가상 내시경의 주된 목적은 체내 장기의 3차원적 구조를 가시화하여 광학 내시경을 모사하는데 있다. 가상 내시경 기법 중 펼친 영상 가시화 기법(unfold rendering)은 장기의 내부 구조와 병변의 유무를 쉽게 판단할 수 있도록 하는 장점이 있다. 가장 일반적으로 사용 하는 중심 경로 기반의 광선 투사법은 곡률이 급격하게 변하는 경우 광선들이 교차하여 병변이 두개로 나타나 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기위해 광선들이 겹치지 않도록 보장하는 여러 기법들이 발표되었지만 계산량이 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 경로의 제어점을 이용하여 적은 비용으로 펼친 영상을 재구성하는 방법을 제안한다. 우선 모든 중심 경로의 제어점에서 경로에 수직인 절단면을 찾는다. 이때 제어점으로부터 방사상으로 광션을 투사하여 절단면과 만나는 장기 내 벽의 위치를 파악한다. 절단면간의 교차 검사 및 보정을 통해 절단연들이 서로 교차하지 않도록 조정한다. 제어점들 사이의 샘플점들은 앞서 구한 임의의 제어점에서 광선이 투사된 위치로 부터 다음 제어점에서 투사된 위치를 잇는 선분을 보간하여 광선 투사 위치를 결정하게 된다. 마지막으로 계산된 방향 따라 광선을 투사하여 영상을 생성한다.
최근에 위치 인식 기술이 많은 관심을 받고 있다. 특히 실내에서 주변 환경에 영향을 받지 않고 사람이나 사물의 위치를 파악하고, 유용한 서비스를 제공하는 기술이 대두되고 있다. 기존에 물체나 사람의 위치를 인식하는 방법으로 보편적으로 GPS기술을 많이 사용하였다. GPS는 매우 효율적으로 위치를 감지하지만 실내에서의 위치를 파악하기는 어렵기 때문에 실내에서 위치 인식을 위한 방법으로 RFID의 사용이 대두되었다. RFID는 무선주파수를 이용하여 태그가 부착된 사물 또는 사람의 위치정보를 파악하는 기술이다. 본 논문에서는 RFID 시스템을 구성하고 태그를 이용하여 위치를 측정했다. 이때 실제위치와 측정된 위치간의 오차가 발생한다. 본 논문에서는 오차를 줄이기 위해 측정된 위치 데이터와 실제 위치 데이터를 이용하여 신경망을 훈련하였다. 이때 측정된 태그의 개수가 일정하지 않아 신경망을 훈련시키기 위한 입력값으로 적합하지 않으므로 무게중심 입력과 중앙값 입력으로 변환하여 입력하여 신경망을 훈련시켰다. 그 결과 신경망에 의한 위치 오차가 줄어든 것을 확인하였다. 또한 훈련시킨 개수를 50, 100, 200, 300개로 실험하여 데이터입력 개수와 오차의 상관관계를 확인하고, 신경망을 이용하여 훈련시켰을 때 무게중심 입력과 중앙값 입력을 사용했을 때의 오차를 비교하였다. 그 결과 훈련시킨 데이터 개수가 많을수록 오차가 줄어들고, 무게중심 입력보다 중앙값 입력을 사용했을 때 오차가 줄어드는 것을 확인하였다.
모터의 정밀한 제어를 위해서 홀센서와 모터의 회전자 위치를 검출해내는 엔코더의 사용이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 BLAC모터의 회전자 위치검출 방법으로 자석과 디지털 신호처리 칩을 이용하여 엔코더와 홀센선의 기능을 구현하였다. 이러한 방법의 장점은 기구적인 구조가 단순하여 저가로 구현할 수 있다는 것이다. 단순 2극 자석이 칩의 중심점을 축으로 회전하면 칩 중심 부위의 통합적 홀소자가 칩 표면 자기장을 전압으로 변환한다. 이 신호를 받아 DSP의 아날로그/디지털 변환 기능을 이용하여 절대각도 위치 정보를 검출해내어 기존의 엔코더 성능을 대치하는 연구과정을 본 논문에서 보였다.
본 연구에서는 일반적으로 생산운영관리 교재나 일부 연구들에서, 각 수요지에서 가중 유클리디안 거리의 합이 가장 작은 새로운 단일 설비의 위치(가중기하중위점)를 찾고자 할 때, 무게중심점을 대안으로 사용하는 것에 의문을 가지고 두 지점의 차이와 유사점을 살펴본다. 먼저, 수요지 가운데 한 곳의 수요량이 전체의 절반을 초과한다면, 그곳이 무게중심점과는 완전히 별개로 가중기하중위점이 됨을 보였고, 모든 수요지가 일직선상에 있는 특별한 경우의 가중기하중위점의 위치를 살펴보았다. 한편, 정n각형에서 각각의 꼭짓점에 수요량이 동일한 수요지들이 위치한 특별한 경우에는 기하중위점이 무게중심점과 일치함을 쉽게 알 수 있다. 또한, 삼각형과는 달리 볼록사각형의 경우에는 기하중위점의 위치를 간단히 구할 수 있다.
해상작업의 가장 기본적인 것은 위치 결정이다. 해상에서의 위치는 거의 대부분 육상의 고정점과 관련된다. 선박의 위치를 결정하는 전형적인 방법은 고정된 육상의 3개의 기지점을 육분의를 이용하여 수평각을 2배로 관측한후 삼간분도의로 도해후방 교회법으로 작성하는 것이다. 근래 해상위치 결정은 항해 및 어로를 위한 목적에서 해양ㆍ해안의 복합적인 개발이 되고 있다. 본 논문은 이에 부응하여 보다 정확한 해상위치 결정을 위해 전파결정 방식중, 장거리 및 초장거리용에 속하는 NNSS, Loran-C, Omega 등과 같은 해양 계측기기를 중심으로 고정점에서의 편차를 비교 분석하였다.
최근 디지털 사이니지 분야는 광고분야의 한정적 매체 특성을 벗어나 첨단 기술과 서비스 콘텐츠를 결합하여 다양한 분야에서 새로운 형태의 매체로 변화하고 있다. 특히, 광고 업계의 침체와 기존 단순 영상 송출의 한계를 증강현실, 동작인식, 다양한 매체간 목적성 연동, 위치기반 맞춤형 서비스 등을 제공하며 융합적, 결합적 서비스 매체로 진화하고 있다. 2000년대 초 디지털 사이니지의 국내 보급은 국외를 포함해서 보급이 매우 빨랐다. 디지털 사이니지는 광고 목적으로 시작됐지만, 외형적 성장 속도에 비해 매체를 통해 제공되는 콘텐츠, 서비스, 운용 기술 및 S/W 개발 등의 질적 성장은 상대적으로 소극적이었다. 그러나 최근 아시아를 중심으로 한류 열풍이 확산되면서 K-POP, 화장품, 의류, 바이오 등 산업을 중심으로 디지털 사이니지의 수요가 증가하는 추세이며, IT와 융복합되면서 교육, 정보 제공, 예술분야에 적극 활용됨에 따라 국내 디지털 사이니지 산업이 새로운 전기를 맞고 있다. 특히, 위치 기반 서비스는 2000년 후반 차량용 네비게이션 시장을 시작으로 현재 스마트폰에 기본으로 장착되면서 이제는 서비스 전분야에 직/간접적으로 활용되는 다양한 기술이 개발되고 있는 실정이다. 이와 같이 디지털 사이니지는 첨단 기술과 결합하여 다양한 형태의 지능적 처리 능력을 이용함으로써 현재 광범위하게 사용되는 위치 기반 기술과 서비스를 결합한 새로운 매체 인프라로 생활 공간에서 급속히 확산되고 있다. 본고에서는 현재 뜨거운 화두가 되고 있는 디지털 사이니지와 위치 기반 기술의 기술 및 시장 현황을 살펴보고, 기술 및 서비스 융복합에 따른 앞으로의 디지털 사이니지 분야와 결합된 위치 기반 서비스의 미래를 전망해 본다.
QR 코드는 스티커 형태로 인쇄되어 설치비용이 저가로 위치 인식하기 위한 천장이나 벽면에 인공지표를 붙이는 위치 인식 방식과 비전으로 위치 인식을 하는 방식에 비교하여 위치 인식 정확도 면이나 설치비용 면에서 많은 장점을 보유하고 있어 모든 산업에 전반적으로 적용 가능한 로봇을 만든다. 본 연구에서는 정사각형 2차원 바코드를 통해 오차범위는 3 mm 이내 로봇에 적용하는 기술로 정확도가 뛰어나 정확한 위치제어가 가능한 로봇을 만들 수 있음을 보여주며, 특히 여러 공학 기술이 합쳐진 융합연구는 QR 코드 인식 실내이동 로봇제어 연구의 시스템 구성을 중심으로 기술한 것이다.
본 논문에서는 반도체 생산 공정 중 클리닝 공정 설비에서, 웨이퍼의 장착 위치를 인식하는 영상 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 웨이퍼의 위치 이탈에 따른 위치오차 발생 시 이를 클리닝 설비에 전달하여, 웨이퍼 클리닝 장비의 파손을 방지하여 시스템의 신뢰성과 경제성을 높이기 위한 것이다. 시스템의 주요 알고리즘은 카메라에 획득된 영상과 실제 웨이퍼간의 캘리브레이션 방법, 적외선 조명 및 필터 설계, 최소자승법 기반의 원 생성알고리즘에 의한 중심위치 판별법이다. 제안한 시스템은 고 신뢰성과 고 정밀의 위치인식 알고리즘을 사용하여, 효율적으로 웨이퍼 인라인 공정에 설치함을 목표로 하며 실험결과 충분한 허용 기준 내에서 오차를 검출해내는 좋은 성능을 보여준다.
캐릭터의 자세가 변할 때 마다 캐릭터의 무게 중심(COM) 위치도 변하게 된다. 이 때 무게 중심의 위치 변화는 걷기, 뛰기, 쭈그려 앉기 등 다양한 동작 각각에 대응되는 독자적인 패턴을 가지므로 이를 이용하면 원래 동작의 정보를 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 캐릭터의 무게 중심의 위치 변화를 토대로 동작을 예측하는 모션 생성 기법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 무게 중심 정보를 통해 원래 동작의 유형에 대한 별도의 라벨 없이도 다양한 동작을 생성할 수 있다. 그러므로 네트워크의 학습 및 실행을 위한 데이터셋을 만들 때 사람의 손을 거칠 필요 없이 전처리를 비롯한 모든 과정을 자동으로 진행할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 신경망 모델은 캐릭터의 모션 이력(history) 정보와 무게 중심 정보들을 입력 받아 현재 프레임에서의 포즈 정보를 출력하며, 연속적인 시계열 모션 데이터를 다루기 위해 1차원 Convolution을 수행하는 간단한 형태의 Convolutional Neural Network(CNN)를 사용하여 학습되었다.
암혹성운 B5 영역의 중심 부분을 분자흡수선 BSCO의 6cm와 방출선인 2mmE 관측하였다. 관측은 독일의 Bonn에 있는 전파망원경과 미국의 Arizona주의 Kit Peak에 있는 전파망원정을 사용하였다. 본 관측 결과에서 얻어진 antenna temperature (Ta)의 분포를 mappin 하였다. 이 두 종류의 판측을 상호 비교한 결과 최대 황도의 위치가 서로일치하지 않음을 확인하였다. 6cm의 관측결과는 star count 방법에 의하여 결정된 extionction map에 나타나는 중심지역과 거의 일치하나, 2mm 관측은 B5 내에 있는 적외선광인 IRS 1의 위치와 일치하였다. 본 연구에서는 다른 분자선 관측 결과와 비교하므로써 H2CO의 관측 결과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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