내시경 검사는 내장기관의 이상 유무를 점검할 수 있는 효과적인 의료 기술이다. 해당 논문에서는 자가지도 방식의 직접 감쇠 모델(DAM, Direct Attenuation Model)[3]을 사용한 내시경 비디오 기반 깊이 예측을 제안한다. 단안 카메라의 비디오 영상에서 DAM 을 이용한 빛의 밝기에 따른 깊이 변화 정보와 Normal 정보를 사용하여 깊이와 자세 예측 네트워크 모델 학습을 효과적으로 수행한다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존의 깊이 추정 네트워크 대비 다양한 내시경 비디오 영상에서 더 정확하게 깊이를 추정함을 확인하였다.
논문에서는 인간과의 안전한 접촉이 가능한 내부형 연속체로봇에 대한 설계개념과 로봇 말단장치의 운동특성실험을 제시한다. 인간의 근육과 유사한 상극구동방식으로 작동하는 공압인공근육을 연속체로봇의 백본 및 구동장치로 사용하기 때문에, 외부환경과의 부드러운 접촉과 강한 접촉을 선택적으로 제어할 수 있는 로봇 관절에서의 가변강성이 가능하다. 그러나 내부형 연속체로봇은 백본소재의 굽힘운동을 예측하기 어렵기 때문에 로봇 말단장치에서의 자세를 추정하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프를 이용한 칼만필터 방법을 제안하고 개발된 내부형 연속체 로봇의 자세추정에 적용하여 실제 실험을 통해서 제안된 방법의 효율성을 검증하였다.
이 논문에서는 선형 푸시브룸 방식으로 촬영한 위성영상에 대한 다양한 센서모델들의 정확도를 비교분석하고자 한다. 특히 이 논문에서는 센서모델의 정확도를 번들조정의 정확도와 외부표정요소추정의 정확도로 분리하여 고찰하려고 한다. 번들조정 정확도는 수립된 센서모델이 얼마나 기준점에 잘 부합하는 가를 알려주는 척도로 이제까지 대부분의 센서모델 정확도 분석에 사용되어온 기준이다. 이에 반하여 외부표정요소추정의 정확도는 센서모델이 얼마나 정확하게 촬영당시의 위성의 궤도 및 자세를 예측할 수 있는 지의 척도로서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 기존의 연구에서 간과해온 부분이다. 이 논문에서는 여러 센서모델 중에서 사진측량분야에서 주로 사용하는 변형된 공선방정식기반 모델과 위성지상국 또는 자세제어분야에서 주로 사용하는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델의 정확도를 비교분석하고자 한다. 실험은 다목적실용위성 1호 EOC 영상과 GPS 수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 번들조정 정확도는 두 모델이 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나 외부표정요소추정 정확도는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델이 더 나은 성능을 보였다.
본 논문에서는 아리랑위성 2호의 영상촬영 계획 절차를 살펴보고, 각 단계에서 발생할 수 있는 궤도예측 오차를 분석하였다. 이를 위해 영상촬영 계획을 수립하는 PSS와 명령계획을 작성하는 MAPS에서 각각 계산된 자세정보를 상호 비교하여 궤도예측 오차의 원인을 규명하였다. 또한, 아리랑위성 2호의 실제 영상자료를 이용하여 촬영된 영상의 중심점과 미리 계획된 목표지점 사이의 이탈거리인 촬영 지향오차를 계산하였다. 영상촬영 계획은 실제 촬영일보다 이전에 수행되어 궤도예측 오차를 어느 정도 포함하게 되므로, 영상촬영 계획 시 일정한 Margin을 적용해야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 도서관${\cdot}$정보센터가 미래의 변화에 능동적으로 대처해야 한다는 전제아래 미래예측방법의 하나인 추세연상적 예측을 통하여 도서관${\cdot}$정보센터의 미래를 예측한 것이다. 전술한 연구의 목적을 달성하기 위하여 문헌연구와 주요 도서관의 홈페이지 분석, 전문사서와의 인터뷰를 실시하고 그 결과, 나타난 추세를 근거로 도서관${\cdot}$정보센터의 중기 미래를 예측하였다. 본 연구의 결과, 얻어진 결론은 다음과 같다. 첫째, 미래의 정보환경은 모바일과 유비쿼터스 환경으로 대표되며, 이들을 통해서 이용자는 언제, 어디서나, 어떠한 기기를 이용하더라도 다양한 미디어에 접근할 수 있게 된다. 둘째, 정보기술의 발전에 따른 시간적 지체 단말기 기술과 보급속도 도서관 서비스의 자세와 대응 속도 저작권 문제 등이 미래의 도서관에 영향을 미치는 불확실 요인이다. 셋째, 미래의 도서관은 무선 단말기를 통한 정보의 접근과 이용이 더욱 확대되며, 모바일 기술이 발전하고 유비쿼터스 환경이 보편화되어, 결국에는 전자 정보의 이용이 더욱 늘어난다. 넷째 미래의 도서관은 끊임없이 변하는 정보기술 환경에 대처하기 위해서 이용자의 요구와 그에 따른 정보서비스의 추이를 분석하고 예측하여 다양한 상황에 적절히 대처할 수 있는 전략을 마련하여야 한다.
인공위성은 일반적으로 추력기(thruster)에서 플룸(plume)을 거의 진공에 가까운 외부환경으로 사출하여 자세를 제어한다. 이 때, 사출되는 플룸에 의해 위성체의 고도에 영향을 줄 수 있는 교란추력/교란토크, 열하중(thermol loading), 정밀계측장비에 영향을 주는 오염(contamination) 등, 여러 부정적인 효과들이 야기될 수 있으며, 이들 효과들은 결론적으로 위성체의 수명을 단축하기 때문에 이들에 대한 정확한 예측은 위성체 설계단계에서 매우 중요하다.
전달정렬은 MINS와 SINS의 비정렬 요소를 칼만필터로 추정하는 기법으로서 본 논문에서는 속도 및 자세정합 칼만필터 설계 결과를 제시하였다. 그리고 설계된 칼만필터는 항법컴퓨터에 실현되어 성능평가가 실행되었는데 성능평가 방법은 실제 함정에서 시험의 어려운 점을 고려하여 실험실에 설치된 3축 각운동 시뮬레이터를 이용하는 방법을 제시하였다. 이러한 성능평가 결과는 전달정렬 설계과정에서 예측되었던 성능 및 특성과 일치하였다.
반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.
When it comes to commercial vehicles, their unique characteristics - center of gravity, size, weight distribution - make them particularly vulnerable to rollover. On top of that, conventional heavy vehicle brake exhibits longer actuation delays caused in part by long air lines from brake pedal to tires. This paper describes rollover prevention algorithm that copes with the characteristics of commercial vehicles. In regard of compensating for high actuating delay, predicted rollover index with short preview time has been designed. Moreover, predicted rollover index with longer preview time has been calculated by using road curvature information based on environment information. When rollover index becomes larger than specific threshold value, desired braking force is calculated in order to decrease the index. At the same time, braking force is distributed to each tire to make yaw rate track desired value.
고해상도 위성들로부터 최상의 영상을 획득하기 위해서는 설계 단계에서 운용 조건이 반영된 위성 영상 품질 예측이 필수적이다. 이 발표에서는 실질적인 위성 궤도 및 자세 정보와 정사영상, DEM(Digital Elevation Model)으로부터 공선조건식을 기반으로 하는 Direct Sensor Modeling을 이용하여 고해상도 가상영상을 생성하는 방법을 제시하였다. Target으로 사용된 정사영상은 $19951\times21055$ size의 USA Wisconsin주의 1m 해상도 영상이며, 이 영상으로부터 0.7m 해상도의 가상영상을 생성하였다. 이 연구를 통하여 위성의 설계 단계에서 궤도상 영상 품질 예측할 수 있으며, 운영 과정에서는 실제 촬영된 영상과 비교 분석을 통하여 위성 및 탑재체의 상태 파악 및 보정이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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