본 논문에서는 blu-ray 디스크 드라이버의 트랙킹 서보시스템에 대하여 플랜트와 제어기의 불확실성을 보상하는 견실비약성 $H^{\infty}$ 상태궤환 제어기 설계방법을 제안한다. 플랜트와 제어기의 불확실성을 매개변수화 선형행렬부등식(PLMI: parameterized linear matrix inequality)을 이용하여 구조화된 불확실성의 형태로 표현하며, Lyapunov 함수를 이용하여 구조적인 제어기의 이득섭동을 고려한 견실비약성 $H^{\infty}$ 상태궤환 제어기가 존재할 충분조건 및 제어기 설계방법을 PLMI의 형태로 제안한다. 또한, 완화기법(relaxation technique)을 통하여 PLMI를 유한개의 LMI의 형태로 변환하여 견실하고 최적화된 제어기 이득과 제어기 섭동 범위를 계산하고, 모의실험을 통해서 제시된 제어기의 타당성 및 견실성(robustness)과 비약성(non-fragility)을 검증한다.
이 논문은 국내 대학교의 영화 관련학과에서 실행하는 영화언어에 관한 기초 교육 사례로서, 성결대학교 영화영상전공에서 실제로 시행된 수업을 토대로 제안되었다. 이 수업은 감상을 우선시하면서 이를 바로 실습과 연계시키는 방법으로 진행하였으며, 한 학기 수업 내용을 모두 다룰 수 없는 관계로 본 연구에서는 사운드와 카메라 활용 내용에 초점을 맞추었다. 사운드는 작은 카메라를 가지고 촬영과 동시에 나레이션을 말하는 방식과 마이크를 활용하여 사운드의 원근법적 '청점(聽點)'을 경험해볼 수 있도록 하였다. 카메라의 경우, 다양한 카메라 움직임을 직접 시연해 볼 수 있도록 하였다. 직접 카메라를 들고 움직임을 부여하는 핸드헬드 테크닉을 이용해서 트랙킹이나 크레인에 상응하는 효과를 내는 방법으로 유희적인 제작 방식을 유도하였다. 또한 '카메라와 놀기'라는 활동을 통해 영화를 사적인 매체로 발전시킬 수 있는 상상력을 유발 시키고자 하였다. 그리고 이런 방식의 제작과정을 고려하면서 가장 적합한 모델을 제시하기 위해 해당 양식이 사용된 영화의 클립을 감상하도록 하였다.
기존의 교통안전도 평가 방법은 이력자료에 대한 의존도가 높았기 때문에, 실시간 모니터링 환경에서는 교통안전평가에 한계가 있었다. 그러나 최근 급속한 센서 및 통신기술의 발달은 개별차량의 주행궤적과 같은 미시적 자료 수집이 가능한 환경을 제공하게 되었다. 이런 미시적 자료수집이 가능한 환경을 최대한 반영하기위해, 본 연구에서는 영상 이미지 트랙킹을 통해 추출되는 개별차량의 주행정보와 기존 교통상충분석기법을 응용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 제시하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-To-Collision) 개념을 추출된 차량 주행정보에 적용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 공정변화를 검출하여 회로에 반영 및 보상하는 드레인 정규화 검출 (regulated drain detection) 방식과 차동 VCO에 적용하는 기법을 제안하였으며, 제안된 방식과 기법을 검증하기 위하여 저 전압 차동 PLL을 제작하여 그 성능을 검증하였다. 제안된 드레인 정규화 검출 방식과 이를 차동적으로 응용하여 설계된 저-지터 차동 PLL은 실제로 $0.18{\mu}m$ 1-폴리 3-메탈 공정으로 제작되었으며 공정변화에 따른 여러 가지 공정 코너 (corner)에 대한 VCO의 동작을 다양한 모의실험을 통하여 검증하였다. 제작된 PLL은 80MHz - 240MHz의 동작범위를 가지며 전체 die size는 내부 루르필터를 포함하여 $330{\mu}m\;{\times}\;380{\mu}m$이다. 1.8V 공급전압 일때 모든 동작주파수에 대한 트랙킹 지터 특성은 150psec peak-to-peak 이하로 안정적인 성능을 보였다.
교통량이 증가하고 도로 네트워크가 복잡해짐에 따라 정확한 교통 흐름 파악을 통해 교통의 원활한 흐름을 유도하는 것은 많은 국가의 관심사항이다. 교통 흐름을 효과적으로 알기 위한 다양한 분석 기술 및 연구들이 있어 왔지만 위치(GPS) 데이터를 포함한 데이터 시각화를 통해 먼저 교통 흐름의 패턴을 찾는 것이 필요하다. 본 논문에서는 실제 도시의 교통 궤적을 시뮬레이션한 내용을 도구로 사용함으로써 교통 흐름의 패턴을 시각화하는 것을 목표로 한다. 이에 24시간운행 되어 지고 정해진 경로가 없는 특징을 가진 실제 택시 40대에 센서 모듈을 설치하여 IoV(Internet of Vehicle)데이터를 수집하고 이 데이터를 이용하여 전처리 과정을 거친 후 오픈소스 기반의 데이터 시각화 도구를 우리의 데이터 특성에 적합하도록 개선하였다. 해당 시각화 모델은 시간 흐름에 따른 차량 트랙킹 Dot을 통해 차량 밀집 지역과 이동 경로 패턴 인식이 가능하므로 도시 내에서 또는 도시와 도시간의 교통 흐름 파악을 통해 도시 환경 문제 개선에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 주성분 분석을 이용하는 얼굴인식 시스템에서 인식후보를 점진적으로 등록하기 위한 방법과 절차에 관한 연구이다. 점진적인 주성분 갱신 방법으로 R-SVD알고리즘을 변형한 SKL 알고리즘을 이용한다. SKL 알고리즘을 이용하면 주성분을 이용하는 얼굴 인식의 문제점으로 지적되어 왔던 인식 후보의 점진적 증가에 따른 재학습 문제를 해결할 수 있다. 또한 이 방법은 밝기 변화에 견고한 객체 트랙킹 분야에도 이용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에서 SKL 알고리즘을 이용하여 주성분을 점진적으로 갱신하며 적용하는 절차를 제안하고, 표준 KL 변환에 의하여 주성분을 일괄적으로 계산하는 결과와 얼굴 인식성능을 비교한다. 그리고 SKL 알고리즘에 포함된 망각 인자(forgetting factor)가 얼굴인식 성능에 미치는 효과를 실험적으로 확인한다.
본 논문에서는 양식어장을 보호하기 위한 집단감시디지털시스템에서 어장내로 출입하는 선박을 추적하기 위한 칼만필터의 적응기법에 대해 논의하고자 한다. 디지털어장보호시스템은 어장탐지시스템(FDS) 및 감시경보시스템(WIWAS)으로 구성되어 있고, 어장탐지 시스템에서는 어장에 출입하는 선박을 실시간으로 식별하고 의심선박으로 인식되는 선박에 대해서는 추적을 행하게 된다. 본 연구에서는 이러한 의심 선박을 추적(tracking)하기 위해 칼만필터 기법을 적용한다. 아울러 다수의 선박에 대해서도 추적이 가능토록 하기 위하여 백색잡음을 동반한 복수개의 대상물에 대하여 위치판독을 위한 시뮬레이션을 행하고, 트랙킹 시스템으로의 적용 가능성에 대해 살펴본다.
본 연구에서는 가상현실을 이용한 VR 기본간호술 교육 콘텐츠를 제안하고자 하였다. 핵심기본간호술 20가지 중 간이혈당검사와 인슐린피하주사 항목은 간호술 항목에서 빈번히 수행하는 기본간호술 중 하나이며, 당뇨환자들에게 자가관리 교육을 할 때도 사용할 수 있는 항목이다. 본 연구는 이 항목을 가지고 학습자의 체험을 중심으로 가이드, 미션, 피드백의 3단계로 나누어 몰입형 VR기반 핵심기본간호술 콘텐츠를 설계하였다. 이 콘텐츠에서는 실제 간호술처럼 콘트롤러를 사용하지 않고 손가락 관절인식을 통해 손의 움직임을 트랙킹하여 몰입하며 훈련할 수 있다. 이 연구는 임상 수행 능력 향상을 도울 수 있는 VR 간호술 교육 콘텐츠 개발에 도움이 될 것이다.
실내 위치 기반 서비스는 사람과 물체 간의 거리에 기반한 서비스를 제공한다. 이러한 실내 위치 기반 서비스는 최근 키넥트와 같은 저렴한 가격의 깊이 센서를 활용하여 구현하는 경우가 증가하고 있다. 다수의 깊이 센서들은 사람의 위치를 트랙킹하는 기능을 기본으로 제공한다. 하지만 물체의 위치는 직접 수동으로 측정해야 한다. 물체의 3차원 위치를 획득하기 위해서는 3차원 인터랙션이 필요한데 이는 일반 사용자들에게는 어렵다는 단점이 있다. 반면에 일반 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 GUI (Graphical User Interface) 의 경우에는 3차원 위치 획득이 제한된다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 개발된 ILOCAT (Interactive LOcation Context Authoring Toolkit)을 제안한다. ILOCAT 은 일반 사용자들이 실공간에서 GUI를 활용하여 쉽게 물체의 3차원 위치를 취득할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 ILOCAT 의 디자인 및 구현을 상세히 설명한다.
The physical properties of biomaterials are important for their isolation and separation from body fluids. In particular, the precise evaluation of the multi-physical properties of single biomolecules is essential in that the correlation between physical and biological properties of specific biomolecule. However, the majority of scientific equipment, can only determine specific-physical properties of single nanoparticles, making the evaluation of the multi-physical properties difficult. The improvement of analytical techniques for the evaluation of multi-physical properties is therefore required in various research fields. In this study, we developed a motion-tracking algorithm to evaluate the multi-physical properties of single-nanoparticles by analyzing their behavior. We observed the Brownian motion and electric-field-induced drift of fluorescent nanoparticles injected in a microfluidic chip with two electrodes using confocal microscopy. The proposed algorithm is able to determine the size of the nanoparticles by i) removing the background noise from images, ii) tracking the motion of nanoparticles using the circular-Hough transform, iii) extracting the mean squared displacement (MSD) of the tracked nanoparticles, and iv) applying the MSD to the Stokes-Einstein equation. We compared the evaluated size of the nanoparticles with the size measured by SEM. We also determined the zeta-potential and surface-charge density of the nanoparticles using the extracted electrophoretic velocity and the Helmholtz-Smoluchowski equation. The proposed motion-tracking algorithm could be employed in various fields related to biomaterial analysis, such as exosome analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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