웹 기반 교육은 하이퍼텍스트의 기술과 인터넷의 전송속도 증가에 따른 다양한 상호작용을 기반으로 원격교육을 가능하게 하는 새로운 학습 환경이다. 즉, 이것은 학습자가 자신의 필요와 요구에 따라 비순차적으로 융통성 있게 정보에 접근하고 자신의 경로를 개발할 수 있는 학습자 중심의 환경을 제공한다. 하지만 이러한 학습 환경은 학습자의 학습경로 선택의 어려움, 방향상실의 위험성, 인지과부하의 문제 등 이전에는 없었던 새로운 문제들을 야기하고 있다. 이러한 문제들은 학습동기와 흥미유지에 방해가 되어 결국 학습효과를 떨어뜨리게 된다. 이 연구는 초등학교 학생들의 학습에 대한 흥미를 지속시키기 위한 방안으로 3D 기반 공간 항해 시스템을 제안하고, 이를 구현 한 다음 그 효과를 검증한다.
선박의 대형화와 고속화에 따라, 발전된 안전운항 기술에 대한 요구가 최근 크게 늘어나고 있으며, 그 중, 해상 부표는 교통 안전정보를 제공하는 해상교통 분야의 주요 장비이다. 해상부표를 새롭게 설계하거나 설치 시, 안전성과 견고함을 판단하기 위해서 사전 검증은 반드시 필요한 과정이다. 본 논문은 새로운 해상 부표의 설계에 대해, 외부 환경 요소의 변화에 따른 설계물의 반응을 컴퓨터상에서 미리 보여주기 위한 프로그램을 구현했다. 즉, 외부 영향요소 즉, 바람, 파도 및 조류 값의 변화에 따라 설계물이 반응하는 결과를 시각적으로 보여준다. 특히, 영향요소 및 기능의 확장을 고려하여, 프로그램 내부 설계에 소프트웨어적 부품 개념을 도입한 아키텍처를 구성했다. 본 논문에서 지향하는 시각적 프로그래밍과 소프트웨어적 부품개념을 동시에 지원할 수 있는 그래픽 툴로써 Quest3D를 이용했다.
본 논문에서는 키넥트 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 최근 스마트 TV에 대한 보급으로 관련 산업이 주목받고 있다. 기존 리모컨을 이용하여 TV를 컨트롤 하던 시대에서 벗어나 제스처를 이용하여 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. AdaBoost 학습 모델에 신체 정규화 된 시간 간격 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 실제 동영상 플레이어와 연결하여 적용하였고, 실험 후 좌표 변화를 이용한 알고리즘에 비해 정확도가 향상되었음을 확인하였다.
GPS provides the positioning solution in most areas of the world. However, the position error largely occurs in the urban area due to signal attenuation, signal blockage, and multipath. Although many studies have been carried out to solve this problem, a definite solution has not yet been proposed. Therefore, research is being conducted to solve the vehicle localization problem in the urban environment by converging sensors such as cameras and Light Detection and Ranging (LIDAR). In this paper, the precise vehicle localization using 3D LIDAR (Velodyne HDL-32E) is performed in the urban area. As there are many tall buildings in the urban area and the outer walls of urban buildings consist of planes generally perpendicular to the earth's surface, the outer wall of the building meets at a vertical corner and this vertical corner can be accurately extracted using 3D LIDAR. In this paper, we describe the vertical corner extraction method using 3D LIDAR and perform the precise localization by combining the extracted corner position and GPS/DR information. The driving test was carried out in an about 4.5 km-long section near Teheran-ro, Gangnam. The lateral and longitudinal RMS position errors were 0.146 m and 0.286 m, respectively and showed very accurate localization performance.
우리나라 항만 입출항 통항 선박의 대형화, 고속화에 따른 해양안전사고가 증가하고 있어 항만 연안 해역에서의 해상교통안전 확보가 절실히 요구되고 있는 실정으로, 최근 국제항로표지협회(IALA)에서 항로표지 설계와 배치계획에 대한 의사결정을 지원할 수 있는 항로표지 전문 기능 시뮬레이터의 개발과 주요 항로의 항로표지 설계 및 계획 등을 검증할 수 있는 시스템 필요성을 제기하였다. 우리나라 주요 항로의 항로표지 설계와 적정 배치 여부 등을 검증하고 보완할 수 있는 시뮬레이션 시스템에 대한 개발이 진행되고 있다. 항로표지 시뮬레이션 수행을 위하여 AtoN Manager 운영에 필요한 항로표지 속성 및 항로표지 3D 모델에 대한 항로표지 종류별, 속성별 세부사항을 검토하여 다양한 조합이 가능하도록 DB를 구축하였다. 또한, 항로표지 3D 모델링 작업데이터에 대하여 각 항로표지 시설물별 조합 경우의 수를 고려하여 시뮬레이션 구현 시 조합 가능한 항로표지 종류별 실시간 제어속성 항목을 검토하여 DB 분류작업을 수행하였으며 시뮬레이션을 위한 항로표지 3D 구현 방식을 검토하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권3호
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pp.203-209
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2010
This paper presents a hierarchical fuzzy motion planner for humanoid robots in 3D uneven environments. First, we define both motion primitives and locomotion primitives of humanoid robots. A high-level planner finds a global path from a global navigation map that is generated based on a combination of 2.5 dimensional maps of the workspace. We use a passage map, an obstacle map and a gradient map of obstacles to distinguish obstacles. A mid-level planner creates subgoals that help the robot efficiently cope with various obstacles using only a small set of locomotion primitives that are useful for stable navigation of the robot. We use a local obstacle map to find the subgoals along the global path. A low-level planner searches for an optimal sequence of locomotion primitives between subgoals by using fuzzy motion planning. We verify our approach on a virtual humanoid robot in a simulated environment. Simulation results show a reduction in planning time and the feasibility of the proposed method.
전파 신호를 이용한 위치 추정 방법은 3개 이상의 앵커로부터 거리 측정치를 획득하여야 한다. 하지만 일반적인 건물은 좁고 기다란 복도와 모퉁이로 구성되어 있어 3개 이상의 가시 앵커를 확보하기 쉽지 않으며, 이로 인해 멀티 모달 솔루션이 발생하여 사용자의 위치를 추정하기가 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 인공신경망을 이용하면 멀티 모달 솔루션이 발생하더라도 축적된 거리 측정치를 기반으로 사용자 이동 패턴 정보를 획득하여 위치를 추정할 수 있다. 해당 방법은 추가적인 장비나 센서가 필요치 않으며 오직 앵커 기반의 거리 측정치만으로 위치를 추정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위해 건물 내에 충분하지 않은 수의 앵커를 설치하여 멀티 모달 솔루션을 발생시킨 상황에서 위치 추정 테스트를 수행하였다. 그 결과 앵커의 수가 충분치 않은 상황에서도 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다.
일본의 구법승 엔닌은 견당사선에 동승하여 입당한 뒤 서기 838년 6월 13일부터 847년 12월 14일까지 당에 머무르면서 9년 반에 걸친 행적을 $\boxDr$입당구법순례행기$\boxUl$라는 일기에 남겼다. 이 일기에는 당시 당의 사회, 경제, 종교, 외교, 관사, 지리, 교통 및 행정에 대한 방대한 정보가 포함되어 있다. 특히 이 일기의 초입두분 즉 838년 6원 13일부터 7월 3일의 기록은 마치 항해일지와 같은 방식으로 기록되어있다. 여기에 나타나 있는 항해 및 조선 관련 용어들은 당시 고대선과 항해기술을 연구하는데 대단히 중요한 단서가 된다. 이 논문에서는 $\boxDr$입당구법순례행기$\boxUl$에 등장하는 ‘누아’가 어떤 구성재 인지를 구명하고자 한다. 이 연구는 고대선박의 구조에 대한 이해를 높이는데 기여할 것이다.
GNSS (global navigation satellite system)측정치 보정 후에 남아 있는 전리층 잔류 오차에 대해 시뮬레이션 기반의 영향분석(오차 및 서비스 영역 분석 등)을 수행하기 위해서는 위해서는 전리층 잔류 오차에 대한 통계적 모델링이 필수적으로 선행되어야 한다. 본 논문에서는 국내 GNSS 측정치 및 Klobuchar 모델을 활용하여 국내 정상상태 전리층 환경에서의 전리층 잔류 오차에 대한 보수적인 표준편차의 해석적 모델을 도출하였다. 다양한 전리층 활동 상태를 포함하기 위해 미(美) CAT I (category I) LAAS (local-area augmentation system) 전리층 통계치 산출일 중 ROTI (rate-of-tec index) 지수를 활용하여 전리층 활동이 비정상적인 날짜는 제외하고 GNSS 분석 데이터를 구성하였다. GNSS 데이터 처리를 통해 전리층 잔류 오차를 계산하고, 잔류 오차 거동의 특성을 근거하여 지역 시 및 위성 앙각에 따라 통계치를 산출하였다. 마지막으로 전리층 잔류 오차의 확률적 거동을 보수적으로 포함할 수 있는 표준편차값에 대한 해석적 모델을 감쇠 지수 접합을 통해 도출하였다.
본 논문에서는 UHF 대역 RFID 리더기용 Feedforward형 선형전력증폭기를 설계 및 제작하였다. 전력증폭기의 선형특성을 높여주기 위하여 주 증폭기와 오차증폭기가 높은 전력이득을 갖도록 2단으로 구성하였다. 전력증폭기의 입력과 출력단의 전력 분배와 합성소자로서 각 각 3-dB와 10-dB coupler를 사용하였으며, 유전율 4.7, 두께 0.8 mm의 FR-4 기판을 이용하여 제작하였다. -11 dBm의 2-tone ($f_1$=915 MHz, $f_2$=916 MHz) 신호입력시 -18.85 dBm의 $IMD_3$ 성분을 얻고 있으며, 이는 feedforward 방식을 적용하지 않았을 때와 비교하여 27 dB 이상의 $IMD_3$성분 제거효과를 보이고 있다. 또한, 890-960 MHz의 주파수대역에서 40 dB 이상의 전력이득과 30 dBm 이상의 출력전력특성을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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