본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.
코로나19와 같은 팬데믹 현상이 사람들의 이동성에 어떤 변화를 일으켰는지 살펴보기 위해 서울시 공공자전거 대여이력 데이터를 분석하였다. 2019년과 2021년 데이터를 코로나 이전과 이후로 구분해 비교·분석하였다. 공공데이터 포털사이트에서 데이터를 수집하였고, 심층적인 분석을 위해 데이터마트를 만들었다. 주행방향유형 차원과 대여소유형 차원을 추가하였고, 파생변수(대당 회전율과 이용속도)를 생성하여 두 기간의 변화를 비교하였다. 코로나 이전과 이후 평균 이용시간에는 큰 차이가 없지만, 평균 이용거리와 평균 이용속도는 감소하였다. 생활 리듬이 다소 느려진 현상이 따릉이 이동성에서도 나타나고 있다. 평일의 경우 코로나 이전에도 출·퇴근 시간대에 가장 많은 임대가 일어났으나, 코로나 이후에 급증하였다. 감염을 염려하기 시작한 사람들이 마이크로 모빌리티 수단으로 마을버스보다 따릉이를 선호한다고 해석할 수 있다. 본 연구에 제안된 데이터마트 기반 시각화 및 분석 결과는 공공자전거 운영과 정책 개발에 인사이트를 제공할 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 트위터, 인스타그램과 같은 SNS 데이터와 공공자전거 데이터를 병합하여 살펴볼 필요가 있다. 자전거를 이용한 사람이 여러 장소에서 보인 행동 패턴 등을 다양하게 살펴본다면, 관련 연구의 가치가 향상될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 지질구조에 대한 모델링기반 학습 프로그램을 개발하고 모델링기반 학습에서 나타나는 논증패턴과 학생들의 정신모형 수준과의 관계를 밝히고자 하였다. 고등학교 2학년 126명을 대상으로 대륙이동설, 해령, 변환단층, 단층의 특징에 대하여 4회의 모델링기반 학습을 실시하였다. 연구대상 중에서 2개 학급은 실험집단으로 모델링기반 학습을 실시하였고 나머지 2개 학급은 비교집단으로 교사중심 설명식 수업을 실시하였다. 모델링기반 학습 후 실험집단과 비교집단의 사후 성취도와 학생들의 정신모형 분포를 정량적으로 비교하였다. 실험집단 중 5개 조의 논증활동을 녹음 전사한 자료에 대하여 본 연구에서 설정한 분석틀을 근거로 정성적으로 분석하였다. 본 연구의 분석틀은 TAP의 5가지 요소와 학생들의 대안개념이 포함되는 요소 5가지 등 총 10가지의 코딩 요소로 구성하였다. 정신모형 유형을 조사한 결과, 실험집단에서 단면 인과모형과 입체형 모형의 비율이 높게 나타난 반면, 비교집단에서는 2차원 모형과 단면 단순모형의 비중이 높게 나타났다. 논증유형을 분석한 결과, 주장의 빈도가 높을수록 논증활동이 성공적으로 이루어졌고 정신모형의 수준이 높게 나타났다. 반박이 제기된 경우, 만든 모형을 다시 관찰하여 자료를 수정하고, 이에 따라 주장을 다시 전개하였다. 이로써 모델링기반 학습에서 모형이 학생들의 논증 과정에 긍정적으로 작용함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 표준체형과 구별되는 BMI 25kg/m2 이상 비만 체형을 가진 20대 남성을 대상으로 비만 남성의 체간부에 적합한 보디스 원형을 개발하고자 하였다. 이를 통해 비만 남성의 상의 의류 개발에 도움이 되는 자료를 제공하고자 하였다. 20대 비만 남성 보디스 원형에 대한 1차 외관 및 의복압평가를 통해 앞몸판 어깨선, 앞처짐분 등의 패턴을 수정하였다. 2차 외관 및 의복압 평가를 통해 뒤진동둘레, 뒤허리선, 앞처짐분의 추가 등의 수정을 실시하였다. 3차 외관 및 의복압 평가를 통해서는 2차 평가를 통해 추가하였던 앞처짐분을 제거하여 최종 패턴 제도법을 개발하였다. 20대 비만 남성체형의 경우 복부의 돌출 및 자세 등으로 앞뒤허리선 설정, 뒤진동다트, 앞어깨선 설정 방법에 있어 표준체형과 구별되는 제도법이 요구되었다. 본 연구는 20대 비만 남성의 체형에 적합한 보디스 원형제도법을 제시하였다는 점에 그 의의가 있다. 후속 연구에서는 실제 착의실험과 20대 비만 남성 상의에 적용시켜 의복 패턴을 개발하는 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.
최근 많은 시스템이 사용자에 착용되어 사용자의 의도를 추론하고, 그에 맞는 서비스를 제공한다. 항상 사용자가 지니게 되는 모바일 기기에 장착될 센서에 의해 진행되는 이러한 흐름에서 가속도 센서는 이미 선두적인 역할을 하고 있다. 가속도 센서는 각종 움직임 정보를 수집하며, 제스처 기반의 사용자 인터페이스의 개발에 매우 유용하다. 보통 제스처 등의 시계열 패턴을 인식하기 위해서 많은 연산이 필요하며 연산능력이 상대적으로 부족한 모바일 환경에서는 보다 효율적인 기법이 요구된다. 본 논문은 저수준과 고수준으로 이루어진 모션 라이브러리기반 2 단계 인식기를 제안한다. DTW 를 기반으로 동작하는 3 차원 가속도 기반 저수준 인식기와 언어적으로 기술된 정보를 기반으로 하여 복합적인 동작에 대한 인식기로 구성된 모션 라이브러리를 구성하여 모바일 환경에 적합하도록 하였다.
손동작을 인식하는 연구가 오랫동안 이뤄져 왔지만 대개의 시스템들이 값비싼 깊이 카메라를 사용하거나 여러 개의 카메라를 사용해 분석하는 등 그 비용이 크며 작동이 가능한 작업 공간이 지극히 제한적이었다. 본 논문에서는 가전제품을 원격 제어하기 위한 목적으로 두 개의 회전 모터를 사용해 작업 공간을 확대하고 저렴한 일반 카메라를 사용해서 효율적으로 손동작을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 입력된 카메라의 자세 정보와 이미지상의 2차원적 손가락 위치 정보를 이용하여 3차원 궤적을 추정하고 이를 동작 평면으로 투영시켜 의미 있는 선형 동작 패턴으로 복원한다. 또한 본 논문에서는 개발된 시스템을 테스트하여 주어진 목적에 맞는 정확도를 가지는 작업 영역을 정의한다.
많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 하지만, 초보자인 경우는 어떤 뉴스그룹이 자신의 관심사와 관련이 있는지를 판단하기가 용이치 않다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.
본 연구는 개별 상업용 건물들을 중심으로 주변지역에 위치한 상업용 건물들과 주거지 개발패턴이 해당 건물가격에 미치는 영향을 고찰함으로써 물리적 도시공간구조가 부동산시장, 특히 상업용 부동산시장에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해 GIS 소프트웨어를 이용하여 용도간 근접성을 체크하였다. 연구 결과, 용도혼합이 오프스 건물가격에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나, 뉴 어버니즘에서 강조하는 복합용도개발을 통해 지속가능한 커뮤니티를 만들 수 있다는 가능성을 확인하였다. GIS기술을 이용하여 기존 연구들이 경제사회변수와 같은 대리변수를 사용했던 한계를 극복하고, 공간구조를 보다 정밀하게 측정할 수 있었다. 또한 토지이용에 따른 2차원분석이 아니라, 각 건물의 높이를 계산하여 3차원 분석을 함으로써 공간의 이용과 함께 밀도까지 고려한 방법론을 사용한 의의가 있다.
잔류응력 생성을 위한 대부분의 숏피닝 유한요소 해석모델은 숏볼이 재료표면에 수직으로 충돌하는 것을 가정한다. 하지만 실제 피닝공정에서 숏볼은 경사각을 갖고 재료표면에 충돌한다. 본 논문 에서는 잔류응력평가를 위한 3차원 경사충돌 유한요소 해석모델을 제안하였다. 다중경사충돌 유한요소 해석모델을 이용하여, 투사각, 충돌패턴, 숏볼수량 등 피닝인자들이 해석해에 미치는 영향을 조사하였다. 아울러 숏볼의 소성변형도 고려하였다. 유한요소해와 XRD 실험해의 비교를 통해 해석모델의 유효성을 검증했다. 본 논문에서 제안된 모델은 다양한 경사각에 대한 다중숏 충돌 유한요소 해석모델의 기초가될 것이다.
추적 눈 운동에 의해 망막에서의 상이 역동적으로 변화함에도 불구하고 우리는 외부세계의 공간속성을 대부분 안정적으로 지각한다. Helmholtz를 비롯한 많은 연구자들은 우리의 시각체계가 망막에서의 상의 움직임과 눈 운동정보를 동시에 고려하여 외부세계의 공간속성을 지각한다고 믿어 왔다. Helmholtz가 제안한 체계가 완벽하게 작용하지 않음을 나타내는 증거들을 여러 연구들이 제시하여 왔지만, 대부분의 연구는 두 눈이 같은 방향으로 움직이는 상황에 국한되었다. 본 연구는 관찰자로부터 멀어지거나 가까워지는 대상을 두 눈으로 추적하는 경우에서처럼 두 눈이 각기 반대 방향으로 움직이는 상황에 의해 유발되는 양안부등이 시각체계에 의해 교정되는지를 검증하였으며, 피험자들은 반향 눈 운동 동안에 시공간적인 중침패턴에 의해 정의되는 대상의 경사를 2AFC과제를 이용하여 보고하였다. 실제 제시되는 대상이 피험자와 평행하게 경사 없이 놓여 있음에도 불구하고 반향 눈 운동에 의해 망막에 생성되는 양안부등과 일치하는 방향으로 피험자들은 대상의 경사를 왜곡하여 지각하였다. 이러한 실험결과는 우리의 시각체계가 반향 눈 운동에 의해 유발되는 양안부등을 적절히 교정하지 못함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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