연구의 목적은 트랙터와 운전자의 인터페이스에서 중요한 연결고리인 트랙터 시트에 대한 인간공학적 설계인자의 도출이다. 대상 인구집단은 한국과 미국의 성인남녀이며 앉은엉덩이오금수평길이, 앉은어깨뼈높이, 앉은팔꿈치 높이 등 7종의 인체측정변수를 사용했다. 시트 설계 인자로는 좌석면의 크기, 등받이의 크기 및 팔걸이의 위치를 도출했다. 척주의 형태와 피복 효과 또한 고려되어야 하며, 본 연구의 결과가 소형 트랙터에 적용되는 시트의 설계 과정에서 가이드라인으로 활용되기를 기대한다.
RTLS 시스템은 이동 객체에 RTLS 태그를 부착한 후 태그에서 발산되는 신호를 이용하여 실시간으로 위치를 파악하는 시스템으로 최근 항만 물류 및 자산 관리 분야에서 객체의 실시간 위치를 파악하기 위해 활용되고 있다. RTLS 시스템은 태그의 위치를 측정하기 위해 삼각 측량 법이나, Proximity matching법을 사용한다. 삼각 측량법은 3개 이상의 리더에서 수신된 신호 세기나 신호의 도달 시간을 이용하여 삼각측량 방식으로 위치를 결정하는 알고리즘으로, 전파의 난반사나 장애물등에 민감하며, Proximity matching법은 위치 샘플링 값에 대한 근접성을 이용한 통계 정보를 바탕으로 하여 위치를 결정하는 알고리즘으로 위치 정확도를 높일 수 있으나, 샘플링 데이터 개수에 따라 정확도가 크게 변화하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 위치 정보의 오차를 줄이기 위하여, Fingerprint 방식의 확률 모델에 TDOA 방식에서 사용되는 요소들을 혼합하여 확률에 의한 불확실성을 줄이고 더 높은 정확도의 위치 정보를 전달하는 위치 보정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 위치 보정 기법은 먼저, Fingerprint 데이터 셋으로부터 현재 측정된 위치의 신호정보를 이용한 확률 모델을 적용하여 단 하나의 후보자를 결정한다. 둘째, 측정된 정보와 후보자 위치 정보를 기반으로 TDOA에서 사용하는 기하학적 위치 결정 방법을 변형한 알고리즘을 이용해 측정된 위치를 보정함으로써, TDOA 방식이나, Fingerprint 방식 둘 중 하나만 사용하는 것보다 향상된 위치의 정확도를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 위치 보정 기법을 위한 위치 보정 모듈을 설계하였으며, RTLS 미들웨어에 이를 반영하여 구현하였다.
Tran, Hong Tai;Na, In Seop;Kim, Young Chul;Kim, Soo Hyung
스마트미디어저널
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제6권3호
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pp.49-56
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2017
Images and Videos that include the human face contain a lot of information. Therefore, accurately extracting human face is a very important issue in the field of computer vision. However, in real life, human faces have various shapes and textures. To adapt to these variations, A model-based approach is one of the best ways in which unknown data can be represented by the model in which it is built. However, the model-based approach has its weaknesses when the motion between two frames is big, it can be either a sudden change of pose or moving with fast speed. In this paper, we propose an enhanced human face-tracking model. This approach included human face detection and motion estimation using Cascaded Convolutional Neural Networks, and continuous human face tracking and modeling correction steps using the Active Appearance Model. A proposed system detects human face in the first input frame and initializes the models. On later frames, Cascaded CNN face detection is used to estimate the target motion such as location or pose before applying the old model and fit new target.
Joon mook Kang;Young bin Nim;Yoon, Hee-Cheon;Cho, Sung-ho
한국측량학회:학술대회논문집
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한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
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pp.47-54
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2004
In order to meet the users demand, who needs faster and more accurate data in geographic information it is necessary to obtain and process the data more effectively. Now more effective data obtainment about geographic information is possible through the development of unified technology, which is applied to the field of geographic information, as well as through the development of hardware and software engineering. With the fast and precise correction and update, the development of unified technology can bring the reduction of the time and money. For the obtainment of geographic information which can meet the demand of the users, the unified technology has been applied to various fields, and in Aerial Photogrammetry field, many are doing researches actively for the GPS/INS unified system. To obtain fast and precise geographic information using Aerial Photogrammetry method, it is necessary to develop Airborne GPS/INS unified system, which makes GCP to the minimum. For this reason, this study has tried to develop a system which could unite and process both GPS and INS data. For this matter, code-processing module for DGPS and OTF initialization module, which can decide integer ambiguity even in motion, have been developed. And also, continuous kinematic carrier-processing module has been developed to calculate the location at the moment of filming. In addition, this study suggests a possibility of using a module, which can unite GPS and INS, using Kalman filtering, and also shows the INS navigation theory.
A vehicle's differential gear is a device designed to allow the vehicle's outer wheels to turn faster than the inner wheels when turning on a curve. The differential gear case is the main component of the differential gear system, which is composed of ring gear, pinion gear and side gear, and is fastened by pinion shaft pins. The differential gear case rotates when the vehicle is running, so balancing calibration is very important. In this study, a balancing machine that can diagnose and correct the differential gear case and mass imbalance of various rotating bodies was designed. The differential gear case was rotated at high speed to accurately diagnose the location and value of the unbalanced mass, and it was designed to be balanced and corrected by removing the unbalanced mass by drilling. After calibration, it was confirmed that the unbalanced value of all the measured samples was reduced to less than 180g.mm, and the unbalance reduction ratio was improved to 60~70%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3981-4004
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2019
This paper proposes a novel method for locating objects in real space from a single remote image and measuring actual distances between them by automatic detection and perspective transformation. The dimensions of the real space are known in advance. First, the corner points of the interested region are detected from an image using deep learning. Then, based on the corner points, the region of interest (ROI) is extracted and made proportional to real space by applying warp-perspective transformation. Finally, the objects are detected and mapped to the real-world location. Removing distortion from the image using camera calibration improves the accuracy in most of the cases. The deep learning framework Darknet is used for detection, and necessary modifications are made to integrate perspective transformation, camera calibration, un-distortion, etc. Experiments are performed with two types of cameras, one with barrel and the other with pincushion distortions. The results show that the difference between calculated distances and measured on real space with measurement tapes are very small; approximately 1 cm on an average. Furthermore, automatic corner detection allows the system to be used with any type of camera that has a fixed pose or in motion; using more points significantly enhances the accuracy of real-world mapping even without camera calibration. Perspective transformation also increases the object detection efficiency by making unified sizes of all objects.
축 대칭 형상의 핀틀 노즐에서 3차원 효과 여부를 파악하기 위하여 3차원 수치해석을 수행하였다. 초음속 노즐을 통해 배출되는 압축성 유동을 정확히 예측하기 위해 k-${\omega}$ SST 난류 모델에 압축성 보정 모델을 결합하였다. 핀틀의 전단과 후단에서 재순환 영역이 관찰되었으며, 노즐을 통해 분출되는 유동은 복잡한 충격파 구조를 형성하였다. 각 핀틀 위치에서 2차원 축대칭과 3차원의 수치해석 결과를 실험데이터와 비교해 볼 때 3차원 결과가 접선 방향 유동의 3차원 효과로 인해 유동 박리 위치와 박리로 인한 압력 상승 변화과정을 정확히 예측하였다.
본 논문은 사격 차선 정렬을 위하여 움직일 수 있는 교정 대상을 이용해 각속도계와 가속도계의 편차를 보상하는 방법을 다룬다. 교정 대상에 대한 정보는 영상 센서를 통해 획득하며 이를 이용해 발사장치에 부착된 관성측정 장치의 오차를 보정한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였으며, 특히 관성 좌표계에서 교정 대상에 대한 위치 정보를 정확하게 획득함으로써 발사장치의 관성 센서 편차를 효과적으로 보상할 수 있음을 보인다.
Son, Pyo-Woong;Fang, Tae Hyun;Park, Sul Gee;Han, Younghoon;Seo, Kiyeol
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권1호
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pp.23-28
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2022
The eLoran system is a high-power terrestrial navigation system that is recognized as the most appropriate alternative to complement the GNSS's vulnerability to radio frequency interference. Accordingly, Korea has conducted eLoran technology development projects since 2016. The eLoran system developed in Korea provides 20 m positioning accuracy to maritime user in Incheon and Pyeongtaek harbor. To accurately calculate the position with the eLoran signal, it is necessary to apply a compensation method that mitigates the propagation delay. In this paper, we develop the compensation method to mitigate the eLoran signal propagation delay and evaluate the positioning performance in Incheon harbor. The propagation delay due to the terrain characteristics is pre-surveyed and stored in the user receiver. Real-time fluctuations in propagation delay compared to the pre-stored data are mitigated by the temporal correction generated at a nearby differential Loran station. Finally, two performance evaluation tests were performed to verify the positioning accuracy of the Korean eLoran system. The first test took place in December 2020 and the second in April 2021. As a result, the Korean eLoran service has been confirmed to provide 20 m location accuracy without GPS.
최근, 메타버스 서비스를 통해 시간적, 공간적 제약에서 벗어나 원격지와 의사 소통을 자연스럽게 진행하는데 많이 사용하고 있다. 이러한 메타버스 콘텐츠 제작을 위해서는 실제 공간의 데이터를 기반으로 3D 모델을 복원하고, 합성할 필요가 있다. 본 논문에서는 다수의 카메라를 이용한 연속된 이미지를 기반으로 3D 생성 복원 모델을 제작하고, 복원된 3D 모델을 보정할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해 오프라인으로 다중 카메라 셋업을 수행하고, 여러 각도에서 얻어진 이미지를 통해 만들어진 3D 모델에 대해 오류를 분석한 뒤 이미지 프레임 간의 매칭 기법으로 보정을 수행 하였다. 본 논문에서 제시한 움직이는 3D 물체 복원 방법을 통해 문화, 관광, 의료 등 다양한 서비스 분야에 3D 복원 데이터를 활용할 수 있을 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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