본 논문에서는 물류창고, 제조업, 협업 로봇 등 다양한 애플리케이션에 활용되고 있는 비홀로노믹 제약을 가진 차동 바퀴형 모바일 로봇의 용이한 운용을 위한 로컬 속도 생성 제어 알고리즘을 제안한다. 기존의 차동 바퀴형 모바일 로봇 운용 방법은 운용자가 자신의 좌표계가 아닌 로봇의 좌표계를 기준으로 인지하고 로봇의 속도를 직접 생성해야 하였으며, 이로 인해 운용의 직관성이 낮아지고 업무의 효율 저하 및 사고 발생률이 증가하게 된다. 본 연구에서는 이를 개선하여 운용자가 자신의 좌표계를 기준으로 로봇을 운용할 수 있도록 한다. 제안하는 알고리즘은 실제 차동 바퀴형 모바일 로봇을 활용한 실험을 통하여 알고리즘의 효용성을 검증한다.
능동 카메라에서 배경과 물체가 모두 움직이는 영상에서 이동물체를 검출하여 추적하기 위해 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정하여 카메라의 Ego-motion을 보정한다. 보정된 영상을 이용하여 움직이는 물체를 검출하고 잡음이 있는 관측영역에서 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 이동물체를 추정하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.
본 논문에서는 구면 파라미터기법을 이용한 3차원 메쉬 모델의 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 구면 파라미터기법은 3차원 데이터 처리에서 광범위하게 응용되는 기법으로서 직교좌표계에서 판단이 불가능한 3차원 메쉬 모델의 꼭지점 좌표의 특성을 구면 파라미터기법을 적용한 후 효과적으로 분석하고 처리할 수 있다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 질량중심을 구면좌표의 원점으로 설정하여 직교좌표계에서 구면좌표계로 변환한 후 구면 파라미터기법을 적용하였다. 3차원 모델의 기하학적 정보와 위상정보의 특성을 구면 모델에서 분석하였으며 꼭지점의 추가와 위상정보의 수정을 통하여 워터마크를 삽입하였다. 제안된 알고리즘은 이동, 스케일링, 회전 등 전형적인 기하학적인 변환에 강인하며 메쉬 순서정렬, 파일 포맷 변환에서도 강인성을 유지하였고 메쉬 세분화에서는 워터마크 정보가 $90{\sim}98%$ 가량 유지됨을 확인하였으며 특히 평활화 공격에서 좋은 성능을 보여주었다.
지능형 주거공간에서 손 지시 명령을 통하여 가전기기를 선택하거나 로봇에게 이동하여야 하는 장소를 알려 주기 위해, 기존의 시스템은 선택되는 대상 기기의 3 차원 절대 위치를 미리 알고 있어야 한다. 또한 카메라 위치가 변동되었을 경우, 카메라의 위치를 절대좌표계 기준으로 새롭게 측정해야 하는 불편함이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 팬/틸트 모듈을 가진 두 대의 USB 카메라를 임의의 위치에 배치하더라도, 두 번의 손 지시만으로 선택 대상이 되는 기기의 3 차원 위치를 파악하고 이를 동작시키는 방법을 다룬다. 제안하는 방법에서는 두 대의 카메라 간의 상대 좌표계를 형성하기 위해 각 카메라에 표식을 부착한다. 각 카메라에서 다른 카메라의 표식을 관찰하면 카메라 간의 거리 및 각도를 구할 수 있기 때문에, 하나의 카메라를 기준으로 3 차원 절대 좌표계를 자동으로 설정할 수 있다. 또한, 두 대의 카메라로 사용자의 얼굴과 손을 검출하면 얻어진 기준 좌표계에 대해 얼굴과 손의 3 차원 위치를 계산하고, 두 지점을 연결하는 방향 벡터를 구함으로써 사용자가 손으로 지시하는 방향을 찾는다. 따라서, 카메라를 임의의 위치에 두더라도 사용자의 손 지시 동작만으로 대상체의 차원 위치를 파악할 수 있게 된다. 개발된 시스템의 유용성을 검증하기 위해 각 가전기기의 위치를 제안한 방법으로 구하고 실제 위치와의 오차를 분석하였다. 제안한 방법은 두 대의 USB 카메라와 일반 PC 또는 마이크로 프로세서만으로 구현할 수 있기 때문에 비용이 적게 들고 실시간 처리가 가능하며 사용자의 환경에서 편리성을 높이는 등 많은 장점을 가진다.
본 논문에서는 EOG(Electrooculography) 신호를 이용하여 디스플레이상 응시하는 좌표를 산출 하는 방법을 제안하였다. 선형적인 특성을 가지는 EOG 신호를 기반으로 하여, 디스플레이와 EOG 신호의 2차원 좌표계 사이에 존재하는 회전, 스케일링, 원점의 차이를 머리의 움직임 대신에 보정 작업으로 일치시켰다. 1680*1050 해상도를 가지는 모니터에서 출력한 원의 좌표와 이를 응시 할 때 발생되는 EOG 신호에 보정 방법을 적용하여 산출된 좌표와의 비교로 성능을 평가하였다. 실험 결과에서 x, y좌표는 평균적으로 각각 56픽셀(3%), 47픽셀(4%)의 오차를 보여주고 있다. 이 연구는 전신 마비 환자를 위한 포인팅 장치나 가상현실 게임과 같은 애플리케이션을 위한 HCI(Human Computer Interface)로 활용이 가능하다.
고속 스칼라곱 연산은 타원곡선 암호 응용을 위해서 매우 중요하다. 보안 상황에 따라 유한체의 크기를 변경하려면 타원곡선 암호 보조프로세서가 크기 가변 유한체 연산 장치를 제공하여야 한다. 크기 가변 유한체 연산기의 효율적인 연산 구조를 연구하기 위하여 전형적인 두 종류의 스칼라곱 연산 알고리즘을 FPGA로 구현하였다. Affine 좌표계 알고리즘은 나눗셈 연산기를 필요로 하며, projective 좌표계 알고리즘은 곱셈 연산기만 사용하나 중간 결과 저장을 위한 메모리가 더 많이 소요된다. 크기 가변 나눗셈 연산기는 각 비트마다 궤환 신호선을 추가하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이로 인한 클록 속도저하를 방지하는 간단한 방법을 제안하였다. Projective 좌표계 구현에서는 곱셈 연산으로 널리 사용되는 디지트 serial 곱셈구조를 사용하였다. 디지트 serial 곱셈기의 크기 가변 구현은 나눗셈의 경우보다 간단하다. 최대 256 비트 크기의 연산이 가능한 크기 가변 유한체 연산기를 이용한 암호 프로세서로 실험한 결과, affine 좌표계 알고리즘으로 스칼라곱 연산을 수행한 시간이 6.0 msec, projective 좌표계 알고리즘의 경우는 1.15 msec로 나타났다. 제안한 타원곡선 암호 프로세서를 구현함으로써, 하드웨어 구현의 경우에도 나눗셈 연산을 사용하지 않는 projective 좌표계 알고리즘이 속도 면에서 우수함을 보였다. 또한, 메모리의 논리회로에 대한 상대적인 면적 효율성이 두 알고리즘의 하드웨어 구현 면적 요구에 큰 영향을 미친다.
충적 선상지(alluvial fan)는 자갈이나 유사가 과도하게 이송되어 부채모양으로 퇴적된 것으로서, 하류로 하폭이 증가하는 곳에서 형성된다. 충적 선상지는 유사가 이송하는 하천, 토석류, 그리고 박층류에 의해 형성된다. 토석류는 자갈에서부터 상대적으로 작은 진흙에 이르기까지 운반하는 밀도체이다. 충적하천의 흐름은 사행하천 및 망상하천에 이르는 흐름을 말하며, 박층류는 기본적으로 비하천 홍수류로서, 한 홍수사상에 대하여 선상지에서 부분분할로 형태로 흐른다. 본 연구에서는 충적 선상지에 대한 공학적인 문제를 검토하기 위한 예비연구로서 유입부에서 유사량의 유입조건에 따른 충적 선상지 델타의 형성 과정을 수치모형을 이용하여 파악하였다. 본 모형은 2차원 모형으로서, 이동경계좌표계를 사용하였고, 수치해석 기법으로는 CIP법이 이용되었으며, wet/dry를 고려하여, 유입 유사량의 변화에 따른 특성을 파악하였다. 초기에는 급격하게 선상지의 높이가 급격하게 증가하며, 유입 유사량의 증가에 따라 선상지의 높이가 평형상태를 유지하는 시간이 짧은 것을 보여주고 있다. 선상지의 면적은 유입 유사량이 적을 경우에는 평형상태가 지속적으로 유지되며, 완만한 증가 현상을 보여주었다. 유입 유사량이 증가할 경우에는 초기에 급격한 상승을 하다가 평형상태가 없이 지속적으로 상승하는 것을 보여주었다.
최근 몇 년사이 CCTV에 대한 활용도와 중요성이 대두되고 있으며, CCTV의 해상도 또한 SD급 CCTV에서 HD급 CCTV로 대부분 전환되고 있는 상황이다. HD급 CCTV는 고화질, 고해상도를 제공하는 장점을 갖지만, 많은 데이터 량으로 인해 실시간 처리가 어려운 문제점 또한 포함하고 있다. 또한 CCTV는 지능형 CCTV로의 기술적인 진보를 거듭하고 있으며, 대표적인 solution으로 증강현실(AR:Augmented Reality)을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 HD-CCTV의 최대 장점이라고 할 수 있는 실시간 영상에 선박의 정보(AIS : Automatic Identification System)을 결합하여 실시간으로 항만을 모니터링 하는 시스템을 구현하였다. 또한 750mm Zoom Lens를 탑재한 PanTilt 장비를 이용하여 선박을 targeting 하는 시스템 또한 구현하였다. 증강현실을 이용하여 실시간 영상과 선박 정보를 결합하였으며, 이를 구현하기 위해 perspective projection 방법을 통해 3차원 공간좌표계를 2차원으로 투영하였다. 실시간 처리를 위해 입력영상을 Block으로 분할하여 목적 좌표를 검색하였으며, 선박정보의 부드러운 이동을 위해 Dead Reckon 기법과 linear prediction 방법을 이용하여 선박 위치를 예측하였다. 마지막으로 삼각측량법에 기반하여 현재 PanTilt 장비를 목적된 장소로 이동시키는 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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