한국디자인학회 2001년도 Bulletin of The 5th Asian Design Conference International Symposium on Design Science
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pp.27.1-27
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2001
The purpose of rhis research is proposing rhe sysrem which does information supporr as for a truck driver, and verifying the validity. First, it investigated by visiting the Transporr Company and interview for the present situation and the opinion on computerization from the operation administrator and truck drivers. Consequently, the problem of computerization could be found out to the present system. Next, the present system was considered. As for present machine system, human's "Choosing a function", srarts processing. Then this system is called "Function-Oriented-System". And three problems were extracted from this sysrem. As a solution of those problems, the Purpose-Oriented-System was proposed. In order to attain user's purpose, Agent that situation is perceived and works a function autonomously assumed that this system was inherent. 3D-Sceanrio-Expression was proposed as the description method of rhe task process. It consists of "Machine and Functional-Item axis", "Time axis", and "Situation-Item axis". And, the task execution process of Function-Oriented-System and Purpose-Oriented-System was compared using 3D-Sceanrio-Expression supposing the scene of truck business. As a resulr, rhe following two things could be found out. (1) The concepr of Purpose-Oriented-System that Agent is inherent is effective as siruarion correspondence machine. (2) A solid scenario can express the interaction rhar cannor be seen, in the relarion of rhe conventional Human and Machine.
본 고는 1994년 이래 실시된 대학수학능력시험의 수리영역에 관해 여러 각도에서 연구한 다수의 논문들을 분석하였다. 이러한 선행연구들의 분석을 통하여 개정된 교육과정에 맞추어 수리영역의 출제 체제 개정에서의 시사점을 도출해 보고자 하였다. 본 고에서는 먼저 선행연구들을 '목적 및 특성과의 부합성', '교육에 끼친 영향', '사회에 끼친 영향'이라는 큰 범주로 나누어 고찰하였다. 선행 연구에 따르면, 교차지원, 선택과목간의 유 불리문제, 인문계와 자연계의 시험 과목(내용)의 차이, 대학수학능력 시험에 들어가야 할 과목 등의 논의가 이루어지고 있다. 본 연구는 대학수능시험에서 수리영역의 글제 체제를 개정하는데 있어서 고려해야 할 요인을 제시함으로써 보다 합리적인 출제체제 개정에 필요한 기초정보를 제공하는데 그 의의를 두고 있다.
Recently, robotic bin-picking tasks have drawn considerable attention, because flexibility is required in robotic assembly tasks. Generally, stereo camera systems have been used widely for robotic bin-picking, but these have two limitations: First, computational burden for solving correspondence problem on stereo images increases calculation time. Second, errors in image processing and camera calibration reduce accuracy. Moreover, the errors in robot kinematic parameters directly affect robot gripping. In this paper, we propose a method of correcting the bin-picking error by using trinocular vision system which consists of two stereo cameras andone hand-eye camera. First, the two stereo cameras, with wide viewing angle, measure object's pose roughly. Then, the 3rd hand-eye camera approaches the object, and corrects the previous measurement of the stereo camera system. Experimental results show usefulness of the proposed method.
본 연구는 리더십 연구에서 적합성의 개념과 검증방법을 찾고자 함을 목표로 하고 있다. 최근에는 적합성여부를 검증하는 연구가 증대하고 있지만, 적합성 검증에 대한 올바른 개념의 인식과 실증분석의 문제를 정립하지 못하고 조작화(연구상에서의 정의)하고 검증함으로써 이론과 검증결과가 일치하지 않는 경우가 종종 발생한다. 그래서 이러한 적합성에 대한 이론적 개념과 그에 상응하는 통계적 분석기법을 제시함으로써, 후속적인 연구에서는 이러한 혼란이 없기를 바라는 뜻으로 적합성의 여러 가지 형태 중 조절로서의 적합성과 매개로서의 적합성을 중심으로 개념화와 통계적 분석의 문제를 제시하였다.
국제해사기구(International Maritime Organization : IMO)에서는 선박에서 발생되는 오염물질 등에 대한 규제강화를 위하여 최근 새로운 해사환경협약의 채택 및 발효를 강력히 추진하고 있다. 우리나라는 국제해사기구의 A그룹 이사국으로서의 국제적인 위상과 해양환경 보호를 위하여 현재 발효되고 추진 중에 있는 협약들에 대한 연구와 대처를 효과적으로 하여야 한다. 이 논문은 해양관련 환경규제협약인 패기오염방지협약, 선박의 유해방오도료 사용규제협약, 밸러스트수 배출규제협약, 선박으로부터 오수에 의한 오염방지를 위한 협약 등의 주요 현안을 파악하고 분석하여 이에 따른 대응책을 제시하고자 한다.
국제해사기구(International Maritime Organization : IMO)에서는 선박에서 발생되는 오염물질 등에 대한 규제강화를 위하여 최근 새로운 해사환경협약의 채택 및 발효를 강력히 추진하고 있다. 우리나라는 국제해사기구의 A그룹 이사국으로서의 국제적인 위상과 해양환경 보호를 위하여 현재 발효되고 추진 중에 있는 협약들에 대한 연구와 대처를 효과적으로 하여야 한다. 이 논문은 해양관련 환경규제협약인 벨러스트수 배출규제협약에 대한 주요 현안을 파악하고 분석하여 이에 따른 대응책을 제시하고자 한다.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복할 수 있으므로 로봇 비전, 스테레오 카메라, 보안 감시 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상은 사람의 시야각 이상의 넓은 화각을 가진 영상을 구현할 수 있으며 시야각의 현장감을 중심으로 실제로 현장에 있는 듯한 실감 공간을 제공하는 기술이다. 영상에서 기하학적 변화에 강인한 특징점 및 대응점을 검출하고 호모그래피 행렬을 추정하는데 있어서 모든 대응점을 사용하면 연산량이 많아지고 정확한 호모그래피 행렬을 추정하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전처리 과정에서 입력 영상들의 히스토그램을 비교 분석하여 유사도가 높은 중첩되는 영역을 추정하며 특징점을 검출하기 위해 SURF 알고리즘을 사용하였다. 또한 영상을 입력하는 순서를 해결하여 순서에 제약 없이 영상을 입력하여 파노라마를 생성할 수 있도록 하였다.
In this paper, a lens actuator for mobile devices is proposed using stack type piezoelectric materials. In general, the deformation of PZT actuators is not enough for lens motion when the allowed voltage is applied. The small stroke problem can be solved by accumulating a lot of small displacements in high frequency. In this paper, a new inch-worm type model for focusing actuator is suggested based on the interaction of inertial and frictional forces. Theoretical analysis and simulation using ANSYS are performed to verify the feasibility of the inch-worm PZT actuator model. Various types of clamps are considered to determine the effect of frictional force on the motion, and appropriate clamp-actuator models are proposed. The proposed models are experimentally verified and the experimental results show high correspondence with theoretical and simulated values. The inch-worm type focusing actuator enable a large stroke with 7.79 mm/sec with 10kHz and 10V.
In implementing a robust automatic target recognition(ATR) system with synthetic aperture radar(SAR) imagery, one of the most important issues is accurate classification of target variants, which are the same targets with different serial numbers, configurations and versions, etc. In this paper, a deep learning network with channel attention modules is proposed to cope with the recognition problem for target variants based on the previous research findings that the channel attention mechanism selectively emphasizes the useful features for target recognition. Different from other existing attention methods, this paper employs the channel attention modules without dimensionality reduction along the channel direction from which direct correspondence between feature map channels can be preserved and the features valuable for recognizing SAR target variants can be effectively derived. Experiments with the public benchmark dataset demonstrate that the proposed scheme is superior to the network with other existing channel attention modules.
얼굴추적은 3차원 공간상에서 머리(head)와 안면(face)의 움직임을 추정하는 기술로, 얼굴 표정 감정인식과 같은 상위 분석단계의 중요한 기반기술이다. 본 논문에서는 AAM 기반의 얼굴추적 알고리즘을 제안한다. AAM은 변형되는 대상을 분할하고 추적하는데 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 여전히 여러 가지 해결해야할 제약사항들이 있다. 특히 자체중첩(self-occlusion)과 부분적인 중첩, 그리고 일시적으로 완전히 가려지는 완전중첩 상황에서 보통 국부해에 수렴(local convergence)하거나 발산하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 중첩상황에 대한 AAM의 강인성을 향상시키기 위해서 SIFT 특징을 이용하고 있다. SIFT는 일부 영상의 특징점으로 안정적인 추적이 가능하기 때문에 자체와 부분중첩에 효과적이며, 완전중첩의 상황에도 SIFT의 전역적인 매칭성능으로 별도의 재초기화 없이 연속적인 추적이 가능하다. 또한 추적과정에서 큰 자세변화에 따른 움직임을 효과적으로 추정하기 위해서 다시점(multi-view) 얼굴영상의 SIFT 특징을 온라인으로 등록하여 활용하고 있다. 제안한 알고리즘의 이러한 강인성은 위 세 가지 중첩상황에 대해서 기존 알고리즘들과의 비교실험을 통해서 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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