차량의 접근 가능한 구역에 대한 판단과 경로 계획은 무인 차량의 자율 주행에 있어서 필수적이다 차량의 접근 가능한 구역과 경로계획을 위한 정보는 3차원 지형형상을 분석하여 얻을 수 있다. 이 논문에서는 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서(2D LRF)를 융합하여 모바일 로봇의 휠 인코더를 통해 복원한 3차원 지형형상과, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리 센서로 복원한 3차원 지형형상을 적은 데이터로 표현하는 방법을 제시하였다. 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 위해 카메라의 좌표계와 LRF의 좌표계 사이의 기하학적인 관계를 격자무의 평면을 이용하여 구하였다. 카메라와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 통한 3차원 지형형상 복원은 모바일 로봇을 이용하여 실내에서 실험하였고, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리센서를 통한 3차원 지형형상 복원은 차량을 이용하여 실외에서 실험하였다. 이런 시스템에서 복원한 3차원 지형형상은 점군 기반으로 되어있고, 이는 매우 많은 양의 정보를 필요로 한다. 정보의 양을 줄이기 위해 점군 기반을 대신하여 입방형 격자 기반의 지형형상으로 복원하였다.
실내 공간과 같이 마이크로한 스케일에서의 분석을 위해 다양한 보행시뮬레이션 모델들이 연구 되어 왔으며, 이 중에는 social force 모델과 floor field 모델이 주목을 받는다. 이 중 연산이 복잡한 social force 모델보다는 CA 기반의 floor field 모델이 컴퓨터 시뮬레이션에 더 적합한 모델이라고 할 수 있다. 그러나 Kirchner 등이 제안한 floor field 모델에서는 dynamic field의 연산 시 자신의 dynamic 값에도 영향을 받을 수 밖에 없는 단점을 가지고 있으며, 본 연구에서는 이를 개선한 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 dynamic field의 데이터 구조를 변경함으로써 자신의 dynamic 값은 배제한 다른 에이젼트의 영향만을 받도록 하였으며, dynamic 값의 초기값을 할당하는 문제도 현실적으로 변경하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘을 테스트하는 데에는 공간 DBMS에 저장된 실제 3차원 건물모델을 사용하여 추후 실내 센서를 이용한 실시간 대피 시스템에 적용할 수 있는 기반이 되도록 하였다.
This paper presents capacity characteristics of the indoor LOS(Line-Of-Sight) propagation channel for MIMO system at 5GHz. The distance between antenna elements, their moving path, and number of transmitting and receiving antennas can be determined by wanted eigen-vlaue, and channel capacity of the MIMO communication channel using only reliable simulation without measurements. The simulation uses 3D Ray tracing and patch scattering model to which electromagnetic material constants are applied. As distance between antenna elements increases, distribution of the eigen-value show a tendency to decrease, but channel capacity increases in LOS environment. However, despite of short distance between antenna elements, large value of channel capacity is obtained in positions which have high AS. When the position of receiver antennas are shifted, channel capacity hardly changed, and as number of antenna elements increases, channel capacity also increases regularly.
본 논문은 선원 훈련을 보다 효율적으로 수행하기 위한 가상현실 기반 선원 훈련 플랫폼을 위한 저작도구를 제안한다. 제안하는 저작도구는 훈련의 효율도를 높이기 위해 실 선박 환경을 3D 스캔하여 가상현실 환경으로 불러오는 가상환경 구축부와 다양한 시나리오 기반의 훈련 내용을 소화할 수 있는 드래그-앤-드롭 기반의 스크립트 편집부를 지원한다. 본 저작 도구에서는 가상현실 장비들을 지원하고 실환경을 3D 스캔을 통해 가상 현실로 변환하기 때문에 피훈련자는 훈련이 필요한 실환경 내에서 요구되는 동일한 훈련을 이행하게 됨으로써 피훈련자의 몰입감과 훈련 효과를 높인다. 또한 다양한 선박 환경에 대한 훈련 시뮬레이션을 빠른 시간 내에 제작할 수 있게 함으로써 제작에 필요한 비용을 줄인다. 본 저작도구는 시나리오 편집부를 통해 다중 참여형 훈련 시나리오의 편집과 임무 평가를 가능하게 한다.
본 연구에서는 레이저 슬릿 빔을 이용한 능동 스테레오 정합 기법과 모자이크 기법을 결합한 3차원 형상 복원 기법을 제안한다. 능동 스테레오 정합 기법은 레이저 슬릿 빔이 조사된 좌, 우 영상에서 색상과 밝기 변화를 분석하여 레이저 라인의 위치정보를 검출하고, 등극선(epipolar line)에서 이를 비교하여 깊이 정보를 획득하는 방법이다. 모자이크 기법은 해리스 코너 검출 방법(harris corner detection)을 이용하여 영상의 특징점을 검출하고, 특징점 기술자(keypoint descriptor) 색인 분류 방법으로 연속 영상 간 특징점의 대응쌍을 찾고 상호 변환 관계를 추정하는 방법이다. 능동 스테레오 정합기법과 모자이크 기법을 이용하여 전체 연속 영상의 깊이 정보를 계산하였다. 이와 같은 방법으로 획득한 연속 영상의 깊이 정보를 영상의 색상, 질감 정보와 융합(blending)과정을 거쳐 최종 3차원 형상 정보로 복원하였다. 제안한 복원기법은 레이저 슬릿 빔과 스테레오 카메라를 사용함으로써 장소와 거리 제약 조건을 극복하여 용이하면서도 강인한 3차원 거리 정보를 획득할 수 있었다.
본 논문에서는 이동로봇에 장착된 CCD 카메라를 통해 입력되는 영상에서 3차원 물체가 가지는 특징정보를 분석 및 추출하여하여 주행전방의 환경을 구분하는데 적용하게 된다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 카메라로 입력된 영상은 3차원 특징정보에 의해 장애물과 복도의 코너, 문으로 검출되어진다. 바닥의 장애물 정보 인식을 통한 이동로봇의 주행경로를 구하는데 있어 이들 세 가지는 최적의 경로 생성과 장애물 회피를 위한 매우 중요한 정보로 사용될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 입력영상을 전처리 후에 제안된 알고리즘을 기반으로한 이동로봇의 주행방향결정과, 입력 영상에서 신경망을 통하여 장애물 인식 및 특징정보 검출을 통한 이동로봇의 주행을 위한 선행 실험결과를 제시하였다.
본 논문에서는 이동로봇에 삼차원 레이저 스캐너를 장착하여 삼차원 데이터의 수집, 수집된 데이터의 정합, 데이터 수집을 위한 이동로봇의 경로계획 및 장애물 회피주행 등 모든 작업들을 유기적으로 결합시켜 실내 환경에 다한 삼차원 모델을 자율제작하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 스캔순서최적화를 통한 빠른 동적 물체 정보의 제거, 계층적 육면체 맵과 기하학적맵을 이용한 최적 경로 예측에 의한 다음 스캐닝 위치의 결정, 오도미터 정보와 명암 정보를 이용해 수정된 ICP 알고리즘을 통한 데이터의 정합을 통하여 이동물체와 관계없는 실내환경에 대한 삼차원 모델의 자율복원 한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권1호
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pp.111-123
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2005
Many indexing methods were proposed so that process moving object efficiently. Among them, indexing methods like the 3D R-tree treat temporal and spatial domain as the same. Actually, however. both domain had better process separately because of difference in character and unit. Especially in this paper we deal with limited region such as indoor environment since spatial domain is limited but temporal domain is grown. In this paper we present a novel indexing structure, namely STS-tree(Separation of Time and Space tree). based on limited region. STS-tree is a hybrid tree structure which consists of R-tree and one-dimensional TB-tree. The R-tree component indexes static object and spatial information such as topography of the space. The TB-tree component indexes moving object and temporal information.
본 연구는 공작나비의 생태를 확인하고, 실내 대량사육조건을 구명하기 위해 수행되었다. 공작나비의 국내분포및 생태를 확인하기 위하여 강원도 광덕산, 태백산, 해산 등 세 곳을 선정하여 조사하였으며, 결과 해산과 광덕산에서만 서식을 확인할 수 있었다. 해산에서는 월동개체의 활동시기인 4월 중순경에 4마리의 월동개체를 확인하였으며, 발생시기인 6월말과 7월초에 47개체를 확인하였다. 광덕산에서는 6월말에 4개체만 확인되었다. 공작나비의 실내인공사육조건을 구명하기 위해서 채집한 공작나비 암수 각각 15마리를 산란실에 넣고 산란을 유도하였다. 실험결과 11개의 난괴를 얻을 수 있었으며, 난괴당 알의 수는 평균 $404.6{\pm}23.6$개로 확인되었다. 이중 1개의 난괴를 공시하여 고온 장일($25^{\circ}C$, 14L:10D)의 조건에서 인공사육을 실시하였다. 공시한 난괴의 알은 413개였으며, 6 ~ 8 일 사이에 모두 부화하여 부화하는데 평균 $6.99{\pm}0.57$일이 소요되었으며, 부화율은 92.3%였다. 고온장일조건 ($25^{\circ}C$, 14L:10D)에서의 애벌레의 발육기간은 $18.3{\pm}1.0$일이 소요되었다. 애벌레의 두폭을 측정한 결과 1령 $0.37{\pm}0.01mm$, 2령 $0.66{\pm}0.02mm$, 3령 $1.07{\pm}0.05$, 4령 $1.81{\pm}0.07$, 5령 $2.76{\pm}0.08$로 각각 나타났다. 사육한 애벌레중 64%가 정상적인 번데기가 되었고, 번데기 기간은 $8.4{\pm}0.6$일이었으며, 우화율은 87.5%로 나타났다.
본 연구는 남방노랑나비의 인공사육을 위한 서식지의 생태환경조사와 실내에서의 인공사육조건을 구명하기 위해 수행되었다. 서식지의 생태환경조사를 위해 남방노랑나비의 주 서식지인 경남 사천시 곤양면 대진리(A지역, 하천변의 개활지)와 남해군 설천면 노량리(B지역, 구릉성 산자락) 두 곳을 조사지로 선정하여, 2010년 6월부터 2010년 11월까지 6개월간 월 2회 정기적으로 조사하였다. 조사결과, 산자락인 B지역의 남방노랑나비의 개체수가 개활지인 A지역보다 성충의 경우 6배 더 많은 것으로 나타났다. 또한 알, 애벌레, 번데기도 더 많은 수가 조사되었다. B지역의 경우 먹이식물이 다양하게 분포하였으며, 먹이식물의 선호도는 비수리에서 170개체가 관찰되어 자연에서는 비수리가 가장 선호하는 기주식물임이 확인되었다. 실내 사육조건을 구명하기 위해 남방노랑나비의 실내 사육을 실험하였다. 기주식물에 따른 산란선호도를 조사하기위해 암 수 100개체를 산란장에 넣고 짝짓기를 유도한 후 비수리와 결명자를 넣고 10분간 산란한 알의 수를 세어 산란선호도를 조사한 결과 비수리에 산란한 알의 수가 $104.9{\pm}19.6$개로 결명자의 $12.7{\pm}4.5$개 보다 많아 비수리의 산란선호도가 높게 나타났다. 산란된 알을 고온 장일 조건($25^{\circ}C$, 16L : 8D)의 인공적인 환경에서 사육한 결과, 산란된 알의 부화율은 53.7%이었으며, 산란에서 부화까지 평균 소요일수는 $5.1{\pm}0.9$일이었다. 유충기간은 $12.1{\pm}0.9$일이었으며, 각 령별 두폭측정 결과 1령 $0.36{\pm}0.02$, 1령 $0.61{\pm}0.02$, 3령 $0.93{\pm}0.05$, 4령 $1.46{\pm}0.08$, 5령 $2.25{\pm}0.11$로 나타났다. 사육된 애벌레의 용화율은 81.0%으로 나타났으며, 번데기기간은 평균 $6.9{\pm}0.7$일로 조사되었다. 나비의 우화율은 79.6%으로 나타났다. 이상의 실험결과 남방노랑나비의 자연상태에서의 서식환경과 실내 인공사육을 위한 사육조건이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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