본 논문은 실제 환경과 모의실험에서 이동 로봇의 위치 추정과 자율주행 구현을 위한 프로그래밍 툴킷에 대해 서술한다. 기존에 사용되고 있는 라이브러리들은 복잡성과 유용성의 결함으로 사용에 어려움이 있다. 제안된 툴킷은 추측항법, 운동 모델, 측정 모델, 그리고 방향 또는 지향각의 연산을 위한 툴킷들로 구성된다. 추측 항법과 운동 모델은 차륜 구동 로봇과 전, 후륜 속도에 의한 이륜차 로봇에 대해 다룬다. 툴킷들은 실제 환경과 모의실험에서의 자율주행을 위해 사용 가능하다. 툴킷의 사용가능성은 모의실험의 결과와 실제 실험의 결과를 보임으로써 증명한다. 제안된 툴킷은 이동 로봇의 위치추정, 지도 작성, 그리고 장애물 회피와 같은 자율주행의 구성 기술을 위한 알고리즘의 검사에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 구면 영상을 사용한 vSLAM에 의해 생성된 환경 지도에서 실내 공간을 인식하는 방법을 제안한다. 환경 지도는 오픈 소스 라이브러리 OpenVSLAM을 사용하여 생성했다. 카메라 방향과 위치를 기준으로 랜드 마크를 분류하고 허프 변환을 사용해서 실내 공간의 각 벽의 위치를 찾아냈다. 실험 결과 추정된 평면들이 실제 벽면과 유사한 위치에 나타남을 알 수 있었다. 제시하는 알고리즘은 현재의 AR 콘텐츠보다 진보된 AR 콘텐츠를 제작하는 데 사용할 수 있다.
본 논문은 이동 로봇의 자율 주행을 위한 중요한 기술 중 하나인 위치 추정을 위한 함수 구현에 관해 서술되었다. 기존의 로봇 자율주행용 함수 라이브러리 중 일부는 모의실험에만 사용할 수 있기 때문에 실제 적용에 제한이 따른다. 본 논문은 실내 이동 로봇의 위치 추정을 위해 사용할 수 있는 함수의 개발에 중점을 두었다. 함수들은 추측항법, 이동 로봇의 운동 모델, 거리 측정 센서의 측정 모델, 그리고 빈번히 사용되는 방향 관련 연산에 대해 구현되었다. 구현된 함수들은 다양한 로봇과 센서에 적용할 수 있다. 사용자는 적절한 함수를 선택하여 로봇 운동과 센서 측정 불확실성의 다양한 유형을 구현할 수 있다. 구현된 함수들은 모의실험과 실제 실험을 통해 시험 및 증명되었다.
본 논문에서는 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있을 경우를 가정하고, 해당 목표물의 고유 pole과 고유 공진주파수를 활용하여 목표물을 식별 및 위치를 추정하는 방안을 제시하였으며 가능성을 분석하였다. EM(Electromagnetic) 시뮬레이터를 활용하여 다양한 형태와 크기를 가진 완전도체(PEC: Perfect Electric Conductor)들을 모델링하였고, 이를 통해 획득한 EM 산란응답에 Cauchy 방법을 적용하여 물체의 고유 특성에 해당하는 고유 pole을 축적하여 pole 라이브러리를 생성하였다. 생성된 pole 라이브러리는 목표물에서 추출한 고유 pole과의 비교를 통해 목표물을 식별할 수 있는 가능성을 제공해 준다. 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있음을 가정하고 EM 시뮬레이션 모델링을 통해 얻은 전자파 산란 데이터로부터 관심 목표물의 응답을 추출하였으며, 시간영역에서 임펄스 응답의 시간 지연을 이용하여 목표물의 위치를 추정할 수 있었다. 또한 MP(Matrix Pencil) 방법을 적용하여 목표물의 고유 pole을 추출하였다. 최종적으로 계산된 고유 pole과 고유 공진주파수를 pole 라이브러리와 비교하여 탐지된 목표물을 구 형태의 빈 공간(직경 0.2m)으로 추정할 수 있었으며, 계산된 목표물의 위치(깊이)는 약 84 ~ 93%의 정확도를 보였다.
자연 하천의 홍수 유량 측정은 매우 어렵고 많은 비용과 시간, 노력을 요하는 작업이다. 보다 안전하고 경제적인 유량 측정의 대안으로 제시된 것이 하천 표면의 영상 분석을 이용하는 표면영 상유속계이다. 본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰에 내장된 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 잡고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 수표면과 카메라의 높이차만을 입력하고, 측정된 카메라의 경사에서 하천 수표면의 위치관계를 추정할 수 있는 카메라 모형을 작성하였다. 이 방법을 이용함으로써 기존 표면영상유속계의 단점 중 하나인 참조점 보정이 필요없도록 하였다. 내장된 카메라로 정해진 시간(3초) 동안 동영상을 촬영하고, 촬영된 동영상은 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 JavaCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 영상의 시공간 분석에는 상호상관 시공간분석법을 이용하였다. 모든 코드는 안드로이드 운영체제에서 실행되도록 Java로 작성하였다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 3초간의 영상 처리에 5초 정도를 소요하여, 거의 실시간으로 유속을 측정할 수 있었다. 또한 유속 측정 오차는 일반적인 영상 처리의 오차인 5% 내외였다.
본 논문에서는 단안 카메라를 이용하여 사람과 로봇(카메라)간의 상대위치를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. HOG(기울기 히스토그램) 특징벡터와 SVM(서포트 벡터 머신) 분류기를 이용하여 사람의 두부 및 어깨영역을 검출한다. 검출된 영역의 크기와 위치를 이용하여 사람과 로봇(카메라)간의 상대 위치 및 각도를 계산한다. 또한 알고리즘 수행속도를 향상시키기 위하여 본 논문에서는 NVIDIA의 GPU와 CUDA 라이브러리를 사용하였다. 그 결과 알고리즘 수행속도는 초당 15 프레임의 영상데이터를 처리할 수 있다. 알고리즘의 정확도 비교를 위해서 SICK 레이저 스캐너 출력과 비교하였다.
본 논문은 축구경기에서 골인과 같은 중요한 장면을 영상처리 기술과 컴퓨터 그래픽 기술을 이용하여 3차원으로 재연할 수 있는 3차원 축구재연 시스템에 대해 소개한다. KBS 기술연구소에서는 축구경기 중계방송에서 시청자에게 새로운 영상을 제공하기 위해 Vplay라는 3차원 축구재연 시스템을 개발하였다. Vplay는 컴퓨터 그래픽을 이용하여 축구경기에서 흥미롭고 중요한 장면을 재연한다. Vplay는 입력 비디오 시퀀스로부터 색상정보를 기반으로 신수 영역을 추출하고, 전역 이동 추정 모델과 운동장 좌표 변환모델을 이용하여 운동장에서의 선수의 정확한 위치를 추정한다. 이 결과 데이터는 가상 캐릭터의 움직임을 생성하는 이동동작 생성기로 입력되어 가상 캐릭터의 기본적인 움직임을 자동 생성한다. 그리고 미리 제작된 동작과 모델 라이브러리를 통해서 빠르고 편리하게 중요 장면을 재연할 수 있다. Vplay는 빠른 제작시간을 요구하는 축구중계 생방송용으로 개발되었으며 지난 월드컵 경기와 아시안 게임에 효과적으로 활용하였다.
본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰이 내장한 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 파악하고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 이 때 입력해야 할 유일한 변수는 수면과 카메라의 연직 높이뿐이다. 내장된 카메라로 정해진 시간만큼 동영상을 촬영한다. 촬영된 동영상을 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 OpenCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 약 11초에 1회의 순간유속 측정 (1초간의 평균유속 측정)을 할 수 있어, 현장에서 즉각적으로 하천 수표면의 표면유속을 측정할 수 있었다. 또한 이 순간유속을 수십회 반복한 뒤 평균하여 시간평균유속을 구할 수 있었다. 개발된 시스템을 실험 수로에서 시험한 결과, 측정이 매우 효과적이며 편리하였다. 측정된 결과를 프로펠러 유속계에 의한 측정값과 비교한 결과, 최대 오차 13.9%, 평균적으로 10 % 이내의 오차로 실험 수로의 표면 유속을 측정할 수 있었다.
기포반응도는 월성발전소를 비롯한 CANDU형 원자로의 주된 안전성 쟁점사안으로 끊임없이 논의되어 왔다. 이는 설계기준사고가 노심에서 열에너지 불균형이 원인이 되어 기준이상의 핵연료 파손과 방사성물질 누출로 발전할 위험이 있는 사건들로 정의될 때, 사건 진행 과정에 기포반응도 증가는 조기에 운전중단을 실패할 경우 출력폭주로 이어지므로 사건의 결말이 중대사고로 전환될 위험이 크기 때문이다. 본 연구는 공개된 최신 핵자료인 ENDF/B-VII.0를 NJOY.99로 처리한 연속에너지 반응단면적 라이브러리를 구축하고 MCNP-4C에 접속하여 37봉 천연우라늄 핵연료다발의 표준노심격자에 대한 기포반응도를 시뮬레이션하여, 지금까지 각종문헌에 제시된 값들과 비교, 종합하므로 내제된 불확실성을 추정하는 내용이다. ENDF/B-VII.0 기반 MCNP-4C의 CANDU 노심격자 모델은 동일한 핵자료와 핵종농도를 사용한 WIMS-IAEA 모델과 비교할 때, 초기 노심의 임계도 오차 약 3.51mk가 연소 진행에 따라 $7.5\times10^{-4}mk$/MWD/teU의 비율로 감소하는 것으로 나타났다. 또한 MCNP-4C 예측기포반응도는 초기노심에서 기포율 50% 및 100%에 대해 각각 8.38 및 15.96mk, 평형노심에서 7.68 및 14.72mk로 계산된다. 이는 월성 2, 3, 4 FSAR의 초기노심 및 평형노심에서 100% 기포상태에 대한 값, 약15.0 및 10.6mk와 비교할 때, 초기노심은 약 1.0mk 평형노심은 약4, 1mk 보수적이지만, 다른 연구결과들과는 최대오차 ${\pm}1{\sim}2mk$ 이내에서 잘 일치하는 것으로 평가되었다. 본 연구는 CANDU 노심의 기포반응도 불확실성 요인의 규명 및 영향평가를 위한 노력의 일부로서 앞으로 감속재의 붕산농도 변화, 감속재 및 냉각재의 중수 순도 변화, 기기노화에 의한 격자 구조 및 물성 변화, 중성자속 및 출력 분포 불균형, 반응도조절장치의 위치, 등 주요 설계변수의 변화에 대한 반응도영향 분석연구를 계속할 계획이다.
사시나무속 수종은 생장이 빠르고 우수한 탄소흡수 능력을 보여주며, 환경정화 효과가 큰 수종으로 이상기후 및 환경오염 문제에 대응하는 기후적응성 품종개발 및 육종집단 조성에 적합하다. 따라서 유전연관지도 작성 및 양적형질 유전자좌 탐색을 통하여 포플러 육종을 신속하게 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 차세대 염기서열 분석기술 방법인 genotyping-by-sequencing 기법을 이용해 인공교배 차대에 대한 고밀도 유전연관 지도를 작성하였다. 또한 사시나무의 수고와 근원경 생장 그리고 해충피해에 대한 회복력 형질을 조사하여 유전연관지도에 위치한 양적형질 유전자좌를 탐색하였다. 서울대학교 학술림에 조성된 사시나무 4년생 육종집단(오대19 × 봉현4 인공교배 차대집단)에서 수고 및 근원경 생장을 조사하였으며, 식엽성 해충인 꼬마버들재주나방 유충의 피해를 받은 후 이에 대해 회복 능력을 조사하였다. 잎 시료의 DNA 추출 후 5개 microsatellite 마커를 이용하여 유전자형을 확인하였으며 친자로 확인된 개체만을 연구재료로 사용하였다. 친자 확인이 완료된 시료의 DNA는 제한효소를 이용해 절단하였으며, 이렇게 얻은 DNA 조각들은 GBS 라이브러리로 제작하여 염기서열을 분석하였다. 분석된 결과는 Populus trichocarpa를 참조유전체로 하여 정렬하였다. 정렬된 SNP 마커는 총 58,040개였으며, 그 가운데 17,755개의 SNP 마커를 유전연관지도 작성에 사용하였다. 유전연관지도는 19개의 연관군으로 나누어졌으며, 전체 길이는 2,129.54 cM으로 나타났다. 조사된 세 가지 형질에 대한 양적형질 유전자좌 분석을 실시한 결과, 수고와 근원경 생장과 연관된 양적형질 유전자좌는 찾을 수 없었으나 전장유전체연관연구(GWAS)를 통하여 4번 연관군(염색체)에 해충피해 회복력과 관련이 있을 것으로 추정되는 유전자를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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