본 논문에서는 컬러 모노 카메라를 이용한 자동 전착 로봇 시스템 (Automatic Electrophoretic Deposition Robot System)을 제안한다. 전착 로봇 시스템은 실제 전착 작업 수행을 위한 2자유도 직교 로봇과 로봇 자동 제어를 위한 컬러 모노 카메라로 구성되어 있다. 직교 로봇은 전착 작업 특성상 10mm/s까지 저속 구동이 가능하도록 스크류 (Screw)를 사용하여 감속 구동하였다. 컬러 모노 카메라는 로봇과 비커에 부착된 컬러 마커를 인식하여 각각의 위치를 측정하고 측정된 위치를 기반으로 로봇을 제어한다. 또한, 카메라에 의해 비커에 부착된 컬러 마커의 조합을 인식하여 다양한 작업 변수를 갖는 전착 작업을 판단한다. 제안된 자동 전착 로봇 시스템의 효율성을 입증하기 위해 전착 작업 실험을 수행하였고 그 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 마커를 이용한 기존의 전처리 기술을 개선하여 최소한의 마커로 왜곡을 교정하고 요소 영상을 자동으로 추출하는 방법에 대해 제안한다. 기존의 마커 방식과 성능은 비슷하지만 더 간단한 계산법을 이용한 방법을 제안하고, 이를 위한 컴퓨터 실험을 수행하고 교정 전, 후의 복원 영상을 비교하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 특정한 장소를 찾아갈 수 있는 자동비행체를, 컴퓨터비전과 스마트폰, 헬륨을 사용하여 구현 하는 방법을 제안한다. 마커를 이용하여 빌딩 내 각 정점을 표시하며, 이를 활용하여 자동으로 최단의 경로를 찾아서 그 경로를 따라 비행하는 알고리즘과 비행체의 구조를 보인다. 실험 결과 다양한 방면으로 적용 가능한 유의미한 결과를 얻었다
최근 효율적인 지하시설물 관리를 위하여 관로 공사시 자기마커나 RFID 태그 등을 지중에 설치하는 사례가 급증하고 있다. 그러나 이들 센서는 되메우기시 다짐과정에서 자세변동이나 파손 등의 원인으로 인해 리더기에서의 인식률이 현저하게 떨어질 뿐 아니라 단일 주파수로만 되어 있으므로 복합관로 매설지역 일지라도 단 한 개의 관로에만 적용할 수 밖에 없는 문제가 있다. 또한 정확도가 낮은 내비게이션용 GPS 수신기를 이용하여 현장 조사를 하는 경우, 목표점까지의 도달시간이 과다 소요되며 DB갱신에 필요한 추가정보나 오류정보 등을 수작업으로 기록해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 되메우기시 자세변동에 영향을 받지 않으며 여러 종류의 관로에 동시 설치가 가능하도록 다양한 주파수로 제작되는 볼타입의 자동수평마커를 실험에 적용하였다. 또한 현장용 GIS프로그램이 내장되는 PDA 기반의 고정밀 DGPS 수신기와 RFID 리더기를 융합한 측량 시스템을 이용하여 목표지점을 신속히 찾아가고, 리더기로 검색된 시설물 정보를 DGPS 단말기상에서 직접확인하며, 파악된 신규정보를 현장에서 DB에 자동입력할 수 있는 효율적인 지하시설물 관리시스템을 개발하였다.
본 논문은 실내에서 미니드론의 영상기반 자동 비행 및 이 착륙 제어시스템을 제안한다. 천정 카메라와 지면에 마커가 있는 환경에서 미니드론의 자동 비행 제어시스템을 구성하였다. 천장에 설치된 카메라영상을 기반으로 착륙 위치와 드론을 인식할 뿐만 아니라 드론의 움직임을 추적한다. PC서버는 드론의 위치를 계산하여 드론에 제어 명령을 전송한다. 드론의 비행 제어기는 상태 머신 기법, PID 제어와 웨이포인트-위치 제어기법을 사용하여 구현하였다. 실제 미니드론을 사용하여 제안한 자동제어시스템을 검증하였다. 바닥의 마커를 인식하여 ㄱ, ㄷ, ㅁ자 등의 특정 형상의 궤적을 따라 비행하는 것을 실험으로 확인하였으며, 높이의 차이가 있는 두 개의 착륙지점에도 착륙하는 실험에서도 우수한 성능을 보여 주었다.
본 논문에서는 이동 로봇에 마커를 부착하여 이를 카메라를 통해 자동으로 추출하여 이동 로봇의 운동 특성을 분석하는 방법에 대해 다루도록 한다. 이동 로봇의 구동을 위한 제어 알고리듬의 개발이나 자율 이동 관련 알고리듬 개발시 인자값에 따른 운동 특성 분석은 중요한 부분이다. 이의 분석을 위해 본 논문에서는 네 개의 체스보드 형태의 마커를 이동 로봇에 부착하여 사용하도록 한다. 이들 네 개의 마커들은 동일 평면에 존재하도록 배치하도록 한다. 평면 호모그라피를 이용하여 로봇의 실제 이동량을 계산하도록 한다. 제시된 방법은 P3-AT 로봇을 이용하여 실험을 수행하였으며 안정적인 운동 분석이 가능하였다.
본 논문에서는 과분할 방지와 복잡한 현미경 세포영상의 자동 분할을 위한 새로운 마커 기반의 워터쉐드 알고리즘을 제안한다. 워터쉐드 방식은 접촉 또는 겹침으로 인한 복잡한 대상들을 분할하기 위해 효과적이며 보다 성공적인 적용을 위해 정확한 마커 추출이 선행되어야 한다. 세포 영상의 정확한 마커 추출을 위해 본 논문에서는 방사형 대칭성을 이용한 반복 보팅 알고리즘을 이용하였다. 합성 영상과 실제 영상에서도 기존의 다른 방식들에 비해 양호한 분할 결과를 보였다.
본 논문은 원반골프에 IoT 개념을 도입하여 스마트마커에 경기결과에 대한 수행경로를 자동으로 저장하고, 이를 데이타베이스화 하여 다양한 서비스를 제공하기 위한 시스템을 구축하고자 한다. 이에 대한 주요기능인 스마트마커의 구성 및 역할을 제안하고 이를 시험제작하여 실제 경기에 적용함으로서 그 효용성을 입증하고자 한다. 스마트마커에서 검출된 위치 및 거리정보등은 각 홀마다 스마트폴에서 수집되며, 스마트폴에서는 이를 내부적으로 보관함과 동시에 웹서버에 전송하여 데이터베이스화 한 후 그 결과를 웹 또는 스마트폰등을 통해 실시간으로 검색할 수 있도록 설계하였다.
3 차원 인체 스캔 차원 기술의 활용도는 정확도의 개선과 가격의 저렴화로 인해 산업계에서 점점 부각되고 있다. 이런 인체 스캔 데이터의 활용도를 높이기 위해서는 인체 스캔 데이터의 기준점 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 자동으로 인체 스캔 데이터의 기준점을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 여러 인체 스캔 데이터들을 활용하여 주성분 분석을 하고 최적화를 거쳐 마커 없는 매칭을 수행한다. 최종적으로는 생성된 인체 모델의 위상 구조에서 기준점을 추출한다.
인삼에 대한 microsatellite 개발은 다른 분자적 마커들에 비해 늦게 이루어져, 최근에 와서야 인삼의 microsatellite 들이 보고되고 있는 실정이다. 본 연구에서는, 분리된 microsatellite들 중에서 5 개의 다형성 마커를 선별하여 국내 경작지나 시장에서 유통되는 인삼을 대상으로 유전적 다형성을 조사하고, 각 마커의 특성을 규명하였다. 유전자형 분석은 변성 PAGE와 silver staining법으로 하거나 형광표지 primer로 표지한 PCR 산물을 자동 염기서열 분석기로 분석하였다. 본 연구에서 개발한 5개의 microsatellite 마커들의 평균 대립유전자 수는 3.2 개였으며, 평균 GD는 0.367 였다. 전체적으로 볼 때, PG1419가 가장 높은 다형성을 보였으며 (PIC: 0.460, GD: 0.543), PG770은 가장 낮은 다형성을 나타내었다 (PIC: 0.070, GD: 0.078). 각 좌위들의 예상 이형접합도 (H$_{exp}$)는 0.077에서 0.541 (mean = 0.313)로 계산되었으나, 관측 이형접합도 (H$_{obs}$)는 0.040에서 0.130 (mean = 0.083)으로 훨씬 낮게 관찰되었으며, 유전자형의 분포는 Hardy-Weinberg 평형상태에서 벗어남을 보였다. 본 연구에서 개발한 인삼의 microsatellite 마커들은 인삼의 분자적 마커의 데이터베이스 확립의 기초 자료로 활용될 뿐 아니라, 인삼의 분자적 구별법 및 QTL 좌위의 염색체지도 작성에 유용하게 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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