미아찾기, 응급구조요청 등의 고정밀 위치정보를 요구하는 다양한 위치기반서비스 응용 분야가 증가하고 있다. 그러나 대부분 시스템에서 사용할 수 있는 GPS의 정밀도는 아직까지 낮은 상태이다. 본 논문에서는 위치기반서비스에 적용될 수 있고 무선 환경에서도 안정적인 서비스가 제공될 수 있으며 다양한 단말기에서 활용할 수 있는 객체지향 설계 기법을 이용한 웹서비스 기반의 저가형 위성항법보정시스템(DGPS)을 설계 및 제안한다. 제안하는 시스템은 시스템의 확장성과 재활용성을 극대화하기 위해 UML을 기반으로 객체지향 설계 모델링을 이용하여 시스템을 설계한다. 또한 저가형의 기준국과 위치 보정 측위 프레임워크 및 서버를 구축하여 이동국의 위치에 따른 GPS의 정밀도를 높이고자 한다. 이동국의 위치 정밀도는 이동환경을 고려하여 안정적이고 다양한 서비스 제공이 가능한 형태인 웹 서비스 기반의 통신 인터페이스를 구현한다. 마지막으로 성능평가 결과, 제안된 시스템을 통해 1~2m이내까지 위치측위 정밀도가 확보할 수 있으며, 88.5% 확률로 2m이하의 위치측위 정밀도를 확보 할 수 있다.
제철소에서 생산된 Slab에는 서로를 구분하기 위해 관리번호가 기재되어 있다. 호스트 컴퓨터에서 보내 온 Slab 관기번호와 제품에 마킹되어 있는 Slab 관리번호의 일치 여부를 확인하기 위하여 자동 인식 시스템이 설치되어 있다. 자동 인식 시스템은 실시간으로 Slab가 없을 때의 영상과 Slab가 있을 때의 영상을 촬영하고 이를 이용하여 Slab 관리 번호를 인식하는 방법으로 구성되어 있다. 제철소 배경 영상이 복잡하고 조명이 계속 바뀌기 때문에 Text Region을 찾는 방법은 Slab 관리 번호를 인식하는데 가장 큰 문제점이다. 본 논문에서는 복잡한 배경을 실시간으로 Training하여 Text Region을 찾기 위한 전처리 과정을 나타내었다. 복잡한 배경 영상을 이용하여 Slab가 위치한 Region을 찾을 수 있고 실시간으로 Training하기 때문에 조명의 영향을 줄일 수 있다.
움직임 추정은 비디오신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문은 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 움직임 벡터의 시간적, 공간적 유사성을 이용하였다. 벡터를 검색하기 이전에 움직임 벡터의 검색 범위를 크게 9개의 영역으로 나눈 후, 이전 프레임에서 동일한 위치, 현재 프레임의 현재 매크로블록의 상위, 상우와 좌측의 매크로블록에서의 움직임 벡터까지 총 4개의 움직임 벡터를 이용하여 9개의 영역 중 한 영역을 제 1 후보, 그를 둘러싼 영역을 제 2 후보라 정하고 극소점들(Local Minima)을 피하였다. 모의실험을 통한 결과 NDS(New Diamond Search) 알고리즘에 비하여 매크로블록 당 평균 탐색 포인트 수가 5.79 포인트 감소하고, MSE는 최대 104.23 감소한 것을 확인할 수 있었다.
로봇 프로그래밍 교육은 프로그래밍 교육의 문제점을 보완할 수 있는 대안으로 제시되었으나 아직 활성화되지는 못하고 있다. 로봇 프로그래밍 교육의 활성화를 위해서는 교수자 측면 뿐만 아니라 학습자 측면에서 그들에게 필요한 지원 도구가 개발되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 학습자 측면을 고려한 로봇 프로그래밍 지원 도구를 설계하였다. 로봇 프로그래밍 지원 도구는 웹 기반으로 구축되며, 기본 예제 제공 및 우수 예제 선발 기능, 명령어 검색 및 자동완성 기능, 오류 위치 찾기 기능과 도움말, 질문하고 답하기 기능들을 제공하도록 설계하였다. 앞으로 설계된 내용을 바탕으로 로봇 프로그래밍 지원 도구를 개발하고 적용하여 그 효과를 검증해 볼 필요가 있다.
벽면에서의 전단응력 분포와 유동장 내에서의 3차원 유동 요소를 추적하는 유동가시화 기법중 에서 몇 가지를 그 응용 예와 함께 살펴보았다. 3차원 유동의 주요 특징들과 한계유선(limiting streamlines)을 관찰하기 위해서는 oil and lampblack 기법이 충분하나 유속이 작거나 유동의 방향이 분명하지 않은 곳에서는 ink dot 기법을 적용하는 것이 좋다. Oil and lampblack 기법은 실험하고자 하는 유동의 조건에 따라 기름과 분말의 혼합비, 기름의 점도 등을 잘 선택하여야 한다. 안장점(Saddle point) 이나 재부착선(reattachment line)과 같이 성격상 중요한지점을 찾기 위해서는 털실 프로브(single tuft probe)가 유용하게 쓰이며, 이는 또 유동내에서 와동의 존재와 위치를 찾는데 쓰이기도 한다. 수치해석 결과 얻을 수 잇는 속도벡터와 같이 비교적 넓은 유동 장을 한눈에 관찰하기 위해서는 털실 격자망 (tuft grid)을 사용할 수 있으며 각 털실은 그 지 점세서의 유동의 방향과 그 안정성(steadiness)를 나타내준다. 이러한 유동가시화 방법들은 각 유동의 특성에 맞는 적절한 조건을 맞추기 위해서 많은 시행착오를 거쳐야 하며, 하나의 만족 스러운 결과를 얻기 위해서는 많은 기술과 시간과 연습을 요구하고 있어서 다른 정량적인 측정 기술과 더불어 커다란 노력과 관심을 기울여서 발전시켜야만 할 것이다.
본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 버전에 적용된 바 있는 화면 내 블록 복사 (Intra Block Copy; IntraBC) 기술에 대해 개선 알고리듬을 제안하고 있다. IntraBC 는 화면 내 부호화 진행 시, 예측 유닛 (prediction unit; PU)단위로 현재 부호화하고 있는 코딩 트리 유닛 (coding tree unit; CTU)의 왼쪽에 위치하는 CTU 를 탐색하는 기법이다. 이때, 왼쪽 CTU 에서 가장 비슷한 블록을 찾아 그 움직임 벡터 (motion vector)를 저장 및 전송하게 된다. 제안하는 알고리듬은 움직임 벡터를 찾기 전, 왼쪽의 복원된 CTU 에 대해 특정 필터를 적용하여 블록킹 열화 (blocking artifact)를 완화시키고, 더욱 정확하고 섬세한 움직임 벡터를 찾도록 하였고, 이는 자연영상보다 스크린 콘텐츠에 더욱 적합함을 확인할 수 있었다.
차세대 유비쿼터스 환경에서 중요한 기술적, 산업적 위치를 차지하는 RFID 네트워크에는 다수의 RFID 리더(Reader)와 수많은 RFID 태그(Tag)들이 통신을 하면서 존재하게 된다. 이러한 RFID 네트워크에서 리더와 태그간의 원활한 통신을 위해서는 주파수 충돌이 발생하지 않아야 한다. 주파수 충돌 현상은 리더와 다수의 태그들 간의 태그 충돌(Tag Collision)과 리더간 주파수 간섭으로 인한 리더간 충돌(Reader Collision)로 나뉘어 질 수 있다. 따라서 리더간 충돌 현상을 피하기 위해서는 근접한 리더들 간에 서로 다른 타임슬롯(Timeslot)을 사용하여 태그와 통신을 시도하여야 한다. 본 연구에서는 RFID 네트워크에서 다수의 리더간 충돌을 최소화하며 안전한 태그 인식을 할 수 있도록 타임 슬롯 할당 문제를 CSP(Constraint Satisfaction Problem)로 접근한다. 그리고 CSP를 풀기 위해 리더간 충돌 문제가 가지고 있는 제약조건을 찾아내고 해를 찾기 위한 목적함수를 모델링 한다.
물류정보 시스템은 차량경로의 효과적인 해를 찾기 위한 시스템이다. 효율성을 고려한 시스템은 최대 속력, 최단 거리를 고려하였지만 현실에서 교통상황에 따라 오차가 발생할 수 있다. 따라서 물류시스템에 실시간 교통상황 반영하여 그 방법을 모색하고자 한다. 본 논문은 물류운송 정보의 실시간 모니터링을 위해 GPS와 GIS시스템을 이용하여 해당차량이 위치한 교통상황을 반영한 시스템을 제안함으로서 도로 위에서 지체되는 시간을 최대한 줄여 시간과 비용을 절감하는 효과적인 해를 제시하고자 하였다. 본 연구는 각종 물류 운송 분야에 적용가능하다는 측면에서 큰 효과가 기대된다.
본 연구는 연성체와 강체로 구성된 다물체 시스템을 분석한 것이다. 이송용 로봇은 주로 빠른 속도와 넓은 범위의 이동거리의 장점으로 무거운 부품으로 구성된 자동화산업에 사용된다. 주로 3축으로 구성되어 사용되는 이송용 로봇은 커다란 부하를 담당하기 위해 최근에 강도와 강성을 고려하여 개발되어진다. 따라서, 이러한 목적으로 과도모드가 적용된 동적해석을 수행하여 어느 시간과 위치에서 항복되는지 찾기 위해 수행되었다. 이러한 연구의 결과로 로봇의 응력과 변형량을 분석할 수 있었다.
Saliency는 인간의 시각에서 관심 영역이나 객체를 찾기 위한 기법으로 최근 영상 리타겟팅, 영상분할 등에 다양하게 활용되고 있다. 기존 제안된 방법들을 전체영상을 대상으로 saliency map을 구하게 되어, 복잡한 객체들의 구성, 큰 전경객체들의 존재 등의 경우에는 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 배경이 존재하는 영상들을 대상으로 기존 방식중의 하나인 histogram based contrast(HBC)을 개선하는 방법을 제안한다. 배경영역의 빈도확률을 HBC에 적용하여 배경에 존재하는 픽셀값의 saliency을 감소하면, 상대적으로 전경에 존재하는 픽셀들의 saliency는 증가하게 된다. 실험에서는 제안한 기법으로 배경의 saliency는 감소하고, 전경객체는 증가하는 것을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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