• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.241-248
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• 2006

냉장고나 에어컨 등과 같은 비교적 크고 자주 움직이지 않는 물체들에 대한 인식은 실내 환경에서의 SLAM (Simultaneous Localization and Map building) 문제에서 중요한 전역적 고정 특징으로 사용될 수 있다는 측면에서 그 필요성이 크다. 본 논문에서는 연속적으로 획득되는 3차원의 영상 장면들을 사용하여 이러한 큰 물체들을 안정적으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 파티클 필터(Particle Filter)를 기반으로 연속적인 3차원 영상에서 점진적으로 3차원의 물체를 인식하는 방법을 사용한다. 이를 위해 인식하고자 하는 하나의 물체를 표현하는 파티클(Particle) 들을 3차원의 장면에 뿌리고, 3차원 선들의 정합을 통해 각 파티클에 대한 정합 확률을 계산한다. 이 확률과 정합된 파티클의 비율을 기반으로 3차원 환경 속에 놓여진 물체를 인식할 수 있으면 물체의 자세 또한 함께 인식될 수 있다. 실험 결과를 통해 파티클 필터에 기반한 점진적이고 확률적인 물체인식의 가능성을 보이고 SLAM문제에 응용한 결과도 함께 보여준다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.7-18
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• 2008

연기와 같은 유체의 모습을 영화나 애니메이션에서의 특수 효과에 활용하기 위해는 연기를 사실적으로 모델링하는 과정과 모델링 된 연기 내부에서의 빛의 흐름이 잘 반영된 렌더링 과정이 필요하다. 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 연기 모델링의 사실성을 살리기 위해 물리 기반의 유체 시뮬레이션 기법을 많이 차용하고 있는데, 그동안 시뮬레이션 기법으로 주로 연구되어 온, 격자 기반의 Euler 방법과는 근본적으로 다른, 파티클 기반의 Lagrange 방법이 시뮬레이션 단계에서 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 관심이 높아지고 있다. 연기 렌더링은 연기 모델링 방법에 종속적일 수밖에 없으므로, 결과적으로 격자 기반의 시뮬레이션 결과에 대한 렌더링 방법은 많이 연구되고 있는 데 비해, 파티클 형태로 산출된 연기 데이터에 대하여 사실적인 영상을 생성해주는 랜더링 기술에 대한 연구는 아직 부족한 상황이다. 이에, 본 논문에서는 Lagrange 기법을 적용하여 생성한 파티클 집합 형태의 연기 시뮬레이션 데이터를 사실적으로 렌더링하기 위해, 전역 조영을 위한 최신 랜더링 기술인 포톤 매핑 기법을 파티클 데이터에 맞게 변형 및 확장한 파티클맵 기법을 소개하고, 개선된 파티클템 기법을 제시하여, 기존 연구와의 차이점을 보여준다. 또한 렌더링 과정에서 효율성을 높이기 위해 볼륨 렌더링 방정식의 다중 산란 항을 미리 계산하는 광도맵이라는 방법을 제시한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제35권3호
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• pp.29-35
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• 2007

본 연구는 목재 및 파티클보드의 기계적 성질들을 향상시키기 위해 유리섬유를 VARTM 방법에 의해 보강한 복합소재에 대해 조사하였다. 시편들은 상업용 파티클보드 및 간벌소경재로 생산된 목재로 제작하였다. 시편들은 대조구(control)와 유리섬유로 보강된 목재/파티클보드 사이의 변이를 줄이기 위해 제재목과 파티클보드를 각각 길이 방향으로 둘로 잘라 한쪽은 대조구 시편으로 사용했고, 다른 한쪽은 한 층의 단축방향으로 짠 유리섬유 조방사로 시편의 양면을 보강하였다. 목재 및 파티클보드를 VARTM 방법에 의해 유리섬유로 보강한 복합소재는 기계적인 성질들이 크게 향상되었다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제32권2호
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• pp.65-72
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• 2004

요소-멜라민수지 접착제를 실험실에서 수지 접착제 고형분량에 대해 5% 멜라민을 첨가하여 파티클보드 제조용으로 합성하였다. 합성한 요소-멜라민 수지를 이용하여 전건 목재파티클의 무게에 대해 접착제 첨가량 6, 8%와 열압시간 3, 4, 5분에서 실험실 파티클보드를 접착하는 열압시간동안 배출되는 가스를 증류수에 용해·포집하여 얻어진 용액으로부터 포름알데히드 배출량을 미국 National Institute of Occupational Safety and Health (NIOSH) 3500의 방법에 의해 분석·비교하였다. 포름알데히드 배출량을 측정하여 분석한 결과는 파티클보드를 열압하는 시간동안 배출되는 가스 중에서 포름알데히드량은 요소-멜라민수지 접착제의 첨가량과 열압시간에 대해 통계적으로 유의하게 차이가 있다는 것을 보여줬다. 파티클보드의 성능평가 결과는 3분의 열압시간에서 접착된 파티클보드의 박리강도는 KS F 3104 파티클보드 8.0형의 최소요구치를 만족시키는 것을 보여줬다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제31권5호
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• pp.37-41
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• 2002

부유분진 측정 센서의 지식 및 역할에 대한 이해를 돕기 위해 당사에서 개발된 파티클 센서를 예시로 하여 분진 측정 센서에 대한 전반적인 원리와 센서 응용 및 적용 방향을 제시하고자 한다.

• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 1993년도 제1회 하계분리막 Workshop
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• pp.83-95
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• 1993

현재 존재하는 다양한 filtration 테크놀러지는 feed stream으로부터 제거되는 파티클의 사이즈에 근거하여 그 범주를 정할 수 있다. 부유 고체물의 재래식 macrofiltration 은 feed solution이 수직 방향으로 filter media을 통하여 흐르게끔 하는 것이다. 전체 용액은 메디아를 통하여 지나가는데 단지 한개의 stream만 만든다. 그런 여과 장채의 보기를 들면, cartridge, filter, bag filter, sand filter, multimedia filter들이 있다. Macrofiltration separation은 1 미크론 이상가는 비용해성 파티클에 국한된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권1호
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• pp.35-42
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• 2012

본 논문은 영상기반항법에서 특징점의 이동변위가 큰 경우에도 추적 성능을 확보할 수 있는 파티클 필터 기반의 특징점 추적 필터를 설계하였다. 기존 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘에서 이동량이 큰 경우의 추적 성능을 향상시키기 위해 특징점의 동역학 모델을 적용하였고, 불규칙적인 영상정보의 특성을 반영하기 위해 파티클 필터를 사용하였다. 저장된 이미지로 KLT 알고리즘과의 특징점 추적 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘은 큰 이동량을 갖는 경우에도 추적 기능을 유지하는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.27-30
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• 2012

지능형 에이전트에게 요구되는 가장 기초적인 기능 중의 하나가 불확실한 센서 데이터에 의존하여 자신의 현재 위치가 어디인지를 파악하는 일이다. 본 논문에서는 가장 효과적인 확률 기반의 측위 기법인 파티클 필터를 실제 로봇 측위에 적용한 로봇 측위 시스템의 구현에 대해 설명하고, 성능 평가를 위한 실험의 결과를 소개한다. 특히 비-잡음 상태 전이 모델과 로봇 동작의 오차를 고려한 잡음 모델간의 비교 실험을 통해, 실제 로봇 동작의 불확실성에 근사한 상태 전이 모델이 파티클 필터 측위의 성능 개선에 도움이 될 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.311-316
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• 2009

본 논문에서는 파티클 필터(Particle Filter)를 사용한 모바일 감시 로봇을 위한 실시간 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 파티클 필터는 몬테카를로(Monte Carlo) 샘플링 방법을 기반으로 사전분포확률(Prior distribution probability)와 사후분포확률(Posterior distribution probability)을 가지는 베이지안 조건 확률 모델(Bayesian conditional probabilities model)을 사용하는 방법이다. 그러나 대부분의 파티클 필터에서는 초기 확률밀도(Prior probability density)를 임의로 정의하여 사용하지만, 본 논문에서는 Sum of Absolute Difference (SAD)를 이용하여 초기 확률밀도를 구하고, 이를 파티클 필터에 적용하여 모바일 감시 로봇 환경에서 임의로 움직이는 물체를 강인하게 실시간으로 추정하고 추적하는 시스템을 구현하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.183-188
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• 2015

본 논문에서는 야간 CCTV 영상을 활용하여 보행자를 검출하고 추적하는 방법을 제안하고 추적 성능을 분석한다. 유사 Haar 특징을 이용하여 Adaboost 알고리즘으로 학습하고 종속분류기로 객체를 검출한다. 파티클 필터를 활용하여 검출된 보행자를 추적한다. 야간 CCTV영상에 대하여 파티클 필터의 객체 추적에 효율적인 파티클 수와 분포를 실험을 통하여 제시하였다. 골목길 등에서 취득한 야간 CCTV영상에 대하여 검출과 추적성능을 검증하였다.