• 제목/요약/키워드: 3-Dimension algorithm

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보행 패턴 검출을 위한 동작센서 데이터 정규화 알고리즘 (Motion Sensor Data Normalization Algorithm for Pedestrian Pattern Detection)

  • 김남진;홍주현;이태수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.94-102
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    • 2005
  • 본 연구는 3축 가속도센서를 소형 센서모듈로 구성하고 이를 사람의 신체 부위에 부착하여 센서의 3차원적 방향에 구애되지 않고 동작에 의한 중력방향의 가속도를 계산할 수 있는 장치와 알고리즘을 개발하였다. 센서모듈을 이용하여 컴퓨터 시스템에 의해 사람의 보행 및 동작을 측정하기 위해서는 정량적인 처리가 가능하도록 데이터를 가공하여야 한다. 센서모듈로부터 데이터의 획득, 가능한 범위의 직교 좌표계로 변환, 중력방향의 단일 스칼라 값 변환의 과정으로 센서 출력 데이터를 정규화 하였다. 정규화된 센서 데이터를 사용하여 보행 패턴 중에서 걷기 횟수를 구분할 수 있는 알고리즘을 적용한 개인휴대정보단말용 응용 프로그램을 작성하였다. 연구실 환경에서의 실험에서 개발된 알고리즘 및 장치의 보행수 측정 정확도는 약 97%이었다.

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금형 내부 압력 최소화를 위한 자동차 인스트루먼트 패널의 게이트 위치 최적화 (Gate Locations Optimization of an Automotive Instrument Panel for Minimizing Cavity Pressure)

  • 조성빈;박창현;표병기;최동훈
    • 한국정밀공학회지
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    • 제29권6호
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    • pp.648-653
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    • 2012
  • Cavity pressure, an important factor in injection molding process, should be minimized to enhance injection molding quality. In this study, we decided the locations of valve gates to minimize the maximum cavity pressure. To solve this problem, we integrated MAPS-3D (Mold Analysis and Plastic Solution-3Dimension), a commercial injection molding analysis CAE tool, using the file parsing method of PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization) as a commercial process integration and design optimization tool. In order to reduce the computational time for obtaining the optimal design solution, we performed an approximate optimization using a meta-model that replaced expensive computer simulations. To generate the meta-model, computer simulations were performed at the design points selected using the optimal Latin hypercube design as an experimental design. Then, we used micro genetic algorithm equipped in PIAnO to obtain the optimal design solution. Using the proposed design approach, the maximum cavity pressure was reduced by 17.3% compared to the initial one, which clearly showed the validity of the proposed design approach.

최적 단면 치수를 가지는 복합재료 중공빔의 설계 (Design of Cylindrical Composite Shell for Optimal Dimensions)

  • 전흥재;박혁성;최용진
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제18권3호
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    • pp.219-226
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    • 2005
  • 본 연구에서는 휠체어의 경량화를 위해 기존의 강관으로 제작된 휠체어를 피로파괴 및 손상에 강하고 방진 특성이 우수하며 유지 및 보수가 용이한 복합재료 중공빔으로 구성된 복합재료 휠체어로 대체하기 위하여 복합재료 중공빔 이론과 유전자 알고리즘을 적용하여 최적화된 등가 강성을 가지는 복합재료 중공빔의 최적의 단면 치수를 제시하였다. 제시한 최적의 단면치수를 가지는 복합재료 중공빔으로 구성된 휠체어 전체 구조에 Tsai-Wu 파손이론을 이용해 과하중이 가해지는 경우에 대하여 구조해석을 수행한 결과, 휠체어의 파손 유무를 나타내는 Makimum Tsai-Wu Failure Criteria Index가 파손이 발생하는 1.00보다 현저히 낮은 $0.192\times10^{-3}$을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 또한 기존의 강관을 동일한 강성을 가지는 복합재료 증공빔으로 대체하였을 경우 중공빔 중량을 최대 45%감소하는 효과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.

자이로스코프에서 토커의 설계 및 해석 (The Design Method of the Torquer in DTG)

  • 김홍규;정현교;홍선기
    • 한국자기학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.48-53
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    • 1996
  • 자이로스코프에서 기울어진 회전자를 바로 세우는 역할을 하는 것이 토커이다. 본 연 구에서는 최대입력각속도 조건을 만족하면서 주어진 자석성능으로 최대의 특성을 낼 수 있는 설계에 대하여 알아보고자 한다. 자이로스코프의 기계적 치수가 결정되면 토커의 치수는 제한된다. 즉 코일이 위치하는 공간이 제한되므로 코일의 굵기가 결정되면 권선수도 정해지게 된다. 이 치수들을 이용하여 토커의 환산계수를 계산한 후, 코 일에 흐를 수 있는 최대 전류를 계산하면, 최대 입력각속도가 계산되어진다. 토커의 특성해석은 3차원 유한요소법을 이용하였으며, 유한요소 해석 결과로부터 토커의 환산 계수를 계산하였다. 실제 제작한 자이로의 성능실험을 통하여 제안된 토커 설계 알고리즘의 유용함을 입증한다.

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결함 노드를 갖는 (n,K)-스타 그래프에서의 링 임베딩 (Ring Embedding in (n.K) Star Graphs with Faulty Nodes)

  • 장정환;김진수
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제29권1호
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    • pp.22-34
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    • 2002
  • 본 논문에서는 최근에 제안된 (n,K)-스타 그래프에서 결함 노드를 포함하는 경우의 링 임베딩 문제를 다룬다. 그래프 자체의 계층적 특성을 이용한 일련의 차원 확장 및 결함 노드의 분산 전략 을 효율적으로 이용하여 n-3개의 이하의 결함 노드만을 포함하고, $n-k{\geq}2$를 만족한는(n.k)-스타 그래프에서 고장 노드들만 제외시킨 최대 크기의 링을 임베딩할 수 있음을 보이고해당 임베딩 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 다루고 있는 사이클 특성과 관련된 림 임베딩 연구는 병렬 처리 분야에서의 멀티캐스팅 등 과 같이 내재된 사이클 특성을 활용하는 분야에 응용이 가능하다.

수면박탈이 각성 뇌파의 양수 리아프노프 지수에 미치는 효과에 관한 연구 (Effects of Total Sleep Deprivation on the First Positive Lyapunov Exponent of the Waking EEG)

  • 김대진;정재진;채정호;고효진;김춘길;김수용;백인호
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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    • pp.69-74
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    • 1997
  • Sleep deprivation may affect the brain functions such as cognition and, consequentoy, dynamics of the EEG. we examiced the effects of sleep deprivation on chaoticity of EEG. Five volunteers were sleep-deprived over a period of 24 hours, They were checked by EEG during two days, the first day of baseline period, EEGs were reorded form 16 channels for nonlinear analysis. We dmployed a method of minimum cmbedding dimension to calculate the first positive Lyapunov exponent. For limited noisy data, this algorithm was strikingly faster and more accurate than previous ones. Our results show that the sleep deprived volunteers had lower values of the first positive Lyapunov exponent at ten channels (Fp$\_$1/, F$\_$4/, F$\_$8/, T$\_$4/, T$\_$5/, C$\_$3/, C$\_$4/, P$\_$3/, p$\_$4, O$\_$1/) compared with the values of baseline periods. These results suggested that sleep deprivation leads to decreawe of chaotic activity in brain and impairment of the information processing in the brain. We suggested that nonlinear analysis of the EEG before and after sleep deprivation may offer fruitful perspectives for understanding the role o f sleep deprivation on the brain function.

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각변위 방식을 이용한 캡슐의 오리엔테이션 측정 방법 (Orientation Tracking Method based on Angular Displacement for Wireless Capsule Endoscope)

  • 유영선;김명유;유영갑
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.27-32
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    • 2008
  • 본 논문은 각변위 방식을 이용한 소화경로 모델링 및 경로에 대한 캡슐의 오리엔테이션 측정 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 캡슐 내시경의 자세를 3차원 방향벡터와 이의 회전성분으로 표현하였다. 소화경로에 대한 캡슐의 오리엔테이션 정보인 롤, 피치 그리고 요우 값은 각각 $1.6^{\circ}$ 이내의 오차를 보였다. 제안된 방법은 자기장을 이용한 오리엔테이션 측정에서 롤값 측정 문제를 해결하였다. 오일러 각을 이용한 기존의 오리엔테이션 측정 방식과 비교하여 알고리즘의 복잡도를 줄였다.

감정 인식을 위한 Interactive Feature Selection(IFS) 알고리즘 (Interactive Feature selection Algorithm for Emotion recognition)

  • 양현창;김호덕;박창현;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.647-652
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    • 2006
  • 본 논문은 일반적으로 많은 특징들을 갖고 있는 패턴 분류 문제인 감정 인식을 위한 새로운 특징 선택 방법을 제안한다. '특징 선택'은 패턴 인식 성능의 향상에 기여하고 '차원의 저주'문제에도 좋은 해결책으로 많이 사용되는 방법이다. 그래서, 본 논문에서는 강화학습의 개념을 사용한 상호 작용에 의한 특징 선택 방법인 IFS(Interactiv Feature Selection)를 고안하였고 이 알고리즘을 사용하여 선택된 특징들을 감정 인식 시스템에 적용하여 성능이 향상됨을 확인하였다. 또한 기존의 특징 선택 방법과의 비교를 통하여 본 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

신경망 학습 과정중 불필요한 입력 정보 및 파라미터들의 제거 (Elimination of Redundant Input Information and Parameters during Neural Network Training)

  • 원용관;박광규
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권3호
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    • pp.439-448
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    • 1996
  • 형태 인식에서 유익한 특징정보의 선정 및 추출이 대단히 중요한 역할을 한다. 본 논문은 유익한 특징정보의 선정과 신경망의 학습을 동시에 수행할 수 있는 알고리 즘을 기술한다. 알고리즘은 근본적으로 반복적으로 수행되는 세 단계로 구성되어 있는데, 이들은 학습, 연결자 제거, 그리고 입력 신경세포 제거이다. 초기 학습을 실행한후, 먼저 적은 절대값을 갖는 연결자들이 제거 된다. 그런 후, 내부 계층 신경 세포들과 은 숫자의 결자들을 갖는 입력 신경세포들이 제거된다. 이 과정은 제거된 입력 신경세포들에 상응하는 특징정보들을 제외시키는 것과 동일하다. 만약, 에러값이 증가 하면, 연결자 제거 및 입력 신경세포 제거 과정의 반복으로 구성된 신경망의 재학습을 실행한다. 그 결과, 알고리즘은 다른 공간계로의 변환없이 특징정보 추출 공간내에서 중요한 특징들을 선정하게 된다. 또한, 즉징정보 선정인 형태 분류 관점에서의 성능과 긴밀하게 연결되어 수행되므로, 선정 된 특징정보들은 형태 분류에 가장 좋은 정보를 제공한다. 이 알고리즘은 불필요 또는 그다지 중요하지 않은 정보의 추출로 인한 경제 적 손실을 피할수 있게 한다. 더구나, 마지막에 얻어진 신경망은 인식 성능에 저해 요인이 될 수있는 불필요한 파라미터들, 즉 가중 연결자 및 바이어스를 포함하지 않는다. 응용결과,, 본 알고리즘은 가장 좋은 정보를 갖는 특징들만을 남기며, 성능 저하를 일으 키지 않으면서도 특징 벡터의 차원을 현저하게 줄였다.

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PAA(Pad Area Array)을 이용한 ITS RF 모듈의 3차원적 패키지 구현 (Three Dimensional Implementation of Intelligent Transportation System Radio Frequency Module Packages with Pad Area Array)

  • 지용;박성주;김동영
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제38권1호
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    • pp.13-22
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    • 2001
  • 본 논문에서는 RF 회로의 3차원 적층 구조를 설계하고 RF 회로의 특성개선 효과를 살펴보았다. 3차원적 RF 회로를 구현하기 위하여 분할 설계 기준을 제안하였으며 이에 따라 RF 회로를 기능별, 동작 주파수별로 분할하여 구현하였다. 분할된 하위 모듈을 3차원으로 적층 연결할 수 있도록 PAA 입출력 단자구조를 이용하여 3차원 형태의 ITS RF 시스템을 제작하였다. 이에 따라 아날로그 신호와 디지털 신호, DC 전원이 혼재되어 있는 ITS(지능형 교통관제 시스템) 224MHz RF 모듈을 구성되는 회로를 특성 임피던스 정합과 시스템의 동작 안정도를 고려하여, 기능별로는 송신부, 수신부, PLL(Phase Locked Loop)부, 전원부로 분할하였고 주파수별로는 224MHz, 21.4MHz, 및 450kHz~DC의 주파수 대역으로 분할하여 설계하였다. RF 회로 모듈을 구현하는 과정에서 224MHz 대역에서 동작하는 송신부와 수신부 증폭회로는 설계치와 일치하는 18.9㏈, 23.9㏈의 이득, PLL부와 전원부는 위상 고정, 정전원 입력의 동작특성을 최대화시킬 수 있었다. 3차원 구조의 RF 모듈은 2차원의 평면구조의 단일 기판 구성방법과 비교하여 부피 및 배선길이에서 각각 76.9%, 28.4%를 감소시킨 $48cm^3$, 1.8cm를 나타내었고, 열적 성분인 최고 동작 온도특성은 37% 감소한 $41.8^{\circ}C$를 나타났다. PAA형 3차원 적층 구조는 고속 고밀도 저전력의 특성을 가지며, 저비용으로 구현할 수 있으며 RF 주파수 영역에서 각 모듈을 기능별, 주파수별로 모듈화해 제품의 기능을 가변적으로 변화시켜줄 수 있음을 알 수 있었고, RAA 형태의 입출력 단자로 연결함으로써 단일 양면 기판으로 구현되던 2차원적 RF 회로 모듈의 부피와 전기적 동작 특성과 열적 특성을 개선시킬 수 있었다.

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