We are presenting the efficient and robust simplified module based self-collision detection of humanoid robot simulator. For safe and reliable operations of humanoid robot, the self-collision detection is essential and extremely important. The main methods of self-collision detection are inverse X-Y-Z fixed angles and module distance filtering (MDF). According to experiments on the humanoid robot simulator with the self-collision detection, we could have a confidence about the efficiency of the self-collision.
본 논문에서는 CCD 카메라를 이용하여 획득된 영상들 간의 상대적인 열화(Blur)를 이용하여 물체의 3차원 형상 및 거리 정보를 얻을 수 있는 Depth From Defocus(DFD) 방법을 제안한다. 기존 논문의 주파수 영역에서 디포커스(Defocus) 연산자를 구하는 역필터링(Inverse filtering) 방법은 정확도가 떨어지고, 윈도우 효과(Windowing effects) 및 영상의 경계 효과(Border effect)와 같은 단점이 있었다. 또한 일반적인 영상은 비정체성 (Nonstationary)이기 때문에, 임의의 텍스처에 대한 가우시안(Gaussian) 및 라플라시안(Laplacian) 연산자 등의 필터를 이용하는 디포커스 방법의 추정값은 결과가 좋지 않다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 지역적 분석과 함께 다양한 크기의 윈도우를 제공하는 웨이블릿 변환을 이용한 DFD 방법을 제안한다. 복잡한 텍스처 특성을 갖는 영상의 깊이 추정을 위해서는 웨이블릿 분석을 사용하는 것이 효과적이다. Parseval의 정리에 의해 영상 간의 웨이블릿 에너지의 비율이 열화 계수(Blur parameter) 및 거리와 관련 있음을 증명하였다. 제안된 DFD 알고리즘의 성능을 계산하기 위해 실험은 종합적이며 실제적인 영상을 이용하여 행하였다. 본 논문의 DFD 방식은 기존의 DFD 방법보다 RMS 에러 측면에서 정확한 결과를 보였다.
본 논문은 다시점 영상처리 기술을 이용하여 무안경 3차원 디스플레이의 크로스톡(Crosstalk)을 저감하는 새로운 방법을 제안한다. 크로스톡은 현 시점 영상 정보를 주변 시점 영상 정보와 섞여 보이게 하여 출력 3차원 영상을 매우 흐리게 만든다. 무안경 3차원 디스플레이의 크로스톡을 저감하기 위해, 제안한 방법은 다시점 영상에 적응적 깊이 재배치와 시점 미분값 기반 크로스톡 역보상 필터를 적용한다. 또한, 제안한 방법은 에피폴라 영상 화소 보간법을 이용하여 넘침 및 아래 넘침 화소를 보상하여 영상 왜곡을 최소화한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존 방법보다 3차원 영상 품질을 향상시키면서 크로스톡을 효율적으로 저감함을 보여준다.
삼치 시퀀스(temary sequence)는 -1, 0, 1의 3 가지 값으로만 구성되어 있는 디지털 코드이다. 따라서 디지털 하드웨어로 구현이 편리하다는 장점이 있다. 본 시퀀스는 환형 자기상관함수(circular/periodic autocorrelation function)가 이상적으로 나타나는 특징을 가지고 있다. 하지만 본 시퀀스를 이용해 송신기와 수신기사이의 통신 채널 특성을 긴 시간 구간에 걸쳐서 파악하고자 상호상관법을 사용하기 위해서는 환형이 아니라 선형적인 자기상관함수(linear/aperiodic autocorrelation function) 특성이 요구된다. 따라서 본 고에서는 삼치 시퀀스의 비이상적인 선형 자기상관함수를 개선시키기 위해 주파수 영역에서 역필터링과 쓰레쉬홀딩 연산을 결합한 방법과 특이치분해(SVD)방법을 제안하며 잡음이 있는 상황에서 그 성능을 평가하고자 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션 결과 역필터링 방법은 신호대잡음비가 30dB인 경우 최대 부엽 레벨이 l1dB 감소했고 SVD 방법도 유사한 결과를 보였으나 잡음에 좀 더 약하며 특이치값의 세밀한 조정이 필요하였다.
삼치 시퀀스(ternary sequence)는 -1, 0, 1의 3가지 값으로만 구성되어 있는 디지털 코드이다. 따라서 디지털 하드웨어로 구현이 편리하다는 장점이 있다 본 시퀀스는 환형 자기상관함수(circular/periodic autocorrelation function)가 이상적으로 나타나는 특징을 가지고 있다. 하지만 본 시퀀스를 이용해 송신기와 수신기사이의 통신 채널 특성을 긴 시간 구간에 걸쳐서 파악하고자 상호상관 법을 사용하기 위해서는 환형이 아니라 선형적인 자기상관함수(linear/aperiodic autocorrelation function) 특성이 요구된다 따라서 본 고에서는 삼치 시퀀스의 비 이상적인 선형 자기상관함수를 개선시키기 위해 주파수 영역에서 역 필터링과 쓰레쉬홀딩 연산을 결합한 방법과 특이치분해(SVD)방법을 제안하며 잡음이 있는 상황에서 그 성능을 평가하고자 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션 결과 역 필터링 방법은 신호대잡음비가 30㏈인 경우 최대 부엽 레벨이 11㏈ 감소했고 SVD 방법도 유사한 결과를 보였으나 잡음에 좀 더 약하며 특이치 값의 세밀한 조정이 필요하였다.
This paper presents a sea surface reconstruction method that uses measured radar images by applying filtering techniques and identifying wave characteristics of the surrounding the Ieodo ocean research station using WaveFinder (X-band wave measurement radar), which is installed in the station. In addition, the results obtained from real radar images are used to verify the reconstructed sea surface. WaveFinder is a marine system that was developed to measure wave information in real time. The WaveFinder installed in the station could acquire sequent images for the sea surface at constant time intervals to obtain real time information (Wave height, mean wave period, wave directionality, etc.) for the wave by getting a three-dimensional spectrum by applying an FFT algorithm to the acquired sequent images and wave dispersion relation. In particular, we found the wave height using the SNR (Signal to noise ratio) of the acquired images. The wave information measured by WaveFinder could be verified by comparing and analyzing the results measured using the wave measurement instrument (Sea level monitor) in the station. Additionally, the wave field around the station could be reconstructed through the three-dimensional spectrum and the inverse FFT filtering from the analyzed results for the measured radar images. We verified the applicability of the sea surface reconstruction method by comparing the measured and simulated sea surfaces.
To solve the problems of the low image contrast, fuzzy edge details and edge details missing in noisy image fusion, this study proposes a noisy infrared and visible light image fusion algorithm based on non-subsample contourlet transform (NSCT) and an improved bilateral filter, which uses NSCT to decompose an image into a low-frequency component and high-frequency component. High-frequency noise and edge information are mainly distributed in the high-frequency component, and the improved bilateral filtering method is used to process the high-frequency component of two images, filtering the noise of the images and calculating the image detail of the infrared image's high-frequency component. It can extract the edge details of the infrared image and visible image as much as possible by superimposing the high-frequency component of infrared image and visible image. At the same time, edge information is enhanced and the visual effect is clearer. For the fusion rule of low-frequency coefficient, the local area standard variance coefficient method is adopted. At last, we decompose the high- and low-frequency coefficient to obtain the fusion image according to the inverse transformation of NSCT. The fusion results show that the edge, contour, texture and other details are maintained and enhanced while the noise is filtered, and the fusion image with a clear edge is obtained. The algorithm could better filter noise and obtain clear fused images in noisy infrared and visible light image fusion.
어떠한 현상 혹은 사물의 이미지를 학생들에게 제공하는데 있어서 여러 가지 원인에 의해 초점이 흐리거나 혹은 흔들린 이미지들이 등장하여 학생들에게 보여주기가 힘든 경우가 빈번하게 발생한다. 특히, 이미지에 대한 구체적인 정보가 없는 경우에는 그 이미지는 쓸모가 없는 것이 된다. 본 연구는 무정보 블러링 이미지를 아주 빠른 시간 내에 복구할 수 있는 2차원 DFT 기반의 하나의 블러링 제거 알고리즘을 제안하는데 있다. 제안된 방법의 빠른 처리 속도는 이산 푸리에 변환, 변환의 필터링과 회선 관계 및 Moore-Penrose 역행렬의 효과적인 계산 방식을 바탕으로 한다. 특히, 필터의 주파수 응답에 관한 처리는 유용한 회선 공식을 유도한다. 제안된 방법의 구현은 보통 크기의 블러링 이미지에 적용했을 때, 아주 빠른 시간 내에 블러링 효과를 제거시킬 수 있고, 보다 선명한 이미지를 제공할 수 있음을 보인다.
오늘날 폭발적인 정보의 증가로 이용자들은 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 엄청난 시간과 노력을 기울여야 한다. 이 문제를 해결하기 위하여 이용자의 정보요구를 분석하고 이용자에게 적합한 논문을 추천해주는 논문추천시스템이 등장하고 있다. 그러나 대부분의 논문추천시스템은 논문추천시스템의 핵심인 이용자 프로파일을 간과하고 있다. 따라서 이 연구는 논문추천시스템의 성능을 좌우하는 이용자 프로파일을 기존의 평균으로 계산하지 않고 새로운 TPIPF(Topic Proportion-Inverse Paper Frequency)로 계산하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기존의 방법을 모두 논문추천시스템에 적용하여 각각의 성능을 온라인 참고문헌 관리도구인 CiteULike에서 제공된 데이터 실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 제안된 TPIPF 방법을 적용한 논문추천시스템의 성능이 더 높다는 것을 알 수 있었다.
In this study, the applicability of the geostatistical evolution strategy as an inverse analysis method of estimating hydraulic properties of small-scale basin was tested. The geostatistical evolution strategy is a type of data assimilation method that can effectively estimate aquifer hydraulic conductivity by combining a global optimization model of the evolution strategy and a local optimization model of the ensemble Kalman filtering. In the applicability test, the geometry, hydraulic boundary conditions, and the distribution of groundwater monitoring wells of Hanlim-Eup were employed. On the other hand, a synthetic hydraulic conductivity distribution was generated and used as the reference property for ease of estimation quality assessment. In the estimations, two different cases were tested where, in Case I, both groundwater levels and hydraulic conductivity measurements were assumed to be available, and only the groundwater levels were available, in Case II. In both cases, the reference and estimated hydraulic conductivity fields were found to show reasonable similarity, even though the prior information for estimation was not accurate. The ability to estimate hydraulic conductivity without accurate prior information suggests that this method can be used effectively to estimate mathematical properties in real-world cases, many of which little prior information is available for the aquifer conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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