스테레오 정합은 컴퓨터 비전 분야에서 활발하게 연구되고 있는 연구 주제로 서로 다른 위치에서 획득된 두 영상을 정합하여 거리 정보를 얻는 방법이다. 이 방법은 초음파나 레이저를 광원으로 거리를 측정하는 것보다 실제 응용 환경의 제약을 적게 받아 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만, 텍스쳐가 반복되거나 텍스쳐가 없는 영역 혹은 객체의 경계 부근에서 정확한 깊이 정보를 획득하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문은 일반적 총 변이와 가이드 깊이맵을 사용하여 정합 비용을 정제 방법을 사용하여 정확한 깊이 정보 획득 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 기존의 색상 영상의 텍스쳐 복사 문제를 해결하였으며, 기존의 방법에 비해 bad pixel rates 측면에서 월등한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
세계 각국에서는 군용차량을 획득하고 개발, 운용함에 있어 개발 비용(경제성)이 부차적인 요소가 아니라 핵심적인 결정 요소로 작용하고 있다. 따라서 우리 군도중전술차량을 개발할 때 비용을 절감하면서 성능을 향상시킬 수 있는 방안 – 현존 차량의 개량, 개조와 병행해서 상용 차량의 군용화 방안 – 으로 모색하여야 할것이다.
성능개량은 전체적으로 순기 비용을 점감하면서 전력화시기를 단축시킬 수 있고, 최소의 비용으로 단기간에 최대의 효과를 얻을 수 있는 효율적이고 경제적인 무기체계 획득방법이다. 특히 국방예산이 제한 될수록, 방위산업 여건이 불리할수록, 그리고 신규 무기체계 연구개발기반이 약할수록 더욱 성능개량을 통한 전력증강의 중요성은 증대된다.
세계 각국에서는 군용차량을 획득하고 개발, 운용함에 있어 개발 비용(경제성)이 부차적인 요소가 아니라 핵심적인 결정 요소로 작용하고 있다. 따라서 우리 군도중전술차량을 개발할 때 비용을 절감하면서 성능을 향상시킬 수 있는 방안 – 현존 차량의 개량, 개조와 병행해서 상용 차량의 군용화 방안 – 으로 모색하여야 할것이다.
획득대안 분석 프로세스는 비용, 일정, 성능 및 위험이라는 제약사항 내에서 다양한 후보 대안들 가운데에서 최적의 대안을 선택하는 것이다. 신규 무기체계 획득을 위해 사용하고 있는 기존의 대안 분석 방법은 일반적으로 요구사항 분석, 설계 조합, 그리고 비용 추정을 통해 수행되고 있다. 본 논문은 함정 설계개념 정제 및 물자적 대안분석 단계에서 다목표 의사결정 방법을 기반으로 개선된 획득대안 분석 방법을 제시한 것이다. 이번 연구에서는 시스템공학 원리를 기반으로 효과도 분석, 사업 비용 추정, 그리고 위험도 평가 기법을 활용하여 차세대 다목적 훈련지원함에 대한 실질적인 응용 및 적용 연구를 수행하였다.
최근 모델링 및 시뮬레이션 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며 특히, 국방 분야에서는 모의기반획득(Simulation Based Acquisition)이 필수적인 정책으로 인식되고 있다. 모의기반획득을 효율적으로 수행하기 위해서는 무기체계 개발의 전순기에 모델링 및 시뮬레이션 기법을 적용할 수 있어야 하고 이를 위해서 모의기 하부 컴포넌트 재사용 및 상호운용을 위한 시뮬레이션 아키텍처 프레임워크가 필요하다. 재사용 및 상호운용을 통해 모의기반획득 환경 구축을 위한 비용을 최소화 할 수 있다. 본 연구에서는 재사용성 및 상호운용성 강화를 위한 프레임워크 에 대한 요구사항 및 문제점을 정의하고 그 해결책으로 개발한 시뮬레이션 프레임워크의 설계구조를 제시한다. 제안하는 시뮬레이션 프레임워크는 시뮬레이터를 구성하는데 공통적으로 필요한 기능을 재사용의 단위로 제공하며 사용자가 필요에 따라 쉽게 변경하거나 추가할 수 있다. 이러한 프레임워크를 통해 모의기반획득 환경 구축을 위한 비용을 최소화 하는 것이 가능하다. 제안하는 프레임워크를 실제 사업에 적용한 결과를 제시하고 다양한 적용방안 및 향후 연구 방향에 대하여 설명한다.
무기체계의 획득은 획득과정 초기단계에서 시험평가 자료의 원천으로 모델링 및 시뮬레이션의 사용이 적극적으로 권장되고 있다. 이와 같이 무기체계의 획득에 있어서 신뢰성은 가장 중요한 부분 이라할 수 있고, 이를 위해 M&S를 적용하여 시험평가의 신뢰성과 정확성을 제공할 수 있으며, 시험에 소요되는 시간과 비용의 절감, 사전 예측 및 사후 검증등이 가능한 자료를 제공할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 M&S의 이론적인 고찰과 무기체계의 획득을 위한 M&S 활용의 중요성, 획득모델의 특징, 무기체계 획득을 위한 활용실태 등을 고찰하여 효과적인 무기체계 획득을 위한 M&S의 활용방안을 찾고자 한다.
FMS를 포함한 다양한 형태의 생산 시스템에 있어서 일정계획문제는, 고가의 생산 설비를 효율적으로 운영한다는 의미에서 점점 더 중요해지고 있다. 일정 계획문제를 해결하 기 위하여 많은 방법들이 제시되었고 지금 현재도 다양한 방법들이 시도되고 있다. 이런 많 은 방법중에서 최적해를 구하는 수리계획법이 가장 우수한 대안을 제시하는 것으로 알려져 있지만, 최적해를 구하는 데 상당히 많은 시간이 필요한 것으로 알려져 있다. 다음으로 우 선 순위 규칙을 제공하는 방법은 짧은 시간을 이용하여 어느 정도 효율적인 일정계획을 제 시하지만, 생산 시스템의 구성과 상황에 따라서 가장 적합한 우선 순위 규칙이 변한다고 알 려져 있다. 이런 상황에 대응하여 시스템의 구성과 상황에 가장 적합한 규칙을 제안하는 전 문가시스템들이 연구되고 있다. 본 연구는 일정계획을 실시간에 수립하는 스케쥴러를 위한 지식을 획득하는 Intelligent Simulator 개발에 관한 연구이다. 일정계획을 위한 인공지능형 스케쥴러를 구축하는데 있어서 가장 큰 난관은 지식을 어떻게 획득할 것인가 하는 점이다. 이런 지식획득의 방법으로 주로 사용되는 벙법은 인간 전문가의 지식을 추출하는 방법이 있 다. 그러나 인간 전문가가 없거나 인간전문가의 지식으로는 부족한 경우에는 기계학습을 통 하여 지식을 추출한다. 기계학습을 위하여는 반드시 많은 case들을 통하여 지식을 획득하 게 되는 데 이런 case의 축적을 위하여는 실제의 시스템을 운영해본다는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 이때 필요한 경험의 생성을 위하여 시뮬레이션은 그 중요한 효용성이 있어서 많은 연구자들이 사용하였다. 그러나 경험을 다 생성한 후 그 경험으로부터 지식을 획득하 다보니 서로 다른 방법의 사용에 의하여 동일한 경험으로부터 서로 다른 지식이 생성되는 가능성이 있다. 본 논문은 시뮬레이션이 계속 수행되는 상황하에서 일정계획에 관련된 지식 을 획득하여 축적할 수 있는 Intelligent Simulator의 개발에 관한 연구이다.
최소비용 선형 망 흐름 문제가 동등한 할당 문제로 변환될 수 있으며, 또한 선형 망 흐름 문제를 해결하기 위한 전통적 방법은 단순 싸이클 흐름을 변환시킴으로서 원시 비용을 개선하는 방법이다. Auction 알고리즘이 각각의 반복에서 분산계산을 제시하는 개체와 초기의 대상 가격을 선택하기 위하여 몇 개의 특별한 법칙과 함께 동일한 문제에 적용이 될 때, 개체는 ${\varepsilon}$-이완법의 형태에서 획득할 수 있다. 본 논문은 할당 문제를 해결하기 위한 방법으로 최소비용 흐름 문제를 일반화 시켜, 전형적인 반복에 최소비용 흐름 문제, 수학적 등가에 의한 최소비용 흐름 문제를 연구하였고, 최소비용 흐름 측면에서 수송문제의 확장과 ${\varepsilon}$-이완법을 도출하여 이를 PCB 설계에 응용하고자 하였다.
3차원 영상을 생성하기 위해 스테레오 매칭을 통해 깊이 정보를 획득한다. 이때 발생하는 경계영역과 텍스처가 부족한 부분의 깊이정보 부정확성 문제를 해결하기 위해 영상 분할 기반 스테레오 매칭 방법을 제안한다. 일반적으로 사용하는 윈도우 기반 스테레오 매칭 결과를 기반으로 분할된 영상 내에서 최적의 변위 값을 재 할당함으로서 깊이정보의 정확성을 향상시킬 수 있다. Mean-shift는 참조 영상에서 화소 간 평균값 차이가 최대가 되는 영역들을 반복적으로 찾는다. 유사한 평균값을 갖는 영역들을 기반으로 영상을 분할하는 것을 Mean-shift를 이용한 영상분할 이라고 한다. 분할된 영상은 각 영역을 대표하는 패치 구조를 가지고 있어 참조 영상에 포함되어있는 잡음에 강인한 특성을 지닌다. 스테레오 매칭을 통해 화소별로 변위 값을 할당해주는 대신, 분할된 영상을 이용하여 각 분할 영역에 동일한 변위 값을 할당한다. 분할된 영상에 동일한 변위 정보를 할당할 경우 객체와 배경의 경계영역에서 잘못된 변위 값이 할당되는 경우가 발생한다. 이러한 경계 영역의 변위정보 부정확성을 보완하기 위해 화소의 기울기 항을 비용 값 계산 과정에 추가하여 단점을 보완한다. 최종 비용 값 계산을 통해 획득한 초기 변위 지도에 중간 값 필터를 적용하여 분류된 영역에 동일한 변위 값을 할당한다. 제안한 방법을 적용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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