본 논문은 다중 영상과 호모그래피 행렬을 통해 소실점 위치의 정확도를 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 단일 영상만을 활용하여 소실점 검출이 가능하지만, 여러 영상의 정보를 활용하여 소실점의 위치를 보정하면 소실점 위치의 정확도를 더 향상시킬 수 있다. 위치 정확도가 향상된 소실점을 통해 더 정확한 실내공간 정보 검출이 가능하다. 이를 위해 본 논문에서는 3개의 영상을 입력받아 정보를 검출한 후 영상의 벽면 간의 호모그래피 행렬을 검출하고, 검출된 호모그래피를 이용하여 소실점의 위치를 변환한다. 최종적으로 변환된 소실점 중 최적의 위치에 있는 소실점을 찾아내어 소실점 위치를 보정 함으로써 소실점 위치의 정확도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 기존의 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 정확도를 비교 분석한다. 제안하는 알고리즘을 통해 소실점 위치에 대한 오차 각도가 약 1.62% 감소함을 확인하였고, 이를 통해 더 정밀한 소실점 검출이 가능하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 통해 향상된 소실점을 이용하여 검출한 레이아웃이 기존 알고리즘의 결과에 비교해 더 정확한 것을 확인 할 수 있었다.
시간과 장소에 구애받지 않고 실시간으로 정보를 전달받을 수 있는 유비쿼터스 시대가 도래함에 있어서 실시간으로 움직이는 대상물의 위치를 알아내는 기술은 가장 근본적이며 필수적인 요소라 할 수 있다. 추측항법(Dead Reckoning)은 움직이는 대상물에 외부의 도움 없이 자신의 방향각과 가속도, 시간을 관측할 수 있는 관성항법장치(Inertial Navigation System)를 장착하여 이전의 위치 정보를 바탕으로 현재의 위치를 관측하는 방법이다. 또한 RFID(Radio Frequency IDentification)는 이러한 유비쿼터스 근거리무선통신의 핵심 기술로서 본 논문에서는 RFID에 기반한 위치 결정 시스템에 실시간 변화하는 대상물의 위치를 예측하기 위해 추측항법과 칼만필터(Kalman-filter)의 개념을 적용시켰다. 또한 RMSE(Root Mean Square Error)값을 통해 칼만필터의 적용에 따른 정확도의 향상과 각 디자인 요소들의 변화에 따라 위치의 정확도가 어떠한 변화를 갖는지를 분석하였다. 시뮬레이션 결과 칼만필터를 적용했을 때 이전보다 RMSE값이 현저히 작아지는 결과를 통해 위치의 정확도가 크게 향상되는 것을 확인하였다. 또한 RFID의 탐지 범위는 정확도에 큰 영향을 미칠 수 있는 주된 요소가 아니며, RFID 탐지 범위의 표준편차가 작을수록 위치 정확도는 높아지고, RFID 태그의 탐지 확률이 높을수록 RMSE 값의 변동이 작은 안정된 시스템을 갖으며 위치의 정확도 또한 높아진다는 것을 확인하였다.
차량의 위치를 인식하기 위한 시스템으로는 위성 위치 확인 시스템(GPS, Global Positioning System)과 관성 항법 시스템(INS, Inertial Navigation System)이 있다. INS는 차량의 최초 위치를 입력해야한다는 점과 시간이 지남에 따라 오차가 누적된다는 점 때문에 GPS와 INS가 상호보완적인요소로 통합하여 사용되고 있다. 하지만 GPS로부터 얻는 위치 정보는 정확성의 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 톨게이트와 전광판을 활용하여 초기의 위치 값을 얻고, 누적오차를 방지하기 위해 재 초기화하는 방안을 제안한다. 고속도로상의 톨게이트와 전광판에는 모두 DSRC(Dedicate Short Range Communication) 시스템을 통해 위치를 전송할 수 있다. 따라서 INS의 최초 위치 입력이 필요한 문제와 누적오차 문제를 해결할 수 있다. 제안 방식을 통해 INS의 장점을 살리면서도 좀 더 정확한 위치를 인식 할 수 있어 차량 간 통신(V2V, Vehicle-to-Vehicle)기반의 이웃 차량 위치인지 시스템에 대한 연구가 더 활발해질 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Weighted Cenrtoid Localization(WCL) 알고리즘을 적용하여, 고정 노드 (Anchors) 사이의 측정된 수신 신호 강도(RSSI)로 Zigbee 실내 위치 인식 시스템을 구현하였다. 센서 노드의 위치는 RSSI에 의해 선택된 가상 고정 노드에 WCL을 적용하여 결정한다. WCL에서 부여하는 가중치는 고정 노드와 RSSI 센서 노드 위치의 거리에 대한 함수이며, 고정 노드 간의 측정된 RSSI 값으로 구한다. 고정 노드 간의 RSSI로 가상 고정 노드를 이용한 WCL은 기존의 방식에서 사용되는 고정 노드의 수를 줄이고, 측정 대상의 위치 정확도를 측정된 RSSI 값만으로 추정한 위치보다 7.8% 향상되는 것을 확인 하였다.
퇴근길에 필요한 물품을 사려고 네이트 드라이브를 가동해 근처에 할인마트를 찾았다. 네이트 드라이브에서 제공하는 방향을 따라 할인마트에 들어섰다. 핸드폰에 메시지가 도착해서 보니 그 할인마트에서 사용할 수 있는 쿠폰이 문자메시지로 날라왔다. 쿠폰을 이용해 필요한 물건을 좀더 싸게 산 다음 다시 시계를 보니 중요한 TV 프로를 봐야할 시간이 얼마 안남았다. 차에 올라타고 다시 네이트 드라이브를 가동해 가장 빠른길 안내를 받아 가까스로 늦지않게 도착했다. 미래의 얘기가 아니다. 지금도 비슷한 서비스가 제공되고 있지만, 곧 지금보다 정확하고 편리한 서비스가 우리곁에 다가올 예정이다. 정부는 9월 14일 국무회의를 열어 소방관서 등 공공구조기관이 긴급 구조요청을 받을 경우 위치정보사업자에게 개인 위치정보의 제공을 요청할 수 있도록 하는 것 등을 주요 골자로 한‘위치정보의 이용 및 보호 등에 관한 법률안(이후 LBS법)’을 제정키로 했으며, 이 법안은 9월 20일 현재 정기국회 통과를 기다리고 있다. 또 최근에 위치정보에 관한 사건이 두 가지가 발생했다. 하나는 삼성SDI 근로자들이 자신도 모르게 휴대폰 위치확인서비스를 통해 감시를 받아왔다는 것이고, 또 하나는 조난당한 등산객의 위치확인을 하지 못해 끝내 숨지는 사고가 발생했다는 것이다. 위의 두 사건은 남의 일이 아닌 우리 자신들의 일이 될 수도 있는 것이다. 이슈가 되고 있는 LBS법의 의미와 이 법이 우리 생활에 어떻게 작용할 것인지에 대해 살펴보고자 한다
특정한 기능을 하는 DNA 조각은 특정한 염기 서열들을 가진다. 이를 이용하여 특정 조각의 DNA 서열을 위치 점수 행렬을 이용하여 표현할 수 있다. 하지만 찾고자 하는 DNA 부분들이 완전히 밝혀진 것이 아닐 수 있다. 따라서 현재 밝혀진 정보만을 이용하여 위치 점수 행렬을 만들 경우, 실제 서얼 패턴이 아닌 편중된 정보가 얻어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 위치 점수 행렬의 혼합 모델을 이용하여, 각각의 특정 군집들을 대표할 수 있는 행렬들을 구분하여 구성하였다. 본 논문에서는 약 22개의 염기로 구성된 microRNA 서열 중, 초반부의 8개의 염기 서열정보를 이용하여, 이들 위치의 서열상의 특성을 확인해 보고자 하였다. miRNA 서열을 대표하기 위한 위치 점수 행렬들은 구분하여 만들고, EM 알고리즘을 이용하여 학습한다. 학습 결과 얻어진 혼합 모델과 은닉 변수를 통해 microRNA들을 군집화하고, 각각의 군집에 속한 microRNA 서열의 특성을 확인한다.
인공지능 기술과 서비스는 딥러닝을 중심으로 한 기계학습 기술의 급속한 발전에서 원인을 둔다. 딥러닝 발전 요인으로 GPU등 하드웨어 발전, 기술 공유, 대규모 학습데이터 구축 및 공개를 들 수 있다. 데이터 셋에 관련하여 센서를 이용한 데이터셋의 경우 단순히 많은 데이터셋의 확보뿐 아니라 적절한 위치 및 환경에 따른 고려가 필요하다. 본 논문에서는 UCI의 화학 가스의 데이터셋을 이용하여 위치별 시계열 데이터를 딥러닝을 이용하여 분석하고, 위치별 정확도와 손실을 계산한다. 또한 계산된 결과를 히트맵을 통하여 시각화하여 직관적인 이해를 높인다. 또한 위치별 정확도가 높은 상위 5개의 위치에서 앙상블 방법을 통한 성능의 향상을 확인 하였다.
본 연구에서는 Host-Dopant system 기반 적색 인광 OLED의 Emitting layer(EML)에서 doping 위치에 따른 특성 변화를 분석하였다. EML은 host 물질로 60 nm 두께의 CBP를 사용하고, 적색 발광을 위해 10 %의 $Ir(btp)_2$를 CBP의 Front, Middle, Back side에 각각 20 nm씩 doping하였다. 본 구조의 적색 인광 OLED는 current density, luminance, efficiency, EL spectrum 등을 통해 전기적, 광학적 특성 변화를 확인하였다. Front, Back side에 doping으로 인한 CBP의 Energy level이 3.6 eV에서 1.9 eV로 감소하여 각각 HTL/EML, EML/HBL의 경계에 carrier direct injection이 활성화 되었고, 이로 인한 charge balance의 저하를 확인하였다. EL spectrum결과 각 소자는 CBP의 618 nm 파장 외에도, 추가적으로 TPBi의 398 nm, NPB의 456 nm의 파장을 보였다. 이를 통해 doping 위치에 따라 exciton이 형성되는 recombination zone이 이동하고 있음을 확인하였고, Front side는 6 V의 인가전압에서는 발광 파장이 398 nm에서 높은 값을 보이나 8 V, 10 V, 12 V에서 618 nm에서 높은 값을 보이는 것으로 인가전압에 의해 recombination zone이 HTL쪽으로 이동되는 것 또한 확인하였다.
창고관리 시스템은 RFID(Radio Frequency Identification) 기술을 이용하여 입 출고 관리에 대한 데이터를 자동으로 기록할 수 있을 뿐만 아니라 상품의 적재 위치를 정확히 보여주고, 적재된 상품의 현재 상태, 배치된 상품의 수량, 재고 상황 등의 정보를 실시간으로 확인 할 수 있게 해준다. 특히 냉동창고의 경우, 물품이 외부환경 요소에 민감하기 때문에 물품보관을 요청한 화주의 입장에서는 물품의 상태를 실시간으로 모니터링 하기를 원한다. 본 논문에서는 RFID 냉동창고를 이용하는 화주에게 본인의 물품상태를 실시간 원격으로 모니터링할 수 있도록 해 주는 스마트폰 기반의 애플리케이션의 개발내용에 대해 기술한다. 본 애플리케이션을 통해 화주는 물품의 입고요청, 출고요청을 실시간으로 보낼 수 있을 뿐만 아니라, 적재되어 있는 물품의 현재위치, 적재위치 이동경로, coldroom의 온도 등의 상태정보도 확인 할 수 있다. 냉동창고 업체는 RFID 냉동창고 관리시스템과 더불어 화주가 편리하게 이용할 수 있는 본 애플리케이션을 갖춤으로써 화주에 대한 서비스 향상에 기여하게 된다.
본 연구의 목적은 GPS 수신기를 내장한 스마트폰 사용자를 대상으로 위치 기반 서비스와 모바일 소셜 네트워크 서비스를 이용한 중고물품 거래 시스템을 개발하는 것이다. 이 시스템은 GPS를 이용하여 사용자의 현재 위치를 파악하고 해당 위치를 중심으로 주변의 가까운 장소에 등록되어있는 판매물품을 쉽게 찾을 수 있도록 한다. 또한 소셜 네트워크 서비스(Twitter)와 연동하여 물품 거래 사용자간의 물품에 대한 의견, 신뢰도 확인, 적정 가격 설정, 관심 물품에 대한 빠른 소식을 공유할 수 있는 특징을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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