• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.783-789
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• 2001

본 논문에서는 미지의 환경에서 이동로봇이 주행 중 얻어진 격자 지도(grid map)상의 장애물 정보를 이용하여 직선 성분으로 이동로봇 주변환경을 표현한다. 격자 지도의 장애물 정보는 초음파 센서를 이용하여 얻어지므로 이동로봇과 인접한 장애물 정보만을 얻게 된다 얻어진 격자 정보를 호프변환을 이용하여 직선선분을 구축하고 완성해 간다. 논의된 방법은 실험을 통하여 증명하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.139-150
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• 2006

도식화된 지도란 일반적인 지도가 가진 복잡한 지리 정보를 특정한 사용 목적에 따라 논리적으로 간략화시킨 다음 중요한 정보들은 부각시켜, 사용자가 인식하기 편하게 제작한 지도이다. 본 논문에서는 도로와 레이블 그리고 그 아이콘이 중요한 의미를 가지는 도식화된 지도를 제작하기 위한 알고리즘을 소개한다. 구조적인 지도의 생성을 위해서는 간략화 된 도로정보와 이에 따른 객체들의 배치 작업이 필요하다. 그러나 원본 지리정보의 복잡성으로 인하여 원본 도로 정보를 중심으로 객체들의 배치작업을 수행할 경우 객체들 간의 중첩이 발생하게 되어, 시각적으로 잘 정돈된 지도 생성이 어렵다. 논문에서 제안한 시스템은 이와 같이 상대적으로 복잡한 경로를 가진 구조적 지도를 효과적으로 시각화하기 위하여 다음과 같은 처리 절차를 수행한다. 1)DEC 기법을 사용하여 다각형으로 구성된 경로 곡선을 이루는 정점들 중에서 중요도가 떨어지는 정점들을 제거한다. 2) 중심 보로노이 조각화와 그리드 스내핑을 적용하여, 원본지도의 구조적 정보를 유지하면서 밀집도가 균일한 도로 정보를 생성한다. 3) 아이콘과 레이블이 서로 겹쳐지지 않도록 적절하게 배치하여 도식화된 지도를 완성한다. 그 결과 원본 지도의 밀집된 정점들을 균일한 간격으로 배치하였으며, 아이콘과 레이블을 배치할 수 있는 공간을 확보하였다. 이를 통해 아이콘과 레이블의 중첩을 최소화 할 수 있었으며, 복잡한 지도 정보로 부터 가독성이 높은 지도를 제작할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.169-180
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• 2019

해안선은 국가의 형상을 결정하는 기준이기 때문에 일관되게 추출되어야 한다. 최소 점간거리가 일관되지 않으면 일관된 해안선 길이를 산출할 수 없기 때문에 국가정책 결정을 위한 기초자료로서의 신뢰도를 확보하기 어렵다. 본 연구에서는 1m 이하에서 임의의 점간거리로 산출될 수 있는 해안선에 대하여 일관되게 산출하기 위한 최소 점간거리에 대한 방안을 제시하였다. 국립해양조사원에서 공표한 해안선 길이를 기준으로 점간거리에 따른 해안선 길이 변화를 비교분석하기 위해 연구대상지를 선정하고 해안선과 중첩되는 격자를 생성하였다. 비교결과를 토대로 일관된 해안선 길이를 고려한 최소 격자 크기를 추정하는 다항식을 유도함으로써 최소 격자 크기와 최소 점간거리를 결정할 수 있었다. 공표된 해안선 길이와 다양한 격자 크기로 일반화된 해안선 길이를 비교하고 점간거리에 따른 해안선의 특성을 분석함으로써 일관한 해안선 길이를 고려한 최소 점간거리를 추정할 수 있었다. 결정된 격자 크기에 대한 정량적 평가를 수행한 결과에 따르면 일관된 해안선 길이 결정에 최소 점간거리 방법론이 유용할 것으로 판단된다. 제시한 최소 점간거리 결정 방안은 일관된 해안선 길이를 산출하는데 도움이 되고 국가 기준인 해안선의 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제17권2호
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• pp.97-104
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• 1999

수치표고모델(DEM)은 정사영상 제작을 위한 중요한 기초 자료이며, 품질은 대상 점 또는 선형요소의 기하학적 정확도에 의존하게 된다. 따라서 본 연구에서는 격자의 간격과 스캐닝 해상도를 달리하며 상관매칭에 의해 수치표고모델 생성을 시도하였다. 실험결과 추출점의 격자간격이 작을수록 표준편차가 가장 작게 나타났으며 스캐닝의 해상도는 큰 영향이 없는 것으로 나타났다. 또한 수치표고모델에 대한 편이량 분석결과 소축척에 비해 대축척의 항공사진에서 편이가 크게 발생되었으며 이는 폐쇄영역이 가장 큰 영향 요소임을 알 수 있었다. 이러한 패쇄영역을 줄이기 위하여 다축척 영상의 이용과 종 중복도를 증가시키며 실험한 결과 한 쌍의 입체영상보다 다중영상을 이용한 경우 음영 및 폐쇄영역의 크기를 대폭 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• Computers and Concrete
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• 제23권3호
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• pp.161-170
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• 2019

This paper aims at presenting a numerical method for estimating the elastic modulus of recycled concrete with crushed aggregates. In the method, polygonal aggregates following a given sieve curve are generated, and placed into a square simulation element with the aid of the periodic boundary condition and the overlap criterion of two polygonal aggregates. The mesostructure of recycled concrete is reconstructed by embedding an old interfacial transition zone (ITZ) layer inside each recycled aggregate and by coating all the aggregates with a new ITZ layer. The square simulation element is discretized into a regular grid and a representative point is selected from each sub-element. The iterative method is combined with the fast Fourier transform to evaluate the elastic modulus of recycled concrete. After the validity of the numerical method is verified with experimental results, a sensitivity analysis is conducted to evaluate the effects of key factors on the elastic modulus of recycled concrete. Numerical results show that the elastic modulus of recycled concrete increases with the increase of the total aggregate content and the elastic moduli of old and new ITZ but decreases with increasing the replacement ratio of recycled aggregate and the thicknesses of old and new ITZ. It is also shown that, for a replacement ratio of recycled aggregate smaller than 0.3, the elastic modulus of recycled concrete is reduced by no more than 10%.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.35-40
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• 2010

최근 디지털 사진의 보급으로 인해, 일반 사람들 또한 한번에 수백장의 사진을 촬영하는 일이 많아졌고 최근에 사진 관리에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 대부분의 사진 관리에 사용되는 썸네일 기반의 순차적인 격자 인터페이스는 사진의 한가지 특성에 따라 각 사진을 정렬하는 방식을 사용한다. 이러한 방식은 사용자가 많은 수의 사진을 관리하기에는 많은 스크롤링과 클릭을 요구하게 되므로 많은 시간과 집중력이 요구된다. 본 논문에서는, 색상 유사도와 촬영 시각을 이용하여, 각 사진을 클러스터링하고 촬영 시각의 흐름에 따라 배열하는 인터페이스를 제안한다. 제안한 인터페이스는 사진의 촬영시각에 따라 먼저 각 사진들을 클러스터링하고 한번 분류된 클러스터 사진들은 서로 유사한 색상의 사진들끼리 2차로 재분류한다. 이 때 사용한 2차 클러스터링 방법은 구간 그래프의 최대 클리크 찾기 찾기 알고리즘을 이용한 방법으로 25가지 색상의 히스토그램을 비교한다. 분류된 사진들은 클러스터의 순서에 따라 연속적으로 각 클러스터들을 배치한다. 제안한 클러스터링 기능과 사진 배치 인터페이스를 평가하기 위해서, 설문조사 기반의 사용자 평가를 수행하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.1-16
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• 2022

Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.