본 논문에서는 이중시점 스테레오 이미지와 그에 상응하는 깊이맵을 생성하기 위해 서로 다른 초점거리를 가지고 있는 두 카메라를 결합한 이중시점 스테레오 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템을 이용해 깊이맵을 생성하기 위해서는 먼저 서로 다른 초점을 가진 두 카메라에 대한 카메라 정보를 추출하기 위한 카메라 보정(Camera Calibration)을 수행한다. 카메라 파라미터를 이용해 깊이맵 생성을 위한 공통 이미지 평면을 생성하고 스테레오 이미지 정렬화(Image Rectification)를 수행한다. 마지막으로 정렬화된 스테레오 이미지를 이용하여 깊이맵을 생성하였다. 본 논문에서는 깊이맵을 생성하기 위해서 SGM(Semi-global Matching) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템은 서로 다른 초점 카메라들이 수행해야 하는 기능을 수행함과 동시에 두 카메라를 이용한 스테레오 정합(Stereo Matching)을 통해서 현재 주행 중인 환경에서의 차량, 보행자, 장애물과의 거리 정보까지 생성할 수 있어서 보다 안전한 자율주행 차량 설계를 가능하게 하였다.
Mind mapping is an efficient thinking skill which utilizes the whole left-right brain. The several studies which examine the effects of the mind map activities on the school education attain the desirable enhancement of the students' schoolwork achievement & learning attitude. We now propose the utilization of the mind map activities at the safety education in order to decrease the students' accidents in school and to enhance the awareness of safety.
건축물 화재로 인하여 매년 수많은 인명과 재산 그리고 환경적 피해가 발생되고 있으며, 이의 최소화를 위하여 각 국가별로 분야별 화재안전 전략을 개발하고 있다. 건축물 화재안전의 글로벌적 전략 개발은 국제표준화기구(ISO)를 중심으로 이루어지고 있으며, 본 논문에서는 국제표준화기구에서 이루어지고 있는 화재안전 전략의 현황과 기술개발 동향 및 국내의 대응방안 분석 등을 통하여 국내의 건축물 내화성능평가 표준화 로드맵을 제시하고자 한다.
역변위 매핑은 기하정보를 증가시키지 않고, 모델에 상세함을 더하는데 사용된다. 우리는 부드럽고 정확한 굴곡을 표현할 수 있는 GPU 기반의 실시간 역변위 매핑 기법을 제안한다. 이를 위하여, 렌더될 각 픽셀에서 광선을 만들고 이를 전진시켜 나가며 변위 맵과의 교차점을 찾는다. 광선 추적을 안전하고 효율적으로 수행하기 위하여, 변위 맵을 쿼드트리 형태의 이미지 피라미드로 만들고, 이 트리를 하향식으로 탐색하며 전진해 나간다. 나아가, 변위 맵이 화면에서 확대되었을 때 선형 보간을, 그리고 화면에서 멀어져 작게 보일때는 때는 밉맵 필터링을 통해 화질을 향상시키고 렌더링을 가속화한다. 실험을 통해, 기존의 GPU 기반의 기법들과는 달리 날카로운 변위 맵에 대해 예각에서도 깨끗한 이미지를 생성하는 것을 확인하였다. 초당 수 백 프레임의 빠른 속도로 렌더링할 수 있었으며, 변위 맵의 해상도가 커져도 렌더링 속도의 저하가 적었다. 우리의 기법은 구현이 간단하고 수행속도가 빠르기 때문에 현존하는 게임이나 가상 현실 시스템 등에 쉽게 적용할 수 있다.
본고에서는 유럽의 PPDR-TC(Public Protection Disaster Relief- Transformation Center)에서 연구한 연구결과를 토대로 광대역 재난통신망 구축을 위한 다양한 고려사항들과 적용 기술들의 특징을 살펴보고, 도출된 여러 가지 진화 경로에 대한 장단점을 분석해본다. 이러한 분석 결과를 토대로 현재 국가재난안전통신망 구축을 추진 중인 우리나라의 입장에서 참조할 점이 무엇인지 제시하고자 한다.
본 논문에서는 단일 카메라로부터 주어진 영상을 실시간으로 장애물과 비장애물 영역으로 분류 한 후 VFH를 이용하여 안전한 경로를 선정하는 실시간 주행 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 배경 분류기, 점유 그리드맵 생성기와 VFH기반의 선정기로 구성된다. 배경 분류기는 입력된 $320{\times}240$ 영상의 색조와 명도 정보를 이용하여 실시간으로 배경파 장애물 영역을 분류한다. 점유 그리드맵 생성기는 이를 바탕으로 위험도에 따라 10개의 그레이 레벨을 가지는 $32{\times}24$의 점유 그리드맵을 생성한다. VFH를 이용하여 폴라 히스토그램을 작성한 후 밀도가 낮은 곳으로 주행 경로를 결정 한다. 제안된 기술의 효율성을 증명하기 위하여 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외 환경에서 평가하였으며 센서 기반의 그 결과는 기존의 센서기반의 주행시스템과 비교 되었다. 그 결과 제안된 시스템은 88%의 정확도를 보였으며, 기존의 시스템보다 실시간으로 빠르고 안전한 주행을 수행할 수 있음이 증명되었다.
본 연구에서는 최근 사회적 이슈로 등장하고, 빈번하게 대형 사고가 발생하는 개인정보 보안 사고에 대하여 사전에 탐지하여 예방할 수 있는 개인정보보호를 위한 리스크 모니터링 모델을 제시한다. 이를 위하여 개인정보 및 개인정보보호 업무를 정의하고, 개인정보 생명주기에 따른 리스크를 식별한다. 식별된 리스크는 전문가 설문을 통하여 우선관리대상 리스크를 선정하고, Fishbone Diagram을 활용하여 리스크 요인을 도출한다. 리스크 요인들은 지표로서 각 측정 단위와 임계치를 보유하며, 개인정보보호 업무와 리스크에 따라 지표의 값을 가지고 판단하는 경고맵을 개발한다.
국제해사기구(IMO)에서는 자율운항선박 상용화를 위해 국제협약 개발에 대해 논의 중이며, 이러한 협약을 개발하기 위해 작업 계획을 수립하고, 협약 개발 시에 고려해야 할 사항과 주요 원칙에 대해 논의하고 있다. 협약 개발에 따라 향후 각국에 적용될 표준·규정들이 달라질 것이므로 현 단계에서 관련 논의 경과 및 현황을 주목하고, 그에 따른 대응방안을 선제적으로 수립하는 것이 중요하므로 본 연구에서는 현재 자율운항선박에 대해 논의되고 있는 협약 개발 진행 경과, 주요 논의 사항에 대해 검토하고, 향후 대응방안을 분석하여 제시하였다.
본 논문에서는 도시 시설물 지능형 유지관리를 위한 내부 철근 두께의 예측을 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 철근 두께에 대한 정보의 경우 규격 미달 철근의 사용에 대한 구조물 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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