Hapke의 양방향 분포 함수를 균일하게 입힌 실 크기 3차원 달표면 BRDF 모델을 이용한 달의 조도 수치모사 와 Big Bear Solar Observatory(BBSO)의 달빛 조도 관측 결과를 비교하였다. 1999년 9월 5일 UT9:30에서 UT12:30까지 지구상의 $34^{\circ}$ 15'30.04"N $116^{\circ}$ 55'16.49"W 위치에서 계산된 달의 조도가 관측된 조도와 1% 이내의 차이를 보이는 것을 확인하였다. 이후 검증된 달의 BRDF 모델과 램버시안 산란 지구 모델을 이용해 시간별 전 지구 알베도 추이를 광선 추적 수치 모사한 결과와 실제 BBSO에서의 측정결과 간 1% 이내의 차이를 보이는 것을 확인하여, .BRDF 모델과 광선추적 수치모사 기법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 광 디스크의 기록 밀도 증가에 따른 신호품질의 열화나 노이즈가 심한 환경에서 DPLL(Digital Phase Locked Loop)의 성능을 개선하기 위한 FD(Frequency Detector)와 PD(Phase Detector) 알고리즘을 제안한다. 제안된 PD 알고리즘은 노이즈에 의해 왜곡되어 RLL 조건을 위배하는 입력신호, 즉 RLL 조건에 의해 결정되는 최소 런 길이보다 주기가 작은 신호에 의해 발생하는 위상오차를 위상오차 보정 시 사용하지 않도록 설계하여 잘못된 정보에 의한 위상오차 보정이 일어나지 않도록 하였다 제안된 FD 알고리즘은 주파수를 추적하기 위해 삽입되는 신호인 Sync 신호의 symmetry 특성을 이용하여 샘플패턴을 검출하도록 하여 기존의 주파수 오차 보정 알고리즘보다 향상된 주파수 추적 성능을 가지도록 하였다.
드론의 대중화에 따른 사고위험의 증가로 안전한 조종 방법에 대한 연구의 필요성이 대두되었다. 따라서 조종자의 조종능력에 구애받지 않는 자율비행제어기술이 필요하게 되었고, 이를 보다 안정적으로 구현하기 위하여 자율주행 소프트웨어 플랫폼으로 주목받고 있는 Robot Operating System(ROS)를 사용하였다. ROS를 기반으로 Laser Range Finder(LRF)와 Particle Filter를 사용하여 자율적으로 객체추적이 가능하며 지능적으로 장애물을 회피하여 비행 할 수 있는 안정적인 자율비행제어시스템을 구현하고자 한다.
유비쿼터스 사회 실현의 핵심 기술인 RFID/USN 기술은 우리 정부의 USN구축 기본계획과u-IT839기술개발 정책에 따라 국산화, 기술 고도화 및 핵심 원천기술 개발을 전략적으로 추진하여 그 성과가 나타나고 있다. RFID/USN 기술은 가장 기본적인 사물의 식별 단계로부터, 이력 추적, 상태정보의 모니터링, 실시간 감시 및 제어, 자율형 서비스로 진화함에 따라 전통적인 RFID 및 무선센서네트워크에서 출발하여 궁극적으로 다양한 응용서비스를 지원하는 USN기술로 발전될 것이다. 향후 RFID 기술 분야는 상태정보처리 및 위치 추적 등 복합 기능과 성능 고도화로 발전되고 Item단위까지 적용하기 위한 새로운 리더, 초저가의 Printed 태그 및 불법 복제 방지 등의 새로운 기술이 개발될 전망이다. 센서네트워크 분야에서는 기존의 IEEE802.15.4와 ZigBee를 뛰어넘어 저전력, 고신뢰성, 확장성, 이동성 등을 지원하기 위해 효율적인 무선전송, 초경량의 노드, 네트워킹, Cross-layer최적화, 데이터 융합 등의 핵심기술 이 요구되고 USN 미들웨어 기술은 다양한 USN응용 서비스를 위해 공통 S/W 플랫폼을 제공하고 다양한 센서네트워크로부터 수집한 정보를 가공하여 서비스간 연계 통합하는 플랫폼으로 발전될 전망이다.
Active contour로 알려져 있는 snake는 반복적인 계산으로 이미지상에서 찾고자 하는 물체의 외곽선에 수렴하는 contour로 이미지 상의 물체의 외곽선으로부터 발생하는 외부 에너지(external energy)와 contour 자체로부터 기인하는 내부 에너지(internal energy)를 최소화하는 방향으로 움직인다. 그러나 물체의 윤곽선으로부터 발생하는 외부 에너지는 찾고자 하는 물체뿐만 아니라 주위의 다른 물체로부터도 발생하므로 만일 추적하고자 하는 물체의 주변에 다른 물체들이 존재한다면 snake은 올바르게 동작하지 않게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 물체의 색상정보를 이용하는 방식을 제안하였다. 물체의 색상 정보는 물체의 고유한 특성 중의 하나로 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 원래의 이미지를 찾고자 하는 물체의 색상과 얼마나 유사한가를 나타내는 확률 이미지로 변환하였다. 이렇게 변환된 확률 이미지 상에서 snake 알고리즘을 적용함으로써 배경의 다른 물체로부터 발생하는 외부 에너지를 효과적으로 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서는 물체가 이동함에 따라 변화하는 색상 정보를 지속적으로 갱신함으로써 물체의 추적이 효과적으로 이루어지도록 하였다.
움직이는 물체를 분류하는 것은 영상 감시 시스템에서 가장 중요한 분야 중의 하나이다. 사람과 자동차는 영상 감사 시스템에서 인식해야 하는 가장 중요한 물체의 종류이기 때문에 본 연구에서는 인식하는 물체의 종류를 이것들로 제한한다. 사용되는 특성으로는 물체의 움직임에서 추출되는 특성과 형태에서 추출되는 특성이 있다. 이 두 가지 특성들은 정지된 하나의 카메라로부터 입력된 영상에 나타나는 물체를 분류하기 위하여 사용된다. 움직임으로부터 추출되는 특성은 연결 성분 분석을 이용한 물체 추적과 밀접한 관련이 있다. 그리고 형태 기반 특성에 관한 학습은 종횡비(aspect ratio)와 4개의 윤곽선을 가지고 수행된다. 움직임 기반 특성과 종횡비는 물체를 사람과 자동차로 구분하는데 이용되고 각각의 종류를 더욱 세분화하기 위하여 4개의 윤곽선이 사용된다.
하천에서 유사이동은 하천환경과 하천형상을 결정하는 주요 요소이므로 이를 해석하는 것은 매우 중요하다. 그러나 유사이동은 일반적으로 이상흐름 (two-phase flow)이며 난류를 동반하기에 이를 해석하기에는 쉽지 않다. 이상흐름을 해석하는 방법으로는 유사를 연속상인 유사구름(sediment cloud)으로 표현하여 해석하는 Euler-Euler 모형이 있으며 입자를 직접 추적하여 해석하는 Euler-Lagrange 모형이 있다. 본 연구에서는 유사이동 해석을 위하여 Euler-Lagrange 모형을 사용하였으며 흐름의 진동성분을 고려하기 위하여 EIM (Eddy Interaction Model)을 사용하였다. 유체의 유속은 Dou (1987)가 제시한 경험식을 사용하였고 난류운동에너지와 소산률은 Nezu and Nakagawa (1993)가 제시한 식을 사용하였다. EIM에서 입자에 발생하는 와의 영향시간(eddy interaction time)을 계산하기 위해 Gosman and Ioannides (1983)가 제시한 eddy lifetime과 eddy crossing time을 사용하였다. 유사입자는 입자의 운동량방정식을 풀어 그 거동을 추적하였으며 일정 시간 후 입자의 수를 이용하여 농도를 계산하였다. 유체에 발생하는 유속의 진동성분에 의해 입자가 부상하고 중력에 의해 흐름에 따른 일정한 농도분포 형태를 가지는 것을 확인하였다. 유사의 입자크기와 흐름에 따른 농도분포를 계산하였으며, 이를 측정치와 비교하여 EIM의 적용성을 확인하였다.
디바이스 드라이버의 결함은 시스템 실패의 주요 원인이다. 임베디드 디바이스 드라이버는 세심히 검증되어야 하지만, 디바이스 드라이버는 디바이스 동작에 큰 연관이 있기 때문에 단독으로 검증하기 어렵다. 비동기적인 디바이스의 DMA 동작들은 보통 복잡한 구조를 가질 수 있으며 비결정적인 조건상에서 발생하는 문제가 있을 경우 재현하기가 매우 어렵다. 이러한 관점에서, 실제와 동일한 인터페이스를 가지고 있는 가상 디바이스를 사용하게 되면, 코드의 변경 없이 디바이스 내부 상태 변화를 관찰 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 디바이스를 활용하여 DMA 동작과 CPU 의 메모리 접근간의 충돌을 감시할 수 있는 방법을 제시한다. 가상 임베디드 시스템을 QEMU full system emulator 상에서 동작시키고, CPU 와 가상디바이스의 시스템 버스에 대한 메모리 접근을 추적하는 기능을 개발하였다.
코로나-19 팬데믹으로 인류는 많은 어려움에 처하게 되었다. 그러나 바이러스 감염 예방을 위해 대량 시료에 대한 정확하고 신속한 분석이 필요함에 따라 실험실 자동화 기술의 상용화가 크게 앞당겨졌다. 스마트 랩이란 실험실 자동화를 위한 H/W인 실험실 자동화 시스템(LAS)와 실험 절차 및 데이터를 통합 관리하는 S/W인 실험실 데이터 관리 시스템 (LIMS)의 결합으로 이뤄진 통합 연구 시스템이라고 할 수 있다. 스마트 랩을 통해 사용자는 24시간 연속적인 장비 가동을 통한 분석 물량 확대는 물론 전처리와 같은 반복 작업 감소, 정확도 향상 등의 자동화로 인한 장점과 함께 시험 방법의 동일성 유지, 시료별 이력 추적, 조작 방지 등의 소프트웨어적인 장점을 동시에 얻을 수 있다. 스마트 랩은 지금도 발전하고 있으며 일부 대기업과 연구소에서 도입을 추진하고 있는 태동기라고 할 수 있다. 최근 우리나라가 선도하고 있는 페로브스카이트 태양전지와 같이 수분에 취약한 유무가 복합 재료의 in-line 시험이나 조성의 미세한 조정에 따라 변화하는 물성 변화를 추적 조사하는데 필요한 많은 측정과 데이터 처리 등 태양전지 분야에서도 앞으로 그 활약이 기대된다.
최근 차량 플랫폼의 발달로 인하여 차량 내 ECU 간의 정보교환이 증가하였다. 기존의 센트럴 게이트웨이 아키텍처 네트워크에서는 늘어난 정보교환으로 인한 과부하가 발생하였다. 따라서 ECU 들끼리 Domain 을 형성하도록 하여 DCU 를 활용한 Domain 기반 차량용 통신 아키텍처가 해법으로 제시되었다. 본 연구에서는 DCU 와 ECU 간의 네트워크 플랫폼을 소형 전동차를 이용하여 제작한다. 이 네트워크를 검증하기 위하여 목표물 추적 알고리즘을 통해 네트워크가 정상 작동하는지 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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