교통 수단과 모바일의 발전으로 관광 여행 수요가 증가하고 관련 산업 또한 크게 발전하고 있다. 디지털 미디어 기술 중 한 분야인 증강현실과 관광 콘텐츠의 접목 또한 활발하게 연구 중이며 인공지능은 이미 관광 산업과 다양한 방향으로 접목되어 관광객의 여행 경험을 풍부하게 만들어준다. 본 논문에서는 관광지역을 축소해 제작한 미니어처 모형을 스캔하면, 사전에 딥러닝을 이용해 학습된 모델을 기반으로 해당 관광지를 찾은 뒤 관련 정보와 3D 모델을 AR 서비스로 제공하는 시스템을 제안한다. 다양한 딥러닝 신경망 중 하나인 YOLOv3 신경망을 사용해 모델 학습과 객체 검출을 진행하므로, 빠른 속도로 물체 검출이 이루어져 실시간으로 서비스를 제공할 수 있다.
OWT is a tool for block transform coding with wavelet basis functions that overlap adjacent blocks. The OWT can reduce the block effect. In this paper performances of OWT are evaluated for AR model. Some simulation results show that performances are nearly same to DCT, but block effect is reduced to very low level.
In this paper, a new method for determining the order of AR, ARMA processes based on PLS (predictive least square) principle is proposed, This method using modified lattice algorithm which has additional step is amenable to on-line or adaptive operation and is more accurate than any other mpthod. Some computer simulations are presented to show the efficiency of the proposed algorithms.
본 논문은 도시계획과정에서 도시설계안을 행정가, 설계자, 지주, 인근거주자 등에게 제시하고 이들의 요구사항을 실시간으로 반영할 수 있는 도시설계를 위한 가상현실 협업시스템인 AR-Station을 소개한다. 본 시스템은 다양한 참여자들 간의 원활한 의사소통과 협업을 위하여 가상 도시 모델을 시각화하기 위한 Hybrid Scene Graph와 직관적인 인터랙션을 제공하기 위한 탠저블 인터페이스를 사용한다. 참여자들의 작업공간은 시스템과 참여자들 사에의 상호작용이 효율적으로 이루어지도록 반영공간과 인터랙션공간으로 구분하여 설계하고 구현하였다.
Due to the increasing of power consumption, it is difficult to construct accurate prediction model for daily peak power demand. It is very important work to know power demand in next day for manager and control power system. In this research, we develop a daily peak power demand prediction method based on hybrid type composed of AR and Neuro-Fuzzy model. Using data sets between 2006 and 2010 in Korea, the proposed method has been intensively tested. As the prediction results, we confirm that the proposed method makes it possible to effective estimate daily peak power demand than conventional methods.
컴퓨터를 통해 생성된 콘텐츠를 현실 공간에서 자연스럽게 경험할 수 있도록 하는 증강 현실 기술의 등장으로 사용자가 존재하는 실제 공간에서 사용자와 공존하며 사용자 및 실제 객체와 직접적으로 상호작용이 가능한 증강 현실 에이전트에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 가상 및 실제 객체가 혼재하는 공간에서 증강 현실 에이전트로 하여금 주변에 존재하는 가상 및 실제 객체를 효율적으로 인지할 수 있도록 하는 지각 주의 모델을 제안한다. 이는 카메라의 시야에 존재하는 실제 및 가상 객체를 인식하고 이를 이용하여 증강 현실 에이전트에게 현재 보이는 실제 및 가상 객체 정보를 추출한다. 그리고 제안한 모델은 에이전트의 목표를 달성하기 위하여 인지된 객체들이 얼마나 유용한지를 추론하고 이들 중 유용한 객체들에게만 에이전트의 주위를 기울이도록 한다. 더 나아가 제안한 모델의 유용성을 확인하기 위하여 캠퍼스 미니어처 내의 빌딩 객체들 사이에 증강되어지며 목표에 관련이 있는 빌딩 객체들에게 관심을 기울이는 증강 캐릭터를 구현하였다. 실험 결과를 통해 제안한 지각 주의 모델은 주변에 존재 하는 가상 및 실제 객체가 동적으로 변하는 환경에서 증강 캐릭터의 지각 부하를 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.
무선 LAN 시스템에서 고속 핸드오프를 위한 계층 2 트리거는 정확한 핸드오프 예측 모델을 요구한다. 이에 따라 본 논문은 계층 2 트리거 발생기 설계를 위한 단말의 이동성 모델로 수신 신호 강도 (received signal strength: RSS) 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 짧은 시간 동안 사용자 단말과 억세스 포인트 (AP) 사이의 거리 변화양은 물리적으로 제한된다는 사실을 이용하여 일정 시간 동안 측정된 RSS 값들에 대해 적응성 있게 동작한다. 제안 모델 설계를 위해 우선 ns 2 모의 실험을 통해 측정된 RSS 데이터를 통계적으로 분석하여 일정 시간 측정된 RSS 데이터는 차수 1인 자기 회기 (autoregressive: AR(1)) 프로세스로 모델링 할 수 있다는 것을 검증하였다. 이후 AR(1) 프로세스를 이용하여 향후 RSS 값을 예측하는 방법을 제시하고 예측 오류를 확률적으로 정량화 하였으며 모의 실험을 통해 현재까지 측정된 RSS 값들을 이용하여 적어도 1-step 이후의 RSS 값을 예측할 수 있다는 것을 검증하였다.
항만 구조물의 건전성 평가 기술의 개발을 위한 기초 연구로서, 강제진동해석을 통하여 케이슨 구조-지반 경계부의 손상에 대한 진동응답을 분석하고자 한다. 이를 위해 세 단계의 연구를 수행하였다. 첫째, 케이슨 구조물의 진동특성 분석을 위해 시간영역기반의 AR(auto-regressive)모델을 선정하였다. 둘째, 모형 케이슨 구조물을 대상으로 진동응답 계측실험을 수행하였으며, AR-모델을 통해 진동특징을 실험적으로 분석하였다. 셋째, 대상 케이슨 시스템의 유한요소모델을 구성하고, 구조-지반 경계부의 손상에 따른 동적응답 특성의 변화를 수치적으로 분석하였다. 이를 위해 강제진동을 모사 하였으며, 구조-지반 경계부의 강성변화에 따른 케이슨 구조물의 진동응답의 변화를 분석하였다.
ARS(Audio Response System)를 구현하기 위하여, 응용 분야를 분석하여 필요한 자료구조를 설계 및 처리 과정을 설계한 후, ARS 처리용 하드웨어 생산 업체에서 제공하는 원시 라이브러리와 C언어를 사용하여 구현하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 ARS의 처리 과정을 분석하여 동작을 제어하는 부분과 동작을 표현하는 부분으로 분리한 ARS 구현 모델을 제시하였다. 응용분야와 무관한 동작제어 부분은 대기상태, 처리상태, 종료상태로 구성되는 유한상태 기계 모델을 제시하였고, 응용분야에 따라 결정되는 동작표현에 필요한 정보를 체계적으로 구성한 자료구조를 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 모델에 의하여 동작표현만 제공함으로써 ARS를 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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