증강 현실(Augmented reality)은 실세계와 가상현실을 연결한다. AR 시스템의 가장 근본적인 목적은 보조 기구를 통하여 실세계에 3D 가상물이 동시에 존재하도록 하여 사용자의 두 세계 사이의 인지력을 개선시키는데 있다. AR 툴킷은 AR 어플리케이션 개발에 널리 이용되고 있다. 그러나 아직 많은 해결해야 할 문제들과 제약 조건들이 있다. 이 논문에서는 AR 툴킷을 이용하여 시스템을 개발할 때 생기는 몇 가지 문제에 대하여 전반적으로 검토 하고자 한다. 그리고 이러한 문제들과 관련된 3D 가상물과 소리를 가지고 있는 AR 트래픽 북이라는 실제 증강 텍스트 북을 소개한다. 이 논문에서는, 우선 가상물체, 렌더링, 카메라 교정, 추적 같은 가장 일반적인 문제들에 접근한다.
교통연계 및 환승 센터를 이용하는 보행자에게 다양한 정보의 수집 및 가공을 통하여 실시간 맞춤형 정보를 제공하기 위해서 보행자의 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기술을 검토하였다. 하지만 현재까지 개발된 상용 기술은 장치의 설치 및 서비스 장소에 따라 위치 추적 오차가 일부 서비스에 적용하기에는 그 범위가 너무 크다. 다양한 상황이 발생할 수 있는 교통연계 및 환승 서비스에 적용하기에는 여러 가지 문제점이 있다. 실험을 실시한 광명역의 경우에도 각종 철골 구조물과 타 무선 장비가 혼재해 있는 악조건이었으며, 실질적으로 설치될 곳은 이보다 더 조건이 나쁠 수 있다. 그래서 우리는 정확도를 높일 수 있는 방법으로 교통 연계 및 환승 시스템에 적합한 위치보정알고리즘을 연구하였고, 위치보정알고리즘은 그리드 좌표 맵매칭, 모델링 좌표 및 칼만 필터링을 통해 설계되었으며, 환승 센터로 구성될 수 있는 유형의 다양화에 따른 최적화에 대비하여 향후 알고리즘의 인수를 결정하는데 도움을 주고자 시뮬레이터 형태의 알고리즘을 개발하였다.
해성점토가 주를 이루고 있는 연안지역에서는 높은 함수비와 많은 세립토 함유로 매립 및 투기도 많은 어려움이 따르고 있고 시공에 있어 성토재의 부족이라는 또 다른 문제에 직면하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 제지애쉬 첨가 고화제를 혼합한 현장발생 유용토의 동상특성이나 강도특성을 고려한 배합비를 결정하기 위해 혼합토의 광물학적 분석은 물론 배합비에 따른 강성의 변화를 분석하기 위한 일축압축강도실험을 수행하였다. 또한 현장발생토의 고화처리 효과를 검증하고 노상재로의 활용성을 평가하기 위해 동상시험과 휠트래킹시험을 수행하였다. 그 결과, 제지애쉬 첨가 고화제를 6% 혼합할 경우 전반적으로 흙쌓기 재료의 품질기준을 만족하는 것으로 나타났으며 본 연구 결과가 현장발생토의 활용에 대한 적합한 사용기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 골프 퍼팅연습 시 사용자의 편의를 도모하기 위해 고속카메라를 이용한 골프공 추적방법을 제안한다. 이것은 요즘 많은 사람들이 즐기는 레저스포츠 중 골프 퍼팅부분을 정확하게 칠 수 있도록 분석하기 위한 것이다. 제안방법은 일반 USB카메라를 사용할 경우 화소들이 뭉게져서 골프공 검출률이 낮으므로 최대 초당 380프레임까지 측정이 가능한 고속카메라를 사용하였다. 먼저 전처리 후 허프변환을 이용하여 골프공을 검출한다. 그 후 검출된 골프공의 정보를 이용하여 이동경로, 이동거리와 각도를 구한다. 제안한 방법을 적용한 결과 골프공의 검출률이 향상되었고 이동경로, 이동거리와 각도의 정확성도 향상되었다.
본 논문은 다양한 매체를 활용하여 레이다 개발에 특화된 능동 전자 주사식 위상 배열(AESA, Active Electronically Scanned Array) 레이다 통합 분석 시스템을 구현하고 제안한다. 대부분 분석 시스템은 결함의 원인을 분석하고 개선하기 위해 활용되어 시험을 수월하게 한다. 그러나 기존에 텍스트 기반의 로그 분석 시스템은 로그 정보가 많으면 직관적이지 않고 원하는 정보를 한 번에 찾기 어려워 장비 결함 발생 시 결함의 원인을 분석하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문의 분석 시스템은 다양한 매체를 활용한다. 본 논문에서 정의하는 매체란 텍스트 기반의 데이터를 기록하고, 데이터를 이미지 및 영상으로 전시하며 데이터를 시각화하는 것을 말한다. 제안하는 분석 시스템은 레이다 장치 간에 송수신된 데이터, 레이다 표적 탐지 추적 알고리즘 데이터 등을 분류하여 저장하고 레이다 작동 결과 및 장비 결함 정보를 실시간 전시하고 시각화한다. 이 분석 시스템을 통해 사용자에게 원하는 정보를 빠르게 제공하고 완성도 높은 레이다 개발에 도움을 준다.
제조현장에서 작업자는 작업 지시서에 따라 제조 공정에 소재를 투입하고 투입 기록을 남기는 방식으로 운영해왔으나, 누락하는 경우가 많아 제품 LOT 추적이 안되는 경우가 발생하고 있었으며, 최근 스마트공장 구축으로 RFID-Tag를 활용하여 소재 투입 정보를 자동입력 하는 시스템으로 진행되고 있다. 특히, 생산라인에 투입되는 RACK에 부착된 TAG 정보를 수신하여 RACK(TAG) ID와 RACK 투입시간 데이터 분석을 통한 투입정보를 자동으로 생성토록 하여 초기 자동인식률이 97%로 양호하였으나 멀티소재 사용 RACK, TAG분실, 신규 제품 투입 이슈 등이 발생하면서 자동인식률이 계속 낮아지는 상황이다. 인공지능형 스마트공장 데이터셋 구축 방법은 자동인식률 향상과 실시간 모니터링이 가능해지므로 생산 공정의 전반에 있어 속도와 수율(정상제품 비율)을 높이는데 기여할 것으로 기대한다.
응시점을 통해 어떤 것을 보고 있는지 알 수 있다면 많은 정보를 얻을 수 있다. 응시 추적 기술의 발달로 응시점에 대한 정보는 다양한 응시 추적 기기에서 제공해주는 소프트웨어를 통해 얻을 수 있다. 하지만 실제 응시 깊이와 같은 정확한 정보를 추정하기란 어렵다. 응시 추적 기기를 통해 만약 실제 응시 깊이로 보정할 수 있다면 시뮬레이션, 디지털 트윈, VR 등 다양한 분야에서 현실적이고 정확한 신뢰성 있는 결과를 도출하는 것이 가능해질 것이다. 따라서 본 논문에서는 응시 추적 기기와 소프트웨어를 통해 원시 응시 깊이를 획득하고 보정하는 실험을 진행한다. 실험은 Deep Neural Network(DNN) 모델을 설계한 후 소프트웨어에서 제공하는 응시 깊이 값을 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별로 획득한다. 획득한 데이터는 설계한 DNN 모델을 통해 학습을 진행하여 실제 응시 깊이와 대응하도록 보정하였다. 보정한 모델을 통해 실험을 진행한 결과, 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별 297mm, 904mm, 1,485mm, 2,005mm, 3,011mm, 4,021mm, 4,972mm, 6,027mm, 7,026mm, 8,043mm, 9,021mm, 10,076mm로 실제와 비슷한 응시 깊이 값을 획득할 수 있었다.
본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 어린이병원은 색채에 대한 디자인 의존도가 높으며, 성인과 어린이가 함께 이용하는 공간으로써 이용자 특성을 고려한 색채계획이 요구된다. 이용자의 만족도를 향상시키기 위하여 선호도 조사를 통한 연구가 실시되어 왔다. 이러한 연구결과는 심미적 측면에서 이용자에게 만족감은 제공할 수 있지만, 선호된 색채로 구성된 공간이 이용자들의 인지적 측면에서 주목성을 높여준다는 근거 자료를 제시하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제를 보완하기 위한 공간에서의 색채 지각에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이와 같은 필요성에 따라 시선추적실험을 통해 어린이병원 로비공간에서 선호 색채가 시지각 주의집중에 미친 영향을 파악하고자 하였다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 성인과 어린이를 대상으로 각각 선호하는 이미지 1장씩을 실험이미지로 선정하였다. 둘째, 피험자 그룹을 성인과 어린이로 구성하고 선정된 2가지 이미지에 대한 시선추적 실험을 실시하였다. 셋째, 실험을 통해 얻은 주시데이터를 토대로 구역별 주시분포 결과를 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 성인과 어린이는 각 그룹별로 선호하는 색채로 구성된 공간이미지에 시지각 주의집중이 높았다. 둘째, 주의집중의 정도에 따라 중앙에서 상부로, 이어서 좌·우측과 하부로 변화하며 외곽부에는 주의집중이 거의 발생하지 않았다. 셋째, 어린이는 성인에 비하여 공간을 탐색할 때 주의집중도가 빨리 하락하였다. 본 연구는 성인과 어린이의 색채 환경에 대한 지각 특성의 차이를 시선추적실험으로 분석하여, 색채디자인 분야와 인지과학 분야와의 융복합적 연구를 통해보다 과학과 예술의 다학제적 연구활동의 가능성을 제시하였다. 향후 연구는 색채에 대한 시지각 특성을 보다 면밀하게 분석하기 위하여 색채가 적용된 공간요소별로 세분화하여 분석하는 것이 필요할 것이다.
해빙은 지구의 태양에너지 흡수량 및 대기-해양간 열과 물질 교환을 조절함으로써 기후조절자의 역할을 하며 그 생성, 이동, 소멸은 인공위성에 의해 주기적으로 모니터링 되고 있다. 그러나 수동마이크로파방사계 관측을 중심으로 한 저해상 산출물은 해빙 표면이 빠르게 변하는 여름철에 정확도가 크게 떨어지며, synthetic aperture radar (SAR) 관측이 대체재로 떠오르고 있으나 그간의 연구는 주로 겨울철 해빙을 대상으로 이루어졌다. 이 연구에서는 SAR 영상과 global positioning system (GPS) 추적기를 이용하여 해빙의 거칠기, 높낮이, 구조 등 표면 상태 변화가 심한 늦여름~초가을 시기의 해빙 이동 추적 기술을 평가, 분석하였다. 그 결과 겨울철보다는 관측 불확실성이 증가하나 GPS 실측치와의 상관관계는 0.98로 우수했으며, 해빙 농도 50% 이상인 경우에 해빙 농도와 적용 알고리즘의 산출 성능은 상관관계 0.59로 서로 비례하는 것으로 나타났다.
The purpose of this study was to identify the differences in eye movement pattern shown in classification activities between the gifted and regular students in elementary schools. The subjects for the research consisted of five gifted students in the special education center for the gifted at Seoul National University of Education and five students at D regular elementary schools. SMI (Senso Motoric Instruments)' iView $X^{TM}$ RED 120 Hz was used in order to collect eye movement data. Results were as follows. There were difference patterns between the gifted and the regular student in question identification, attribute observation, and criteria generation process. Gifted students minimized unnecessary cognitive overload and took advantage of cognitive economic efficiency. Regular students have a lot of cognitive burden because they did not grasp the essential information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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