나 지하철 등, 특정 구역 내의 대피하지 못한 잔류인원을 제대로 파악하데 어려움을 겪는다. 이를 개선하고자 YOLO와 DeepSORT를 활용하여 통행자를 인식하여 특정 구역의 잔류인원을 파악하고 이를 서버를 통해 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny와 실시간 객체추적기술인 DeepSORT 알고리즘을 이용하여 제안한 방법을 Ubuntu환경에서 구현하고, 실내 상황에 맞춰 통행자 동선을 고려해서 적용하였다. 개발한 시스템은 인식된 통행자 객체방향으로 출입을 구분하여 데이터를 서버에 저장한다. 이에 따라 재해 발생 시 구역의 잔류인원을 파악하여 빠르고 효율적으로 요구조자 위치와 인원을 예측할 수 있다.
본 논문은 저 비용, 저 소비전력으로 실내외에서 수십 cm급의 정밀한 위치인식이 가능한 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) Radar 시스템에서 정확한 목표물을 추정하고자 Kalman 필터 및 RRWA 알고리즘을 사용하였다. 목표물에 의해 반사된 신호에는 목표물 신호이외에 불필요한 신호들이 존재한다. 불필요한 신호들을 제거하고 정확한 목표물 신호를 도출 및 성능 향상을 위해 노력하였다. 하나의 송신 안테나와 수신안테나로 목표물들의 위치를 실시간으로 추정한다. Kalman 필터를 사용하여 배경잡음을 제거하였고 RRWA 알고리즘을 사용하여 반사파 신호를 제거하여 기존의 목표물 신호를 추정했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서는 향후 진행 되어질 목표물 추정에 있어 정확한 거리 추정 및 추적을 하는 연구에 도움이 될 것이라 생각한다.
대형 공장과 같은 산업 현장에서는 효율적인 물자의 관리가 시간과 비용의 절감으로 이어진다. 반대로, 자원의 관리가 제대로 이어지지 않을 경우, 불필요한 시간과 비용을 추가로 지불하게 된다. 그럼에도 불구하고, 제대로 된 시스템이 구축되지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 실내 객체의 위치를 효율적으로 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 관리 대상 물자에 블루투스 5.0 기반의 비콘을 장착하여 실시간으로 물자의 위치를 파악할 수 있고, 데이터베이스에 물자의 이동 기록을 저장하여 물자의 흐름을 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 정확한 실내 위치추적을 위하여 "대각 측량"기법을 적용하여 실효성 높은 시스템을 구축하였으며, 공장 내 금형 위치추적 실험을 통하여 시스템을 검증하였다. 실험 결과, 전통적으로 사용되던 삼변 측량보다 47% 개선된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 모바일 증강 현실 시스템 및 항공사진을 이용하여 건물의 부분적 3D 모델을 생성하고, 이를 비디오 영상과 비교하여 사용자의 위치를 실시간으로 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 미리 생성된 모델을 사용하는 대신, 시스템 동작 중에 사용자 뷰와 항공 뷰를 결합하여 3D 모델을 생성한다. 우선 GPS의 위치에 따라 데이터베이스로부터 검색된 항공사진과, 피치를 추정하는 관성 센서를 이용하여 사용자의 초기 자세를 계산한다. 그리고 그래프 컷을 이용하여 건물의 상단의 에지를 검출하고, 제안된 비용 함수를 최소화함으로써 하단의 에지와 모퉁이 위치를 찾는다. 실시간으로 사용자의 자세를 추적하기 위해, 사용자가 관촬 중인 건물의 에지 및 벽면에서의 특이점을 이용하여 추적을 수행한다. 본 논문에서는 최소 자승 추정법과 언센티트 칼만 필터를 사용하여 카메라 자세 추정 방법을 구현하고 비교하였다. 또한 두 방법에 대하 속도와 정확도를 비교하고, Anywhere Augmentation 시나리오에 대한 중요한 기본 구성 요소들로서 실험결과의 유용성을 보였다.
본 논문에서 역방향 DS-CDMA(Direct Sequence-Code Division Multiple Access)에서 요구하는 QoS(Quality of Services)를 보장하기 위한 호 수락 제어를 제안한다 물리적 채널수에 의한 방법과 MODEM (modulator/ demodulator)부분으로부터 수신된 신호의 품질에 기반한 방법이 이미 연구되어졌다. 다른 방법으로, BTS(Base Transceiver Station)에서 수신된 파워 레벨을 사용한 방법과 사용자들의 위치를 통계적으로 분석한 방법으로 그 기준을 정하기도 한다. 이러한 방법들은 시스템의 과부하를 가져올 뿐만 아니라 시간 지연 또는 실제 환경에 적용하는데 큰 어려움이 있다. 이러한 문제를 풀기 위해, 실시간으로 BTS부분의 LNA(Low Noise Amplifier)에서 측정한 값을 기반으로 호 수락 제어를 목적으로 호 절단 추정을 제안한다. 본 논문에서 이러한 방법의 제안은 실시간에서 제공하는 서비스의 품질을 추정하고, 시스템의 부하를 줄이며, 짧은 시간지연을 가질 수 있다. 그러나 BTS에서 호 절단 률을 측정하고 수신 신호의 전력을 측정하기 위해 BTS에서 하드웨어 복잡성이 더해진다.
인구의 증가와 경제의 발전으로 인해 한정된 수자원에 대한 수요가 급증하였고 향후 고도의 복지사회 구현과 지방 자치화에 따른 각종 용수 수요에 대한 심각한 물 배분 문제가 대두되고 있다. 특히 심각하게 물 배분 문제가 야기될 때 각 수요지점별로 필요한 용수를 공급하기 위해서 단지 상류에서 하류 단으로 물을 배분한다면 수리권의 공정성 문제가 제기되며 물 관리 원칙의 결여에 따른 곤란한 상황이 발생할 수 있다. 이렇게 갈수 및 가뭄 시와 같이 물 배분 문제가 생길시 에는 우선 하천유역 전체의 가용수량을 파악한 후 각 용수 사용별로 중요성을 감안하여 용수공급 우선순위를 설정하여 전 하천 유역을 통하여 일관된 배분을 실시할 수 있는 수자원 최적화 배분 시스템을 개발 할 필요성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 한국수자원공사 수자원연구원과 콜로라도주립대학에서 공동 개발한 유역 네트워크 유량 모델(River Basin Network Flow Model)인 K-MODSIM을 이용하여 유역통합 실시간 일 저수지 운영 모델을 개발하였다. 개발된 유역통합 실시간 일운영 모델은 금강유역에 적용하였으며, 금강유역을 12개의 소유역으로 구분하고, 용담댐과 대청댐을 포함하며, 유역관리는 용수공급, 치수대책, 발전수력 및 하천 유지용수의 공급등의 유역내 수자원 관리 상황을 포함하였다. 이처럼 유역의 매우 자세한 세부사항을 고려함으로서 기존에 개발된 모델이 가지고 있던 단순화의 단점을 보완하고 유역의 특성을 최대한 반영하도록 하였다. 또한 유역통합 실시간 일운영 모델의 장기적인 저수지 운영 문제를 해결하기 위해 암시적 추계학적 동적계획법을 사용하여 도출된 월운영룰을 일운영모델에 적용할 수 있는 방법을 제시 하였다.기능으로 구성되어 있으며, 각 기능을 선택하면 해당 화면으로 GUI가 전환된다. 따라서 다량의 측정자료의 신뢰성을 유지하고 이를 모형의 입력자료로 활용하는 일련의 과정을 시스템화하기 때문에 자료의 이상적 유지 관리가 이루어지며 복잡한 2차원 수질해석 모형을 수월하게 운영할 수 있는 시스템으로 개발하였다.제외하면, 부자측정 방법에 의한 유량산정시 가장 큰 오차원인은 홍수시 측정된 유속측선의 위치와 홍수 전후로 측정된 횡단면상의 위치가 일치하지 않는 점과, 대부분 두 측정 구간의 평균값을 대푯값으로 사용한다는 점이다. 본 연구는 다년간의 유량 측정 및 검증 경험과 자료를 토대로 현장에서 부자를 이용하여 측정된 측정성과를 정확도 높은 유량자료로 산정하는데 있어서의 문제점을 도출하고, 이로 인해 발생하는 오차를 추정하여 그 개선방안을 제시해 보고자한다. 더불어 보다 정확한 유량 산정을 위한 기준과 범주를 제시하고자 한다.리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을
본 연구에서는 작업자의 일정한 동작을 보다 효율적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 먼저, 작업자의 동작을 촬영한 동영상에서 연속된 프레임간의 차를 기반으로, 고정된 배경과 움직이는 대상을 분리한다. 다음으로, 에지 검출을 이용하여 동작의 중심 위치를 추정하여 연속적으로 움직이는 동작을 인식할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 설계한 동작 인식시스템은 기존의 산업현장에서 적용되고 있는 동작인식 시스템의 문제점을 보완하기 위하여 작업자의 동작을 고정된 CCTV 로 촬영한 영상을 인식의 대상으로 취함으로써 동작 정보를 얻기 위한 각종 장비들이 최소화되었다. 또한, 작업자의 신체 부분별 특성을 추출하기 위한 계산작업에 소요되는 시간을 줄이기 위하여 프레임간의 차연산과 에지검출을 통한 동작인식을 실시하여 인식에 필요한 작업시간을 단축하여, 효율적이면서 비용이 저렴한 동작 인식시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 특정 마커를 사용하는 실감형 증강현실 시스템 상에서 카메라가 비정형적인 움직임을 하는 경우에 대하여, 다중 마커를 사용한 떨림 현상을 줄인 실시간 움직임 추적 기법을 제안하고자 한다. 카메라의 움직임을 추정하기 위하여 카메라와 마커 사이의 변환을 계산해야 한다. 이미지로부터 검출된 각 마커의 네 모서리 점들을 이용하여, 각 마커에 대한 변환을 계산한다. 마커는 서로 다른 로컬 좌표계를 가지고 있고, 마커에 대한 변환은 해당 마커의 좌표계에 의해 정의된다. 다중 마커의 로컬 좌표계로부터 최적의 카메라 움직임을 추정하기 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 정합을 위한 방법으로 레퍼런스 마커를 사용한다. 레퍼런스 마커는 정합 과정에서 자동적으로 선택된다. 레퍼런스 마커를 기준으로 각 마커의 변환에 대해 신뢰성(confidence rate)을 기반으로 가중치를 적용함으로써 최적의 카메라 움직임을 추정할 수 있다. 또한 추정된 카메라의 움직임의 최적화를 위하여 히스토리 버퍼를 사용하여 떨림 현상을 제거하는 방법을 제안한다. 추정된 카메라의 위치에 대한 평균 필터 및 중간 필터의 개념과 유사한 보정 방법을 통해 떨림 현상을 제거한다. 실험을 통해 다른 방법들과 비교한 우리가 제안한 방법의 정확성을 확인할 수 있다.
컴퓨터와 인간과의 상호작용에서 다양한 형태의 인터페이스에 대한 요구가 날로 커지고 있다. 그 가운데 실생활에서도 사물을 지칭하거나 의사소통의 수단으로 사용되는 손과 관련한 인터페이스에 대한 연구가 주목 받고 있다. 기존의 대부분의 연구들은 손을 입력 받으면 영상을 기반으로 손의 중심점을 찾아 그것의 위치를 인식하였는데 이는 물체에 의해 손이 가려진 것과 같이 잘못된 영상을 입력 받았을 때 원하는 결과를 얻지 못하는 상황을 야기할 수 있다. 본 논문은 이러한 점을 보완하기 위하여 손의 중심점을 찾을 때 방해 받는 물체에 덜 민감하게 반응하도록 칼만 필터를 적용하여 문제점을 개선할 수 있도록 하였다. 또한 결과의 정확도를 높일 수 있도록 손가락 끝점을 추출하여 칼만 필터의 매개변수에 반영시켜주었다. 그 결과 예기치 못한 상황이 발생했을 때에도 이것에 덜 민감하게 반응하면서 손의 위치를 비교적 정확하게 측정할 수 있었으며 시스템의 과정이 간단하여 실시간으로 응용하기에 적합한 것을 알 수 있었다.
To ensure the safety of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) or autonomous vehicles, it is important to recognize the vehicle position, and specifically, the increased accuracy of the lateral position of the vehicle is required. In recent years, the quality of GPS signals has improved a lot and the price has decreased significantly, but extreme urban environments such as tunnels still pose a critical challenge. In this study, we proposed stable and precise lane recognition and tracking methods to solve these two issues via fusion of AVM images and vehicle sensor data using an extended Kalman filter. In addition, the vehicle's lateral position recognition and the abnormal state of RTK GPS were determined using this approach. The proposed method was validated via actual vehicle experiments in urban areas reporting multipath and signal disconnections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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