교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.
Automatic washing machines have been improved and popularized steadily since the first electric washing machine was produced in the early 1900's. Appliance industry has tried to obtain the performance of washing machine with large capacity, high energy efficiency, low vibration and low noise levels. As the installation peace of a washer becomes closer to the living space, vibration and noise problems become more important challenges. In general, a washing machine has four legs to support its body. Four legs of the washing machine should be attached on a floor. If not so, it may cause severe vibration or walking in the spin-drying process. Unfortunately, the floor of an ordinary house is bumpy in general, and the consumers will not accept bolting washing machines to a foundation; moreover, sometimes they move the location of their washing machines to utility rooms or bath rooms or kitchens and don't care for leveling the legs exactly. In this study, we devise an auto-leg system that prevents the occurrence of abnormal vibration and walking of washing machines. It is simply composed of a spring and a friction damper. Some experiments are implemented to show the dynamic characteristics of the three-dimensional auto-legged washing machine model that is located on the even or uneven ground. A spring parameter is optimized to adjust the length of the auto-leg system automatically up to 10 mm irregularity, and the friction damper is designed to decrease a resonance induced by the spring of the auto-leg system. Some numerical results show that placing the proposed auto-leg system in a washing machine makes good performance with low vibration, as well as low noise, regardless of the unevenness of the floor.
도시철도의 운행초기는 수송수단으로서의 역할만이 요구되었으나 지하 승강장에 체류하는 시간이 길어짐에 따라 지하 승강장은 하나의 생활공간으로서 환경개선이라는 문제에 직면하게 되었다. 이에 따라 스크린 도어의 근간이 되는 슬라이딩 자동문은 고객의 편의와 출입을 통제하는 방법의 편리성을 이유로 대형 유통매장, 병원, 음식점, 관공서 등에 도어시설로 광범위하게 사용되고 있다. 이에 따라 스크린 도어는 승객의 편의와 안전 확보, 쾌적한 역사 조성 및 에너지 절약이 필요할 뿐만 아니라, 요소부품의 설계 및 신뢰성 확보를 통한 스크린 도어 시스템 최적설계기술개발이 필요하다. 본 논문에서는 스크린 도어의 신뢰성 확보를 위해 롤러, 프레임 시스템을 모델링하고 구동강성 조건들에 대한 실험결과를 검증하여 요소부품의 불량률을 줄이고, 성능을 높일 수 있음을 제시하고자한다.
본 논문에서는 전자정부 표준 프레임워크 프로젝트 내에서 MDD/MDA 기술 적용으로 인한 생산성과 품질 향상효과를 기능점수 (Function Point) 관점과 코드 인스펙션 관점에서 분석하여 제시한다. 또한 본 사례의 프로젝트에서 적용한 MDD/MDA적용 방법을 소개한다. MDD 기법의 발전과 더불어 그 효과를 검증하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있으나, 대부분은 사례 연구를 통해 얻어지는 교훈이나, 제한된 측정 데이터로 분석된 효과를 제시하고 있다. 본 연구에서는 효율적인 개발 방법론과 전자정부 표준 프레임워크를 활용하여 MDD를 실제 정보시스템 개발 프로세스에 적용한 사례 연구를 통해 새로운 측정지표로 정량적 효과성을 측정하였다. 더불어 Application Life-Cycle 환경에서 모델링 된 정보들을 통합 저장소를 통하여 관리함으로써 추적성과 가시성이 확보된 방안을 제시한다.
원시 LiDAR 데이터는 벡터 구조이기 때문에 직접 활용 시 처리과정이 복잡해지지만, LiDAR 데이터를 필터링을 통해 정규 가상 격자 형태로 변환하면 데이터 용량이 감소되고 처리 속도가 빠르기 때문에 저가의 장비에서도 처리가 가능하다. 특히 Quadtree와 같은 영상 압축 처리 기법을 적용할 경우, 평활화를 통하여 비지면 요소인 자동차, 수목등이 제거되어 모델링에 유리하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 대용량의 LiDAR 데이터로부터 Quadtree와 영역확장법을 활용하여 지면점을 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였으며, 오차분류기법을 활용하여 정확도를 분석하였다. 그 결과, 지면점 분류 정확도는 98%이상으로 나타나, 지면점 추출에 유리함을 알 수 있었다. 또한 Quadtree와 영역확장법을 활용시 자동차, 수목등의 비지면 요소들을 효과적으로 제거할 수 있었다.
로봇 프로그래밍은 학습자에게 흥미를 부여할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 오류가 발생했을 때, 로봇의 하드웨어의 문제인지, 프로그램의 논리적 문제인지를 발견하기 쉽지 않다는 단점이 있다. 따라서 본 연구는 학습자가 로봇 프로그래밍에서 조립의 문제를 제외하여 프로그램의 문제해결에 집중할 수 있도록 지원하는 시뮬레이션 도구를 개발하고자 하였다. 또한 학습자의 수준을 고려하여 스케치한 로봇의 작동모습을 로봇에 직접 다운로드 하기 이전에 결과를 확인할 수 있도록 개발하고자 하였다. 본 연구는 초보학습자가 자신의 아이디어를 스케치하여 표현하고 시뮬레이션을 통해 결과를 확인할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 프로그램을 조립된 로봇에 다운로드하여 실제 수행할 수 있는 Etoys기반 로봇 프로그래밍 도구를 개발하였다. 자동문과 같이 학습자가 일상에서 접하기 쉬운 환경에서 정보과학 원리가 어떻게 활용되고 있는지 스케치 기반 시뮬레이션을 통해 로봇으로 확인할 수 있는 도구라는 점에서 의미가 있다.
인공위성영상은 일반지도에 비해 많은 정보를 포함하고 있다. 위성에 탑재된 센서를 이용하여 수집하는 영상은 대부분 디지털 이미지로서 고가의 컴퓨터영상처리장비에 의하여 처리 분석해야만 한다. SPOT2-3호에서 수집한 강원도 춘천지역의 중복영상으로부터 자동으로 수치 표고모델을 작성함으로써 다양한 영상정보의 활용과 함께 입체영상지도제작 및 분석이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 SPOT($60{\times}60km$)의 춘천지역을 대상으로 한눈에 영상을 재현할 수 있도록 고해상도의 인공위성 영상자료를 처리하여 영상지도를 제작하기 위한 DEM(digital elevation model)을 만들어 입체감을 가진 다 방향의 조감도를 작성하고자 하였다. 3차원 영상지도제작의 효율적인 방법을 모색하여 기존의 방법을 크게 개선하면서 경제적인 새로운 개념의 위성영상지도의 제작 및 활용가능성을 모색하였다.
This study aims at modeling boundary layers (BLs) encountered in sparse and built environments (i.e. open, suburban and urban) at the subsonic Wind Tunnel (WT) at Ryerson University (RU). This WT has an insignificant turbulence intensity and requires a flow-conditioning system consisting of turbulence generating elements (i.e., spires, roughness blocks, barriers) to achieve proper turbulent characteristics. This system was developed and validated in the current study in three phases. In phase I, several Computational Fluid Dynamic (CFD) simulations of the tunnel with generating elements were conducted to understand the effect of each element on the flow. This led to a preliminary design of the system, in which horizontal barriers (slats) are added to the spires to introduce turbulence at higher levels of the tunnel. This design was revisited in phase II, to specify slat dimensions leading to target BLs encountered by tall buildings. It was found that rougher BLs require deeper slats and, therefore, two-layer slats (one fixed and one movable) were implemented to provide the required range of slat depth to model most BLs. This system only involves slat movement to change the BL, which is very useful for automatic wind tunnel testing of tall buildings. The system was validated in phase III by conducting experimental wind tunnel testingof the system and comparing the resulting flow field with the target BL fields considering two length scales typically used for wind tunnel testing. A very good match was obtained for all wind field characteristics which confirms accuracy of the system.
본 논문은 세 개의 카메라로부터 얻어진 영상에서 표면 깊이 정보를 재구성하여 얼굴의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 논문에서는 Trinocular 영상을 사용하여 binocular 영상 사용 시 발생하는 폐색 영역 문제와 깊이 해상도 한계를 개선하였다. 또한, MPC_MBS (Matching Pixel Count Multiple Baseline Stereo) 유사도 측정 방법을 제안하여 영상 정합 시 발생하는 Boundary overreach 현상을 줄이고 정합의 정확도와 정밀도를 개선하였다. 이 방법은 정합 때 발생하는 중복 계산을 제거함으로써 계산 시간도 줄일 수 있다. 모델 생성 시에는 추출된 변위 정보를 2차원 보간에 의해 소수점 단위까지 확장하여 연속적인 표면 깊이 정보를 추출하였고, 이로부터 일정 간격의 초기 삼각형 매쉬 모델을 생성하였다. 또한 삼각형 매쉬 모델의 데이터 크기를 줄이기 위하여 사용자가 지정하는 오차 이내에서 같은 평면으로 근사화 되는 꼭지점을 병합하는 알고리듬을 제안하여 효율적인 얼굴 모델 생성이 이루어지도록 하였다.
렌즈 왜곡현상은 비전 시스템에 있어 필연적인 현상이며 가격과 시스템의 크기를 줄이기 위한 렌즈의 선택으로 왜곡현상은 점점 더 심해지고 있다. 이와 같은 추세로 왜곡보정의 필요성은 중대한 문제가 되고 있지만 기존의 카메라 모델을 이용한 왜곡보정 방식은 복잡하고 많은 연산이 필요한 문제점이 있다. 비전 검사에서 디지털 이미지의 효과적인 왜곡 보정은 물체 탐지 및 인식의 전제 조건이다. 복잡한 모델링, 대규모 계산과 한계 정보 손실 같은 전통적인 왜곡 보정 알고리즘의 결점을 극복하기위해 본 논문에서는 사진측량적 기법을 보정 기법으로 이용하였다. 이 방법은 표준 격자 배열의 이미지를 이용하여 왜곡 이미지를 보정하는 방법으로, 제안하는 방법을 이용하여 ALC 블럭의 검사 시스템에 실험한 결과 약 4ms의 처리시간을 단축하였으며, 사람의 육안에 의한 검사보다 검사의 에러율이 2.3% 줄어들었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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