During the performance of large scale tidal land reclamation project along the coast line, the construction of large scale structures such as sea-dikes, closing estuaries will induce big changes of near-shore hydraulic behavior. In this paper, its is aimed to verify the change of tide and currents after the construction of sea-dike of the Saemangeum project along the coast line. Numerical scale model "TRISULA" which development by Delft Hydraulics in the Netherlands was used. "TRISULA" is adopting the finite difference numerical scheme, and mostly using for hydro-dynamic solution along the sea and estuaries. Model boundary is covering $100{\times}170$ Km and constructed with $133{\times}337$ grids. Outer side boundary is divided 48 sections, and input 37 tidal components are gained from another big scale numerical "Yellow Sea" model. Model calibrations & verifications were performed th field tide & current datas which were measured along sea-dike alignment during Aug. $1997{\sim}Apr$. 1999. And then, numerical simulation with the tide condition dated 17 Apr. 1999 was performed with & without sea-dike construction condition for the comparison. Evaluated boundary is 20 km out-side from sea-dike alignment. Four cross lanes were set up, each of lane contains 3 points, for the comparison of sea-dike construction effects. Results showing the tidal amplitude is reducing approximately 20 cm after the construction of sea-dike during spring tide condition, amplitude 6.9m. Currents after construction of sea-dikes along the alignment, the northern part shows 50%(inner), 90%(outer) and the southern part shows 10%(inner) 50%(outer) of the currents before construction.
본 논문에서는 실감 있는 3차원 얼굴모델 생성에 필요한 얼굴 텍스쳐를 생성하기 위해 실린더형 원형모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 실린더형 3차원 모델에 대한 2차원 영상을 영상의 상관관계를 이용하는 블록 정합 알고리즘을 사용해서 정렬하는 방법으로서 블록 정합을 수행 할 때 동일한 블록 크기를 사용하는 기존 방법과는 달리 모델의 곡률을 고려해 가변적인 크기의 블록을 사용한다. 그리고 영상 모자익 기법을 사용해서 정렬된 영상을 하나의 텍스쳐 영상으로 생성한다. 이 때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하면서 크로스디졸브 기법을 이용해 영상을 스티칭한다.
최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
최근 미디어 분야에도 인공지능(AI)을 적용한 다양한 서비스가 등장하고 있는 추세이다. 하지만 편집점을 찾아 영상을 이어 붙이는 영상 편집은, 대부분 수동적 방식으로 진행되어 시간과 인적 자원의 소요가 많이 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 Video Swin Transformer를 활용하여, 발화 여부에 따른 영상의 편집점을 탐지할 수 있는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 제안 구조는 먼저 Face Alignment를 통해 얼굴 특징점을 검출한다. 이와 같은 과정을 통해 입력 영상 데이터로부터 발화 여부에 따른 얼굴의 시 공간적인 변화를 모델에 반영한다. 그리고, 본 연구에서 제안하는 Video Swin Transformer 기반 모델을 통해 영상 속 사람의 행동을 분류한다. 구체적으로 비디오 데이터로부터 Video Swin Transformer를 통해 생성되는 Feature Map과 Face Alignment를 통해 검출된 얼굴 특징점을 합친 후 Convolution을 거쳐 발화 여부를 탐지하게 된다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 얼굴 특징점을 활용한 영상 편집점 탐지 모델을 사용했을 경우 분류 성능을 89.17% 기록하여, 얼굴 특징점을 사용하지 않았을 때의 성능 87.46% 대비 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.
Ant io Cunha;Jo Barroso;Cruz, Jos-Bulas;Jo L. Monteiro
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.248-251
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2003
This paper presents a distance perception model based around a moving camera, in the context of driving a self-guidance vehicle. Aligned images, by escape points, and acquired by a moving camera, present objects at different positions depending on its relative distance to camera. The objects that are farthest from the observer(the camera) gradually lose their alignment as the distance diminishes. With the current setup, this lack of alignment is noticeable up to a distance of 10 meters. In the paper, the results of real imagery tests are presented and discussed.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제9권6호
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pp.677-692
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2017
A numerical approach based on a potential flow method is developed to simulate the unsteady interaction between propeller and rudder. In this approach, a panel method is used to solve the flow around the rudder and a vortex lattice method is used to solve the flow around the propeller, respectively. An iterative procedure is adopted to solve the interaction between propeller and rudder. The effects of one component on the other are evaluated by using induced velocities due to the other component at every time step. A fully unsteady wake alignment algorithm is implemented into the vortex lattice method to simulate the unsteady propeller flow. The Rosenhead-Moore core model is employed during the wake alignment procedure to avoid the singularities and instability. The Lamb-Oseen vortex model is adopted in the present method to decay the vortex strength around the rudder and to eliminate unrealistically high induced velocity. The present methods are applied to predict the performance of a cavitating horn-type rudder in the presence of a 6-bladed propeller. The predicted cavity patterns compare well with those observed from the experiments.
In this paper we describe a method for aligning a robot gripper using image information. The region of gripper is represented from HSI color model that has major advantage of brightness independence. In order to extract the feature points for vision based position control, we find the corners of gripper shape using polygonal approximation method which determines the segment size and curvature of each points. We apply the vision based scheme to the task of alignment of gripper to reach the desired position by 2 RGB cameras. Experiments are carried out to exhibit the effectiveness of vision based control using feature points from polygonal approximation of gripper.
얼굴 윤곽선 검출을 위해 그동안 많은 알고리즘이 연구되었다. 그리고 최근에 기존 Active Appearance Model(AAM)에 비해 성능이 개선된 Boosted Appearance Model (BAM)가 Liu에 의해제안되었다. BAM에서는 매 반복 단계마다 Steepest Descent 영상을 구해야 하는데 입력영상의 워핑을 해야 하므로 이것은 계산량이 많다. 본 논문은 BAM을 사용하면서 매번 계산되어야 하는 입력 영상의 워핑을 대신해 템플릿이 워핑함으로써 계산 시간을 줄일 수 있는 방법을 제시한다. 템플릿은 약한 분류기에 사용되는 Haar-like feature들로 이것은 입력 영상에 비해 크기가 매우 작으므로 제안된 방법을 사용하면 Steepest Descent 영상을 구하는데 필요한 워핑 속도를 줄일 수 있다.
For its synergistic relationship, an integrated SDINS/GPS system has been adopted in many navigation areas. As an application of SDINS/GPS integration, the in-flight alignment process of a SDINS utilizing GPS carrier phase measurements is introduced and analyzed via an observability analysis using nul1 space method. A measurement model of double-differenced GPS carrier phase measurements is newly derived in order to be used with a SDINS error model. Also, conditions for determining the complete observability of a SDINS/GPS system are suggested and proved. Consequently, it is shown that the system is not completely observable in case of one basel me. With one baseline aligned with y-axis of body frame, pitch error and x-axis accelerometer bias are unobservable states. Also shown is that al1 states are completely observable when sequential maneuver is performed. Above results are confirmed by a covariance analysis.
We study on the velocity matching algorithm for transfer alignment of inertial navigation system(INS) using a robust H$_2$ filter. We suggest an uncertainty model and a discrete robust H$_2$filter for INS and apply the suggested robust H$_2$ filter to the uncertainty model. The discrete robust H$_2$filter is shown by simulation to have better performance time and accuracy than Kalman filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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