• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.25-30
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• 2019

지자기 벡터는 센서가 바라보고 있는 방향에 따라 그 값이 달라지는 특성이 있다. 본 논문에서는 그런 문제를 최소화하여 지자기 기반 실내 위치 추정에 사용될 수 있도록 지자기 벡터 보정법을 제안한다. 지자기 기반 실내 위치 추정에서 사용되는 핑거프린팅 기법은 자기장 지도와 현재 위치에서의 자기장 값을 매칭하여 위치를 추정해낸다. 이때, 자기장 센서는 사용자의 이동 방향에 따라 읽어 들이는 자기장 벡터 값이 달라지기 때문에 위치 추정 정확도가 낮아진다. 이를 해결하기 위해 많은 연구들은 자기장 벡터 크기를 사용하지만, 이는 지문의 고유성을 감소시킨다. 따라서 본 논문에서는 지문의 고유성을 유지할 수 있는 자기장 벡터를 그대로 사용하되, 벡터 크기처럼 사용자의 이동방향에 영향을 받지 않도록 벡터 값을 보정하는 방법을 제안한다. 임의의 방향으로 걸어본 결과, 본 연구에서 제안된 보정법을 사용하면 자기장 지도와의 매칭 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.

• 한국동물번식학회:학술대회논문집
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• 한국동물번식학회 2003년도 학술발표대회 발표논문초록집
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• pp.40-40
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• 2003

형질전환체 제작 시 발현벡터가 삽입되는 위치에 따라 발현 또는 억제되는 현상인 ‘position effect(위치효과)’를 극복하기 위해 Matrix Attachment Region(MAR)을 포함하는 발현벡터를 제작하였다 MAR는 핵 기질(nuclear matrix) 부착 부위로 발현조절에 관여하는 전사인자 등이 존재하는 핵 기질 부착부위로, 삽입된 발현벡터가 전사활성을 할 수 있는 게놈 환경을 제공해 주어 형질전환 유전자 발현을 향상시켜 준다고 보고되고 있다. 본 연구에서는 사람에서 이미 분리되어 염기서열이 밝혀진 MAR를 PCR로 증폭하였다. 증폭된 1,270 bp의 human alpha-1-antitrypsin MAR와 1,080 bp human corticosteroid binding globulin promoter MAR를 T vector에 클로닝하여 염기서열을 확인했으며 발현벡터 클로닝에 사용하였다. 유용 유전자와 세포 형질전환에 사용할 선별 유전자로 neo를 포함하며, 그 외 벡터골격은 pGL3 control vector를 사용하여 기본 발현벡터를 제작하였다. 이 벡터에 MAR를 5', 3' 양쪽 또는 한쪽만 포함하도록 클로닝하였다. 이는 MAR의 위치에 따른 게놈내 삽입 및 발현효과를 확인하여 형질전환동물 생산용 발현벡터로 활용하고자 한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 추계학술대회 논문집
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• pp.105-106
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• 2016

영구자석형 동기전동기 (Permanent Magnet Synchronous Motor)의 벡터제어와 같이 자극의 위치를 기준으로 제어를 하는 경우 회전자의 위치 정보는 매우 중요하다. 그래서 위치정보를 얻기 위한 센서로 엔코더, 레졸버, 레치형 홀센서를 사용하는데 보통 가격이 싼 BLDC 모터의 경우는 레치형 홀센서를 많이 사용한다. BLDC 모터의 레치형 홀센서 대신 리니어 홀센서를 장착하여 절대위치를 추출하여 벡터제어를 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.369-372
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• 2022

본 논문에서는 장애물 객체의 회전 벡터를 이용하여 VR 환경에서의 효율적으로 음향 처리 및 합성하는 방법을 제안한다. 현실에서 소리와 장애물이 있을 때, 소리는 장애물의 형태에 따라 퍼지면서 전파되는 형태를 보여준다. 이 같은 특징을 가상현실 환경에 유사하게 음향 처리하고자 하며 이를 위해 장애물 객체의 위치와 소리의 근원지 위치를 입력으로 소리의 전파 형태를 근사한다. 이때 모서리 부근에서 표현되는 소리의 회전을 계산하기 위해 장애물의 회전벡터(Curl vector)를 기반으로 소리의 회전을 추출하였으며, 장애물 형태를 컨볼루션(Convolution)하여 소리가 바깥 방향으로 전파되는 형태를 모델링한다. 또한, 장애물과 소리 벡터 사이의 거리, 소리 근원지와 소리 벡터 사이의 거리를 계산하여 소리의 크기를 감쇠 시켜 주며, 최종적으로 장애물 주변으로 퍼지는 벡터 모양인 외부벡터를 합성하여 장애물로부터 외부로 퍼지는 벡터의 방향을 설정한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 장애물과의 거리와 형태를 고려하여 퍼지는 사운드 벡터 형태를 보여주며, 소리 위치에 따라 소리 감소 패턴이 변경되고, 장애물 모양에 따라 흐름이 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 소리가 장애물의 모양에 따라 나타나는 소리의 변화 및 패턴을 거의 유사하게 표현할 수 있다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.106-107
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• 2013

고속 자기부상열차의 추진전동기로 사용되는 선형동기전동기의 구동 알고리즘으로는 추력의 제어를 위해 벡터제어를 사용한다. 벡터제어를 위해서는 위치 정보가 필요하기 때문에 바코드 등의 센서를 이용한다. 바코드에 의한 위치정보시스템은 정보가 이산형이고 통신을 이용하기 때문에 실제 위치 정보를 취득하는데 지연이 발생하여 벡터제어에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 바코드 정보취득시스템의 ldus에 의한 영향을 분석하고 이에 대한 보상알고리즘을 제안하였다. 시물레이션을 통해 문제점을 분석하고 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 추계학술대회 논문집
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• pp.103-104
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• 2016

차량용 영구자석형 동기전동기는 벡터제어를 사용한다. 이때 사용 되는 벡터제어는 3상의 전류를 2상으로 변경 후 정지좌표계의 값을 동기좌표계로 변환 시켜줌으로써 순시제어를 실시한다. 이때 벡터제어 정지/동기 좌표계의 변환 시 위치 정보 ${\theta}$는 정지/동기 좌표계 변환의 기준으로 매우 중요한 정보이다. 따라서 정확한 제어를 위한 위치정보를 얻기 위해 이용되는 센서로 엔코더, 레졸버, 레치형 홀센서 등이 사용된다. 일반적으로 낮은 가격의 BLDC 모터의 경우 레치형 홀센서가 많이 이용된다. 그러나 레치형 홀센서의 경우 위치 정확도가 $60^{\circ}^C$로 한정되어 정확한 전기각을 추출하는데 문제가 있다. 본 논문에서는 BLDC 모터의 레치형 홀센서를 대신하여 리니어 홀센서를 이용함으로써 신호의 불균형 및 옵셋 등 문제를 보안, 이전의 시스템보다 더욱 정확한 전기각을 추출하여 벡터제어를 실시한다. 검증방법으로는 700[W]급 범용 영구자석형동기전동기를 이용 시험을 실시함으로써 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권6호
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• pp.641-644
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• 2008

본 저자가 제안한 카메라 외부표정에서 광속조정법에 기반한 카메라 자세계산 방법을 보완하기위해 (전재춘과 Shankar, 2007, 2008), 본 논문은 카메라 자세를 벡터내적으로 결정하는 방법을 소개한다. 카메라 위치를 기준으로 각 지상기준점의 방향벡터와 카메라 광축 단위벡터간의 사잇각을 통하여 이 단위벡터를 계산하는 것이다. 카메라 위치는 벡터내적에 의해 계산된다. 카메라의 수평/수직 단위벡터는 Yakimovsky 와 Cunningham(1978)의 카메라 모델(CAHV)을 이용 하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.599-602
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• 2007

단위벡터장 항법은 목표지점으로의 항해를 위해 로봇에 필요한 자세(각도와 위치)를 보장한다. 단위벡터장 항법은 목적지에 따른 로봇의 자세를 수렴하는데 있어 효율적이나 기존의 방법에서는 목적지와 로봇의 위치를 고려하지 않고 단방향의 진행방향만을 중심으로 벡터장을 생성하였기 때문에 목적 위치에 따라서 비효율적인 회피 경로를 생성할 때도 있었다. 따라서 본 논문에서는, 이 문제를 해결하기 위해 로봇과 목표점을 중심으로 하는 벡터장을 생성하여, 어느 위치에서든 더 빠른 길로 장애물을 회피하여 목표지점까지 향해갈 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.944-946
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• 2014

최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 기존 지지벡터머신 알고리즘을 분산 처리가 가능하도록 변형하여 위치 측정을 수행하였고, 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권8B호
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• pp.1141-1151
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• 2001

본 논문에서는 효과적으로 선택된 초기 탐색 위치를 이용한 움직임 추정의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 2$\times$2화소 블록 평균으로 부표본화 영상에서 움직임 벡터를 얻어 원영상 비율로 확대하고, 주위 블록의 움직임으로부터 예측 움직임 벡터를 구하여, 이 중에서 정합오차가 작은 것을 초기 탐색 위치로 선택한다. 그리고 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색을 시작하여, 연속 소거 알고리즘으로 탐색할 후보 블록을 선택하고, 부분 정합 왜곡 소거법을 사용하여 블록간 정합오차 계산량을 줄이면서, 고속으로 움직임 벡터를 추정한다. 알고리즘의 실제 적용에 있어서는 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색 패턴의 탐색 범위를 조절하거나, 매크로 블록 당 복잡도를 제한하여 계산량을 줄일 수 있다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 전역탐색 블록정합 알고리즘에 대하여 0.2dB 이하의 미소한 평균 PSNR 저하만을 발생하면서, FBMA 복잡도의 3% 이하의 평균 복잡도를 소요하였다. 이것은 3단계 탐색법에 대하여 40% 이하의 계산량이다. 그리고 실험 영상들의 각 프레임에 대해서도 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.