본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.
탄광, 지하실, 지하창고 등 위험한 지역에서 일하는 일군들의 움직임을 비롯한 위치 측정은 안전을 위해 반드시 필요한 기술이다. 위험하고 제한된 환경에서의 USN의 위치 측정 기법들은 다양하게 존재한다. 위치 측정 기법 중에 삼각측량법은 간단하기 때문에 여러 분야에서 많이 적용되고 있다. 하지만 측정기구와 전파 장애 및 물리적 장애로 인해 오차가 발생하여 정확한 위치를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 4개의 Anchor와 움직이는 노드 사이의 거리 정보를 다양하게 활용하여 재계산하여 기존 삼각측량법으로 얻은 위치보다 오차범위를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 또한 제안 기법을 통해 거리 측정하여 움직이는 노드의 위치 즉, 예측점을 계산하였을 때는 기존 삼각측량법보다 계산의 오버로드가 발생하지만 수학적으로 위치측정 오차 범위 계산 시 41%가 향상되었다.
To study the body trunk basic to Clothing construction, and study the peculiarities of visual spatial division, necessary items are measured indirectly from 216 unmarried women from 19 to 24 years old by a photographic net-work method. In so doing, the problem of Fashion Design in establishing the location of Darts for Basic Dress is not considered. The following results are obtained. 1) Indirect measuring method, is obtained approximate to actual size, with an error of .+-. 2.8cm. 2) In the modeling plan of Dart location viewed from the visual-spatial division in Basic Dress, it is concluded that Darts are to be placed at the point of 1/3k+1/5k form the waist. From the aesthetic point of wiew, it is more appealling for darts to be placed at the point of 6cm .+-. 0.6cm right or left of center. 3) From direct measurement dart location can be set based on bust point width, and from indirect measurement, dart location can be set based on waist width.
In this study, five experiments were carried out, with an orifice located downstream of a fan in case I where upstream duct length is 6 D, and that in the downstream is 4 D and different downstream distance to the fan in the rest, so as to determine the optimal location of the orifice and reduce the duct length of airflow measurement device. The resulting flow rate-pressure drop correlations were found to satisfy the limitation of SMACNA standard, which specified an error of $\pm7.5\%$ based on the real flow rate. Also, the best one of five. cases was achieved with the orifice located midway of the orifice duct four times its diameter long.
In this study, five experiments were carried out, with an orifice located downstream of a fan in case I and upstream distance to the fan in the rest cases(case $II{\sim}$), so as to determine the optimal location of the orifice and reduce the size of airflow measurement device. The resulting flow rate-pressure drop correlations were found to satisfy the limitation of SMACNA standard, which specified an error of ${\pm}7.5%$ based on the real flow rate. The best outcome was achieved with the orifice located midway of the orifice duct 4 times its diameter long.
In this paper, we proposed indoor positioning system with improved accuracy. The proposed indoor location measurement system is based pedestrian location measurement method that use the embedded sensor of smartphone. So, we do not need wireless external resources, such as GPS or WiFi signals. The conventional methods measure indoor location by generating a movement route of pedestrian by step and direction recognition. In this paper, to correct the direction sensor error, we use the common feature of the normal indoor floor map that the indoor path is lattice-structured. And we quantize moving directions depending on the direction of indoor path. In addition, we propose moving direction measuring method using geomagnetic sensor and gyro sensor to improve the accuracy. Also, the proposed step detection method uses angle and accelerometer sensors. The proposed step detection method is not affected by the posture of the smartphone. Direction errors caused by direction sensor error is corrected due to proposed moving direction measuring method. The proposed location error correction method corrects location error caused by step detection error without the need for external wireless signal resources.
The integrity and accuracy of the drilling hole are decided by positional error, diameter error, the roundness, the straightness, the cylindericity, size of the burr, the surface roundness and others. Among these parameters, positional error and diameter error have the most important parameters. The diameter error has been widely studied, but there has been little research done about the positional error due to the difficulty of measuring it. The measurement of hole location and diameter would be performed by CMM(Coordinate Measurement Machine). However, the usage of CMM requires much time and cost. In order to overcome the difficulties, we have developed a hole location and diameter error measuring device using machine vision. The developed measurement device attached to a CNC machine can determine hole quality quickly and easily.
The purpose of this study is to give the guideline to the pattern designing by supplying various images of the transformed shape of tailored collar with the location and angle of gorge line and laying measurement of the tailored collar while designing the tailored collar. The results of this study are as follows : Images of the sample at the case of 1cm of laying measurement looks 'urban', 'light', 'sharp', 'young', 'fashionable' and 'narrow' than that at the case of 7cm. When the laying measurement increases, the image of the sample looks more 'classical' and 'boorish'. The image of the sample 'light', 'sensuous' and 'young' at the case of sample of which laying measurements of the collar was 3cm. Second, at the case of sample whose laying measurements of the collar was 5cm, it was shown that the low location of gorge line made the image of the sample 'soft' and 'short'. On the other hand the image of the sample looked 'hard', 'keen' and 'long' by the high location of gorge line. Third, at the case of sample of which laying measurements of the collar was 7cm, low location of gorge line made the image of the sample look short. However, normal location of gorge line made the image of the sample looked 'fashionable'. The images of the samples of which laying measurements of the collar were 3cm, 5cm and 7cm, respectively, had changed with the angle of gorge line. First, the high angle of gorge line made the image of the sample 'rigid' and 'keen' at the case of sample of which laying measurements of the collar was 3cm. The high angle of gorge line made the image of the sample looked 'boorish' and 'singular'.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 관련된 기술에 대한 관심이 증대되면서, 사용자의 다양한 요구를 만족하기 위하여 이동객체 인식과 위치 추적에 관련된 연구가 필요하다. 위치 기반 서비스에서 최근 진행 중인 가장 중요한 논의 중 하나는 실내 환경에서 위치 인식 서비스를 제공하는 것이다. 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 효과적으로 추정하는데 도움을 주는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘에는 기존에 연구된 삼각측량법과 전통적인 전경 분석측량법을 개선한 환경 적응형 전경 분석측량법을 조합하였다. 본 연구에서 제안하는 실내 위치 추정 알고리즘은 가시 환경에 있는 앵커가 충분한 경우에는 삼각측량법을 활용하고, 그 외의 상황에서는 환경 적응형 전경 분석측량법을 활용한다. 결론적으로 제안하는 알고리즘은 이동객체의 위치 추정 정확도를 향상할 수 있었고, 알고리즘의 복잡도를 낮출 수 있었다.
For a localization system, the TDOA (Time Difference of Arrival) measurement and AOA (Angle of Arrival) measurement are often used for estimating target's positions. Although it is known that the accuracy of TDOA based localization is superior to that of AOA based one, it may have a poor vertical accuracy in bad geometrical conditions. This paper, therefore, proposes a localization algorithm in which the vertical position is estimated by AOA measurements and the horizontal one is estimated by TDOA measurement in order to achieve high 3D-location accuracy. And this algorithm is applied to a GPS jammer localization systems because it has a large value of the DOP (Dilution of Precision) when the jammer is located far away from the system. Simulation results demonstrate that the proposed hybrid TDOA/AOA location algorithm gives much higher location accuracy than TDOA or AOA only location.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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