포인트 클라우드는 다수의 포인트로 구성된 3차원 미디어 콘텐츠로, 기존의 2차원 미디어에 비해 방대한 크기를 가진다. 이러한 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 소비하기 위해서는 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 것이 필수적으로 요구된다. 이에 따라, 국제 표준화 기구 The Moving Picture Experts Group (MPEG)에서는 2차원 비디오 코덱 기반의 포인트 클라우드 압축 방안인 V-PCC 압축 방안과, V-PCC 비트스트림을 저장하고 전송하기 위한 ISOBMFF 캡슐화 방안에 대한 표준화가 진행되고 있다. V-PCC는 기존의 2차원 비디오 코덱을 이용하기 위해 3차원 포인트 클라우드 데이터를 투영하여 2차원 패치를 생성하고, 생성된 패치를 2차원 그리드에 배치하여 2차원 이미지를 생성한다. 이 때, 생성되는 2차원 이미지는 패치의 모양 차이와 인코딩의 효율성 때문에 Group of Picture(GOP)마다 다른 크기를 갖는다. 이러한 이미지 크기의 차이는 반복적인 디코더 초기화를 유발하여 송신기와 수신기 모두에 큰 부담을 발생시킨다. 이에 본 논문에서는 비트레이트와 메타데이터를 적응적으로 제어하여 V-PCC 비트스트림을 반복적인 디코더 초기화 없이 안정적으로 송수신 하기 위한 Global grid 기반 V-PCC 전송 방안을 제안한다.
계산 그리드는 다양한 컴퓨팅 자원을 통합한 환경을 제공하며, 그리드 환경은 기존의 컴퓨팅 환경에 비해 매우 복잡하며 다양하다. 그리고 그리드 자원들은 각각 같지 않은 플랫폼과 서로 다른 소프트웨어들을 설치하고 있다. 계산 그리드를 보다 효율적으로 사용하기 위해서는 그리드 자원들을 효과적으로 다룰 수 있는 통합이 필요하다. 본 논문에서는 그리드의 자원을 메타 수준에서 통합하면서 동시에 다 양한 정책을 반영할 수 있는 글로벌 스케줄러를 소개한다. 이 글로벌 스케줄러는 기계적인 부분과 세개의 정책으로 구성되어 있다. 기계적인 부분은 적절한 사용자 작업과 계산 자원을 선택하기 위해서 주로 사용자 대기열과 자원 대기열을 검색한다. 이 기계적 부분을 위한 최적화된 알고리즘이 정의되었다. 또한 세개의 정책은 사용자 선택 정책, 자원 선택 정책, 자원 할당 정책으로서 이들은 계산 그리드의 운영을 잠시 중단하고 새로 정의해서 교체 할 수 있다. 예를 들면 사용자 선택 정책은 특정 사용자가 다른 사용자보다 높은 우선 순위를 가지게 하거나 할 수 있고, 자원 선택 정책은 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원에 부합하는 자원을 선택하도록 하며, 자원 할당 정책은 그리드 기반의 통신에서 올 수 있는 부하를 제어하여 극복 할 수 있다. 마지막으로, 사용자 선택 정책을 위한 여러 가지 알고리즘을 사용자 형평성만을 고려하여 정 의하고 이들의 성능을 측정하여 비교하였다.
An accurate and compact map is essential to an autonomous mobile robot system. For navigation, it is efficient to use an occupancy grid map because the environment is represented by probability distribution. But it is difficult to apply it to the large environment since it needs a large amount of memory proportional to the environment size. As an alternative, a topological map can be used to represent it in terms of the discrete nodes with edges connecting them. It is usually constructed by the Voronoi-like graphs, but in this paper the topological map is incrementally built based on the local grid map using the thinning algorithm. This algorithm can extract only meaningful topological information by using the C-obstacle concept in real-time and is robust to the environment change, because its underlying local grid map is constructed based on the Bayesian update formula. In this paper, the position probability is defined to evaluate the quantitative reliability of the end nodes of this thinning-based topological map (TTM). The global TTM can be constructed by merging each local TTM by matching the reliable end nodes determined by the position probability. It is shown that the proposed TTM can represent the environment accurately in real-time and it is readily extended to the global TTM.
In order to produce more detailed and accurate information of river discharge and freshwater discharge, global high-resolution hydrodynamic model (CaMa-Flood) is applied to an operational land surface model of global seasonal forecast system. In addition, bias correction to grid runoff for the hydrodynamic model is attempted. CaMa-Flood is a river routing model that distributes runoff forcing from a land surface model to oceans or inland seas along continentalscale rivers, which can represent flood stage and river discharge explicitly. The runoff data generated by the land surface model are bias-corrected by using composite runoff data from UNH-GRDC. The impact of bias-correction on the runoff, which is spatially resolved on 0.5° grid, has been evaluated for 1991~2010. It is shown that bias-correction increases runoff by 30% on average over all continents, which is closer to UNH-GRDC. Two experiments with coupled CaMa-Flood are carried out to produce river discharge: one using this bias correction and the other not using. It is found that the experiment adapting bias correction exhibits significant increase of both river discharge over major rivers around the world and continental freshwater discharge into oceans (40% globally), which is closer to GRDC. These preliminary results indicate that the application of CaMa-Flood as well as bias-corrected runoff to the operational global seasonal forecast system is feasible to attain information of surface water cycle from a coupled suite of atmospheric, land surface, and hydrodynamic model.
본 논문에서는 Quadratic Programming(QP)을 이용한 효과적인 광역배치 기법을 제안한다. QP를 이용한 배치 기법의 단점인 셀 밀집 문제를 해결하기 위해 추가적인 힘(additional force)과 Grid Pre-warping 기법을 사용하였다 추가적인 힘은 밀집도에 기반한 값으로 적절한 힘을 구하기 위해 새로운 밀집도 함수를 고안하였다. Grid Pre-warping은 셀 좌표 사이의 상대적인 순서에 따라 셀들을 전체 영역에 재배치하는 기법이다. 새로운 밀집도 함수를 통해 구해진 추가적인 힘과 Pre-warping 기법을 반복적으로 적용하여 셀들이 효과적으로 분산된 광역배치를 얻었다. 이렇게 얻어진 배치를 "middle-down" 방식의 배치기인 Mongre의 초기배치로 적용하여 최종 상세배치 결과를 얻었다 제안하는 기법을 적용한 실험결과, FM 기법을 이용한 광역배치에 비해 향상된 결과를 보였으며, 우수한 배치기로 알려진 FengShui, Dragon과도 비교할만한 결과를 얻었다.
This paper intends to introduce a near-tip grid refinement and to explore its usefulness in the crack analysis by the natural element method (NEM). As a sort of local h-refinement in FEM, a NEM grid is locally refined around the crack tip showing the high stress singularity. This local grid refinement is completed in two steps in which grid points are added and Delaunay triangles sharing the crack tip node are divided. A plane-state plate with symmetric edge cracks is simulated to validate the proposed local grid refinement and to examine its usefulness in the crack analysis. The crack analysis is also simulated using a uniform NEM grid for the sake of comparison. The near-tip stress distributions and SIFs that are obtained using a near-tip refined NEM grid are compared with the exact values and those obtained using uniform NEM grid. The convergence rates of global relative error to the total number of grid points between the refined and non-refined NEM grids are also compared.
Global localization is one of the essential issues for mobile robot navigation. In this study, an indoor global localization method is proposed which uses a Kinect sensor and a monocular upward-looking camera. The proposed method generates an environment map which consists of a grid map, a ceiling feature map from the upward-looking camera, and a spatial feature map obtained from the Kinect sensor. The method selects robot pose candidates using the spatial feature map and updates sample poses by particle filter based on the grid map. Localization success is determined by calculating the matching error from the ceiling feature map. In various experiments, the proposed method achieved a position accuracy of 0.12m and a position update speed of 10.4s, which is robust enough for real-world applications.
전지구수치예보모델의 해상풍 예측자료를 기반으로 비정형격자의 국지연안 파랑예측시스템을 구축하고, 파랑모델의 수행성능 및 예측성능을 검증하였다. 기존의 정형격자는 복잡한 해안선과 연안지형에서의 파랑예측이 제한적이기 때문에 정밀한 국지연안 수치모의를 위해 비정형격자체계를 적용하고, 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 검토하였다. 두 격자체계 모두 근해와 연안에서 유사한 예측경향을 보였고, 격자체계에 따른 예측오차의 차이도 크지 않았다. 또한 정형격자와 비교하여, 비정형격자의 모델수행시간이 동일한 조건에서 현저히 감소하는 것을 통해 비정형격자 기반 파랑예측시스템의 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 확인하였다.
This paper presents a dual-algorithm search method (GWO-GSO) combining grey wolf optimization (GWO) and golden-section optimization (GSO) to realize maximum power point tracking (MPPT) for photovoltaic (PV) systems. First, a modified grey wolf optimization (MGWO) is activated for the global search. In conventional GWO, wolf leaders possess the same impact on decision-making. In this paper, the decision weights of wolf leaders are automatically adjusted with hunting progression, which is conducive to accelerating hunting. At the later stage, the algorithm is switched to GSO for the local search, which play a critical role in avoiding unnecessary search and reducing the tracking time. Additionally, a novel restart judgment based on the quasi-slope of the power-voltage curve is introduced to enhance the reliability of MPPT systems. Simulation and experiment results demonstrate that the proposed algorithm can track the global maximum power point (MPP) swiftly and reliably with higher accuracy under various conditions.
연구목적: 지속적으로 발생하는 태풍의 피해를 감소시키기 위해 태풍대응의 예방·대비 단계에서 적극적으로 활용할 수 있도록 표준화된 격자의 활용방안을 제안하였다. 태풍위험지역에 대한 격자 융합정보를 시범적으로 생성함으로써 태풍대응을 위한 격자의 실효성을 확인한다. 연구방법: 태풍 상황대응 시 유용하게 사용될 수 있는 태풍 위험지역에 대한 융합정보를 생성하기 위해 vector, raster 등 다양한 형태의 원천데이터를 사용하여 세밀한 공간 단위로 태풍 위험지역 격자 정보를 구축하였다. 기구축된 정보들과의 호환성 및 각 지자체별로 생성되는 격자 정보의 호환성을 위해 표준화된 격자모델을 적용하였다. 연구결과: 국가지점번호의 격자체계를 적용하여 태풍상황대응시 유용하게 활용될 수 있는 태풍위험지역 격자를 구축하였다. 국가지점번호 격자체계는 다차원 계층구조의 격자크기를 정의하고 있으며, 100m와 1,000m 크기의 격자를 활용하여 서울지역 태풍위험지역 격자를 구축하였다. 결론: 다양하고 조밀한 공간정보를 하나의 격자정보로 융합하여 가시화함으로써 재난 의사결정을 위한 정보의 단순화를 통해 신속한 재난대응을 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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