본 논문에서는 증강현실 환경에서 보다 강건한 카메라 정보 추정을 위한 입자필터 기반의 카메라 추적 기법에 대해서 설명한다. 실시간 카메라 추적을 위해서는 일반적으로 칼만 필터, 또는 확장 칼만 필터 등이 많이 이용되지만, 카메라의 급격한 흔들림 및 장면의 가려짐 등과 같은 불안정한 조건에서는 정상적인 카메라 추적이 매우 힘들다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 입자필터링 기법은 시스템 상태에 대한 측정 표본입자의 가중치를 별도의 가중치 계산과정을 이용하지 않고 가우스 분포를 기반으로 계산하였으며, 카메라 입자를 수렴시키기 위한 별도의 처리과정을 거치지 않고 시스템의 실제 불확실도에 근사화되도록 재표본화된 표본입자 집합을 이용하여 카메라 상태의 추정을 수행하였다. 또한 제안된 방법은 보다 많은 수의 표본 입자를 이용하는 환경에서도 실시간 처리가 가능한 장점이 있다. 실험을 통하여 다양한 환경 하에서 제안된 방법의 효율성과 정확성을 확인하였다.
방파제의 경사면에 거치된 콘크리트 피복재의 단면파괴에 대한 신뢰성 해석을 수행하였다. 신뢰함수는 피복재의 흔들림 또는 동요의 크기를 정량적으로 나타내는 회전각의 함수로 유도되었다. 방파제 단면에 거치된 피복재의 재질적 성질 및 기하학적 형상과 관련된 확률변수들의 단면파괴에 미치는 영향 정도가 자세히 해석되었다. 또한 파고의 함수로 피복재 개개의 단면파괴에 대한 파괴확률이 산정 되었다. 마지막으로 Bernoulli과정과 허용파손율의 개념을 동시에 고려하여 피복재의 단면파괴가 어떻게 방파제 제체의 파괴확률로 이어지는가가 해석되었다. 허용파손율 개념은 본 연구에서 도입된 것으로, 허용파손율을 어떻게 정의하느냐에 따라 피복재의 단면파괴에 의하여 유발되는 방파제 제체의 파괴확률이 다르게 거동되는 것을 확인할 수 있었다 따라서 상대적으로 수심이 깊은 곳에 중량이 큰 콘크리트 피복재를 사용하여 방파제를 설계할 때는 수리학적 안전성뿐만 아니라 구조적 안전성도 중요하게 고려되어야 한다.
최근에, 자동화 크레인 제어 시스템은 빠른 속도와 신속한 수송이 요구되어 지고 있다. 따라서, 컨테이너가 초기좌표에서 최종좌표로 이동될 때 컨테이너 경로는 최소시간에 흔들림 없이 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 최종 좌표까지 이동에서 충돌을 피하기 위하여 충돌방지 경로를 계산하였다. 그리고, 정확한 주행 제어를 위해서 신경회로망 예측 PID제어기를 구성하였다. 제안된 예측제어 시스템은 PID 파라미터를 생산하기 위하여 신경회로망 예측기, PID 제어기 그리고 신경회로망 자기 동조기로 구성하였다 크레인 시스템을 통한 시뮬레이션 분석에서 다른 기존의 제어기들 보다 우수한 제어 수행을 증명하였다.
ADCP는 3차원 유속과 수심을 관측하여 유량을 정확하게 계산하는 데 널리 이용되고 있는 최신계측기기로 국내에서도 유량조사사업단 등 기관에 도입되어 수위-유량관계곡선식의 보정 등에 적용되고 있다. 하지만 ADCP 관측값 중 수심관측 자료를 별도로 활용하는 부분도 많은 관심을 받고 있다. 특히 최근 4대강 사업으로 인한 하상변동 측정에 기존 유량관측용으로 구매된 ADCP를 수심관측용으로 활용할 수 있다. ADCP는 일정한 각도로 경사진 4개의 초음파 빔을 활용하여 사선 방향으로 수심을 각각 관측한다. 최근에는 별도의 수심관측용의 수직 빔을 추가 설치하여 한번 관측에 초당 5개 지점의 수심을 동시에 관측할 수 있어 수심관측용으로도 기존 단독빔 음향측심기에 비해 효율적으로 수심을 관측할 수 있다. 그리고 ADCP는 GPS와 연동되어 수심관측의 3차원 공간정보 (x, y, z)를 창출할 수 있어 기존 GIS 자료와 융합될 수 있다. 하지만 기존의 음향 측심기의 수직빔과 다르게 ADCP의 빔이 일정한 각도로 경사져 있고 선박 활용 관측 시 요동에 의해 흔들려 각각의 빔이 계측한 수심의 수평위치를 정확하게 추출하기 어려운 점이 있다. 특히 경사빔에 의한 수심관측지점에 GPS 정보를 추정하여 부여하는 작업도 까다롭다고 하겠다. 그리고 수심관측자료 자체의 오차나 특이점 제거 등의 보정작업을 거쳐야 하는 문제도 있다. 따라서 원자료를 직접 활용할 수 없고 별도의 후처리 과정을 거쳐야 한다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음의 알고리즘을 개발하였다: 1) 경사빔에 의한 관측지점의 수평위치 산정, 2) ADCP의 흔들림 (피치와 롤링) 보정, 3) 경사빔의 관측위치에 지리정보부여, 4) 수심관측치 오차와 특이점 보정, 5) 관측자료의 GIS 파일 전환. 이러한 알고리즘은 GUI와 연동되어 적용되었으며 편리하게 이용되도록 구성되었다. 그리고 본 연구는 이러한 ADCP의 수심관측 자료와 하천 및 저수지 등 경계 GIS 파일을 연동시켜 전체 혹은 국부 저수량과 하상변동량을 계상하는 알고리즘도 추가하여 관측자료의 실무에서의 활용성을 증대시키고자 하였다.
본 논문에서는 조영증강 초음파영상의 분석과정에서 육안판별의 한계를 극복하기 위한 파라미터 가시화기법을 소개하고, 이 과정에서 영상의 왜곡과 노이즈를 보정하기 위한 방법론을 제시한다. 초음파영상에서 조영제의 전이형태에 대한 동적패턴은 간질환 진단에서 의미있는 파라미터가 되는데, 전이시간 정보와 조영증강 패턴을 정적인 단일영상으로 표현함으로써 급속도로 진행되는 동영상에서 정확한 정보를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 진단파라미터 데이터의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 호흡에 의한 흔들림현상과 마이크로 버블에 의한 노이즈를 들 수 있다. 이에 대한 대안으로 영상의 움직임추적을 위한 다단계 알고리즘과 마르코프 랜덤 필드 모델에 기반한 영상개선기법을 제안한다. 실제 임상데이터를 사용한 실험결과를 통하여, 제안된 방법의 유용성을 실험적으로 고찰한다.
본 연구의 목적은 진로 유예 상태로 시설을 퇴소한 가정외보호 청소년의 무업자 생활경험을 심층적으로 이해하는 것이다. 이를 위해 질적연구방법으로 연구를 수행하였고, 중도퇴소나 진로유예인 상태로 퇴소한 청소년 5명을 심층면접하여 자료를 수집 분석하였다. 연구결과는 다음과 같이 제시되었다. '기댈 수 없는 원가족', '불안정한 삶', '방황과 편견에 흔들림', '의지할 사람이 필요함', '뒤 늦은 후회', '끊임없이 재기를 꿈꾸는 삶' 등 6가지 주제묶음과 하위범주가 제시되었다. 본 연구를 통해 진로유예 퇴소청소년들은 불안정한 무업자 생활 속에 지난 시간에 대한 후회와 재기의 삶을 살고자 부단히 노력하는 모습을 파악할 수 있었다. 연구결과를 바탕으로 가정외보호 퇴소청소년이 보다 안정적인 삶을 영위할 수 있는 사회복지 정책과 실천적 함의를 제공하고자 한다.
이 연구의 목적은 정신장애인 고용경험이 있는 고용주의 고용경험을 깊이 있게 연구하고자 현상학적 연구를 활용하였다. 본 연구 참여자는 고용주 9명이며, 자료수집기간은 2017년 3월부터 2018년 9월까지 심층인터뷰를 통해 자료를 수집하였다. 모든 자료는 녹음하였으며, 자료는 Braun과 Clarke의 방법으로 분석하였다. 분석결과 6개의 주제모음, 12개의 하위주제가 도출되었으며, 다음과 같다. 1) 막연한 걱정에 부딪침, 2) 계속되는 설득으로 혼란스러움, 3) 내 업무의 경계가 흔들림, 4) 팀의 일원이 되어감, 5) 더 나은 정신장애인 근로자를 기대함, 6) 사업체가 단결되어 나아감으로 나타났다. 연구결과는 정신장애인 근로자의 고용확대의 필요성을 제기하였다. 이와 더불어, 정신건강분야는 정신장애인을 고용하는 고용주에게 적절한 서비스를 제공할 수 있는 전문가의 지원이 필요하다.
현재 사용되고 있는 홍채 카메라는 고가이며 사용적인 부분에서 제한점을 많이 가지고 있다. 기존 홍채 카메라는 새롭게 개발된 소프트웨어와의 연동에 불편함을 가지고 있고, 홍채 촬영 시 발생하는 빛 반사는 의료용으로 사용하기에 부적합하다는 문제점을 갖는다. 따라서 기존 카메라를 이용해 스스로 이미지 촬영을 위해서는 활용이 불가능한 상태이다. 본 논문에서는 스스로 홍채 촬영이 가능하면서 우리의 관심영역을 잘 볼 수 있도록 홍채카메라를 새롭게 구성한다. IoT 디바이스를 이용해 누구나 손쉽게 안경형 홍채카메라를 착용하고 영상을 획득할 수 있으며 획득된 영상은 홍채 분석 프로그램과 연동되어 유전적 약한 부분을 판독해 주는데 활용하고자 한다. 제안된 홍채 카메라 모듈은 영상 촬영시 빛 반사, 흔들림 및 정확한 초점을 자동으로 제공해주기 때문에 영상분석의 정확도를 91.49%까지 높여주고, 정확한 영상입력으로 인해 하나의 이미지 처리시간이 0.007ms로 빠르게 실행됨을 실험을 통해 증명하였다.
본 논문에서는 타겟과의 거리 및 EO/IR 장비 내부 온도정보를 이용한 전통적인 방식의 초점조절 방식의 단점을 보완할 수 있는 향상된 영상기반 초점 조절 기법을 제안하였다. 영상기반 초점조절시 카메라시선의 흔들림에 의해 동일한 표적으로 시선을 지향하지 못해 영상의 다른 영역에 초점 윈도우를 설정함으로 인해 정확한 초점 값을 계산할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상추적 기법을 적용하여 동일한 위치에 포커스 윈도우가 설정되도록 하여 최적의 초점위치 탐색 정확도를 향상시키고자 하였다. 또한 동일한 초점위치에서 플랫폼의 진동이나 흔들림 그리고 대기환경에 의한 영상 불안정으로 인해 동일한 초점 값이 계산되지 않기 때문에 인접프레임 중에 보다 안정적인 상태에서 획득된 프레임을 선택함으로써 국부최대값(Lcoal maxima) 빠지지 않고 최적의 초점 위치를 찾는 기법을 제안하였다.
영상 흐려짐은 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림 등의 요인으로 발생하는 현상이다. 최근 합성곱 심층신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 활용하여 흐려짐 현상을 복원하는 연구가 활발하게 진행되었으며, 원본과 정답 영상의 차이를 이용하여 복원 과정을 가이드하는 방법이 뛰어난 성능을 보였다. 본 논문에서는 왜곡 정보를 기반으로 흐려진 영상 복원 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 위해 학습 시, 원본과 정답 영상 차이에 대한 이진화를 수행하여 복원 과정을 가이드 할 수 있도록 하는 트랜스포머(Transformer) 기반 신경망 모듈을 설계하였다. 제안하는 방법은 학습 과정에서 잠재 특징을 기반으로 전역적 추론을 통해 예측한 왜곡 위치 정보 분포를 흐려짐 복원 과정에 반영한다. 다양한 영상 흐려짐 복원 신경망에 제안하는 모듈을 적용하여 복원 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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