본 논문에서는 빔 폭이 중첩된 초음파 센서 링을 이용하여 초음파 센서의 위치 불확실성을 감소시키고 이를 토대로 이동로봇이 효율적으로 장애물을 탐지하도록 하는 방안에 대해 기술하도록 한다. 기본적으로, 원형 이동로봇 측면에 상대적으로 적은 개수의 중저가의 저지향성 초음파 센서들이 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 배치되어 있다고 가정한다. 첫째, 단일 및 이중 장애물에 대해 빔 폭 중첩 상태를 이용하여 초음파 센서 고유의 위치 불확실성을 감소시킬 수 있음을 보이고 또한 그 향상 정도를 정량적으로 제시한다. 둘째, 2개 또는 1개의 초음파 센서로부터 장애물 측정 거리 데이터가 주어질 때, 이동로봇의 중심을 기준으로 하여 장애물의 위치를 산정하는 기하학적 방법을 고안한다. 셋째, 정규 분포, 포물선 분포, 균일 분포, 임펄스 등 기존의 단일 초음파 센서 모델을 비교 검토한 후, 위치 불확실성 및 소요 연산량 측면에서 장애물 탐지에 적합한 중첩 초음파 센서 모델을 수립한다. 마지막으로, 자체 제작된 초음파 센서 링을 이용한 단일 장애물 및 복수 장애물 탐지 실험을 통해 제안된 중첩 초음파 센서의 효용성을 입증한다.
As the ageing population grows around the world, the demand for electric wheelchairs, an important mobility assistance device for the disabled and elderly, is gradually increasing. Therefore, a number of studies related to intelligent wheelchairs are actively underway to improve safety and comfort for wheelchair users. However, previous collision avoidance studies for intelligent wheelchairs have concentrated on collision avoidance methods with the shortest distance and by only changing either velocity or heading angle, rather than considering the forces exerted on the user. If a collision avoidance algorithm that does not consider these forces is applied to an intelligent wheelchair, there is a possibility of an accident due to falling as wheelchair users are generally disabled and elderly people. In this paper, we propose a collision avoidance algorithm which minimizes the forces exerted on a wheelchair user by minimizing the variation of the wheelchair's velocity and heading angle when the sizes, positions, velocities, and heading angles of a wheelchair and a moving obstacle are known.
Effect of computational domain size in simulating of periodic obstacle flow has been investigated for the flow past tube banks. Reynolds number, defined by freestream velocity (U) and cylinder diameter (d), was fixed as 200, and center-to-center distance (P) as 1.5d. In-line square array was considered. Drag coefficient, lift coefficient and Strouhal number were calculated depending on domain size. Circular cylinders were implemented on a Cartesian grid system by using an immersed boundary method. Boundary condition is periodic in both streamwise and lateral directions. Previous studies in literature often use a square domain with a side length of P, which contains only one cylinder. However, this study reveals that size is improper. Especially, RMS values of flow-induced forces are most sensitive to the domain size.
스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 가상환경에서 사운드 몰입을 개선시키기 위한 회절 기반의 사운드 제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 물리적 환경에서 사운드의 파동과 흐름 그리고 회절과 유사한 패턴을 실시간으로 표현할 수 있다. 우리의 접근 방식은 사운드 근원지로부터 장애물이 있는지 판단을 한 뒤, 장애물로 인해 굴절과 회절된 새로운 사운드의 위치를 계산한다. 레이트레이싱 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단하고, 충돌에 의해 반사와 굴절된 벡터를 이용하여 장애물 너머에 있는 에이전트에게 들리는 사운드의 크기를 예측한다. 이 과정에서 반사와 굴절된 레이의 개수에 따라 사운드의 크기를 감쇠시켜 거리와 재질에 따른 사운드 감쇠를 모델링한다. 결과적으로 물리 기반 접근법에서 표현되는 회절 패턴을 실시간으로 표현했으며, 장애물의 위치가 변경됨에 따라 회절 패턴도 변경됨을 보여주고, 이에 따라 사운드의 크기가 자연스럽게 확산되는 결과를 보여준다. 제안하는 방법은 현실에서 표현되는 소리의 확산과 회절 특징을 거의 유사하게 복원해냈다.
본 논문에서는 인접 초음파 센서간 효과적인 빔 폭 중첩을 이용하여 고성능 장애물 탐지를 위한 중첩 초음파 센서 링을 최적 설계하는 방법에 대해 체계적으로 기술하도록 한다. 기본적으로 일군의 동종 저지향성 초음파 센서들이 일정 간격으로 상호 빔 폭이 중첩되도록 원형 배치된다고 가정한다. 첫째 초음파 센서의 실제와 단순화된 빔 패턴 그리고 빔 폭 내의 장애물 위치 추정을 위한 여러 센서 모델에 대해 소개한다. 둘째, 중첩 초음파 센서 링의 장애물 탐지 범위와 장애물 위치 추정을 위한 간단한 센서 모델에 대해 기술한다. 셋째, 타원과 비타원 형태의 빔 패턴에 대해 각각, 장애물 탐지 시 위치 불확실성이 최소화되도록 중첩 초음파 센서 링을 설계하기 위한 지수를 정의한다. 넷째, 최소한의 빔 폭 중첩 보장과 과도한 빔 폭 중첩 회피를 위해 요구되는 중첩 초음파 센서 링의 구조적 사양에 대한 제한 조건을 유도한다. 다섯째, 주어진 중첩 초음파 센서 링의 반경에 대한 초음파 센서의 최적 사용 개수와 주어진 초음파 센서의 사용 개수에 대한 중첩 초음파 센서 링의 최적 반경을 결정한다. 본 논문 전반에 걸쳐, 대표적인 상용 저지향성 초음파 센서로서 Murata사의 MA40B8이 채택되었다.
In this paper, we propose a volume rendering method using grid computing for large-scale volume data. Grid computing is attractive because medical institutions and research facilities often have a large number of idle computers. A large-scale volume data is divided into sub-volumes and the sub-volumes are rendered using grid computing. When using grid computing, different computers rarely have the same processor speeds. Thus the return order of results rarely matches the sending order. However order is vital when combining results to create a final image. Job-Scheduling is important in grid computing for volume rendering, so we use an obstacle-flag which changes priorities dynamically to manage sub-volume results. Obstacle-Flags manage visibility of each sub-volume when line of sight from the view point is obscured by other subvolumes. The proposed Dynamic Job-Scheduling based on visibility substantially increases efficiency. Our Dynamic Job-Scheduling method was implemented on our university's campus grid and we conducted comparative experiments, which showed that the proposed method provides significant improvements in efficiency for large-scale volume rendering.
최근 국민소득 증가와 더불어 인구감소로 인한 고령화, 1인 가구 증가와 같은 사회 현상이 관찰된다. 고령화 가구 및 1인 가구증가에 비례해 반려동물을 사육하는 가구도 증가하고 있는데 이들의 경우 대부분 외로움 극복과 가정 내 활력을 위해 반려동물을 활용한다. 반려 동물을 가족처럼 생각하는 사람들이 늘어나면서 국내 반려동물 시장의 규모도 동반 성장하고 있다. 고령화 가구 및 1인가구의 반려동물이 늘어나면서 생기는 문제는 홀로 남겨진 반려동물의 먹이급식, 운동관리 등과 같은 케어(Care)가 제대로 수행 되지 못하고 있다. 외부에서 원격으로 반려동물을 관찰하고 일정량의 먹이를 주기적으로 공급하며 운동유발을 통해 반려동물의 건강상태를 관리해주는 로봇에 대한 연구와 개발이 필요한 실정이다. 반려동물 중 반려견의 선택이 가장 높게 나타난다. 따라서 본 연구는 구동 방식에 대한 로봇연구와 기존의 반려동물 케어 시스템의 사례를 파악하고 장애물 회피 알고리즘을 이용한 반려견 케어 로봇에 대한 연구를 하였다. 3륜 중 2개의 바퀴에 모터를 장착하고 반려견의 간식 급여동작과 장애물 회피 알고리즘을 이용하기 위해 전면에 초음파 센서를 사용하였다. 후면에는 적외선 센서 4개를 장착하여 이동시 바닥과 물체의 감지가 가능하도록 시스템 구성 하였다. 그 결과 반려견이 로봇바퀴에 수납된 간식의 냄새를 탐지하여 로봇을 따라다니고 접근을 감지한 로봇이 회피구동 하며 반려견의 운동능력 향상시켰다. 그러나 본 연구는 반려견 케어로봇에 관한 연구로 다른 반려동물들의 특성이 반영되지 않았고, 지속적인 관찰 및 테스트를 통한 실증이 필요하여 후속 연구가 필요하다.
본 연구에서는 스테레오비전 센서의 거리 정보와 컬러이미지를 합성하여 일정 거리 안에 있는 장애물을 탐색하는 방법을 제시하였다. 스테레오 비전 센서로 부터 취득한 깊이이미지(depth image)를 이용하여 거리 정보를 구하고 컬러 이미지와의 합성을 통해 모바일로봇 이동에 방해되는 장애물을 검출하였다. 검출된 장애물 정보는 모바일 로봇에 송신되어 무인이동장치로써 지역을 탐색하게 하여 깊이이미지 응용에 적용가능성을 평가하였다. 스테레오 비전 센서를 이용하는 무인이동장치의 성능을 평가하기 위해 장애물간의 거리에 대한 성능 평가를 하고 컬러이미지, 깊이이미지 그리고 합성이미지 유형에 따른 성능과 취득된 이미지 프레임의 수에 따른 성능도 살펴보았다. 처리 결과 깊이이미지에 비해 합성된 이미지가 개선된 성능을 보였다.
본 연구에서는 폭발 공간에 존재하는 장애물에 의한 메탄-공기 혼합기의 폭발압력 및 화염전파속도의 영향을 조사하기 위해 실험적 조사를 수행하였다. 밀폐된 폭발 공간에서의 폭발압력 및 화염전파속도에 대한 장애물의 영향을 일반화하기 위해서 장애율이라고 하는 정량화된 파라메타를 사용하였다. 실험 결과 장애물 개수에 관계없이 장애율이 증가할수록 폭발압력과 화염전파속도가 증가하였다. 또한 10 % 메탄가스의 동일한 농도조건에서, 장애물이 없는 경우(장애율 = 0)의 화염전파속도는 3.46 m / s가 얻어졌으며, 장애물 3개 및 장애율 0.98 인 경우는 24.24 m / s로서 약 7 배가 증가하였다. 동일한 장애율에서는 장애물 개수가 증가할수록 폭발압력 및 화염전파속도가 급격히 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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