모바일 로봇은 자신의 임무를 수행하기 위해 탐색 기능을 가지고 있어야 한다. 탐색은 감시 로봇, 구조 로봇, 자원 탐사 로봇 등에 사용될 수 있다. 로봇이 환경을 탐색하기 위해서는 지도와 같은 환경에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 그러나 기존에 많이 사용되는 그리드 지도는 용량이 너무 커서 모바일 로봇에 사용하기 힘들다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 저 사양의 모바일 로봇에서 사용할 수 있는 하이브리드 지도를 제안한다. 또한 제안하는 하이브리드 지도를 사용하여 모든 영역을 탐색하는 방법을 제안하고 있다. 제안하는 방법은 로봇의 작업 환경을 현재 처리할 수 있는 영역과 처리 할 수 없는 영역으로 나누고, 나누어진 영역을 탐색하는 동시에 지도를 업데이트하며 영역을 확장해 나간다. 탐색이 완료된 영역은 하이브리드 맵 형태로 저장한다. 생성한 하이브리드 맵을 사용하여 로봇은 장애물이 없는 영역으로 이동 경로를 생성할 수 있다. 실험결과에 따르면 기존 그리드 지도에 비해 약 6%의 메모리만을 사용해 환경 지도를 생성할 수 있었다.
3차원 비디오 전송에 있어서, 렌더링에 사용되는 깊이 맵은 압축 효율을 위하여 일반적으로 낮은 해상도로 다운샘플링 되어 전송된다. 이때, 다운샘플링 과정에서 발생하는 오류는 디코딩 후의 적절한 업샘플링 기법을 통하여 효과적으로 복구할 수 있다. 하지만 기존의 연구들은 이러한 오류를 줄이기 위하여 여러 업샘플링 기법에 대해서만 초점이 맞춰져 있었다. 본 논문에서는 사람의 인지적인 화질을 보다 제고시키기 위하여 동적인 객체와 정적인 배경에 서로 다른 다운샘플링 비율을 적용시키는 새로운 하이브리드 깊이 맵 다운샘플링 기법을 제안한다. 실험적인 결과는 제안하는 방법이 시각적인 품질과 PSNR 측면에서의 이득이 있음을 보여준다. 또한 제안하는 방법은 여러 업샘플링 기법들과 호환이 가능하다.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
매입형 영구자석 동기전동기는 강건한 회전자 구조와 릴럭턴스 토크를 사용할 수 있다는 점, 악계자 제어를 하기 쉽다는 점에서 넓은 속도와 토크를 필요로하는 하이브리드 차량이나 전기 차량에 적합한 전동기이다. 영구자석의 감자곡선은 온도에도 의존하기 때문에 온도에 따라 전동기의 자속과 토크가 변하게 된다. 이 논문은 전기 스쿠터에 사용되는 매입형 영구자석 동기전동기의 온도에 따른 지령 전류 보정에 의한 제어법에 대해 연구하였다. 토크 리플을 줄이기 위해서 속도-토크 곡선과 감자곡선을 이용하여 구하였으며, 보정된 지령 전류를 구하기 위해 Lagrange 보간법과 재귀 최소자승(Recursive Least Square : RLS) 법을사용하여 전류맵을 만들었다.이 지령 전류는 토크와 인버터 출력 전류값을 계산하는데 사용된다. 전류맵을 만들기 위해서 측정한 온도는 20, 80, 100도이다. 본 논문에서 제안한 제어법을 이용하여 토크 리플이 줄어듬을 시뮬레이션과 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
In this paper, a new shift map was proposed to improve the fuel economy of a transmission mounted electric device(TMED) type dual clutch transmission(DCT) plug-in hybrid electric vehicle(PHEV) by considering transmission and motor losses. To construct the shift map, powertrain efficiencies of the engine-DCT-motor were obtained at each gear step. A shift map that provides the highest powertrain efficiency was constructed for the given wheel torque and vehicle speed. Simulation results showed that the fuel economy of the target PHEV can be improved by the new shift map compared with the existing engine optimal operating line(OOL) shift control.
실세계의 분석에서부터 3D 가상도시를 구축하는 GIS는 매우 빠르게 발전하고 있다. 3D 가상도시는 GIS 기술, 컴퓨터그래픽스 기술, 가상현실 기술, 공간 데이터베이스 기술에 의해 컴퓨터 속에 구현이 되는 도시를 말한다. 본 연구에서는 수치지도를 이용하여 실세계 지도좌표를 포함한 3차원 지형 기본맵을 구축하였다. 그리고 높이값을 가진 건물과 3차원 지형 기본맵을 통합하여 Cyber City를 구축하였다. 여기에 Server/Client 시스템을 이용하여 3차원 Cyber City 웹서비스 실시하였다. 기존의 이미지 또는 벡터 기반의 웹서비스방식보다 벡터와 이미지의 합성인 하이브리드(Hybrid)방식으로의 개선을 제안하였고, 공간검색 속성검색 기능을 제공함으로써 기존의 Web 3D 기술의 단순한 가시화의 한계를 넘어 Web 3D GIS로의 발전방향을 제시하였다.
본 연구에서는 MESSAGE를 이용하여 승용 부문의 중장기 온실가스 감축잠재량 전망을 위한 방법론과 그 결과를 제시하고 있다. 승용부문의 실질적인 온실가스 감축잠재량을 구하는 것이 아니라 가장 대표적인 중형차 부문의 4가지 차종인, 기존 내연기관차, 하이브리드, 플러그인 하이브리드, 전기차를 이용하여 2050년까지 시장점유율 변화를 알아는데 중점을 두었다. 승용 부문의 감축잠재량 분석을 위해 녹색위원회의 그린카 로드맵을 중심으로 한 BAU 시나리오, 그린카 보급을 강화하는 시나리오, 학습 곡선을 이용하여 학습률에 따른 차량 가격 시나리오, 그린카의 학습률을 강화하는 시나리오 등 4가지 시나리오를 구성하였다. 그린카 보급 강화 시나리오에서 2050년에는 BAU 시나리오 대비 13%의 배출량이 감소하였고, 학습률에 따른 차량 가격 시나리오 및 학습률 강화 시나리오에서는 14%의 배출량이 감소함을 알 수 있었다.
GPU의 발전과 함께 성장한 딥러닝(Deep Learning)은 영상 분류 문제에서 최고의 성능을 보이고 있다. 그러나 합성곱 신경망 기반의 모델을 깊게 쌓음에 따라 신경망의 표현력이 좋아짐과 동시에 때로는 학습이 잘되지 않고 성능이 저하되는 등의 부작용도 등장했다. 성능 향상을 방해하는 주요 요인 중 하나는, 차원감소 목적에 따라 필연적으로 정보 손실을 겪어야 하는 풀링 계층에 있다. 따라서 특성맵(Feature map)의 차원감소를 통해 얻게 되는 비용적 이득과 모델의 분류 성능 사이의 취사선택(Trade-off)이 존재한다. 그리고 이로부터 자유로워지기 위한 다양한 연구와 기법이 존재하는데 Spectral Pooling도 이 중 하나이다. 본 논문에서는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT)을 이용한 Spectral Pooling에 대한 소개와, 해당 풀링의 성질을 통상적으로 사용되고 있는 Max Pooling과의 성능 비교를 통해 분석한다. 또한 영상 내 고주파수 부분에서 특히 더 강건하지 못하다는 맥스 풀링의 고질적인 문제점을, Spectral Pooling과의 하이브리드(Hybrid) 구조를 통해 어떻게 극복해나갈 것인지 그 가능성을 중심으로 실험을 수행했다.
비휘발성, 저전력 소모, 안정성 등의 장점을 가진 NAND 플래시 메모리는 고집적화, 대용량화, 저가격화를 통하여 다양한 디지털시스템의 데이터 저장장치로 사용되고 있다. 플래시 메모리의 다양한 분야에서의 응용 확대와 동시에 플래시 메모리의 대용량화는 플래시 메모리의 주소 변환 테이블의 전체 크기를 증가시켜 SRAM에 저장하기에 용량이 부족한 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 하이브리드 변환 기법 기반의 플래시 메모리 파일 시스템에서 페이지 주소 캐시를 이용한 효율적인 주소 테이블 관리 정책을 제안한다. 제안하는 기법은 다양한 메타 데이터 기반의 전체 테이블의 정보를 맵블록을 이용하여 효율적으로 통합 관리함으로써 높은 성능을 유지할 수 있다. PC 환경에서의 다양한 응용프로그램을 실험한 결과 제안하는 페이지 주소 캐시는 2.5% 이하의 낮은 미스율로 높은 효율성을 유지하며 전체 쓰기 연산 요청에서 평균 33%의 실제 쓰기 연산의 실행으로 전체 쓰기 연산에서 발생하는 오버헤드를 줄여 주었다.
In this paper, a single LRF has been used to produce a 3D map for the mobile robot navigation. The 2D laser scanners are used for mobile robots navigation, where the laser scanner is applied to detect a certain level of area by the straight beam. Therefore it is limited to the usages of 2D obstacle detection and avoidance. In this research, it is designed to complement a mobile robot system to move up and down a single LRF along the yaw axis. During the up and down motion, the 2D data are stacked and manipulated to build a 3D map. Often a single LRF data are mixed with Gaussian and impulse noises. The impulse noises are removed out by the hybrid median filter designed in this research. The 2D data which are improved by deleting the impulse noises are layered to build the 3D map. Removing impulse noises while preserving the boundary is a main advantages of the hybrid median filter which has been used widely to improve the quality of images. The effectiveness of this hybrid median filter for rejecting the impulse noises has been verified through the real experiments. The performance of the hybrid median filter is evaluated in terms of PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and the processing time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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