• Journal of Korean Vacuum Science & Technology
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• 제3권1호
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• pp.1-9
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• 1999

This paper presents a newly enhanced damage model in Monte Carlo (MC) simulation for the accurate prediction of 3-Dimensional (3D) as-implanted impurity and point defect profiles induced by ion implantation in (100) crystal silicon. An empirical electronic energy loss model for B, BF2, As, P and Si self implant over the wide energy range has been proposed for the ULSI device technology and development. Our model shows very good agreement with the SIMS data over the wide energy range. In the damage accumulation, we considered the self-annealing effects by introducing our proposed non-linear recomvination probability function of each point defect for the computational efficiency. For the damage profiles, we compared the published RBS/channeling data with our results of phosphorus implants. Our damage model shows very reasonable agreement with the experiments for phosphorus implants.

• 터널과지하공간
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• 제18권5호
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• pp.338-342
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• 2008

기존의 연구에서 터널 종단변형도는 대부분 수치해석적 방법으로 구해졌으나, 본 논문에서는 실제 계측치를 이용하여 종단변형도를 구성하고 굴착에 따른 터널의 종단변위 발생 경향을 검토하였다. 막장전방의 변위는 수평경사계 계측치의 최대변위에 대한 지점 변위를 비교 분석하여 가장 적합한 결과를 나타내는 지점의 변위를 채택하였고, 막장 후방은 천단변위계에 의한 계측치를 회귀분석하여 구하였다. 연구 대상 터널의 계측치로 천단변위를 분석한 결과, 막장 3D 이전부터 변위가 발생하였고, 막장에서는 수치해석적으로 구한 내공 변위에 비해 10%, 정도 높은 약 40%의 변위가 발생하였으며, 막장 후방 4D 이후 최종변위에 수렴하는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.295-302
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• 2014

3차원 공간정보를 구축하기 위해서는 고정밀의 3차원 점군데이터를 취득할 수 있는 레이저스캐닝 기술과 고해상도의 다중분광 영상정보를 취득할 수 있는 사진측량용 카메라의 활용은 필수이다. 그러나 사진측량용 카메라는 장비특성상 높은 구입비와 어려운 구입경로, 낮은 적용성으로 폭넓은 활용분야에 비해 활용성이 떨어진다. 따라서 일반사용자가 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 디지털카메라를 이용하여 다차원 정사영상을 구축하는 기법을 연구하였다. 즉 3차원공간정보의 핵심자료인 3차원 다중분광영상정보를 구축하기 위해 디지털카메라를 개조하고 캘리브레이션 작업을 수행하였다. 스테레오 사진측량을 위한 기준점 측량과 관측대상에 대한 다중분광촬영, 정사영상으로의 변환 등을 거쳐 다차원 정사영상을 구축하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.670-684
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• 2024

3D Cross-Modal Retrieval (3DCMR) is a task that retrieves 3D objects regardless of modalities, such as images, meshes, and point clouds. One of the most prominent methods used for 3DCMR is the Cross-Modal Center Loss Function (CLF) which applies the conventional center loss strategy for 3D cross-modal search and retrieval. Since CLF is based on center loss, the center features in CLF are also susceptible to subtle changes in hyperparameters and external inferences. For instance, performance degradation is observed when the batch size is too small. Furthermore, the Mean Squared Error (MSE) used in CLF is unable to adapt to changes in batch size and is vulnerable to data variations that occur during actual inference due to the use of simple Euclidean distance between multi-modal features. To address the problems that arise from small batch training, we propose a Noisy Center Loss (NCL) method to estimate the optimal center features. In addition, we apply the simple Siamese representation learning method (SimSiam) during optimal center feature estimation to compare projected features, making the proposed method robust to changes in batch size and variations in data. As a result, the proposed approach demonstrates improved performance in ModelNet40 dataset compared to the conventional methods.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.269-279
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• 2020

This paper presents the design and implementation of embedded systems and autonomous path generation for autonomous speed sprayer. Autonomous Orchard Systems can be divided into embedded controller and path generation module. Embedded controller receives analog sensor data, on/off switch data and control linear actuator, break, clutch and steering module. In path generation part, we get 3D cloud point using Velodyne VLP16 LIDAR sensor and process the point cloud to generate maps, do localization, generate driving path. Then, it finally generates velocity and rotation angle in real time, and sends the data to embedded controller. Embedded controller controls steering wheel based on the received data. The developed autonomous speed sprayer is verified in test-bed with apple tree-shaped artworks.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.552-556
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• 2016

Obstacle detection is a key feature in the safe driving control of electric wheelchairs. The suggested obstacle detection algorithm was designed to provide obstacle avoidance direction and detect the existence of cliffs. By means of this information, the wheelchair can determine where to steer and whether to stop or go. A 3D depth camera (Microsoft KINECT) is used to scan the 3D point data of the scene, extract information on obstacles, and produce a steering direction for obstacle avoidance. To be specific, ground detection is applied to extract the obstacle candidates from the scanned data and the candidates are projected onto a 2D map. The 2D map provides discretized information of the extracted obstacles to decide on the avoidance direction (left or right) of the wheelchair. As an additional function, cliff detection is developed. By defining the "cliffband," the ratio of the predefined band area and the detected area within the band area, the cliff detection algorithm can decide if a cliff is in front of the wheelchair. Vehicle tests were carried out by applying the algorithm to the electric wheelchair. Additionally, detailed functions of obstacle detection, such as providing avoidance direction and detecting the existence of cliffs, were demonstrated.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 공동학술대회 논문집
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• pp.55-58
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• 2005

CFRD (콘크리트 표면 차수벽형 석괴댐)에서 수행한 전기비저항 탐사 결과, 하부에서 매우 낮은 비저항대가 관측되었다. 일반적으로 CFRD 형식의 댐은 내부 포화가 발생하지 않는 것으로 알려져 있으나, 금번 조사에서 하부 20m 깊이에서 일정하게 저비저항대가 발견되어 이에 대한 검토를 위해 3차원 해석을 수행하였다. 탐사 당시의 수위는 댐 정상부에서 10m 정도 내려가 있는 상태였다. 첫 탐사 이후 6개월이 지난 후에 이루어진 탐사에서도 비슷한 양상을 보이고 있었다. 이에 대한 해석을 위해서 조사 댐의 모양을 대상으로 3차원 순산 모델링을 수행하고, 이에 대한 2차원 역산 해석을 적용하여 기존 해석 방법의 오류 가능성을 검토하였다. 또한 비저항 조사가 많이 적용된 중심코아 형 댐의 경우의 사례와 비교하였다. 해석 결과, 3차원 댐체 구조에 대한 2차원 역산 해석은 저수부의 수위와 밀접한 관련을 갖는 것으로 보이며, 3차원의 사다리꼴 기하구조로 인하여 댐 내부에 비저항의 이상대가 존재할 경우에도 그 민감도가 떨어지는 것으로 분석되었다.

• 지구물리
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• 제8권4호
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• pp.211-214
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• 2005

CFRD (콘크리트 표면 차수벽형 석괴댐)에서 수행한 전기비저항 탐사 결과, 하부에서 매우 낮은 비저항대가 관측되었다. 일반적으로 CFRD 형식의 댐은 내부 포화가 발생하지 않는 것으로 알려져 있으나, 금번 조사에서 하부 20m 깊이에서 일정하게 저비저항대가 발견되어 이에 대한 검토를 위해 3차원 해석을 수행하였다. 탐사 당시의 수위는 댐 정상부에서 10 m 정도 내려가 있는 상태였다. 첫 탐사 이후 6개월이 지난 후에 이루어진 탐사에서도 비슷한 양상을 보이고 있었다. 이에 대한 해석을 위해서 조사 댐의 모양을 대상으로 3차원 순산 모델링을 수행하고, 이에 대한 2차원 역산 해석을 적용하여 기존 해석 방법의 오류 가능성을 검토하였다. 또한 비저항 조사가 많이 적용된 중심코아형 댐의 경우의 사례와 비교하였다. 해석 결과, 3차원 댐체 구조에 대한 2차원 역산 해석은 저수부의 수위와 밀접한 관련을 갖는 것으로 보이며, 3차원의 사다리꼴 기하구조로 인하여 댐 내부에 비저항의 이상대가 존재할 경우에도 그 민감도가 떨어지는 것으로 분석되었다.

• 로봇학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-10
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• 2014

In recent years, the research of 3D mapping technique in urban environments obtained by mobile robots equipped with multiple sensors for recognizing the robot's surroundings is being studied actively. However, the map generated by simple integration of multiple sensors data only gives spatial information to robots. To get a semantic knowledge to help an autonomous mobile robot from the map, the robot has to convert low-level map representations to higher-level ones containing semantic knowledge of a scene. Given a 3D point cloud of an urban scene, this research proposes a method to recognize the objects effectively using 3D graph model for autonomous mobile robots. The proposed method is decomposed into three steps: sequential range data acquisition, normal vector estimation and incremental graph-based segmentation. This method guarantees the both real-time performance and accuracy of recognizing the objects in real urban environments. Also, it can provide plentiful data for classifying the objects. To evaluate a performance of proposed method, computation time and recognition rate of objects are analyzed. Experimental results show that the proposed method has efficiently in understanding the semantic knowledge of an urban environment.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.328-332
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• 2015

By logging position data from GPS-equipped construction machines, we re-create daily activities as 3D animations to analyze performance and facilitate look-ahead scheduling. The 3D animation enables going back to any point in time and space to observe the activities as they took place. By segmenting data into a set of activities, it is possible to obtain actual measures of performance such as cycle times, production, speed profiles and idle times. The measures of performance can then be compared to those expected (e.g., theoretical speed profiles vs. observed profiles), and instances of significant difference can be flagged for further investigation. Idle times and queues that exceed prescribed thresholds can also be identified. In general, many of the traditional real-time performance analyses can be performed after the fact. Situations of interest can be identified automatically and the events in this manner enhances effective performance improvement in construction. The proposed research is explained and demonstrated using a real push-loaded earthmoving operation.