• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.27 no.1
• /
• pp.9-17
• /
• 2021

In this paper, we present a simple and fast supervised learning framework based on model predictive control so as to learn motion controllers for a physic-based character to track given example motions. The proposed framework is composed of two components: training data generation and offline learning. Given an example motion, the former component stochastically controls the character motion with an optimal controller while repeatedly updating the controller for tracking the example motion through model predictive control over a time window from the current state of the character to a near future state. The repeated update of the optimal controller and the stochastic control make it possible to effectively explore various states that the character may have while mimicking the example motion and collect useful training data for supervised learning. Once all the training data is generated, the latter component normalizes the data to remove the disparity for magnitude and units inherent in the data and trains an artificial neural network with a simple architecture for a controller. The experimental results for walking and running motions demonstrate how effectively and fast the proposed framework produces physics-based motion controllers.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.51-63
• /
• 2008

Previous studies for routing In USN (Ubiquitous Sensor Networks) appear to be unreliable due to the dependence on non-spatial data and the lack of map overlay analysis. Multiple spatial parameters and radio propagation modeling techniques were integrated to derive RSSI (Received Signal Strength Indicator) value between route nodes and produce a highly reliable path map. It was possible to identify area-wide patterns of USN route subject to many different Influences (e.g. the specific effects of radio blocking factors such as the visible area, road area, cell duplicated area, and building density), which cannot be acquired by traditional non-spatial modeling. The quantitative evidence concerning the USN route for individual cell as well as entire study area would be utilized as major tools to visualize paths in real-time and to select alternative path when failure or audition of route node occurs.

• The Journal of the Petrological Society of Korea
• /
• v.27 no.1
• /
• pp.49-66
• /
• 2018

Volcano hazard mapping became a focus of scientific inquiry in the 1960s. Dwight Crandell and Don Mullineaux pioneered the geologic history approach with the concept of the past is the key to the future, to hazard mapping. The 1978 publication of the Mount St. Helens hazards assessment and forecast of an eruption in the near future, followed by the large eruption in 1980 demonstrated the utility of volcano hazards assessments and triggered huge growth in this area of volcano science. Numerical models of hazardous processes began to be developed and used for identifying hazardous areas in 1980s and have proliferated since the late 1990s. Model outputs are most useful and accurate when they are constrained by geological knowledge of the volcano. Volcanic Hazard maps can be broadly categorized into those that portray long-term unconditional volcanic hazards-maps showing all areas with some degree of hazard and those that are developed during an unrest or eruption crisis and take into account current monitoring, observation, and forecast information.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.190-190
• /
• 2019

호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.350-350
• /
• 2016

댐 및 저수지 시설물의 붕괴에 대비하기 위한 댐 붕괴 비상대처계획 수립은 대규모 인명 또는 재산의 피해를 예방하기 위한 중요한 비구조적 대책중의 하나이다. 특히 대규모 댐붕괴로 인한 재난 발생시 국민의 생명과 재산 피해를 최소화하기 위해 댐 시설물의 관리주체 및 유관기관은 발생가능한 비상상황을 미리 예측하고, 대응조치를 신속하고 효율적으로 집행해야 한다. 댐 붕괴 비상대처계획 수립을 위해 가장 중요한 사항은 댐 붕괴 위험도를 파악하고, 발생가능한 여러 시나리오에 따른 댐 하류부의 피해정도를 예측하는 일이다. 댐 붕괴 비상대처계획 시 작성되는 홍수범람 지도는 댐 붕괴사고가 발생했을 때 주민대피계획 및 위험지역 교통통제, 응급의료활동 및 생필품 공급 등, 비상대처계획 수립을 위한 가장 기본적인 자료가 된다. 현재 우리나라는 댐 붕괴 비상대처계획 수립을 위해 1차원 또는 2차원 수리해석 모형을 이용하여 홍수범람지도를 작성하고 있다. 전체적인 비상대처 계획도 작성을 위해 댐 붕괴로 인한 홍수파 해석이 가능한 1차원 수리해석 모형을 주로 이용하지만, 홍수파가 전파되는 하류부의 지형학적 특성상 2차원 해석이 필요한 지역에 대해 2차원 수리해석 모형을 이용하여 추가의 검토가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 비상대처계획시 동시에 활용되는 1차원 수리해석 모형과 2차원 수리해석 모형의 특성을 각각 분석하고, 시범지역의 가상 댐 붕괴사상에 대해 적용함으로써, 각 모형의 장단점과 적용성에 대한 비교 검토 연구를 수행하였다. 낙동강유역내 위치한 다목적댐에 대해 1차원 및 2차원 붕괴모의를 실시하였으며, 여러 시나리오에 대해 1차원 모형과 2차원 모형 각각에 대해 동일하게 적용함으로써 두 모형의 모의 결과에 대한 비교 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 비상 대처계획 수립을 위한 홍수범람지도 작성 시 1차원 모형과 2차원 모형의 장점을 각각 반영할 수 있도록 홍수범람지도를 효율적이고 정확하게 작성하기 위한 제언을 제시하고자 하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.7-14
• /
• 2022

Unlike general maps, the underground geospatial Information is a system made to view underground information in a 3D shape. This system is managed by a tile maps to lighten the data. But there are various underground structures in the basement, and the structures are made of 3D data, so the data size is large. Therefore, when a client mobile program requests a tile map, the service server fetches the requested tile map from the DB server and transmits ti to the client, but there is a transmission delay time problem. In this paper, we design the tile cache method to improve the request response speed for the tile map data provided to the client in the mobile underground geospatial information system. We propose a method in which a service server predicts and prefetchs the next tile map while the client is viewing tile map, and stores the prefetching data in the memory of client mobile terminal. Then, the transmission delay time problem can be solved.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.73-74
• /
• 2015

3 차원 컨텐츠 제작은 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 변위 지도로 표현 가능한 깊이 정보는 3 차원 컨텐츠를 생성하는데 필수적이다. 본 논문에서는 깊이 카메라 및 스테레오 카메라를 이용하여 정확한 변위 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 영상 사이의 변위를 예측하기 위해서 깊이 카메라 정보를 3 차원 워핑 방식에 의해서 좌우 카메라 위치로 투영한다. 투영된 깊이 정보는 스테레오 영상의 크기에 맞춰서 업샘플링된다. 최종적으로 업샘플링된 깊이 카메라 정보와 스테레오 정보가 결합되어 정확한 변위 지도를 생성한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 단일 센서를 이용한 방식에 비해서 좀더 정확한 결과를 생성함을 보여준다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.13 no.1E
• /
• pp.20-24
• /
• 1994

A new speech recognition model, DLSMM(Dynamically Localized Self-organizing Map Model) and its effective training algorithm are proposed in this paper. In DLSMM, temporal and spatial distortions of speech are efficiently normalized by dynamic programming technique and localized self-organizing maps, respectively. Experiments on Korean digits recognition have been carried out. DLSMM has smaller Experiments on Korean digits recognition have been carried out. DLSMM has smaller connections than predictive neural network models, but it has scored a little high recognition rate.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.31-32
• /
• 2012

본 논문에서는 수렴형 양안식 카메라 배열에서 효율적으로 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 양안식 영상에서의 깊이 지도 추출 방법은 영상 정렬화 과정이 필수적이었다. 이는 평행형 배열에서는 효과가 있지만, 수렴형 배열에서는 영상을 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법은 영상 정렬화 과정을 생략하고, 에피폴라 조건에 따라서 직접적으로 깊이 값을 추출한다. 깊이 예측을 위한 Markov Random Field 에너지는 계층적 구조를 사용하여 복잡도를 낮춘 상수 공간 신뢰 확산 방식에 의해서 최적화한다. 이어서 좀 더 정확한 깊이 지도를 구하기 위해서 후처리 기술을 최종적으로 적용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 적은 제약으로 깊이 지도를 좀 더 안정적으로 추출할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.157-158
• /
• 2020

항만용 자율주행 야드트럭운행 환경은 무신호교차로 주행, 낮은 GPS정확도, 악천후상황주행, 이송 컨테이너 위치변경등과 같이 일반 도로의 센서기반의 자율주행차량 운행과 다르게 매우 복잡하다. 이를 위해서는 항만내 특성을 반영한 실시간 위치, 속도 등에 대한 정확한 인식이 중요한 요소이다. 이를 위해서 센서융합과 V2X기반의 복합적인 항만용 실시간 로컬 동적지도 (Local Dynamic Map) 생성 및 V2X기반의 협력측위를 통하여서 기존의 독립적인 자율주행차량의 위치 인식보다 더 개선된 고정밀 위치 인식 정보추출이 필요하다. 본 연구에서는 복합적인 항만용 동적지도 생성관리시스템의 설계 방안 및 협력측위 기술 적용 방안을 제시하고 이를 활용한 항만 구역내 자율주행차량 및 모든 화물 이송장비들의 실시간 위치 인식뿐만 아니라 이동체의 사전 충돌예측 및 비상정지 안전 제어 가능한 V2X 기반의 인텔리젼스 한 3차원 관제시스템 설계 방안을 제시하고자 한다.